Компьютерная диагностика человека: Биорезонансная терапия | Медицинский центр «НовоРождение»

Содержание

Биорезонансная терапия | Медицинский центр «НовоРождение»

Принцип действия метода

Метод биорезонансной диагностики основан на анализе электромагнитных колебаний, которые регистрируются у всех живых клеток, тканей, органов. По характеру электромагнитной активности можно с высокой точностью судить о наличии или отсутствии патологии, а также о ее особенностях.

Метод БРД использует тот же принцип, что и другие признанные методики — электрокардиограмма (ЭКГ, анализ электрической активности сердца), электромиограмма (ЭМГ, анализ электрической активности мышц) или электроэнцефалограмма (ЭЭГ, анализ электрической активности мозга).

Однако, в отличие от ЭКГ или ЭЭГ, имеющих узкую направленность и ограничения в использовании, биорезонансная диагностика позволяет провести полное обследование организма. На основе данных электрической активности тканей и органов можно не только установить наличие тех или иных отклонений, но и определить причину патологии, установить точный диагноз.

Эффективность биорезонансной диагностики

Метод биорезонансной диагностики и терапии был разработан в 70-х годах прошлого столетия. С тех пор он прочно занял место среди рекомендованных Минздравом методов комплексного обследования организма благодаря своей точности, удобству и быстроте диагностики. Эффективность биорезонансной диагностики подтверждена рядом научных исследований по всему миру. Так, доказана эффективность применения БРД при диагностике глистных инвазий, в лечении заболеваний сердечно-сосудистой системы, глазных болезней, в стоматологии и многих других. БРД является незаменимым методом при подборе оптимального медикаментозного лечения.

На сегодняшний день в России методы ВРТ и БРТ разрешены к применению в медицинской практике (Методические рекомендации №2000/74 Министерства здравоохранения Российской Федерации, 2000 г. «Биорезонансная терапия». Методические рекомендации № 99/96 Министерства здравоохранения Российской Федерации, 2000 г. «Электропунктурный вегетативный резонансный тест»).

Данные методы рекомендованы к использованию и входят в перечень традиционных методов лечения. 

Биорезонансная терапия в Центре «NovoРождение» проводится на сертифицированном оборудовании в соответствии с Методическими рекомендациями Министерства здравоохранения Российской Федерации № 2000/74 от 2000 г. и № 99/96 от 2000 г.

Преимущества биорезонансной диагностики

Безопасность. Процедура БРД является абсолютно безвредной, может проводиться в любом возрасте и при различном состоянии здоровья. БРД исключает любой дискомфорт, боль и побочные эффекты, поскольку проводится без повреждения кожных покровов, использования препаратов или лучей.

Высокая достоверность. БРД демонстрирует высокую точность в диагностике широкого ряда заболеваний, в том числе — при глистных инвазиях. Так, с помощью БРД возможно обнаружить и установить возбудителя болезни, его локализацию и степень заражения.

Быстрота и простота. Комплексное обследование организма занимает всего 1,5 часа и, в отличие от УЗИ, анализов крови и других классических методов, не требует предварительной подготовки.

Индивидуальный подход. Одно из уникальных преимуществ БРД — полностью индивидуальный подход к лечению. Вам подберут индивидуальное лечение, вы сможете узнать, на какие продукты у вас имеется пищевая непереносимость, в чем причина плохого самочувствия, утомляемости, раздражения и любых других ваших жалоб.

Научная обоснованность. Метод БРД рекомендован Министерством здравоохранения РФ. В Центре “NovoРождение” биорезонансная диагностика выполняется на сертифицированном высокоточном медицинском оборудовании. Обследование проводят врачи-эксперты с опытом работы в методе от 10 лет.

Компьютерная диагностика организма. Будьте осторожны, обязательно прочитайте статью :: АЦМД

Почему компьютерная диагностика не эффективна? Альтернативные методы диагностики. Что нужно проверить в организме и как часто?

Что такое «компьютерная диагностика за 1 час»

В последние 5-7 лет на дешевых черно-белых «флаерах» в незащищенных от СПАМа почтовых ящиках, в наивно подчеркнутых объявлениях от частных лиц в газетах и журналах, даже на некоторых цифровых ресурсах в Сети появилось безликое множество коммерческих предложений пройти какую-то малоизвестную в медицине всего Мира, но безумно быструю, всеобъемлющую и точную «полную диагностику всего организма за 1 час» или «диагностику рака во всем теле» за «5 копеек» со 100% результатом, или еще какую-нибудь «биорезонансную терапию» и прочую околомедицинскую ахинею.

Скажу Вам сразу, не сильно отвлекаясь на «бушующих троллей»: весь этот «компьютерно-диагностический» мусор можно смело выбрасывать в помойное ведро вместе с БАДами, припарками при трупном окоченении и прочими хербалайфами, «чудесами» сетевого маркетинга и похожими псевдоизысками, нацеленными сугубо на кошелек среднестатистического гражданина.

Что думает официальная Медицина по этому поводу

Опять же, говорю без «затягивания»: официальная медицина Земного Шара абсолютно не в курсе, что уже давно появилась «аппаратура», благодаря которой решается подавляющее большинство диагностических проблем в абсолютно любой больнице, поликлинике, не говоря уже о фельдшерско-акушерском пункте (ФАП) в селе Соломовьязанка северо-востока Белореченской губернии. Да что там проблемы диагностики?! Терапия и хирургия, как самодостаточные тысячелетние науки, становятся просто ненужными, ведь еще есть «метатерапия», «биорезонансная терапия», «обратная информационная терапия», результаты которых, по устным утверждениям «торговцев 60-тиминутным здоровьем», уже давно обогнали и перегнали весь технический и научный прогресс планеты Земля, включая также крупные планеты и их спутники в обозримых уголках Галактики.

Столкнувшись лично около 5 лет назад с предложением ввести подобный «прибор» в диагностический комплекс Клиники, мне было поручено досконально изучить данную тему. Что сказать? Ни один вопрос не получил удовлетворительного ответа. На просьбы предоставить документальные технические основы работы «медицинского диагностического прибора» ответа не последовало, кроме «устных» рассказов «на пальцах» по электронной почте, после просьб предоставить данные клинических исследований по данной технике, официальных данных обязательных предсертификационных исследований с рабочими и контрольными группами пациентов выяснилось, что никаких официальных данных вообще не существует. Более того, на Украине данный метод распространяется под законодательными нормами, которые регулируют деятельность направлений нетрадиционной медицины, шаманов, магов и ясновидящих. Естественно, что для этого вида деятельности не нужна обязательная сертификация (которая в любом случае включает в себя и доказательные официальные исследования). Другими словами, обещания и уверения торговцев «чудо-техникой», возможные претензии к ним в случаях отсутствия ожидаемых результатов стоят ровно столько, сколько «важной» информации можно получить от привокзальных цыган… то есть – ничего!

На чем основаны методы «диагностики», о которых мы говорим

Добыть эту информацию не сложно. Это вообще единственная официальная информация, которая существует о «моментальной компьютерной диагностике»: все это «работает» исключительно благодаря «методу Фоля» http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%A4%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D1%8F , который, по своей сути, является уродливым гибридом восточной акупунктуры и прибора для измерения переменных и постоянных электрических токов (либо просто – гальванометр, созданный Луиджи Гальваном в первой половине позапрошлого века).

!Для информации: и по сегодняшний день «метод Фоля» не имеет научного обоснования или доказательной базы, мировым научным сообществом не признан, в виду отсутствия даже намеков на его объективность. Более того, в США и ряде стран Европы применение подобных методик запрещено, а за попытки обмана своих граждан лжедиагностикой и псевдотерапией, соискатели легкой наживы могут запросто оказаться за решеткой.

Берегите свое Здоровье, думайте Своей головой и если что-то непонятно – лучше задайте свои вопросы специалистам!

Статью подготовили специалисты отделения лучевой диагностики АЦМД-МЕДОКС

КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА ОРГАНИЗМА — ЗАЛОГ ТОЧНОГО РЕЗУЛЬТАТА

Компьютерную диагностику организма проводят для своевременного определения заболеваний, благодаря которой удается назначить правильное индивидуальное лечение. Такой метод дает возможность точно и быстро получить результат о состоянии здоровья человека и при этом сэкономить деньги, время и силы. Диагностика организма позволяет определить заболевание еще на ранней стадии развития, когда человека даже ничего не беспокоит. С ее помощью можно избавиться от болезни с минимальным вмешательством в организм.

Метод компьютерной диагностики находится в постоянном развитии. Его широко применяют люди для исследования своего здоровья. Он полностью безопасен и для детского организма. Сегодня каждый пациент может пройти биорезонансное обследование. Его можно проходить даже пожилым людям и беременным женщинам, поскольку оно не приводит к облучению. Точность компьютерной диагностики достигает 90–95%.

Преимущества компьютерной диагностики в нашем медицинском центре «Здоровье»:

  • Безопасное и безмедикаментозное обследование детей;
  • Экономия денег и времени пациента;
  • Метод является безболезненным и безопасным;
  • Определение заболевание в доклинической стадии, то есть до того как болезнь начала прогрессировать;
  • Быстрое и точное получение результатов диагностики и назначение своевременного лечения.

Что нужно знать о компьютерной диагностике организма?

Сегодня существует немало разнообразных методов обследования организма, которые позволяют определить заболевания. Компьютерная диагностика организма проводится следующим образом:- пациенту на тело присоединяют датчики, которые подключены к компьютеру;- они передают компьютеру разного рода импульсы человеческого тела, и на основе анализа импульсов он выдает результат. При помощи компьютерной диагностики можно определить патологии в организме. Импульсы, которые отвечают за пораженный болезнью орган, отличаются от импульсов здорового человека. Новое оборудование, установленное в нашем медицинском центре «Здоровье», позволяет очень точно и правильно диагностировать патологию.

С помощью компьютерной диагностики организма можно:

  • Исследовать важнейшие органы человека.
  • Точно выявить инфекции и другие виды отклонений.
  • Оценивать состояние иммунной системы.
  • Провести полное обследование мочеполовой системы.
  • Проверить ЖКТ.
  • Определить состояние нервной системы.
  • Проверить слух и зрение.

Для получения результатов о состоянии своего здоровья пациентам не потребуется сдавать никакие анализы. Компьютерное обследование проходит очень быстро, его точность достигает 95%, по сравнению с традиционным методом. Процедура полностью безопасна.

