2025: как ИИ меняет медицину

Компания Wolters Kluwer Health (лидер разработки аналитических решений для медицины) предсказывает, как ИИ изменит медицину в 2025 году.

Коротко: ИИ станет базовым помощником и обычным инструментом, как это произошло с компьютером, МИС и прочими революциями.

Для каждого из нас это значит, что ИИ нас пока не заменит, но работать с ним надо уметь (иначе заменят те, кто умеет).

Рабочие процессы: снижение нагрузки
Внедрение ИИ в повседневные задачи врачей. Новые технологии будут использоваться для автоматизации рутинных задач (запись данных, назначение анализов и тп.). Заявленная цель - дать больше времени на пациента и отслеживание ошибок.

Образование: использование VR и AI станет обязательным
На фоне глобального дефицита медицинских кадров виртуальная реальность (VR) и ИИ начнут играть ключевую роль в подготовке студентов. Эти технологии сделают обучение интерактивным и персонализированным, предоставляя возможность отрабатывать навыки в виртуальной среде.
Примеры: Симуляции общения с пациентами, лекционный материал, живое общение с ИИ, интерактивные сценарии реальных медицинских случаев, анализ ошибок студентов с рекомендациями для дальнейшего обучения.

Безопасность пациентов: прогнозирование и предотвращение ошибок
ИИ станет важным инструментом в повышении безопасности пациентов. Системы на основе ИИ уже умеют анализировать медицинские данные в режиме реального времени, выявлять риски и предупреждать врачей о возможных ошибках.
Решения: Приложения для мониторинга пропущенных анализов или неверного назначения медикаментов.
И даже технологии для предотвращения хищений и неправильного использования лекарств.

Администрирование
Автоматизация процессов управления станет приоритетом. С помощью ИИ учреждения смогут быстрее обрабатывать страховые случаи, управлять счетами и сокращать административные издержки.
Примеры: оптимизация выставления счетов, быстрая обработка страховых запросов.

Инфекционный контроль: ускорение диагностики
Критично важный пункт, учитывая последствия антибиотиковакханалии. ИИ и технологии геномного секвенсинга (WGS) будут играть ключевую роль. Эти решения позволят быстрее выявлять патогены и контролировать вспышки заболеваний.
Особенности WGS: Точное определение генетического состава патогена.
Быстрое реагирование на вспышки.
Предотвращение распространения устойчивости к антибиотикам.
Дополнительно: автоматизация отчетности и аналитики сократит нагрузку на инфекционистов.

Медицинские исследования
ИИ изменяет подход к исследованиям, ускоряя рецензирование статей, упрощая доступ к данным и снижая предвзятость в публикациях. Это откроет новые возможности для обмена знаниями и разработки инновационных методов лечения.
Преимущества: быстрое рецензирование статей, автоматическая проверка на соответствие стандартам, более инклюзивный доступ к научным открытиям.

Аптеки: цифровизация и персонализация
Аптеки активно внедряют технологии для повышения доступности и качества обслуживания. ИИ и цифровизация помогут компенсировать нехватку фармацевтов, одновременно улучшая взаимодействие с пациентами.
Основные направления: виртуальные консультации с фармацевтами, контроль качества медикаментов, быстрый заказ для удаленных территорий.

Именно 2025 год называют переломным для внедрения ИИ в медицину - футуристическая технология на наших глазах превращается в самый обычный инструмент. Посмотрите подробно прогноз, чтобы составить себе план на освоение в 2025.

#ИИвМедицине #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Больше 40% компаний планируют к 2030 году сократить штат из-за ИИ

Всемирный экономический форум (ВЭФ) сегодня выпустил отчет, в котором говорится, что к 2030 году 41% работодателей во всем мире намерены сократить число сотрудников благодаря автоматизации задач с помощью ИИ.

Но! 77% компаний при этом планируют инвестировать в переподготовку и развитие навыков своих работников, чтобы они могли эффективно использовать ИИ в работе.

Среди профессий, которые, по прогнозам ВЭФ, окажутся под наибольшей угрозой: операторы почтовых служб, секретари и специалисты по расчету зарплаты, графические дизайнеры.

Если смотреть прогнозы по сотрудникам медицинских клиник, то речь идет о диагностах-радиологах, медицинских секретарях и переводчиках. При этом резко повышается спрос на тех, кто умеет работать с ИИ - в диагностике, генетике, первичном обслуживании пациентов.
70% компаний заявили, что намерены нанимать работников, обладающих навыками разработки ИИ-решений, а 62% уже указывают в требованиях "владение чатом GPT" умение работать с современными программами, основанными на ИИ.

Ну а некоторые компании уже начали массовые увольнения из-за внедрения ИИ. Например, Dropbox и Duolingo прямо указали на автоматизацию как причину сокращений. Тем не менее, в ВЭФ уверены, что основной потенциал технологий, таких как генеративный ИИ, заключается в дополнении человеческих возможностей, а не в их замене.

А вы как, готовы?
Кстати, отчет почитайте, он занимательный.

#ИИНовости #ИИОтнимаетРаботу

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Илон Маск: объем реальных данных для обучения ИИ исчерпан (и это дает нам новые возможности)

Илон Маск заявил, что ИИ скормлены все имеющиеся в доступе реальные данные, и теперь разработчики сталкиваются с большой проблемой.

