Искусственный интеллект вычислит опасные сочетания лекарственных средств

Искусственный интеллект позволит оценить безопасность комбинаций лекарств

Искусственный интеллект может оценить безопасность комбинаций лекарств По словам разработчиков, с помощью Декагона врачам будет легче подбирать правильные комбинации лекарств для лечения сложных заболеваний…

Об умственных способностях расскажет сканирование мозга Тесты IQ скоро останутся в прошлом. Уровень интеллекта человека можно будет узнать с помощью МРТ и искусственного разума. Чтобы узнать уровень интеллекта человека будет достаточно взглянуть на результаты МРТ-сканирования головного мозга.   Сотр…

Bayer задействует искусственный интеллект в разработке лекарств В 2018 году многие фармацевтические компании начали работать с искусственным интеллектом и технологиями машинного обучения для оптимизации процедуры поиска новых потенциально эффективных соединений.

Обратите внимание

Новый метод поможет предсказать эпилептический приступ Сотрудники Сиднейского университета использовали искусственный интеллект и машинное обучение. Ученые создали метод прогнозирования приступов на основе данных электроэнцефалограммы (ЭЭГ).

Искусственный интеллект в медицине: как IT-технологии помогут решить этический вопрос В основе обучения искусственного интеллекта лежат массивы данных. Чем более многочисленными, разнообразными и объективными будут эти данные – тем качественней будет проходить процесс обучения.

Искусственный интеллект может выявить опасное заболевание сердца по ЭКГ Для обучения искусственного интеллекта были использованы данные порядка 50 тысяч пациентов..

Искусственный интеллект займется лечением рака Глава Великобритании Тереза Мэй сегодня должна рассказать нации о том, каким образом искусственный интеллект будет спасать по 22 000 жизней в год от рака. Ожидается, что это произойдет уже к 2033 году. К 2033 году технология искусственного интеллекта…

Искусственный интеллект займется лечением рака Глава Великобритании Тереза Мэй сегодня должна рассказать нации о том, каким образом искусственный интеллект будет спасать по 22 000 жизней в год от рака. Ожидается, что это произойдет уже к 2033 году. К 2033 году технология искусственного интеллекта…

Новый искусственный интеллект обещает полностью заменить стандартные тесты на IQ Ученые разработали систему, определяющую уровень интеллекта по схемам мозговой активности. В процессе сканирования мозга нет необходимости выполнять задания, решать примеры и проходить тесты.

Искусственный интеллект диагностирует болезнь Альцгеймера Искусственный интеллект способен распознать болезнь Альцгеймера на 6 лет раньше всех ныне существующих методов диагностики. Причём точность в данном случае является стопроцентной, как показало небольшое исследование. Новая система искусственного инте…

Искусственный интеллект может выбирать эмбрионы для ЭКО С помощью современных технологий возможно не только выбрать самые жизнеспособные эмбрионы, но даже определить возможный уровень интеллекта будущего ребенка. Австралийские ученые разработали искусственный интеллект, который позволяет оценить жизнеспо…

Важно

Рано или поздно нас всех заменят роботы Вот, к примеру, недавно искусственный интеллект научился предсказывать побочные эффекты лекарственных комбинаций.

Через 20 лет всех нянечек должны заменить роботы Основную нагрузку по уходу за страдающими от старческого слабоумия пациентами возьмут на себя роботы. В Великобритании это должно произойти уже через 20 лет. Власти Великобритании объявили, что через 20 лет роботы и искусственный интеллект займутся у…

Почему нам нужно перестать путать человеческий и машинный интеллект Нам уже привычно слышать такие фразы, как «машинное обучение» и «искусственный интеллект». Мы думаем, что кто-то сумел воспроизвести человеческий ум внутри компьютера. Это, конечно, неправда. Но частично причина, по которой эта идея так распространен…

Искусственный интеллект способен определить характер по глазам Исследователи из Университета Южной Австралии применили метод машинного обучения для создания искусственного интеллекта, который может узнать характер человека по движениям глаз.

Искусственный интеллект научили придумывать нужные лекарства с нуля Изобретенный робот-фармацевт может создать новые препараты без участия человека. Почему это очень важное открытие, читайте в нашем материале. Чтобы разработать новые препараты, фармацевтам приходится проводить множество расчетов, дабы создать химиче…

В России разработан искусственный интеллект для поиска метастазов Российская компания UNIM, портфельная компания ФРИИ и резидент Сколково, разработала нейросеть, которая помогает врачу выявлять метастазы.

В России разработан искусственный интеллект для поиска метастазов Российская компания UNIM, портфельная компания ФРИИ и резидент Сколково, разработала нейросеть, которая помогает врачу выявлять метастазы.

Учёные нашли способ снизить негативные последствия МРТ Выяснить, как уменьшить негативное влияние на организм человека при прохождении МРТ, медикам помог искусственный интеллект. Большую работу проделали учёные США, которые озадачились вопросом снизить отрицательные последствия для пациентов после МРТ. …

Совет

Роботы научились прогнозировать страх у людей Искусственный интеллект научился угадывать, в какой момент человек начинает чувствовать страх. Такой робот был создан учеными из Университета клиники Бальгрист в Цюрихе. Искусственный интеллект проходил обучение на снимках магнитно-резонансной томогр…

Инновации в детском питании – шаг к интеллекту будущего Эксперты вместе с врачами-педиатрами обсудили вызовы, которые стоят перед обществом будущего, подняли вопрос важности баланса искусственного и естественного интеллекта для ответа на эти вызовы, а также разобрались, какие инновации в детском питании м…

Искусственный интеллект в раннем определении рака кожи Ученым из Университета Ватерлоо и Научно-исследовательского института Саннибрука удалось создать технологии, с помощью которых можно обнаружить первые стадии рака кожи. Речь идет об ИИ – искусственном интеллекте. Специалисты смогут воспользоваться эт…

Умный сетоскоп поможет обнаружить воспаление легких Исследователи заново изобрели стетоскоп, а вернее усовершенствовали его. Этот инструмент, снабженный искусственным интеллектом, теперь способен распознавать пневмонию за счёт более внимательного прослушивания дыхания человека. Усовершенствованный за …

Новое мобильное приложение позволит моментально определить низкий уровень гемоглобина Для этого искусственному интеллекту достаточно проанализировать цвет…

Илон Маск заявил об опасности искусственного интеллекта Мир ожидает появление «бессмертного диктатора», созданного искусственным разумом, заявил глава SpaceX и Tesla Илон Маск в документальном фильме «Доверяешь ли ты этому компьютеру». 

Появились новые методы диагностики диабета Канадские ученые разработали технологию, которая сможет определять уровень сахара в крови без уколов. Искусственный интеллект будет обрабатывать информацию о состоянии пациента, собранную с помощью радиоволн.

Появились новые методы диагностики диабета Канадские ученые разработали технологию, которая сможет определять уровень сахара в крови без уколов. Искусственный интеллект будет обрабатывать информацию о состоянии пациента, собранную с помощью радиоволн.