В итоге пациент получает развернутую картину состояния здоровья. Специалисты медицинского центра на основании диагностики организма поставят правильные диагнозы. Пациент на руки получит отчет в виде цветного графика, где будут изображены все изменения и отклонения в организме.

Специалисты считают, что компьютерная диагностика позволяет установить правильный диагноз с высокой долей вероятности, поскольку исключается человеческий фактор. Естественно в некоторых случаях требуется проводить более детальное обследование для определения заболевания. Однако такое случается редко. Записаться на компьютерную диагностику организма вы можете в наш медицинский центр «Здоровье» по контактному телефону. Специалисты помогут выявить заболевание и провести грамотное лечение.

Смотрите так же: Метод фолля, Компьютерная диагностика организма, Преимущества лечения у нас.

Что такое компьютерная диагностика организма — отзывы, приборы, программы

Что нужно знать о методе компьютерной диагностики

Такой метод диагностики всех органов и систем организма абсолютно безопасен для людей различных возрастов. С помощью компьютерной программы Сенситив имаго можно: определить различные болезни даже на бессимптомной стадии развития; обнаружить вирусные, микробные, грибковые и паразитарные инфекции; установить причинно-следственную связь развивающихся патологических процессов в организме; получить исчерпывающую информацию о состоянии здоровья, что невозможно получить с помощью: рентгена, УЗИ, компьютерной томографии.

Что такое компьютерная диагностика организма

На сегодняшний день компьютерная диагностика организма пользуется особой популярностью среди людей, заботящихся о своем здоровье. Каждый человек обеспокоен состоянием своего здоровья, и с помощью компьютерной диагностики Сенситив имаго всего за …

Принцип компьютерной диагностики Сенситив Имаго

Что лежит в основе метода

Сенситив имаго диагностика — это новая оздоровительная компьютерная технология для диагностики и восстановления здоровья

Сравнение с другими методами

Компьютерная диагностика Сенситив и  результаты УЗИ

Имаго технология

История программного обеспечения для аппаратов компьютерной диагностики

05 октября 2015

7531

Эпикриз, что это?

Обычно эпикриз печатают на нескольких страницах, чтобы показать насколько все запущено со здоровьем у обследуемого.

Метапатия

Программа Метапатия начала своё распространение по России в 1997 году. В настоящий момент много центров используют программу метапатия по причине наличия старого оборудования Оберон не подлежащего замене или модернизации. Метапатия …

Метапатия — о диагностике

С появлением на рынке альтернативной медицины программы Метапатия началась новая эра в применение компьютерной диагностики здоровья

DDFAO — Компьютерная диагностика на французском оборудовании

Французская компьютерная диагностика DDFAO — одна из самых популярных в Европе систем диагностики здоровья организма. При помощи специального аппаратно-программного комплекса (прибор DDFAO + компьютер) врачи диагностируют десятки заболеваний, выявляют наиболее …

16 августа 2008

9326

Компьютерная диагностика организма — Медицинский центр Возрождение

Главная  /  Услуги поликлиники  /  Компьютерная диагностика организма

КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА ОРГАНИЗМА.

Медицинская компьютерная диагностика при помощи метода «РУНО» — это уникальная возможность всего за 1-2 часа получить исчерпывающую информацию о здоровье своего организма, всех его органов и их систем. Она равносильна обследованию врачей практически всех специальностей.

Отличительная особенность метода заключается в том, что из комплекса имеющихся нарушений в организме он выявляет самое слабое звено и указывает на первопричину патологии. Система позволяет обнаружить нарушения задолго до того, как появятся первые симптомы заболевания. На сегодняшний день система РУНО является наиболее точной и объективной системой для быстрой оценки состояния здоровья человека.

Сегодня не вызывает сомнений и уже ни для кого не является секретом тот факт, что вокруг любого живого организма существует энергоинформационное поле – биополе, своеобразный электромагнитный информационный каркас. Акупунктурные точки же являются наиболее удобным местом для производства замеров потенциалов этого поля.

Исследования последних десятилетий показали, что клетки, ткани и органы являются структурами, обладающими точными биоэлектрическими характеристиками. Удалось экспериментально доказать, что они могут быстро и глубоко изменяться при патологических процессах.

Этот факт и является основополагающим при диагностике по методу «РУНО» — компьютерному комплексу для оценки состояния здоровья методом вариационной термоалгометрии — методу диагностики, который позволяет проследить этапы перехода от здоровья к болезни по изменению характеристик тканей и даже отдельных клеток организма.

Обследование не имеет себе равных по безопасности и удобству для пациента, абсолютно безвредно, не вызывает облучения и является совершенно безболезненным и безопасным, в том числе для пожилых людей и детей. Метод и система защищены четырьмя патентами и рекомендованы Министерством здравоохранения РФ. Система отличается высокой точностью и объективностью, абсолютной безопасностью и не использует воздействия электрическим током.

Диагностическая система «РУНО» позволяет:
• Провести дифференциальную диагностику в сложных случаях;
• Обнаружить вероятность наличия скрытой патологии;
• Оценить эффективность любых оздоровительных процедур;
• Определить восстановительные возможности организма;
• Определить риск обострения хронической патологии;
• Указать возможный прогноз заболевания.

Преимущества компьютерной диагностики организма:
1. Развернутая и целостная картина состояния здоровья человека;
2. Выявление патологических процессов на доклинической стадии, то есть в период развития болезни, когда она еще не вызывает жалоб;
3. Безопасный и неинвазивный метод;
4. Возможность обследования детей;
5. Экономия времени и средств пациента.

Компьютерная диагностика организма: действенные методики против выдумок

Обследования и шарлатанство

Множество обследований в медицине проходят c помощью компьютерных технологий. Искусственный интеллект помогает врачам подобрать наиболее подходящее лечение при раке, но не все исследования эффективны, сообщает РИА VladNews.

 

Компьютерные технологии нашли применение в различных областях деятельности, не осталась в стороне от прогресса и медицина. Сегодня искусственный интеллект помогает онкологам в постановке диагнозов и подбирает лечение. Но не все методы диагностики, которые проводят с помощью компьютера, эффективны.

 

Врачи сервиса по подбору медицинских решений Bookimed рассказали, какие современные технологии помогают выявить заболевания, а от каких не будет никакого толку.

 

Искусственный интеллект в онкологии

 

Уже 14 000 человек с онкологией воспользовались рекомендациями искусственного интеллекта по лечению заболеваний. По данным компании-производителя оборудования, система подбирает наиболее эффективное лечение с точностью 96%.

 

В своих назначениях искусственный интеллект опирается на:

— 200 учебников;

— публикации в 300 медицинских журналах;

— 15 млн научных исследований;

— 25 тысяч историй болезни пациентов.

 

Никто не в состоянии запомнить столько информации, и врач-онколог — не исключение.

 

При лечении рака доктор учитывает не только стадию заболевания, но и возраст пациента, сопутствующие болезни. Одному человеку могут подойти сразу несколько методик лечения. В сложной ситуации выбор в пользу наиболее эффективной сделает искусственный интеллект. Он обработает данные о пациенте, результаты анализов и обследований и составит план лечения.

 

Искусственный интеллект подбирает лечение при таких видах онкологии:

Систему использует 31 клиника в мире. Если сравнивать подбор методов искусственным интеллектом и консилиумом докторов, то они совпадают:

  • в 96% случаев при лечении рака легких;

  • в 93% случаев при раке прямой кишки;

  • в 83% случаев при раке груди.

Об этом свидетельствуют данные медицинского исследования, проведенного в Индии.

 

Скорость при подборе лечения важна для пациентов с агрессивными формами рака. Выбор методов лечения при помощи искусственного интеллекта занимает до 10 минут. Для того, чтобы собрать мнения нескольких докторов-специалистов, может потребоваться несколько дней.

 

Компьютерная томография

 

Такое обследование позволяет выявить опухоли и кисты, рассмотреть структуру сосудов, которая не видна при обычном рентгене. Компьютерная томография сделала революцию в медицине, так как позволила выявлять такие изменения в человеческом организме, которые до ее изобретения обнаруживались только при хирургическом вмешательстве или вскрытии. 

 

Компьютерную томографию назначают при травмах, обследовании зубов и костей, щитовидной железы, желудка и кишечника.

 

Магнитно-резонансная томография (МРТ)

 

 

Магнитно-резонансная томография показана для исследования:

  • мягких тканей;

  • сосудов;

  • суставов;

  • оболочек спинного и головного мозга;

  • мышц и связок.

Компьютерная электроэнцефалография (ЭЭГ)

 

Исследование определяет электрическую активность клеток мозга. ЭЭГ информативна при эпилепсии, травмах головного мозга, обмороках, истерии.

 

Компьютерная диагностика по Фоллю

 

Обследования организма  при помощи компьютера, рассмотренные выше, помогают установить правильный диагноз и подобрать пациенту лечение. Другое дело — компьютерная диагностика по Фоллю. В США запрещено использование диагностики по Фоллю на государственном уровне. Ни особые “наушники”, ни так называемая электропунктура, проводимая по методу Фолля, не позволяют установить, какое заболевание развивается, считают ученные и медики в США.

 

Цена сомнительной компьютерной диагностики организма может оказаться слишком высокой.

 

Как пройти полное обследование организма?

 

Выявить многие болезни можно при помощи специальных обследований — скринингов. В международных медицинских протоколах четко прописано, кому и в каком возрасте их проходить. Например, женщинам после 40 лет врачи рекомендуют ежегодно делать маммографию. Исследование направлено на то, чтобы выявлять рак молочной железы на ранней стадии, когда успешность лечения — более 90%.

 

Мужчинам после 40 необходимо следить за здоровьем предстательной железы и ежегодно сдавать тест ПСА (простат-специфический антиген). Повышенный уровень вещества может указывать на рак предстательной железы.

 

Диагностика способна сохранить здоровье и даже спасти жизнь, но проходить ее необходимо при помощи методов, принятых в мировой медицинской практике. Только так можно получить достоверные результаты.

 

Реклама

 

Что такое биорезонансная диагностика организма и как ее проводят

Создателем биорезонансного компьютерного обследования является немецкий врач Рейхнольд Фолль. Присоединив к биорезонансу отдельные восточные практики и гомеопатию, он создал метод электропунктурой диагностики и изобрел прибор, которому дал свое имя. В основе метода лежит теория, что клетки живых организмов излучают в окружающую среду электромагнитные волны, характеризующиеся определенной уникальной частотой колебаний. При возникновении патологии частота этих колебаний меняется. Эти данные считываются при помощи специальных датчиков и сравниваются с эталонными показателями, занесенными в аппараты компьютерной диагностики. Проведение обследование методом регистрации биоэлектронных потенциалов доступно каждому. Его можно пройти как в государственных медицинских учреждениях, так и в частных клиниках Москвы.

