***
Говорят, что мы замечаем мир ровно в той степени, в которой он способен нас удивить.
В этом смысле ИИ, несмотря на чудовищный хайп вокруг него, пока больше всего удивляет нас именно хайпом. Возможно, именно поэтому мы его и замечаем. 😉
Хотя, конечно, у него есть некоторые практические достижения, но, как бы сказать, они скорее вспомогательного плана.
На днях слышала отличную аналогию использования ИИ в медицине: представьте себе человека, которому надо лететь из, скажем, Нью-Йорка в Лондон. И у него спрашивают, на каком такси он предпочтет поехать в аэропорт - на том, который довезет за час или который за 10 минут? Он, как эффективный менеджер, ожидаемо ответит - что на том, который за 10 минут - это же в 6 раз быстрее.
Но мы-то понимаем, что потом ещё лететь 12 часов.
Так и с разработкой лекарств: ИИ может помочь перелопатить горы информации и выдать описание новой субстанции, которая может помочь от той или иной болезни. Но беда дело в том, что после этого наступают этапы доклинических и клинических исследований, проверок, сертификаций и лицензирования, которые, собственно, и занимают огромное количество времени и денег.
Причём, чем дальше забирается медицина, тем более персонализированной она становится, когда любая сложная болезнь на глазах разбивается на десятки и сотни её подвидов, каждому из которых нужно свое лечение. А значит, лекарство поможет все меньшему числу людей.
Итого, чем круче ИИ, тем больше болезней идентифицируется, чем больше болезней, тем многочисленнее должны быть лекарства - замкнутый круг.
И, насколько я понимаю, подобная ситуация везде, где пробуют реально внедрить ИИ, за исключением, разве что, программирования.
#ИИ
#здоровье
#технологии
Говорят, что мы замечаем мир ровно в той степени, в которой он способен нас удивить.
В этом смысле ИИ, несмотря на чудовищный хайп вокруг него, пока больше всего удивляет нас именно хайпом. Возможно, именно поэтому мы его и замечаем. 😉
Хотя, конечно, у него есть некоторые практические достижения, но, как бы сказать, они скорее вспомогательного плана.
На днях слышала отличную аналогию использования ИИ в медицине: представьте себе человека, которому надо лететь из, скажем, Нью-Йорка в Лондон. И у него спрашивают, на каком такси он предпочтет поехать в аэропорт - на том, который довезет за час или который за 10 минут? Он, как эффективный менеджер, ожидаемо ответит - что на том, который за 10 минут - это же в 6 раз быстрее.
Но мы-то понимаем, что потом ещё лететь 12 часов.
Так и с разработкой лекарств: ИИ может помочь перелопатить горы информации и выдать описание новой субстанции, которая может помочь от той или иной болезни. Но беда дело в том, что после этого наступают этапы доклинических и клинических исследований, проверок, сертификаций и лицензирования, которые, собственно, и занимают огромное количество времени и денег.
Причём, чем дальше забирается медицина, тем более персонализированной она становится, когда любая сложная болезнь на глазах разбивается на десятки и сотни её подвидов, каждому из которых нужно свое лечение. А значит, лекарство поможет все меньшему числу людей.
Итого, чем круче ИИ, тем больше болезней идентифицируется, чем больше болезней, тем многочисленнее должны быть лекарства - замкнутый круг.
И, насколько я понимаю, подобная ситуация везде, где пробуют реально внедрить ИИ, за исключением, разве что, программирования.
#ИИ
#здоровье
#технологии