ИИ, Роботы и Нейросети в медицине

Появились подробности о роботе Iron нового поколения, который был представлен на мероприятии Xpeng AI Day 2025 под названием Emergence.  Фото gizmochina После презентации стало известно, что Iron нового поколения обладает 82 степенями свободы, бионическими мышцами, гибкой кожей и позвоночником. Робот построен на трёх однокристальных ИИ-процессорах Turing с производительностью 3000 TOPS, он объединяет три большие модели: VLT, VLA и VLM, для разговора, движений и взаимодействий с окружающим миром. Фото gizmochina Xpeng делает акцент на «экстремальной антропоморфности» как философии дизайна, стремясь сделать роботов более адаптируемыми к реальным условиям. Робот Iron также оснащён полностью твердотельными аккумуляторами, но характеристики пока не раскрываются. Xpeng планирует начать массовое производство к концу 2026 года, начиная с применения в таких отраслях, как розничная торговля, туризм и фабричный контроль. Фото gizmochina

Искусственный интеллект помогает исследователям прогнозировать взаимодействие белков с малыми молекулами, что важно для разработки лекарств. Однако исследование ученых из Базельского университета https://phys.org/news/2025-10-ai-drug-physics-1.html, что ИИ лишь запоминает закономерности из данных. Алгоритмы не учитывают фундаментальные физические принципы связывания и часто терпят неудачу с новыми белками, которые критически важны для создания инновационных препаратов.

Как обычно представляют очень умных, или даже сверхумных людей и существ? Холодные, полностью или почти полностью лишённые чувств формы интеллекта и разума, которые сочли эмоции и чувства атавизмом, делающими их слабыми. Пример таких "мегамозгов" — полумифические "серые" пришельцы — да, да те самые с большой головой, чёрными как космос глазами (линзы), худое тело и т. д. Якобы они прилетают с Дзета Сетки (двойная система, состоящая из весьма солнцеподобных звёзд, которая чуть старше Солнца). Те, кто считает что "Их" их видел, чаще всего описывают этих сущностей как лишённых эмоций, но очень умный интеллект. Другой пример — вымышленный постчеловек "доктор Манхэттен" из DC Comics. Став богоподобным он отдалился от общечеловеческих «проблем», перестаёт принимать участие в их решении устремив взгляд в (вечную?) Вселенную. Да что уж таить. Настоящий, "холодный" трансгуманизм тоже считает эмоции и чувства лишними для создания сверхчеловека. Отчасти поэтому некоторые его

Дерматология, как и многие другие области медицины, переживает эпоху трансформации благодаря развитию искусственного интеллекта (ИИ). Он уже сейчас демонстрирует огромный потенциал в улучшении диагностической точности, персонализации лечения и повышении доступности дерматологической помощи. Внедрение ИИ в дерматологическую практику сталкивается с рядом вопросов. Необходимы большие объемы качественных, размеченных данных для обучения алгоритмов машинного обучения. Важно обеспечить прозрачность и интерпретируемость работы ИИ, чтобы врачи могли доверять результатам и понимать, как были приняты решения. Также необходимо решить вопросы, связанные с защитой персональных данных пациентов и соблюдением этических норм. Диагностика на новом уровне. Одно из наиболее перспективных направлений - использование ИИ для анализа дерматоскопических изображений. Алгоритмы машинного обучения способны выявлять признаки злокачественных новообразований кожи, таких как меланома, с высокой

Исследования американских учёных показали, что использование даже относительно примитивных средств диагностики типа получаемых при помощи Apple Watch данных одноканальной ЭКГ позволяет системам ИИ довольно точно выявлять серьёзные аномалии в здоровье сердечно-сосудистой системы пациентов. Авторы исследования, результаты которого были опубликованы в ходе ежегодной научной конференции кардиологов в Новом Орлеане, убеждены, что их открытия способны кардинально изменить ситуацию с выявлением кардиологических патологий в обществе. Преимуществом методики является широкий охват аудитории, поскольку умные часы сейчас носят многие люди, и они получают возможность диагностировать потенциально опасные состояния сердечно-сосудистой системы на ранних стадиях.

ИИ уже достаточно давно научился искать симптомы, отвечать на вопросы из учебников и угадывать диагнозы на тестах, кажется, что следующий рубеж уже совсем близко и они смогут заменить врачей-диагностов. Однако, на более сложных и приближённых к реальности задачах, когда нужно самому принимать решения по ходу, многие из существующих ИИ-моделей почему-то оказываются не способны рассуждать на уровне врача-эксперта: они часто не могут понять, когда стоит остановиться, не знают какие анализы назначить или попросту действуют по шаблону. Новое исследование, наоборот, утверждает, что всё о чём мы думали раньше вообще не важно — и размер модели и количество данных — всё это практически не влияет на итог, а самое главное это то, как именно ИИ учится рассуждать и стратегически мыслить. Авторы помещают ИИ в виртуальную клинику, где каждое действие имеет значение, а решение о неправильном выборе будущего анализа повлияет на конечный диагноз. При этом, ИИ получает обратную связь не только за

Анализ 558 изданий показал, что большинство материалов по траволечению создавалось искусственным интеллектом. Исследователи Originality AI проверили книги о лечении травами на Amazon, опубликованные с января по сентябрь 2025 года. Они выяснили, что примерно 82?% из них могли быть созданы ИИ. Одной из таких книг стал бестселлер Natural Healing Handbook. В авторы указали Луну Филби, якобы травницу из Австралии. Однако проверить её существование или бренд My Harmony Herb не удалось. Originality.ai отметил образцы текста как сгенерированные ИИ на 100?%. По меньшей мере в 29 книгах, явно созданных ИИ, упоминаются работы травников Барбары О’Нил и Альфредо Боумена, которые продвигали непроверенные методы лечения рака. Ранее экспертов уже предупреждали о сомнительных изданиях по грибам. Эти книги тоже, вероятно, создавались чат-ботами и давали ненадёжные советы о том, как отличить съедобный гриб от ядовитого. Генеральный директор

Anthropic представила первое убедительное свидетельство того, что большие языковые модели способны наблюдать и описывать собственные внутренние процессы. В ходе эксперимента исследователи внедряли в нейронную активность Claude разные концепции — от «собаки» до «предательства». В 20% случаев модель сообщала о навязанных «мыслях», то есть демонстрировала способность к самоанализу. Это открытие может помочь решить фундаментальную проблему «черного ящика» — внутренние процессы нейросетей остаются необъяснимыми даже для их создателей. Чтобы проверить, способен ли искусственный интеллект к самоанализу, исследователи разработали эксперимент под названием «инъекция концепций». Они меняли нейронные паттерны модели, связанные с определенными понятиями, и наблюдали, замечает ли ИИ эти изменения. С помощью инструментов интерпретируемости команда Anthropic научилась определять «нейронные