Этапы проведения процедуры

Предварительной подготовки к сеансу диагностики не требуется. Нужно лишь воздержаться от приема пищи в течение одного-двух часов до процедуры, не употреблять алкоголь, кофе и крепкий чай. Биорезонансное обследование организма проводится специально обученным специалистом, имеющим сертификат на проведение подобного вида манипуляций. Продолжительность сеанса составляет около полутора часов. На начальном этапе врач собирает анамнез, после чего включает программу сканирования организма. Пациент занимает удобное сидячее положение, ему в руку дается пассивный электрод. Врач, прикладывая второй электрод к биологически активным точкам на теле человека, проводит измерение проводимости между ними и пассивным электродом в руке пациента. На заключительном этапе диагностический аппарат анализирует полученные данные и выдает письменное заключение в виде графического изображения органов и зафиксированных в них патологий. Метод позволяет не только выявить имеющиеся заболевания, но и установить предрасположенность организма к тем или иным патологическим процессам. На основании полученных результатов составляется индивидуальная программа лечения.

Проведение обследования женщинам в критические дни не рекомендовано. Сеансы массажа, остеопатического лечения, мануальной терапии, визиты к стоматологу следует планировать после прохождения биорезонансной диагностики.

Читать также

Биорезонансная диагностика и терапия

Взаимодействие человека и компьютера для распознавания рака кожи

Искусственный интеллект на основе изображений может повысить точность визуальной диагностики. Ограниченный физический доступ к поставщикам медицинских услуг во время недавней пандемии COVID-19 вызывает изменения в оказании медицинской помощи и ускоряет внедрение телемедицины 1 . Сортировка и поддержка принятия решений на основе ИИ могут помочь читателям в управлении рабочими нагрузками и повышении производительности. Большинство исследований на сегодняшний день основаны на прямом сравнении диагностической точности систем на основе ИИ с человеческими 2,3,4 .Точно так же недавние исследования в дерматологии показывают, что ИИ для отдельных поражений эквивалентен или даже превосходит людей-экспертов в диагностике на основе изображений в экспериментальных условиях 5,6,7,8,9 . Этот конкурентный взгляд на ИИ развивается на основе исследований, предполагающих, что более многообещающим подходом является сотрудничество человека и ИИ 10,11,12,13,14,15 . Роль взаимодействия человека и компьютера в оказании медицинской помощи, соответствующие условия, в которых оно может применяться, и его влияние на качество медицинской помощи еще предстоит оценить 16 .С этой целью мы изучили вариант использования диагностики рака кожи, чтобы рассмотреть влияние различных представлений поддержки на основе ИИ на разных уровнях клинической экспертизы и нескольких клинических рабочих процессах.

Чтобы изучить влияние различных представлений современного современного ИИ на диагностическую точность врачей в различных сценариях, мы сначала обучили 34-слойную остаточную сеть (ResNet34), особый тип сверточной нейронной сети (CNN). ), на обучающем наборе данных общедоступного эталонного изображения пигментных поражений, содержащего семь диагностических категорий, включая злокачественные (меланомы (MEL), базально-клеточные карциномы (BCC) и актинические кератозы и интраэпителиальные карциномы (AKIECs)) и доброкачественные (меланоцитарные невусы ( NV), доброкачественные кератиноцитарные поражения (BKL), дерматофибромы (DF) и сосудистые поражения (VASCs)) пролиферации 17 .При тестировании на соответствующем общедоступном эталонном наборе тестов средний отзыв нашей CNN по всем категориям заболеваний составил 77,7% (95% доверительный интервал (ДИ) от 70,3% до 85,1%), а точность составила 80,3%. По сравнению с результатами недавно опубликованного исследования читателей, эта CNN превосходит большинство оценщиков-людей и входит в верхний квартиль алгоритмов машинного обучения, которые были разработаны и протестированы с тем же набором данных изображений 18 . Чтобы выяснить, влияет ли на сотрудничество человека и компьютера способ представления выходных данных CNN людям, мы разработали пользовательский веб-интерфейс для сравнения трех форм выходных данных CNN в качестве поддержки принятия решений для людей, оценивающих (рис.1).

Рис. 1: Взаимодействие человека с четырьмя различными видами поддержки.

a , Схематический обзор предлагаемых модальностей взаимодействия: (I) многоклассовые вероятности на основе ИИ, (II) вероятность злокачественности на основе ИИ, (III) CBIR на основе ИИ и (IV) многоклассовые вероятности на основе толпы. b , оценщикам потребовалось значительно больше времени для взаимодействия с поддержкой CBIR ( n  = 302 оценки; среднее значение 16,5 с, 95% ДИ от 14,5 до 18,6 с), чем с мультиклассовыми вероятностями ( n  = 302 оценки; среднее значение 302 оценки.6 с, 95% ДИ от 4,3 до 4,9 с; P = 2,6 × 10 -24 ), вероятность злокачественности ( N = 301 рейтинги; среднее 5,2 с, 95% Ci 4,6-5,7 с; p = 1,0 × 10 -22 ), толпа Испытание на основе многоклассных вероятностей ( N = 301 рейтинги, средний уровень 4,5 с, 95% Ci 4.1-4,9; P = 2,0 × 10 25 ) или без поддержки ( N = 302 рейтинга; Среднее 5.6 с, 95% ДИ от 5,4 до 5,8 с; Все значения P были получены из двусторонних парных t -тестов с поправкой Холма-Бонферрони для множественных сравнений.В группе CBIR один выброс >200  с не показан на графике. Столбцы обозначают средние значения, а столбцы погрешностей представляют 95% ДИ. c , Количество взаимодействий с поддержкой на основе CBIR, измеряемое увеличенными миниатюрами, невелико и еще больше уменьшается с количеством взаимодействий, что указывает на то, что этот тип поддержки со временем не ценится.

Представления ИИ, которые мы выбрали, взяты из литературы и отличаются ключевыми характеристиками, включая простоту, детализацию и конкретность.Поскольку нашей задачей была проблема многоклассовой классификации, одним из очевидных подходов было предоставление многоклассовых вероятностей на основе ИИ. Второй подход был мотивирован решениями, уже реализованными в доступной в настоящее время поддержке диагностики рака кожи на основе ИИ 6 ; мы разделили категории заболеваний на доброкачественные и злокачественные классы и отобразили прогнозируемую ИИ вероятность злокачественности. Для третьего и принципиально другого подхода мы использовали ту же CNN для реализации формы CBIR на основе ИИ, которая помогает врачам интерпретировать изображения путем поиска в базах данных для извлечения похожих изображений с известными диагнозами 11,19,20 .В качестве альтернативы поддержке принятия решений на основе ИИ мы также предоставили ранее собранные 9 частоты оценок 511 человек, оценивающих каждую категорию заболеваний (многоклассовые вероятности на основе толпы).

Затем мы пригласили оценщиков принять участие в опросе читателей. В общей сложности приняли участие 302 эксперта из 41 страны, в том числе 169 (56,0%) сертифицированных дерматологов, 77 (25,5%) резидентов-дерматологов и 38 (12,6%) врачей общей практики. Задача рейтеров состояла в том, чтобы диагностировать пакеты изображений сначала без, а затем с одним типом поддержки принятия решений.Мы записали время, необходимое для достижения диагноза, нормализовав это время по всем индивидуальным оценкам для каждого пользователя и модальности взаимодействия, и использовали это в качестве суррогатного маркера достоверности.

Мы собрали 512 тестов и 13 428 оценок. Наши результаты показывают, что поддержка принятия решений с помощью многоклассовых вероятностей на основе ИИ повышает точность оценок людей с 63,6% до 77,0% (увеличение на 13,3%, 95% ДИ с 11,5% до 15,2%; , двусторонний парный t -тест, t  = 14.5, ф.р. = 301; n  = 302 оценщика), но не наблюдалось улучшения поддержки принятия решений с прогнозированием злокачественности на основе ИИ или с нашим представлением CBIR на основе ИИ (рис. 2a–d и дополнительные таблицы 1 и 2).

Рис. 2: Выгода от различных типов поддержки принятия решений.

a d , мультиклассовые вероятности на основе ИИ ( a ), вероятность злокачественности на основе ИИ ( b ), CBIR на основе ИИ ( c ) и мультиклассовые вероятности на основе толпы (

1 ) д ).В задаче мультиклассовой классификации люди демонстрируют чистую выгоду от поддержки многоклассовых вероятностей на основе ИИ и толпы, но не от других менее детализированных или менее явных типов поддержки принятия решений. e , f , Чистый выигрыш в отношении частоты правильных диагнозов уменьшается с опытом и уверенностью. Эксперты, которые уверены в данном диагнозе, не получают поддержки на основе ИИ. Столбцы обозначают средние значения, усы представляют 95% доверительные интервалы, а точки обозначают отдельных оценщиков. g , Оценочный AI ранг диагноза для окончательных решений оценщика, сгруппированный по тому, изменил ли оценщик свой первоначальный диагноз. В то время как изменения происходили почти исключительно для высшего класса (класс 1; слева), значительное количество решений оставалось неизменным в тех случаях, когда ИИ оценивал их как второй или третий класс (справа). h , При несогласии с лучшими прогнозами ИИ (класс 1) до взаимодействия оценщики меняли свое мнение на эти прогнозы, если мультиклассовые вероятности ИИ были большими.Столбцы обозначают средние значения, а столбцы погрешностей представляют 95% ДИ. i , Оценщики были подвержены ошибочной поддержке на основе ИИ. Значительный выигрыш в точности (слева, n  = 155 оценщиков; медиана 9,5%; P  = 1,2 × 10 −12 , двусторонний парный критерий Вилкоксона со знаком ранга) превратился в значительную потерю (справа, n  = 155 оценщиков, медиана −6,3%, P  = 6,0 × 10 −13 , двусторонний парный критерий знакового ранга Уилкоксона), когда основанные на ИИ многоклассовые вероятности лучших прогнозов (класс 1) были изменены на случайный неправильный ответ.Толстые центральные линии обозначают медианы, нижняя и верхняя границы прямоугольника обозначают первый и третий квартили, а усы простираются от прямоугольника до самого внешнего крайнего значения, но не более чем в 1,5 раза больше межквартильного диапазона (IQR).

Это говорит о том, что форма поддержки принятия решений должна соответствовать поставленной задаче. Вероятность малигнизации может быть полезна для принятия простых бинарных управленческих решений, таких как выполнение биопсии или нет, но не для многоклассовой диагностической задачи.Изучаемая форма CBIR на основе ИИ не является ни простой, ни конкретной; это требует более обширного когнитивного участия с точки зрения времени и принятия решений, потому что оценщику необходимо экстраполировать диагноз на основе сходства между тестовым изображением и изображениями с известными диагнозами. Оценщикам потребовалось значительно больше времени для взаимодействия с поддержкой принятия решений CBIR на основе ИИ, чем с другими типами поддержки (рис. 1b). Со временем оценщики-люди также стали игнорировать поддержку принятия решений CBIR на основе ИИ (рис. 1c).Однако, учитывая, что в литературе описан широкий спектр подходов CBIR, другая форма CBIR все же может принести пользу. Было показано, что ориентированные на человека инструменты уточнения улучшают опыт конечного пользователя CBIR в патологии и повышают доверие и полезность 21 . Поэтому в будущей работе следует изучить более широкий спектр макетов и комбинаций сотрудничества между ИИ и людьми.

После того, как мы установили, что мультиклассовые вероятности были лучшей формой выходных данных CNN для данной задачи, мы сосредоточились на этой форме, чтобы более подробно изучить влияние поддержки на основе ИИ на производительность человека.Мы показываем обратную зависимость между чистым выигрышем от поддержки на основе ИИ и опытом оценщика (Pearson’s r  = −0,18, 95% ДИ от −0,28 до −0,07, P  = 1,5 × 10 −2

; 8n = 302 оценщика). Оценщики в наименее опытной группе чаще меняли свой первоначальный диагноз, чем эксперты (в среднем 26,0%, 95% ДИ от 21,3% до 30,7% по сравнению со средним значением 14,7%, 95% ДИ от 9,9% до 19,6%). Эксперты-оценщики получали лишь незначительную пользу (чистый прирост 13,4%, 95% ДИ от 6,3% до 20,6%) и только в том случае, если они не были уверены в своем первоначальном диагнозе, но не в том случае, если они были уверены (-0.7%, 95% ДИ от -6,8% до 5,4%; Рис. 2д,е). Если эксперты были уверены, они обычно были правы и не нуждались в поддержке. Этот вывод говорит о том, что, если эксперты высоко уверены в своем первоначальном диагнозе, им следует игнорировать поддержку на основе ИИ или вообще не использовать ее. Эта простая эвристика соответствует тому, что мы наблюдали в наших экспериментах; если их первоначальный диагноз не соответствовал высшему классу, предсказанному CNN, эксперты реже меняли свой первоначальный диагноз, если были уверены (29.8%, 95% ДИ от 14,1% до 45,4%) и чаще, если они не были уверены (53,9%, 95% ДИ от 33,2% до 74,7%). Наименее опытные оценщики, как правило, принимали поддержку на основе ИИ, которая противоречила их первоначальному диагнозу, даже если они были уверены. В целом оценщики реже меняли свой первоначальный диагноз, если были уверены, чем если бы они не были уверены в своем решении (14,7%, 95% ДИ от 12,6% до 16,8% по сравнению с 37,5%, 95% ДИ от 34,0% до 41,0%; 90 027 P  = 1,9 × 10 −25 , двусторонний парный t -критерий; n  = 302 оценщика).

Установив положительное влияние качественной поддержки на основе ИИ на точность диагностики, мы проверили влияние «неисправного» ИИ на точность диагностики. Неисправный ИИ может возникнуть в результате применения алгоритмов ИИ на примерах, выходящих за рамки изображений, на которых ИИ обучался 7,9,22 , или в более отдаленной возможности враждебных атак 23,24,25 . Чтобы представить ошибочный ИИ, мы намеренно создали вводящие в заблуждение мультиклассовые вероятности на основе ИИ. Если вероятность высшего класса CNN благоприятствовала правильному диагнозу, мы переключали вероятности таким образом, чтобы выходные данные CNN благоприятствовали случайному неправильному диагнозу.Мы демонстрируем, что любой ранее наблюдаемый выигрыш в точности с поддержкой на основе ИИ превращается в потерю, когда эта поддержка ИИ дает сбой. На рис. 2i показано, что в этом сценарии все группы оценщиков подвержены неудовлетворительным результатам. Наши результаты показывают, что, если оценщики завоевывают доверие, необходимое для получения поддержки на основе ИИ, они также могут работать ниже своих ожидаемых способностей в случае неисправности ИИ. Вопрос о том, снижают ли методы облегчения интерпретируемости или объяснимости риск этого негативного воздействия, остается открытым предметом исследований 21,26 .

Еще один важный вывод заключается в том, что польза от сотрудничества человека и компьютера асимметрично распределяется по категориям заболеваний. Наши данные показали, что чистый прирост был выше для класса пигментированных актинических кератозов и внутриэпителиальной карциномы (увеличение на 31,5%, 95% ДИ от 22,9% до 40,1%; n  = 43 изображения), чем для других категорий (дополнительная таблица 3). . Это говорит о том, что преимущества поддержки на основе ИИ необходимо адаптировать к поставленной задаче и ожидаемой распространенности целевых состояний.

Мы также демонстрируем, что мультиклассовое ранжирование и вероятности на основе ИИ влияют на склонность оценщиков менять свой первоначальный диагноз. Большинство изменений произошло в пользу предсказанной ИИ верхней категории. Оценщики обычно сохраняли свои решения, которые не согласовывались с прогнозом ИИ, только в том случае, если это решение оценивалось прогнозом ИИ как минимум как второй или третий вариант (рис. 2g). Кроме того, оценщики чаще меняли свои оценки, когда разница в вероятности, предсказанной ИИ, между первоначально выбранной категорией и высшей категорией ИИ была высокой (рис.2ч). Это говорит о том, что распределение вероятностей классов влияет на поведение оценщиков. Крупные победители и классы с самым высоким рейтингом предпочтительнее мелких победителей, а категории с низкой вероятностью практически не повлияют на решение оценщиков.

Кроме того, мы демонстрируем, что агрегированные многоклассовые вероятности на основе ИИ и мудрость толпы значительно увеличили количество правильных диагнозов по сравнению с отдельными оценщиками или ИИ в отдельности (рис. 3а). Недостаток мудрости толпы в том, что она недоступна сразу и сразу; в отличие от программного обеспечения, рейтеры нельзя клонировать.

Рис. 3: Взаимодействие человека и компьютера в различных сценариях.

a , Оценщики-одиночки (вверху) достигают наименьшей средней точности (64,8%, 95% ДИ от 62,4% до 67,3%; n  = 600 изображений). Рейтинги бутстрапированных коллективов людей (в середине) показывают значительно более высокую точность (73,7%, 95% ДИ от 70,9% до 76,6%; P  = 1,5 × 10 −35 ; n  = 600 изображений), аналогично необработанным изображениям. предсказания класса CNN (синяя линия; 76,9%). Наивысшая точность достигается за счет объединения мультиклассовых вероятностей на основе ИИ и человеческих коллективов (внизу), что значительно выше, чем для одних только коллективов (81.0%, 95% ДИ от 78,2% до 83,9%; P  = 8,6 × 10 −9 ; n  = 600 изображений). Полосы обозначают средние значения, усы представляют собой 95% доверительные интервалы, а точки представляют собой среднюю правильную оценку соответствующей группы одного изображения; группы сравнивались с использованием двустороннего парного критерия знакового ранга Уилкоксона. b , Эффективность прогнозов CNN, используемых в качестве фильтра в условиях скрининга пациентов с высоким риском, которые предоставили самодельные дерматоскопические фотографии своих поражений кожи в течение 3 месяцев.Верхние столбцы обозначают, предсказывала ли CNN злокачественность на уровне изображения, поражения или пациента, а нижние столбцы обозначают соответствующую основную истину. Хотя CNN демонстрирует низкую чувствительность к одиночным изображениям, она выявляет большинство случаев рака кожи из нескольких изображений (уровень поражения) и почти каждого пациента с раком кожи (уровень пациента). c , Изменения решений оценщиков с поддержкой на основе ИИ в телемедицинских условиях с дерматоскопическими изображениями пигментных поражений, сделанными пациентами. Значения P были получены из двусторонних парных t -тестов с поправкой Холма-Бонферрони для множественных сравнений.Цветные точки и усы обозначают средние значения и 95% доверительные интервалы, а серые точки обозначают правильные ответы оценщиков. d , Переключение управленческих решений с использованием прогнозов CNN в качестве второго мнения. Показаны решения оценщиков до (верхняя полоса) и после (нижняя полоса) просмотра прогнозов CNN, сгруппированные по истине. e , Изменение правильных ответов после объяснимого обучения под руководством ИИ о хроническом солнечном повреждении на фоне пигментированных актинических кератозов. Общий процент правильных ответов увеличивался по мере обучения (слева), в основном в результате улучшения распознавания актинического кератоза (справа). Значения P были получены из двусторонних парных t -тестов с поправкой Холма-Бонферрони для множественных сравнений. Цветные точки и усы обозначают средние значения и 95% доверительные интервалы, а серые точки обозначают правильные ответы оценщиков.

Затем мы проанализировали влияние поддержки на основе ИИ в клинически значимых сценариях. Чтобы изучить потенциал поддержки на основе ИИ в телемедицине, мы повторно использовали проспективно собранные изображения рандомизированного контролируемого исследования по самообследованию пациентов с высоким риском 27 .93 участника представили 1521 сделанную своими руками фотографию 596 подозрительных поражений для теледиагностики. В то время как CNN обучался только на отобранных изображениях пигментных поражений, эта выборка также включала непигментированные варианты рака кератиноцитов, поражения слизистой оболочки и изображения низкого качества. Хотя доля правильных специфических диагнозов для этих изображений была значительно ниже (53,9% против 76,2%; P  = 8,9 × 10 −14 , критерий хи-квадрат; n  = 1430 изображений), CNN смогла признать 95.2% больных раком кожи при специфичности 59,2% (рис. 3б). Подобно недавним результатам скрининга рака молочной железы на основе ИИ 3 , наши результаты показывают, что скрининг рака кожи на основе ИИ может сортировать случаи с высоким риском и увеличивать интервалы между личными визитами в случаях с низким риском. Оптимальные рабочие точки, чтобы сбалансировать потенциальные преимущества сортировки на основе ИИ с риском отсеивания пациентов с раком кожи, еще предстоит определить.

