0: Искусство интеллекта, искусство интеллекта.
1: Здравствуйте, дорогие радиослушатели. Это программа искусственного интеллекта, вернее, цикл программ, посвящённых искусственному интеллекту и его Роли в нашем настоящем и будущем. И сегодня мы будем говорить об искусственном интеллекте в медицине. У нас в гостях руководитель центра биоме.
2: Медицинских технологий института биофизики будущего доцент, кандидат медицинских наук Елена петерсон Елена Владимировна, здравствуйте. На самом деле я сейчас выступаю в Роли эдакой морской свинки. Ни к морю, ни к свиньям пока отношение
3: Мфти, здравствуйте.
4: Медицинских технологий института биофизики будущего мфти доцент, кандидат медицинских наук Елена петерсон Елена Владимировна, здравствуйте, здравствуйте. На самом деле я сейчас выступаю в Роли эдакой морской свинки. Ни к морю, ни к свиньям пока отношение
5: Не имею, но, тем не менее, некоторые вопросы, конечно, ответы косвенно на них знаю, но задавать их буду, тем не менее, потому что хочу, может быть, изучить эту тему шире. И 1 вопрос, применяется ли искусственный интеллект в медицине уже вот прямо сейчас, да?
6: Хорошо.
7: Не имею, но, тем не менее, некоторые вопросы, конечно, ответы косвенно на них знаю, но задавать их буду, тем не менее, потому что хочу, может быть, изучить эту тему шире хорошо. И 1 вопрос, применяется ли искусственный интеллект в медицине уже вот прямо сейчас, да?
8: Искусственный интеллект в медицине уже применяется, и если мы говорим про западные страны чуть более раннее, мы можем отмечать старт применения, поскольку законодательная база разрешает использовать локальное
9: Правила в частных клиниках или в больших биомедицинских центрах для различных неодобренных протоколов. Масштабно. И сейчас я могу сказать то, что и в России формируются центры, где искусственный интеллект применяя
10: В медицине даже вот последние новости, я смотрела, сейчас анонсировано использование системы поддержки принятия решения для, для врачей в Москве, в системе емиас. То есть вы можете уже сейчас воспользоваться
11: Услугами искусственного интеллекта, которые помогут нашим врачам вне зависимости от их уровня опыта, да, и их бэкграунда, получить более квалифицированную поддержку именно за счёт того, что искусственный интеллект и
12: Позволит рассмотреть те протоколы, которые сейчас имеются, и подсказать, какие правильные пути постановки диагноза или назначения лечения они могут назначить своим пациентам.
13: На ваш взгляд, можно ли что-то назвать триггером для того, чтобы искусственны?
14: Позволит рассмотреть те протоколы, которые сейчас имеются, и подсказать, какие правильные пути постановки диагноза или назначения лечения они могут назначить своим пациентам. На ваш взгляд, можно ли что-то назвать триггером для того, чтобы искусственны
15: Интеллект, например, стал так широко применяться или в принципе, ну, это очевидные вещи, просто искусственный интеллект стал незаменим. Да, это
16: Ну, в 1 очередь, наверное, можно сказать то, что искусственный интеллект, он был создан.
17: Интеллект, например, стал так широко применяться или в принципе, ну, это очевидные вещи, просто искусственный интеллект стал незаменим. Да, это, ну, в 1 очередь, наверное, можно сказать то, что искусственный интеллект, он был создан.
18: Ну не сам по себе, потому что кто-то там хотел заниматься созданием какого-то не человекоподобного живого организма, да, который работает на кремнии. Это в 1 очередь попытка людей облегчить.
19: Себе свои потребности, свои боли и эти боли, они в 1 очередь связаны с тем, что сейчас мы очень сильно завязаны на правила и на выполнение рутинных каких-то процессов.
20: Которые в конечном счёте приводят нас к воспроизводимым стандартам, к воспроизводимым результатам, которые мы можем, как все человечество, использовать и прогрессировать, да, вот, но все эти
21: Вещи, они очень, очень много времени рутинно, как бы отнимают у человека, да, любого специалиста. То есть в настоящий момент, как бы мы сейчас можем говорить не только про врачей, но и про бухгалтеров, про
22: Заполнение форм, да, да, написание отчётов. И в 1 очередь это речь идёт о каких-то стандартных процедурах. Да, мы не говорим о том, чего до этого не было. Этим занимаются исследователи здесь как раз
23: Заполнение форм, организация любого вида, да.
