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 вамипонаблюдаем 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
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
#ИИ #ТехнологииБудущего #DeepSeek #OpenAI #Stargate👉 Подписаться на ИИ в медицине
Openai
We believe our research will eventually lead to artificial general intelligence, a system that can solve human-level problems. Building safe and beneficial AGI is our mission.
👍2🔥2
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
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
journals.plos.org
Deep learning empowered breast cancer diagnosis: Advancements in detection and classification
Recent advancements in AI, driven by big data technologies, have reshaped various industries, with a strong focus on data-driven approaches. This has resulted in remarkable progress in fields like computer vision, e-commerce, cybersecurity, and healthcare…
👍4❤1
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
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
Reuters
OpenAI targets higher education in the U.S. with ChatGPT rollout at California State University
Microsoft -backed OpenAI said on Tuesday it will roll out an education-specific version of its chatbot to about 500,000 students and faculty at California State University as it looks to expand its user base in the academic sector and counter competition…
❤5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
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
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
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
❤3👍3
⚡️ 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
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
👍3🔥2
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
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
TechCrunch
Is AI making us dumb? | TechCrunch
Researchers from Microsoft and Carnegie Mellon University recently published a study looking at how using generative AI at work affects critical thinking
🔥2👍1
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
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
VentureBeat
Anthropic CEO Dario Amodei warns: AI will match ‘country of geniuses’ by 2026
Anthropic CEO Dario Amodei calls Paris Summit a "missed opportunity" as U.S. and European leaders clash over AI regulation.
👍5
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
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
👍4🔥3
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…
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
⏱️ 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
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
🤬1
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
📌 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
Health Exec
Generative AI isn’t changing everything for patients and providers—but it’s not leaving much unaffected, either
Generative AI is altering the way healthcare consumers size up hospitals, group practices and individual providers. But the comparison shopping would pose a challenge to healthcare organizations even if AI hadn’t entered the picture.
👍3🔥1
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
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
👍2🔥1
Новая версия GPT-4.5 может проверять медицинские документы на уровне эксперта
(лонгрид, поэтому двумя постами, простите)
OpenAI выпустила GPT-4.5 – свою самую мощную модель на данный момент. Письмо об этом подписчикам писала уже новая версия.
GPT-4.5-preview запущен в режиме исследовательского тестирования (пока доступно подписчикам ChatGPT Pro ($200) и разработчикам через API. Пользователи подписки Plus ($20) получат доступ на следующей неделе).
В чем главное отличие GPT-4.5?
Новая версия, которую назвали Orion, представляет собой так называемую эволюцию "неконтролируемого обучения", а не модель "рассуждения" (как серии o1). Исследователь OpenAI Рафа Гонтихо Лопес считает, что компания "вероятно, обучила самую большую модель в мире". При этом в самой компании отмечают, что o3 превосходит ее в ряде областей.
Гендир OpenAI Сэм Альтман поделился, что у него ощущение от общения с GPT-4.5 - как от разговора с вдумчивым человеком. По его словам, он несколько раз буквально откидывался в кресле, поражённый качеством ответов. Правда, именно из-за того, что модель огромная и дорогая, и пришлось отложить доступ для пользователей Plus
Итак, что нового по первым заявлениям?
Разработчики утверждают, что GPT-4.5 точнее, быстрее и удобнее.
✔️ Глубокое понимание контекста – модель лучше отслеживает ход беседы, запоминает ключевые моменты общения и делает ответы более логичными и точными. Тесты перед запуском (по утверждению разработчиков) показали, что частота "галлюцинаций" в ответах снизилась 61,8% до 37,1%. Это все еще не идел, но уже неплохо.
✔️ Улучшенная обработка пользовательских запросов – модель лучше понимает сложные и неоднозначные формулировки. Например, если раньше AI при ответе на вопрос «Как организовать рабочий процесс, чтобы минимизировать когнитивную нагрузку?», мог запутаться, или начать отвечать только про организацию процесса (не учитывая сопутствующие данные), то теперь он учтет все и предложит конкретные пошаговые стратегии.
✔️ Агентное планирование – это способность не просто отвечать на вопросы, а предлагать пошаговый план действий с учетом множества факторов. Например, если пользователь хочет запустить стартап, GPT-4.5 не просто перечислит базовые шаги, а учтет его бизнес-модель, маркетинговую стратегию, потенциальные риски и даже предложит конкретные инструменты для их минимизации. То есть это такой интеллектуальный помощник в сложных процессах, требующих структурированного подхода.
✔️ API – GPT-4.5 лучше взаимодействует с внешними сервисами, выполняет сложные вычисления, анализирует данные и даже может управлять программными интерфейсами.
