Продуктивность

UX-микросервисы доверенного Web

от

Общие сведения UX-микросервисы — это модель архитектуры, в которой элементы пользовательского интерфейса (UI) и логика взаимодействия разбиваются на независимые, автономные сервисы. В отличие от традиционных микросервисов на стороне сервера, они фокусируются на модульности интерфейса пользователя: каждый сервис отвечает за отдельный компонент (например, корзину, профиль или форму поиска), обеспечивая его независимую разработку, тестирование и развёртывание. Таким … Читать далее

Медицинские справочные системы

от

Медицинские справочные системы представлены следующими международными и национальными системами кодирования и справочниками медицинской информации. Список не полный. No Название Полное название Перевод полного названия Масштаб Ответственность 1. ICD-10 International Classification of Diseases, 10-th Revision Международная классификация болезней, 10 пересмотр (МКБ-10) 14 000 codes World Health Organization (WHO) 2. ICD-10-CM International Classification of Diseases, 10-th Revision, … Читать далее

Как посчитать КПД нейросети-трансформера?

от

Статья рассматривает традиционные метрики оценки эффективности ИИ, и предлагает инновацию — формулу расчета «КПД ИИ» — коэффициент полезного действия искусственного интеллекта, включая нейросети с архитектурой трансформер. Общие соображения Оценка эффективности ИИ — не самая простая задача. В литературе предлагают оценивать эффективность ИИ по различным метрикам. Перечислим основные: точность, полнота, обобщающая способность, сложность, время обработки запроса, … Читать далее

Экосистема знаний

от

О проекте РТЛАБ работает над созданием HealthOS — операционной системы нового типа, которая призвана изменить подход к автоматизации медицинской помощи на основе доверенного ИИ. HealthOS автоматизирует процессы создания и совместного использования карт знаний и доверенного ИИ в медицине, а также гарантирует отказоустойчивость и независимость от поставщика инфраструктуры. Проект начался с разработки карт знаний в области … Читать далее

Прирост продуктивности и эффективности разработчиков с помощью HealthOS

от

Что такое продуктивность и эффективность? В первую очередь определим, что такое продуктивность и эффективность разработчиков. Продуктивность — это мера, которая позволяет оценить результаты деятельности. Продуктивность определяется количеством продукции, произведенным в единицу времени. Эффективность — это способность выполнять работу и достигать необходимого результата с наименьшей затратой усилий. Эффективность определяется соотношением между достигнутым результатом и использованными ресурсами. … Читать далее

Медицинские карты знаний HealthOS

от

В этой статье мы рассмотрим мощную инновацию HealthOS, которая называется «Медицинская карта знаний HealthOS», или просто «Карта знаний». Кроме этого, дадим ответы и на другие сопутствующие вопросы: Каким образом карты знаний связаны с научной системой организации труда в здравоохранении? Кем и как создаются карты знаний? Как используются карты знаний? Что такое карта знаний? Карта знаний … Читать далее

Возможен ли «сильный ИИ» в медицине?

от

Возможен ли «сильный ИИ» в медицине? Забегая вперед, дадим краткий ответ — «да, возможен». Однако этот краткий ответ не даёт никакого определения тому, что это такое «сильный ИИ» и, главное, «почему он возможен»? Будем разбираться по каждому компоненту этого термина. Интеллект. «Бытовое» понимание этого термина в русской культуре полностью антропоморфно, что сильно осложняет правильное понимание. … Читать далее

Использование RAG, FineTuning и LLM в HealthOS

от

Использование RAG, FineTuning и LLM закрытом корпоративном контуре в закрытом корпоративном контуре. В этой статье расскажем о том, как разместить и использовать Виртуальную лабораторию HealthOS в закрытом корпоративном контуре с учётом ее возможностей в области RAG, FineTuning и LLM. Использование Виртуальной лаборатории в закрытом контуре необходимо для избежания утечек конфиденциальной информации за границы определенного периметра. Определения … Читать далее

Проблема недоверия ИИ

от

Проблема недоверия ИИ. Недоверие решениям, принятым системами ИИ, может в общем случае возникать по следующим причинам: Неполнота обучающей выборки. Репрезентативная обучающая выборка – множество данных, описывающих все значимые характеристики генеральной совокупности и позволяющих обобщать на него результаты работы системы ИИ. Неполная обучающая выборка не отражает все основные характеристики генеральной совокупности, что негативно сказывается на качестве … Читать далее