Обратите внимание

Илон Маск заявил об опасности искусственного интеллекта Мир ожидает появление «бессмертного диктатора», созданного искусственным разумом, заявил глава SpaceX и Tesla Илон Маск в документальном фильме «Доверяешь ли ты этому компьютеру». Бизнесмен уверен, что активное развитие искусствен…

В Нидерландах разрабатывают виртуального доктора, помогающего при сердечно-сосудистых заболеваниях Медицинский центр при Маастрихтском университете значительно продвинулся в разработке системы искусственного интеллекта под названием “Молли”, которая может самостоятельно ставить диагнозы и выписывать лекарства пациентам с заболеваниями се…

Искусственный интеллект определит наличие анемии по цвету ногтей Ученые из Атланты разработали новое приложение, позволяющее моментально определить слишком низкий уровень гемоглобина, для этого надо будет только сфотографировать ногти.

Кожа вокруг глаз выдает настоящий возраст Эксперимент с искусственным интеллектом показал, что кожа вокруг глаз выдает настоящий возраст человека – именно по оценка ее состояния программа точнее всего определяла возраст людей, показываемых ей. Этот алгоритм называется PhotoAgeClock, его разр…

Кожа вокруг глаз выдает настоящий возраст Эксперимент с искусственным интеллектом показал, что кожа вокруг глаз выдает настоящий возраст человека – именно по оценка ее состояния программа точнее всего определяла возраст людей, показываемых ей. Этот алгоритм называется PhotoAgeClock, его разр…

В России разработан искусственный интеллект для поиска метастазов Нейросеть создана на базе анализа более 60 терабайт диагностических данных, в ее обучении принимали участие десятки врачей-патоморфологов.

Появились новые методы диагностики диабета Радиоволны определяют уровень глюкозы. Канадские ученые разработали технологию, которая сможет определять уровень сахара в крови без уколов. Искусственный интеллект будет обрабатывать информацию о состоянии пациента, собранную с помощью радиоволн…

Появились новые методы диагностики диабета Канадские ученые разработали технологию, которая сможет определять уровень сахара в крови без уколов. Искусственный интеллект будет обрабатывать информацию о состоянии пациента, собранную с помощью радиоволн. Диабетики смогут обойтись без ежеднев…

Источник: http://momat.ru/93939/

Искусственный интеллект в медицине: перспективы и основные проблемы | Блог Medical Note о здоровье и цифровой медицине

Медицина, ранее ориентированная на лечение острых заболеваний, сегодня уделяет все больше внимания хроническим недугам — ожирению, депрессии, диабету.

Выявление сердечной недостаточности, аутоиммунных расстройств и онкологических заболеваний на ранних этапах спасает жизни многим пациентам, но усложняет задачу врачам.

Скачать бесплатное приложение

Даже гениям медицины, обладающим профессиональными интуицией и опытом, не так просто принять верное решение, ведь с каждым часом объемы медицинских данных стремительно растут.

Чтобы быстро решить задачу, медикам нужно задействовать, помимо собственного, еще один интеллект — искусственный.

Что же такое искусственный интеллект?

Под искусственным интеллектом (ИИ) специалисты подразумевают способность машины имитировать рациональное поведение человека. Машина должна воспринимать изменяющуюся информацию и принимать оптимальные решения.

К началу XXI века применение в медицине нашли две концепции ИИ — экспертные системы и нейронные сети.

Как работают экспертные системы

Экспертные системы начали разрабатывать еще в 70-ые годы XX века. Ключевой частью экспертной системы является база знаний — совокупность сведений о предмете и набор инструкций, применимый к фактам.

Факты в базе знаний экспертной системы описывают постоянные явления в конкретной предметной области. Например: «У здорового человека две ноги».

Важно

В процессе работы система получает информацию о конкретной задаче: «У пациента А одна нога», которые сохраняет в рабочей памяти. Рабочая память обращается к базе для вынесения вердикта: «Пациент А болен».

Создание экспертных систем требует огромных ресурсов. Чтобы получить хорошую экспертную систему, нужны эксперты в области, инженеры по знаниям, программисты. Базу знаний необходимо не только создавать, но и постоянно пополнять.

Как работают нейронные сети

В настоящее время концепция экспертных систем переживает серьезный кризис. Благодаря способности учиться рынок ИИ завоевали нейронные сети (НС).

Механизм работы НС основан на принципе биологических нейронных сетей. В компьютерном виде НС представляют граф с тремя или более слоями нейронов, соединенных в слоях тем или иным образом. У соединений есть веса, играющие важную роль в обучении НС.

Во время обучения на входные нейроны подаются данные. В дальнейшем данные обрабатываются нейронами на внутреннем слое, и на выходных нейронах получаются определенные новые значения.

Если полученные значения не устраивают исследователей, они меняют вес соединений в нейронной сети и заново ее учат. Чем больше данных получает НС, тем более достоверный ответ на запрос она выдает.

К примеру, на наш запрос к системе: «Болит голова, озноб и высокая температура» НС, проанализировав медицинские карточки тысяч пациентов, может выдать ответ: «С высокой долей вероятности у Вас грипп».

Важно отметить, что знаниями о том, что такое температура, озноб, грипп, сеть не обладает. Она лишь находит связи между симптомами и заключениями врача в выборке данных и ранжирует эти взаимосвязи по их весу.

Главное отличие ИИ от обычных компьютерных программ

В отличие от привычных компьютерных программ, при создании ИИ программисту не нужно знать всех зависимостей между входными данными и результатом. Там, где человеком уже созданы математические модели например, для статистической обработки медицинских карт ИИ не требуется.

Работа ИИ заключается в обучении на массиве достоверных данных и в поиске тех формул и зависимостей, которые не определяются человеком.

На что способен медицинский искусственный интеллект

Практики и опыта врача может не хватать для верной диагностики заболевания. Обладающая доступом к научной литературе и миллионам историй болезней нейронная сеть может быстро классифицировать случай, соотнести его с похожими и сформулировать предложения по плану лечения.

На сегодняшнем этапе развития технологий ИИ не может решать сложные задачи, непосильные для врача: например, создавать фантастические приборы, самостоятельно сканирующие человека и назначающие эффективное лечение.

Интеллектуальные решения для врачей

Сейчас ИИ решают относительно простые задачи: например, дают заключение, присутствует ли инородное тело или патология на рентгенологическом снимке, и имеются ли раковые клетки в цитологическом материале. При этом точность оценок медицинских данных — МРТ, снимков УЗИ, маммограм — уже превышает 90%.

Диагностическая точность ИИ превышает 90%

Проект IBM: Watson

Самым известным примером внедрения ИИ в медицинской диагностике стала система IBM Watson. Это суперкомпьютер, который умеет отвечать на вопросы, сформулированные на языке обывателя, а не на языке программирования.

В 2015 году корпорация IBM даже создала отдельное подразделение — IBM Watson Health, которое занимается внедрением технологии ИИ в здравоохранении.

У компьютера Watson есть доступ к различным источникам данных: энциклопедиям, базам научных статей, антологиям знаний. Благодаря огромным вычислительным мощностям, IBM Watson смог проанализировать 30 миллиардов медицинских снимков и 50 миллионов анонимных электронных медицинских карт.

Совет

Первоначально IBM обучали и применяли ИИ в онкологии. Однако недавно разработчики IBM Watson начали сотрудничать с Американской кардиологической ассоциацией.

Читайте также:  Светофоры новосибирска теперь управляются искусственным интеллектом

Теперь по данным изображения УЗИ когнитивная платформа будет искать признаки стеноза аортального сердечного клапана (очень распространенного типа порока сердца).

