Вхід Реєстрація
Реклама
Ваше рекламне місце
Забронюйте цей слот без конкуренції на обраний період.
Купити рекламу →
Логотип телеграм спільноти - TECHNOLOGY CENTER PC® | Official
Додано 14 лип 2024

TECHNOLOGY CENTER PC® | Official

@technology_center_pc
Кількість підписників: 551
Фото: 4,330
Відео: 3,040
Посилання: 5,970
Опис:
Official Telegram channel of TECHNOLOGY CENTER PC® International scientific publishing house Publications • Books • Research news 🌐 https://entc.com.ua 4 Shatylova dacha str., оffice 702, Kharkiv, Ukraine, 61165 ☎️ +380 (50) 3033801 ✉️ [email protected]
Джерело

TECHNOLOGY CENTER PC® | Official | СТРАТИТИ НЕ МОЖНА ПОМИЛУВАТИШтучний інтелект починає випереджати лікар...

Логотип телеграм спільноти - TECHNOLOGY CENTER PC® | Official TECHNOLOGY CENTER PC® | Official @technology_center_pc
72 Охват/переглядів 2026-05-06 08:14 Повідомлення №12026
СТРАТИТИ НЕ МОЖНА ПОМИЛУВАТИШтучний інтелект починає випереджати лікарів у постановці правильних діагнозівЯкщо ви через 10 років зайдете до відділення невідкладної допомоги, то зіткнетеся з новим типом медичного працівника: системою штучного інтелекту (ШІ), розробленою для швидшої постановки діагнозу та допомоги вашій команді приймати більш обґрунтовані рішення. Поки ви сидітимете в приймальні, вас підключатимуть до манжети для вимірювання артеріального тиску, показники якої постійно та автономно контролюються. Весь цей час агент зі штучним інтелектом прослуховуватиме ваші розмови про симптоми, готовий помітити будь-які помилки вашого лікаря або запропонувати наступні кроки.Це бачення невідкладної медичної допомоги за участі штучного інтелекту може незабаром стати реальністю. У новому дослідженні автори показують, що тип штучного інтелекту, відомий як модель великої мови (LLM), часто перевершує лікарів у діагностиці складних та потенційно небезпечних для життя станів, включаючи зниження кровотоку до серця, навіть на швидкоплинних стадіях реальної невідкладної допомоги, коли інформація обмежена, повідомляється в журналі Science. На ранніх стадіях невідкладної допомоги модель визначала правильний або дуже близький діагноз приблизно у 67% випадків, порівняно з приблизно 50–55% для лікарів. І ця технологія лише вдосконалюється.Ще одна гучна справа зацікавила науковців. Прочитати зараз