Yapay Zekaya Güvenmek(!?)

Büyük Şirketler Güvenebilecekleri Yapay Zeka Verilerini Belirlemenin Bir Yolunu Buldu

Ana akım şirketlerin yapay zeka uygulamalarına güç veren verilerin kaynağı konusunda endişeleri var. Bir endüstri grubu bu sorunu ele alıyor.

Veri, yapay zekanın yakıtıdır. Aynı zamanda büyük işletmeler için de bir darboğazdır, çünkü yapay zeka programları oluşturmak için kullanılan veriler hakkında daha fazla bilgi sahibi olmadan teknolojiyi tam olarak benimsemekte isteksizdirler.

Şimdi, bir şirketler konsorsiyumu verilerin kaynağını, geçmişini ve yasal haklarını tanımlamak için standartlar geliştirdi. Standartlar esasen verilerin nerede, ne zaman ve nasıl toplandığı ve üretildiğinin yanı sıra kullanım amacı ve kısıtlamaları için bir etiketleme sistemidir.

Yapay Zeka Sağlık Hizmetlerinde Nasıl Bir Rol Oynamalı?

Sağlık hizmetlerinde makine öğreniminin kullanımı ve United Healthcare Yapay Zeka skandalı üzerine

Bazılarınız benim eğitimli bir sosyolog olduğumu biliyor olabilir - tam olarak söylemek gerekirse, yüksek lisans okulunda tıbbi sosyoloji okudum. Bu, insanların ve grupların hastalıkla, tıpla, sağlık kurumlarıyla ve sağlıkla ilgili kavram ve fikirlerle nasıl etkileşime girdiğine odaklandığım anlamına geliyor.

Yardımcı profesörlük yaptığım dönemde sağlık alanlarına girecek lisans öğrencilerine bu konular hakkında ders verdim ve sağlık hizmeti sağlayıcılarımız olacak kişilerin sosyal, ekonomik ve ırksal statülerimizin sağlığımızla nasıl etkileşime girdiği konusunda fikir sahibi olmalarının gerçekten önemli olduğunu düşünüyorum. Her hasta aynı değildir ve insanlara yüksek kalitede bakım sağlamadan önce bunu takdir etmek gerekir.

Tüm bunları, bugünkü konumuz olan sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi uygulamalarına bakış açıma bir bağlam kazandırmak için açıklıyorum. Bu konu hakkında konuşmak için biraz bekledim çünkü bu çok büyük bir konu, ancak son zamanlarda çıkan birkaç haber bana başlamam için ilham verdi. Muhtemelen ileride bu konu hakkında daha fazla konuşacağım.

Yaşam ve Ölüm Üzerine

Teknolojinin Bir Kalbi Olsaydı

Yapay kalp üretmedeki başarısızlık, doğanın sihirbazlığının bir kanıtıdır.

Hiçbir şey kalbin mükemmel mühendisliğini, onu taklit etmeye yönelik başarısız girişimlerimizden daha net gösteremez. Total yapay kalbin bu tarihi hem parlak yenilikler hem de sürekli klinik başarısızlıklarla noktalanmıştır. 1962'de John F. Kennedy bilim camiasına aya bir insan indirmeleri ve on yılın sonuna kadar onu güvenli bir şekilde dünyaya geri getirmeleri için meydan okudu. 1964 yılında kalp ve damar cerrahı Michael DeBakey, Başkan Lyndon B. Johnson'ı ilk işlevsel, kendi kendine yeten yapay kalbi geliştirmeye yönelik bir programı finanse etmeye ikna etti ve aya inişten önce başarılı bir yapay kalp yapma yarışını başlattı. 1969 yılında her iki hedefe de ulaşılmış ve Teksas Kalp Enstitüsü Apollo 11'in fırlatılmasından sadece üç ay önce ilk total yapay kalbi yerleştirmiştir. Ancak, Ay'a iniş Uzay Mekiği, Mars Rover ve Uluslararası Uzay İstasyonu'na yol açarken ve (uzun bir durgunluğa rağmen) en yeni hedefler bizi Mars'a götürecek bir ay üssü geliştirmek olsa da, güvenilir, kullanıma hazır bir total yapay kalp hala ulaşılamaz durumda.