📌 Почему это важно?
Для обучения ИИ нужны гигантские объемы данных, например, изображения или медицинские записи. Исторически они собирались из социальных сетей, медицинских архивов и публичных баз. И это вызвало массу скандалов, когда выяснилось, что часто разработчики учили модели на данных без согласия собственников или авторов этих данных. Но даже это не помогло - мы пришли к проблеме, известной под названием "пик данных" - учить ИИ больше не на чем.

📌 Что такое синтетические данные?
И тут на помощь приходят синтетические данные — информация, созданная искусственно. На самом деле, это не так и страшно. Например, врачи давно обучаются на смоделированных случаях, которые хоть и основаны на реальных, но не являются настоящими. И сам ИИ может создавать эти данные в любом количестве.

📌 Как это работает в медицине?
Например, вместо реальных МРТ-снимков, которые содержат личные данные, можно использовать нарисованные, а кейсы пациентов просто сочинить.

📌 Возможности для специалистов
Пока разработчики думают, как сделать так, чтобы синтетические данные не нарушали креативность и качество моделей ИИ, нам с вами это дает новые возможности: на рынке появляются уникальные задачи:
- отбор и подготовка реальных данных для обучения ИИ,
- разработка алгоритмов формирования синтетических данных,
- проверка качества созданных ИИ синтетических данных,
- файнтюнинг (дообучение) моделей на основе своих данных.

📌 Проблемы и риски
Ошибки в синтетические данные влияют на качество работы моделей, и именно этого больше всего боятся разработчики. Но в случае с медициной простая проверка показывает, что реальные данные содержат такое количество ошибок и неточностей, что качество синтетических может быть даже лучше. И тут снова на первую линию выходят эксперты, которые должны обеспечить качество этих данных.

📌 Глобальный взгляд
Крупные компании, такие как Microsoft и OpenAI, уже активно используют синтетические данные. К 2027 году, по данным аналитиков Gartner, 60% данных для ИИ уже будут синтетическими.

#ИИвМедицине #БудущееТехнологий
👉Подписаться на ИИ в медицине

WhatsApp позволит вашему ИИ-боту говорить с собеседниками за вас

WhatsApp тестирует новую ИИ-функцию, которая пока доступна только в бета-версии и только для Android.

Главное новшество — вкладка AIs. Она объединяет все функции, связанные с ИИ, включая возможность общения с виртуальными персонажами, создание изображений, генерацию стикеров и поиск информации. Причем там объединены инструменты как собственных, так и сторонних разработчиков.

Самые популярные ИИ-приложения будут доступны прямо в интерфейсе - через функцию AI Studio. Кроме того, все ИИ-функции будут сгруппированы по категориям (творческие задачи, советы, идеи или игры).

Из реально интересного — вы сможете создавать персонализированных ИИ-ботов, обучать их и отправлять вместо вас общаться с вашими клиентами (актуально для бизнес-аккаунтов). 

Можно проверять информацию в момент написания ответов (ИИ поправит вас, если вы даете неверные данные), просить генерировать ответы в определенном стиле, сразу переводить на нужный язык и т.п. 

Это может быть очень удобно докторам, которые ведут частную практику (или просто часто отвечают на вопросы из серии "тыжврач"). Можно обучить бота отвечать на вопросы про стоимость приема, адрес, стартовый набор анализов, даты приема и т.п., чтобы вы подключались только там, где уже нужен естественный интеллект.

Новая функция заменит текущую вкладку “Сообщества”, а все прежние беседы будут перенесены в раздел “Чаты”.

Пока новинка доступна бета-тестерам через Google Play только на английском языке. Но разработчики обещают, что после завершения тестирования будут подключены все распространенные языки и страны.

Как показывает практика, вскоре такой функционал может появиться во всех мессенджерах (в telegram уже сейчас очень быстро и просто можно подключить нужного вам чат-бота).

А вы думали отправить вместо себя кого-то отвечать на однотипные вопросы?

#ИИвМедицине #ТехнологииБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Трамп отменяет ограничения на ИИ: свобода или рост рисков?

Сразу после инаугурации президент США Дональд Трамп отменил указ своего предшественника, ограничивающий разработку и использование ИИ. Это часть политики администрации Трампа по влиянию Маска снижению бюрократических барьеров и ускорению технологического прогресса.

Указ Байдена, подписанный в 2023 году, обязывал разработчиков ИИ проводить тесты безопасности перед выпуском продуктов, если их технологии могли представлять угрозу национальной безопасности, здоровью или экономике. Эти тесты включали моделирование сценариев угроз, оценку устойчивости системы к кибератакам, а также анализ возможного использования для создания химического или биологического оружия. Также планировалось создание стандартов для проверки таких систем.

Администрация Трампа сочла эти меры излишними, полагая, что они замедляют развитие ИИ и ограничивают инновации. В США считают, что такой курс позволит стране сохранить лидерство в сфере ИИ и привлечь больше инвестиций.

Одновременно министерство торговли США ввело экспортные ограничения на чипы и технологии ИИ, чтобы сдерживать развитие конкурентов (конечно же, Китая). Однако меры Байдена по поддержке энергетической инфраструктуры для центров обработки данных ИИ были сохранены.

Ускорение разработок для нас будет значить более быстрое внедрение ИИ-систем, способных анализировать данные пациентов, предсказывать заболевания и разрабатывать персонализированные методы лечения.
Однако не очень понятно, как вводить их в действие без тщательных проверок на фоне и так существующего недоверия к ИИ.
А пока ждем шквала новых публикаций.

