Login Sign Up
Advert
Your ad spot
Reserve this exclusive slot for the selected period.
Buy advertising →
Telegram community logo - TECHNOLOGY CENTER PC® | Official
Added 14 Jul 2024

TECHNOLOGY CENTER PC® | Official

@technology_center_pc
Number of subscribers: 551
Photos: 4,340
Videos: 3,050
Links: 5,980
Description:
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]
Source

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

Telegram community logo - TECHNOLOGY CENTER PC® | Official TECHNOLOGY CENTER PC® | Official @technology_center_pc
72 Views/Reach 2026-05-06 08:14 Message №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