Семинары и искусственный интеллект в медицине Серия семинаров проводится уже не первый год, и основное внимание уделяется таким важным темам, как устойчивость к антибиотикам и искусственный интеллект (ИИ) в медицине. На этом занятии подчеркивается важность понимания реалистичных ожиданий в сравнении с маркетинговой шумихой вокруг технологий ИИ. Цель обсуждения - прояснить ошибочные представления о возможностях искусственного интеллекта, в частности о его роли как вспомогательного инструмента, а не замены человеческого опыта.
Определение искусственного интеллекта Искусственный интеллект определяется как технология, имитирующая когнитивные функции человека, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и языковой перевод. Он работает с помощью алгоритмов машинного обучения, которые анализируют данные для получения правил или шаблонов без явного программирования экспертами. Несмотря на то, что маркетологи часто преувеличивают значимость этих систем, заявляя о их всемогуществе, в реальных приложениях гораздо больше нюансов.
Основы машинного обучения Машинное обучение предполагает создание автоматизированных систем, способных извлекать информацию из вводимых данных без ручного установления правил людьми. Существуют два подхода: создание правил под руководством экспертов или обнаружение алгоритмических шаблонов на основе больших наборов данных - оба требуют постоянного обновления из—за развития баз знаний в таких динамичных областях, как здравоохранение.
Роль "Систем поддержки принятия решений" в здравоохранении "Системы поддержки принятия решений" используют вычислительные инструменты, разработанные специально для содействия принятию сложных медицинских решений в условиях неопределенности с использованием либо предопределенных логических структур, либо адаптивных моделей, обученных на основе исторических результатов лечения пациентов, что помогает клиницистам, но не полностью заменяет их суждения.
Проблемы, связанные с секвенированием всего генома Секвенирование всего генома не является абсолютной мерой из-за различий, вносимых различными методологиями и алгоритмами обработки данных. Обработка данных после секвенирования существенно влияет на результаты, требуя стандартизации для минимизации ошибок. Целью данной области является снижение затрат, упрощение процессов и разработка стандартизированных геномных моделей с интеграцией искусственного интеллекта.
Оцифровка микробиологических отчетов Были предприняты усилия по оцифровке микробиологических заключений с использованием нейронных сетей, обученных на основе аннотированных изображений отчетов. Проблемы включали необходимость в обширных наборах данных (более 100 тыс. изображений) и обеспечение компетентности аннотаторов. Автоматизированные системы могут распознавать элементы отчета, но сталкиваются с ограничениями, когда вводимые данные отличаются от условий обучения или не содержат надлежащих аннотаций.
Проблемы с качеством данных при обучении ИИ Разработчики ИИ в сфере здравоохранения сталкиваются с проблемами, связанными с некачественными исходными наборами данных, которые часто помечаются неспециалистами без формализованных критериев. Это подрывает надежность моделей, поскольку здравоохранение требует высоких стандартов точности, в отличие от других отраслей, таких как банковское дело или электронная коммерция, где процветает машинное обучение общего назначения.
Информация о разработке Telegram-бота "AMR Expert" Был создан бот для интерпретации формуляров по микробиологии на основе конкретных макетов, использовавшихся на этапе обучения; однако он не справлялся с различными сценариями реального мира, такими как ротация документов или дополнительные фоновые объекты, отображаемые рядом с формами, что указывает на разрыв между контролируемой средой и практическим применением в различных условиях