КОБЯКОВА 🄼🄳
Запускаю новую рубрику #будущеенаступило про технологические новинки, касающиеся медицины, во всем мире. То, что мне кажется значимым и интересным.
В области нейроинтерфейсов произошло довольно незаурядное событие – команде Стэнфордского университета удалось помочь пациентке, потерявшей способность говорить восемь лет назад. Она смогла с помощью вживленного в мозг импланта общаться со скоростью 62 слова в минуту, что в целом уже вполне пригодно для коммуникации.
При этом пациентка просто формировала в своем мозгу довольно простые предложения – и они считывались имплантом и переносились в компьютер. Таким образом, как считают авторы исследования, – они еще на шаг приблизились к ситуации когда люди смогут общаться между собой через цифровых ассистентов, считывающих и передающих их мысли – без голоса или ввода сообщений с помощью клавиатуры, что бесценно для ряда пациентов, которые не могут говорить или использовать классический компьютерный ввод – например, для парализованных больных.
С технической точки зрения новое достижение также очень интересно, поскольку авторам удалось выяснить и показать на практике, что достаточно анализа всего нескольких нейронов, чтобы позволить компьютерной программе с хорошей точностью предсказать, какие слова пытается сказать пациент.
https://www.technologyreview.com/2023/01/24/1067226/an-als-patient-set-a-record-for-communicating-via-a-brain-implant-62-words-per-minute/
@
Запускаю новую рубрику #будущеенаступило про технологические новинки, касающиеся медицины, во всем мире. То, что мне кажется значимым и интересным.
В области нейроинтерфейсов произошло довольно незаурядное событие – команде Стэнфордского университета удалось помочь пациентке, потерявшей способность говорить восемь лет назад. Она смогла с помощью вживленного в мозг импланта общаться со скоростью 62 слова в минуту, что в целом уже вполне пригодно для коммуникации.
При этом пациентка просто формировала в своем мозгу довольно простые предложения – и они считывались имплантом и переносились в компьютер. Таким образом, как считают авторы исследования, – они еще на шаг приблизились к ситуации когда люди смогут общаться между собой через цифровых ассистентов, считывающих и передающих их мысли – без голоса или ввода сообщений с помощью клавиатуры, что бесценно для ряда пациентов, которые не могут говорить или использовать классический компьютерный ввод – например, для парализованных больных.
С технической точки зрения новое достижение также очень интересно, поскольку авторам удалось выяснить и показать на практике, что достаточно анализа всего нескольких нейронов, чтобы позволить компьютерной программе с хорошей точностью предсказать, какие слова пытается сказать пациент.
https://www.technologyreview.com/2023/01/24/1067226/an-als-patient-set-a-record-for-communicating-via-a-brain-implant-62-words-per-minute/
@
MIT Technology Review
An ALS patient set a record for communicating via a brain implant: 62 words per minute
Brain interfaces could let paralyzed people speak at almost normal speeds.
КОБЯКОВА 🄼🄳
Чат-бот ChatGPT #будущеенаступило
Громкие новости о чат- боте ChatGPT взбудоражили умы, вызвали многочисленные ссоры и даже скандалы. Какое это имеет отношение к здраву, спросите вы? Очень даже имеет. Чат-боты активно вошли в нашу жизнь и уже не являются чем-то экзотическим. В частности, цифровые помощники пациента (медицинские консьержи), умеющие самостоятельно и на естественном языке вести диалог с пациентом, помогая ему в решении его запросов.
За последние пару месяцев чат-бот ChatGPT блеснул сразу в нескольких направлениях. Он продемонстрировал неотличимую от человека способность отвечать на вопросы. Более того он прекрасно пишет статьи, дипломы, общается, показывает «высокий интеллект».
Профессиональное сообщество давно рассуждает о том возможно ли создать «идеальный» чат-бот, который смог бы корректно общаться с пациентами. Многие компании даже пытались реализовать эту идею в своих продуктах, но качество диалога между человеком и чат-ботом до сих пор было невысоким. Это привело к тому, что сегодня чат-боты используются в здравоохранении довольно в узкой области, например на сайтах медицинских организаций, для обработки первичного обращения (сортировки) пациента к телемедицинским сервисам, сбора анамнеза и т.д.