Возможное объяснение достаточно точной работы CNN в качестве инструмента для сортировки в телемедицине, несмотря на включение беспигментных поражений кожи, заключается в том, что пигментированные и непигментированные варианты кератиноцитарного рака имеют общие критерии.Однако это не может быть гарантировано при других настройках; результаты конкурса International Skin Imaging Collaboration (ISIC) 2019 года, например, продемонстрировали, что ИИ ненадежно работает с изображениями вне распространения 28 . Кроме того, мы показываем, что в области пигментных поражений кожи поддержка на основе ИИ помогает менее опытным оценщикам повыситься до экспертного уровня в телемедицине (рис. 3c). Ограничения настройки телемедицины заключаются в том, что выборка не включала меланомы, а количество злокачественных случаев было относительно небольшим.

В другом сценарии мы попросили дерматологов переосмыслить свои личные решения в подозрительных случаях после предоставления им мультиклассовых вероятностей на основе ИИ, но не информируя их о том, что они ранее лечили пациента. Как показано на рис. 3d, при поддержке на основе ИИ дерматологи перешли от «эксцизии» к «мониторингу» в 15,5% (7 из 45) решений в отношении доброкачественных поражений, не увеличивая количество злокачественных поражений, которые переключались наоборот. Этот результат показывает, как совместная работа человека и компьютера может уменьшить количество необоснованных вмешательств и затрат.Поддержка на основе ИИ в этих условиях увеличила частоту правильных конкретных диагнозов с 55,6% до 75,0% ( P  = 0,029, двусторонний парный тест Вилкоксона со знаком; n  = 11 оценщиков).

Наконец, мы демонстрируем, что объяснения прогнозов на основе ИИ могут быть переведены в понятную человеку визуальную концепцию. В предыдущем исследовании мы показали, что неправильная классификация пигментированных актинических кератозов людьми является одной из причин превосходства ИИ над экспертами-людьми 9 .Путем анализа карты активации класса с взвешенным градиентом (Grad-CAM 29 ) мы показываем, что внимание CNN за пределами объекта выше для прогнозирования актинических кератозов, чем для других категорий (расширенные данные, рис. 1). Фоновое внимание 30,31 не обязательно является предсказателем Умного Ганса 32,33 , но может быть частью действительной общей концепции. Хроническое повреждение ультрафиолетовым светом вызывает актинический кератоз и всегда присутствует в окружающей коже при актиническом кератозе, но не обязательно при других категориях заболеваний.Мы предполагаем, что из-за зрительного закрепления люди сосредотачиваются на поражении, а не на фоне, и часто пропускают эту подсказку. Здесь мы показываем, что обучение студентов-медиков обращать внимание на хроническое солнечное повреждение на заднем плане повысило частоту правильных диагнозов пигментного актинического кератоза с 32,5% (95% ДИ от 30,0% до 35,0%) до 47,3% (95% ДИ от 43,9% до 50,8%; P  = 3,6 × 10 −13 , двусторонний парный t -тест; n  = 189 оценок). Общая частота правильных диагнозов во всех категориях вместе взятых увеличилась с 55.от 2% до 59,1% (средняя разница 3,7%, 95% ДИ от 2,4% до 5,3%; P  = 3,4 × 10 −6 , двусторонний парный t -тест, t   5,028  = 188; n  = 189 оценщиков; рис. 3д).

В этом исследовании взаимодействие человека и компьютера рассматривается с разных точек зрения и в различных условиях. Для простоты мы использовали область распознавания рака кожи, но наше исследование могло бы послужить основой для аналогичных исследований в диагностической медицине на основе изображений. В отличие от нынешнего повествования, наши результаты показывают, что основное внимание следует сместить с конкуренции между человеком и компьютером на сотрудничество человека и компьютера.С точки зрения регулирования производительность систем на основе ИИ следует проверять в реальных условиях в руках предполагаемых пользователей, а не в качестве автономных устройств. Только тогда мы можем рассчитывать на рациональное внедрение и улучшение поддержки принятия решений на основе ИИ и ускорение ее эволюции.

Модель взаимодействия человека и компьютера для повышения точности диагностики и принятия клинических решений при интерпретации электрокардиограммы в 12 отведениях

Введение: Электрокардиограмма (ЭКГ) в 12 отведениях представляет собой множество информации и требует обширных знаний и высокой когнитивной нагрузки для интерпретации.Хотя ЭКГ является важным клиническим инструментом, ее часто неправильно интерпретируют. Известно, что даже опытные клиницисты импульсивно ставят диагноз, основываясь на своем первом впечатлении, и часто пропускают сопутствующие отклонения. Учитывая широко распространенную информацию об отсутствии компетентности в интерпретации ЭКГ, необходимо оптимизировать процесс интерпретации. Преимущественно процесс интерпретации ЭКГ остается бумажным подходом, и хотя компьютерные алгоритмы используются для помощи интерпретаторам путем предоставления распечатанных компьютеризированных диагнозов, не хватает интерактивных человеко-компьютерных интерфейсов для руководства и помощи интерпретатору.

Методы: Интерактивная вычислительная система была разработана для управления процессом принятия решения врачом при интерпретации ЭКГ. Система разбивает процесс интерпретации на ряд интерактивных подзадач и побуждает врача систематически интерпретировать ЭКГ. Мы назвали эту модель «интерактивной прогрессивной интерпретацией» (IPI), поскольку пользователь не может «прогрессировать», пока не выполнит каждую подзадачу.Используя эту модель, ЭКГ сегментируется на пять частей и представляется в пяти пользовательских интерфейсах (1: интерпретация ритма, 2: интерпретация морфологии зубца P, 3: интерпретация отведений от конечностей, 4: интерпретация морфологии QRS с грудным отведением и полосой ритма). презентация и 5: Заключительный обзор ЭКГ в 12 отведениях). Модель IPI была реализована с использованием новых веб-технологий (например, HTML5, CSS3, AJAX, PHP и MySQL). Было высказано предположение, что эта система уменьшит количество ошибок интерпретации и повысит точность диагностики у интерпретаторов ЭКГ.Чтобы проверить это, мы сравнили диагностическую точность клиницистов, когда они использовали стандартный подход (контрольная группа), с врачами, которые интерпретировали те же ЭКГ, используя подход IPI (когорта IPI).

Результаты: Для контрольной когорты (среднее значение; стандартное отклонение; доверительный интервал) точности интерпретации ЭКГ было (45,45%, SD = 18,1%, CI = 42,07, 48,83). Средняя точность интерпретации ЭКГ для когорты IPI составила 58.85% (SD = 42,4%; CI = 49,12, 68,58), что указывает на положительную среднюю разницу в 13,4%. (ДИ = 4,45, 22,35). Критерий независимости N-1 хи-квадрат показал, что вероятность того, что когорта IPI будет иметь более высокий уровень точности, составляет 92%. Самооценка переводчиков также увеличилась между когортами со среднего значения 4,9/10 в контрольной когорте до 6,8/10 в когорте IPI (p=0,06). В то время как группа IPI имела большую диагностическую точность, продолжительность интерпретации ЭКГ была в шесть раз больше по сравнению с контрольной группой.

Выводы: Мы разработали систему, которая сегментирует и представляет ЭКГ в пяти графических пользовательских интерфейсах. Результаты показывают, что этот подход повышает точность диагностики, но с затратой времени, которое является ценным ресурсом в медицинской практике.

Ключевые слова: Познавательная нагрузка; Взаимодействие компьютера и человека; Принимать решение; ЭКГ; интерпретация; Сегмент.

Диагностические компьютеры превосходят врачей-людей — Рожденный инженером

Университет Кейс Вестерн Резерв выпустил новые тесты, которые показывают, что компьютерные программы превосходят врачей-людей в диагностике распространенных заболеваний.

Новая технология основана на «глубоком обучении» и должна снизить стоимость здравоохранения, одновременно повышая качество и точность ваших диагнозов.


На фото – Анант Мадабхуши

«Алгоритмы диагностической визуализации» были разработаны в Университете Кейс Вестерн Резерв Ф.Алекс Насон Профессор II биомедицинской инженерии Анант Мадабхуши и его команда. В настоящее время технология фокусируется на диагностике сердечной недостаточности и обнаружении различных видов рака.

Мадабхуши считает, что его исследование позволит создать новый набор диагностических инструментов, которые помогут выявлять пациентов с менее агрессивными формами заболеваний, не нуждающихся в агрессивной терапии.

Лаборатория компьютерной визуализации Madabhushi получила почти 10 миллионов долларов от Национального института рака США на создание аналогичных инструментов для анализа цифровых изображений рака молочной железы, головы, легких и шеи, чтобы попытаться лучше идентифицировать пациентов, которые хорошо реагируют на менее агрессивные методы лечения.

Предоставляя [патологу или радиологу] поддержку в принятии решений, мы можем помочь им стать более эффективными. Например, инструменты могут помочь сократить количество времени, затрачиваемого на случаи без явных заболеваний или явно доброкачественных состояний, и вместо этого помочь им сосредоточиться на более сложных случаях. Анант Мадабхуши — профессор биомедицинской инженерии им. Ф. Алекса Нейсона II в инженерной школе Кейс

До сих пор инструменты, продемонстрированные командой, давали исключительно точные результаты.

В одном примере компьютерная система визуализации с точностью 97 % предсказала, у каких пациентов будут проявляться признаки сердечной недостаточности. В то время как два врача-человека, получившие одинаковую информацию, смогли предсказать точность только 74% и 73%.

Чем новые технологии Radiomics и Pathomics превосходят человеческий опыт?

Большим преимуществом компьютеров перед людьми является скорость. Повышенная скорость анализа означает, что машины могут изучать гораздо больший объем информации, чем их коллеги-люди.

Компьютерные программы, разработанные Мадабхуши и его командой, могут регистрировать, считывать и сравнивать сотни слайдов образцов тканей за то же время, что патологоанатом может просматривать один слайд.

Затем алгоритмы могут «обучиться» и каталогизировать форму и текстуру образцов, посмотреть, как они соотносятся со структурой окружающих желез и тканей, чтобы выяснить, насколько опасна медицинская проблема и связанные с ней риски для пациента.

«Глубокое обучение» означает, что программа может затем создавать новые алгоритмы, которые лучше сравнивают и сопоставляют все эти данные.В долгосрочной перспективе команда надеется, что это означает, что система сможет предсказать все, от того, может ли отсканированный узелок быть раковым, до того, насколько агрессивным может быть заболевание.

