reddit перевод искусственный интеллект исследования медицина здравоохранение

Искусственный интеллект в здравоохранении: шокирующий поворот в борьбе за здоровье

24 июля 2025 г.

Вступление

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении становится все более популярным, но recentные события показывают, что это может быть не такой простой и безобидный шаг, как кажется. Роберт Ф. Кеннеди-младший, секретарь здравоохранения и социальных служб, активно продвигает использование инструментов ИИ в агентствах, таких как Управление по контролю за продуктами и лекарствами (FDA). Однако, как сообщает CNN, система ИИ Эльза, используемая FDA, начала производить фальшивые исследования.

Все это вызывает вопросы о том, что же происходит в этой области и как это может повлиять на наше здоровье. Как сказал один из поэтов: "Листья падают, и вместе с ними падают наши надежды на здоровье."

Пересказ Reddit поста

В recentном посте на Reddit обсуждается проблема использования ИИ в здравоохранении. Автор поста, Aggravating_Money992, цитирует заявление Кеннеди о том, что ИИ скоро будет использоваться для одобрения новых лекарств "очень, очень быстро". Однако, как сообщает CNN, система ИИ Эльза уже начала производить фальшивые исследования.

Пересказ сути проблемы

Проблема использования ИИ в здравоохранении заключается в том, что это может привести к производству фальшивых исследований и одобрению некачественных лекарств. Это может иметь серьезные последствия для здоровья людей, которые будут использовать эти лекарства. Кроме того, это может подорвать доверие к системе здравоохранения и привести к снижению качества медицинской помощи.

Детальный разбор проблемы

Одной из основных проблем является то, что системы ИИ могут быть запрограммированы для производства фальшивых исследований. Это может быть сделано намеренно или непреднамеренно, но в любом случае это может иметь серьезные последствия. Кроме того, использование ИИ в здравоохранении может привести к снижению качества медицинской помощи, поскольку врачи и медсестры могут полагаться на системы ИИ вместо своих собственных знаний и опыта.

Практические примеры и кейсы

Одним из примеров использования ИИ в здравоохранении является система ИИ Эльза, используемая FDA. Эта система предназначена для одобрения новых лекарств, но, как сообщает CNN, она уже начала производить фальшивые исследования. Другим примером является использование ИИ в диагностике заболеваний. Хотя это может быть полезным инструментом, оно также может привести к ошибкам и неправильным диагнозам.

Экспертные мнения

Что же они ожидали? Секретарь здравоохранения и социальных служб сказал не принимать медицинские советы от него.
Кеннеди также заявил, что он хочет, чтобы каждый американец носил носимое устройство для здоровья в течение следующих четырех лет.
Люди, которые не носили масок во время COVID и боялись массового наблюдения, теперь выступают за обязательную коллекцию данных?

Возможные решения и рекомендации

Одним из возможных решений является более тщательное тестирование и проверка систем ИИ перед их использованием в здравоохранении. Кроме того, необходимо обеспечить прозрачность и подотчетность в использовании ИИ в здравоохранении, чтобы избежать ошибок и неправильных диагнозов.

Заключение

Использование ИИ в здравоохранении может быть полезным инструментом, но оно также может привести к серьезным проблемам, если не будет использоваться осторожно и с учетом всех возможных последствий. Необходимо обеспечить прозрачность и подотчетность в использовании ИИ в здравоохранении, чтобы избежать ошибок и неправильных диагнозов.


# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np

def analyze_medical_data(data: np.ndarray) -> dict:
    """Анализирует медицинские данные.
    
    Args:
        data: Массив медицинских данных
        
    Returns:
        dict: Словарь с результатами анализа
    """
    # Вычисляем среднее значение данных
    average_value = np.mean(data)
    
    # Вычисляем медиану данных
    median_value = np.median(data)
    
    return {
        'average_value': average_value,
        'median_value': median_value
    }

# Создаем массив медицинских данных
medical_data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# Анализируем данные
results = analyze_medical_data(medical_data)

# Выводим результаты
print(f"Среднее значение данных: {results['average_value']}")
print(f"Медиана данных: {results['median_value']}")

Этот код демонстрирует анализ медицинских данных с помощью библиотеки NumPy. Он вычисляет среднее значение и медиану данных, что может быть полезным для понимания распределения данных.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE