Инновационно-технологическое развитие и искусственный интеллект Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

SYSTEM OF ADDITIONAL EDUCATION AS A DRIVER OF ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE RUSSIAN FEDERATION

Насколько известно, до сих пор ИИ не ликвидировал ни одной вакансии в сфере здравоохранения. Ограниченное проникновение ИИ в отрасль, трудности интеграции ИИ в клинические рабочие процессы и системы ЭМК в некоторой степени способствовали отсутствию влияния на работу. Представляется вероятным, что работа в области здравоохранения, скорее всего, будет автоматизирована, будет связана с цифровой информацией, например радиологией и патологией, а не с непосредственным контактом с пациентами [24].

Роботы хорошо известны к этому моменту, учитывая, что более 200 000 промышленных роботов устанавливаются каждый год по всему миру. Они выполняют заранее определенные задачи, такие как подъем, перемещение, сварка или сборка объектов в таких местах, как заводы и склады, а также доставка материалов в больницы. В последнее время роботы стали больше взаимодействовать с людьми и легче обучаться, выполняя желаемую задачу. Они также становятся более интеллектуальными, поскольку возможности ИИ внедряются в их «мозги» (в их операционные системы). Вполне вероятно, что те же самые улучшения в интеллекте, которые наблюдались в других областях ИИ, со временем будут внедрены в механических роботов.

Вовлеченность и приверженность пациентов уже давно рассматривается как проблема «последней мили» здравоохранения – последний барьер между неэффективными и хорошими результатами диагностики и лечения. Чем больше пациентов активно участвуют в своем собственном благополучии и наблюдении, тем лучше результаты применения, финансовых показателей и опыт участников в системе здравоохранения. Эти факторы все чаще рассматриваются с помощью больших данных и ИИ.

Во-вторых, клинические процессы использования изображений на основе ИИ еще далеки от готовности к ежедневному использованию. Различные поставщики технологий визуализации и алгоритмы ГО имеют различные очаги: вероятность поражения, вероятность рака, особенности узлов или его местоположение. Эти отдельные очаги очень затруднили бы внедрение систем глубокого обучения в современную клиническую практику.

Экспертные системы требуют от специалистов и инженеров построить ряд правил в определенной области знаний. Они хорошо работают до определенного момента и легко интерпретируются. Однако когда количество правил велико (обычно более нескольких тысяч), они начинают конфликтовать друг с другом и имеют тенденцию разрушаться. А если знания меняются, изменение правил может быть сложным и трудоемким. Они постепенно вытесняются в здравоохранении новыми подходами, основанными на данных и алгоритмах МО.

2. Управление искусственным интеллектом и робототехникой. Недостаток общей компетентности в области исследования и применения искусственного интеллекта затрудняет прогнозирование. Кроме того, сложно определить, какие органы должны принимать решения, определяющие поли-

10. NHS. Measuring Shared Decision Making A review of research evidence A report for the Shared Decision Making programme In partnership with Capita Group Plc Shared Decision Making,» 2012. [Electronic resource]. URL: http://www.kingsfund.org.uk/publications/nhs (date of access: 15.09.2020).

Но даже в таких профессиях, как рентгенолог и патологоанатом, проникновение ИИ в эти области, вероятно, будет медленным. Несмотря на то что такие технологии, как ГО, проникают в способность диагностировать и классифицировать изображения, есть несколько причин, по которым, например, работа рентгенолога не исчезнет в ближайшее время [25].

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Синева Надежда Леонидовна, Вагин Дмитрий Юрьевич, Лебедева Олеся Алексеевна, Туманова Анастасия Олеговна, Оленина Людмила Александровна

Осмысление человеческого языка было целью исследователей ИИ с 1950-х гг. Эта область включает в себя такие приложения, как распознавание речи, анализ текста, перевод и другие цели, связанные с языком. Существует два основных подхода к ней: статистическая и семантическая ОЕЯ. Статистическая ОЕЯ основана на МО (в частности, на глубоком обучении нейронных сетей) и способствовала недавнему повышению точности распознавания.

14. Shimabukuro D.W., Barton C.W., Feldman M.D., Mataraso S.J., Das R. Effect of a machine learning-based severe sepsis prediction algorithm on patient survival and hospital length of stay: a randomised clinical trial. BMJ Open Respir. Res. 2017. V. 4. No. 1. P. E000234. DOI: 10.1136/bmjresp-2017-000234.

3. Разрешение конфликтов. В настоящее время нет установленных рамок или рекомендаций по разрешению конфликтов, связанных с применением систем искусственного интеллекта. Исследования в области искусственного интеллекта не регулируются, хотя продукты, использующие искусственный интеллект, могут регулироваться, в результате чего бремя регулирования возлагается на уровень производства продуктов.

Уже есть ряд исследований, предполагающих, что искусственный интеллект ИИ может выполнять так же хорошо или лучше, чем люди, ключевые задачи здравоохранения, такие как диагностика заболеваний. Сегодня алгоритмы уже превзошли рентгенологов в выявлении злокачественных опухолей и руководят исследователями в построении когорт для дорогостоящих клинических испытаний. Однако пройдет еще много лет, прежде чем искусственный интеллект заменит человека в различных аспектах медицины. В этой статье будет описан потенциал, который ИИ предлагает для автоматизации процессов в здравоохранении, и некоторые преграды на пути быстрого внедрения ИИ в здравоохранение. Целью исследования было пояснить основные современные методики использования ИИ в здравоохранении на основании актуальных литературных данных и методик представления передовых методик машинной обработки информации с использованием скоростных компьютеров и объема данных, не поддающихся обработке и (иногда) интерпретации человеку.

Еще одной технологией ИИ, имеющей отношение к управлению претензиями и платежами, является МО, которое может быть использовано для вероятностного сопоставления данных в различных базах данных. Страховщики обязаны проверить, верны ли миллионные претензии. Надежная идентификация, анализ и исправление ошибок кодирования и неправильных утверждений экономят огромное количество времени, денег и усилий всем заинтересованным сторонам – медицинским страховщикам, правительствам и поставщикам услуг. Ошибочные претензии, выявленные с помощью сопоставления данных и аудита утверждений, имеют значительный финансовый потенциал.

Искусственный интеллект и робототехника не сделают человека ненужным, а изменят его задачи. За очевидными исключениями (такими, как водители, доставляющие грузы, и кассиры в супермаркетах) полной автоматизации поддается довольно небольшой процент рабочих мест. Вместо этого, самым значительным влиянием искусственного интеллекта и роботов на будущий рынок труда будет автоматизация ряда повторяющихся или технических задач, благодаря чему люди получат больше времени для творческой работы и межличностного взаимодействия.

Влияние искусственного интеллекта и робототехники зависит от того, как будут использоваться эти технологии. Определяющее значение будут иметь способы их практического применения для решения реальных проблем. Поэтому с расширением возможностей и влияния интеллектуальных систем и роботов будет расти и важность принимаемых директорами и менеджерами решений относительно того, где и когда их использовать.

В последние годы возможности искусственного интеллекта быстро расширяются благодаря методам машинного обучения, использующим преимущества, предоставляемые постоянно увеличивающимися объемами доступных данных, многочисленными датчиками и растущими вычислительными мощностями. Машинное обучение достигло уровня, на котором стало возможно достаточно близко имитировать человеческие действия (или превосходить их) в определенных рамках, например в компьютерных играх, обработке запросов потребителей, медицинской диагностике и управлении автономными автомобилями. В последние десять лет потенциал робототехники вырос благодаря использованию искусственного интеллекта для управления новыми физическими системами. Люди и машины, работая вместе, смогут сократить число задач, для выполнения которых необходимы специально обученные опытные специалисты врачи, юристы, пилоты, водители грузовиков. Это создает беспокойство относительно того, какой будет роль человеческой компетенции и насколько нужны будут человеческие суждения и интеллект для выполнения многих функций, которые можно делегировать автоматизированным системам. Инновационные компании и предприниматели, использующие искусственный интеллект для анализа больших наборов свободно доступных данных, таких как спутниковые снимки, превращают эти данные в новый источник ценности. Использование искусственного интеллекта в качестве генератора новых идей на основе свободно доступных данных вносит важный вклад в экономику и науку и может приносить большую пользу для принятия решений в таких областях, как мониторинг и защита окружающей среды. В данной статье речь пойдет об актуальных вопросах цифровизации и искусственном интеллекте, как движителях научно-технического прогресса во всем мире.