Как правило, пациенты понимают, что общаются с ботом и это вызывает недоверие и нежелание продолжать дальше диалог. И в этом плане с ChatGPT связаны большие надежды.
В исследовании, опубликованном в Jama, ChatGPT дал достаточно точные ответы на вопросы о профилактике сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Исследователи составили 25 вопросов об основных подходах к предотвращению ССЗ, включая консультирование по факторам риска, анализ лабораторных исследованиях и информацию о лекарствах. Они трижды задавали вопросы чат-боту, и каждый набор ответов оценивался врачом. В итоге из 21 и 25 вопросов получили правильные (уместные) ответы.
Теперь о скандалах. На днях было опубликовано исследование, которое показало, что чат-бот ChatGPT смог без всякой предварительной подготовки сдать экзамен на получение медицинской лицензии в США (USMLE), который состоит из 3х тестов. При этом ChatGPT смог не просто набрать минимально необходимый проходной балл, но и продемонстрировал довольно высокий уровень согласованности и понимания своих объяснений. Ну это у них, у нас-то нет, конечно, этот номер бы не прошел).
Ну и многочисленные студенты, которые не заморачиваются написанием дипломных и других работ, а дают задание чат-боту).
В любом случае эти результаты показывают, что технологии обработки естественного языка вышли на действительно новый уровень своего развития, теоретически уже достаточный для создания ИИ-системы, способной к самостоятельному общению с пациентом и даже принятию клинических решений.
Продемонстрированные результаты тут же вызвали неподдельный интерес гигантов ИТ-индустрии к идее создания умного медицинского чат-бота. Microsoft объявила о намерении инвестировать 10 млрд. в OpenAI в том числе с целью развития... подробнее на канале: КОБЯКОВА 🄼🄳
@
Чат-бот ChatGPT #будущеенаступило
Громкие новости о чат- боте ChatGPT взбудоражили умы, вызвали многочисленные ссоры и даже скандалы. Какое это имеет отношение к здраву, спросите вы? Очень даже имеет. Чат-боты активно вошли в нашу жизнь и уже не являются чем-то экзотическим. В частности, цифровые помощники пациента (медицинские консьержи), умеющие самостоятельно и на естественном языке вести диалог с пациентом, помогая ему в решении его запросов.
За последние пару месяцев чат-бот ChatGPT блеснул сразу в нескольких направлениях. Он продемонстрировал неотличимую от человека способность отвечать на вопросы. Более того он прекрасно пишет статьи, дипломы, общается, показывает «высокий интеллект».
Профессиональное сообщество давно рассуждает о том возможно ли создать «идеальный» чат-бот, который смог бы корректно общаться с пациентами. Многие компании даже пытались реализовать эту идею в своих продуктах, но качество диалога между человеком и чат-ботом до сих пор было невысоким. Это привело к тому, что сегодня чат-боты используются в здравоохранении довольно в узкой области, например на сайтах медицинских организаций, для обработки первичного обращения (сортировки) пациента к телемедицинским сервисам, сбора анамнеза и т.д.
Как правило, пациенты понимают, что общаются с ботом и это вызывает недоверие и нежелание продолжать дальше диалог. И в этом плане с ChatGPT связаны большие надежды.
В исследовании, опубликованном в Jama, ChatGPT дал достаточно точные ответы на вопросы о профилактике сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Исследователи составили 25 вопросов об основных подходах к предотвращению ССЗ, включая консультирование по факторам риска, анализ лабораторных исследованиях и информацию о лекарствах. Они трижды задавали вопросы чат-боту, и каждый набор ответов оценивался врачом. В итоге из 21 и 25 вопросов получили правильные (уместные) ответы.
Теперь о скандалах. На днях было опубликовано исследование, которое показало, что чат-бот ChatGPT смог без всякой предварительной подготовки сдать экзамен на получение медицинской лицензии в США (USMLE), который состоит из 3х тестов. При этом ChatGPT смог не просто набрать минимально необходимый проходной балл, но и продемонстрировал довольно высокий уровень согласованности и понимания своих объяснений. Ну это у них, у нас-то нет, конечно, этот номер бы не прошел).
Ну и многочисленные студенты, которые не заморачиваются написанием дипломных и других работ, а дают задание чат-боту).
В любом случае эти результаты показывают, что технологии обработки естественного языка вышли на действительно новый уровень своего развития, теоретически уже достаточный для создания ИИ-системы, способной к самостоятельному общению с пациентом и даже принятию клинических решений.
Продемонстрированные результаты тут же вызвали неподдельный интерес гигантов ИТ-индустрии к идее создания умного медицинского чат-бота. Microsoft объявила о намерении инвестировать 10 млрд. в OpenAI в том числе с целью развития... подробнее на канале: КОБЯКОВА 🄼🄳
@
КОБЯКОВА 🄼🄳
Продолжаем рубрику #будущеенаступило. Сегодня про тренд 2023 года – бум нейросестей.
Нейросети стремительно завоевывают информационное пространство и проникают в нашу жизнь. Но, все ли то, что называют нейросеть ей является?
Нужно ли нам бояться этого, насколько весь этот процесс контролируется человеком?
Давайте разбираться .
Нейронная сеть – это по сути программа, которая создаёт модель человеческих нейронных связей.
Любая нейросеть это система искусственного интеллекта и это ее главное отличие от старых добрых компьютерных программ. По сути это модель машинного обучения, если говорить правильной терминологией.
Зачем нужны нейросети и где они могут быть полезны?
До широкой аудитории доходят самые громкие истории, связанные с нейросетями. Написала ли она (модель машинного обучения) диплом за студента, создала музыкальный альбом для Яндекс или помогла придумать портрет потенциального клиента для маркетинговой кампании. Все это конечно здорово и необычно, но все обстоит немного сложнее. Основная цель нейросети - смоделировать способ решения задачи, как это делают люди.
Ее применение позволяет решать следующие задачи:
• Классификация
• Предсказание. Например, спрогнозировать стоимость акций компании.
• Распознавание
• Решение задачи без учителя.
Например, выбор аудитории для таргетированной рекламы.
Нейросети хорошо справятся только в тех случаях, когда задача уже была решена другими способами и есть накопленный объём релевантных данных. Новая задача — это область знания, к которой нейросеть вряд ли сможет подступиться.
Ну и в преддверии выходных делюсь с вами полезным контентом – 800 нейронок на одном сайте и на русском языке. Здесь собраны нейросети для дизайнеров, иллюстраторов и маркетологов. Пользуйтесь! https://ailib.ru
... подробнее на канале: КОБЯКОВА 🄼🄳
@
Продолжаем рубрику #будущеенаступило. Сегодня про тренд 2023 года – бум нейросестей.
Нейросети стремительно завоевывают информационное пространство и проникают в нашу жизнь. Но, все ли то, что называют нейросеть ей является?
Нужно ли нам бояться этого, насколько весь этот процесс контролируется человеком?
Давайте разбираться .
Нейронная сеть – это по сути программа, которая создаёт модель человеческих нейронных связей.
Любая нейросеть это система искусственного интеллекта и это ее главное отличие от старых добрых компьютерных программ. По сути это модель машинного обучения, если говорить правильной терминологией.
Зачем нужны нейросети и где они могут быть полезны?
До широкой аудитории доходят самые громкие истории, связанные с нейросетями. Написала ли она (модель машинного обучения) диплом за студента, создала музыкальный альбом для Яндекс или помогла придумать портрет потенциального клиента для маркетинговой кампании. Все это конечно здорово и необычно, но все обстоит немного сложнее. Основная цель нейросети - смоделировать способ решения задачи, как это делают люди.
Ее применение позволяет решать следующие задачи:
• Классификация
• Предсказание. Например, спрогнозировать стоимость акций компании.
• Распознавание
• Решение задачи без учителя.
Например, выбор аудитории для таргетированной рекламы.
Нейросети хорошо справятся только в тех случаях, когда задача уже была решена другими способами и есть накопленный объём релевантных данных. Новая задача — это область знания, к которой нейросеть вряд ли сможет подступиться.
Ну и в преддверии выходных делюсь с вами полезным контентом – 800 нейронок на одном сайте и на русском языке. Здесь собраны нейросети для дизайнеров, иллюстраторов и маркетологов. Пользуйтесь! https://ailib.ru
... подробнее на канале: КОБЯКОВА 🄼🄳
@
Библиотека нейросетей и промтов на русском языке
Каталог нейросетей | Библиотека нейросетей и промтов на русском языке
Каталог нейросетей. Каталог нейросетей на русском языке. Библиотека нейронных сетей и промтов. Более 2400 нейросетей. Популярные нейросети.
КОБЯКОВА 🄼🄳
Пятница, а значит время для рубрики #будущеенаступило и сегодня поговорим о том, где и как собираются решения в области ИИ в здраве.
Государственный реестр медицинских изделий сегодня ведёт Росздравнадзор и он содержит сведения о всех зарегистрированных продуктах, вот ссылка https://roszdravnadzor.gov.ru/services/misearch.
Обзор российских ИИ-систем нашли у компании Webiomed https://webiomed.ru/blog/obzor-rossiiskikh-sistem-iskusstvennogo-intellekta-dlia-zdravookhraneniia/. У них же в блоге опубликован список зарегистрированных медизделий с ИИ https://webiomed.ru/blog/zaregistrirovannye-meditsinskie-izdeliia-ai/
Отдельный список лучших решений в области кибермедицины есть на сайте нацпроектов https://национальныепроекты.рф/news/kiber-meditsina-top-10-tsifrovykh-resheniy-v-zdravookhranenii
В скором времени раздел с лучшими отечественными практиками в области ИИ планируем запустить у нас на сайте, соберём и покажем. Пока же, пользуемся тем, что есть в реестре Росздравнадзора и реестрами, которые собрали эксперты из Webiomed.
@
Пятница, а значит время для рубрики #будущеенаступило и сегодня поговорим о том, где и как собираются решения в области ИИ в здраве.
Государственный реестр медицинских изделий сегодня ведёт Росздравнадзор и он содержит сведения о всех зарегистрированных продуктах, вот ссылка https://roszdravnadzor.gov.ru/services/misearch.
Обзор российских ИИ-систем нашли у компании Webiomed https://webiomed.ru/blog/obzor-rossiiskikh-sistem-iskusstvennogo-intellekta-dlia-zdravookhraneniia/. У них же в блоге опубликован список зарегистрированных медизделий с ИИ https://webiomed.ru/blog/zaregistrirovannye-meditsinskie-izdeliia-ai/
Отдельный список лучших решений в области кибермедицины есть на сайте нацпроектов https://национальныепроекты.рф/news/kiber-meditsina-top-10-tsifrovykh-resheniy-v-zdravookhranenii
В скором времени раздел с лучшими отечественными практиками в области ИИ планируем запустить у нас на сайте, соберём и покажем. Пока же, пользуемся тем, что есть в реестре Росздравнадзора и реестрами, которые собрали эксперты из Webiomed.
@
Webiomed
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Обзор ИИ-систем для медицины и здравоохранения, созданных в нашей стране
КОБЯКОВА 🄼🄳
Тут мои аспиранты поссорились и обиделись на ИИ в виде ChatGPT #будущеенаступило Это очень смешно и поучительно.
Дело было так. Будучи продвинутыми и технически подкованными, парни быстро освоили ChatGPT и хвастались мне, что он «может всё и на любую тему» Ну ок. Дальше с его помощью они попытались сооружать аналитические обзоры по своей научной тематике. ChatGPT лихо формировал наукообразное тексты, обильно сдабривая их ссылками на исследования.
