1 103
Применение больших языковых моделей в медицине
Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) произвели революцию в обработке естественного языка. Такие модели, как GPT-4 и PaLM 2, …
1 434
Термины и определения в сфере применения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении
Введение Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой динамично развивающееся направление, которое уверенно проникает во все отрасли, включая здравоохранение. Практически ни одна …
1 155
Технологии обработки медицинских текстов в Webiomed
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё шире проникают в различные сферы жизни, меняя и ускоряя привычные процессы. Медицина не является исключением: …
2 069
Обучение на данных с системными (структурированными) пропусками
Пропуски в значениях данных – частая сложность при разработке моделей машинного обучения. Для случаев со случайными пропусками значений параметров существует …
875
Опыт стажировки в проекте Webiomed: применение NLP неструктурированных медицинских текстов
Стажировка занимает важное место в профессиональном развитии студента. Она позволяет получить ценный опыт работы в реальной профессиональной среде и применить …
2 977
Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed
Стандартный жизненный цикл модели машинного обучения представляет собой последовательность нескольких базовых этапов, каждый из которых требует тщательного мониторирования и, в …
5 266
Калибровка моделей: зачем и как?
Медицинская прогнозная аналитика на основе большого количества данных, использующая алгоритмы машинного обучения или искусственного интеллекта приобретает всю большую популярность. Создаваемые …
6 194
ТОП-10 курсов по ИИ в здравоохранении
1.Специализация AI in Healthcare - Stanford https://www.coursera.org/specializations/ai-healthcare Стоимость: Бесплатный пробный период на 7 дней, далее 5 999 рублей в месяц. …
4 536
Перспективы цифрового андеррайтинга на основе машинного обучения и больших данных для страховых компаний
Управление на основе данных (data-driven) и применение машинного обучения (machine learning, ML) это современные мегатенденции, возникшие из-за расширяющейся цифровизации общества …
18 395
Интерпретация результатов машинного обучения
Альберт Эйнштейн: «Если вы не можете объяснить что-то простым языком, вы этого не понимаете». Зачем нужно объяснимое машинное обучение Модели …
74 101
Основные метрики задач классификации в машинном обучении
В каждой задаче машинного обучения ставится вопрос оценки результатов моделей. Без введенных критериев, невозможно будет ни оценить “успешность” модели, ни …
6 864
Применение NLP для извлечения информации из электронных медицинских карт
Электронные медицинские карты (ЭМК) представляют основу автоматизации медицинской организации. В последнее время они повсеместно внедряются во всем мире. По некоторым …
4 741
Валидация и тестирование прогностических моделей: пришло время менять подходы
Jama опубликовало очень интересную статью «Validation and Utility Testing of Clinical Prediction ModelsTime to Change the Approach» группы авторов во …
3 854
Глубокое обучение начинает решать общие проблемы в здравоохранении
Глубокое обучение выходит из теоретической сферы и начинает помогать врачам в ежедневных действиях, которые затрагивают миллионы пациентов. Искусственный интеллект более …
4 070
Текущее состояние и ближайшие приоритеты для программного обеспечения в области медицинской диагностики, использующего искусственный интеллект
Машинное обучение уже прямо влияет на оказание медицинской помощи в больших и малых формах. Это приводит к необходимости постоянного пересмотра …