Гусев Александр Владимирович, директор по развитию бизнеса Webiomed, эксперт по искусственному интеллекту ЦНИИОИЗ Минздрава России, к.т.н.
11 июня 10.05 - 11.20
Большая языковая модель (Large Language Model – LLM) – это разновидность генеративной, способной генерировать тексты или изображения, модели искусственного интеллекта (ИИ). Она обучена на естественных языках, то есть «понимает» их. Эти модели предварительно обучаются на больших неразмеченных данных из Интернета. В результате этого формируется сложная статистическая модель, которая устанавливает и запоминает вероятность последовательности слов. Когда в модель поступает вопрос, она может выдать ответ, исходя из сохраненных вероятностей. Как правило, в таких моделях более миллиарда (до триллиона) значений математических функций. LLM может с успехом использоваться в клинической практике (например, в виде системы поддержки принятия решений), в медицинском образовании (для представления сложных концепций в понятном для студентов виде), в административной работе (обобщая и резюмируя записи из ЭМК), в науке (подыскивая наиболее подходящие молекулы для разработки лекарств). Однако в этой фантастической модели заложены серьезные риски, связанные с необходимостью обеспечивать безопасность персональных данных, высокой стоимостью внедрения, возможными ошибками. Среди ошибок: алгоритмические (связанные с неправильным обучением), галлюцинации (связанные с неверной работой формул), академические (плагиат). Но главный риск – это снижение уровня клинического мышления, потеря самостоятельности профессии врача. И как этому не произойти, если по данным опросов менее 20% врачей читают современную литературу?
Каковы реальные риски и эффективность моделей ИИ, которые сегодня применяются в РФ? Кто будет нести ответственность за ошибки ИИ? Что произойдет, если LLM по итогам клинических испытаний превзойдет врачей по качеству диагностики и лечения пациентов? Смогут ли пациенты использовать преимущества ИИ? Как сочетать человеческий и искусственный интеллект в создании единого пространства знаний в здравоохранении?
В этой сессии специалисты узнают, какие модели ИИ существуют, что отличает большую языковую модель и как она может применяться на практике, а также какие риски их внедрения существуют. Получат информацию об уже существующих прикладных решениях ИИ и перспективах развития этих моделей.
Гусев Александр Владимирович, директор по развитию бизнеса Webiomed, эксперт по искусственному интеллекту ЦНИИОИЗ Минздрава России, к.т.н.
Машковский Евгений Владимирович, руководитель направления «Медицина», Нетология, к.м.н.
Нужды регионального здравоохранения с точки зрения МИС и предиктивных приложений
Яхина Роза Радиковна, директор ГКУЗ РБ «Медицинский информационно-аналитический центр»
Взгляд ИИ на эндоскопию: новые горизонты точности и удобства для врача
Назаров Илья Владимирович, главный врач ФГБУ «НМИЦ колопроктологии имени А.Н. Рыжих» Минздрава России
Прогнозирование осложнений ВЗК с помощью искусственного интеллекта
Успенский Юрий Павлович, главный внештатный гастроэнтеролог Санкт-Петербурга, проф., д.м.н.
Ценность ИИ в диагностике и лечении пациентов
Лисогор Дмитрий Александрович, заместитель генерального директора по цифровому здравоохранению Philips
Доклад при поддержке ООО «ФИЛИПС» (не входит в программу для НМО)
Инструменты поддержки человеческого интеллекта в РФ и за рубежом
Моисеев Александр Алексеевич, директор по маркетингу и продвижению IT-продуктов ООО "Консультант студента"
Потребности отрасли в цифровых специалистах - проблемы и решения
Лебедев Георгий Станиславович, директор Института цифровой медицины, заведующий кафедрой информационных и интернет-технологий Первого московского государственного медицинского университета им. И. М. Сеченова Минздрава России, д.т.н.