Очарование закончилось, когда они попытались поднять конкретные статьи из перечня, чтобы более детально изучить исследование. Нету. Ни статей, ни исследований, ни авторов даже таких.
А далее вот такой диалог:
Аспирант «Ты меня обманываешь?»
ChatGPD “Нет, не обманываю. Я придумываю»
Аспирант «То есть этих исследований нет?»
ChatGPT “Конечно, нет. Извините, что расстроил».
Аут. Аспирант искренне расстроился, мы (тоже искренне) хохотали. То есть ИИ не работает с источниками литературы так, как мы, ничего не разыскивает, не систематизирует. Он сам по себе ничего не знает, не создаёт, но и не копирует. Он имитирует. Вот и всё. Конец кино.
А парни, избавившись от иллюзий, пошли работать с исследованиями по старинке).
@
Тут мои аспиранты поссорились и обиделись на ИИ в виде ChatGPT #будущеенаступило Это очень смешно и поучительно.
Дело было так. Будучи продвинутыми и технически подкованными, парни быстро освоили ChatGPT и хвастались мне, что он «может всё и на любую тему» Ну ок. Дальше с его помощью они попытались сооружать аналитические обзоры по своей научной тематике. ChatGPT лихо формировал наукообразное тексты, обильно сдабривая их ссылками на исследования.
Очарование закончилось, когда они попытались поднять конкретные статьи из перечня, чтобы более детально изучить исследование. Нету. Ни статей, ни исследований, ни авторов даже таких.
А далее вот такой диалог:
Аспирант «Ты меня обманываешь?»
ChatGPD “Нет, не обманываю. Я придумываю»
Аспирант «То есть этих исследований нет?»
ChatGPT “Конечно, нет. Извините, что расстроил».
Аут. Аспирант искренне расстроился, мы (тоже искренне) хохотали. То есть ИИ не работает с источниками литературы так, как мы, ничего не разыскивает, не систематизирует. Он сам по себе ничего не знает, не создаёт, но и не копирует. Он имитирует. Вот и всё. Конец кино.
А парни, избавившись от иллюзий, пошли работать с исследованиями по старинке).
@
Telegram
КОБЯКОВА 🄼🄳
Тут мои аспиранты поссорились и обиделись на ИИ в виде ChatGPT #будущеенаступило Это очень смешно и поучительно.
Дело было так. Будучи продвинутыми и технически подкованными, парни быстро освоили ChatGPT и хвастались мне, что он «может всё и на любую тему»…
Дело было так. Будучи продвинутыми и технически подкованными, парни быстро освоили ChatGPT и хвастались мне, что он «может всё и на любую тему»…
КОБЯКОВА 🄼🄳
Использование сервисов с ИИ в здравоохранении регионов РФ #регионы и #будущеенаступило
Спойлер: будущее ещё не совсем наступило, но мы – на пути. Но обо всём по порядку.
Наш институт – Центральный НИИ организации и информатизации здравоохранения Минздрава России (ЦНИИОИЗ) в начале апреля текущего года провёл одноименное исследование на платформе Яндекс-формы. В исследовании приняли участие 84 российские региона, данные по Москве собрали по открытым источникам, четыре новых региона пока не беспокоили.
Спрашивали у регионов текущий и прошлый опыт использования сервисов с ИИ, в том числе не являющихся медизделиями. Стоимость применяемых решений и мнение об их эффективности (субъективное, конечно).
Под сервисами с ИИ мы понимали ПО, при разработке и использовании которого применяются любые технологии ИИ (компьютерное зрение, анализ естественного языка, языковые модели и др.)
Важно! Опрос проводили на уровне представителей региональных министерств здравоохранения и МИАЦ. Это критично. Выяснилось, что иногда коллеги не обладают полной информацией в отношении используемых в регионе решений, в частности в федеральных и частных клиниках. Но что есть, то есть.