Исследователи Центра «Искусственный интеллект» УрФУ предложили новый метод анализа сигналов электроретинограммы (ЭРГ) с использованием технологий искусственного интеллекта. Алгоритмы классификации временных рядов позволяют: диагностировать заболевания сетчатки (например, дистрофию); выявлять признаки неврологических расстройств — СДВГ, РАС, болезнь Паркинсона. Как это работает: Алгоритм анализирует сигналы ЭРГ — неинвазивного функционального теста сетчатки. Используется технология explainable AI, которая показывает, какие участки сигнала (a- и b-волны, осцилляторные потенциалы) повлияли на вывод модели. Врач получает не просто «да/нет», а инструмент для принятия более точного решения и отбора пациентов для дальнейшего обследования. Алгоритмы обучены на базе международной базы данных реальных пациентов, с использованием методов, позволяющих объяснять предсказания моделей с помощью SHAP (теория игр для оценки вклада каждой функции). Это делает

Научная работа, выполненная с помощью суперкомпьютера Tursa, привела к созданию новой языковой модели для белков — PLM-Interact. Эта модель искусственного интеллекта не только предсказывает взаимодействия между белками, но и определяет, какие именно мутации нарушают их «общение». Белки — это основа жизни, они отвечают за все биологические процессы в клетке. Нарушения их взаимодействий часто лежат в основе таких заболеваний, как рак и генетические расстройства. Вирусы также используют эти механизмы, захватывая белки клетки-хозяина для своего размножения. Исследователи использовали мощности суперкомпьютера Tursa для обработки 421 тысячи пар человеческих белков. Это позволило обучить модель с 650 миллионами параметров. В итоге она успешно предсказала, как мутации влияют на взаимодействия белков при генетических заболеваниях и раковых опухолях.

Anthropic https://venturebeat.com/ai/anthropic-scientists-hacked-claudes-brain-and-it-noticed-heres-why-thats первое убедительное свидетельство того, что большие языковые модели способны наблюдать и описывать собственные внутренние процессы. В ходе эксперимента исследователи внедряли в нейронную активность Claude разные концепции — от «собаки» до «предательства». В 20% случаев модель сообщала о навязанных «мыслях», то есть демонстрировала способность к самоанализу. Это открытие может помочь решить фундаментальную проблему «черного ящика» — внутренние процессы нейросетей остаются необъяснимыми даже для их

Команда исследователей из компании Anthropic провела уникальные эксперименты с моделью искусственного интеллекта Claude, показав первые доказательства её способности к интроспекции — самонаблюдению и отчёту о собственных мыслях и состояниях. В одном из опытов учёные «внедряли» в Claude абстрактное понятие «предательство» и спросили, замечает ли она что-то необычное. Модель ответила: «Я испытываю нечто похожее на навязчивую мысль о "предательстве"». Для проверки интроспекции в Anthropic разработали методику «введения концептов», с помощью которой меняли активность нейронов, отвечающих за конкретные понятия, такие как «собаки», «громкость» или абстрактные эмоции, и просили Claude определить, заметила ли она изменения. Вопреки предположениям, что модели лишь имитируют ответы, выдавая логически звучащие фразы, Claude действительно фиксировала вмешательство до того, как оно влияло на её

Еще пару лет назад нейросети воспринимались как прорыв. Но вместо уникальных идей мы получили поток однотипных изображений, безэмоциональных видео и текстов с шаблонной подачей. По данным Pew Research Center, 53% американцев уверены, что широкое применение ИИ снижает креативность, еще половина считает, что технологии ухудшают способность выстраивать значимые отношения. ИИ-контент все чаще игнорируют, не дочитывают до конца и не вовлекаются в обсуждение. Пользователи быстро распознают ИИ по «стерильному» тону и клишейным фразам. Почему происходит отторжение Эффект «зловещей долины»: сгенерированные лица и голоса выглядят почти как настоящие, но в них не хватает микромимики, эмоций и живости, а это вызывает дискомфорт. Дефицит аутентичности: контент, созданный ИИ, может быть идеальным по форме, но в нем нет личного опыта, уникального стиля и эмоциональной глубины. Информационная перегрузка: ИИ способен производить контент в промышленных масштабах. Мозг

Система распознавания лиц и медицинские датчики проверяют ваши жизненно важные показатели: артериальное давление, пульс, температуру, уровень кислорода. За считанные минуты ИИ анализирует данные и выдает вероятный диагноз.

С азартными играми люди начинают сталкиваться с самого раннего детства. Мы кидаем монету, чтобы выяснить, кто прав, тянем жребий, чтобы определить, кто будет в той или иной команде. Такие действия подчеркивают элемент случайности в наших решениях. В процессе взросления появляется желание что-то получить от выигрыша: дать щелбан своему противнику или получить от него деньги. Читать далее

Любой, кто пробовал создать ИИ-ассистента для регулируемых областей вроде здравоохранения, знает - это не просто. Нужно балансировать между полезностью/гибкостью и политикой "не навреди". Особенно сложно, когда пытаешься запихнуть такие разные и конфликтующие поведения в одну модель. Читать далее

По сути своей, человек — это мозг, одетый в костюм из костей и мышц с дополнением других органов и тканей. Взаимодействие мозга с окружающей средой осуществляется через органы чувств: глаза, уши, язык, кожа. Если спросить кого-то, какой из этих сенсоров для них важнее, то ответы будут отличаться, скорее всего, ввиду профессиональной деятельности и образа жизни респондента. Однако, с точки зрения получаем из окружающей среды информации, зрение является самым обильным источником данных. Потеря или ухудшение зрения ввиду травм, заболеваний или возрастных изменений разительным образом влияет на жизнь человека, независимо от его работы или хобби. Одной из самых распространенных причин слепоты у людей старше 55 лет является возрастная макулярная дегенерация (AMD от age-related macular degeneration). Ученые из Университетского колледжа Лондона (Великобритания) провели клинические испытания устройства, способного вернуть зрение людям с AMD. Разработка представляет собой сопряжение

Ученые разработали новый тип искусственного интеллекта, который способен самостоятельно восстанавливаться после сбоев и обучаться быстрее других нейросетей. Система основана на принципах гомеостаза и саморегуляции, как в человеческом мозге, что позволяет ей сохранять стабильность и адаптироваться к перегрузкам. В экспериментах ИИ продемонстрировал высокую устойчивость к «шумным» и неполным данным, снижая свою точность значительно меньше, чем существующие нейросети. Это открывает новые возможности для создания надежных ИИ в медицине и фармацевтике. Современные ИИ уязвимы: даже небольшие ошибки в данных или сбои в параметрах могут привести к «выгоранию» нейронов, когда части сети становятся неактивными, что затрудняет обучение. Исследователи решили обратиться к природе и создали BioLogicalNeuron — новый элемент архитектуры нейросети, вдохновленный устойчивостью биологических нейронов. Ключевая идея заключается в имитации гомеостаза, механизма, с помощью которого мозг

