Стратегирование

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

HealthOS в горизонте 2024-2030 годов

от

HealthOS в горизонте 2024-2030 годов. В статье рассматривается влияние ИИ на экономику и общество на ближайшие шесть лет. Рассматриваются три аспекта: эволюция качества исполнения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР), эволюция результатов работы ИИ и доверия этим результатам, а также эволюция рисков правообладателей результатов интеллектуальной деятельности (РИД) и других нематериальных активов. Почему HealthOS? HealthOS – это … Читать далее

Шкала зрелости ЕГИС — Единых Госпитальных Информационных Систем

от

Управление качеством данных в медицине — в предельном значении этой функции, — это управление риском искажения информации. Без подготовки может показаться, что это какое-то странное утверждение, которое скорее похоже на недостижимую максиму. Однако это не так. В этой статье мы исследуем эволюцию Единых Госпитальных Информационных Систем (ЕГИС), чтобы понять, почему эволюция ЕГИС пришла к управлению … Читать далее

Эволюция знаний

от

Эволюция знаний — это процесс постепенного развития и стабилизации культуры накопления и хозяйственного использования знаний, который происходит по времени как смена «когнитивных эпох». Когнитивная эпоха стабилизирует культуру накопления и хозяйственного использования знаний, влияя на социальные и физические среды, в которых происходит естественный когнитивный отбор. При смене эпохи – происходит трансформация культуры хозяйственного использования знаний. Согласно … 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