Итак, на момент опроса в здравоохранении 12 регионов нашей страны сервисы с ИИ не использовали совсем. Всего в двенадцати. В 15 субъектах применяют сервисы с ИИ, являющиеся и не являющиеся медизделиями (молодцы!). В 11 – только сервисы с ИИ, которые медизделия, а в 53 – ПО, которое не требует регистрации (голосовые помощники, чат-боты и голосовые ассистенты).
На мой взгляд, сильно не плохо. В ходе исследования выяснили ещё массу очень интересной информации. Готовим публикацию.
Вам буду выдавать информацию порционно, но в первых рядах).
@
Использование сервисов с ИИ в здравоохранении регионов РФ #регионы и #будущеенаступило
Спойлер: будущее ещё не совсем наступило, но мы – на пути. Но обо всём по порядку.
Наш институт – Центральный НИИ организации и информатизации здравоохранения Минздрава России (ЦНИИОИЗ) в начале апреля текущего года провёл одноименное исследование на платформе Яндекс-формы. В исследовании приняли участие 84 российские региона, данные по Москве собрали по открытым источникам, четыре новых региона пока не беспокоили.
Спрашивали у регионов текущий и прошлый опыт использования сервисов с ИИ, в том числе не являющихся медизделиями. Стоимость применяемых решений и мнение об их эффективности (субъективное, конечно).
Под сервисами с ИИ мы понимали ПО, при разработке и использовании которого применяются любые технологии ИИ (компьютерное зрение, анализ естественного языка, языковые модели и др.)
Важно! Опрос проводили на уровне представителей региональных министерств здравоохранения и МИАЦ. Это критично. Выяснилось, что иногда коллеги не обладают полной информацией в отношении используемых в регионе решений, в частности в федеральных и частных клиниках. Но что есть, то есть.
Итак, на момент опроса в здравоохранении 12 регионов нашей страны сервисы с ИИ не использовали совсем. Всего в двенадцати. В 15 субъектах применяют сервисы с ИИ, являющиеся и не являющиеся медизделиями (молодцы!). В 11 – только сервисы с ИИ, которые медизделия, а в 53 – ПО, которое не требует регистрации (голосовые помощники, чат-боты и голосовые ассистенты).
На мой взгляд, сильно не плохо. В ходе исследования выяснили ещё массу очень интересной информации. Готовим публикацию.
Вам буду выдавать информацию порционно, но в первых рядах).
@
КОБЯКОВА 🄼🄳
В рубрике #будущеенаступило сегодня вновь искусственный интеллект – ИИ
Я уже упоминала об исследовании использования сервисов с ИИ в российских регионах, которое проводил ЦНИИОИЗ.
Так вот в рамках подготовки данного исследования мы честно попытались найти существующую классификация сервисов с ИИ, используемых в здраве, но не являющихся мед изделиями. Не нашли. Тогда вместе с разработчиками и экспертами, прежде всего с Александром Гусевым, придумали свою. Чем и гордимся).
В основу классификации лёг принцип типа обрабатываемых с помощью ИИ данных. Можно было бы оттолкнуться от процессов, но мы решили от данных.
Принципиально выделили два блока: сервисы для анализа мульти-медиа (звук, изображение, видео) и сервиса для анализа текстовых данных. Причём в случае текстовых данных, также существует развилка: извлечение данных и поддержка принятия решений. Как-то так.
Пользуйтесь, п-та!
@
В рубрике #будущеенаступило сегодня вновь искусственный интеллект – ИИ
Я уже упоминала об исследовании использования сервисов с ИИ в российских регионах, которое проводил ЦНИИОИЗ.
Так вот в рамках подготовки данного исследования мы честно попытались найти существующую классификация сервисов с ИИ, используемых в здраве, но не являющихся мед изделиями. Не нашли. Тогда вместе с разработчиками и экспертами, прежде всего с Александром Гусевым, придумали свою. Чем и гордимся).
В основу классификации лёг принцип типа обрабатываемых с помощью ИИ данных. Можно было бы оттолкнуться от процессов, но мы решили от данных.