Çin, gezegeni kurtaracak mı yoksa yok mu edecek? | Çin - The Economist

 

Beyin kanserinden ölmek üzereyken Tu Changwang'ın söyleyecek son bir şeyi vardı. Çinli meteorolog iklimin ısındığını fark etmişti. Bu yüzden 1961'de Komünist Parti'nin yayın organı People's Daily'de bunun yaşamı sürdüren koşulları değiştirebileceği uyarısında bulundu. Yine de ısınmayı, bir noktada muhtemelen tersine dönecek olan güneş aktivitesindeki bir döngünün parçası olarak görüyordu. Tu, fosil yakıtların yakılmasının atmosfere karbon pompaladığından ve iklimin değişmesine neden olduğundan şüphelenmiyordu. People's Daily'nin o sayısında, makalesinden birkaç sayfa önce, sırıtan kömür madencilerinin bir fotoğrafı vardı. Çin, Batı'ya ekonomik olarak yetişmek amacıyla sanayileşmek için acele ediyordu.

mRNA aşıları için sırada ne var?

mRNA aşıları covid-19 pandemisini atlatmamıza yardımcı oldu ama aynı zamanda diğer birçok bulaşıcı hastalığa karşı savunmaya yardımcı olabilir, gribe karşı evrensel koruma sağlayabilir ve hatta kanseri tedavi edebilir.

Zihninizi 2020'ye geri götürün, eğer dayanabilirseniz. Yıl ilerledikçe covid-19'un etkisi de arttı. Yüzümüzü örtmemiz, dokunduğumuz her şeyi dezenfekte etmemiz ve diğer insanlardan uzak durmamızın, kendimizi potansiyel olarak ölümcül hastalıktan korumanın tek yolu olduğu konusunda uyarıldık.

Soğuk Savaş Mimarı Henry Kissinger 100 Yaşında Öldü

Amerika Birleşik Devletleri'nin Çin'e açılmasını tasarlayan, Vietnam'dan çıkışını müzakere eden ve Soğuk Savaş'ın zirvesinde Sovyetler Birliği ile Amerikan güç ilişkilerini yeniden düzenlemek için kurnazlık, hırs ve akıl kullanan, bazen bunu yapmak için demokratik değerleri ayaklar altına alan akademisyen-diplomat Henry A. Kissinger, Çarşamba günü Kent, Conn'daki evinde öldü. 100 yaşındaydı.

Ölümü danışmanlık şirketi tarafından yapılan bir açıklamayla duyuruldu.

Çok az diplomat Bay Kissinger kadar tutkuyla hem övülmüş hem de yerilmiştir. İkinci Dünya Savaşı sonrası dönemin en güçlü dışişleri bakanı olarak kabul edilen Kissinger, diplomasiyi Amerikan çıkarlarını yansıtacak şekilde yeniden şekillendiren bir ultra-gerçekçi olarak selamlandı ve ulusun amaçlarına hizmet ettiğini düşündüğü takdirde özellikle insan hakları alanında Amerikan değerlerini terk etmekle suçlandı.

Yapay zeka klinik gelişime nasıl güç katabilir?

 Yapay zeka ilaç keşfini hızlandırıyor. Klinik geliştirme bu hıza ayak uyduramazsa, hastalara sağlanacak faydalar gecikecektir.

Klinik geliştirme ve randomize klinik araştırma (RCT), genel yapay zeka (gen AI) ve temel modeller de dahil olmak üzere yapay zekadaki (AI) gelişmelerle beslenen farmasötik Ar-Ge'deki benzeri görülmemiş inovasyon dalgasından büyük ölçüde etkilenmemiştir. Bununla birlikte, hassas tıbbın yükselişi ve daha rekabetçi bir geliştirme ortamının baskısı altındadırlar. Şimdiye kadar, klinik geliştirme için yapay zekanın benimsenmesi operasyonel mükemmelliği ve hızlandırmayı vurgulamıştır, ancak bilimsel yapay zekadaki ilerlemeler, daha yüksek başarı oranlarına sahip daha hassas, verimli denemeler tasarlamak için modern analitik araçlardan ve yeni veri kaynaklarından yararlanma zamanını getirmiştir.