Оставляет ли это врачей без работы?

Короткая версия нет. Мадабхуши рассматривает эту технологию как инструмент, помогающий патологоанатомам и рентгенологам интерпретировать данные, которые им предоставляются, а также помогающий им принимать более обоснованные решения о лечении.

Я всегда привожу пример Ботсваны, где проживает 2 миллиона человек, и нам известен только один патологоанатом», — сказал он.«Из одного только этого примера видно, что эта технология может помочь одному патологоанатому стать более эффективным и помочь многим другим людям. Анант Мадабхуши — профессор биомедицинской инженерии им. Ф. Алекса Нейсона II в Инженерной школе Кейса

Команда надеется, что в конечном итоге эта технология поможет улучшить жизнь людей, улучшив их диагностику и варианты лечения. Технология до сих пор развивалась быстро, и разумно предположить, что в долгосрочной перспективе она станет обычным явлением.

Услуги

В нашем офисе мы предлагаем комплекс услуг от базовой диагностики, удаление и очистка от вирусов и вредоносных программ, обновление, ремонт и т. д. В отличие от другие сервисные службы, в Human Computer нет НИКОГДА ПОЧАСОВАЯ ОПЛАТА! Верно, без почасовой оплаты оказание услуг. Все наши услуги выполняются быстро и профессионально по фиксированной ставке в зависимости от оказываемой услуги и наши цены указаны заранее, прежде чем вы согласитесь на какие-либо Сервисы.

Некоторые из наших услуг в магазине включают:

  • Удаление вирусов и вредоносных программ
  • Обновления (ОЗУ, жесткий диск, видеокарты, материнские платы, программное обеспечение, и др.)
  • Базовая и расширенная диагностика
  • Восстановление данных
  • Визуализация данных
  • Резервное копирование данных
  • Ремонт ноутбуков (включая ремонт компонентов и разъема питания постоянного тока) замены)
  • Миграция данных (с одного компьютера на другой)
  • Установка программного обеспечения, обновление, диагностика и т. д.

Мы специализируемся на ремонте аппаратного обеспечения ноутбуков, включая неисправный блок питания постоянного тока. разъемы, треснувшие ЖК-дисплеи, замена материнской платы и восстановление данных.

ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: Если вам неудобно отключать компьютер и привозим его в наш офис на ремонт, мы предлагаем самовывоз и доставка.Приедем к вам домой или в офис, отключим ваш компьютер, принесите его в наш офис для обслуживания, а затем доставить его обратно к вам и снова подключить все, когда это законченный. Если вы хотите запланировать самовывоз на месте и доставка звоните: (951) 343-2800

Вот некоторые из наших доступных услуг и их стоимость.

Базовая диагностика и оценка (настольный компьютер)

35 долларов

Включает:

  • Программная диагностика жесткого диска
  • Диагностика памяти
  • Диагностика запуска Windows
  • Функциональная диагностика видеоадаптера
  •  Диагностика функций Windows
  • Оценка памяти и жесткого диска
  • Быстрая очистка (если Windows работает)
  • Проверка системы охлаждения

Базовая диагностика и оценка (ноутбук)

45 долларов

Включает:

  • Программная диагностика жесткого диска
  • Диагностика памяти
  • Диагностика запуска Windows
  • Функциональная диагностика видеоадаптера
  •  Диагностика функций Windows
  • Оценка памяти и жесткого диска
  • Быстрая очистка (если Windows работает)
  • Проверка системы охлаждения

Базовое 12-точечное техническое обслуживание ПК

85 долларов

Включает:

  • Очистка/удаление пыли и мусора внутри корпуса ПК.
  • Чистка и проверка системы охлаждения ПК.
  • Поиск и удаление вирусов, шпионского и рекламного ПО, а также программ, взламывающих браузер.
  • Удаление ненужных файлов, временных файлов и временных интернет-кэшей.
  •  Применение обновлений Windows и исправлений безопасности
  • Проверка надлежащего брандмауэра и антивирусной защиты.
  • Проверка реестра Windows на наличие ошибок.
  • Очистка линз лазера дисководов CD/DVD.
  • Проверка правильности установки драйвера.
  • Оптимизация файлов запуска Windows.
  • Удаление неработающих ярлыков.
  • Базовая аппаратная диагностика.

Комплексное обслуживание ПК

130 долларов США
(плюс дополнительные 2,50 доллара США за диск)

Включает все услуги, предоставляемые в рамках базовой 12-точечной услуги, а также:

  • Резервное копирование данных из папки «Мои документы» на съемный диск (CD/DVD) или второй жесткий диск.
  • Полная аппаратная диагностика.
  • Полное сканирование поверхности жесткого диска (проверка на наличие ошибок на жестком диске)

Базовое удаление вирусов/шпионских/рекламных программ и программ-захватчиков

75 долларов США
(дополнительная плата в размере 15 долларов США за учетную запись пользователя)

ПРИМЕЧАНИЕ. Можно удалять только поддающиеся обнаружению вирусы/шпионские программы.Этот процесс может удалить зараженные файлы с вашего компьютера. Перед использованием любых антивирусных или антишпионских утилит*** рекомендуется сделать резервную копию всех данных.

Установка/восстановление Microsoft Windows (без компакт-диска восстановления OEM)

85 долларов

Включает:

  • Активация продукта Microsoft Windows
  • Установка драйверов устройств (для обеспечения работы аппаратных устройств)
  • Установка обновлений Windows и исправлений безопасности

ПРИМЕЧАНИЕ. НЕ ВКЛЮЧАЕТ КОМПАКТ-ДИСК MICROSOFT WINDOWS ИЛИ ЛИЦЕНЗИЮ

Установка/восстановление Microsoft Windows (с OEM Restore CD)

65 долларов

Включает:

  • Активация продукта Microsoft Windows
  • Установка драйверов устройств (для обеспечения работы аппаратных устройств)
  • Установка обновлений Windows и исправлений безопасности

ПРИМЕЧАНИЕ. НЕ ВКЛЮЧАЕТ КОМПАКТ-ДИСК MICROSOFT WINDOWS ИЛИ ЛИЦЕНЗИЮ

Базовая установка оборудования

35 долларов

Установка одного аппаратного устройства с необходимыми драйверами устройств и базовой конфигурацией.

Базовое восстановление данных
(Восстановление удаленных файлов или файлов из поврежденных файловых систем)

175 долларов

ПРИМЕЧАНИЕ. Для использования этой службы жесткий диск или исходный носитель должны быть доступны через Microsoft Windows.Эта услуга позволяет восстановить файлы, которые могли быть случайно удалены, а также файлы на жестком диске с поврежденной файловой системой. Восстановление данных не гарантируется, и в случае невозможности восстановления данных взимается плата в размере 35 долларов США. Этот процесс может занять от нескольких часов до нескольких дней.

Расширенное восстановление данных
(Восстановление файлов с неисправного диска)

85-200 долларов

ПРИМЕЧАНИЕ. Эта служба может позволить восстановить файлы с поврежденного/неисправного жесткого диска, который в некоторой степени находится в рабочем состоянии.Восстановление данных не гарантируется, и если восстановление данных невозможно, взимается плата в размере 35 долларов США. Этот процесс может занять от нескольких часов до нескольких дней.

Передача данных (Перенос файлов из одного места в другое)

45 долларов

Эта услуга включает перенос файлов данных с одного ПК на другой, с одного жесткого диска на другой, с CD/DVD на жесткий диск и т. д.без использования каких-либо специальных программ для восстановления данных или дополнительного оборудования.

Ремонт/замена разъема питания постоянного тока ноутбука

85 долларов. до 120 долларов.

Эта услуга включала разборку ноутбука и снятие, а затем замену разъема питания постоянного тока на ноутбуках, в которых разъем питания постоянного тока сломан или ослаблен.

Плата за эту услугу представляет собой общую стоимость, включая запчасти, налоги и работу.

Уведомление: За услуги, оказываемые на продуктах Apple/Mac, может взиматься дополнительная плата из-за дополнительных требований к работе и диагностике.

Хотя мы можем решить большинство проблем в нашем офисе, иногда возникают проблемы, требующие обслуживания на месте, по этой причине мы предлагаем обслуживание на месте у вас дома или в офисе за фиксированную плату в размере 85 долларов США в час ( минимум 85 долларов).Обслуживание на месте часто может быть выполнено в тот же день без предварительной записи! Некоторые из наших услуг на месте включают:

  • Самовывоз и доставка на месте
  • Настройка сети
  • Высокоскоростной доступ в Интернет
  • Беспроводная сеть
  • Устранение неполадок сети
  • Диагностика/обслуживание бизнес-компьютеров
  • Текущее обслуживание
  • Настройка сервера и устранение неполадок
  • и многое другое…

Держите свои мыслящие машины, я возьму взаимодействие человека с компьютером в любой день

Трудно обсуждать роль искусственного интеллекта (ИИ) на рабочем месте, пока вы не решите, что такое ИИ.

Некоторые ученые говорят нам — используя много слов — что ИИ — это компьютеры, которые думают, учатся и в конечном итоге действуют как люди, в то время как другие считают, что максимальное взаимодействие между компьютерами и их людьми — например, в вещь для ИИ, которую мы, вероятно, увидим.

Пока вы не решите, на чью сторону этой дихотомии вы попадаете, трудно понять, какой вклад ИИ вносит в бизнес, и если да, то как улучшить его вклад.

Мыслящие машины: реальность или несбыточная мечта?

Наше увлечение идеей машин, которые думают, как люди, уходит корнями в глубь тысячелетий, но только недавно она стала потенциально достижимой. И хотя исследования ИИ открыли некоторые удивительные технологические возможности, они также столкнулись с трясиной в своих попытках: 1) договориться о том, что такое человеческий интеллект; и 2) степень, в которой технология может быть способна воспроизвести ее.

Обществу не нужно решать этот вопрос, чтобы воспользоваться преимуществами технологий (за исключением человеческих) на столе. Поиск машинного человечества может служить как препятствием, так и преимуществом для эффективного и безопасного использования наших постоянно растущих технологических возможностей. Некоторые люди, в том числе Рэй Курцвейл, Илон Маск и Стивен Хокинг, предупреждают, что настоящий ИИ может принести с собой ряд экзистенциальных угроз человечеству, из-за которых его потенциальная ценность может перестать оправдывать риск.