Принципиально выделили два блока: сервисы для анализа мульти-медиа (звук, изображение, видео) и сервиса для анализа текстовых данных. Причём в случае текстовых данных, также существует развилка: извлечение данных и поддержка принятия решений. Как-то так.
Пользуйтесь, п-та!
@
КОБЯКОВА 🄼🄳
Китайские друзья вплотную приблизились к интернету 6G #будущеенаступило .
Нам тоже надо. Отстанем так-то… Пошевеливаемся!
https://www.scmp.com/news/china/science/article/3217934/chinese-scientists-take-big-step-long-distance-journey-6g-wireless-communication
@
Китайские друзья вплотную приблизились к интернету 6G #будущеенаступило .
Нам тоже надо. Отстанем так-то… Пошевеливаемся!
https://www.scmp.com/news/china/science/article/3217934/chinese-scientists-take-big-step-long-distance-journey-6g-wireless-communication
@
South China Morning Post
China makes breakthrough in global race to provide ultra high-speed 6G
Researchers use terahertz waves to achieve ultra high-speed next-generation communication.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
КОБЯКОВА 🄼🄳
Вон чего наши братья-китайцы придумали. Сбер! Ну давай! Неужели мы хуже?) #будущеенаступило
@
Вон чего наши братья-китайцы придумали. Сбер! Ну давай! Неужели мы хуже?) #будущеенаступило
@
КОБЯКОВА 🄼🄳
Как нейросеть видит вред курения, алкоголя и наркотиков? #будущеенаступило
На днях в Липецке открылась первая в России профилактическая экспозиция «Психоактивные вещества глазами нейросети», приуроченная к Международному дню борьбы с наркоманией. Это выставка из 16 картин, которые сгенерировала нейросеть.
Идея создателя выставки – участника «Кадровой платформы организаторов здравоохранения» ЦНИИОИЗ, врача-эпидемиолога Липецкого областного наркологического диспансера Алексея Звягина - с помощью нейросети показать вред и влияние психоактивных веществ на состояние человека.
Нейросети было дано задание нарисовать последствия употребления различных веществ — от табака, алкоголя или вейпа для наркотических препаратов. На протяжении четырех месяцев нейросеть обрабатывала запросы и генерила изображения. Вот как нейросеть увидела психику, физическое состояние и поведение людей под их воздействием. Весьма любопытно.
Что хочу сказать. Любые каналы и способы доведения информации до детей и молодежи о вреде алкоголя, курения и наркотиков – хороши. Хотят нейросети, будут нейросети. Лишь бы услышали.
Алексею Звягину - респект за креативность!
https://disk.yandex.ru/d/xSBVmAVNBSlLuQ
@
Как нейросеть видит вред курения, алкоголя и наркотиков? #будущеенаступило
На днях в Липецке открылась первая в России профилактическая экспозиция «Психоактивные вещества глазами нейросети», приуроченная к Международному дню борьбы с наркоманией. Это выставка из 16 картин, которые сгенерировала нейросеть.
Идея создателя выставки – участника «Кадровой платформы организаторов здравоохранения» ЦНИИОИЗ, врача-эпидемиолога Липецкого областного наркологического диспансера Алексея Звягина - с помощью нейросети показать вред и влияние психоактивных веществ на состояние человека.
Нейросети было дано задание нарисовать последствия употребления различных веществ — от табака, алкоголя или вейпа для наркотических препаратов. На протяжении четырех месяцев нейросеть обрабатывала запросы и генерила изображения. Вот как нейросеть увидела психику, физическое состояние и поведение людей под их воздействием. Весьма любопытно.
Что хочу сказать. Любые каналы и способы доведения информации до детей и молодежи о вреде алкоголя, курения и наркотиков – хороши. Хотят нейросети, будут нейросети. Лишь бы услышали.
Алексею Звягину - респект за креативность!
https://disk.yandex.ru/d/xSBVmAVNBSlLuQ
@