Несколько лет назад Google выступила с заявлением о достижении первого в мире квантового превосходства, которое вызвало резкое неприятие в отрасли высокопроизводительных вычислений. С точки зрения Google, она была права, хотя тот первый алгоритм не имел никакой практической ценности. Сегодня компания снова сообщила о достижении квантового превосходства — но уже для алгоритма, имеющего практическую ценность. Если Google права, это — новая глава в истории. Источник изображений: Google

Команды учёных из Техасского университета в Остине (University of?Texas?at?Austin0), Техасского университета A&M (Texas?A&M?University) и Университета Пердью (Purdue?University представили доклад, в котором показали: большие языковые модели (LLM) при обучении на вирусных, низкосодержательных постах из соцсетей обнаруживают устойчивый спад способности к мышлению, пониманию длинных текстов и соблюдению этических норм. Учёные сформулировали гипотезу под названием «гипотеза LLM-деградации мозга» ("LLM Brain Rot Hypothesis"): непрерывное обучение на «мусорных» веб-данных приводит к стойкому снижению когнитивных функций модели. Для проверки отобрали реальные данные c платформы X (ранее Twitter): один набор — с вирусными короткими постами с большим количеством лайков и репостов, другой — длинными, содержательными текстами с высокой информационной ценностью. После обучения моделей на 100% вирусных данных результаты

Компания Anthropic сделала большой шаг в области ИИ для медицины и бионаук, выпустив Claude for Life Sciences — специализированную версию своей языковой модели Claude Sonnet 4.5, адаптированную для задач в сфере разработки новых лекарств и ускорения научных исследований.   Релиз знаменует собой первую подобную направленную инициативу компании. Программное обеспечение поддерживает интеграцию с ведущими исследовательскими платформами такими как Benchling, 10x Genomics, PubMed и Synapse.org. Это позволяет учёным напрямую получать и обрабатывать данные без промежуточных экспортов и переключений, существенно оптимизируя рабочие процессы. Иллюстрация: Sora Недавняя демонстрация показала, как учёный использует Claude for Life Sciences для сравнения двух экспериментальных схем дозирования потенциального препарата, автоматически генерирует таблицы сравнений, оценивает результаты и готовит полный отчёт для регуляторных органов — всю работу, которая обычно занимает

Ученые https://dailyneuron.com/biologically-inspired-ai-heals-itself/ новый тип искусственного интеллекта, способный самостоятельно восстанавливаться после сбоев и обучаться быстрее традиционных моделей. Система основана на принципах гомеостаза и саморегуляции, которые позволяют человеческому мозгу поддерживать стабильность и восстанавливаться после перегрузок. В экспериментах ИИ показал высокую устойчивость к «шумным» и неполным данным — его точность снижалась значительно меньше, чем у существующих нейросетей. Это открывает путь к созданию надежных ИИ для медицины и

Представлена теория социального квантового компьютера Социальный квантовый компьютер может показаться чем-то из области научной фантастики, но возможно, он может стать самым мощным и эффективным компьютером на Земле. В то время как технологические гиганты вкладывают миллиарды в создание хрупких квантовых машин в лабораториях с гиперхолодными условиями, эта новая теория предполагает, что мы, возможно, упустили из виду идеальное оборудование для этой задачи: наш собственный взаимосвязанный мозг. Эта революционная концепция, подробно описанная в препринте исследователя Тревора Нестора, бросает вызов самим основам нашего подхода к вычислениям. Развитие квантовых вычислений обещает открыть путь к решению проблем, которые в настоящее время считаются неразрешимыми, — от разработки новых лекарств до революционных изменений в финансовом моделировании. Однако этот путь полон трудностей. Современные квантовые процессоры невероятно хрупкие, их легко вывести из строя малейшей вибрацией

Часть 1: Иван Сеченов — как "тормоза" мозга создали основу для ИИ Иван Михайлович Сеченов – отец русской физиологии, пророк кибернетики и психологии. Его работы, особенно "Рефлексы головного мозга" (1863), перевернули представления о нервной деятельности, показав, что психические акты – это те же рефлексы. Что открыл (и как)? В 1862 году, в ходе новаторских (и отчасти шокирующих для современников) экспериментов над лягушками, Сеченов обнаружил феномен центрального торможения. Он прикладывал кристаллы соли (или слабые растворы кислоты) к зрительным буграм головного мозга лягушки. В ответ на это, лапки, которые до этого были погружены в раздражающий раствор (например, серной кислоты) и судорожно дёргались, переставали реагировать! Как это работало (биологическая логика)? Не просто "провода": до Сеченова нервная система рассматривалась как простая сеть "возбуждения", по которой импульсы передаются линейно. Сеченов показал, что нервная система – это сложная

Привет, Хабр! В этой статье я решила разобрать, как шопинг-терапия может превратиться из пустой траты денег в инструмент этичного ретейла с помощью ИИ, потому что за более чем 20 лет в CX-решениях я убедилась: стресс и тревога — это не просто «личное», а огромная проблема для бизнеса, вызывающая импульсивные покупки и последующие возвраты. Совместив математический анализ поведенческих паттернов с психологией стресса, мы можем создать виртуальногои помощника, который позаботится о кошельке клиента, не опустошая его — и повысит лояльность к бренду. На связи Елена Орлова, директор по стратегическому развитию портфеля продуктов «Авандок» в компании «КОРУС Консалтинг». Читать

Перед создателями молекулярных машин и вычислительных аппаратов на основе ДНК годами стояла проблема отсутствия универсального источника энергии наподобие электричества для кремниевых систем или АТФ — для биологических. Ученые из США продемонстрировали революционное решение этой проблемы. Они успешно разработали сложные логические схемы ДНК и нейронные сети, которые можно полностью перезарядить простым повышением температуры. В основе инновации специалистов из Калифорнийского технологического института лежит концепция «кинетической ловушки». Представьте себе мышеловку, пишет Daily Neuron. Это стабильная система, находящаяся в состоянии высокой энергии — то есть, готовая сработать. Она не захлопнется сама по себе, но малейшее воздействие высвободит накопленную энергию. Цепочки ДНК, созданные учеными, работают схожим образом. Они спроектированы в виде своего рода шпилек для волос. При нагревании системы

В России разрабатывается система на основе искусственного интеллекта для автоматической интерпретации генетических данных при орфанных заболеваниях. Проект поможет врачам-генетикам повысить точность диагностики редких наследственных заболеваний и сократить время, необходимое для анализа сложных геномных данных. В новой технологии применяются методы машинного обучения и анализа больших данных, чтобы помогать врачам-генетикам выявлять причинные мутации и паттерны, указывающие на редкие патологии. Система разрабатывается при участии специалистов в области медицинской генетики, нейрогенетики, биоинформатики и клинической диагностики. «Сегодня врач работает с тысячами вариантов, и найти среди них один ответственный за заболевание – крайне трудоемко. Мы создаем инструмент, который позволит выделять значимые участки генома за секунды и быстро сопоставлять их с международными базами данных»,– пояснил заведующий лабораторией функционального анализа Медико-генетического научного