Технологии Watson Health доступны через облачную платформу Watson Health Cloud. Она предназначена для врачей, исследователей, страховых агентов и медицинских компаний.

Источник: https://blog.mednote.life/articles/technology/iskusstvennyy-intellekt-v-medicine

Искусственный интеллект будет изобретать лекарства в десятки раз быстрее людей

Чтобы создать новое лекарство, сегодня ученым приходится испытывать десятки тысяч компонентов, чтобы понять, как они взаимодействуют между собой. И это еще не самая сложная часть.

После того как определенное вещество находят эффективным против заболевания, ему предстоит пройти еще три разных фазы клинических испытаний и получить одобрение регулирующих органов.

По оценкам, в среднем, чтобы один новый препарат поступил на рынок, нужно 1000 человек, 12-15 лет и около 1,6 миллиарда долларов. Вроде бы должен быть способ получше — и он, как считают, появился.

На прошлой неделе ученые опубликовали работу, в которой подробно описывается система искусственного интеллекта, созданная для помощи в поиске новых препаратов.

Она должна значительно скостить объем времени и денег, затрачиваемых в этом процессе.

Система называется AtomNet и создал ее стартап из Сан-Франциско под названием AtomWise.

Технология направлена на рационализацию начального этапа открытия лекарств, который включает в себя взаимодействия различных молекул между собой, в частности, ученым необходимо определить, какие молекулы будут связываться и насколько сильно. Они используют метод проб и ошибок, перебирая десятки тысяч компонентов, как природных, так и синтетических.

AtomNet сокращает этот процесс, используя методы глубокого обучения для прогнозирования, как будут вести себя молекулы и насколько вероятно, что они образуют связи. Программное обеспечение обучается молекулярному взаимодействию, распознавая паттерны, подобно тому как ИИ учится распознавать изображения.

Обратите внимание

Помните трехмерные модельки атомов, которые многие делают в средней школе из пены и трубок, чтобы представить связи между протонами, нейтронами и электронами? AtomNet использует аналогичные трехмерные модели молекул, включая данные об их структуре, чтобы предсказать их биологическую активность.

Как говорит главный операционный директор AtomWise Александр Леви, «можно взять взаимодействие между препаратом и большой биологической системой и разложить его на меньшие интерактивные группы. Если изучить достаточно исторических примеров молекул, можно довольно быстро сделать точные прогнозы».

«Быстро» может быть даже преуменьшением. Как сообщается, AtomNet может прошерстить миллион соединений за день. Применяя современные методы, на это ушли бы месяцы.

AtomNet не может изобрести новый препарат или даже сказать наверняка, будет ли комбинация двух молекул эффективным лекарством.

Но зато он может предсказать, насколько вероятно определенное соединение сработает против определенной болезни.

Ученые используют эти прогнозы, чтобы сузить тысячи вариантов до десятков, сосредоточить свое тестирование там, где положительные результаты будут наиболее вероятными.

Это программное обеспечение уже зарекомендовало себя, помогая создать новые препараты для лечения Эбола и рассеянного склероза. Последний препарат был лицензирован британской фармацевтической компанией, а препарат против Эбола был представлен в рецензируемый журнал для дополнительного анализа.

Хотя AtomNet является многообещающей технологией, которая ускорит открытие новых препаратов, стоит отметить, что будущее медицины также движется в сторону проактивного, а не реактивного подхода; вместо того чтобы изобретать препараты просто для лечения больных людей, внимание смещается к тщательному отслеживанию состояния здоровья и принятию необходимых шагов, которые не дадут нам заболеть в первую очередь.

В прошлом году фонд Цукербергов передал 3 миллиарда долларов на поиск «лекарства от всех болезней». Это амбициозная и несколько донкихотская цель, которая тем не менее заслуживает уважения.

Важно

В другом примере движения в сторону упреждающего здравоохранения фонд XPRIZE недавно присудил 2,5 миллиона долларов устройству, предназначенному для облегчения диагностики на дому и личного мониторинга состояния здоровья.

Проактивная технология здравоохранения, вероятно, будет развиваться и расти в популярности.

Но это не значит, что реактивная медицинская помощь останется на месте. Через пятьдесят или сто лет люди все равно будут болеть и нуждаться в лекарстве, которое их излечит. AtomNet — первое в своем роде программное обеспечение. Но очень скоро будут и другие методы применения искусственного интеллекта на этой стезе.

Источник: https://alev.biz/news/science-news/ai/iskusstvennyj-intellekt-budet-izobretat-lekarstva-v-desyatki-raz-bystree-lyudej/

Опасные сочетание лекарственных препаратов и продуктов питания

Когда мы заболеваем и начинаем принимать лекарственные препараты, прописанные врачом, мы не прекращаем кушать и пить. При этом мало кто изменяет свой привычный рацион питания, а вот сочетание определенных препаратов с некоторой пищей может ухудшить или по

Когда мы заболеваем и начинаем принимать лекарственные препараты, прописанные врачом, мы не прекращаем кушать и пить. При этом мало кто изменяет свой привычный рацион питания, а вот сочетание определенных препаратов с некоторой пищей может ухудшить или полностью нейтрализовать лечебное действие.

Так же и наоборот – правильное питание может выступить в роли дополнительного лечебного фактора, улучшающего эффект лекарственных препаратов и облегчающего процесс выздоровления.
Что прописали?

Антибиотики (биомицин, тетрациклин и т.д.) являются одними из наиболее «конфликтных» препаратов.

Из меню нужно исключить молоко, а также молочную продукцию, так как они почти полностью нейтрализуют оказываемое антибиотиками действие. Необходимо отказаться и от алкоголя. Кушайте побольше фруктов, овощей и зелени.

Временно откажитесь от кислой пищи – фруктов, газировок, соков, сухого вина и любых блюд, для приготовления которых используют уксус.

Антидепрессанты (эти препараты содержат в своем составе ингибиторы моноаминоксидазы), поэтому с ними лучше не сочетать выдержанные сыры, сыры с плесенью, квашеную капусту, соевый соус, говяжью и куриную печень, вяленую рыбу и мясо, йогурты, инжир, изюм и сметану. Все перечисленные продукты содержат тирамин, который при сочетании с ингибиторами моноаминоксидазы способен резко повышать артериальное давление.
На заметку: принимая антидепрессанты, нужно категорически отказаться от алкоголя, особенно красного вина.

Антикоагулянты (разжижают кровь) нельзя совмещать с клюквенным соком, морсом и самой клюквой. Такое сочетание может вызвать внутреннее кровотечение.

Совет

Аспирин. Принимая его, кушайте блюда с небольшим содержанием белков, жиров и углеводов, иначе эффект от лекарства может уменьшиться вдвое.

Откажитесь от цитрусовых соков, так как вместе с аспирином они провоцируют сильное раздражение слизистой желудка.

На заметку: никогда не запивайте аспирин молоком (есть мнение, что такой способ предохраняет слизистую желудка), так как оно полностью нейтрализует лекарство, и препарат попросту не работает.

Болеутоляющие препараты (пирамидон, амидопирин и другие) не рекомендуется сочетать с копченостями, так как они сводят на нет все полезное действие.