24: Заполнение форм, заполнение форм, механизация любого вида, да, да, написание отчётов. И в 1 очередь это речь идёт о каких-то стандартных процедурах. Да, мы не говорим о том, чего до этого не было. Этим занимаются исследователи здесь как раз
25: Существует своя ветка, вот можем о ней чуть попозже поговорить, но вот в 1 очередь это некая рутина, которая очень, очень много времени отнимает, например, при общении с пациентом, и давно уже все жалуются. И, собственно, и
26: Прогресс, мы в том числе можем в эту сторону как бы и понять и объяснить, почему двигается развитие искусственного интеллекта, потому что пациент, он не может общаться с доктором, потому что доктор все время должен выполнять свои планы, он должен заполнять историю болезни.
27: Он должен написать эту историю болезни, и с этим также связано увеличенное время инструментальных оценок, да, когда вы пришли, сделали снимок мрт и вам только через какое-то время.
28: Дают описание этого снимка или там гистологию, которую и так далее. Какой-то другой метод, потому что после того, как технически это будет произведено, должен сесть специалист, который должен очень внимательно посмотреть на этот снимок и дать полное правильное
29: Заключение.
30: Очень хорошо, что вы заговорили про мрт, потому что мой следующий вопрос, он имеет отношение именно вот к этому. Это, это такое компьютерное зрение, которое помогает врачам принимать правильные решения, снижает вероятность ошибки. Да, и если
31: Заключение. Очень хорошо, что вы заговорили про мрт, потому что мой следующий вопрос, он имеет отношение именно вот к этому. Это, это такое компьютерное зрение, которое помогает врачам принимать правильные решения, снижает вероятность ошибки. Да, и если
32: Например, спросить вас о том, как искусственный интеллект собирает, анализирует именно эти данные, кто, как технически это происходит, кто закладывает в интеллект, в машину, да, вот эти вот, например, программу распознавания Нужных изображений, правильных.
33: Изображений, как их правильно интерпретировать изображения, как это происходит вот именно с точки зрения машин.
34: Да, поняла вопрос. Попробую объяснить простым языком. Здесь в 1 очередь нам необходимо сформировать обучающую выборку.
35: Изображений, как их правильно интерпретировать. Изображение как это происходит. Вот именно с точки зрения машины попробую объяснить простым языком. Здесь в 1 очередь нам необходимо сформировать обучающую выборку и
36: Здесь много разных способов, как это сделать, но, в общем, это выглядит так для того, чтобы нейросети могли в дальнейшем понимать, что вот этот случай относится там к лёгким больного, перенёсшего covid, а вот эти лёгкие
37: Это лёгкие человека, который болеет туберкулёзом. Ему нужно, этому, этой нейросетке нужно дать большую выборку, где конкретно будет врачом показано, что вот это 1 случай, а вот это другой случай, тогда по
38: Тренировавшись, нейросеть начинает распознавать по своим внутренним признакам, которые она для себя отбирает в качестве важных. И таким образом происходит распределение на вот эти 2 группы точно таким же образом до
39: Обучая нейросети, мы можем добавлять любые другие нозологии, каких-то заболеваний, вот, и в 1 очередь надо сказать то, что прогресс со снимками компьютерной томографии мрт и рентгено
40: Он пошёл именно с 1 стороны, потому что это снимки простые, потому что они черно белые. С другой стороны, это очень хорошая база была изначально для развития, потому что за предыдущие года компаниями и врача
41: И сообществом вообще биомедицинским был накоплен очень большой пул этих изображений. То есть у нас была большая база очень, ну, относительно однородных снимков, потому что если мы перейдём куда-то в цветную фотографию, или мы перейдём
42: Куда-то в какие-то другие объектные области, то там гораздо более широкий спектр тех условий технических, в которых эти снимки могут быть сделаны или как-то они по другому описаны. Здесь вот все, казалось бы было пригодно для того чтобы сразу это можно было
43: Запускать в нейросети и получать какие-то приемлемые результаты. Поэтому эта часть, она очень сильно прогрессировала, и мы эти результаты знаем и можем обсуждать. Вот. Угу.
