Хулиновости - Facebook, нефть, налоги, Google, SpaceX
«Головастик (ранняя пташка)»
Vkontakte
Twitter
Одноклассники
Знакомство
Привет, друзья!
Меня зовут Андрей, я основатель инди-студии и школы SoWa Solutions.
Живу в Самаре, на берегу Волги. Женат, ращу сыночка и дочку. Дом охраняет верный питбуль.
Мне 42 года, и 30 лет из них я занимаюсь кодингом. Опыт длиной в целую жизнь ?
С детства пишу рассказы и повести. Мои романы "Тысяча шагов на север" и "Дом у горизонта" были опубликованы в электронном виде на многих площадках под эгидой издательства "Эксмо", а роман "Кома" вышел в редакторской серии RED Fantasy.
Моей страстью с детства были видеоигры, а мечтой - научиться их создавать.
Теперь я хочу помочь вам. Мой опыт и мои навыки - это то, чем я с огромной радостью поделюсь с вами.
Подписывайтесь, и уже совсем скоро вы начнете создавать собственные миры!
До встречи!
Программирование на языке Python. Эпизод 6. Объектные модели и специальные методы. Часть 2
«Вольный слушатель»
Эпизод 6. Объектные модели и специальные методы.
Часть 2. Модель "Генератор и итератор".
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 30
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других технологий
Программирование на языке Python. Эпизод 6. Объектные модели и специальные методы. Часть 1.
«Вольный слушатель»
Эпизод 6. Объектные модели и специальные методы.
Часть 1. Теоретическое введение.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 29
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 28.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 27.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 26.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 25.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 24.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 23.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 22
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 21.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других сопутствующих технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 20.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других сопутствующих технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 19.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других сопутствующих технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 18.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других сопутствующих технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 17.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других сопутствующих технологий.
Разработка приложений на Python + Qt (PySide6). Сезон 2. Выпуск 15.
«Вольный слушатель»
Разработка прикладного программного обеспечения на языке Python с применением библиотеки Qt (PySide6), СУБД PostgreSQL и других сопутствующих технологий.
Проект «Мандрагора» Перспективное обучение (ИИ) проведению операций с целью улучшения качества медицинской помощи и предотвращения врачебных ошибок
Описание проекта
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) для проведения медицинских операций является активно развивающейся областью. ИИ может быть использован для анализа медицинских изображений, помощи в диагностике, планировании операций и даже участия в хирургических процедурах. Например, системы компьютерного зрения могут помочь хирургам во время операций, обнаруживая и выделяя важные структуры. Однако, внедрение ИИ в хирургию требует строгой проверки, обучения и регулирования, чтобы обеспечить безопасность и надежность. Такие технологии имеют потенциал улучшить результаты операций, но также несут риски, которые необходимо тщательно изучать и учитывать.
Исследования показывают, что использование ИИ в медицинских операциях может привести к улучшению точности диагностики и хирургических вмешательств. Например, исследования в области рака показывают, что ИИ может помочь в обнаружении опухолей на рентгеновских снимках и снижении количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако, необходимо учитывать, что внедрение ИИ в медицинскую практику требует не только технических, но и этических и правовых аспектов.
Таким образом, обучение ИИ для проведения медицинских операций представляет собой перспективную область, но требует внимательного исследования, регулирования и обеспечения безопасности и надежности перед широким внедрением в практику.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует комплексного подхода и экспертного участия. Вот несколько шагов, которые можно предпринять для этого:
1. Сбор данных: Необходимо собрать большой объем данных о различных медицинских случаях, включая информацию о диагнозах, лечении, результатах операций и длительности восстановления.
2. Обучение модели: Используя собранные данные, можно обучить искусственный интеллект с помощью алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Модель может быть обучена распознавать паттерны и признаки, связанные с успешными или неуспешными операциями.
3. Валидация и тестирование: После обучения модель нужно протестировать на новых данных, чтобы убедиться, что она способна предсказывать результаты операций с высокой точностью.
4. Экспертное участие: Важно вовлечь опытных врачей и хирургов в процесс обучения модели. Они могут предоставить ценную обратную связь и экспертное мнение, которое улучшит качество предсказаний и доверия к модели.
5. Регулирование и безопасность: При обучении искусственного интеллекта для медицинских операций необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности и регулирования, чтобы обеспечить защиту пациентов.
Обучение искусственного интеллекта для проведения медицинских операций требует времени, ресурсов и экспертного участия, но может привести к существенному улучшению качества медицинской помощи и результатов операций.
Тип идеи
Цифровые решения, Законодательная инициатива, Бизнес-проект, Другое
Тема идеи
Развитие цифровой аналитики: большие данные, ИИ, машинное обучение, прогнозные модели
Зрелость идеи
Проработанная инициатива — подготовленная концепция реализации идеи, для которой уже проведены базовые исследования и переговоры с заинтересованными сторонами, собраны исходные данные, подготовлен общий план действий
Описание проблемной ситуации
Присутствие человеческого фактора в виде врачебных ошибок. Не всегда качество проведенных операций соответствует должному уровню, когда пациента можно было спасти.
