Как искусственный интеллект изменит здравоохранение?

На прошлой неделе, студенты второго курса под руководством преподавателя английского языка Иванова А. А. провели круглый стол на тему “Как Искусственный Интеллект изменит здравоохранение?” В ходе беседы ребята выяснили, что IBM Watson - это суперкомпьютер оснащённый системой искусственного интеллекта. Основная задача компьютера - понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы с помощью ИИ. Всё началось в 1997 году, когда компьютер Deep Blue выиграл у Каспарова в шахматы. На 19-м ходу после часа игры Гарри Каспаров, находясь в невыгодном положении, сдался, что стало поворотной точкой в истории шахмат: впервые в истории компьютер обыграл чемпиона мира по шахматам в матче. В феврале 2011 года суперкомпьютер принял участие в телепередаче «Своя игра». Во время игры Watson не имел доступа к Интернету. Компьютер одержал победу, получив 1 млн. долларов
В 2016 году AlphaGo — программа для игры в Го, стала первой в мире программой, которая выиграла матч без гандикапа у профессионального игрока в Го на стандартной доске 19 × 19, и эта победа ознаменовала собой важный прорыв в области искусственного интеллекта, так как большинство специалистов по искусственному интеллекту считало, что подобная программа не будет создана ранее 2020—2025 годов. В марте 2016 года программа выиграла у Ли Седоля, профессионала 9-го дана (высшего ранга), во время исторического матча, широко освещавшегося в прессе.
Студенты также посмотрели документальный фильм AlphaGO. Давно мы так не переживали за человека! Пять матчей! Какой счет? Выиграет ли Ли Седоль хотя бы одну игру? Ход 37! Ход 78! Удивительно! Посмотрите фильм и всё узнаете сами!
Всё это послужило толчком в использовании искусственного интеллекта в медицине. В здравоохранении изучаются возможности естественного языка Watson, генерации гипотез и обучения на основе фактических данных, чтобы увидеть, как ИИ может способствовать системам поддержки клинических решений и увеличению искусственного интеллекта в здравоохранении для использования медицинскими работниками. Чтобы помочь врачам в лечении своих пациентов, после того, как врач задал системе запрос с описанием симптомов и других связанных факторов, Watson сначала анализирует входные данные, чтобы определить наиболее важные фрагменты информации; затем добывает данные пациента, чтобы найти факты, относящиеся к медицинской и наследственной истории пациента; далее исследует доступные источники данных для формирования и проверки гипотез; и, наконец, предоставляет список индивидуальных рекомендаций с оценкой доверия. Звучит многообещающе, не так ли?