Гормональные препараты. Они оказывают воздействие на вещественный обмен, поэтому для предотвращения осложнений надо кушать творог и прочие молочные продукты, а также курагу, рыбу, изюм, ягоды и тыкву (эти продукты содержат много белков, солей калия и витаминов).

Железосодержащие лекарственные препараты. Принимая их, откажитесь от кофе, чая, мучного и сладкого, молочных продуктов и орехов. Все эти продукты затрудняют усвоение железа в организме.

Клофелин (снижает артериальное давление) нельзя сочетать с алкоголем. Алкогольные напитки нейтрализуют оказываемый препаратом эффект, что может вызвать резкий скачок давления.
На заметку: приняв клофелин вместе с алкоголем, можно потерять сознание (этим эффектом пользуются некоторые мошенники, о которых вы наверняка знаете из криминальных хроник и кинофильмов).

Мочегонные препараты. Они способствуют выведению калия из организма. Для восполнения его запасов нужно есть зеленый горошек, щавель, шпинат, курагу, свеклу, репчатый лук, картофель, яблоки и морковь.

На заметку: мочегонные средства не следует сочетать с лакрицей – корнем солодки (экстракт солодки содержат отхаркивающие микстуры, «аптечные» леденцы, а отвар корня применяют в качестве слабительного и мочегонного средства). Содержащиеся в корне солодки вещества блокируют в организме инактивацию глюкокортикоидов и минералкортикоидов.

Также, сочетаясь с мочегонными средствами, корень солодки вызывает усиленное выведение жидкости (может стать причиной обезвоживания) и калия (могут разрушаться мышцы).

Обратите внимание

Противоревматоидные препараты. Эти средства весьма агрессивно влияют на слизистую желудочно-кишечного тракта. Придерживайтесь строгой диеты при приеме таких препаратов: откажитесь от сырых овощей и фруктов, жаренИдея как правильно составить домашнюю аптечку.
Необходимый минимум лекарств.

Следует помнить, что домашняя аптечка предназначена для оказания первой доврачебной помощи, а не для самолечения.
Хранить аптечку лучше в недосягаемом для детей и одновременно легко доступном для взрослых месте.
Каждое лекарство должно быть узнаваемо и содержаться в «родной» упаковке.

Вкладыши-инструкции лучше хранить вместе с лекарствами, так как в них указаны дозировки лекарства и показания к применению.

Раз в полгода необходимо проводить ревизию всех лекарств, пополнять запасы нужных, выбрасывать просроченные.

Если в доме есть малыш, необходимо покупать сразу две группы лекарств — для детей и для взрослых.

Кроме лекарств, в домашней аптечке должны быть номера экстренных телефонов, например, телефон участкового педиатра или круглосуточной медицинской помощи для детей.

Домашняя аптечка составляется постепенно, лекарства покупаются по мере необходимости, поэтому ваша индивидуальная домашняя аптечка может быть в разы меньше (или больше), чем стандартный набор, который мы приводим ниже.

Болеутоляющие

Жаропонижающие

Обеззараживающие средства (Йод, зеленка, перекись водорода, йоддицирин)

Перевязочные материалы – Бинты, вата и пластыри.

Сорбенты – Чтобы предупредить серьезную интоксикацию, всегда держите под рукой активированный уголь или полисорб.

Ферменты – препараты, способствующие пищеварению. Они помогают расщеплять сложные компоненты пищи до более простых усвояемых веществ.

Противодиарейные средства – Держите в вашей аптечке лоперамид и препараты восстанавливающие микрофлору кишечника.

Успокоительные средства – На выручку придут валериановые капли, настойки пустырника, мелиссы, хмеля, боярышника. Эти же препараты прекрасно помогут при бессоннице.

Важно

Сердечные средства – Сердечный спазм может случиться даже у абсолютно здорового человека, поэтому держите дома валидол, корвалол, нитроглицерин.

Иммуномодуляторы – Осенью, зимой и весной они более востребованы. Для профилактики заболеваний всегда держите в аптечке настойку лимонника, женьшеня, эхинацеи.

Антигистаминные препараты – Для предотвращения или устранения симптомов аллергии: пищевой респираторной. контактной, при укусах насекомых.
Средства, ускоряющие заживление – Ожоги, царапины, ссадины, трещинки – воспользуйтесь «Спасателем», облепиховым маслом, настойкой подорожника, мазью Вишневского. Они ускорят

После того, как аптечку составили, необходимо составить список, где следует указать название лекарства, срок его годности, дозы для приема и болезни, которые они лечат. Таким образом не только вы, но и ваши близкие, сможете уверенно воспользоваться аптечкой в чрезвычайной ситуации.

Источник: https://econet.ru/articles/10553-opasnye-sochetanie-lekarstvennyh-preparatov-i-produktov-pitaniya

Что умеют системы ИИ в медицине?

Современные системы искусственного интеллекта уже помогают врачам лечить пациентов. Например, компания HeartFlow, используя снимки КТ, компьютерное моделирование потоков крови и алгоритмы глубокого обучения, умеет строить 3D-карту сердца.

Это дает докторам возможность точнее и быстрее диагностировать сердечные заболевания, снижая число необходимых инвазивных процедур на 80%. Однако ИИ находит применение и в областях, напрямую не связанных с лечением больного, но все равно влияющих на качество медицинского обслуживания.

Об этих, в какой-то степени вспомогательных, но по-прежнему важных задачах, мы сегодня и хотим поговорить.

Системы искусственного интеллекта и машинное обучение могут помочь не только в постановке диагноза.

Например, в конце мая Клиника Университетского колледжа Лондона в Блумсбери (UCLH) объявила, что будет использовать системы ИИ для определения пациентов, которым действительно нужна неотложная медицинская помощь.

Когда в приемный покой поступает пациент, жалующийся на боль, медперсонал выполнят стандартные процедуры — берет кровь на анализ, собирает анамнез, при необходимости делает рентген. Как отмечают в поликлинике, в 80% случаев у пациентов нет ничего серьезного — им выписывают лекарства и отпускают домой.

Система искусственного интеллекта позволит быстрее выявлять те самые 20%, которым действительно требуется неотложная помощь. Генеральный директор UCLH в интервью Guardian рассказал, что ПО будет устанавливать пациенту приоритет, оценивая опасность озвученных им симптомов. Например, боль в области живота может означать аппендицит или заболевание почек, поэтому такой человек будет «двигаться» в сторону головы очереди.

Читайте также:  В россии проводятся исследования по разработке оружия с искусственным интеллектом

Алгоритмы машинного обучения также способны помочь и с маршрутизацией пациентов и докторов.

Например, исследователь и консультант-невролог в Национальном госпитале неврологии и нейрохирургии Великобритании Парашкев Начев (Parashkev Nachev) разработал алгоритм машинного обучения, который анализирует информацию о записях на прием в поликлинику и оценивает вероятность того, что пациент по тем или иным причинам пропустит сеанс МРТ-сканирования. Его система учитывает такие параметры, как возраст человека, его адрес и расстояние до клиники, погодные условия. Пока ученому удалось достичь точности в 85%. Это помогает оперативно перераспределять время записи.

А в той же UCLH система искусственного интеллекта, которую разрабатывают ученые из Института им.

