Новые сообщения в профилях


⛵
Ладожский тест‑драйв: приключение на Кошкинском фарватере!


С 29 по 31 мая в живописном загородном яхт-клубе «Кошкинский фарватер» уже в четвёртый раз прошло главное весеннее событие для любителей активного отдыха на воде — «Ладожский тест-драйв».

Ладожский тест‑драйв»- незабываемое событие для всех любителей яхтинга!
🌊
🧭


Это отличная возможность:
испытать ходовые качества разных яхт в реальных условиях Ладоги;
отработать манёвры на сложном участке фарватера;
обменяться опытом с единомышленниками;
насладиться красотой ладожских пейзажей и свежим ветром больших вод.

На мероприятии были представлены различные модели катеров от нескольких производителей: «Триера», Vboats, KFboats, Albakore, Searene Yachts, СПЭВ, Victory, Berkut, River Brothers, «Салют», КАЗ «Север» и многие другие

На территория яхт-клуба : веревочный парк, конный клуб, спортивные и детские площадки, а также была представлена уникальная возможность покататься на досках SUP!

В Ладожском тест-драйве приняли участие катер "Великолепный" и Алексей Баронов и катер "Хемуль" от компании "Невская судоверфь"

Спасибо всем, кто стал частью этого события. До новых встреч на воде!
💙


📍
Место: Кошкинский фарватер, Ладожское озеро
🛥
Формат: тест‑драйвы яхт, практические тренировки, обмен опытом, неформальное общение у костра.


Indite написал в профиле ВЕЛИКОЛЕПНЫЙ.
При бронировании прогулки через сервис Indite https://indite.dev/dbtech-ecommerce/1/,
Зарегистрированный пользователь повышается в правах до уровня Indite Premium, что позволяет участвовать в реферальной программе, получая 20% от последующих заказов рефералов.

ИИ-модель обучили прогнозировать более 1000 болезней

TechnoLab

visibility
22 Дек 2019
indite.ru
Medicine_AI



Ученые разработали ИИ-инструмент для прогнозирования более чем 1000 заболеваний и предсказания изменений в состоянии здоровья на 10 лет вперед.


Эксперты из Европейской лаборатории молекулярной биологии (EMBL), Германского онкологического центра и Копенгагенского университета применили алгоритмические принципы, схожие с теми, что используются в больших языковых моделях.


ИИ обучался на данных из двух независимых систем здравоохранения — на обезличенной информации 400 000 человек из исследования UK Biobank и 1,9 млн пациентов из национального регистра Дании.

«Медицинские события часто следуют предсказуемым паттернам. Наша ИИ-модель изучает их и может прогнозировать будущие исходы для здоровья», — заявил научный сотрудник Европейского института биоинформатики Томас Фицджеральд.

Новый инструмент оценивает вероятность того, разовьется ли у человека то или иное заболевание и когда именно. Нейросеть способна прогнозировать рак, диабет, сердечно-сосудистые заболевания, респираторные болезни и многие другие расстройства.


Модель Delphi-2M анализирует «медицинские события» в истории пациента и образ жизни: наличие избыточного веса, вредных привычек, возраст, пол.


Риски для здоровья выражаются в процентах во времени по аналогии с прогнозом погоды: «70% вероятность дождя в выходные».


Исполняющий обязанности директора EMBL Юэн Бирни сказал, что пациенты начнут получать пользу от инструмента уже в ближайшие годы:

«Вы приходите на прием, а врач уже пользуется такими инструментами и говорит: “Вот четыре главных риска в вашем будущем, и вот две вещи, которые можете сделать, чтобы это изменить”».

По его словам, от стандартных советов вроде похудеть или бросить курить никуда не деться, но для некоторых заболеваний будут и более конкретные рекомендации.


Бирни отметил, что ключевым преимуществом Delphi-2M по сравнению с другими решениями является возможность прогнозировать все болезни сразу на большом отрезке времени.

«Delphi-2M оценивает вероятность более 1000 заболеваний с учетом индивидуальной истории болезни, и его точность сопоставима с существующими моделями для отдельных заболеваний», — заявила команда проекта.

Глава отдела ИИ Германского онкологического центра профессор Мориц Герстунг подчеркнул, что Delphi-2M — начало нового способа понимания человеческого здоровья и прогрессирования болезней. По его словам, генеративные модели однажды смогут персонализировать уход и предугадывать потребности здравоохранения в масштабах целых систем.


Напомним, в сентябре исследователи из Гарвардской медицинской школы представили ИИ-модель, которая способна выявлять точные комбинации генов и препаратов для обращения вспять патологических состояний в человеческих клетках.