Тесты перед запуском показали, что:
✔️Точность ответов тесте SimpleQA выросла до 62,5% (38,2% у GPT-4o и 43,6% у Grok 3).
✔️ Частота "галлюцинаций" снижена с 61,8% до 37,1%.
✔️ Многоязычный и мультимодальный анализ – в MMMLU (многоязычный тест) и MMMU (многомодальный) модель набрала 85,1% и 74,4%, превзойдя GPT-4o (81,5% и 69,1%).
✔️ Код – в тесте SWE-Lancer Diamond Test результат 32,6% (лучше, чем у GPT-4o – 23,3%, и o3-mini – 10,8%). Однако в тесте SWE-Bench Verified он уступает o3-mini (38,0% против 61,0%).
✔️ Математика и логика – в AIME '24 (математический тест) модель показала 36,7% (значительно лучше GPT-4o – 9,3%, но уступает o3-mini – 87,3%).
✔️ Архитектура и взаимодействие систем – GPT-4.5 превосходит конкурентов в задачах, связанных с проектированием систем, но пока Claude 3.7 Sonnet лидер в редактировании кода.
(продолжение в следующем сообщении)
(лонгрид, поэтому двумя постами, простите)
OpenAI выпустила GPT-4.5 – свою самую мощную модель на данный момент. Письмо об этом подписчикам писала уже новая версия.
GPT-4.5-preview запущен в режиме исследовательского тестирования (пока доступно подписчикам ChatGPT Pro ($200) и разработчикам через API. Пользователи подписки Plus ($20) получат доступ на следующей неделе).
В чем главное отличие GPT-4.5?
Новая версия, которую назвали Orion, представляет собой так называемую эволюцию "неконтролируемого обучения", а не модель "рассуждения" (как серии o1). Исследователь OpenAI Рафа Гонтихо Лопес считает, что компания "вероятно, обучила самую большую модель в мире". При этом в самой компании отмечают, что o3 превосходит ее в ряде областей.
Гендир OpenAI Сэм Альтман поделился, что у него ощущение от общения с GPT-4.5 - как от разговора с вдумчивым человеком. По его словам, он несколько раз буквально откидывался в кресле, поражённый качеством ответов. Правда, именно из-за того, что модель огромная и дорогая, и пришлось отложить доступ для пользователей Plus
Итак, что нового по первым заявлениям?
Разработчики утверждают, что GPT-4.5 точнее, быстрее и удобнее.
Тесты перед запуском показали, что:
✔️Точность ответов тесте SimpleQA выросла до 62,5% (38,2% у GPT-4o и 43,6% у Grok 3).
✔️ Частота "галлюцинаций" снижена с 61,8% до 37,1%.
✔️ Многоязычный и мультимодальный анализ – в MMMLU (многоязычный тест) и MMMU (многомодальный) модель набрала 85,1% и 74,4%, превзойдя GPT-4o (81,5% и 69,1%).
✔️ Код – в тесте SWE-Lancer Diamond Test результат 32,6% (лучше, чем у GPT-4o – 23,3%, и o3-mini – 10,8%). Однако в тесте SWE-Bench Verified он уступает o3-mini (38,0% против 61,0%).
✔️ Математика и логика – в AIME '24 (математический тест) модель показала 36,7% (значительно лучше GPT-4o – 9,3%, но уступает o3-mini – 87,3%).
✔️ Архитектура и взаимодействие систем – GPT-4.5 превосходит конкурентов в задачах, связанных с проектированием систем, но пока Claude 3.7 Sonnet лидер в редактировании кода.
(продолжение в следующем сообщении)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Openai
Introducing GPT-4.5
We’re releasing a research preview of GPT‑4.5—our largest and best model for chat yet. GPT‑4.5 is a step forward in scaling up pre-training and post-training.
❤2🔥1
Для каких задач подходит GPT-4.5?
Для сложных и интеллектуально насыщенных!
✔️ Научные исследования и анализ – модель может обобщать длинные исследования, находить взаимосвязи между различными источниками и формулировать выводы на основе большого объема данных.
✔️❗️ Медицинский (и юридический) анализ❗️ – улучшенное понимание контекста позволяет GPT-4.5 разбирать сложные медицинские заключения, обобщать истории болезни и анализировать результаты исследований. Например, модель может сравнить несколько лабораторных анализов одного пациента, выявить динамику показателей, дать таблицу для построения графика, предположить возможные причины изменений. Также она способна анализировать медицинские статьи, находить релевантные клинические рекомендации и формулировать краткие выводы для врачей.
✔️ Генерация креативного контента – если GPT-4o умел писать статьи и сценарии, то GPT-4.5 делает это на новом уровне: тексты стали глубже, логичнее, аргументация – более продуманной, возможнось "заточить" под свой стиль.
✔️Программирование и кодирование – модель пишет код, но и анализирует ошибки, помогает с архитектурой проектов, предлагает оптимизированные алгоритмы.
✔️ Персональное обучение и коучинг – GPT-4.5 может адаптировать учебные материалы под уровень знаний пользователя, объяснять сложные темы и давать индивидуальные рекомендации. Эту возможность мы уже протестировали на примере обучения иностранному языку - загрузили раздел учебника, попросили объяснить материал, дать примеры и проверить домашнее задание.
Цена... кусается
Цена модели отражает её вычислительные требования. GPT-4.5 значительно (!) дороже своих предшественников:
💰 $75 за 1M входных токенов
💰 $150 за 1M выходных токенов
💰 $37.5 за 1M кэшированных входных токенов
Для сравнения:
• GPT-4o стоит $2.50/$10 за 1M токенов
• o1 стоит $15/$60 за 1M токенов.
Команда OpenAI пока даже не уверена, оставит ли GPT-4.5 в API в долгосрочной перспективе.
Конкуренты
Несколько дней назад о выпуске своей новой модели также объявила российская компания Яндекс, представив Яндекс GPT-5. Однако при сравнении они использовали OpenAI GPT-4, а не новейшую версию GPT-4.5.
В феврале вышли новые версии Grok 3 от xAI Илона Маска, Claude 3.7 Sonnet от Anthropic, и китайская DeepSeek 3 от DeepSeek AI. Все соревнуются друг с другом.
Что дальше?
OpenAI уже работает над следующей версией – GPT-5, релиз ждут в мае (и цену). Эксперты предполагают, что будущие ИИ-системы будут состоять из нескольких специализированных агентов, работающих в тандеме.
#ИИвМедицине #GPT4.5
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Для сложных и интеллектуально насыщенных!
✔️ Научные исследования и анализ – модель может обобщать длинные исследования, находить взаимосвязи между различными источниками и формулировать выводы на основе большого объема данных.
✔️
Мы провели опыт - загрузили реальные обезличенные заключения врачей и получили четкий анализ - что соответствует клиническим рекомендациям, а что нет. Аналогично проверили данные на соответствие требованиям экспертов - и получили список того, что требует корректировки (правда, эксперты тоже скоро перейдут на проверку ИИ).
✔️ Генерация креативного контента – если GPT-4o умел писать статьи и сценарии, то GPT-4.5 делает это на новом уровне: тексты стали глубже, логичнее, аргументация – более продуманной, возможнось "заточить" под свой стиль.
✔️Программирование и кодирование – модель пишет код, но и анализирует ошибки, помогает с архитектурой проектов, предлагает оптимизированные алгоритмы.
✔️ Персональное обучение и коучинг – GPT-4.5 может адаптировать учебные материалы под уровень знаний пользователя, объяснять сложные темы и давать индивидуальные рекомендации. Эту возможность мы уже протестировали на примере обучения иностранному языку - загрузили раздел учебника, попросили объяснить материал, дать примеры и проверить домашнее задание.
Цена... кусается
Цена модели отражает её вычислительные требования. GPT-4.5 значительно (!) дороже своих предшественников:
💰 $75 за 1M входных токенов
💰 $150 за 1M выходных токенов
💰 $37.5 за 1M кэшированных входных токенов
Для сравнения:
• GPT-4o стоит $2.50/$10 за 1M токенов
• o1 стоит $15/$60 за 1M токенов.
Команда OpenAI пока даже не уверена, оставит ли GPT-4.5 в API в долгосрочной перспективе.
Конкуренты
Несколько дней назад о выпуске своей новой модели также объявила российская компания Яндекс, представив Яндекс GPT-5. Однако при сравнении они использовали OpenAI GPT-4, а не новейшую версию GPT-4.5.
В феврале вышли новые версии Grok 3 от xAI Илона Маска, Claude 3.7 Sonnet от Anthropic, и китайская DeepSeek 3 от DeepSeek AI. Все соревнуются друг с другом.
Что дальше?
OpenAI уже работает над следующей версией – GPT-5, релиз ждут в мае (и цену). Эксперты предполагают, что будущие ИИ-системы будут состоять из нескольких специализированных агентов, работающих в тандеме.
#ИИвМедицине #GPT4.5
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
❤4🔥4👍1
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)
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)
Health Exec
HIMSS survey report: Beware insider threats to cybersecurity involving AI
Almost one in three healthcare organizations allow their people to use AI without formal restrictions.
