Новые технологии на страже здоровья

Роботизированная хирургия будущего

Здоровье человека — вот главная составляющая всей его жизни. Люди прибегают к разным средствам и способам, чтобы избежать болезней. Это самая важная тема на сегодняшний день.

Мы знаем, когда люди принимают трудное решение провести лечение или операцию вне своей зоны комфорта, будь то его дом, город или страна, они ищут уникальный опыт, связанный с усмотрением, безопасностью, комфортом и исключительностью.

Мы понимаем, что успешное сотрудничество получается от слияния культурных и интеллектуальных целей, а также разумных экономических ожиданий.

Рост искусственного интеллекта (ИИ) вызвал предупреждения о массовых потерях рабочих мест, если работу, выполняемую в настоящее время людьми, в том числе и медицинскую помощь, берут на себя компьютеры и микророботы. Совсем недавно были ранжированы 700 профессий от наименее до наиболее вероятной замены, с вероятностью, основанной на том, как легко машина может быть запрограммирована и заменить в данном направлении человека.

Следовательно, в таком случае пациенты могут лечиться в больнице без постоянного присутствия непосредственно рядом врачей и медсестёр. Они прошли бы эффективно от диагностических блоков развёртки к лечению роботов, не видя реальных специалистов.

Больницы без врачей могут показаться заманчивыми для менеджеров и политиков, обеспокоенных нехваткой рабочей силы или низким моральным духом персонала. Но хирургические роботы, используемые сегодня, — это устройства с дистанционным управлением, направляемые хирургами. Робот не контролирует скальпель, это делает хирург. Технология все ещё далека от доставки автономных хирургических роботов.

Тем не менее, тип ИИ, называемый «машинным» обучением, меняет медицину, тихо, но основательно. Таким образом, он будет продолжать влиять на хирургов в течение ближайших десятилетий. Вот что говорят ведущие специалисты в этой области о том, как это сделать.

ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ?

«Искусственный интеллект» означает зонтичный термин для компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, где обычно требуется человеческий разум, такой как визуальное восприятие, принятие решений, распознавание речи и языковой перевод.

ИИ в его более ранних формах был подорван явной сложностью “правил”, которые должны были входить в компьютерную программу для выполнения им одной конкретной задачи. Например, программа, которая могла бы обыграть гроссмейстера в шахматы, не имела бы представления о том, как играть в крестики-нолики. Большой скачок вперёд был сделан в двух областях машинного и глубокого обучения.

Машинное обучение (иногда называемое «неконтролируемым обучением») использует алгоритмы, которые имеют способность изучать и реагировать на данные, корректируя и улучшая их производительность в ответ на обратную связь. Вам не нужно учить его правилам шахмат или испанской грамматике. Вы просто покажете ему данные из многих игр или текстов, и он работает с правилами для себя из их образца. Его опыт заключается в распознавании шаблонов из больших наборов данных.

Глубокое обучение строит алгоритмы, которые могут обрабатывать высокую степень сложности с помощью имитации нейронных сетей, найденных в человеческом мозге. Эти искусственные нейронные сети дают понять, что каждый узел сети может справиться с одной небольшой частью сложной задачи. Это ускоряет способность алгоритмов обрабатывать более сложные данные.