Искусственный интеллект может помочь в решении проблемных ситуаций в медицине, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование их развития, анализ медицинских данных, проведение операций, обучение медицинского персонала, фиксация нарушений, контроль за соблюдением установленных законодательством требованиях и т.д
Основными «болевыми точками» здравоохранения граждане считают недостаточный уровень профессиональной подготовки врачей (37%), а также их нехватку (37%), недоступность медицинской помощи для населения: дорогие лекарства, услуги (35%), недостаточную оснащенность медицинских учреждений современным оборудованием (31%). Неэффективную работу страховых компаний, предоставляющих полис ОМС, первоочередной проблемой назвали всего 3% опрошенных.
Оказание качественной медицинской помощи прописано в законе Российской Федерации. Качество и новшества в медицине это показатель качества жизни граждан, работы органов власти, благосостояние и здоровье нации.
Как следствие, здоровая нация — это сильная и непобедимая нация.
Затраты и ресурсы
Ресурсы, необходимые для внедрения ИИ в медицину, включают:
- Разработка ИИ-систем: Создание и внедрение ИИ-систем для медицины и здравоохранения.
- Обучение и повышение квалификации медицинского персонала: Для эффективного использования новых технологий необходимо обучение медицинского персонала.
- Инфраструктура: Инвестиции в серверы, хранилища данных и сетевые подсистемы.
- Приобретение данных: Сбор и анализ больших объемов данных для обучения алгоритмов и нейронных сетей.
- Проверка и сертификация: Соответствие требованиям регуляторных органов и разработка новых нормативов и стандартов
Успешное внедрение ИИ в медицину может привести к значительным преимуществам, однако требует значительных инвестиций и усилий от различных участников.
Поскольку, обучение будет происходить не только в институтах, но и в больницах, в том числе на конференциях врачей, операционных вмешательствах, то основная часть средств уйдет на заработную плату сотрудникам, привлеченных в проект, а так же, на необходимые расходные материалы — это порядка 30 миллионов рублей в год, при предоставлении государством серверов для работы и иной поддержки, которая бы сразу решалась
Прогнозируемые эффекты, видение результата реализации идеи
Искусственный интеллект может помочь в диагностике медицинских проблем, анализируя большие объемы данных, такие как исторические медицинские записи, генетические и биометрические данные. Это позволяет выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний
— Внедрение (ИИ) в медицину напрямую оказывает влияние на демографическую составляющую страны в целом. Тем самым открывая новые горизонты в сооздании медицины будущего.
— Улучшенные показатели послеоперационного выздоравливания пациентов и сохранение жизни населения
— Предотвращение врачебных ошибок в виде избежания человеческого фактора
— Контроль (ИИ) за процессом работы врачей и создание новых видов лекарств
— Фиксация работы с быстрым выявлением факторов повлекших неблагоприятные последствия для пациента, если такие будут иметь место быть
— Грамотные подсказки врачам и наблюдение за общим состоянием как специалиста так и пациента
— Сигнал о недопустимости врача к работе в случае его несоответствия в силу личных причин
— Инновационное решение для всей Российской Федерации
— Высвобождение ресурсов и времени врачей для решения иных задач
Как итог — это перенос ИИ на носитель в виде чипа, который можно будет вставить в робо-медика в будущем
Сфера деятельности широка, как для государственных нужд, так и для коммерческого использования уже обученного продукта в виде продаж. Это открывает двери в невероятное будущее.
Описание целевой аудитории
Все население Российской Федерации в целом!
При внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, целевая аудитория включает врачей, медицинский персонал, исследователей, разработчиков ИИ, администраторов здравоохранения и пациентов. Врачи и медперсонал используют ИИ для диагностики, прогнозирования и разработки планов лечения, в то время как исследователи и разработчики ИИ работают над улучшением алгоритмов и приложений. Администраторы здравоохранения принимают решения о внедрении ИИ в медицинскую практику, а пациенты являются конечными пользователями медицинских услуг, которые могут взаимодействовать с ИИ-системами для получения диагнозов и рекомендаций по лечению уже на дому посредством того же ИИ используя доступ в сеть, что приветед к грандиозному сокращению неразберихи, волокиты и очередей в стационарах. Все это возьмет на себя ИИ
Исследования также показывают, что внедрение ИИ в медицину может повлиять на рабочие места и профессиональные обязанности медицинского персонала, поэтому их обучение и поддержка также важны для успешной адаптации новых технологий.
Так же, целевая аудитория, это многочисленные частные клиники
Если есть опыт в реализации идеи, опишите измеримые эффекты и пользу от применения идеи
Опыт успешно реализуется близко знакомыми коллегами по АСИ из Белоруссии. С ними и возможно партнерство. С целью расширения спектра разработок и обучения ИИ. Опыт коллег в раннем распознавании и выявлении онкозаболеваний и иных изменений в организме при помощи ИИ, который уже внедрен в виде бизнеса в клиниках.
