|
|
Медицина, Фармкология и ИИ
Добавлено: 07 янв 20 7:03
Изменено: 30 янв 20 17:59
|
The German pharma company Boehringer-Ingelheim (BI) and AI software startup Kairntech from Grenoble in France have announced their cooperation on tasks around the analysis of text-based information. “Drug Discovery is a knowledge–driven business,” explains Dr. Karlheinz Spenny, Head of the Scientific Information Center at Boehringer´s R&D site in Germany. “Much of what we know today resides as unstructured text in scientific publications, patents, conference abstracts or on websites. Making sense of (hidden) relations e.g. between genes and cellular targets. Such knowledge is crucial for discovery research scientists. Powerful AI and NLP (natural language processing) software is vital to accomplish knowledge discovery in an efficient and fast manner for our scientists.” https://www.prweb.com/releases/german_pharma_company_boehringer_ingelheim_licenses_ai_nlp_platform_from_kairntech/prweb16812864.htmТакие вот дела... А где Россия? Президент В.В.Путин?
|
|
|
| |
|
На: Медицина, Фармкология и ИИ
Добавлено: 22 фев 20 17:03
|
Ученым Массачусетского технологического института (MIT) удалось обнаружить сразу несколько новых антибиотиков с помощью нейросети, что стало уникальным достижением в истории медицины. Одна из находок — халицин — оказалась в состоянии уничтожить даже те бактерии, которые были устойчивы ко всем существующим лекарственным препаратам. https://www.kommersant.ru/doc/4266864?from=main_12“...or by descriptors that include computable molecular properties and require expert knowledge to construct (Mauri et al., 2006, Moriwaki et al., 2018, Rogers and Hahn, 2010). A molecular descriptor is defined as the “final result of a logical and mathematical procedure, which transforms chemical information encoded within a symbolic representation of a molecule into a useful number or the result of some standardized experiment...” https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30102-1 “... within a symbolic representation of a molecule into a useful number or the result of some standardized experiment...” означает что текст сведён к символам, после чего создаются последовательности символов. Любопытно было б узнать как они используют и используют ли вообще синонимы, создают ли синонимичные кластеры. И зачем им, собственно, нужны символы?
|
|
|
|
На: Медицина, Фармкология и ИИ
Добавлено: 23 фев 20 7:52
Изменено: 23 фев 20 7:55
|
Идея проста: если вы что-то хотите найти вам нужно иметь описание того что вы хотите найти, в форме текста. А это описание структурируется, т.е. приводится в понятный компьютеру формат, посредством а) ИИ-разбора, б) аннотации полученных посредством ИИ-разбора фраз текстами. Затем вы сравниваете это описание с другими описаниями. Эти люди решили перевести текстуальные описания в некие символы, «symbolic representation»... Т.е. они решили вручную структурировать тесты и, вероятно, вручную их аннотировать. Что является попыткой подмены автоматического метода работы ИИ на ручной. Делать им больше нечего? Девать денег некуда?
|
|
|
| |
|
На: Медицина, Фармкология и ИИ
Добавлено: 03 мар 20 8:35
Изменено: 03 мар 20 8:58
|
Нет желающих обсудить статью? How Artificial Intelligence Can Help In Image Transmission of Images https://www.itnonline.com/content/blogs/greg-freiherr-industry-consultant/blog-how-artificial-intelligence-can-help-imageThe NLP within recoMD has been trained on thousands of reports, allowing it to identify critically important information mentioned by radiologists while they dictate their reports. The tool combines this information with patient and exam metadata to determine the follow-up appropriate for each patient. RecoMD presents this tailored follow-up guidance to radiologists as they work so they can easily review and incorporate the results into their reports. In this way, the AI software adapts to the existing workflow, instead of the other way around.
|
|
|
| |
| |
|
На: Медицина, Фармкология и ИИ
Добавлено: 03 мар 20 17:51
|
On Dec. 31, a Toronto-based company called BlueDot—which created and runs a global health monitoring platform driven by artificial intelligence—alerted its government and commercial clients that an unusual form of coronavirus was spreading rapidly in the Chinese port city of Wuhan. This was almost a full week before the Centers for Disease Control and Prevention reported the outbreak of what is now known as COVID-19, and nine days before the World Health Organization reported it... Consider again the BlueDot example. BlueDot’s health monitoring platform uses natural-language processing and machine learning to analyze billions of data points across more than 100 datasets, including about 100,000 articles in 65 languages, animal and plant disease networks, and official proclamations. And because BlueDot also analyzes global airline ticketing data, it also correctly predicted the virus’ spread from Wuhan to Bangkok, Seoul, Taipei, and Tokyo shortly thereafter. The BlueDot platform also used these many data types to correctly predict the Zika outbreak in Florida six months before the first case appeared in July 2016. In summary, federal and defense healthcare agencies should think carefully before dedicating resources to unimodal AI research or proof-of-concept efforts. So how might a manager choose which mode of data to use for a given use case? The best answer may sometimes be “all the above.” https://www.govexec.com/management/2020/03/federal-healthcare-agencies-case-better-ai-outcomes/163464/
|
|
|
| |
|
На: Медицина, Фармкология и ИИ
Добавлено: 04 мар 20 9:05
|
И какой засеранец после этого скажет что ИИ не нужен? Я уже реально спасаю тысячи и миллионы жизней!
|
|
|
|
На: Медицина, Фармкология и ИИ
Добавлено: 11 мар 20 11:43
|
DynaMed provides peer-reviewed clinical content, including systematic literature reviews in 28 specialties for comprehensive disease topics, health conditions, and abnormal findings to highly focused topics on evaluation, differential diagnosis, and management. The content undergoes a rigorous, seven-step process, giving clinicians access to current, evidence-based diagnostic and therapeutic recommendations. IBM Micromedex is one of the largest online reference databases for medication information. It is used by more than 4,500 hospitals and health systems worldwide to support decision-making in medication therapy management, disease and condition management, toxicology, alternative medicine and patient education. https://www.prnewswire.com/news-releases/ibm-watson-health-and-ebsco-information-services-collaborate-to-launch-integrated-clinical-decision-support-solution-301021280.html
|
|
|
| |
|
На: Медицина, Фармкология и ИИ
Добавлено: 12 мар 20 14:35
|
"Micromedex with Watson is designed to use artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) to bypass keyword searches in favor of a more conversational approach to searching drug content." Todd Nolen, General Manager, IBM Micromedex Solutions, IBM Watson Health, commented: "When it comes to clinical decision support, content is king . Nearly nine out of 10 physicians in the US currently implement electronic health record technology. We believe DynaMed and Micromedex with Watson can deliver value and innovation to healthcare organizations, to help enable rapid access to high-quality medical evidence that is essential for clinicians as they work to provide safe and effective patient care within their clinical workflow." https://www.investorideas.com/news/2020/artificial-intelligence/03121AIEye-IBM-Draganfly.asp
|
|
|
|
На: Медицина, Фармкология и ИИ
Добавлено: 12 мар 20 15:10
|
...content is king...
Не совсем так, явного контекста недостаточно, необходим неявный подтекст. Я пробовал использовать контент (контекст) разговаривая с клонами. Но это не принесло удовлетворительного результата, поскольку контент не даёт достаточной нацеленности в нахождении верного ответа. А вот если добавить подтексты, то нацеленность получается максимальной. Используя аналогию: поиск по контекстам есть скольжение по поверхности, а поиск по подтекстам — поиск в глубину. Т.е. задействовав контексты и подтексты вы ищите одновременно и по поверхности, и в глубину.
|
|
|
|