Карина Садова, X5 digital. AI в medtech, практика применения и тренды развития в отрасли

В первом выпуске подкаста «Лучшее время» обсудили с Кариной Садовой (head of AI в X5 Digital), как сейчас технологии ML применяются в системах анализа медицинских снимков, системах поддержки принятия врачебных решений и прогнозных моделях, а также поговорили о превентивной и интегративной медицине, и о том, как технологии машинного обучения помогут реализовать эти тренды. Карина Садова Руководитель направления AI в X5 Digital t.me/mnctty_at_it Даниил Васильев Технологический предприниматель, основатель IT-компании ASAP t.me/medtech_ai IT-компания ASAP asap-ag.ru t.me/asap_agency Таймкоды: 00:00 — Тизер 00:55 — Представление спикеров 1:58 — Карина Садова о своем опыте работы в medtech-стартапе 3:51 — Какие сложности возникают с реализацией интегративного подхода в медицине в современном здравоохранении 5:17 — Анализ больших объемов данных и помощь врачу – один из трендов развития здравоохранения 7:17 — Как работают системы распознавания данных с медицинских изображений 11:39 — Сложности диагностических медицинских проектов 14:35 — Возможно ли столкнуться с «переобучением» модели? 20:41 — Разделение модели по зонам, типам того, что мы ищем, и т. д. 22:25 — Современные medtech-стартапы совершают прорыв с точки зрения продукта, а не технологий 23:44 — Более молодое направление продуктов: системы поддержки принятия врачебных решений 31:56 — Задачи интегративной медицины будут решаться десятилетиями. Что для этого нужно? 34:50 — Следующий шаг после решения проблемы агрегации данных о здоровье человека 38:47 — Может ли ИИ обработать полный объем данных о корреляции симптомов различных заболеваний? 39:49 — «Я здоров»: сложности и перспективы использования локальных моделей 48:34 — От какого количества параметров модели способны на ведение адекватного диалога с пользователем 52:58 — Reasoning-модели и процесс мышления в диалоге с пользователем 54:15 — Как сделать так, чтобы medtech-проект действительно решал проблему пользователя? 58:20 — Варианты дообучения модели на медицинских данных 1:02:52 — Этапы обучения LLM 1:05:36 — Rreinforcement learning — способ воспроизвести эволюцию 1:10:09 — Будущее — за обучением с подкреплением? 1:13:02 — Применение RAG-технологии для медицинский тематики 1:23:39 — Сможет ли ИИ заменить врача? #подкаст #интервью #айти #it #medtech #стартап