Совет

Алана Тьюринга, будет отслеживать, как доктора и пациенты «перемещаются» по госпиталю — какие задачи выполняют, на какие процедуры ходят.

Это поможет определять потенциальные «бутылочные горлышки» в организации работы поликлиники — ситуации или места, где потенциально возможны очереди или дефицит оборудования.

Практики лечения, которым следуют врачи, имеют свойство устаревать. Появляются новые методологии, новые исследования и препараты. Еще в 2004 году исследователи изучили содержание 341 медицинского журнала и установили, что в сумме количество ежемесячных публикаций превышало 7 тысяч. В идеале врачу необходимо постоянно поддерживать уровень предметных знаний, быть в курсе современных практик лечения — однако изучать весь корпус публикаций, которые регулярно выходят в тематических журналах, практически невозможно — даже если речь идет об узком специалисте.

Помочь в этой ситуации способны технологии искусственного интеллекта в комбинации с поисковыми системами. Подобное решение разработали ученые из американского исследовательского центра RAND, занимающегося методами анализа стратегических проблем. Они научили систему искать в огромных объемах информации ключевые слова и термины, имеющие отношение к теме запроса.

Во время тестов этой темой были данные о подагре, низкой плотности костных тканей и остеоартрозе коленного сустава. Алгоритм сумел сократить количество актуальных статей, представляющих интерес для докторов, на 67–83%.

По словам разработчиков, система пропустила лишь две статьи, которые были бы отобраны людьми, но ни одна из них не содержала критически важной информации. Точность работы алгоритма машинного обучения составила 96%.

Опыт работы фармацевтических компаний показывает, что с момента начала доклинических испытаний до утверждения препарата и лечения пациентов проходит примерно 12 лет. При этом всего 0,1% «препаратов-кандидатов» попадают на клинические тесты. Одобрение получают 20% из них.

Помочь разрешить эту ситуацию и ускорить выход новых лекарств способны системы искусственного интеллекта. Машинное обучение и системы ИИ находят применение на ранних этапах разработки медицинских препаратов.

Пример — решение компании AtomWise из Сан-Франциско. Их система называется AtomNet. Она использует методы глубокого обучения, чтобы спрогнозировать, как поведут себя молекулы и с какой вероятностью они будут образовывать необходимые связи.

Во время обучения разработчики AtomNet «скормили» системе искусственного интеллекта данные о результатах нескольких миллионов уже известных взаимодействий молекул. На основе этих взаимодействий система научилась предсказывать взаимодействия, которые еще не происходили.

ПО уже помогло создать препараты для лечения Эболы.

Источник: https://habr.com/company/docplus/blog/416347/

Опасные сочетания лекарств: запретные комбинации таблеток

Многие люди привыкли принимать лекарства самостоятельно, без должного контроля врача.

Но стоит знать, что сочетание некоторых таблеток или растворов, которыми лечат простуду, кашель или аллергию, с препаратами, необходимыми для базовой терапии целого ряда серьезных болезней, может формировать опасные комбинации, проявляющие взаимные токсические эффекты, побочные действия и осложнения. О них знают далеко не все пациенты, и врачи зачастую забывают предупредить их о том, что любое заболевание на фоне имеющейся хронической патологии — это повод для обращения к специалисту и подбора безопасных препаратов, которые будут и эффективны, и не сформируют негативных комбинаций с другими лекарствами. Некоторые из сочетаний могут не только представлять опасность для здоровья, но даже угрожают жизни.

Препараты против аллергии и лечение кашля

Сезонная или круглогодичная аллергия зачастую требует приема антигистаминных препаратов. Если на фоне нее возникают ОРВИ с кашлем и насморком, многие люди принимают средства от кашля, не задумываясь об опасности.

Большая часть противокашлевых препаратов и лекарства от аллергии, продающиеся без рецепта, в своем составе содержат аналогичные действующие вещества. Поэтому совместный прием сразу двух однонаправленных соединений приводит к формированию токсических доз действующего вещества в организме.

Обратите внимание

Нередко подобные комбинации усиливают седативный эффект, который опасен для людей, занятых потенциально опасными видами деятельности — работа на высоте, управление автомобилем и другим транспортом, контроль за аппаратурой, где нужна высокая скорость реакций.

Если принимать совместно препараты, которыми лечится аллергия, и средства от кашля, могут нарушаться сон и аппетит, возникает сильная вялость и сонливость днем.

Антидепрессанты в комбинации с обезболивающими таблетками

Многие люди, страдающие от депрессии, периодически жалуются на различные виды боли, возникающие в силу внешних влияний. Зачастую для облегчения боли в обычных условиях применяют обезболивающие лекарства, но на фоне лечения антидепрессантами прием этих средств не рекомендован.

При назначении средств, относящихся к группе селективных ингибиторов обратного захвата серотонина (СИОЗС), прием лекарств класса НПВС (они обладают жаропонижающим и достаточно активным обезболивающим действием) может грозить кровотечением в области пищевода и стенок желудка.

Риск подобных осложнений при комбинации этих лекарств между собой повышается в 6-7 раз.

Помимо этого, совместно принятые лекарства от депрессии и обезболивающие могут проявлять неприятные побочные эффекты — ощущение тревожности, учащение сердцебиения и одышку, повышение температуры.

Прием антикоагулянтов в сочетании с аспирином

Антикоагулянты применяют в большинстве стран по рецепту врача, используя их в лечении и профилактике болезней, связанных с высоким риском тромбообразования в сосудах.

На фоне простуды, головной боли и лихорадки многие пациенты традиционно используют ацетилсалициловую кислоту (Аспирин). Но в отношении крови Аспирин обладает еще и антиагрегантным эффектом, он приводит к разжижению крови и снижению ее свертываемости.

На фоне приема антикоагулянтов такое сочетание может грозить кровотечениями — как внешними, так и внутренними.

Препараты против простуды в сочетании с ингибиторами МАО

Лекарства, относящиеся к группе ингибиторов моноаминооксидазы (МАО), зачастую назначаются для лечения депрессии, либо в терапии паркинсонизма. Если возникает простуда, пациенты нередко применяют внутрь или местно капли от насморка, содержащие в составе псевдоэфедрин или эфедрин, а также кофеин, ацетилсалициловую кислоту или препараты парацетамола.

Если при простуде одновременно принимать ингибиторы МАО с сосудосуживающими или нестероидными противовоспалительными таблетками, это может грозить развитием гипертонического криза, который трудно купируется и может привести к гибели пациента. Поэтому простуда на фоне приема ингибиторов МАО должна лечиться только теми препаратами, которые рекомендует врач.

Болезни почек и сердца: неудачные комбинации препаратов

При лечении болезней сердца могут применять сердечные гликозиды. Сочетание их приема с мочегонными средствами может угрожать развитием смертельно опасных аритмий. Опасны комбинации такого препарата, как дигоксин, с фуросемидом, особенно если при болезни наблюдаются высокое давление и отеки.

Связано это с тем, что при таком сочетании препаратов активизируются потери калия с мочой. Замена мочегонного средства на препараты калийсберегающего ряда проблемы не решает.

Лекарства с мочегонным эффектом приводят к задержке в выведении дигоксина из организма с формированием его токсических концентраций.