Сцены, которые можно сейчас наблюдать на улицах крупных китайских городов, еще недавно можно было увидеть разве что в фантастических фильмах. Здесь устанавливают киоски с искусственным интеллектом, которые проводят диагностику и выдают нужные препараты без участия врача. Все это действо длится не больше 5-10 минут. Как выглядит такой визит к автомату? Встроенная в ИИ система распознавания лиц идентифицирует человека, чтобы получить доступ к его электронной медицинской карте. Затем датчики измеряют давление, пульс, температуру, уровень кислорода в крови и другие показатели. Нейросеть анализирует эти данные, ставит предварительный диагноз, выдает рекомендации и список препаратов. Некоторые лекарства можно сразу приобрести в автомате. Конечно, такие ИИ-киоски не заменяют врачей. Их сфера - так называемые легкие случаи: простуды, стрессы, небольшое давление, головная боль и т.д, то есть когда достаточно получить первичную помощь от ИИ, не записываясь к специалистам и не

Проблема с лечением онкологии заключается в том, что зачастую она остаётся невидимой для иммунной системы человека до тех пор, когда помощь уже мало что решает. Множество усилий учёных направлено на то, чтобы заставить опухоль проявить себя на ранних этапах — это почти наверняка спасёт пациентам здоровье и жизнь. Теперь к этому процессу подключили искусственный интеллект, который сходу обозначил прорыв в терапии рака. Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4/3DNews

Google DeepMind https://interestingengineering.com/health/google-deepmind-new-ai-cancer-treatment ИИ-модель C2S-Scale 27B, способную выявлять новые способы активации иммунной системы против рака. Искусственный интеллект анализирует сложные биологические условия, делая «холодные» опухоли видимыми для иммунного распознавания. В ходе исследования модель предложила новые кандидаты для иммунотерапии, которые были проверены на живых клетках и показали многообещающие результаты.

Разработка может осуществлять точный захват, доставку и высвобождение частиц или клеток.

Могут ли игральные кости быть нечестными? Чтобы ответить на этот вопрос, недостаточно просто бросить кости пару раз. Нужны тысячи, а лучше сотни тысяч бросков. Делать это вручную — путь в никуда. Поэтому мы решили научить компьютер делать это за нас. В этой статье — история о том, как мы создали систему, способную распознавать игральные кости в реальном времени, и с какими трудностями столкнулись. Читать статью

Система распознавания лиц и медицинские датчики проверяют ваши жизненно важные показатели: артериальное давление, пульс, температуру, уровень кислорода. За считанные минуты ИИ анализирует данные и выдает вероятный диагноз.

Генеративный интеллект нескоро заменит настоящих врачей. Как минимум до тех пор, пока его не начнут тренировать на реальных клинических случаях реальные специалисты. А все эти чемпионаты по сдаче ЕГЭ квалификационных экзаменов и прочих тестов - ровным счётом ни о чём. Об этом не только говорят вменяемые спецы, но и пишут. И не абы где, а в Натуре (https://www.nature.com/articles/s41746-025-01963-x), точнее, в одном из журналов семейства «Природа». В чём проблема? В том, что большие языковые модели (LLM) обучают на читерских материалах. Учебные вопросы, придуманные примеры, далёкие от реальной клинической практики, которая сложнее, чем выбор из 3-5 предложенных вариантов ответов. В итоге когда ИИ-отличников выпускают в поле, они там пасуют перед первой же прокаченной бабкой из поликлиники с коморбидностью и полипрагмазией (причём 3/4 назначений она сама себе сделала по совету друзей и доктора Мясникова из телевизора), помноженными на возрастное когнитивное снижение и десяток раз

Представители НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» МГУ имени М.В. Ломоносова совместно с коллегами из Ульяновского государственного технического университета разработали алгоритмы машинного обучения для анализа отзывов пациентов о работе клиник и врачей. Об этом CNews сообщили представители МГУ. С развитием цифровых технологий традиционные методы опросов пациентов уступают место новому подходу — автоматизированному анализу цифровых следов, которые люди оставляют в интернете. Комментарии и отзывы в социальных медиа и на специализированных платформах стали важным источником информации о том, как пациенты оценивают медицинскую помощь. Такой формат позволяет фиксировать большее количество мнений, включая критические и эмоциональные, которые не

Древние римляне много писали. Ежегодно обнаруживают до полутора тысяч латинских начертаний — высеченные на камне и выгравированные на монументах, в публичных пространствах и частных домах, нацарапанные на заборах... Надписи позволяют напрямую ощутить повседневную жизнь людей разных слоев обществ прошлого — от бытовых забот до политики и экономики. Это исследует дисциплина эпиграфика ?? Однако за тысячелетия буквы стерлись, предметы с надписями разрушились или были перемещены. Вдобавок римляне злоупотребляли сокращениями и аббревиатурами. Всё это затрудняет и без того сложную расшифровку и интерпретацию, которой занимаются историки и археологи. Традиционно эксперты вручную ищут параллели — надписи с похожими словами, фразами, синтаксисом. Они нужны для контекстуализации. Изнурительный процесс сравнения текстов требует невероятной эрудиции и может затягиваться на месяцы и даже годы. Алгоритмы применялись, но они ограничивались буквальными совпадениями и не считывали смысл. Пришло

По данным исследования MIT, LLM чрезвычайно чувствительны к стилю текста, и даже лишний пробел может повлиять на рекомендации по вопросам здоровья. Исследователи протестировали 4 ИИ (ChatCPT, Llama-3-8B, Llama-3-70B и Palmyra Med) на запросах пациентов с различными симптомами. Сначала они получили ответ на эти запросы в нейтральной форме для контроля, затем внесли незначительные изменения в текст: восклицательные знаки, орфографические ошибки, лишние пробелы или отсутствие заглавных букв. Авторы также добавили эмоциональные выражения вроде “вау” и “боже мой” и формулировки, подразумевающие неуверенность: “может быть”, “я думаю” и т.д. Исследование проверяло, как часто ИИ советует посетить врача на основании описанных симптомов. Выяснилось, что каждое из этих изменений заставляет ИИ на 7-9% чаще отговаривать пациента обращаться за медицинской помощью и вместо этого предлагать самолечение. Когда “пациент” описывал свои симптомы не в одном сообщении, а в

Algen Biotechnologies предоставила AstraZeneca лицензию на разработку методов генной терапии, ориентированных на расстройства иммунной системы, в сделке на сумму до 555 миллионов долларов. AstraZeneca получит эксклюзивные права на разработку и продажу одобренных препаратов. Терапии создаются с использованием платформы AlgenBrain — системы на базе искусственного интеллекта, которая сопоставляет гены с исходами заболеваний для выбора целей разработки. Algen Biotechnologies, базирующаяся в Сан-Франциско, вышла из лаборатории Университета Калифорнии в Беркли, связанной с Дженнифер Дудной, пионером CRISPR-технологии. Иллюстрация: Gemini Сделка не включает приобретение доли в Algen со стороны AstraZeneca. AstraZeneca расширяет возможности в области клеточной и генной терапии через партнёрства и приобретения, стремясь к прибыли в 80 миллиардов долларов к 2030 году. В марте компания договорилась о покупке бельгийской EsoBiotec за до 1 миллиарда долларов для доступа к

Прототип первой в мире системы поддержки принятия врачебных решений «Цифровой помощник врача «Доктор Пирогов» разработали ученые Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта (Центр ИИ) Новосибирского государственного университета. В ее основе заложено гибридное техническое решение — комбинирование нейронных и семантических (смысловых) сетей. Цифровой помощник врача содержит информацию о 250 основных заболеваниях. В дальнейшем их количество увеличится – система будет дополнена информацией об остальных патологических состояниях. В настоящее время информация о них систематизируется, а данные верифицируются. Разработчики применили гибридный подход, сочетающий в себе нейросетевые методы и специализированный граф знаний ANDSystem для обеспечения интерпретируемости решений. При создании прототипа использовались наработки и исследования, которые проводились в Институте цитологии и генетики СО РАН. — Разрабатывая систему «Доктор Пирогов», мы ставили перед собой задачу:

Когда мы говорим «нейроинтерфейс», большинство сразу представляет себе что-то вроде Neuralink или фантастические сцены из «Джонни Мнемоника». Но на деле между идеей и практикой — не пропасть, а куча микроконтроллеров, кода, биопотенциалов и кофе. В этой статье я покажу, как можно построить рабочий прототип интерфейса «мозг → ИИ-приложение» — начиная от электродов и аналоговых фильтров, заканчивая API, которое передаёт сигналы в модель машинного обучения. Читать далее

Классические компьютеры используют множество проверок и дублирования для защиты от ошибок. Квантовые компьютеры не могут просто скопировать состояния своих кубитов для резервных копий. Исправление ошибок в квантовых вычислениях кажется почти невыполнимой задачей. Ведь нельзя «подглядывать», как идут квантовые вычисления: измерение разрушает волновую функцию, и вычислению конец. Кроме того, невозможно использовать обычную избыточность, отправляя три одинаковых состояния вместо одного. Однако изобретательность физиков нашла решение. Вместо копирования отдельных кубитов, можно создать запутанное состояние нескольких кубитов, сохраняющее необходимую информацию в распределенной форме. Например, из состояния одного кубита «a А плюс b Б» можно создать состояние трех кубитов «a (А, А, А) плюс b (Б, Б, Б)», где сохраняются те же внутренние числа a и b. Это не клонирование, а создание нового, более сложного квантового состояния. Такой подход к квантовой коррекции ошибок разработан

Специалисты из Университета Макмастера и Массачусетского технологического института (MIT) совместно открыли антибиотик enterololin, направленный на узкую группу бактерий Enterobacteriaceae, включая патогенный штамм E. coli. Этот узкоспектровый антибиотик отличается от привычных «широкого спектра», которые уничтожают всю бактериальную флору и вызывают дисбаланс, усугубляющий симптомы у больных ВЗК, таких как болезнь Крона. Главной инновацией стало применение нового ИИ-алгоритма DiffDock, способного в рекордные сроки — всего за 100 секунд — предсказать, что enterololin взаимодействует с белковым комплексом LolCDE. Этот комплекс необходим бактериям для доставки липопротеинов и стабилизации клеточной мембраны. Блокировка LolCDE приводит к нарушению мембранной целостности и гибели патогена. Иллюстрация: Sora Экспериментальные подтверждения, включая тесты на резистентность мутантов E. coli, РНК-секвенирование и генную селекцию с использованием CRISPR,

Перед создателями молекулярных машин и вычислительных аппаратов на основе ДНК годами стояла проблема отсутствия универсального источника энергии наподобие электричества для кремниевых систем или АТФ — для биологических. Ученые из США продемонстрировали революционное решение этой проблемы. Они успешно разработали сложные логические схемы ДНК и нейронные сети, которые можно полностью перезарядить простым повышением температуры.

TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков

Как пишет The Verge, Google заблокировал результаты ИИ-поиска по запросу «проявляет ли Трамп признаки деменции», а также по другим вопросам о его умственных способностях, хотя он будет показывать результаты ИИ по аналогичным поискам о других президентах. При поиске информации о президенте Трампе AI Overviews отобразит сообщение: «ИИ-ответ недоступен для этого запроса». Если перейти непосредственно в режим ИИ, то вместо сводной страницы информации вы получите только список из 10 веб-результатов.  Аналогичные поисковые запросы о Трампе ограничены похожим образом. Различные запросы о деменции, болезни Альцгеймера и старческом слабоумии не выводятся в режиме ИИ, а выводятся только списки ссылок. Фото Cath Virginia / The Verge На вопрос «есть ли у Байдена признаки деменции» Google вообще не показывает обзор ИИ. Но в режиме искусственного интеллекта он предложит обобщённый ответ. Ответ начинался со слов: «Невозможно

17 сентября 2025 года на платформе bioRxiv (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.09.12.675911v1) группа исследователей из Стэнфордского университета опубликовала результаты работы, в рамках которой впервые успешно применила искусственный интеллект для разработки функциональных геномов бактериофагов. В качестве исходного материала был выбран бактериофаг X174, один из наиболее изученных вирусов, поражающих Escherichia coli. Модели искусственного интеллекта не создавали ДНК с нуля, а были дообучены на конкретных последовательностях генома фага X174. К ним были добавлены инженерные инструкции, которые направляли генерацию мутаций в потенциально полезную сторону. В результате работы было создано 302 кандидатных последовательности, из которых 285 позволили синтезировать полные геномы, а 16 продемонстрировали способность подавлять рост E. coli в лабораторных условиях. Некоторые из синтезированных фагов оказались значительно более эффективными по сравнению с их

Эпилепсия — одно из самых распространенных неврологических заболеваний: ежегодно в мире ее диагностируют у примерно пяти миллионов человек, а всего с этим диагнозом живут десятки миллионов людей [1]. Чтобы подтвердить болезнь, врачи используют электроэнцефалограмму (ЭЭГ) — запись электрической активности мозга. Но расшифровать такие данные непросто: нужен опытный специалист и много времени. Искусственный интеллект (ИИ) берет на себя часть работы: он быстро «прочитывает» ЭЭГ, отмечает подозрительные изменения и помогает врачу заметить то, что можно упустить при ручной расшифровке. Благодаря этому диагностика становится более точной и быстрой [1, 2]. Что уже умеет ИИ: автоматическая расшифровка ЭЭГ Недавно международная команда исследователей создала систему SCORE-AI. Она умеет автоматически отличать нормальные ЭЭГ от патологических и делить их на четыре важные категории: фокальные и генерализованные эпилептиформные изменения, а также неэпилептиформные фокальные и диффузные

