集中治療室における人工知能の未来
ヘルスケアにおける人工知能の応用は、他の業界と同様に議論され、応用されています。 AIはすでに診断分野において正確な業務を遂行しているため、今後は医療分野でも重要な役割を果たすことが期待されています。ただし、患者の状態を長期にわたって検査し、推奨される治療法を計算する AI のトレーニングにはいくつかの課題があります。
このテクノロジーは広範囲のデータをどのように活用しますか?
集中治療室では、さまざまなデータが 24 時間収集されています。患者は継続的な医学的監視下にあります。これは医師がこれらのルールに基づいた観察に基づいて導き出した結論です。
ほとんどの場合、ICU で最適なケアを提供するために考慮する必要があるパラメータを理解します。ここで、コンピューターを使用すると、より多くのパラメーターをキャプチャできるため、驚くべき効果が得られます。
コンピュータはどのようにして計画エージェントになるのですか?
たとえば、大量の画像を、腫瘍を示す画像と腫瘍を示さない画像に分割します。時間の経過とともに、特定の患者が経験したであろう出来事についての進行。数学的には、これはまったく異なるものです。医学界ではこれに関する研究はほとんどありません。
ここでは、コンピューターがエージェントとして機能し、独立した決定を下すことができます。コンピュータは患者が健康な場合にのみ「報酬」を受け取り、患者の状態が悪化すると「罰」を与えます。さらに、コンピューターは、適切なタイミングで行動を起こすことで仮想的な「報酬」を増やすようにプログラムされていました。その結果、大量の医療データを使用して戦略を自動的に決定でき、多くの場合高い成功率が得られます。
人工知能と人類
この文脈における人工知能の可能性を理解することは、大きな変革をもたらすでしょう。たとえば、敗血症は救命救急医療における最も一般的な死因の 1 つであり、早期の発見と治療が患者の生存にとって重要であるため、医師や病院にとって大きな課題となっています。
これまでのところ、この分野では医学的な画期的な進歩はほとんどなく、新しい治療法とアプローチの探索がさらに緊急になっています。このため、人工知能が医療の改善にどの程度貢献できるかを調査することは特に興味深いことです。
人間の意思決定ではなく人工知能の戦略を使用するため、治癒率は非常に高く、人工知能は人間の能力を超えたと言えます。たとえば、彼らの研究によれば、90日以内の死亡率の治癒率は3%から約88%に跳ね上がった。
人工知能は高精度の可能性を秘めていますが、コンピューターに全面的に依存することはできません。その代わりに、AI がベッドサイドのアドオンデバイスとして動作できるようになるかもしれません。医療専門家はこの情報を参照して、自身の評価を AI の推奨事項や観察と比較できます。
避けられない法的問題
最初に頭に浮かぶ疑問は、人工知能が犯した間違いには責任を負う必要があるということかもしれません。しかし、その逆の問題もあります。 AIが正しい判断を下したにもかかわらず、人間が別の治療法を選択し、その結果患者に害が及んだらどうなるでしょうか?」これは、医師が豊富なデータと経験を理由に不信感を持っていると非難されることができるかどうかなどの疑問を引き起こします. 人工知能.
研究プロジェクトによると、人工知能は今日のテクノロジーを使ってすでに臨床現場でうまく使用できており、社会的枠組みと明確な法的ルールについての議論は避けられません。
以上が集中治療室における人工知能の未来の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