#ИИвМедицине #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине

DeepSeek поставил всех на уши и упал
Мы стали свидетелями настоящей битвы титанов - за лидерство в ИИ бьются OpenAI, DeepSeek, Microsoft и NVIDIA. Но для нас с вами в целом это хорошо — технологии становятся лучше, а цены ниже.Все началось с того, что китайская DeepSeek предложила ИИ-модель R1 пользователям бесплатно, а ее API стоит всего $2,19 за 1 миллион токенов (у OpenAI это $60). Правда, сегодня из-за наплыва пользователей сервис временно перестал работать.

Janus Pro: конкурент DALL·E 3
DeepSeek также представил Janus Pro — ИИ, который может не только создавать, но и анализировать изображения. Эти модели, содержащие от 1 до 7 миллиардов параметров, доступны бесплатно по лицензии MIT. Самая мощная модель Janus Pro 7B уже показала отличные результаты, превзойдя PixArt-alpha и Stable Diffusion XL.

Сейчас Janus Pro создает изображения в разрешении 384×384 пикселя, но разработчики обещают улучшения. Более крупные версии модели дают четкие и детализированные изображения, а при этом требуют меньше ресурсов.

Китай и США: битва за ИИ-инфраструктуру
Китай и США соревнуются в развитии искусственного интеллекта. Американские компании (OpenAI, Microsoft, NVIDIA и другие) запустили проект Stargate с бюджетом $500 миллиардов (эксперты, правда, хором сомневаются, что такие огромные вложения реальны).

В ответ Китай представил свой пятилетний план стоимостью ¥1 трлн ($138 млрд). В отличие от американской инициативы, китайская программа полностью контролируется государством. Ее цель — сделать Китай независимым в разработке ИИ, улучшить инфраструктуру и внедрить технологии в промышленность и медицину. Конкуренция между странами растет, и это ускоряет появление новых технологий.

И в медицине
Исследователи из Колумбийского университета разработали General Expression Transformer (GET) — нейросетевую модель, способную анализировать экспрессию генов и клеточную активность с высокой точностью. GET обучена на данных о более чем 1,3 миллиона клеток и использует принципы трансформерных архитектур для прогнозирования регуляторных взаимодействий в геноме. А это - исследование онкологических заболеваний, редких мутаций и разработки персонализированных методов лечения.

Что дальше?
DeepSeek показал, что китайские компании могут делать мощные, но доступные технологии. Американские компании вынуждены ускорять разработки, чтобы не отстать. OpenAI  вот пообещал срочные и значительные улучшения и даже AGI в обозримом будущем. Сэм Альтман рассчитывает, что у OpenAI уже в текущем году будет миллиард пользователей. Но пока компанию критикую за невыполнение обещаний перед создателями контента, чьи работы используются для обучения моделей.

А мы с вами понаблюдаем за битвой ИИ в их естественной среде подождем, какую пользу это принесет простым пользователям, реальная гонка только начинается.

#ИИ #ТехнологииБудущего #DeepSeek #OpenAI #Stargate👉 Подписаться на ИИ в медицине

ИИ не спас радиологов от выгорания (но они не очень-то и хотели)

Помните, как нам обещали, что искусственный интеллект решит все проблемы радиологии? Алгоритмы должны были разгрузить врачей, ускорить анализ снимков и позволить специалистам больше времени уделять пациентам. Однако в 2025 году главная проблема радиологов всё та же — выгорание.

Компания Everlight Radiology опросила 708 радиологов из 50 стран, и результаты оказались далеки от оптимистичных. Несмотря на бурное развитие технологий, большинство врачей продолжают работать на пределе возможностей, а ИИ не стал их спасением.

Технологии есть, но работать легче не стало
Хотя уже десять лет ИИ обещает революцию, 57% радиологов вообще не используют его в своей практике. Среди тех, кто применяет технологии (37%), большинство используют их для поиска тонких патологий или как второе мнение. Однако степень внедрения ИИ сильно зависит от региона: в Австралии его используют 67% специалистов, в Великобритании — 61%, а вот в Ирландии он явно не прижился — всего 24%.

При этом 85% респондентов признают, что ИИ действительно помогает работать быстрее и продуктивнее. Но вот загвоздка — 95% отмечают, что у технологии всё ещё полно ограничений и ошибок. Подавляющее большинство (81%) убеждены: никакой алгоритм не заменит опытного радиолога.

Мнения о том, снижает ли ИИ количество диагностических ошибок, тоже разделились: 38% считают, что он лучше, чем коллегиальный обзор, но 48% не уверены (а на самом деле это не так, см дальше).

Главный враг радиологов — не только ИИ, но и ночные смены
Однако проблема выгорания связана не только с технологиями, но и с жёсткими условиями труда. Например, 88% радиологов работают в ночные смены, а 47% из них считают, что это снижает точность диагностики. Более того, 63% отмечают, что ночные смены ухудшают их самочувствие и производительность.

А телерадиология - помогает
Некоторые технологии всё же помогают. Так, 98% опрошенных признают пользу телерадиологии, причём 73% отмечают её эффективность в сокращении очередей, а 72% — в снижении рабочей нагрузки. Это подтверждает: не ИИ как таковой, а комплексное цифровое управление потоками пациентов может реально изменить ситуацию.

ИИ недооценен
В итоге радиологи остаются в уверенности, что  ИИ - полезный инструмент (наверное), но не панацея, поэтому они по-прежнему перегружены, а технологии хоть и помогают, но не решают главную проблему: работу в бешеном ритме.