Spotify объявила о ряде изменений в своей политике в отношении искусственного интеллекта (ИИ), направленной на повышение прозрачности использования ИИ в музыке, борьбу со спамом и несанкционированное клонирование голоса. Компания планирует внедрить отраслевой стандарт маркировки ИИ-контента DDEX и запустить новый фильтр для выявления и блокировки манипулятивных тактик распространения музыки. Источник изображения: Spotify

Я писал о медицине 2050 года (и тогда видел в её будущем засилье ИИ и роботов, воспринимая это как неизбежность — и скорее со знаком «минус». Однако размышление на эту тему приводит к выводу, что в реальных условиях нашей страны пациенты, напротив, выиграют от трансформации человеческой медицины в медицину машинную. Читать далее

В данной статье речь пойдёт не о современных VR-гарнитурах, игровых мирах и метавселенных, а о чём-то более фундаментальном. Как положено философу, я абстрагирую идею виртуальной реальности от её технического воплощения, чтобы рассмотреть её в максимально обобщённом виде, разобраться, что представляет собой настоящий генератор виртуальной реальности, каковы его физические и логические пределы и насколько мы приблизились к его созданию. Также я опишу, как будет проходить поэтапная интеграция искусственного и естественного интеллекта через нейроинтерфейс. Но для начала нам всё же потребуется краткий обзор истории развития VR-технологий, которые на мой взгляд всё ещё находятся в каменном веке. Вы спросите: да как может судить о виртуальной реальности безнадёжно отставший от жизни динозавр, который не то что VR-очки никогда не примерял, но даже ни разу не смотрел кино в 3D, и не знает ничего лучше старых добрых компьютерных игр нулевых годов, в которые не играл уже лет 10? Да, признаю, что

Концепция расширенного разума, предложенная Кларком и Чалмерсом, утверждает, что когнитивные процессы выходят за пределы мозга, включая внешние инструменты, такие как искусственный интеллект. Смартфоны, чат-боты и нейросети становятся частью нашей системы мышления, помогая обрабатывать информацию, принимать решения и творить. Это расширяет наши возможности, но вызывает вопросы о природе сознания. Теория пористого разума подчеркивает проницаемость человеческого сознания: культура, социальные связи и технологии, включая ИИ, формируют наши мысли и восприятие. Алгоритмы, предлагая контент или решения, интегрируются в наше мышление, но эта взаимосвязь порождает дилемму: усиливают ли они нашу автономию или ограничивают её? Ключевая проблема — свобода воли. Если ИИ становится частью нашего разума, где проходит граница между личным выбором и алгоритмическим влиянием... Когда решения основаны на подсказках ИИ, остаются ли они нашими? Эта интеграция создаёт гибридное

   Созданы первые в истории вирусы, разработанные искусственным интеллектом (ИИ), и они способны находить и убивать штаммы кишечной палочки (E. coli). «Это первый случай, когда системы искусственного интеллекта способны писать последовательности генома», - говорит Брайан Хи, специалист по вычислительной биологии из Стэнфордского университета (США). «Следующий шаг - это жизнь, созданная ИИ», - говорит Хи, но его коллега Сэмюэл Кинг добавляет, что «для создания целого живого организма необходимо провести множество экспериментов».    Исследование Хи, Кинга и коллег было опубликовано на сервере препринтов bioRxiv 17 сентября и еще не прошло рецензирование, но авторы говорят, что оно демонстрирует потенциал ИИ для разработки биотехнологических инструментов и терапий для лечения бактериальных инфекций. «Надеюсь, что подобная стратегия сможет дополнить существующие стратегии фаговой терапии и когда-нибудь расширить терапевтические средства [для] борьбы с

Нейросети прочно вплелись в человеческую повседневность: с ними советуются по поводу рабочих задач и даже личной жизни. Обученные программы стали способны поддерживать диалог, «входить в роль» и, например, отвечать от лица знаменитости. Психологи из МГППУ решили проверить, насколько такое общение ИИ и человека действительно схоже с реальным человеческим диалогом.

Эта статья появилась у меня не из научной злости и не для демонстрации умных слов, а чтобы вы улыбнулись и отвлеклись от бесконечных тасков и дедлайнов. Сон — это ведь не только про отдых. Это nightly build организма, где мозг одновременно админ, тестировщик и аналитик. Я попробую рассказать о фазах сна так, будто это техпроцесс с пайплайнами, кешами и кодом. Возможно, где-то вы узнаете себя и свои проекты. Читать далее

Исследования показали, что большие языковые модели, такие как GPT-4, Llama 3 и другие, склонны недооценивать серьёзность симптомов у пациентов-женщин. Кроме того, их ответы демонстрируют меньше сопереживания при обращении чернокожих и азиатских пациентов с психическими проблемами. Проблема частично возникает из-за данных, на которых обучают ИИ. Общедоступные модели тренируются на информации из интернета, которая может содержать предвзятость. Это рискует усилить существующее в здравоохранении неравенство в качестве лечения. Учёные предлагают обучать медицинский ИИ на специализированных и репрезентативных наборах медицинских данных, а не на общедоступных интернет-источниках. Это поможет снизить риски и сделать рекомендации более справедливыми.

Испокон веков человечество стремилось продлить жизнь и преодолеть смерть. Вопросами бессмертия задавались как средневековые алхимики, так и современные биохакеры. В последние годы тема вновь стала сверхактуальной: ее обсуждают между собой главы государств, в биотехнологии инвестируют миллиарды, а популярные писатели выпускают художественные произведения, в которых людям удалось преодолеть физиологические ограничения организма. Так, в последнем цикле Виктора Пелевина появляются бессмертные «мозги в банках», продолжающие жить после смерти тела. Современное общество живо интересуется вопросами продления жизни и бессмертия. Читать

Н.Касперская одна из адекватных людей,которые понимают,что внедрение ИИ-это деградация мозга и как следствие угасание разумной жизни. Дело в том,что на человека в большей степени действует среда обитание. Окруженный "цифровыми болванами" человек теряет способность мыслить и воображать сам. И вообще,сядете ли вы в самолёт,которым управляет ИИ, а у пилотов нет навыка посадить самолёт в ручную,в случае отказа электронных систем. Самое опасное,что на цифровизацию подсадили детей,то есть по сути запустили процесс деградации. Эта тема никак не исследована и через какое-то время вы будете пожинать плоды. Поколение,которое не умеет самостоятельно принимать решения и нести за них ответственность.