Важно

Опасен на фоне болезни сердца и гипертензии прием Виагры, она может провоцировать в начальном этапе своего действия гипертонические кризы (резкое и значительное повышение давления).

Если же мужчина на фоне приема лекарства применяет еще и нитраты, риск возрастает в несколько раз. Нитраты (особенно нитроглицерин) применимы при ишемической болезни сердца, в том числе и как средство первой помощи.

Их совместный прием может грозить острой сердечно-сосудистой недостаточностью и гибелью.

Нередко при лечении артериальной гипертензии врач применяет таблетки, относящиеся к группе ингибиторов АПФ (ангиотензинпревращающего фермента) или группу лекарств — блокаторов рецепторов к ангиотензину-2 (БРкА). Совместно с ними запрещены к приему таблетки, относящиеся к антибиотикам: это триметаприм в комбинации с сульфаметоксазолом.

Подобные комбинации будут опасными для пациентов, страдающих сердечными патологиями. Препараты группы БРкА и ингибиторы АПФ применяются в лечении гипертензии, при терапии ишемической болезни сердца, и зачастую их прием длительный.

Поэтому любые таблетки, которые необходимы для приема в случае инфекций или иных состояний, нужно обсуждать с врачом.

Источник: https://MedAboutMe.ru/zdorove/publikacii/stati/sovety_vracha/opasnye_sochetaniya_lekarstv_zapretnye_kombinatsii_tabletok/

Искусственный интеллект в медицине

Искусственный интеллект спешит на помощь.

Искусственный интеллект в тренде. Он уже рисует картины, водит автомобиль и отвечает на звонки в организациях.

Всё шире применяется он и в медицине, причём показывает высокую эффективность. И покажет ещё бо́льшую, если привлечь простых людей к сбору данных и изменить законодательство.

Правда, некоторые связанные с его внедрением проблемы в рамках текущей мировой политэкономической ситуации кажутся неразрешимыми.

Медицина, ориентировавшаяся ранее, в основном, на лечение острых заболеваний, теперь больше внимания уделяет недугам хроническим, многие из которых не так давно и болезнями не считались. Врачи сталкиваются с необходимостью лечить ожирение, депрессии, болезни пожилого возраста.

Совет

Диабет, сердечная недостаточность, аутоиммунные расстройства всё чаще диагностируются вне фазы обострения, на самых ранних стадиях, причём речь всё чаще идёт не только о поддерживающей терапии, но о возможности полностью излечить, исправить эти системные сбои организма.

Развивается превентивная медицина, позволяющая распознать предрасположенность к определённым типам заболеваний ещё до их проявления и принять меры. Быстро растут объёмы медицинских данных, и мы начинаем понимать, что от скорости и качества их анализа зависят наше здоровье и качество жизни.

И что всё это — работа для искусственного интеллекта.

Что такое искусственный интеллект

Здесь под искусственным интеллектом (ИИ) мы будем понимать способность машины имитировать умное поведение людей, то есть — умение ориентироваться в меняющемся контексте и принимать с учётом этих изменений оптимальные, позволяющие достичь цели решения.

Сегодня масштабно используются две технологии ИИ — экспертные системы и нейронные сети. В то время как экспертные системы отживают свой век, нейронные сети (НС) завоевали рынок благодаря способности учиться.

Выделяют несколько видов ИИ:

  1. Узкий ИИ (narrow AI) — спроектирован, чтобы решать определённую задачу;
  2. Общий ИИ (general AI, AGI) — сможет решать любые задачи, с которыми справится человек;
  3. Superintelligence — будет опережать человека по сложности решаемых задач.

В данной статье под ИИ я буду подразумевать «узкий ИИ», реализованный на базе нейронных сетей. Механизм работы последних был вдохновлён биологическими нейронными сетями. В компьютерном виде НС представляют граф с тремя или более слоями нейронов, соединённых в слоях тем или иным образом. У соединений есть веса, играющие важную роль в обучении НС.

Примитивно обучение нейронных сетей можно представить так: на входные нейроны подаются данные, дальше они обрабатываются нейронами на внутреннем слое, и на выходных нейронах получаются некоторые значения.

Если полученные значения нас не устраивают, мы меняем веса соединений в нейронной сети и заново её учим (подробнее об этом можно почитать в книге Дэвида Криселя (David Kriesel) A Brief Introduction to Neural Networks).

Чем больше релевантных данных подаётся на входные нейроны, тем релевантнее выходит и результат работы сети.

Тонны медицинских карт пылятся на полках больниц и поликлиник. Между тем, если на их материале обучить нейронные сети, системы искусственного интеллекта многим спасли бы жизни и уменьшили затраты на лечение. Однако открыть сведения об истории болезней — смелый шаг, и многие ему воспротивятся, полагая, что их личные данные могут быть использованы им во вред.

Открытие данных должно происходить с соблюдением множества условий и сопровождаться подписанием различного рода соглашений, гарантирующих (возможно, при участии государств) использование строго по назначению. Но, так или иначе, сделать медкарты доступными для нейронных сетей — необходимо: сегодня «тренировочные сеты» информации — узкое место ИИ в медицине.

Что может ИИ в медицине?

Диагност и ассистент лечащего врача

Врачу бывает сложно верно диагностировать заболевание, особенно если у него не слишком много практики или конкретный случай далёк от его профессионального опыта. Тут на помощь может прийти искусственный интеллект, имеющий доступ к базам с тысячами и миллионами историй болезни (и другой упорядоченной информацией).

С помощью алгоритмов машинного обучения он классифицирует конкретный кейс, быстро просканирует вышедшую за определённый интервал времени научную литературу по нужной теме, изучит имеющиеся в доступе похожие случаи и предложит план лечения.

Более того, ИИ сможет обеспечить индивидуализированный подход, приняв во внимание сведения о генетических особенностях пациента, паттернах движения, собранных его носимыми устройствами, предыдущей истории болезней — всём анамнезе жизни.

Обратите внимание

ИИ вероятно (по крайней мере, на текущем этапе развития технологий) — не заменит врача, но может стать — уже стал — полезным инструментом, помощником в деле диагностики и лечения.

Читайте также:  Мнение экспертов: искусственный интеллект не должен чувствовать

Приведу некоторые примеры.

IBM Watson for Oncology. IBM Watson — суперкомпьютер, умеющий отвечать на вопросы, сформулированные на естественном языке (то есть не на языке программирования). У него есть доступ к различным источникам данных: энциклопедиям, базам научных статей, антологиям знаний. Благодаря огромным вычислительным мощностям, обработав источники, он выдаёт максимально точный ответ на заданный вопрос.

IBM Watson for Oncology — программа применения мощностей IBM Watson для определения оптимальной доказательной основанной на данных стратегии лечения рака.

Перед запуском этой программы в Watson для обучения были загружены сотни тысяч медицинских документов, в том числе 25 тысяч историй болезни, более 300 медицинских журналов и более 200 учебников, всего около 15 млн страниц текста.

В 2011 году было объявлено о совместном исследовательском проекте IBM и Nuance Communications, результатом которого должен был стать коммерческий продукт для клинического применения в области принятия врачебных решений.

В подготовке к клинической практике суперкомпьютеру помогали исследователи-клиницисты из Колумбийского университета (Columbia University) и Университета Мэриленда в Балтиморе (University of Maryland, Baltimore).

