Обсуждение

" это такие капчи, через которые в медицину не должны прорываться" В экзамене были конкретные противороботные меры? Сомневаюсь. Тем более небось у робота гуаньси огого, ну и занесли куда надо.

> сдавшего экзамены робота, ему теперь официально можно лечить людей. Пойдёте к сдавшему экзамен? К телемедицинскому диагносту - уже почти вполне.

Интересно, продавят ли Ватсоны и китайские киберлекари врачебное лобби? Те мало что помнят, но бабла в корочки и должности вложили много...

Письменный экзамен - это барьер от идиотов. Нормальный экзамен для врачей устный, когда выясняют не что человек выучил, а как у него работает голова.

Вдобавок предположу, что экзамен охватывает не всё требуемое поле знаний, а какие-то привычные и легкоформулируемые точки, в предположении, что кучу других вещей обучаемый тоже ухватил и осилил. То есть по итогу это будет (как минимум поначалу) просто хорошим поводом осмотреться --- а что же на самом деле спрашиваем на экзаменах?

Там засада в другом. Предполагается, что ограниченный набор информации позволяет поставить диагноз, который можно выразить в наборе правильных ответов. Это хорошо для реанимации, где надо не думать, а действовать. Но в общем случае - это просто вероятностное. У 99% пациентов при А, Б и В надо вколоть Х инсулина. Девяносто девяти хорошо, а один - откинул копыта. Потому что у него не В, а В2, плюс Г, Д и М. Плюс медицина меняется. На чём пролетает IBM с Ватсоном. Пока они загоняют старые параметры, учёные откопали новые. Врачи постоянно учатся. То есть, хреновых китайцев компьютер заменить может. Хороших европейцев - нет.

Изи. Дайте еще пяток лет.

Экспертные системы для врачей начали делать в восьмидесятых. И сейчас их активно применяют. Что не отменяет фундаментальных проблем. Это не шахматная доска с десятком прописанных правил.

Постоянно учиться ватсону как бы не проще, чем врачам. За ним коллектив учителей стоит. А каждому врачу чтобы с ним сравняться нужно не просто новые приёмы учить, а все новые приёмы выучить. И кстати, в ситуации "У 99% пациентов при А, Б и В надо вколоть Х инсулина. Девяносто девяти хорошо, а один - откинул копыта. Потому что у него не В, а В2, плюс Г, Д и М. " Ватсону гораздо проще построить дерево и лечения, не приводящего к "откинул копыта" и доп диагностики, когда результат не совпал с модельным. В том числе, за счёт подбора модели к наблюдаемым данным он может быстрее догадаться до В2 и прочих ГМД по косвенным признакам. Про то, что люди без бумажки, а лучше компьютера не умеют строить вероятностные модели (точнее умеют строить неправильные, и не замечают их неадекватности) написано уже кучу раз. Причем в том числе про врачей и статистиков.

За ним коллектив учителей стоит. Угу. И повторяет он то, чему учат его его учителя. Что может противоречить другому консилиуму врачей. И противоречит частенько. Ватсону гораздо проще построить дерево и лечения Нет, конечно. У него нет интуиции. И он не видит пациента.

>Угу. И повторяет он то, чему учат его его учителя. Что может противоречить другому консилиуму врачей. И противоречит частенько. Ну то есть с людьми у пациента шансы так на так разбегаются - или под тот консилиум попадёт, или под этот. А с ватсоном попадёт под самый авторитетный. Не самый плохой вариант ИМХО. >Нет, конечно. У него нет интуиции. И он не видит пациента. Не видит пациента - это проблема конечно. А вот там, где она отсутствует (на анализе рентген снимков например) компьютеры уже стабильно побеждают людей с их интуицией https://geektimes.ru/post/295591/

