📢 Как ИИ трансформирует медицинскую диагностику: основные моменты и преимущества

ИИ в медицине совершает революцию, предлагая невероятно точные инструменты для диагностики заболеваний. Рассмотрим ключевые примеры и достижения последних лет.

🔍 Google Health:
- В 2023 году Google обновила ИИ-алгоритм для диагностики рака груди.
- Алгоритм, обученный на миллионах маммограмм, превзошел по точности опытных врачей-рентгенологов.
- Снижение ложноположительных результатов на 11.5% и ложноотрицательных на 9.4%.

❤️ Cardiologs:
- В феврале 2023 года стартап из Калифорнии представил ИИ-систему для анализа ЭКГ.
- Система выявляет аритмии с точностью, сравнимой с кардиологами.
- Диагностика ускорилась на 30%, а точность выявления сложных аритмий увеличилась на 15%.

🧬 Face2Gene:
- В апреле 2023 года компания представила инструмент для диагностики генетических заболеваний по фотографиям лиц.
- ИИ идентифицирует характерные черты лиц, связанные с генетическими синдромами.
- Пример успешного применения: своевременная диагностика редкого генетического заболевания у ребенка.

👩‍⚕️ Medtronic:
- В начале 2024 года компания выпустила ИИ-ассистента для управления диабетом.
- Анализ данных с глюкометров и инсулиновых помп, прогнозирование уровня сахара в крови и индивидуальные рекомендации.
- Снижение гипогликемий на 40% и улучшение контроля гликемии у пациентов с диабетом 1 типа.

🌬 IBM Watson Health:
- В марте 2024 года представлен алгоритм для анализа рентгеновских снимков грудной клетки.
- Высокая точность (более 95%) в выявлении ранних стадий рака легких, пневмонии и других респираторных заболеваний.
- Сокращение времени диагностики на 25%, увеличение выявляемости ранних стадий рака легких на 18%.

🧠 Fujitsu:
- Совместно с Токийским университетом медицины разработан алгоритм для диагностики нейродегенеративных заболеваний (Альцгеймер, Паркинсон).
- Анализ функциональных МРТ-снимков мозга позволяет обнаруживать изменения до появления клинических симптомов.
- Обнаружение болезни Альцгеймера за 2–3 года до традиционных методов.

💬 Эти примеры демонстрируют, как ИИ делает медицинскую диагностику более точной и эффективной. Однако интеграция ИИ требует строгого контроля и обучения специалистов для минимизации рисков ошибок.

#ИИ #Медицина #Диагностика #Технологии2024 #GoogleHealth #Cardiologs #Medtronic #IBMWatsonHealth #Fujitsu #Здравоохранение

➡️Техподдержка 24/7⬅️
➡️BrainAid⚫️AI Group⬅️

ИИ: Дорога к Саморазрушению⁉️

⚠️ Недавнее исследование учёных из Оксфорда пролило свет на тревожные последствия чрезмерного использования контента, сгенерированного искусственным интеллектом. Они обнаружили, что постоянное обучение ИИ на данных, созданных другими ИИ, может привести к явлению, известному как «модельный коллапс». В этом состоянии новые модели начинают выдавать абсурдные и бессмысленные результаты.

📉 Примером такого явления является случай, когда модель, начавшая с анализа европейской архитектуры, через несколько циклов обучения стала выдавать совершенно нелепые выводы. Это показывает, насколько опасным может быть самореференциальное обучение, когда модели обучаются на данных, уже обработанных другими моделями, создавая замкнутый круг деградации качества.

😱 Кроме того, исследователи выявили проблему массового производства контента, создаваемого «фермами контента». Эти фермы сильно ухудшают качество данных, используемых для обучения новых моделей, и влияют на результаты поисковых систем, отравляя информационное пространство. Такая ситуация усугубляется рекурсивными процессами, когда новые модели учатся на выходных данных старых, что лишь усиливает проблему.

💬 Авторы исследования подчёркивают необходимость создания надёжных методов фильтрации данных, чтобы отличать ИИ-сгенерированный контент от оригинальных данных. Одним из предложенных решений является использование водяных знаков для маркировки контента, созданного ИИ. Однако внедрение таких водяных знаков и их защита остаются значительными вызовами.

⚠️ Без адекватных методов фильтрации доступ к качественным данным для обучения новых моделей будет серьёзно затруднён. Это может поставить под угрозу стабильность и надёжность всей сферы машинного обучения, поскольку модели будут всё чаще полагаться на менее качественные данные. Таким образом, обеспечение чистоты и точности данных становится ключевым фактором для устойчивого развития технологий искусственного интеллекта.

🛡В конечном итоге, без серьёзных мер по фильтрации данных и контролю за качеством информации, мы рискуем столкнуться с серьёзными проблемами в области ИИ. Эти проблемы могут не только затруднить дальнейшее развитие технологий, но и серьёзно подорвать доверие к системам машинного обучения, которые всё больше интегрируются в нашу повседневную жизнь.

🔗 Источник тут

➡️Техподдержка 24/7⬅️
➡️BrainAid⚫️AI Group⬅️

#ИИ #Технологии #МодельныйКоллапс #МашинноеОбучение #Данные #Контент #Фильтрация

🔊 Встречайте голосовой режим Gemini Live от Google!

Всем пользователям Android теперь доступен абсолютно БЕСПЛАТНЫЙ режим голосового общения с ИИ-ботом Google Gemini! 🚀 Вы можете задавать вопросы вслух через приложение Gemini и даже перебивать его, если захотите уточнить свой запрос. 🗣️

Gemini Live был впервые анонсирован на мероприятии по запуску Pixel 9 и ранее доступен только подписчикам Gemini Advanced. А теперь каждый владелец Android может ощутить магию голосового взаимодействия с ИИ! 💬

На сегодняшний день Gemini Live поддерживает только английский язык, но Google обещает расширить поддержки на другие платформы и языки в будущем. 🗺️

Скачать приложение можно по ссылке. Пробуйте и делитесь впечатлениями!

Кстати, для жителей РФ работает только при включённом VPN сервисе.

#GoogleGemini #ИИ #ГолосовойАссистент #Android #Технологии #AI

➡️Техподдержка 24/7⬅️
➡️BrainAid⚫️AI Group⬅️

OpenAI представляет Swarm: новый фреймворк для создания мультиагентных систем ИИ

Недавно OpenAI тихо выпустила новый экспериментальный фреймворк под названием Swarm, который открывает новые горизонты в разработке мультиагентных систем. Этот инструмент позволяет создавать сети ИИ-агентов, которые могут взаимодействовать друг с другом, сотрудничать и решать сложные задачи автономно. Хотя концепция таких систем не нова, Swarm предлагает уникальные возможности для широкого круга разработчиков.

Одной из ключевых особенностей Swarm является его доступность. Фреймворк использует верхнеуровневые абстракции, что делает его понятным даже для тех, кто не имеет глубоких знаний в области машинного обучения или внутреннего устройства языковых моделей (LLM). Это значит, что создание своих собственных ИИ-агентов теперь может стать доступным занятием для многих.

Для того чтобы развернуть свою систему агентов с помощью Swarm, необходимо выполнить несколько простых шагов. Во-первых, нужно определить роли для агентов — например, можно создать агента-аналитика и агента-практика. Затем следует установить правила взаимодействия между ними: как именно они будут передавать задачи друг другу и какие условия должны быть выполнены для этого. После этого достаточно запустить систему с нужными начальными параметрами.

Важно отметить, что OpenAI подчеркивает: Swarm пока не является официальным продуктом компании. Тем не менее CEO OpenAI Сэм Альтман считает мультиагентные системы следующей ступенью в развитии искусственного интеллекта.
В одном из недавних интервью он выделил пять этапов эволюции ИИ:
1. Чат-боты. Это обычный ChatGPT, каким мы его знаем;
2. Ризонеры (рассуждающие чат-боты) <- после выхода модели o1 от OpenAI мы находимся здесь;
3. Агентные системы, которые способны управлять крупными процессами;
4. Инноваторы – ИИ, который может делать научные открытия;
5. И, наконец, целые организации, состоящие из ИИ-агентов.

С выпуском Swarm OpenAI может начинать собирать отзывы общественности о подобном подходе к созданию ИИ-систем. Возможно, мы на пороге новой эры в развитии искусственного интеллекта, когда мультиагентные системы станут обычным делом в самых разных сферах.

Код проекта Swarm открыт и доступен в соответствующем репозитории.

#нейросети #OpenAI #Swarm #ИИ #искусственныйинтеллект

➡️Бот⚫️Группа⚫️Техподдержка⬅️