ИИ: мониторинг сна и диагностика

Профессор MIT по электрике и электронике Дина Катаби изобрела новое устройство по мониторингу состояния человека при движении, дыхании, походке, во время сна, и даже при сердцебиении сообщает MIT Technology review.

Дина утверждает, что даже  при движении как дыхание, человек излучает энергию оказывающую влияние на окружающее электромагнитное поле. При этом, сигналы посланные с устройства могут проходить через стены и улавливать эти электромагнитные изменения. Устройство способностями машинного обучения анализирует полученные сигналы и выдает физиологические данные о состоянии человека.

В настоящие время 200 таких устройств были установлены в домах пациентов страдающих болезнями Паркинсона, Альцгеймера, депрессией и легочными заболеваниями. В результате наблюдении были обнаружены кратковременные улучшения состояния пациентов после приема лекарств, и разработчики полагают, что данное устройство сможет проследить не только за состоянием пациентов, но и за эффективностью прописанных врачом лекарств.

Эффективность работы устройства было также проверено во время всех этапов сна, когда человек спит у себя дома в привычной для себя обстановке, и устройство анализирует как протекает сон для изучения причин прерывания и расстройства сна наблюдаемых.

IEEE Spectrum сообщает, что ИИ со способностями предсказывать медицинскую диагностику пациентов был представлен врачами Станфордского Университета. Восемь радиологов взаимодействуя через технологию синхронизации ИИ (swarm AI), действующих как пчелиный рой, достигли лучших результатов в диагностировании пневмонии нежели при рентгенологических исследованиях, произведенных отдельно работающим врачом или отдельно работающим ИИ.

Восемь врачей-радиологов находящиеся в разных местах сидя у своих компьютеров рассматривали 50 рентгеновских снимков на предмет обнаружения пневмонии.  Они использовали технологию синхронизации ИИ и коллективно смоделировали путем внесения своих решении. Каждый врач контролировал небольшую магнитную иконку, которая позволяла склонить мнение других на свою сторону в рассмотрении этих снимков. Каждый рентгеновский снимок рассматривался в реальном времени и все врачи одновременно вносили свои мнения в течение 90 минут. Затем алгоритм скомбинировал все мнения в один общий.

В итоге оказалось, что технология синхронизации ИИ была на 33% аккуратнее в диагностировании пневмонии по сравнению с каждым отдельно взятым врачом и на 22% аккуратнее чем самый способный ИИ под названием CheXNet, который был лучше в постановке диагноза пневмонии в соревновании с врачом.

Ученые полагают, что во время консилиума врачей по определению диагноза по сложному виду заболеваний, некоторые врачи могут оказаться наименее активными и ненастойчивыми в выражении своих мнении во избежания конфликтов со своими коллегами, или наоборот некоторые могут оказаться наиболее громогласными и перехватывать инициативу для самоутверждения среди коллег. В таком случае, машина может пренебречь все эмоциональные и политические составляющие, которые имеют место быть при совещаниях специалистов с разными рангами.

Предсказывают, что в течение последующих семи лет машины отнимут многие рабочие места у человека согласно Всемирного Экономического Форума, и цифра фигурирует в районе 71% всей человеческой жизнедеятельности равной 75 миллионам рабочих мест. Однако, эти же технологий создадут новые рабочие места по обслуживанию самих же машин в районе 133 миллионов рабочих мест, и тогда многим специалистам придется осваивать новые навыки в технологии, и это не будет легкой прогулкой.