При этом исследования показывают, что радиологи часто недооценивают возможности ИИ и сознательно занижают его эффективность. В то время как современные алгоритмы диагностики уже превосходят врачей по точности в некоторых задачах. Например, в исследовании, опубликованном в PLOS ONE, показано, что алгоритмы глубокого обучения точны в 94,6% (при выявлении РМЖ), в то время как средний показатель врачей на тех же данных составлял 88%.
Другое исследование, проведённое в Станфордском университете, показало, что ИИ превосходит радиологов при выявлении пневмонии на рентгеновских снимках.

И всё же 81% специалистов упрямо стоят на своём: мол, никакой ИИ не заменит живого врача. Но тут скорее дело не в технологиях, а в сочетании недостаточных компетенций у самих докторов в этом вопросе с проблемой "черного ящика" - отсутствием понятных доказательств, как ИИ пришел к тому или иному мнению. В любом случае обзор показательный, почитайте.

#ИИвМедицине #Радиология #БудущееМедицины
👉 Подписаться на ИИ в медицине

В Калифорнийском университете запустили образовательный ChatGPT

OpenAI запустил образовательную версию ChatGPT в Калифорнийском государственном университете. Около 500 000 студентов и преподавателей на 23 кампусах крупнейшей государственной университетской системы страны получат доступ к чат-боту для персонализированного обучения и административных задач. Это прямая конкуренция с Alphabet, которая уже инвестировала $120 млн в образовательные программы на базе ИИ и планирует интеграцию чат-бота Gemini в школьные аккаунты Google.

ИИ в образовании: помощь или вызов? 
С самого начала появления ChatGPT (совсем недавно! уже после ковида - в 2023 году) школы и университеты горячо спорили - одни категорически запрещали его, опасаясь роста читерства и плагиата, другие наоборот - активно интегрировали технологию в учебные программы. Такие учебные заведения как Уортонская школа бизнеса при Пенсильванском университете, Техасский университет в Остине, Оксфордский университет используют ChatGPT Enterprise как часть учебного процесса. OpenAI даже запустила специализированную версию ChatGPT Edu. 

💡 ИИ в медицинском образовании
Еще недавно ChatGPT был лишь виртуальным студентом, учившимся по тем же учебникам, что и реальные студенты, и потом вдруг (!) успешно сдававшим медицинские экзамены (иногда даже лучше людей). Теперь же он становится полноценной частью образовательного процесса для врачей.

В вузах ИИ используют для анализа сложных клинических случаев, подготовки персонализированных учебных материалов и симуляции врачебной практики. Например, в Гарвардской медицинской школе ChatGPT помогает студентам тренировать навыки диагностики, а в Стэнфорде его используют для моделирования взаимодействия с пациентами.

А вы можете проверить свои знания уже сейчас – попросите модель обсудить с вами сложную медицинскую тему или узнать, какие новые исследования появились в вашей области за последний год - результаты (при правильном промпте) вполне годные. Дать образцы промптов?

#новости #ИИОбразование #OpenAI

👉 Подписаться на ИИ в медицине

ИИ в медицине: скепсис вместо хайпа, но уже 200+ решений готовы к внедрению

Самое масштабное в России мероприятие по ИИ в медицине прошло 6-7 февраля в Москве. В конференции приняли участие более 100 специалистов, и, в отличие от зарубежных форумов, где ИИ называют революцией, российские эксперты смотрят на технологию куда более осторожно. Тем не менее, более 200 ИИ-решений для конкретных клинических задач уже находятся в процессе разработки или готовы к внедрению.

Главное отличие московской от зарубежных конференций — высокая степень скепсиса. В то время как в США и Европе обсуждают, как ИИ заменит врачей, российские специалисты задаются вопросом, как получить доказательства максимальной точности работы, и только потом думать о внедрении.

Тем не менее были представлены и конкретные решения, в том числе нашей команды - по распознаванию медицинских документов, медицинскому переводу, ИИ-первой линии поддержки и аватары врача.

#ИИвМедицине #Конференция
👉 Подписаться на ИИ в медицине

У клиник новая фишка - агентный ИИ и «живой интеллект»

Клиники абсолютно всех стран сталкиваются с одинаковыми проблемами: нехватка врачей, перегруженность больниц, огромное количество рутинной работы, отнимающей драгоценное время. Поэтому клиники Европы и США начали внедрять агентный ИИ (Agentic AI) и "живой интеллект" (Living Intelligence, LI) – технологии, способные снять административную нагрузку с врачей и персонализировать лечение.

Как работает агентный ИИ?
🤖 Agentic AI – это не просто чат-бот или голосовой помощник, а автономная система, способная выполнять сложные рутинные процессы без участия человека. Она берет на себя то, что раньше требовало десятков часов ручной работы:
📅 Записывает пациентов на прием и отправляет напоминания
📄 Заполняет медицинские карты, оформляет выписки и готовит отчеты
🔄 Координирует лечение, направляя пациента к нужным специалистам.

Сегодня до 80% рабочего времени врачей уходит не на лечение, а на бюрократию. Агентный ИИ изменяет этот баланс.

🏥 В больнице Denver Health (США), где такая система уже внедрена, результаты оказались впечатляющими:📉 Сокращение времени на ввод данных на 40%.
💆‍⚕️ 82% врачей отметили снижение стресса.
😊 Пациенты стали довольнее: их удовлетворенность выросла на 15 пунктов.

Что такое «живой интеллект»?
Если агентный ИИ помогает с организацией процессов, то Living Intelligence (LI) выходит на новый уровень — он обучается, анализирует данные пациентов и предсказывает риски. Это технологии, которые могут:
🧬 Обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях, анализируя генетические данные, биомаркеры и повседневные показатели
💊 Персонализировать лечение, адаптируя его под индивидуальные особенности человека
📖 Автоматически обновлять медицинские протоколы, интегрируя в клиническую практику новейшие исследования.

Как это меняет медицину?
Раньше медицина ориентировалась на усредненные подходы, но с приходом LI лечение становится по-настоящему персонализированным. Теперь врач не просто назначает стандартные препараты, а получает данные, предсказывающие, как организм конкретного пациента отреагирует на терапию.

🏥 Для клиник это означает:
✅ Меньше рутинной работы – больше времени для пациента
✅ Точность диагностики выше, лечение эффективнее
✅ Снижение нагрузки на врачей и предотвращение их выгорания.

Не все так просто
Хотя технологии уже показывают свою эффективность, остается ряд вопросов:
⚠️ Как обеспечить прозрачность и безопасность решений ИИ?
⚠️ Как избежать ошибок из-за неточных или предвзятых данных?
⚠️ Какие законы должны регулировать применение таких систем?

Агентный ИИ уже меняет повседневную практику врачей, а Living Intelligence может стать следующим шагом к умной, адаптивной и предсказательной медицине.

📌 Подробнее тут.
PS - иллюстрация Sora

#ИИвМедицине #ЖивойИнтеллект
👉 Подписывайтесь на ИИ в медицине

⚡️ Битва титанов или как Маск предложил купить OpenAI ⚡️

Илон Маск предложил за покупку OpenAI $97,4 млрд, но Сэм Альтман ответил отказом и сделал встречное предложение: «Нет, спасибо, но мы можем купить Twitter за $9,74 млрд». Маск (он сам купил его за $44 млрд) шутку не оценил и назвал Альтмана мошенником.

🔥 От соратников до врагов 🔥
Вообще, эти ребята давно стали из верных соратников ярыми противниками. Маск, который когда-то был одним из основателей OpenAI, покинул проект в 2018 году, а затем и вовсе подал на него в суд. Сам Альтман тоже пережил непростые времена внутри OpenAI – в ноябре 2023 года он был неожиданно уволен советом директоров из-за разногласий по поводу стратегии развития компании, но спустя несколько дней вернулся (его поддержали почти все сотрудники, пригрозив уволиться следом).

💰 OpenAI превращается в коммерческого гиганта 💰
OpenAI именно сейчас переходит от некоммерческой структуры к коммерческой. В конце января компания заявила, что ведет переговоры о привлечении до $40 млрд в новом раунде финансирования, что может поднять оценку компании до $300 млрд (если все получится, то OpenAI станет вторым по стоимости стартапом в мире после SpaceX того же Маска). Часть привлеченных средств, около $18 млрд, OpenAI планирует направить на строительство суперкомпьютера Stargate (его цель - кардинально расширить вычислительные мощности компании).

⚖️ Маск подает в суд на OpenAI ⚖️
Напомним, что изначальной миссией стартапа OpenAI была безопасная и открытая разработка искусственного интеллекта, и Маск подал на компанию в суд именно за отход от этих принципов.

🤖 xAI – ответ Маска OpenAI 🤖
Параллельно Маск строит альтернативу: компания xAI (основана в 23 году) развивает собственную модель искусственного интеллекта Grok, интегрированную в Twitter (X). Маск также собирает один из самых мощных суперкомпьютеров для обучения ИИ – на 100 000 графических процессоров Nvidia H100, а в Tesla продолжается работа над суперкомпьютером Dojo, который должен сделать прорыв в автономном вождении.

📜 Альтман о будущем ИИ 📜
Напомним, что 10 февраля Альтман опубликовал эссе, где заявил, что не видит причин для замедления экспоненциального роста инвестиций в ИИ. По его словам, стоимость использования определенного уровня ИИ снижается в 10 раз каждые 12 месяцев, а для обеспечения безопасности AGI могут потребоваться жесткие ограничения, которые, вероятно, вызовут критику.

🚀 Что это значит для нас 🚀
Маск то, судя по всему, не остановится. Если ему не удастся заполучить OpenAI, он попытается обойти ее – через xAI, через технологии, через суды.

Нам, обычным пользователям, эта битва титанов обещает больше возможностей, (хотя и за деньги). OpenAI движется в сторону коммерциализации, что значит более мощные ИИ-модели, но с приличным ценником. Маск, в свою очередь, настаивает на открытом доступе, но его xAI пока не может предложить аналогичный уровень технологий. Кто победит, пока не ясно, но в любом случае мы сможем это использовать. Ждем.

🏥 А что для медицины? 🏥
И OpenAI, и xAI уже активно внедряют ИИ в медицину. OpenAI развивает модели для анализа снимков и для разработки новых лекарств. А на основе GPT работают больше тысячи медицинских ассистентов.
xAI Маска работает над программами роботизированной хирургии. А в Tesla в разработке основанная на ИИ программа мониторинга состояния здоровья водителей.

🤔 Впрочем, может, они просто договорились и делают это, чтобы с первых полос ушел DeepSeek?

#Маск #Альтман #OpenAI #xAI

👉 Подписывайтесь на ИИ в медицине

ИИ стал мешать пользователям думать

Генеративный ИИ облегчает работу, но лишает нас привычки думать. Исследование Microsoft и Карнеги-Меллона показывает, что люди, активно использующие ИИ, реже используют критическое мышление.

📉 Что выяснили ученые? 📉

319 участников, использующих ИИ на работе, рассказали, как применяют его в трёх сферах:

Для написания писем, отчетов и других документов;

Для поиска и структурирования информации;

- Для анализа ситуации, получения рекомендации.

Но оказалось, что перепроверяют ИИ-ответы только 36%! Остальные просто доверяют алгоритмам и не прокачивают собственные навыки анализа.

⚠️ Опасность пассивного мышления ⚠️

Когда люди проверяют полученную информацию, работают с ней дальше, анализируют и сопоставляют - это правильная работа с ИИ. Но если слепо доверять всему, что выдают боты, то ученые констатируют ухудшение когнитивных навыков. Это может быть критичным при любых технологических сбоях.

🏥 ИИ в медицине: все зависит от уровня эксперта 🏥

Самое интересное тут в том, что опытным специалистам ИИ помогает, а если его использует тот, кто не разбирается в теме, ошибки могут быть фатальными.

🤔 Что делать? 🤔
Относиться к ИИ как к рутинному инструменту, который всего лишь костыль, а не замена мышлению человека. Развивать критический подход и учиться использовать ИИ для собственной пользы и развития. Потому что сама по себе технология не сделает нас ни умнее, ни глупее.

#AI #БудущееТехнологий

👉 Подписаться на канал ИИ в медицине

Anthropic запустил программу, которая отслеживает влияние ИИ на рынок труда

По словам главы компании Anthropic Дарио Амодеи, искусственный интеллект развивается так быстро, что уже через пару лет его интеллект сравняется с коллективным разумом страны, полной выдающихся ученых. По его прогнозам, к 2026–2027 году ИИ достигнет уровня лучших умов человечества, а к 2030 году может выйти за пределы нашего понимания.

Что это значит для медицины? Уже сегодня в ряде больниц Китая, США и Южной Кореи тестируют автономный ИИ, который помогает ставить диагнозы и даже управляет роботизированными инструментами во время операций. И хотя пока он работает под контролем врачей, вопрос остается открытым: что будет, если однажды он начнет принимать решения сам?

Амодеи считает, что необходимо жестко контролировать развитие ИИ. Сейчас страны не успевают разрабатывать законы, которые бы регулировали такие технологии, а это может привести к серьезным последствиям. Причем вопрос он ставит  так: все зависит от того, будут ли сверхразумный ИИ контролировать демократические страны или это сделают авторитарные режимы? Это и определит, станет ли он инструментом развития или угрозой.

Чтобы снизить риски, в Anthropic решили сделать процесс разработки ИИ более прозрачным и запустили Economic Index – инструмент для отслеживания влияния технологий на рынок труда. В отличие от других технологических компаний, которые предпочитают скрывать, как их разработки меняют экономику, в Anthropic заявляют, что анализируют, какие профессии окажутся под угрозой исчезновения, а какие, наоборот, получат новые возможности.

А мы следим, как программа будет оценивать роль врачей и медицинского персонала, а также требования к умению работать с ИИ, которые работодатель начинает предъявлять к сотрудникам. Возможно, вскоре вместо конкуренции с машинами врачам придется осваивать новые гибридные роли – например, медицинского ИИ-оператора или супервайзера.

Если Амодеи прав, времени на раздумья почти не осталось. Пока политики спорят, как управлять ИИ, он уже меняет медицину и наше повседневное взаимодействие с пациентами. Нам остается одно – учиться и следить за развитием технологий.

PS
Anthropic – это технологическая компания, специализирующаяся на создании облачных решений в области искусственного интеллекта. Ее флагманский продукт – чат-бот Claude (один из сильных конкурентов ChatGPT). Anthropic активно продвигает концепцию конструктивного ИИ, который учитывает потенциальные риски и использует механизмы самоограничения, чтобы избежать непредсказуемого поведения.

#ИИвМедицине #БудущееМедицины

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Завтра нам покажут "самый умный ИИ на Земле", работающий с медицинскими запросами

Илон Маск объявил о скором выпуске Grok3 — новой модели искусственного интеллекта, которую он называет «самым умным ИИ на Земле».


📅 Презентация состоится в прямом эфире 17 февраля в 20:00 по тихоокеанскому времени (в 07:00 мск 18 февраля).
📡 Трансляция пройдет на платформе X (Twitter) на официальной странице Маска.

💡 Grok3: Чем он отличается от конкурентов?

Популярные ИИ (GPT-4, DeepSeek, Claude, Gemini и так далее) в основном ориентированы на обработку текстов.  GPT и DeepSeek умеют искать информацию в интернете, GPT - пишет код и создает иллюстрации, но объявлено, что Grok3 использует иной подход, так  как напрямую интегрирован с X, что позволяет ему мгновенно получать актуальные данные без запросов в других поисковых системах. Это может облегчить жизнь тем, что собирает новости, делает обзоры - где нужен мгновенный доступ к самым свежим оперативным данным. 

Кроме того, Grok3 может анализировать и интерпретировать изменения в режиме реального времени, повышая точность своих прогнозов и рекомендаций. 

Разработчики обещают, что новая версия будет работать быстрее и эффективнее благодаря улучшенным алгоритмам самообучения и расширенной базе данных.

🎥 Одним из ключевых нововведений Grok3 станет преобразование текста в видео (такой встроенной функции пока нет ни в одной модели, хотя на днях Open AI открыл для пользователей работу с Sora). 