С 2013 года IBM Watson используется в Мемориальном онкологическом центре им. Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке (Memorial Sloan Kettering Cancer Center, MSK) для помощи в принятии управляющих решений (Utilization management) при лечении больных раком лёгких и уходе за ними. Разумеется, его база постоянно пополняется новыми историями болезни.

В том же году IBM и Онкологический центр им. М. Д. Андерсона (University of Texas MD Anderson Cancer Center) запустили пилотный проект «миссии по искоренению рака». Однако вскоре было объявлено, что проект (на который на тот момент уже было потрачено 62 млн долларов) не оправдал ожиданий и будет отложен.

В июле 2016 года программа IBM Watson for Oncology была запущена в коммерческую эксплуатацию на базе Manipal Hospitals (ведущая сеть больниц в Индии) — для помощи врачам и пациентам в определении персонализированных методик борьбы с раком. Также сеть Manipal Hospitals предлагает онкологическим больным узнать «мнение Ватсона» онлайн, на своём веб-сайте.

В феврале этого года Медицинский центр Джупитера (Jupiter Medical Center), Джупитер-Айленд, Флорида, США, также объявил о начале использования IBM Watson for Oncology.

Важно

В пресс-релизе, посвящённом запуску программы, сообщалось, что «Ватсон» уже способен оказывать действенную помощь клиницистам в разработке планов лечения рака груди, лёгких, толстой кишки, шейки матки, яичников и желудка.

До конца года IBM и MSK планируют обучить IBM Watson for Oncology лечению ещё 9 типов рака, покрыв тем самым потенциально 80% заболеваемости раком в мире.

IBM Medical Sieve

Источник: https://22century.ru/popular-science-publications/artificial-intelligence-in-medicine

Определена главная опасность искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — тема, которая уже давно не сходит со страниц научно-популярных журналов и постоянно затрагивается в кино и книгах. Чем больше специалисты развивают эту область науки, тем большими мифами она покрывается.

Развитие и будущее искусственного интеллекта волнует и тех, кто стоит у руля государства.

Не так давно президент РФ Владимир Путин посетил офис Яндекса в день 20-летия компании, где ему объяснили, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект.

Все, кто хоть немного проникает в суть потенциала искусственного интеллекта, понимают, что оставлять без внимания эту тему нельзя. Это не только важная тема для обсуждения, но и, наверное, одна из самых значимых в контексте будущего.

Что такое искусственный интеллект и чего на самом деле боятся люди, рассказал «Ридусу» специалист по методам машинного обучения Сергей Марков.Как говорил Джон Маккарти, изобретатель термина «искусственный интеллект» в 1956 году, «как только он заработал, никто больше не называет его ИИ».

ИИ уже во всю реальность: калькуляторы, Siri, самоуправляемые автомобили и т. д., а в него все равно не верят.

Почему так происходит, что люди отрицают существование ИИ?

— Главным образом, по причине терминологической путаницы, так как разные люди вкладывают в понятие «искусственный интеллект» совершенно разный смысл.

В науке искусственным интеллектом называют систему, предназначенную для автоматизации решения интеллектуальных задач. В свою очередь, под «интеллектуальной задачей» понимают такую задачу, которую люди решают при помощи своего, естественного интеллекта.

Легко заметить, что такое определение искусственного интеллекта чрезвычайно широко — под него попадает даже обычный калькулятор, т. к. арифметические задачи по сути тоже интеллектуальные, человек решает их при помощи своего интеллекта.

Совет

Поэтому внутри понятия «искусственный интеллект» была проведена важная граница, отличающая прикладной или, как ещё говорят, «слабый» искусственный интеллект, предназначенный для решения какой-либо одной интеллектуальной задачи или небольшого их множества, от гипотетического сильного ИИ, также называемого универсальным искусственным интеллектом (англ. — Artificial general intelligence).

Такая система, когда она будет создана, будет способна решать неограниченно широкий круг интеллектуальных задач, подобно интеллекту человека. С этой точки зрения, калькулятор, который способен считать куда быстрее человека, или программа, выигрывающая у человека в шахматы — это прикладной ИИ, гипотетический же сверхразум будущего — сильный ИИ.

Когда читаешь про разные открытия и разработки в области ИИ, понимаешь, что все в основном происходит в США или Азии. А как обстоят дела в России? Есть у нас какие-то наработки?

— Область компьютерных наук в наши дни интернациональна, многие наши специалисты работают над созданием и совершенствованием различных моделей машинного обучения, в составе как российских, так и международных команд. У нас традиционно сильная математическая и алгоритмическая школа, созданы исследовательские центры мирового уровня как в ведущих вузах, так и в некоторых частных компаниях.

Но давайте говорить начистоту — бюджеты, выделяемые в нашей стране на науку и образование, не идут ни в какое сравнение с научными бюджетами наиболее развитых стран. Доходы бюджета РФ в 2016 году составили около 200 млрд долларов США, в то время, как только на оборону США тратят сумму в три раза большую, чем весь российский бюджет.

Весь бюджет российской науки сопоставим с бюджетом одного лишь вуза из Лиги плюща. В безденежные 90-е страну покинули многие ведущие специалисты, была нарушена преемственность ряда научных школ. Также было практически утрачено собственное производство электроники.

В то время, как мировые лидеры ИТ ведут гонку в создании специализированных процессоров для обучения нейронных сетей, нам остаётся лишь сфера разработки алгоритмов и программного обеспечения. Впрочем, и в этой области пами были достигнуты весьма впечатляющие успехи.

Например, команда под руководством Артёма Оганова создала систему USPEX, способную предсказывать кристаллические структуры химических соединений, что привело к настоящей революции в современной химии.

Команда Владимира Махнычева и Виктора Захарова с ВМК МГУ при помощи созданной ими системы, а также суперкомпьютеров Ломоносов и IBM Blue Gene/P, впервые смогла рассчитать 7-фигурные шахматные окончания.Нейронные сети «Яндекса» распознают и синтезируют речь, генерируют музыку в стиле «Гражданской обороны» и композитора Скрябина.

Сильная команда специалистов по ИИ и машинному обучению создана и в «Сбербанке».

Словом, заметные успехи есть и у нас в стране.

Обратите внимание

Чем быстрее развиваются технологии искусственного интеллекта, тем сильнее людей захватывает опасение — как быстро они останутся без работы. Все действительно так плохо?

И да, и нет. Человечество уже несколько раз сталкивалось с возникновением технологий, революционно изменивших всю производственную сферу.

Так было с паровым двигателем в эпоху промышленной революции практически уничтожившим многие профессии (в основном, связанные с примитивным физическим трудом), так было с электронными вычислительными машинами, которые заменили человека в задачах, основанных на поточных математических расчётах.

В XV—XVIII вв.еках, когда в Англии «овцы съели людей», социальные последствия были действительно катастрофическими. Англия потеряла по разным оценкам от 7 до 30% своего населения. Властная элита того времени была всерьёз озабочена тем, куда девать лишних людей.

Джонатан Свифт откликнулся на эти искания юмористическим памфлетом, в котором предлагал употреблять детей бедняков в пищу.

Однако в наши дни мы видим, что на смену вымершим профессиям пришли новые, и население Земли куда больше, чем в XVIII веке.