А с ватсоном попадёт под самый авторитетный. Нет, конечно. Попадёт под тот, которым IBM платит деньги. Это всё равно, что считать, что у Гугла первая ссылка в списке найденных - правильная. Или что он ранжирует ссылки по правильности. А вот там, где она отсутствует (на анализе рентген снимков например) компьютеры уже стабильно побеждают людей с их интуицией Это всё равно, что сравнивать пальпирование с УЗИ. Или забивание гвоздей рукой и молотком. Или рентген против МРТ. Если врач хороший и знает, куда смотреть, он найдёт лучше тупой машины. Если врач скажет машине, что искать, она просканирует лучше глаза. Короче, фиговые победы. Для всеобщей диспансеризации покатит. А так, - нет. Компьютер надо учить как молодого врача. Причём, врача слепо-глухо-немого инвалида.

Уже двадцать лет прошло, но до сих пор помню эпизод из своей жизни студента-медика: Профессор, обращаясь к студенту, который никак не мог решить казалось бы не очень сложный клинический случай: «Иванов, я никак не пойму - знания у вас вроде есть, но вы в них совсем не ориентируетесь!» Как мне кажется, это есть нынешнее положение AI. Запомнить и по запросу протараторить - не проблема, а вот подумать и сообразить пока не очень. И я подозреваю, что еще очень долго будет не очень.

А как вы пришли к этому заключению? Мне кажется, что с "подумать" всё стремительно ОК -- речь же не идёт о нахождении информации по запросу. Речь идёт как раз о решении задач, а не поисковых запросах в какое-то хранилище информации. В экзаменах ведь не пересказы информации требуют, а решения задач. Во врачебных экзаменах тоже.

Ну вот пневманию комп находит на снимках лучше. Лучше тех самых врачей которые его учили. И он уже на это обучен. В по данным другой статьи аналогично лучше обрабатывались снимки для определения рака кожи. >>А с ватсоном попадёт под самый авторитетный. >Нет, конечно. Попадёт под тот, которым IBM платит деньги. Скорее IBM платит не врачам, а за подписку на соответствующие журналы. Соответственно, Ватсон не пропускает никаких новинок в повышении квалификации, а обычный врач - что успел, то и узнал. А вносят в него данные явно не врачи, а инженеры. Так что ватсон явно будет отдавать предпочтение авторитетам, а не учителям. Так как "учителя" - не врачи. Ну и скорее всего дополнительно имеет доступ к сырым данным для самостоятельного обучения. Ну вот, первая же статья по обучению Ватсона так и говорит: https://habrahabr.ru/company/ibm/blog/197626/ Суперкомпьютер долгое время обучался искусству построения диагнозов, и теперь его обучение подошло к концу. Кстати, для построения более надежного диагноза компьютер будет использовать множество данных из медицинских журналов, препринтов статей и прочих данных. Хотелось бы надеяться, что подобная система будет вскоре использоваться не только в Кливлендской клинике, но и прочих больницах/клиниках. Что касается второго проекта, Watson EMR Assistant, то этот инструмент предназначен для парсинга неклассифицированных данных пациентов, с целью их упорядочения, классификации. Суперкомпьютер будет, снова-таки, отслеживать причинно-следственные связи в истории заболеваний разных пациентов, классифицировать данные и предоставлять результаты анализа врачам.

Ну вот пневманию комп находит на снимках лучше. Ну и? Скорее IBM платит не врачам, а за подписку на соответствующие журналы. Ой, ну поищите статьи про то, что они делают, как они делают, что у них получилось и за что их критикуют. (Естественно, не на русском, а на языке оригинала) множество данных из медицинских журналов, препринтов статей Вы представляете, сколько там лажи? :-D

>Вы представляете, сколько там лажи? :-D Ну так живой доктор по этому же учится.

Нет, конечно. Живой доктор фильтрует.

И ватсон фильтрует. Кто фильтрует лучше - вопрос.

Ватсон не фильтрует. У него нет интуиции. Тем более, он не беседует с другими врачами на вечерних посиделках и в кулуарах конференций.