В Москве состоялась конференция BIS Summit-2025, в ходе которой представители регулирующих органов рассказали о мерах госрегулирования рынка IT-платформ и решений по обеспечению информационной безопасности. На пленарной сессии «Диалог с регулятором» выступил заместитель руководителя ФМБА России Николай Лишин. По словам Николая Лишина, медицина хранит весь набор персональных данных, включая наиболее чувствительную для любого гражданина информацию о состоянии его здоровья. Поэтому здравоохранение – одна из критически важных сфер государства, где меры кибербезопасности необходимы в полном объёме. Соответственно, регуляторы требуют соблюдать определённые правила, касающиеся защиты данных пациентов. «Например, наша основная медицинская система размещена в облачной среде. Для повышения уровня защищённости мы активно сотрудничаем с компаниями, подписывая специальные соглашения и проводя ежегодные проверки на наличие уязвимостей. Такие мероприятия помогают выявить слабые места наших

Исследователи из Университета Лихай (Пенсильвания) приступили к амбициозному проекту, конечная цель которого создать умный и энергоэффективный ИИ. Проект под руководством профессора Евгения Бердичевского получил грант в размере 2 миллионов долларов. Человеческий мозг выполняет миллиарды операций, потребляя при этом столько же энергии, сколько лампочка. Ученые надеются раскрыть секреты этой эффективности, изучая процессы в органоидах мозга — трехмерных структурах размером в несколько миллиметров, выращенных из клеток взрослого человека. Чтобы придать нейронам в органоиде упорядоченную структуру, похожую на кору головного мозга, будут использованы напечатанные на 3D-принтере каркасы из биоматериалов. Нейроны будут активироваться с помощью световых импульсов, имитирующих движущиеся изображения. Фиксирование реакции поможет понять, способны ли органоиды распознавать движение, скорость и направление.сс

Поступившие сегодня в продажу умные часы Apple Watch Series 11 получили новую функцию — теперь они уведомляют владельца, что у него, возможно, повышенное артериальное давление. Тонометр на устройстве отсутствует, и эту функцию реализовали с использованием искусственного интеллекта. Источник изображения: apple.com

Первые попытки поставить искусственный интеллект на службу медицине много лет назад предпринимались ещё компанией IBM с её системой Watson, но по мере развития отрасли эта область применения компьютерных технологий стала всё более обширной. Учёные утверждают, что существующий подход к обучению больших языковых моделей в медицине делает диагностику менее качественной для представителей женского пола и определённых рас. Источник изображения: Nvidia

Сегодня для диагностики колоректального рака используется метод колоноскопии, однако такое обследование с целью профилактики часто откладывают из-за неудобств проведения процедуры. Ученые из Швейцарии решили проблему с помощью искусственного интеллекта – они обучили алгоритм анализировать состав бактерий кишечника и по изменениям в микробиоте точно прогнозировать риски рака. Тесты по образцам микробиоты показали 90% точность в выявлении рака кишечника, по сравнению с 94% при использовании колоноскопии.

Эти нейронные клеточные автоматы (Neural Cellular Automata) способны самособираться в заданные формы и даже восстанавливаться после повреждений. В Quanta Magazine рассказали о том, как учёные научились обучать искусственные "клетки" собираться в заданные формы. Это похоже на игру «Жизнь» (*Game of Life*), но наоборот. Что такое Game of Life? Это простая компьютерная модель: есть сетка из клеток, у каждой клетки всего два состояния — «жива» или «мертва». Жизнь клетки зависит от соседей (например, если вокруг слишком много соседей, клетка умирает). Обычно мы задаём правила и просто смотрим, что получится. А теперь учёные сделали наоборот: сначала задаём цель (например, фигуру), а потом подбираем правила так, чтобы клетки сами в неё собрались. Что изменили учёные? 1. Непрерывные состояния - клетка не просто «вкл/выкл», а может быть наполовину активна. Это как лампочка с плавным регулятором яркости. 2. Скрытые переменные - у каждой

Ученые КГУ обучили нейросеть быстро и точно выделять костные ткани по результатам компьютерной томографии. Это поможет сократить сроки их изготовления. Рассказывает старший научный сотрудник молодежной лаборатории «Перспективные материалы для индустрии и биомедицины» КГУ Олег Черепанов: —В случаях тяжёлых травм, врождённых дефектов или онкологических заболеваний костной ткани возникает необходимость в замещении фрагмента кости специализированным имплантатом. Каждый такой случай индивидуален, поэтому требуется изготовление персонализированных имплантатов. Такие имплантаты в точности повторяют уникальную геометрию кости пациента, что критически важно для сложных областей. Создание вручную идеальной 3D-модели имплантата, учитывающей все анатомические, биохимические и хирургические особенности, требует большого опыта и глубоких знаний на стыке медицины и инженерии. Поэтому мы решили задействовать в этой работе искусственный интеллект. Базой для обучения нейросетей стали

Компания Mendaera, специализирующаяся на медицинских технологиях, объявила о проведении первых в мире операций с использованием портативной роботизированной системы Focalist. Уролог Карен Штерн (Mayo Clinic Arizona) успешно применила Focalist для точного доступа к почке во время чрескожной нефролитотомии (ЧНЛ) — стандартного метода лечения крупных камней в почках. Доктор Штерн представила результаты этих операций на Всемирной конференции по эндоурологии и уротехнологиям (WCET), международном форуме хирургов, занимающихся разработкой малоинвазивных методов лечения камней в почках. ЧНЛ начинается с введения иглы в почку под контролем визуализации, создавая путь для удаления камня. Этот критически важный первый шаг требует исключительной точности, чтобы избежать повреждения окружающих органов и обеспечить оптимальное и эффективное удаление камня. С помощью Focalist доктор Штерн и её команда добились быстрого, эффективного и точного позиционирования иглы в нужное место почки

Искусственный интеллект https://www.sciencedaily.com/releases/2025/09/250913232921.htm предсказывать прогрессирование кератоконуса — глазного заболевания, которое может приводить к потере зрения. На основе данных всего одного-двух визитов система с точностью до 90% определяет, кому требуется раннее вмешательство, а кому достаточно наблюдения. Это позволяет пациентам с высоким риском получать необходимое лечение раньше, а тем, у кого риск низкий, — избегать частых визитов в клинику, снижая нагрузку на медучреждения.

Наш мозг всё время пытается угадать следующее слово, почти как современные большие языковые модели. Это не просто метафора: недавнее исследование показало, что предсказания ИИ удивительно совпадают с тем, что происходит в мозге человека во время восприятия речи. Учёные выяснили, что чем точнее ожидание слова, тем меньше усилий требуется мозгу для его обработки, и наоборот. Чтобы доказать это, они посадили добровольцев в томограф, включили им аудиокнигу и сопоставили электрическую активность мозга с оценками предсказуемости из модели. Разберёмся, как именно проходил эксперимент и что эти результаты могут значить для будущего нейротехнологий. Читать

Исследование «Evaluating gender bias in large language models in long-term care», проведенное Лондонской школой экономики, показало, что искусственный интеллект, который используется для ведения врачебной документации, преуменьшает проблемы у пациенток или даже удаляет данные об их симптомах. Проблема с гендерной предвзятостью ИИ давно известна: он искажает данные в пользу мужчин. Это усугубляется тем, что абсолютное большинство пользователей не понимает принципы его работы и доверяет ему полностью, не проводя факт-чекинг и не используя критическое мышление при обработке результатов. Корпорации и учреждения все чаще используют языковые модели для сбора, хранения и анализа информации — и вот тут возникает огромная дыра, в которую проваливаются самые уязвимые. Машинный интеллект опирается на гендерные стереотипы для описания болезней и оценок по уходу, из-за чего женщины остаются без медицинской и социальной поддержки. Ученые создали пул данных, используя обезличенные