В XX веке последствия автоматизации были уже не столь катастрофичны с социальной точки зрения. Однако недооценивать опасность всё-таки не стоит.

«Через 30 лет роботы смогут делать практически всё, что умеют делать люди, — такой прогноз дал Моше Варди (Moshe Vardi), профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди (Ken Kennedy Institute for Information Technology) при Университете Райса (William Marsh Rice University). Это приведёт к тому, что более 50% жителей Земли станут безработными».

Роботы забирают работы

На днях председатель комитета Госдумы по информационной политике, информационных технологиям и связи Леонид Левин заявил, что для России является важной проблема вытеснения рабочей силы искусственным интеллектом.

Рано или поздно людей заменят автоматизированной системой, и на рынок выплеснется 2% работоспособного населения страны.

Именно поэтому о том, как их трудоустроить, тех, кто потеряет работу вследствие развития цифровых технологий, нужно думать уже сейчас сказал Левин.

Важно

По мнению председателя, уже в скором будущем мы столкнемся с ростом безработицы. Но действительно ли роботы «отберут» наши рабочие места и стоит ли беспокоиться по этому поводу рассказал «Ридусу» специалист по машинному обучению Сергей Марков.

-Сергей, даже сейчас уже есть «мертвые профессии», которые не требуют человеческого труда, хотя, казалось бы, лет 10 назад никто и не думал, что, например, кондуктора скоро станут ненужными. А какие еще профессии вытеснят технологии?

Мы приближаемся к тому времени, когда машины превзойдут людей почти в любом деле. Я считаю, что обществу нужно посмотреть в лицо этой проблеме до того, как она встанет во весь рост.

Если машины будут способны делать почти всё, что умеют люди, что тем останется делать? сказал Моше Варди, профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди при Университете Райса.

Долгое время на пути автоматизации стояли технологические ограничения — машины не могли распознавать образы и речь, не могли говорить, не могли достаточно хорошо понимать смысл высказываний на естественном языке, не имели достаточно данных для того, чтобы научиться многим привычным для человека вещам.

Благодаря последним достижениям в сфере искусственного интеллекта многие из этих ограничений фактически оказались сняты. Кроме того, многие профессии сами претерпели трансформацию, что сделало их более удобными для автоматизации.

Например, современный офисный клерк ведёт переписку не в бумажном, а в электронном виде, бухгалтер выполняет проводки не на бумаге, а в бухгалтерской программе, оператор станка управляет станком зачастую не при помощи рукоятей, а при помощи управляющей программы. Поэтому сейчас задача автоматизации во многих профессиях перестала быть научной и стала чисто инженерной.

Правда пока что производственная сфера, связанная с ИИ, скорее создаёт рабочие места — нужны специалисты в области машинного обучения и подготовки данных, сотрудники для разметки обучающих массивов, специалисты по внедрению и т. д. Но в какой-то момент электроовцы определённо начнут есть людей, и о последствиях нужно позаботиться уже сейчас.

При этом важно понимать, что остановить технический прогресс нельзя, и попытка это сделать обернётся куда более катастрофичными последствиями.

— Мы сможем когда-нибудь полностью довериться роботам (ИИ), или все-таки в любом деле должен быть человеческий фактор?

Совет

У этого вопроса есть несколько аспектов. С одной стороны, люди в прошлом с опаской относились практически к любой технике. Первый лифт, первый автомобиль, первый поезд или самолёт — всё это когда-то было непривычным, и многим казалось опасным. Да во многом опасным и было — техногенные катастрофы унесли немало жизней.

И тем не менее в наши дни все эти вещи стали привычными и уже не вызывают сильного страха. В этом смысле — наши потомки будут относиться к системам ИИ более спокойно. Люди порой склонны мистифицировать вещи, которые им непонятны. Дикарь думает, что в паровозе живёт злой дух, а современный обыватель думает, что наши системы ИИ обладают сознанием, хотя это далеко не так.

С другой стороны, я не думаю, что универсальные системы ИИ когда-либо станут частью нашей производственной сферы. На мой взгляд будущее скорее за синтетическими системами — то есть за объединением человека и машины в единый организм. В этом смысле искусственным интеллектом будущего будет усовершенствованный человеческий интеллект.

Кстати говоря, человеческий интеллект тоже не совсем корректно называть естественным. Ребёнок от рождения не обладает интеллектом, всему его учит общество, родители, окружающая среда. В этом смысле мы с вами все по сути дела «искусственные интеллекты», и наши страхи, связанные с ИИ, во многом являются страхами перед самими собой.

Последнее время многие ученые, например, Стивен Хокинг, Билл Гейтс или тот же Илон Маск, начали паниковать, что ИИ обрекает человечество на гибель, а будущее они видят какой-то антиутопией.

Стоит ли воспринимать такие прогнозы всерьез?

Честно говоря, я бы не спешил всерьёз пугаться этих заявлений.

Стивен Хокинг, безусловно, не является специалистом в области ИИ, как, в общем-то, и Илон Маск.

На другой чаше весов высказывания таких людей, как например, Эндрю Ын — американский учёный в области информатики, доцент Стэнфордского университета, исследователь робототехники и машинного обучения, ведущий специалист лаборатории искусственного интеллекта китайской корпорации Baidu.

Ын, говоря о проблеме безопасности ИИ, сравнивает её с проблемой перенаселения Марса — конечно, мы когда-нибудь колонизируем Марс, и тогда, возможно, в какой-то момент там возникнет проблема перенаселения. Но стоит ли заниматься ей сегодня?

Марк Цукерберг также довольно скептически отнёсся к заявлениям Маска. «Искусственный интеллект сделает в будущем нашу жизнь лучше, а предсказывать конец света очень безответственно», — заявил он.

Лично я думаю, что высказывания Маска стоит рассматривать в прагматическом ключе — Маск хочет застолбить эту тему и в идеале получить от государства средства для её разработки.

Неужели все так безоблачно и не о чем беспокоиться?

Обратите внимание

Реальные опасности, связанные с развитием ИИ, лежат, на мой взгляд, совсем в иной плоскости, чем об этом принято думать. Главные риски связаны не с тем, что мы своими создадим «Скайнет», который поработит человечество. Риски от внедрения технологий ИИ и машинного обучения куда более прозаичны.

Доверяя решение важных вопросов тем или иным математическим моделям, мы можем пострадать от ошибок, допущенных при их разработке. Искусственный интеллект, воспроизводящий действия людей-экспертов, унаследует их ошибки и предубеждения. Недоработки в системах управления производством или транспортом могут привести к катастрофам.

Вмешательство злоумышленников в работу жизненно важных систем в условиях тотальной автоматизации может повлечь опасные последствия. Чем сложнее системы, тем больше в них может быть потенциальных уязвимостей, в том числе связанных со спецификой тех или иных алгоритмов искусственного интеллекта.

Безусловно, для управления этими рисками следует создавать законодательную базу, разумные регламенты безопасности, специальные методы для выявления уязвимостей. Одни системы ИИ будут использоваться для контроля других. Возможно, код жизненно важных систем будет обязателен к публикации для независимого аудита. Словом, специалистам в этой сфере предстоит ещё много работы.

Источник: https://news.rambler.ru/other/37975123-opredelena-glavnaya-opasnost-iskusstvennogo-intellekta/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector