Робохроники ИИ: как нейросети диагностируют рак и почему компьютер запишет вас в отряд самоубийц из-за жалоб

Роботы из Redmadrobot Data Lab рассказывают про новости, кейсы и подходы в ИИ, которые можно переложить на нашу действительность и реально использовать.

Искусственный интеллект всё ближе подбирается к медицинской сфере. Несмотря на регулярно появляющиеся новости про успешное решение задач по диагностике заболеваний, эти решения пока не получают широкого распространения и применения во врачебной практике. Вполне возможно, что зря.

В частности, Microsoft успешно продвигает свои разработки в области ИИ для диагностики рака шейки матки. Компания работает над проектом со своими партнёрами в Индии, где от этого заболевания ежегодно умирают почти 70 тысяч женщин.

Проблема диагноста-человека в том, что лишь 2% исследуемых образцов ткани требуют последующего внимания специалистов. В вопросе диагностики рака фактор времени крайне важен, поэтому решение воспользоваться ИИ — более чем логичное.

Нейросеть Microsoft способна выявить признаки болезни на ранних стадиях. ИИ анализирует снимки образцов ткани, находя поражённые клетки. Это экономит врачам бесценное время и позволяет увеличить эффективность их работы. Методику в будущем планируют применять и при диагностике прочих видов рака.

В аналогичном направлении движется и другой ИТ-гигант — Google. Корпорация собирает данные о миллионах пациентов в США на территории 21 штата. Это делается также с прицелом на рынок медицинских услуг — компания использует полученные данные для разработки ПО на базе ИИ и машинного обучения. По данным WSJ, Google также хочет создать универсальный поисковый инструмент, который позволит агрегировать данные о пациентах в едином хранилище.

ИТ-компании всё чаще обращают внимание на сферу здоровья, и борьба за рынки здесь только начинается: те же IBM и её система Watson и алгоритмы китайской Baidu совершенствуются год от года.

Есть несколько причин, тормозящих внедрение технологии. Во-первых, регуляторы накладывают ограничения, не позволяющие просто так вывести на рынок новый продукт. Требования касаются проведения клинических испытаний, а решения ИИ должны быть интерпретируемы, чего бывает сложно добиться, когда алгоритм представляет из себя «чёрный ящик».

Во-вторых, для успешной разработки алгоритмов необходим дефицитный ресурс высококвалифицированных врачей, которые будут заниматься разметкой данных и формировать обучающие выборки. А их относительно немного, и они заняты основной работой.

В-третьих, доступ к медицинским данным крайне осложнён. Они относятся к категории персональных данных и защищены законодательно во многих юрисдикциях.

Тем не менее остановить прогресс невозможно, и крупные ИТ-компании постепенно решают эти задачи и в ближайшие годы, мы наверняка увидим прорывы в области прогностической медицины, интеллектуальной диагностики и нахождении с помощью ИИ-средств для лечения ранее неизлечимых болезней.

На прошлой неделе мы писали, как нейросеть увеличила производительность завода по добыче меди. Чем нефтегаз хуже?

Royal Dutch Shell с успехом внедряет ИИ в работу своего нефтеперерабатывающего комплекса в Роттердаме. Предприятие обвесили 50 тысячами сенсоров, в сумме они делают 100 тысяч измерений в минуту. Данные «скармливают» нейросети.

По итогам анализа этой информации алгоритм способен выявить проблему (утечки, износ оборудования, вероятность возникновения ЧП) за 75 дней до того, как она приведёт к аварии, а первые две недели эксперимента уже сэкономили компании $2 млн.

В дальнейшем развитии проекта сомнений нет — в Royal Dutch Shell точно умеют считать деньги.

Ровно как и в российской «Северстали». Компания начала регулировать прокатку слябов с помощью алгоритмов машинного обучения.

Опыт успешен — максимальная скорость прокатки увеличилась с 3,2 м/с, устанавливаемых оператором, до 4,5 м/с, устанавливаемых машиной.

ИИ комплексно оценивает режим проката, длину и ширину листа, межвалковый зазор, марку стали, температуру и прочие параметры и задаёт оптимальную скорость проката в том или ином цикле. В результате внедрения инновации «Северсталь» ожидает повышения производительности стана от 6% до 9%.

И ещё о тяжелой промышленности. ИИ также помогает в обеспечении безопасности сотрудников отрасли. Основа идеи компании Seadrill заключается в использовании лидаров — датчиков, скорее известных по самоуправляемым автомобилям.

Лидары оценивают дистанцию между объектами, что позволяет определять местоположение работника относительно машин. Алгоритмы отслеживают эти показания и могут автоматически замедлить или остановить работу оборудования, чтобы спасти человека, если он оказывается в зоне риска.

Алгоритм предотвратил сотни самоубийств В Китае благодаря анализу постов из местного аналога Twitter — платформы Weibo. Стоит человеку написать о том, что он «устал», «сдаётся» или, например, «сделал всё, что мог», как ИИ тут же поднимает тревогу.

Затем в дело включаются местные активисты, которые свободны в выборе дальнейших действий — например, позвонить в полицию, связаться с «подозреваемым» в WeChat. Звучит просто? Да. Но эффективно — за последние 18 месяцев спасли 700 человек.

Нейросети могут спасать не только отчаявшихся людей, но и предотвращать целые гуманитарные катастрофы.

Именно этим занялись в калифорнийской компании Chooch AI, чей проект направлен на предотвращение лесных пожаров.

Суть проекта — в изучении спутниковых снимков, на которых компьютер «подсвечивает» зарождающиеся очаги стихии. В частности, алгоритмы можно использовать для поиска зарождающихся пожаров около линий электропередач и объектов инфраструктуры, позволяя заранее принять необходимые меры.

В Дублине учёные проводят исследования на базе ИИ с целью разработки эффективных катализаторов, применяемых при расщеплении воды, для выработки энергии водородного топлива.

Исследователи хотят провести анализ активности различных водородных катализаторов с целью найти комбинации химических веществ, которые позволяют расщеплять молекулы воды с прежней эффективностью, но меньшими издержками.

Для анализа и поиска этих решений команда исследователей будет использовать алгоритмы и суперкомпьютеры.

Waymo останавливает работу в Остине, сотрудникам предложат места в отделениях в Детройте или Финиксе. Согласно заявлению компании, это сделано с целью объединить команды разработчиков.

В Tesla показали, как нейросеть учится водить авто.

Беспилотное авто «Яндекса» попало в ДТП в Москве. Пострадавших нет.

Крупный российских бизнес продолжает развивать тему искусственного интеллекта. «Яндекс», Mail.ru Group, «Газпром нефть», РФПИ, МТС и «Сбербанк» создадут альянс по развитию искусственного интеллекта.

Как сообщил глава «Сбера» Герман Греф, это делается для будущего страны, промышленности, всех отраслей сервисной экономики и государственной службы.

Что может быть лучше робота? Только два робота! Или три... или пять. Пишите в комментариях, сколько робособак насчитали вы 🤖

Если понравилось (или не понравилось) — тоже пишите. Ведь без обратной связи робота не переобучить. Самые свежие новости про ИИ и не только — в нашем Telegram-канале. Всем ИИ!

#искусственныйинтеллект #машинноеобучение #робохроники