👍6
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
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
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
❤2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИ-роботы научились брать кровь точнее, быстрее и безболезненнее человека
Боялись сдавать кровь в детстве? Многие взрослые тоже не в восторге от этой процедуры — исследования показывают, что около 50% испытывают страх перед уколами. Дело не только в игле: точность попадания в вену во многом зависит от опыта медсестры. Но теперь эту задачу готовы решать роботы.
🤖 Роботы-флеботомисты уже работают в кабинетах забора биоматериала не только в Китае, но и в Европе и США. Эти устройства, управляемые ИИ, находят подходящую вену, выбирают тонкую иглу и делают укол с высокой точностью.
📌 Пример — система Aletta™ от голландской компании Vitestro. Робот сначала сканирует руку пациента, создавая 3D-карту вен, а затем выполняет прокол с первой попытки в 95% случаев. Для сравнения: у квалифицированных флеботомистов этот показатель составляет 93–97%. Кроме того, уровень гемолиза при использовании робота составляет всего 0,6%, что значительно ниже допустимого стандарта в 2%.
❓ Почему это важно?
✔️ Снижается нагрузка на медперсонал — один специалист может контролировать несколько устройств.
✔️ Уменьшается количество ошибок — робот не устает, не нервничает и не промахивается.
✔️ Пациентам комфортнее — 83% участников испытаний Vitestro отметили безболезненность процедуры, а 98% готовы воспользоваться технологией снова.
🚀 Будущее роботизированных лабораторий
Роботы, выполняющие венопункцию, — это только начало. Уже разрабатываются системы, которые не только берут кровь, но и сразу анализируют биоматериал, передавая результаты в медицинскую систему. Это ускорит диагностику и снизит нагрузку на лаборатории.
Сегодня несколько таких систем уже получили европейскую сертификацию CE и начали работать в клиниках. В США технология ожидает одобрения FDA. Если регуляторы дадут зеленый свет, автоматизированные флеботомисты станут частью повседневной медицинской практики.
А вы доверили бы свою вену роботу? 🤔
#новости #Роботы
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Боялись сдавать кровь в детстве? Многие взрослые тоже не в восторге от этой процедуры — исследования показывают, что около 50% испытывают страх перед уколами. Дело не только в игле: точность попадания в вену во многом зависит от опыта медсестры. Но теперь эту задачу готовы решать роботы.
🤖 Роботы-флеботомисты уже работают в кабинетах забора биоматериала не только в Китае, но и в Европе и США. Эти устройства, управляемые ИИ, находят подходящую вену, выбирают тонкую иглу и делают укол с высокой точностью.
📌 Пример — система Aletta™ от голландской компании Vitestro. Робот сначала сканирует руку пациента, создавая 3D-карту вен, а затем выполняет прокол с первой попытки в 95% случаев. Для сравнения: у квалифицированных флеботомистов этот показатель составляет 93–97%. Кроме того, уровень гемолиза при использовании робота составляет всего 0,6%, что значительно ниже допустимого стандарта в 2%.
❓ Почему это важно?
✔️ Снижается нагрузка на медперсонал — один специалист может контролировать несколько устройств.
✔️ Уменьшается количество ошибок — робот не устает, не нервничает и не промахивается.
✔️ Пациентам комфортнее — 83% участников испытаний Vitestro отметили безболезненность процедуры, а 98% готовы воспользоваться технологией снова.
🚀 Будущее роботизированных лабораторий
Роботы, выполняющие венопункцию, — это только начало. Уже разрабатываются системы, которые не только берут кровь, но и сразу анализируют биоматериал, передавая результаты в медицинскую систему. Это ускорит диагностику и снизит нагрузку на лаборатории.
Сегодня несколько таких систем уже получили европейскую сертификацию CE и начали работать в клиниках. В США технология ожидает одобрения FDA. Если регуляторы дадут зеленый свет, автоматизированные флеботомисты станут частью повседневной медицинской практики.
А вы доверили бы свою вену роботу? 🤔
#новости #Роботы
👉 Подписаться на ИИ в медицине
🔥11👍3
Написанная японским ИИ работа прошла все научные рецензии
ИИ-система японского стартапа Sakana сгенерировала научную публикацию, которая прошла все этапы рецензирования (то есть никто не заметил, что материал написан не людьми).
