Я до сих пор помню время, когда ИИ не был широко распространен. Большинство людей не знали об искусственном интеллекте. После второй ИИ-зимы на рынке поднялся огромный ажиотаж вокруг ИИ. Инвесторы начали проявлять интерес к новорожденному месторождению. Затем пришло машинное обучение и глубокое обучение, которые за очень короткий промежуток времени изменили лицо мира. То же самое было и с Биологическими областями. Врачи могли находить новые способы лечения, выявлять новые болезни и предсказывать человеческие проблемы только благодаря машинному обучению.

Сегодня, если мы посмотрим вокруг себя, мы можем увидеть машинное обучение в различных биологических областях. Среди них геномика, протеомика, микроматрицы, системная биология и т. д. Тем не менее ученые и инженеры по искусственному интеллекту работают над поиском новых способов лечения болезней. В будущем врачи будут заменены машинами, потому что использование умных машин в этой области дает множество преимуществ.

Позвольте мне рассказать вам, как машинное обучение используется в биологических областях. Начнем с Tensorflow. Tensorflow — это платформа для разработки моделей ИИ, которые помогают врачам прогнозировать респираторные заболевания. Эти модели могут не только предсказывать проблемы с дыханием человека, но и идентифицировать звуки, издаваемые различными животными и птицами. Как мы все знаем, частота человеческого слуха составляет от 20 до 20 000 Гц, и любой звук, производимый ниже или выше этого уровня, человек не слышит.

Эти модели ИИ обучены таким алгоритмам машинного обучения, которые могут легко идентифицировать звуки, издаваемые конкретным животным или птицей. В прошлом врачи использовали стетоскопы для выявления респираторных заболеваний по звуку из легких. Сегодня они используют интеллектуальные системы для прослушивания таких звуков, что позволяет им диагностировать болезнь и быстро принимать решение. Все, что делает эта модель, — это берет звуковые данные от цифровых стетоскопов и преобразует их в визуальную проблему, которую компьютер может лучше всего идентифицировать. Они собрали звуковые записи от разных пациентов и обучили на них свою модель машинного обучения, а затем создали интеллектуальное приложение под названием Tambua, которое может работать в автономном режиме и может легко предсказывать любое новое заболевание, слушая звук легких пациента. новый пациент.

Эти умные приложения помогают врачам в бедных странах, таких как некоторые части Африки, где у людей нет хороших больниц и клиник. Эти модели машинного обучения также могут определять то, что врач может упустить при постановке диагноза. Действительно, это замечательное достижение Tensorflow, которое помогает нашему миру. Если вы хотите посмотреть документальный фильм, не забудьте посмотреть видео это.

Давайте перейдем ко второму достижению, которое также сделано Tensorflow. Все мы слышали о случаях, когда врач прописывал пациенту не то лекарство, что усугубляло его состояние, а в некоторых случаях даже приводило к летальному исходу. Это была большая проблема в области медицины, потому что врачи не могли определить правильную проблему, и это приводило к назначению неправильных лекарств.

Но сегодня эта проблема была решена с помощью Tensorflow. Они построили модель машинного обучения, сотрудничая с врачами Medicins Sans Frontieres, которые могут помочь врачам и биологи интерпретируют, какой препарат наиболее эффективен для проблемы, от которой страдает пациент. Они собрали анонимные изображения около 50 000 тестов и смогли обучить модель машинного обучения за пару дней.

Результат был довольно неожиданным. Затем они разработали интеллектуальное мобильное приложение с использованием Tensorflow lite, которое может работать в автономном режиме и может помочь врачам прописать правильный антибиотик, просто сделав снимок теста на наличие бактерий или инфекции. Это действительно замечательное достижение, которое может помочь миллионам и миллионам людей в сельской местности. Не забудьте посмотреть документальный фильм this, чтобы узнать больше.

Сегодня благодаря машинному обучению врачи могут даже предсказывать будущие вирусы и болезни, и после глобальной пандемии COVID-19 их число увеличилось. Биологи открывают новые способы лечения болезней с помощью машинного обучения. В будущем умные приложения станут неотъемлемой частью не только больниц и клиник, но и каждого отдельного человека. Все мы знаем, что машины не могут ошибаться, как люди, если их правильно и точно натренировать. Так что не за горами то время, когда ИИ займет большую область в области биологии.

Что вы думаете об этих достижениях машинного обучения? Являются ли машины более точными, чем люди? Заменит ли ИИ врачей в будущем?

Не забудьте подписаться на меня, чтобы узнать больше об удивительных открытиях ИИ и высказать свое мнение в разделе комментариев ниже.

До свидания!!!