⚕️ Grok3 в медицине 🩺 Способен анализировать большие объемы данных, включая медицинские изображения (МРТ, КТ, рентген) и текстовую документацию. Благодаря расширенным возможностям анализа он может помочь врачам в интерпретации сложных диагностических данных и предложении персонализированных схем лечения. Разработчики также подчеркивают, что Grok3 специально заточен для моделирования различных клинических сценариев, что будет полезно для медицинского обучения и прогнозирования развития заболеваний.

📢 Когда Grok3 станет доступным?
Ожидается, что после демонстрации он появится для пользователей в рамках платформы X и, вероятно, в качестве отдельного продукта от xAI. Насколько оправдаются заявления о его превосходстве над конкурентами — станет ясно уже через пару дней. Мы проверим и представим вам таблицу LLM-моделей, полезных для автоматизации рутины, если вы хотите повысить свою личную эффективность. 

#ИИвМедицине #Grok3 #МедицинаБудущего

🔗 👉 Подписаться на ИИ в медицине

Мы протестировали (модель уже доступна по подписке премиум в X) - она действительно неплоха, особенно для поиска новостей и публикаций (включая медицинские) по заданным параметрам. Быстро и точно находит актуальные данные, четко выполняет условия, дает ссылки.

⏱️ Скорость обработки данных — информация обновляется практически в режиме реального времени.

🔍 Глубокий анализ контента, наличие API.

Однако у Grok3 есть и ограничения:
- нет возможности настраивать ассистентов — в отличие от GPT-4, модель не поддерживает создание пользовательских ботов или индивидуальных рабочих процессов.

🛠 Ограниченная мультимодальность — хотя заявлена возможность работы с текстом и изображениями, в тестах модель показала себя в этом аспекте не так ярко, как ожидалось.

🎯 Итог:
Grok3 — отличная модель для поиска и анализа новостей, но если вам нужны инструменты для автоматизации задач или настройки ассистентов, то пока не подойтет. А мы продолжаем следить.
#ИИвМедицине #Grok3 #МедицинаБудущего

🔗 👉 Подписаться на ИИ в медицине

Как искусственный интеллект выбирает врачей за нас

📌 Пациенты во всем мире, обращаясь к врачу (даже по государственной страховке), сначала ищут о нём отзывы и другую информацию в интернете. Но как показало исследование компании Press Ganey "Опыт потребителей в здравоохранении", в большинстве случаев советы им даёт искусственный интеллект. И два человека, задавшие один и тот же вопрос с одинаковыми вводными, получают разные ответы, так как ИИ поисковых систем ориентируется на их пол, возраст, историю запросов и ещё ряд факторов.

🤖 ИИ анализирует миллионы отзывов, проверяет популярность клиник, оценивает активность врачей в сети и формирует персональные рекомендации. По сути, именно он решает, каких специалистов покажет пользователю в первую очередь (а практика показывает, что дальше 1-2 страницы результатов никто не пойдёт).Исследователи пытаются понять, насколько объективен такой отбор? Какие именно данные анализируются? И почему одни врачи появляются в результатах поиска чаще, чем другие?

⚠️ Что делать клиникам? Для медицинских учреждений это значит одно: нужно искать новые подходы к продвижению, чтобы ИИ выбирал их и предлагал пациентам чаще других. И тут не подойдёт традиционная рекламная активность – критически важными становятся достаточность и достоверность данных, активность в социальных сетях, уверенное управление своим цифровым следом.

🔥 А это означает, что прямо сейчас появляются новые профессии и целые направления, где будут востребованы специалисты, умеющие правильно подавать информацию алгоритмам ИИ.📢 Пока практика показывает, что работает:
✅ Отслеживание отзывов (и ответы на них)
✅ Предоставление структурированных данных о клинике
✅ Регулярная актуализация информации

💬 А вы уже ведёте рекламу с помощью ИИ?

🧐 Завтра расскажем ещё об одном исследовании – как выросли запросы к ИИ вместо врача и к чему это приведёт (и не всегда к плохому).

#ИИвМедицине #БудущееМедицины? 👉 Подписаться на ИИ в медицине

ИИ учится распознавать боль: все пациенты врут

Ученые пытаются поручить ИИ определять интенсивность боли пациента. Для этого они попытались традиционным способом обучить сеть на уже имеющихся медицинских данных, но оказалось, что шкала, по которой врачи определяют интенсивность боли пациента, очень субъективна - там учитывается самоощущение и ряд физиологических параметров – мимика, звуки, расширение зрачков и т.п. Но перепроверка данных показала, что эти данные фиксируются достоверно менее чем в половине случаев (а чаще всего врач просто опирается на слова больного).

Исследователи из Университета Калифорнии в Дэвисе пытаются научить ИИ определять боль непредвзято - с помощью машинного анализа физиологических сигналов. По словам ведущего автора исследования, аспиранта Руйцзе Фанга, это стало реальным благодаря сочетанию сенсорных технологий и алгоритмов машинного обучения. Такой симбиоз позволяет не просто фиксировать боль, но и прогнозировать её развитие - т.е. фактически опережать ее, чтобы человек не страдал.

Но ученые столкнулись с тем, что у них нет данных для обучения нейросети. Поэтому они решили применить метод transfer learning – перенос знаний с одной модели на другую. В ряде случаев это позволяет адаптировать алгоритмы даже при ограниченных данных.

Увидев количество ошибок, они поняли, что при обучении на УЖЕ существующих данных алгоритмы неизбежно будут перенимать этот "багаж", а это приведет к неверной оценке и неэффективному лечению (и они продвигают идею создания больших, репрезентативных баз данных).

Поэтому они нашли другой выход - для разработки ИИ-решений создают свою базу так называемой экспериментальной боли: когда здоровым добровольцам разными способами делают больно и изучают их реакцию. Именно это дает максимально точные данные, которые потом экстраполируют для обучения нейросетей.

Авторы работы подчеркивают, что их решение все ещё не заменит врача, но его интеграция в клиническую практику может кардинально изменить управление болью (и главное - поможет отслеживать состояние пациентов, которые уже НЕ в клинике).

#ИИвМедицине #Боль
👉 Подписаться на ИИ в медицине

HIMSS назвал ИИ в медицине бомбой замедленного действия

В Лас-Вегасе сейчас проходит крупнейшее мировое событие в области цифровых технологий в здравоохранении - конференция HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society). Здесь собрались тысячи специалистов ИТ, кибербезопасности и управления данными в медицине, и на каждой сессии так или иначе речь заходит про применение ИИ.

К началу конференции HIMSS опубликовал доклад о том, как клиники сейчас используют ИИ - специалисты выяснили, что каждая третья медицинская организация разрешает сотрудникам использовать такие программы без строгих ограничений, около половины просят получить одобрение, и только 16% запрещают.

Где и как используется ИИ?
Исследование показало, что 37% респондентов используют его для технической поддержки и аналитики данных, 35% – в клинических сервисах (например, диагностике), а 34% – в задачах кибербезопасности и администрирования. 

Кто контролирует?
Формальные ограничения:
Почти половина организаций (47%) проходят процедуры одобрения перед внедрением ИИ, 42% обходятся без них, а 11% вовсе не знают, есть ли такие процессы.

Мониторинг:
Только 31% респондентов сообщили, что их организации активно следят за использованием ИИ. Остальные либо не делают этого (52%), либо не знают о наличии такого контроля (17%). Это оставляет огромные лазейки для утечек данных и других инцидентов.

Политики использования:
У 42% организаций есть официальные правила использования ИИ, но 48% работают без четких регламентов.

В чем опасность?
Эксперты HIMSS подчеркивают, что без строгого мониторинга и прозрачных регламентов растут риски утечек данных, предвзятости алгоритмов, кражи интеллектуальной собственности и угрозы безопасности пациентов. 75% опрошенных назвали защиту данных главной проблемой, за ней следуют угрозы взлома (53%), искажение данных (53%) и отсутствие прозрачности работы ИИ (47%).

Но, возможно, самая тревожная находка отчета – это инсайдерские угрозы. Хотя только 5% респондентов зафиксировали случаи халатного использования ИИ, а 3% – преднамеренного вреда, специалисты уверены, что реальный масштаб проблемы недооценен. Ведь большинство организаций еще не внедрили мониторинг, ориентированный именно на риски, связанные с ИИ.

Что дальше?
Эксперты вынесли предупреждение: настало время внедрять строгие протоколы безопасности, этические нормы и прозрачные методы мониторинга. (Но они уже предлагают руководство по кибербезопасности, видимо, его можно будет купить). Почитайте отчет, там много интересного. 

#ИИвМедицине #Кибербезопасность #HIMSS👉 Подписаться на ИИ в медицине (https://news.1rj.ru/str/AIHealthInnovations)

Исследователи посчитали, что ИИ может сделать медицину дешевле

Люди не ходят к врачам из-за дороговизны лечения, считают авторы исследования PricewaterhouseCoopers (PwC). Они отметили, что в 2024 году 44% пациентов с серьезными заболеваниями не обращались за медицинской помощью только из-за финансовых сложностей, а более 60% испытывают трудности с покупкой лекарств.

Исследователи уверены, что именно ИИ поможет в этом случае. Например, сможет ускорить диагностику, персонализировать лечение, автоматизировать рутинные процессы и снизить нагрузку на систему.

Вот пять направлений, где ИИ работает уже сейчас:

1. Профилактика заболеваний
ИИ анализирует медицинские данные, выявляет факторы риска и помогает врачам рекомендовать профилактические меры. Например, прогнозирование вероятности диабета или сердечно-сосудистых заболеваний позволяет предотвратить осложнения и избежать дорогого лечения в будущем.

2. Персонализированное лечение
ИИ обрабатывает медицинские данные пациента, учитывая генетические, клинические и поведенческие факторы. Это позволяет точнее диагностировать заболевания и подбирать эффективное лечение. В онкологии, например, алгоритмы анализируют ДНК опухоли и предлагают оптимальную терапию, снижая затраты на неэффективные методы.

3. Оптимизация клинических исследований
Подбор участников для клинических испытаний — сложный процесс, особенно для малообеспеченных групп населения. ИИ анализирует медицинские записи и ускоряет поиск кандидатов, повышая эффективность исследований и доступность инновационных препаратов.

4. Автоматизация работы врачей
ИИ помогает сократить время врачей на 30-40% за счет автоматизации рутины. Как пример - системы распознавания речи, которые сокращают время на заполнение карт (мы такое как раз внедряем).

5. Телемедицина и удаленный мониторинг
Для пациентов с хроническими заболеваниями теперь не надо ходить на прием, чтобы просто показать результаты или скорректировать дозу препаратов. ИИ-платформы позволяют врачам дистанционно контролировать состояние пациентов с помощью носимых устройств и мобильных приложений. Алгоритмы анализируют данные и предупреждают о возможных ухудшениях, снижая вероятность экстренной госпитализации.

Понятно уже, что кто не бежит - отстает. Что вы делаете с ИИ уже сейчас? 

#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #БудущееМедицины
👉 Подписаться на ИИ в медицине