Sakana подала три разных материала (про обучение нейронных сетей) на рассмотрение специалистов ICLR — авторитетного научного форума по ИИ. Никто из экспертов не знал об эксперименте и все было согласовано с руководителями форума. Алгоритмы ИИ-модели The AI Scientist-v2 сами генерировали гипотезы, провели эксперименты, проанализировали их, создали итоговый текст и иллюстрации. Две статьи были отклонены комиссией по разным причинам, однако одна была принята, прошла все проверки и была допущена к публикации. Уже на последнем этапе компания Sakana отозвала ее, сославшись на соблюдение научных норм.
История громкая, но в самой Sakana признают, что ИИ допускал «нелепые» ошибки в цитировании (например, изобретенный в 2016 году метод был в статье датирован 1997 годом). Ну и, объективно, конкуренция в воркшопах ниже, чем на основных научных конференциях.
Да и эксперты настроены скептически и уверены, что всегда смогут отличить ИИ-работу. Исследователь ИИ и профессор University of Alberta (Канада) Мэтью Гуздиал отметил, что эти работы все же выбирали люди, поэтому речь идет не о полностью автономной работе ИИ, а о синергии с учеными, что уже допустимо. Исследователь из Королевского колледжа Лондона Майк Кук добавил, что в подобных воркшопах рецензентами часто выступают не самые опытные ученые, да и темы такие, где у ИИ много знаний, и статья получается вполне корректной.
А что в медицине?
Тут про 100% автономные ИИ-статьи мы не слышали (если кто так и писал, то не отзывал в последний момент), да и квалификации соответствующей у авторов статей пока нет. Но мы знаем, что ИИ уже много лет используется как инструмент для анализа данных, генерации гипотез или написания черновиков. Есть официальные заявления о подготовке исследований с помощью ИИ - например, в 2022 году в журнале Nature Medicine была опубликована статья, где ИИ (в частности, алгоритмы машинного обучения) заявлен "соавтором", так как использовался для анализа больших данных о геноме рака, а вот текст был написан ИИ только частично дорабатывался людьми. Но рецензенты знали об этом заранее.
В 2023 году в Radiology была опубликована статья, которую частично писал ChatGPT, и это вызвало в научных кругах громкие баталии. Авторы в тексте публикации указали, что использовали модель для составления введения и обсуждения, и рецензенты приняли работу. Но потом было много споров о том, насколько ИИ повлиял на оригинальность выводов.
Более распространённый сценарий — использование ИИ для обработки данных, которые затем становятся основой публикаций. Например, в 2021 году в The Lancet Digital Health была опубликована статья о диагностике заболеваний по рентгеновским снимкам с помощью ИИ. Алгоритм полностью провёл анализ и визуализацию данных, а выводы писали люди. Скорее всего, именно такая форма скоро станет повсеместной.
Правда, за кулисами поговаривают, что видят следы ИИ в огромном количестве подаваемых материалов, но чаще всего пишут замечания и отправляют такие работы на доработку. Поэтому многие издания прямо ввели политику, запрещающую создание самих текстов научных публикаций с помощью лингвистических моделей
#ИИвмедицине #ИИновости
👉 Подписаться на ИИ в медицине
ИИ-система японского стартапа Sakana сгенерировала научную публикацию, которая прошла все этапы рецензирования (то есть никто не заметил, что материал написан не людьми).
Sakana подала три разных материала (про обучение нейронных сетей) на рассмотрение специалистов ICLR — авторитетного научного форума по ИИ. Никто из экспертов не знал об эксперименте и все было согласовано с руководителями форума. Алгоритмы ИИ-модели The AI Scientist-v2 сами генерировали гипотезы, провели эксперименты, проанализировали их, создали итоговый текст и иллюстрации. Две статьи были отклонены комиссией по разным причинам, однако одна была принята, прошла все проверки и была допущена к публикации. Уже на последнем этапе компания Sakana отозвала ее, сославшись на соблюдение научных норм.
История громкая, но в самой Sakana признают, что ИИ допускал «нелепые» ошибки в цитировании (например, изобретенный в 2016 году метод был в статье датирован 1997 годом). Ну и, объективно, конкуренция в воркшопах ниже, чем на основных научных конференциях.
Да и эксперты настроены скептически и уверены, что всегда смогут отличить ИИ-работу. Исследователь ИИ и профессор University of Alberta (Канада) Мэтью Гуздиал отметил, что эти работы все же выбирали люди, поэтому речь идет не о полностью автономной работе ИИ, а о синергии с учеными, что уже допустимо. Исследователь из Королевского колледжа Лондона Майк Кук добавил, что в подобных воркшопах рецензентами часто выступают не самые опытные ученые, да и темы такие, где у ИИ много знаний, и статья получается вполне корректной.
А что в медицине?
