ИИ поможет людям с нарушением ритма сердца

В новосибирской Клинике Мешалкина совместно с израильтянами из EP Dynamics завершили работы над ИИ для точной диагностики и лечения аритмии — нарушений ритма сердца. Искин начал выдавать прогнозы более точные, чем квалифицированный врач, помогая хирургу во время операции и прогнозируя её исход с точностью более 83%.

Как ожидается, это поможет повысить эффективность лечения ряда заболеваний сердца. Пока что искин поработает в условиях клиники, но затем его планируют сделать коммерческим продуктом.

 

Искин ищет в соцсетях склонных к суициду китайцев

В поисках людей с суицидальными наклонностями алгоритм анализирует посты в социальных сетях. И находит тысячи таких сообщений — выявлено уже 20 тысяч людей, готовых расстаться с жизнью.

Сейчас с потенциальными самоубийцами принято работать, только когда они сами обращаются за помощью на “горячие линии” или в специальные центры. Проблема в том, что по статистике лишь 20% этих людей готовы сами обращаться за помощью. Зато многие из них делятся своими проблемами и чувствами в соцсетях — этих людей и находит искин, анализирующий посты на предмет совпадения с лингвистическими маркерами.

Удивительный факт — работу с выявленными авторами постов в соцсетях доверили чат-боту. Он самостоятельно пишет пост со словами поддержки, что позволяет сохранить анонимность пользователей. Если ИИ считает случай тяжёлым, он также добавляет в свой комментарий информацию о горячих линиях и центрах оказания помощи — возможно, некоторых это поможет спасти.

В планах учёных научиться выявлять склонности к суициду у людей, которые, возможно, сами ещё не осознают эту проблему.

 

ИИ рисует картинки по словесным описаниям

Такой искин разработали в Microsoft и постоянно совершенствуют его возможности. Система основана на популярной сейчас технологии GAN (Генеративных состязательных сетей). Одна из нейросетей генерирует изображение по текстовому описанию, другая проверяет созданное изображение на реалистичность.

ИИ способен дорисовывать к основному изображению характерные “сопутствующие объекты”; например, если речь идёт о птичке, то на рисунке может показаться ветка, ведь птицы часто сидят на ветках.

Новой системе прочат использование, например, дизайнерами. А в перспективе тот же подход можно будет использовать и для создания рисованного фильма, но для этого ещё придется подождать, пока компьютеры не станут мощнее. И зачем теперь учиться рисовать, если и это возьмут на себя программы?

 

Эксперименты по квантовой физике доверили ИИ

Автоматизация постепенно становится тотальной. Ещё недавно казалось, что всё это ограничено сферой примитивных повторяющихся действий, но чем дальше, тем яснее, что автоматизации поддаётся большинство процессов, которые до сих пор осуществляли люди. И внедрение роботов и ИИ — это только вопрос экономической целесообразности. Учитывая, что автоматизация способна остановить рост расходов предпринимателей на оплату труда людей, она неизбежна, как наступление рассвета после ночи.

В Университете Инсбрука, Австрия создан искин, способный самостоятельно проводить эксперименты в области квантовой оптики. Учёные говорят об использовании для этого проективной симуляционной модели — она и обеспечивает “творческое начало”. В памяти обученной системы хранится множество фрагментов опытов, некоторые из которых привели к успеху. В выборе условий эксперимента ИИ придерживается информации как об удачных, так и о неудачных попытках, что ускоряет поиск. ИИ неутомимо выполняет множество экспериментов, старательно заполняя так называемые “лабораторные таблицы” — в них сохраняются начальные условия и фиксируется результат эксперимента. ИИ уже удалось повторить часть открытий, которые ранее сделали люди, причём сделать это получилось намного быстрее. Есть и принципиально новые находки, которые учёные теперь могут воспроизвести и исследовать более глубоко.

 

ИИ научился читать снимки не хуже радиологов

Умение правильно интерпретировать рентгеновские снимки — это, как правило, результат длительного обучения будущего радиолога и последующего немалого практического опыта. В крупных города радиологов достаточно. А в сельской местности с этим дела хуже. Аппарат для рентгена, даже несмотря на его немалую стоимость, закупить несложно, но вот найти специалиста, который бы согласился жить вдали от цивилизации — это уже почти нереальная задача. Да и опыта работы ему может не хватать, чтобы квалифицированно описывать снимки.

Ученые из Стэнфорда, США, обучили нейросеть на базе из 40 тысяч рентгеновских снимков нормальных и повреждённых конечностей. Достигнутый результат — правильные описания в 74.9% ситуаций. У рядового практикующего радиолога результаты сравнимые — 72.4%-78%.

Осталось сделать web-интерфейс к этой нейросети, и у любого из нас появится возможность перепроверить диагноз, поставленный, например, в травмпункте, сравнив его с мнением хорошо обученного ИИ. Достаточно будет направить ему скан снимка нейросети. А медицинская промышленность в перспективе сможет наладить выпуск рентгеновских аппаратов, которые смогут не только сделать снимок, но тут же его и описать — не хуже, чем это сделал бы радиолог-человек.

Не знаю, как вы, а я давно ожидаю появления возможности сдавать анализы не людям, а машине-диагносту. Которая не училась в мединституте на тройки, не устает, не ленится, не путает образцы и так далее. А главное — ставит точный диагноз и рекомендует оптимальное лечение. Вот только куда девать армию врачей?

+ +