Size: a a a

2021 September 22

D

Dmitry in SmartHome
зависит от выбора представления, например
источник

D

Dmitry in SmartHome
можно таблицей, семафором, списоком ошибок и прочее
источник

RO

Rulon Oboev in SmartHome
А можешь показать как список ошибок выглядит?
источник

D

Dmitry in SmartHome
у меня нет ошибок 🙂
источник

RO

Rulon Oboev in SmartHome
долго ли умеючи) Я так понимаю речь про это?
источник

D

Dmitry in SmartHome
наверное
источник
2021 September 23

MP

Mike Po in SmartHome
Бери ClickHouse
источник

DS

Dolphin Soft in SmartHome
Обсуждали тут как-то ИИ иже с ними...
Вот для размышлений:
источник

DS

Dolphin Soft in SmartHome
​​Фиаско ИИ против COVID-19.
За 1,5 года созданы сотни ИИ-инструментов. Ни один не помог.

Согласно победным реляциям в медиа:
- «ИИ на треть сокращает время для диагностики COVID-19 на КТ-снимках»,
- «ИИ успешно прогнозирует риск ухудшения состояния заболевших COVID в приемных отделениях стационаров»,
- «ИИ научился диагностировать коронавирус по кашлю» и т.д.

Согласно научным отчетам и статьям об исследованиях, опубликованных в рецензируемых изданиях:
✔️  ИИ-инструменты практически не оказали никакого влияния в борьбе COVID-19 – отчет The Alan Turing Institute (1)
✔️  Ни один из сотен ИИ-инструментов прогнозирования COVID-19 не пригоден для клинического использования - ревю в British Medical Journal (2)
✔️ Ни одна из ИИ-моделей для обнаружения и прогнозирования COVID-19 с помощью рентгенограмм грудной клетки и компьютерной томографии не подходит для клинического использования из-за методологических недостатков и / или лежащих в основе систематических ошибок - ревю в Nature Machine Intelligence (3).
✔️ Эта пандемия стала большим испытанием для медицинского ИИ, и он не прошел это испытание. Вместо этого, пандемия привлекла внимание к сущностным проблемам медицинского ИИ, на которые мы уже не первый год закрываем глаза - MIT TechnologyReview (4)

Что пошло не так

1. Низкое качество данных (вкл. «наборы данных Франкенштейна» - когда данные из нескольких источников могут содержать дубликаты и тестирование ведется на тех же данных, на которых ИИ-инструмент был обучен)
Например:
А) Данные сканирования грудной клетки детей, у которых не было ковида, в качестве примеров того, как выглядят случаи не-ковида.
Однако, в результате ИИ научился определять не ковид, а детей.
Б) Данные сканирования включали пациентов в лежачем положении (с большей вероятностью эти пациенты были серьезно больны).
В результате ИИ научился неправильно предсказывать серьезность риска коронавируса, исходя из положения человека (а если пациент стоял, то серьезность поражение лёгких ИИ просто игнорировал).
В. ИИ научился ориентироваться на шрифт текста, используемый разными больницами для маркировки сканированных изображений.
В результате шрифты из больниц с более серьезной нагрузкой стали предикторами риска заражения коронавирусом.

2. Предвзятость инкорпорации (предвзятость вследствие маркировки данных)
Например:
Медицинские снимки помечаются в соответствии с тем, как их идентифицировал рентгенолог.
Результат этого включает любые предубеждения конкретных врачей, выдавая это в наборе данных за истину (надо было бы маркировать медицинское сканирование результатом теста ПЦР, а не мнением одного врача, но кто ж это делает).

3. У исследователей нет никаких стимулов делиться информацией (данными и моделями) – примеры см. в источниках.

4. Почти все ИИ-инструменты разрабатываются либо исследователями ИИ, которым не хватает медицинских знаний для выявления недостатков в данных, либо медиками, которым не хватает математических навыков, чтобы компенсировать эти недостатки – примеры см. в источниках.

Общий итог
Фиаско ИИ против COVID-19 лишь усугубило уже понятую главную проблему медицинского ИИ – используемые ИИ-инструменты должны объяснять логику, лежащую в основе их решений (5).
И это, увы, приближает новую «зиму ИИ».

Источники:
1,  2, 3, 4, 5
Фото В. Новикова. Пресс-служба Мэра и Правительства Москвы

#ИИ #МашинноеОбучение  #Медицина
источник

DS

Dolphin Soft in SmartHome
Это не смотря на то, что в области медицины, системы на основе ИИ, наиболее развиты.
источник

DS

Dmitriy Salko in SmartHome
хаха) Ну тут как всегда, если молоток плохо забивает гвозди, то виноват не молоток. Но про шрифт мне понравилось
источник

DS

Dolphin Soft in SmartHome
Отчасти - да. Но это не отменяет того, что мир не готов пользоваться молотком ;)
источник

А

Алексей Неонов... in SmartHome
Я бы сказал, что наш мир готов пользоваться только молотком.
источник

А

Алексей Неонов... in SmartHome
Главное слово здесь "только"..
источник

DS

Dolphin Soft in SmartHome
низя, убъецца )
источник

a

aurodionov in SmartHome
ага ...щаззз...потом в третьем поколении будут трехпалые особи 😭😭😭😱😱🤷‍♂️
источник

DS

Dolphin Soft in SmartHome
😸👍
источник

DS

Dolphin Soft in SmartHome
А еще беззубые, ибо щи хлебать молотком - то еще развлечение :D
источник

AC

Artem Chulkov in SmartHome
Ну тут очень спорное утверждение, модели по распознаванию голоса вполне успешно используются яндексом и гуглом, камеры видеонаблюдения успешно фиксируют нарушения в различных погодных условиях, автопилот теслы успешно управляет машиной, да алгоримы не совершенны, они допускают ошибки, но лучше если алгоритм найдет несколько лишних случаев ковида и пациентов перепроверив отправят домой, нежели болезнь затянется и пациент отправится в вальгалу))) так что ии в случае диагностики, на ранних стадиях скорее благо, нежели зло. А вот проблема в том что разные организации не делятся моделями и данными с другими - это проблема, капитализм, мать его, вот если бы все модели стали опенсорсом, то возможно мы и двинулись куда-то с мертвой точки
источник

DS

Dolphin Soft in SmartHome
>модели по распознаванию голоса вполне успешно используются яндексом и гуглом, камеры видеонаблюдения успешно фиксируют нарушения в различных погодных условиях, автопилот теслы успешно управляет машиной
Где тут ИИ, на секундочку? ))
источник