Тут про 100% автономные ИИ-статьи мы не слышали (если кто так и писал, то не отзывал в последний момент), да и квалификации соответствующей у авторов статей пока нет. Но мы знаем, что ИИ уже много лет используется как инструмент для анализа данных, генерации гипотез или написания черновиков. Есть официальные заявления о подготовке исследований с помощью ИИ - например, в 2022 году в журнале Nature Medicine была опубликована статья, где ИИ (в частности, алгоритмы машинного обучения) заявлен "соавтором", так как использовался для анализа больших данных о геноме рака, а вот текст был написан ИИ только частично дорабатывался людьми. Но рецензенты знали об этом заранее.
В 2023 году в Radiology была опубликована статья, которую частично писал ChatGPT, и это вызвало в научных кругах громкие баталии. Авторы в тексте публикации указали, что использовали модель для составления введения и обсуждения, и рецензенты приняли работу. Но потом было много споров о том, насколько ИИ повлиял на оригинальность выводов.
Более распространённый сценарий — использование ИИ для обработки данных, которые затем становятся основой публикаций. Например, в 2021 году в The Lancet Digital Health была опубликована статья о диагностике заболеваний по рентгеновским снимкам с помощью ИИ. Алгоритм полностью провёл анализ и визуализацию данных, а выводы писали люди. Скорее всего, именно такая форма скоро станет повсеместной.
Правда, за кулисами поговаривают, что видят следы ИИ в огромном количестве подаваемых материалов, но чаще всего пишут замечания и отправляют такие работы на доработку. Поэтому многие издания прямо ввели политику, запрещающую создание самих текстов научных публикаций с помощью лингвистических моделей
А чем вам уже помогает ИИ? Создает черновики? Предлагает идеи? Помогает найти или подтвердить данные? Если вы только присматриваетесь и выбираете, с чего начать - завтра у нас на канале обзор самых популярных моделей, которые уже сейчас могут стать вашими помощниками в ежедневных задачах. Пока - при работе с текстами.
#ИИвмедицине #ИИновости
👉 Подписаться на ИИ в медицине
🔥3👍1
Пациенты (и врачи) с недостаточным образованием боятся ИИ!
Искусственный интеллект задумывался как инструмент, способный сделать медицинскую помощь доступной для всех. Однако сейчас аналитики заговорили о том, что его внедрение, наоборот, может усугубить неравенство. В докладе Медицинской школы Ренессанс (Университет Стоуни-Брук в США) говорится, что ключевая проблема – ограниченность данных, на которых обучаются алгоритмы. Если в выборке доминируют пациенты из определенных социальных или этнических групп, это неизбежно приводит к смещению в выводах. В результате уязвимые слои населения могут получать менее точные диагнозы и менее качественное лечение (тут, конечно, завуалированно речь идет о разных этнических группах).
Еще один важный фактор — цена новых решений. Так получилось, что внедрять ИИ-решения сейчас начали только хорошо финансируемые медицинские учреждения. И получается, что крупные клиники получают доступ к передовым алгоритмам, а медицинские центры в глубинке и/или с ограниченными ресурсами вынуждены использовать устаревшие технологии.
И еще один пункт, который отмечают исследователи, — недоверие пациентов. Практика показала, что чем ниже уровень образования и развития пациента, тем чаще он категорически не принимает новые технологии и настаивает исключительно на личном контакте с врачом. А уж когда речь идет о том, что решения принимаются «черным ящиком» ИИ без объяснений, с такими системами отказываются работать и сами доктора периферии.
Если добавить к этому, что большинство ИИ-разработок создаются в странах с высоким уровнем дохода и обучаются на данных именно этих регионов, разрыв становится практически непреодолимым. Исследователи подчеркивают: если не учитывать эти факторы, очень скоро ИИ вместо средства борьбы с неравенством станет инструментом его усиления. А бороться с этим они предлагают разнообразием данных и привлечением к разработке алгоритмов врачей и пациентов из отстающих стран и регионов.
#ИИвМедицине #ЦНовост
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Искусственный интеллект задумывался как инструмент, способный сделать медицинскую помощь доступной для всех. Однако сейчас аналитики заговорили о том, что его внедрение, наоборот, может усугубить неравенство. В докладе Медицинской школы Ренессанс (Университет Стоуни-Брук в США) говорится, что ключевая проблема – ограниченность данных, на которых обучаются алгоритмы. Если в выборке доминируют пациенты из определенных социальных или этнических групп, это неизбежно приводит к смещению в выводах. В результате уязвимые слои населения могут получать менее точные диагнозы и менее качественное лечение (тут, конечно, завуалированно речь идет о разных этнических группах).
