за 6 месяцев.
А что бы вы сделали с этими деньгами?
за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу? 
. Как это работает? 
. Расскажите подробнее! 
«`html
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в медицине
Применение машинного обучения для диагностики заболеваний
С применением обширных размеченных данных алгоритмы обучения с учителем машинного обучения превзошли человеческих экспертов в различных задачах, вызывая опасения относительно замещения рабочих мест, особенно в диагностической радиологии. Однако некоторые аргументируют, что краткосрочное замещение рабочих мест маловероятно, поскольку многие работы включают в себя не только предсказание. Человек может оставаться неотъемлемым в предсказательных задачах, так как может учиться на меньшем количестве примеров. В радиологии человеческая экспертиза критически важна для распознавания редких заболеваний. Аналогично автономные автомобили сталкиваются с вызовами при редких сценариях, которые человек может обрабатывать, используя более широкие знания, кроме данных, специфичных для вождения.
Исследование производительности ИИ и радиологов
Исследование проведено сравнительным анализом производительности ИИ и радиологов при диагностике патологий легких. Результаты показали, что алгоритм CheXzero, обученный на наборе данных MIMIC-CXR, предсказывает несколько патологий с использованием контрастного обучения, в то время как CheXpert, обученный на радиографиях Стэнфорда, диагностирует двенадцать патологий с явными метками. Исходные данные были собраны от 227 радиологов, оценивающих 324 случая из Стэнфорда, исключая обучающие данные, для оценки вариации производительности с учетом распространенности заболевания.
Значение и преимущества применения ИИ в медицине
Данное исследование подчеркивает значимость редких заболеваний и показывает, что большинство релевантных патологий не охватываются изученным алгоритмом обучения с учителем. Это подтверждает, что ИИ и человеческая производительность улучшаются при распространенности патологий, и CheXzero продемонстрировал существенное превосходство в случаях высокой распространенности. Однако внедрение алгоритмов всё еще требует решения некоторых проблем, поскольку их выводы не всегда могут быть прямо применимы в диагностических решениях, особенно для редких патологий.
«`