Я считаю, что технологиям не обязательно копировать человеческое мышление, чтобы играть важную и растущую роль, особенно в бизнесе и производстве. Сочетание человеческих и компьютерных ресурсов, представленное взаимодействием человека и компьютера или движением человеко-компьютерного взаимодействия, может на самом деле давать более ценные результаты при меньших затратах и ​​с меньшей уязвимостью перед технологиями, которые мы не до конца понимаем.

И HCI уже здесь, быстро увеличивая свою способность поддерживать все аспекты жизни общества.

Думающие компьютеры против решения проблем? Я возьму последний

HCI фокусируется на решении сложных проблем, оценивая потенциал технологий в решениях и принимая во внимание человеческие компоненты, а не пытаясь устранить потребность в них.

Дистанционное зондирование, например, может помочь здравоохранению расширить диагностические возможности врачей-людей за пределами их физического местонахождения, предлагая помощь лучших специалистов профессии более широкому кругу пациентов и позволяя диагностировать и лечить повсюду, чтобы приблизиться к тому, что доступно только сейчас. в Johns Hopkins, The Mayo Clinic и им подобных.

Рассматривая этот набор проблем, становится очевидным, что более совершенная технология дистанционного зондирования умножит человеческие диагностические ресурсы, уже существующие или разрабатываемые. Нет необходимости решать, можно ли это квалифицировать как ИИ, потому что решения, полученные в результате таких разработок — хотя, возможно, и далеко не похожие на человека, — будут чрезвычайно ценными.

Влияние гиперконвергентной инфраструктуры на бизнес

Виртуальное рабочее место

С тех пор, как существовали предприятия, самые важные вещи делались людьми, работающими вместе и в непосредственной физической близости.Причина этого очевидна: если для решения проблемы требовалось несколько умов, эти умы должны были быть в пределах досягаемости друг друга.

По мере того, как общество и бизнес становились все более сложными, такие устройства, как почта, телеграф и телефон, незначительно ослабили потребность в близости, но только с появлением Интернета потребность в физически совместно расположенных группах значительно уменьшилась.

Сегодня группы всех размеров, с самыми разными целями, работают вместе, даже если их члены широко рассредоточены, иногда никогда не оказываясь в одном здании или даже на одном континенте.

В то время как сторонники чистоты ИИ будут нюхать это продвижение, основанное на гиперконвергентной инфраструктуре, он создал то, что можно рассматривать как виртуальный разум, состоящий из ресурсов, где бы они ни находились, но все они работают так, как будто они вместе.

Те из нас, кто занялся бизнесом до эпохи сетей, электронной почты и широкополосной связи — в моем случае это Bell System в середине 1960-х, — узнают этот новый мир по радикальным изменениям, которые он воплощает, а также по росту и интеграции таких технологий, как 3D-печать и голографическая проекция обещают стать еще более мощными.

Реструктуризация рабочей пирамиды

Каждая организация и каждая задача примерно состоят из ряда взаимосвязанных пирамид, в которых обдумывание, проектирование и планирование происходят в узкой вершине, а более повторяющиеся задачи — ближе к более широкому низу. В автомобильной промышленности, например, проектная группа из 100 инженеров может создавать планы и спецификации, которые определяют работу тысяч производственных рабочих и так далее.

Даже в индивидуальной работе большинство задач включает в себя обдумывание и создание частей, а также механические действия для получения конечного результата.

Рост HCI в течение некоторого времени привел к реструктуризации этих пирамид, больших и малых, с использованием машин для выполнения повторяющихся задач ближе к основанию, что позволило дизайнерам и планировщикам создавать больше продукции за меньшее время с меньшими затратами, часто с меньшим количеством дефектов.

В начале промышленной революции подобные изменения презирались как лишающие людей средств к существованию, но с появлением компьютеров организации поняли, что привлечение машин к выполнению повторяющихся задач может высвободить ресурсы, деньги и людей, чтобы расширить более творческие возможности. функции, улучшая дизайн продукта, расширяя линейку продуктов и часто создавая работу для большего количества людей в придачу.

В середине 1960-х годов, например, компания Western Electric, используя даже элементарные компьютеры, доступные в то время, обнаружила, что она может разделить операции сборки своих консолей АТС таким образом, чтобы вместо громоздких производственных линий целые блоки могли собираться одним рабочим в более низкая стоимость за единицу, большая гибкость для удовлетворения потребностей рынка и меньше брака.

Здесь HCI сделал задачи более логичными, что позволило людям работать более продуктивно.

Хотя некоторые могут считать, что нам далеко до ИИ и, возможно, мы никогда его не увидим, опыт показывает, что мощная — и безобидная — форма ИИ уже существует и оказывает сильное влияние на рабочие места.

Барри является главным консультантом Content Life-cycle Consulting, Inc. В 1993 году он основал и возглавил XSystems Inc, фирму по разработке систем и консалтингу, специализирующуюся на текстовых информационных системах, с промышленными, юридическими/судебными и издательскими клиентами из списка Fortune. 500, некоммерческие организации и государственные учреждения.

умные машины работают лучше, чем люди

До сих пор медицина была престижной и часто чрезвычайно прибыльной карьерой.Но понадобится ли нам в ближайшем будущем столько же врачей, сколько сейчас? Увидим ли мы значительную безработицу в медицине в ближайшее десятилетие?

Доктор Саксон Смит, президент отделения Австралийской медицинской ассоциации в Новом Южном Уэльсе, сказал в отчете в конце прошлого года, что наиболее распространенные вопросы, которые он слышит от врачей-стажеров и студентов-медиков, таковы: «Каково будущее медицины?» и «буду ли я работать?». Ответы, по его словам, продолжают ускользать от него.

Поскольку австралийские, британские и американские университеты продолжают выпускать все больше студентов-медиков, возникает очевидный вопрос: где эти новые врачи будут работать в будущем?

Будет ли увеличена роль медицинских работников из-за старения населения? Или стремление сократить расходы при улучшении результатов может привести к внедрению новых технологий, что, вероятно, сократит количество ролей, которые в настоящее время выполняют врачи?

Снижение затрат

Все правительства, пациенты и врачи во всем мире знают, что расходы на здравоохранение необходимо сократить, если мы хотим лечить больше людей.Некоторые предлагают заставить пациентов платить больше, но как бы мы ни платили за это, ясно, что снижение стоимости — это то, что должно произойти.

Использование медицинских роботов для помощи хирургам-людям становится все более распространенным, но пока они используются для улучшения результатов лечения пациентов, а не для снижения стоимости операции. Экономия средств может прийти позже, когда эта роботизированная технология созреет.

Именно в области медицинской диагностики многие люди видят возможность значительного снижения затрат при одновременном повышении точности за счет использования технологий вместо врачей-людей.

Анализы крови и генетическое тестирование (геномика) уже стали обычным явлением, которые выполняются автоматически и очень экономично с помощью машин. Они анализируют образец крови и автоматически составляют отчет.

Тесты могут быть такими простыми, как определение уровня гемоглобина (счет крови) до тестов на диабет, таких как уровень инсулина или глюкозы. Их также можно использовать для гораздо более сложных тестов, таких как изучение генетического состава человека.

Хорошим примером является Thyrocare Technologies Ltd в Мумбаи, Индия, где каждый вечер проводится более 100 000 диагностических тестов со всей страны, а отчеты доставляются в течение 24 часов после взятия крови у пациента.

Машины против людей

Если машины могут считывать анализы крови, что еще они могут? Хотя многим врачам эта мысль не понравится, любой тест, требующий распознавания образов, в конечном итоге будет выполнен машиной лучше, чем человеком.

При многих заболеваниях требуется гистологическая диагностика, когда врач смотрит на образец крови или ткани, чтобы установить точное заболевание: анализ крови для диагностики инфекции, биопсия кожи, чтобы определить, является ли поражение раком или нет, и ткань образец, взятый хирургом, желающим поставить диагноз.

Все эти примеры, а по сути все патологические диагнозы ставит врач, используя для определения диагноза распознавание образов.

Методы искусственного интеллекта, использующие глубокие нейронные сети, которые являются типом машинного обучения, могут использоваться для обучения этих диагностических машин. Машины быстро учатся, и мы говорим не об одной машине, а о сети машин, глобально связанных через Интернет, использующих свои объединенные данные для дальнейшего улучшения.

Это не произойдет в одночасье — потребуется некоторое время, чтобы научиться, — но однажды обученная машина будет только улучшаться.Со временем должным образом обученная машина будет лучше распознавать образы, чем любой человек.

Патология в настоящее время является делом многомиллионных лабораторий, полагающихся на эффект масштаба. С момента окончания средней школы требуется около 15 лет, чтобы научить патологоанатома действовать самостоятельно. Вероятно, патологоанатому потребуется еще 15 лет, чтобы стать таким же хорошим, каким он когда-либо был.

Через несколько лет они уйдут на пенсию, и все их знания и опыт будут потеряны.Конечно, было бы лучше, если бы эти знания могли быть сохранены и использованы будущими поколениями? Робот-патолог сможет сделать именно это.

Радиология, рентген и не только

Ежегодные расходы Medicare на радиологические исследования составляют более 2 миллиардов австралийских долларов. В отчете за 2013 год было подсчитано, что в период с 2014 по 2015 год в Австралии будет проведено 33 600 000 радиологических исследований. Рентгенолог должен изучить каждый из них и написать отчет.

Рентгенологи уже читают в среднем в семь раз больше исследований в день, чем пять лет назад.Эти отчеты, как и те, что пишут патологоанатомы, основаны на распознавании образов.

В настоящее время многие рентгенологические тесты, проведенные в Австралии, читаются рентгенологами в других странах, например в Великобритании. Вместо того, чтобы эксперт в Австралии вставал с постели в 3 часа ночи, чтобы прочитать сканирование мозга раненого пациента, изображение может быть отправлено в цифровом виде врачу в любом подходящем часовом поясе, и отчет о нем будет получен почти мгновенно.

Что, если бы машины научились читать рентгеновские снимки, работая сначала с рентгенологами-людьми, а в конечном итоге вместо них? Нужны ли нам все еще человеческие рентгенологи? Наверное.Усовершенствованная визуализация, такая как МРТ и КТ, позволит радиологам выполнять некоторые процедуры, которые сейчас выполняют хирурги.

Область диагностической радиологии быстро расширяется. В этой области рентгенологи могут диагностировать и лечить такие состояния, как кровотечение из кровеносных сосудов. Это делается с использованием минимально инвазивных методов, проводя провода через более крупные сосуды, чтобы добраться до точки кровотечения.

Таким образом, рентгенологи могут в конечном итоге выполнять процедуры, которые в настоящее время выполняются сосудистыми и кардиохирургами.Более широкое использование роботизированной хирургии будет означать, что это более вероятно, чем нет.

Диагностика кожных поражений, сыпи или новообразований — это гораздо больше, чем просто осмотр. Но большая часть диагноза основана на распознавании поражения дерматологом (опять же, распознавание образов).

Если диагноз остается неясным, часть ткани (биопсия) отправляется в лабораторию для патологической диагностики. Мы уже установили, что машина может прочитать последнее. Тот же принцип применим и к распознаванию поражения кожи.

После того, как поражение будет распознано и изучено, его можно будет снова распознать. Мобильные телефоны с высококачественными камерами смогут подключаться к глобальной базе данных, которая, как и любая другая база данных с возможностью обучения, будет продолжать улучшаться.

Не если, а когда

Эти изменения не произойдут в одночасье, но они неизбежны. Хотя многие врачи увидят в этих изменениях угрозу, шанс на глобальное благо беспрецедентен.

Рентгеновский снимок, сделанный в экваториальной Африке, может быть прочитан с той же надежностью, что и снимок, сделанный в австралийском центре передового опыта.Инфекционную сыпь можно было загрузить на телефон и сразу же поставить диагноз. Будет спасено много жизней, а стоимость медицинской помощи беднякам мира может быть минимальной и во многих случаях бесплатной.

Чтобы это стало реальностью, потребуются специалисты, работающие с машинами и помогающие им учиться. Поначалу от машин можно попросить выполнить более простые тесты, но постепенно их научат, как люди учатся большинству вещей в жизни.

Медицинская профессия должна воспользоваться этими возможностями для перемен, и наши будущие молодые врачи должны тщательно продумать, где будут лежать медицинские профессии будущего.Почти наверняка ситуация с трудоустройством в медицине через 15 лет будет не такой, как сегодня.

Понимание симбиоза человека и компьютера для искусственного интеллекта

В этой статье мы поговорим об основных областях, в которых люди и технологии ИИ нуждаются в улучшении, и о том, как взаимодействие человека и компьютера уступит место приложениям ИИ.

Профессор Франческа Росси, видный исследователь в области искусственного интеллекта (ИИ) в IBM, считает, что симбиоз человека и компьютера станет для людей лучшим способом использования ИИ в будущем.По словам профессора Росси, в ближайшем будущем ИИ больше всего изменит отрасль здравоохранения.

Уотсон из IBM прославился благодаря викторине Jeopardy! в 2011 году, когда он впервые победил двух самых успешных игроков-людей, а затем снова выиграл в финале между людьми и компьютерами. Первоначально Watson проходил «обучение» на английском языке и был разработан для «обучения» на 9 языках, включая немецкий, корейский, испанский, японский и арабский. Но IBM Watson предназначен не только для развлечения, это «мозг» для сервисов искусственного интеллекта IBM в сфере здравоохранения.Ожидается, что в 2017 году Watson будет косвенно обслуживать 1 миллиард потребителей. Каково глубокое влияние ИИ, такого как IBM Watson, на людей и человечество?

Симбиоз человека и компьютера в сфере здравоохранения

Благодаря развитию алгоритмов глубокого обучения, массовых данных и вычислительных возможностей приложения ИИ получили очень широкое распространение. Почти все отрасли, такие как транспорт, образование, медицинское обслуживание, финансы, производство, юриспруденция, розничная торговля и логистика, либо были, либо будут сильно затронуты ИИ.Революция, которую вызовет ИИ, станет крупнейшей со времен промышленной революции. Для отрасли здравоохранения ИИ может считывать больше данных и информации, чтобы помочь врачам повысить точность принятия решений.

В развивающихся странах, где медицинские условия плохие, ИИ может играть более важную роль в оказании помощи врачам в постановке диагноза в отсутствие информации или данных или в оказании помощи врачам, которые недостаточно обучены, чтобы сделать их более профессиональными. ИИ может помочь исследователям-медикам ускорить исследовательскую работу с помощью моделирования и больших данных, что позволит исследователям делать более точные прогнозы на основе исторических данных.ИИ также можно использовать для улучшения образования в области здравоохранения, а также для помощи врачам в диагностике заболеваний в режиме реального времени.

Профессор Франческа Росси считает, что в будущем симбиоз человека и компьютера станет для людей лучшим способом использования ИИ. Люди и компьютеры обладают своими сильными сторонами и могут дополнять друг друга. В настоящее время медицинские работники обладают лучшей интуицией и суждением по сравнению с ИИ. Этот навык можно использовать для сужения области лечения или диагностики, после чего ИИ может провести углубленное моделирование, чтобы получить наиболее точные результаты.

Компьютеры лучше людей в открытии патентов, статистических рассуждениях и крупномасштабных вычислительных рассуждениях. Объединив человеческую интуицию и компьютерный интеллект, можно значительно улучшить медицинские исследования.

Профессор Франческа Росси привела несколько примеров того, как люди могут принимать более эффективные решения с помощью компьютеров:

Что касается изучения бокового амиотрофического склероза (БАС), врачам необходимо проверить, связаны ли гены с БАС, компьютер случайным образом выявляет отношения между всеми генами и БАС на основе всех данных и информации, предоставленных людьми, и дает рейтинг 10 лучших генов. он считает, что связаны с БАС.После подтверждения доктора восемь генов из десяти генов, выбранных компьютером, оказались действительно связанными с БАС, причем 5 из них были генами, связь которых с БАС ранее была неизвестна людям. Компьютеры могут не только помочь людям обрабатывать данные, но и помочь художникам творить. Увидев архитектора, художественного архитектора Гауди в Барселоне, компьютер понял стиль Гауди и дал предложения по форме, форме и материалу скульптуры. Затем на основе этих предложений художники делали скульптуры в стиле Гауди.

Способности и ограничения ИИ

« ИИ реконструирует почти все отрасли промышленности, », — говорит профессор Шмидхубер, который считает, что каждое предприятие изменится, и все цивилизации изменятся благодаря ИИ.

В настоящее время ИИ может многое, но есть и много того, чего он не может. Одним из них является «здравый смысл», способность рассуждать и принимать решения. Помимо некоторых конкретных регионов и сценариев, способности ИИ к пониманию, восприятию и обучению все еще нуждаются в улучшении.Люди могут наблюдать за миром, просматривая видео для изучения абстрактных понятий. Для одной и той же концепции люди могут идентифицировать и использовать ее в разных сценариях. Вот где системы ИИ не преуспели.

Нам до сих пор не очень ясно, как люди усваивают абстрактные понятия. В настоящее время ученые обучают ИИ на большом количестве искусственно размеченных данных; в то время как людям не нужно использовать так много изображений, чтобы различать собак и кошек. Когда кто-нибудь говорит нам, как выглядят кошка и собака и в чем разница между ними, тогда, каким бы ни было изображение собаки или кошки, мы можем их идентифицировать; ИИ пока не может этого сделать.Чтобы совершить переход от обучения с учителем к обучению без учителя, мы должны сначала понять, как усваиваются абстрактные понятия.

Повышение «прозрачности» систем ИИ

Поскольку обучение компьютеров неотделимо от большого количества данных, текущий метод обучения ИИ использует данные в качестве основного ресурса для принятия решений. В последние годы компании получали пользовательские данные через потребительские сервисы, такие как социальные сети, электронная коммерция и другие смежные вертикальные отрасли.Этот процесс неизбежно приводит к проблемам, связанным с использованием данных, их хранением, владением, конфиденциальностью и обменом. В прошлом году IBM предложила принцип «прозрачности» и выступила за надежное использование данных для обучения систем машинного обучения, а также за использование совместимых данных при обучении. Это связано с тем, что людям необходимо поддерживать контроль над системой, поскольку людям все еще нужно знать, как система обучается.

Стандарты и составы в AI

Хотя разные компании имеют разные бизнес-модели и направления развития, их влияние на общество также различно.Чтобы понять влияние ИИ и разработать лучшие практики приложений ИИ, IBM, Amazon, Google, Facebook, Microsoft и Apple решили совместно создать некоммерческую организацию «Партнерство в области искусственного интеллекта на благо людей и общества» с целью изучения влияния ИИ по вопросам этики (включая конфиденциальность), справедливости, инклюзивности и социальных приложений, а также для предоставления передового опыта решения связанных с этим проблем.

Влияние ИИ на мир необходимо обсудить в междисциплинарной среде.При разработке систем искусственного интеллекта следует внедрить этические принципы, касающиеся таких вопросов, как конфиденциальность данных и политики. Индустрии ИИ необходимо учитывать мнения конечных пользователей, предприятий, университетов, научно-исследовательских институтов, правительств и организаций гражданского общества. Надлежащий контроль также может способствовать надежному развитию индустрии искусственного интеллекта.

Разработчики политики также должны иметь точное и объективное представление о статусе и будущем ИИ, а также понимать возможности, потенциал, ограничения и проблемы ИИ.Правительству необходимо установить интерактивный канал внутри и между промышленностью и академическими кругами, чтобы понять текущее положение отрасли и только после этого приступить к рассмотрению будущих стратегий. На политику не должны влиять спекуляции и чрезмерно оптимистичные ожидания. Вместо этого политика должна быть сформулирована на основе практических исследований, которые направят ИИ в социально полезные направления, такие как приложения в области здравоохранения или изменения климата.

После серии семинаров, проведенных правительством США и экспертами отрасли искусственного интеллекта в октябре прошлого года, Белый дом опубликовал основные отчеты о будущем искусственного интеллекта и влиянии искусственного интеллекта на занятость.Текущая практика правительства США заключается в том, чтобы понять текущую ситуацию, прежде чем формулировать будущие стратегии. Европейский экономический и социальный комитет также выпустил отчет о влиянии ИИ на рынки, производство, потребление и занятость в мае этого года, намереваясь дать рекомендации по политике. В настоящее время Европа и США взяли на себя ведущую роль в надзоре, но они все еще находятся на стадии политических исследований и обсуждения законодательства.

Во всем мире нет единого значения для ИИ.Политические регуляторы должны установить отношения сотрудничества, основанные на различных культурах и различных социальных потребностях. Регуляторная политика для каждой страны не обязательно должна быть одинаковой, но для политиков необходимы международные сравнения.

Как бывший председатель Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту профессор Франческа Росси отметила, что китайские компании, такие как Alibaba, все активнее участвуют в исследованиях ИИ.

Написать ответ

Ваш адрес email не будет опубликован.