ООО "Название фирмы"

Все помнят о законах робототехники Азимова? Однако, если задуматься над тем вымыслом и тем, что происходит сейчас с нейросетями, можно обнаружить, что все придуманные фантастами не просто не уместны, они просто утопичны. Конечно, роботы, которых мы встречаем не обладают интеллектом в привычном для человека смысле. Их разум примитивен и не способен на такие чувства как сопереживание, любовь, ревность. Зато люди вполне способны наделять окружающие неодушевленные предметы излишней разумностью, вверяя механическому мозгу не только надежду, но и судьбу.

Недавно в сети появилась информация о том, что в Америке решили переложить ответственность предсказания вероятности даты смерти безнадежно больных с врачей, на нейросеть. Там надеются, что это позволит принимать более взвешенные решения относительно дальнейшей работы с пациентами и не мучить безнадежно больных бесполезным лечением.

Согласно опросам, до 80% американцев хотели бы провести последние дни дома, в окружении родных и близких. Однако реальность такова, что заканчивают жизнь в больнице около 60% из них.

Подчас врачи слишком оптимистично оценивают шансы на выживание, тем самым оттягивая сложный разговор о том, как пациент проведет последние месяцы жизни. В итоге безнадежно больной пациент лишь попусту проводит время в больнице, получая бесполезное лечение и проходя через зачастую болезненные процедуры, вместо того, чтобы тихо уйти из жизни у себя дома.

Стефани Харман с коллегами из Стэнфордского университета разработали систему искусственного интеллекта, способную предсказать вероятность смерти пациента в течение следующих 3-12 месяцев.

 «Трудно сформулировать критерии, по которым принимается решение о том, что пациенту нужно не агрессивное лечение, а только паллиативная помощь, — пишут авторы работы. – Исследования показывают, что врачи склонны переоценивать прогнозы, что в сочетании с развитием устойчивости к терапии приводит к несоответствию реального положения вещей желаниям пациента», – поясняют исследователи.

Для обучения нейросети были использованы данные о более чем двух миллионах пациентов, как живых, так и умерших, из Стэнфордской больницы и детской больницы Люси Пакард. Помимо клинических данных учитывались, в частности, такие факторы, как нахождение в сознании, способность самостоятельно передвигаться, заботиться о себе, принимать пищу.

Эти данные позволили построить модель, прогнозирующую смертность ото всех причин, а не только в связи с конкретным заболеванием или возрастом», — поясняет специалист в области компьютерных наук Ананд Авати.

Проверка алгоритма на контрольной группе показала — он способен верно определить вероятность смерти в течение следующего года в 90% случаев.

Разработка предназначена не для того, чтобы находиться в основе процесса лечения, подчеркивают исследователи. Результаты должны использоваться в сочетании с оценкой врача. Все это даст возможность принять наиболее правильное решение относительно дальнейшей работы с пациентом.

Ученые отмечают, что основная проблема при работе с нейросетями — отсутствие возможности точно сказать, на чем конкретно основан тот или иной прогноз. Однако в случае оценки вероятности смерти это не слишком важно.

«Для оказания паллиативной помощи не имеет значения, почему, например, болен пациент. Это не та ситуация, когда кто-то умирает, а нам надо его спасти — в таких случаях нужно знать исходные данные, чтобы подобрать лечение. Но в нашей ситуации это уже не столь важно», — поясняют они.

Нейронные сети уже не в первый раз оказываются на службе у медицины. Так, исследование 2017 года показывает, что искусственный интеллект прогнозирует риск развития инфаркта или инсульта лучше врачей.

Исследователи использовали 75% данных о более чем 300 тыс. пациентов, чтобы научить систему определять признаки, по которым можно спрогнозировать инсульты и инфаркты у пациента в течение десяти лет. Проверка производилась на оставшихся 25% данных. Для сравнения ученые протестировали и действенность привычных рекомендаций, по которым врачи оценивают риски.

Используя модель, в которой значение 1,0 обозначало 100-процентную точность, команда установила, что при использовании рекомендаций Американской кардиологической ассоциации можно достичь результата в 0,728, в то время как ИИ продемонстрировал результаты в диапазоне 0,745–0,764 в зависимости от типа нейронной сети.

Иными словами, нейросеть смогла правильно определить на 355 пациентов, рискующих пострадать от инфаркта и инсульта, больше, чем можно было бы определить по стандартной методике.

А чуть раньше российские исследователи научили нейросеть определять опухоли в легких на рентгеновских снимках. Точность распознавания достигла 97%.

Также нейронные сети оказались способны определить по фотографии сексуальную ориентацию человека с точностью до 91%.

По материалам: gazeta.ru
 

1. unix - miadel-medicina.narod.ru/t4.htm | Операционная система Unix создавалась в несколько этапов. Все начиналось в 1965-69 гг. в Bell Labs концерна AT&T в рамках проекта MULTICS... 
2. windows nt - miadel-medicina.narod.ru/t10.htm | Структура Windows NT Часть Windows NT, работающая в режиме ядра, называется Executive - исполнительной частью. Она включает ряд компонентов... 
3. операционная система windows - miadel-medicina.narod.ru/t9.htm | Лишь 20 ноября 1985 года компания Microsoft представила свою "операционную систему " Windows 1.0 на выставке компьютерных технологий в Лас-Вегасе. 
4. windows режим - miadel-medicina.narod.ru/t10.htm | Структура Windows NT Часть Windows NT, работающая в режиме ядра, называется Executive - исполнительной частью.  Режим ядра представляет собой привилегированный режим. 
5. windows commander - miadel-medicina.narod.ru/t9.htm | Позже последовал проект Windows 2.0, за ним Windows NT (New Technologies), Windows 3.0.  Подобные Nortonу: Volkov Commander , Far, Windows Commander. 
6. диспетчер windows - miadel-medicina.narod.ru/t11.htm | Наконец, ядро синхронизирует деятельность таких сервисов Windows NT Executive, как Диспетчер ввода/вывода (I/O Manager) и Диспетчер процессов (Process Manager). 

Вы сейчас просматриваете рубрику: ... ТОП ключевых запросов / Сайты Байнета

Наш сервис: «Анализатор высокочастотных запросов» – задумывался, как внутренняя SEO-мастерская, не предназначенная для глаз простых посетителей. Ежедневно созданный нами робот опрашивает несколько сотен сайтов, определяет их ключи,  позиции в поисковиках, собирает эти данные для дальнейшего исследования. На этой странице собрана информация по ключу: «японские скутеры». Все ключи разнесены в свои рубрики, для удобства. Текущая рубрика: «Скутеры». Штат нашей SEO-лаборатории небольшой, поэтому мы решили дать открытый доступ к собранной информации SEO-сообществу, для совместного анализа методов используемых специалистами в продвижении сайтов. Рекламу и прямые ссылки на другие ресурсы мы предоставляем только нашим заказчикам и партнерам. Как стать нашим деловым партнером – читайте здесь.