Еще один важный фактор — цена новых решений. Так получилось, что внедрять ИИ-решения сейчас начали только хорошо финансируемые медицинские учреждения. И получается, что крупные клиники получают доступ к передовым алгоритмам, а медицинские центры в глубинке и/или с ограниченными ресурсами вынуждены использовать устаревшие технологии.
И еще один пункт, который отмечают исследователи, — недоверие пациентов. Практика показала, что чем ниже уровень образования и развития пациента, тем чаще он категорически не принимает новые технологии и настаивает исключительно на личном контакте с врачом. А уж когда речь идет о том, что решения принимаются «черным ящиком» ИИ без объяснений, с такими системами отказываются работать и сами доктора периферии.
Если добавить к этому, что большинство ИИ-разработок создаются в странах с высоким уровнем дохода и обучаются на данных именно этих регионов, разрыв становится практически непреодолимым. Исследователи подчеркивают: если не учитывать эти факторы, очень скоро ИИ вместо средства борьбы с неравенством станет инструментом его усиления. А бороться с этим они предлагают разнообразием данных и привлечением к разработке алгоритмов врачей и пациентов из отстающих стран и регионов.
#ИИвМедицине #ЦНовост
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Frontiers
Frontiers | A critical look into artificial intelligence and healthcare disparities
Artificial intelligence (AI) has permeated many aspects of daily life, including medicine, in recent years. As of 2021, 343 AI-enabled medical devices had be...
👍2🔥2❤1
Клавиатурный почерк? Теперь можно быстро вычислить самозванца
🔐 Вы как авторизуетесь в МИС? Логин и пароль? Уже скоро система сможет определить, если данные под вашей учетной записью вносите не вы. И камера или анализ отпечатков тут не нужен. Московские ученые научились распознавать пользователей по их «клавиатурному почерку».
💡 Речь идет о модуле поведенческой аутентификации, который идентифицирует человека по уникальному стилю набора текста. Технология анализирует скорость, ритм, паузы и силу нажатий клавиш, создавая индивидуальный «вектор печати» — цифровой профиль каждого пользователя. Если стиль печати не совпадает с шаблоном, система блокирует доступ. Модуль не требует дополнительного оборудования и может встраиваться в саму систему.
Такой биоповеденческий фактор поможет защитить данные даже при компрометации логина и пароля, объясняют авторы проекта. Система учитывает изменения поведения, адаптируется к ним и планирует в будущем отслеживать влияние усталости, стресса и заболеваний.
При внедрении МИС в клиниках дополнительный фактор идентификации (кроме логина и пароля) сейчас очень популярен, потому что исследования показали, что пользователи часто или забывают выйти из системы или даже просят коллегу внести данные вместо них.
#НовостиИИ
👉 Подписаться на ИИ в медицине
🔐 Вы как авторизуетесь в МИС? Логин и пароль? Уже скоро система сможет определить, если данные под вашей учетной записью вносите не вы. И камера или анализ отпечатков тут не нужен. Московские ученые научились распознавать пользователей по их «клавиатурному почерку».
💡 Речь идет о модуле поведенческой аутентификации, который идентифицирует человека по уникальному стилю набора текста. Технология анализирует скорость, ритм, паузы и силу нажатий клавиш, создавая индивидуальный «вектор печати» — цифровой профиль каждого пользователя. Если стиль печати не совпадает с шаблоном, система блокирует доступ. Модуль не требует дополнительного оборудования и может встраиваться в саму систему.
Такой биоповеденческий фактор поможет защитить данные даже при компрометации логина и пароля, объясняют авторы проекта. Система учитывает изменения поведения, адаптируется к ним и планирует в будущем отслеживать влияние усталости, стресса и заболеваний.
При внедрении МИС в клиниках дополнительный фактор идентификации (кроме логина и пароля) сейчас очень популярен, потому что исследования показали, что пользователи часто или забывают выйти из системы или даже просят коллегу внести данные вместо них.
#НовостиИИ
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Naked Science
Московские ученые научились определять личность пользователя по «клавиатурному почерку»
В РТУ МИРЭА разработали модуль аутентификации и поведенческого анализа, который идентифицирует пользователей по их уникальному клавиатурному почерку. Цель проекта — повысить уровень безопасности доступа к информационной системе предприятия.
🔥2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Представлено устройство, которое позволит немного поумнеть (ну или хотя бы сосредоточиться)
Компания Interaxon, разработчик носимых нейротехнологий, представила новую версию обруча для головы Muse S Athena — это устройство, которое позиционируется как «фитнес-трекер для мозга». Оно создано для тренировки когнитивных функций и улучшения нейропластичности и работает на основе результатов электроэнцефалографии (ЭЭГ) и функциональной инфракрасной спектроскопии (fNIRS). Первый сенсор фиксирует мозговую активность, второй — оценивает уровень насыщения кислородом в префронтальной коре головного мозга, участвующей в регуляции внимания, рабочей памяти и исполнительных функций.
Обруч собирает данные о работе мозга во время фокусировки, медитации, отдыха и т.п. и с помощью ИИ трансформирует их в персонализированные когнитивные тренировки. На основе этих данных пользователь получает информацию о том, в каком состоянии его мозг, и что надо сделать сейчас для сохранения его здоровья, концентрации и т.п. Разработчики утверждают, что в основе Muse Athena лежит Foundational Brain Model — обученная на 80 000 сеансах ИИ-система, способная адаптироваться к индивидуальным особенностям работы мозга.
Сама концепция интересна, потому что количество желающих волшебным образом, а не сном улучшить внимание, когнитивную гибкость, способность концентрироваться в условиях перегрузки огромное. Это и школьники перед экзаменами, и офисные работники, и пожилые люди, желающие сохранить скорость и ясность мышления. Но тут важно не верить рекламе напрямую, а смотреть на научные данные о реальном влиянии устройства на нейропластичность - а такие данные пока ограничены. Большинство исследований проводится самими производителями или с их участием.
Отдельный блок функций связан со сном: здесь применяется технология Smart Fade, включающая звуковое сопровождение при ночных пробуждениях. Это помогает пользователю быстрее возвращаться в фазу сна. Однако, в отличие от предыдущих версий, Athena предлагает не только средства для релаксации, но и тренировки устойчивости внимания — способности восстанавливаться после отвлечения и возвращаться к задаче, что особенно важно для продуктивной умственной деятельности днём.
В целом Athena — классический пример использования ИИ для расширения функций носимых гаджетов для здоровья, и это одно из ключевых направлений развития ИИ в медицине. И это работает, даже на примере элементарного напоминания - спи норму, доделай запланированное дело и т.п. Но теперь такие решения становятся более технологичными и используют реальные биологические данные (раньше они были доступны только в рамках лабораторной нейропсихологии). Поэтому критично важно эти данные правильно обрабатывать и научно обосновывать, чтобы эффективность была доказана.
#ИИдевайсы #ИИвМедицине
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Компания Interaxon, разработчик носимых нейротехнологий, представила новую версию обруча для головы Muse S Athena — это устройство, которое позиционируется как «фитнес-трекер для мозга». Оно создано для тренировки когнитивных функций и улучшения нейропластичности и работает на основе результатов электроэнцефалографии (ЭЭГ) и функциональной инфракрасной спектроскопии (fNIRS). Первый сенсор фиксирует мозговую активность, второй — оценивает уровень насыщения кислородом в префронтальной коре головного мозга, участвующей в регуляции внимания, рабочей памяти и исполнительных функций.
Обруч собирает данные о работе мозга во время фокусировки, медитации, отдыха и т.п. и с помощью ИИ трансформирует их в персонализированные когнитивные тренировки. На основе этих данных пользователь получает информацию о том, в каком состоянии его мозг, и что надо сделать сейчас для сохранения его здоровья, концентрации и т.п. Разработчики утверждают, что в основе Muse Athena лежит Foundational Brain Model — обученная на 80 000 сеансах ИИ-система, способная адаптироваться к индивидуальным особенностям работы мозга.
Сама концепция интересна, потому что количество желающих
Отдельный блок функций связан со сном: здесь применяется технология Smart Fade, включающая звуковое сопровождение при ночных пробуждениях. Это помогает пользователю быстрее возвращаться в фазу сна. Однако, в отличие от предыдущих версий, Athena предлагает не только средства для релаксации, но и тренировки устойчивости внимания — способности восстанавливаться после отвлечения и возвращаться к задаче, что особенно важно для продуктивной умственной деятельности днём.
В целом Athena — классический пример использования ИИ для расширения функций носимых гаджетов для здоровья, и это одно из ключевых направлений развития ИИ в медицине. И это работает, даже на примере элементарного напоминания - спи норму, доделай запланированное дело и т.п. Но теперь такие решения становятся более технологичными и используют реальные биологические данные (раньше они были доступны только в рамках лабораторной нейропсихологии). Поэтому критично важно эти данные правильно обрабатывать и научно обосновывать, чтобы эффективность была доказана.
#ИИдевайсы #ИИвМедицине
👉 Подписаться на ИИ в медицине
🔥8❤1👍1