44: Вы имеете ввиду, что вот, например, на фотографиях, если вот брать в общем объёме там
45: Запускать в нейросети и получать какие-то приемлемые результаты. Поэтому эта часть, она очень сильно прогрессировала, и мы эти результаты знаем и можем обсуждать. Вот. Угу. Вы имеете ввиду, что вот, например, на фотографиях, если вот брать в общем объёме, там,
46: Получается, на этих снимках нет фона, нет каких-то посторонних предметов нет. Это, в принципе, как бы вот если взять лёгкие, это лёгкие, да, 1 снимок, 2 снимок, 3, 10, 20, 100. Получается, что все
47: Да, все верно, почти почти так. Да, действительно, здесь есть.
48: Получается, на этих снимках нет фона нет, да, все верно. Никаких посторонних предметов нет. Это, в принципе, как бы, вот если взять лёгкие, это лёгкие, да, 1 снимок, 2 снимок, 3, 10, 20, 100. Получается, что все почти почти так. Да, действительно, здесь есть
49: Конечно, есть какие-то шумы, есть вещи, связанные с самим прибором. То есть приборные артефакты, они тоже могут быть, также могут быть нестандартные расположения органов у человека, да, потому что в проекции
50: Лёгких. У нас также есть средостение, сердце и, соответственно, крупные бронхи по разному могут отводиться от, ну, друг друга, да, ветвясь. И они тоже могут напоминать некие опухоли.
51: Образование. Потом, например, у людей с возрастом могут накапливаться небольшие кальцификаты. Если какое-то прошло воспаление, человек его пережил или небольшой тромб, который возник, он в дальнейшем может кальцифицироваться, соответственно, его
52: Теогенность, то есть он становится более плотным и может имитировать как бы тень, которую для диагностики будет сложно. Ну или хотя бы нужно обратить внимание. То есть она может напоминать что-то там похо.
53: На опухоль. Вот все это тоже сети сейчас учитывают. И также существует при стандартных обучениях, когда мы берём стандартную выборку, её размечивает, то есть с помощью
54: Специалистов, именно врачей. И в дальнейшем, после обучения нейросетей, также специалисты врачи, они проверяют, насколько сетка обучилась правильно и соответствует тем клиническим проявлениям той картине, которую они могли бы сказать, глядя на эти
55: Снимки.
56: Это ведь не стандартные чаты, которые доступны вот сейчас любому человеку, это какие-то специализированные программы. Я имею ввиду, что, ну, такой как бы задел на будущее, если человек вдруг не доверяет своему диагнозу, поставленному, например, может ли он сделать
57: Снимки это ведь не стандартные чаты, которые доступны вот сейчас любому человеку это какие-то специализированные программы. Я имею ввиду, что, ну, такой как бы задел на будущее, если человек вдруг не доверяет своему диагнозу, поставленному, например, может ли он сделать
58: Самостоятельно я имею ввиду какое-то, ну вот все-таки будущее не сейчас конкретно.
59: Ну, здесь, наверное, вы имеете ввиду проблемы, которые связаны с безопасностью передачи данных, и в том числе биомедицинских, то есть здесь
60: Самостоятельно я имею ввиду какое-то, ну вот все-таки будущее не сейчас конкретно. Ну здесь, наверное, вы имеете ввиду проблемы, которые связаны с безопасностью передачи данных и в том числе биомедицинских, то есть здесь
61: Человек, конечно, конечно, он может, имея свои снимки, получить 2 мнение. Это тоже очень важно, потому что даже вот искусственный интеллект и все его разработки, которые мы будем иметь на выходе. В будущем, это будет система.
62: Поддержки принятия решения. То есть это то, что врачу, специалисту позволяет подсветить те признаки, которые могут ему помочь склониться в решении постановки диагноза в ту или другую сторону. Вот.
63: И здесь несколько как бы есть ситуаций, когда мы говорим только про внутреннюю закрытую медицинскую сеть, где врачи могут между собой в своих сообществах консилиумах, которые всегда являлись медицинской.
64: Практикой, где сложные случаи выносятся на общее совещание и коллегиально принимается решение, потому что не все признаки являются однозначными для того или иного заболевания. Потом здесь надо тоже добавить, что ни 1 из
65: Инструментальный признак не является стопроцентной рекомендацией к постановке, к диагнозу. То есть ещё важны сами клинические проявления того или иного процесса, который мы хотим увидеть и подтвердить инструментально. То есть это некая совокупность.
66: Признаков клинических анализов, которые мы биохимические и так далее. Там в зависимости от того, что мы имеем все вместе, это нам позволяет принять такое интегральное решение, которое строится
67: Из разных процессов. Вот, поэтому для пациентов в будущем, конечно, можно воспользоваться вот этой системой, когда она будет сформирована, да, потому что мы идём все больше и больше и улучшаем и сервис, и полноту.
68: Электронных историй болезни. Угу. А электронные истории, болезни, это, в принципе, унифицированная система, как бы, да, унифицированная база данных вас о вашем состоянии в определённый момент времени и
69: Конечно, если у нас будет система выстроена так, что вы можете с этой базой, со своей электронной историей болезни обратиться к кому-то, то человек уже имеет полную картину и может вам подсказать что-то, исходя уже из своего опыта.
70: И того, с чем он сталкивался, да, для врача очень важно его насмотренность. Фактически мы тоже, по сути, некие нейросети, да, которые в себе аккумулируют все знания наши предыдущие наш опыт.
71: А похоже, вообще вот человеческий мозг, например, там на работу. Ну, можно
72: И того, с чем он сталкивался, да, для врача очень важно его насмотренность. Фактически, мы тоже, по сути, некие нейросети, да, которые в себе аккумулируют все знания наши предыдущие наш опыт. А похоже, вообще вот человеческий мозг, например, там на работу, ну, можно
73: Сравнивать вообще такие штуки. Ну, нейросеть нейронные.
74: Связи. Да, да, здесь в 1 очередь, как бы вот эта вот модель перцептом, которая была предложена, когда мы связываем некие процессы между собой и алгоритмы очень похожи на
75: Сравнивать вообще такие штуки, ну, нейросеть, нейронные связи, да, да, здесь в 1 очередь, как бы вот эта вот модель перцептом, которая была предложена, когда мы связываем некие процессы между собой и алгоритмы очень похожи на
76: Нейрон, который связан с соседними клетками, но здесь есть, с 1 стороны, как бы элемент упрощения, с другой стороны, элемент, ну вот некого образа, который нам позволяет между собой коммуницировать. То есть это такой, ну,
77: Некое подобие. Вот в настоящий момент сейчас разрабатываются нейросети, не только построенные по принципу перцептов, но и используют различные другие алгоритмы. То есть по факту это, конечно же, наши программы и алгоритм.
78: Ритмы, которые строятся на принципах статистики и алгоритмизации. То есть это математика, которая зашита либо в более автоматизированную удобную связь для сеть, для обработки информации, либо это
79: Просто специальная программа, которая позволяет обрабатывать большие большие массивы данных. Вот. И здесь очень важно, чтобы у тебя компьютерные мощности были достаточны для того, чтобы ты мог работать с большими объёмами данных. И здесь
80: Очень важный вот момент, который сейчас как раз обсуждается, то где мы начинаем упрощать те данные, которые есть, потому что сам принцип этого перцептом, когда мы собираем основные компоненты, то есть из полученных дан
81: Данных, да, например, большого снимка. Мы выбираем основные компоненты и дальше уже работаем с ними, как с некими тензорами, которые нам, ну, как бы, рычагами, как на эквалайзере, да, там, музыкальном двигают, либо в эту, либо в эту сторону наши
82: Решение или то дальнейшее действие, которое в нейросети должно быть следующим этапом выполнено. Угу. Вот. И, соответственно, у каждого из решений, либо мы сначала работаем с большим массивом, потом его сокращаем, либо мы сначала сокращаем, а потом
83: Уже с выделенными, ну как бы отдельными элементами. Работаем дальше и пытаемся с ними расширять и обогащать те решения, которые мы принимаем. Вот немножко влияет на саму архитектуру, нейросети. Все
84: Все, честно говоря, я уже теряю немножечко нить разговор.
85: Уже с выделенными, ну, как бы отдельными элементами. Работаем дальше и пытаемся с ними расширять и обогащать те решения, которые мы принимаем. Вот немножко влияет на саму архитектуру, нейросети. Все, честно говоря, уже теряю немножечко нити разговор.
86: Просто сложные термины пошли немножко, я потом переосмыслю вернёмся все-таки к искусственному интеллекту в медицине. И вот если у ученных существует ответ, существует возможность минимизировать вероятность причинения вреда пациенту из за некачественной работы искусственного интеллект.
87: Если, если или будут ли выработаны определённые стандарты для искусственного интеллекта, может быть какая-то законодательная база, необходима ли она или пока это все в плоскости, ну, на откуп уже врачам дана.
88: Я думаю, что здесь законодательно всегда ответ.
89: Если, если или будут ли выработаны определённые стандарты для искусственного интеллекта, может быть какая-то законодательная база, необходима ли она или пока это все в плоскости? Ну, на откуп уже врачам дана. Я думаю, что здесь законодательно всегда ответ.
90: Ответственность последнего решения будет стоять за человеком это, безусловно, и я не видела никогда сообщений, которые только на искусственный интеллект.
91: Как бы переносит вот ответственность. Да, конечно, конечно. То есть здесь все равно последним в цепочке будет клиницист, который будет лечащим врачом, который будет принимать решения. Вот, потому что существует очень много
92: Ссылались бы.
93: Как бы переносит вот ответственность. Ссылались бы. Да, конечно, конечно. То есть здесь все равно последним в цепочке будет клиницист, который будет лечащим врачом, который будет принимать решения. Вот, потому что существует очень много
94: Рисков того, что где-то что то пошло не так, да, там что-то не соответствует тем стандартам или тем решениям, которые человек бы сам сделал, да пускай дольше ему нужно было.
95: Снимки рассматривать или, например, объединять те данные, которые он видит своими глазами, клинические данные, динамику и так далее. С тем, что ему подсказывает система. Вот. Поэтому я думаю, что в настоящий момент
96: Момент, мы можем говорить только о том, что нейросети из своих прямых каких-то процессов, которые, ну то есть вот здесь мы что видим сейчас с вами, мы видим то, что раньше были очень простые алгоритмы, которые
97: Которые позволяли решить какую-то очень простую рутинную задачу, вот определить тёмные светлые пятна, например, на снимках. Ну вот я очень упрощаю, но вот здесь мы решаем очень простую задачку. Дальше мы хотим понять, как к этим данным
98: Да, графическим, присоединить данные, которые являются текстовыми данными. То есть какие смыслы содержатся за этими словами, в какие облака Смыслов мы можем это объединить для того, чтобы объединить разнородные данные. Дальше мы должны объединить некие про
99: Процесс, который происходит в динамике. И вот только при наложении всех этих процессов мы приблизимся к тому, как врач принимает решение, ну, в идеальных хороших условиях, да, то есть мы не говорим то, что он не смог посмотреть на больного, потому что их
100: Там, там 2 минуты на каждого пациента и так далее. То есть мы как бы рассматриваем идеальную картину, где вот человек сидит и все его возможности по усвоению, объединению и принятию решений как бы на основе его опыта. Вот это целая совокупность.
101: Очень, очень разнородных данных, которые он анализирует и составляет некий прогноз, исходя из которого он уже принимает своё решение.
102: Хотелось бы на самом деле верить, что всегда слово останется за человеком, но не кажется вам, что это вот дело ближайшего, буквально будущего.
103: Очень, очень разнородных данных, которые он анализирует и составляет некий прогноз, исходя из которого он уже принимает своё решение. Хотелось бы на самом деле верить, что всегда слово останется за человеком. Но не кажется вам, что это вот дело ближайшего буквально будущего.
104: Понимаю, что ответ на этот вопрос пока пока не существует. Можно ли вот представить себе ситуацию, что вскоре человек не будет приходить на 1 приём, который, в принципе, ну, тоже рутинный достаточно, а будет информацию получать от какого-то, от чат бота, например, или будет это проходить дома, там, не знаю, по сетчатке глаза.
105: Так.
106: Понимаю, что ответ на этот вопрос пока пока не существует. Можно ли вот представить себе ситуацию, что вскоре человек не будет приходить на 1 приём, который, в принципе, ну, тоже рутинный достаточно, а будет информацию получать от какого-то, от чат бота, например, или будет это проходить дома, там, не знаю, по сетчатке глаза.
107: А какой-то ещё вот первичный приём, да, когда он описывает свою болезнь врачу, например, да, а тот вынужден все это записывать. Самый 1 приём будет уже отдан искусственному интеллекту. В общем, для предварительного, может быть, анализа
108: Ну, я думаю, что, конечно, все эти вещи будут носить предварительный характер.
109: А какой-то ещё вот первичный приём, да, когда он описывает свою болезнь врачу, например, да, а тот вынужден все это записывать. Самый 1 приём будет уже отдан искусственному интеллекту. В общем, для предварительного, может быть, анализа. Ну, я думаю, что, конечно, все эти вещи будут носить предварительный характер.
110: Но, возможно, если мы эту систему как-то внедрим и распространим, а также с учётом активного развития ассистентов и носимых устройств, мы будем иметь возможность получать уже
111: Первичные данные от самого пациента, которые, ну вот умные часы, да, про которые все знают, которые очень много показателей сейчас умеют собирать от человека. Сейчас существует и активно развивается гибкая электроника, какие-то сенсоры, которые v.
112: Где пластыри наклеечек наклеиваются на тело и тоже могут собирать большое количество данных и его пересылать. Я думаю, что если мы как бы вот смотрим в сторону оптимистичного развития, да, нашего человечества, то ко
113: Конечно, эти технологии, они войдут в наш Обиход и тоже будут нам помогать, потому что у врачей тогда появится возможность работы с какими-то случаями, которые действительно не являются стандартными, рутинными, да, то есть мы
114: Про себя. И так прекрасно знаем, что если у тебя вот там начался осенний там насморк, то тебе помогают вот такие-то травки или такие-то таблетки, ты их обычно пьёшь, у тебя обычно все проходит, да, то есть тебе, в принципе, для этого врач не нужен. И если у нас в этом
115: Уравнение просто врач будет как, ну как искусственный интеллект, да, чем он сейчас? Какую задачу он выполняет? Он как голосовой ассистент записывает за человеком его симптомы фикси.
116: Ему больничный на неделю, чтоб тот полежал, отдохнул и пришёл дальше на работу. Вот если мы вот эту вот часть уберём, то у врачей, возможно у всех освободится время для каких-то более сложных случаев. С другой стороны, если мы будем использовать
117: Устройство для регистрации каких-то данных, то возможно мы будем ещё более точно детектировать появление первых признаков каких-то угрожающих состояний, которые человек может игнорировать, например, или он может посчитать, что вот
118: Погода не так поменялась, и поэтому у него там сердце ёкает. А может быть это первые признаки и уже пора обратиться к кардиологу, а он будет игнорировать и дожидаться там инфаркта. Такое тоже может быть. Поэтому здесь я скорее вижу больше пользы.
119: Вот автоматизация вот этих вот первых Приёмов, если мы её сможем достигнуть, чем негатива, что кто-то что то пропустит, то есть скорее мы будем видеть то, что человек ещё не замечает, чем мы будем по 1 стандартной схеме человека.
120: Прогонять и не давать ему возможность. То есть здесь очень важно как бы человеку все-таки позволить перейти на следующую ступень. Если он чувствует, что в этом есть потребность. Я думаю, большинство людей, оно, ну, не очень любит лечиться. И поэтому если их устроит, то решение и
121: Тот алгоритм действий, который ему позволит оптимизировать свою осеннюю простуду, то они прекрасно всем скажут спасибо, останутся дома полечиться по назначению искусственного интеллекта.
122: Вот к этому же вопросу, по оценке воз, к 2030 году по всему миру прогнозируется нехватка деся.
123: Тот алгоритм действий, который ему позволит оптимизировать свою осеннюю простуду, то они прекрасно всем скажут спасибо, останутся дома полечиться по назначению искусственного интеллекта. Вот к этому же вопросу, по оценке воз, к 2030 году по всему миру прогнозируется нехватка деся.
124: 5000000 медицинских сотрудников. Может ли искусственный интеллект в этом помочь заместить? Вот сейчас необходимо первоочередное. Угу. Больше медиков или, наоборот, искусственный интеллект развить так, чтобы эти медики, которые уже сейчас существуют, естественно, сейчас учатся, они займут своё место, они
125: Могли больше заниматься именно медициной, а не рутиной, о которой мы уже сегодня. Угу. Не раз говорили.
126: Ну, здесь нельзя сказать то, что мы должны сократить медиков или не перестать обучать медиков положиться на искусственный интеллект, потому что искусственный интеллект работает только рука об
127: Могли больше заниматься именно медициной, а не рутиной, о которой мы уже сегодня. Угу. Не раз говорили. Ну, здесь нельзя сказать то, что мы должны сократить медиков или не перестать обучать медиков положиться на искусственный интеллект, потому что искусственный интеллект работает только рука об
128: Руку с тем врачом, который умеет с ним общаться и умеет понимать. И, как мы уже говорили, принятие решения все равно остаётся за человеком. Вот я думаю, что искусственный интеллект и системы, которые будут связаны, технологии
129: Которые будут связаны на основе искусственного интеллекта. Они нам позволят просто оптимизировать и, возможно, немножко скорректировать путь, образовательный для молодого врача, для молодого специалиста к тому, чтобы он смог использовать технологии, разработанные искусственным интеллект.
130: Для, ну, увеличения интенсивности, улучшения результатов своей работы и так далее. То есть, вот здесь, я думаю, что будет какая-то синергия, которая позволит достичь большего результата в будущем.
131: А не получится ли из врачей у нас то в будущем такого?
132: Для, ну, увеличения интенсивности, улучшения результатов своей работы и так далее. То есть, вот здесь, я думаю, что будет какая-то синергия, которая позволит достичь большего результата в будущем. А не получится ли из врачей у нас то в будущем такого, какого т.
133: Оператора, на самом деле, искусственного интеллекта, да, медицинского. Угу. Который ему не нужно эти знания уже в себе держать и хранить. Получается, что ему нужно очень хорошо разбираться. То есть он будет врач не очень хорошей квалификации, будет просто хорошо работать с искусственным интеллектом, доверять ему в этом отношении, например, dear.
134: И подписывать нужные документы, например, там. Но получается, что номинально отвечает врач, но, по сути. Угу. Диагноз поставил искусственный интеллект.
135: Ну, я думаю, в ближайшем будущем риски минимальны к тому, что мы забудем про
136: И подписывать нужные документы, например, там, но получается, что номинально отвечает врач, но, по сути. Угу. Диагноз поставил искусственный интеллект. Ну, я думаю, в ближайшем будущем риски минимальны к тому, что мы забудем про
137: Наши базовые знания, фундаментальную медицину и будем только доверять обведённым кружочкам, которые нам нейросетка подсветила, потому что все-таки медицина это очень ответственная область, и она до сих пор строится.
138: На фундаментальных каких-то базовых знаний. То есть, с 1 стороны, даже вот я, как бывший студент, да, мединститута, сетовала, что немножко все архаично и так далее. И поэтому, собственно, я эмигрировала в науку, чтобы быть на
139: Передовом крае и знать то, что действительно происходит сейчас, в настоящий момент. И потом оно уже интегрируется в практическую область медицины. Но вот в этом и есть, наверное, некий плюс того, что консервативные системы они все-таки заставляют
140: Всех учить базу, которая потом тебе на подкорке всплывает в сложной ситуации и говорит своя обученная нейросетка, да, то есть 6 лет мы учим свою нейросеть, чтобы у тебя там, где возникает что-то непонятное, включилась лам.
141: И заставила тебя остановиться, разобраться или где-то вернуться и доуточнить те данные, которые перед тобой находятся. Я думаю, что вот сама система медицины, как она была заложена, да, в мировой практике, она все-таки нас
142: Страхует вот от рисков того, что мы бездумно будем просто соглашаться со всеми решениями, которые будут приняты алгоритмами искусственного интеллекта.
143: Давайте вот прямо здесь остановимся. Я понимаю, что разговор у нас не закончен. Это как раз такой задел у нас на будущую встречу и разговор с вами.
144: Страхует вот от рисков того, что мы бездумно будем просто соглашаться со всеми решениями, которые будут приняты алгоритмами искусственного интеллекта. Давайте вот прямо здесь остановимся. Я понимаю, что разговор у нас не закончен. Это как раз такой задел у нас на будущую встречу и разговор с вами.
145: Потому что это все очень интересно, и вопросов, поверьте, у меня осталось не меньше, чем которые были заданы, но не учитывая того, что половину из того, что вы сказали, мне нужно ещё пережить, переспать. С этим у нас в гостях была руководитель центра биомедицинских технологий института био.
146: Физики будущего мфти доцент, кандидат медицинских наук Елена петерсон. Елена Владимировна, спасибо вам огромное за то, что нашли время и пришли в нашу
147: Студию. Спасибо вам.
148: Физики будущего мфти доцент, кандидат медицинских наук Елена петерсон. Елена Владимировна, спасибо вам огромное за то, что нашли время и пришли в нашу студию. Спасибо вам.