Инженеры разработали компактное нейроморфное устройство, которое распознает движения рук, хранит информацию и обрабатывает визуальные данные подобно человеческому мозгу, не требуя внешнего компьютера. Исследователи из Мельбурнского королевского технологического университета создали миниатюрное устройство, которое имитирует работу человеческого мозга при обработке визуальной информации. Технология совершит переворот в области автономных систем, робототехники и искусственного интеллекта, считают авторы разработки. Исследователи объединили нейроморфные материалы с передовой обработкой сигналов, чтобы создать устройство, способное захватывать и обрабатывать визуальную информацию в реальном времени. В основе технологии лежит дисульфид молибдена (MoS?), металлическое соединение с дефектами атомного масштаба,

Компания Ant Group, спонсируемая основателем Alibaba Group Джеком Ма (Jack Ma), представила своего первого гуманоидного робота R1. По словам создателей, робот может выполнять функции гида, сортировать лекарства в аптеках, проводить медицинские консультации и выполнять базовые кухонные задачи. Хотя Ant Group больше известна как финтех-компания, стоящая за системой цифровых платежей Alipay, сейчас она активно инвестирует в ИИ, чтобы обеспечить себе конкурентоспособность в новую эпоху. Источник изображения: Ant Group

Искусственный интеллект уже стал частью медицины: он видит то, что ускользает от человеческого глаза, анализирует огромные объемы данных, помогает врачам ставить диагнозы и спасать больше жизней. Но пользоваться технологиями важно с умом, иначе они могут нанести вред — например, ИИ может не дополнять профессионализм врачей, а подменять их опыт. Давайте обсудим, как алгоритмы помогают медицине становиться точнее и доступнее и что важно для сохранения мастерства специалистов в эпоху машинной поддержки. Читать далее

Первые годы после появления на рынке искусственный интеллект (ИИ) представлялся чем-то магическим: машины начали писать за человека тексты, создавать программы, рисовать картинки и даже пробовали "решать" этические вопросы. Однако постепенно эйфория сменилась разочарованием: вместо обещанного чуда мы получили набор сырых инструментов, которые на длинной дистанции все чаще ошибаются и требуют постоянного контроля со стороны человека. Наглядным примером стала дискуссия вокруг промпт-инжиниринга. Глава Сбербанка Герман Греф в недавнем интервью рассказал, что качество работы нейросети можно "улучшить", если обращаться к ней как к человеку и использовать вполне биологические стимулы: например, пообещать миллиард долларов в качестве поощрения "на лечение матери" или пригрозить расстрелом (что, кстати, не работает с момента выхода модели ChatGPT 4.0). В то же время в СМИ все чаще появляются вызывающие тревогу материалы о том, как подростки и психически неустойчивые люди после

00:07 Введение • Лекция о нейроинтерфейсах. • Лектор: Гурген Сагян, нейроинженер и научный сотрудник центра нейробиологии и нейрореабилитации имени Зельмана в Сколтехе. 00:36 Представление лектора • Гурген Сагян рассказывает о своём опыте работы в нейроцентре Сколтеха. • Упоминает о преподавании и выступлениях в разных городах. 01:58 План лекции • Обсуждение пяти тем: погружение в тематику нейроинтерфейсов, распознавание движений, распознавание речи, распознавание зрительных образов, завершающая фаза. 02:16 Основы нейробиологии • Мозг состоит из нейронов, которые активируются и деактивируются. • Основной способ изучения нейронов — запись электрических потенциалов. 03:15 Электрические потенциалы нейронов • Нейроны общаются через электрические сигналы, базовый сигнал — потенциал действия. • Пример записи активности нейронов у грызуна с имплантированными электродами. 05:11 Медицинские применения нейробиологии • Инвазивные методы

Деградация мозга из-за ИИ неизбежна? Нейробиолог Владимир Алипов

Прямая трансляция! Через 15 минут состоится лекция «ИИ в медицине: от терапии до генетики», где вы узнаете о том, какие перспективы развития здравоохранения открывает искусственный интеллект. Спикер: Бакулин Иван - научный сотрудник группы «Мультимодальные архитектуры ИИ» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI Аннотация: На лекции вы узнаете, в каких областях медицины искусственный интеллект уже нашел успешное применение, какие перспективы развития здравоохранения он открывает. Будут рассмотрены ключевые принципы обучения ИИ-моделей на медицинских данных: от традиционных методов машинного обучения и нейронных сетей до передовых подходов.

Международная исследовательская группа из США и Китая создала инновационную технологию микророботов, использующих энергию схлопывающихся пузырьков (кавитацию) для передвижения. Разработка, опубликованная 28 августа в журнале Science, может произвести революцию в медицинской сфере, предложив альтернативу традиционным инъекциям с иглами. Микроустройства, названные «прыгунами», изготовлены из композитного материала, включающего диоксид титана, полипиррол и карбид титана. Принцип их работы основан на контролируемой кавитации: при нагревании светопоглощающего материала лазером образуются пузырьки, которые, схлопываясь, высвобождают мощную ударную волну механической энергии. Автор: Freepik Источник: ru.freepik.com Исследователи продемонстрировали, что эти миллиметровые роботы способны подниматься в воздух на высоту до 1,5 метра и «плавать» в жидкости со скоростью около 12 метров в секунду (43 км/ч). Варьируя параметры лазерного воздействия —

Современное развитие систем искусственного интеллекта ставит перед наукой задачу, которую до недавнего времени человечество решало только в отношении самого себя: как удостовериться в том, что разум действует адекватно. Под адекватностью в данном случае следует понимать способность субъекта — биологического или искусственного — поддерживать непротиворечивую, онтологически согласованную и прагматически применимую модель реальности. Если интеллект лишён этой основы, он может порождать высказывания, которые грамматически совершенны, но семантически абсурдны; или же предлагать решения, которые структурно выглядят как рассуждение, но фактически ведут в тупик или к разрушительным последствиям. Человеческая психиатрия давно разработала ряд тестов для выявления нарушений адекватности: от проверки связи с реальностью до оценки способности удерживать категориальную ясность и логическую консистентность. Однако в отношении искусственных агентов подобной системы до сих пор не существует.

Учёные из Технологического медицинского центра университета Твенте (Нидерланды) разработали управляемых магнитным полем микророботов на основе человеческих сперматозоидов, что открывает новые возможности для диагностики бесплодия и целевой доставки лекарств. Сперматозоиды способны преодолевать сложнейшие среды женских репродуктивных путей. Однако отслеживать движение этих клеток внутри организма с помощью стандартных визуализационных методов, таких как рентген или магнитно-резонансная томография, до сих пор практически не удавалось: из-за малых размеров и низкой плотности они были почти полностью прозрачны для излучения. Для решения этой задачи команда покрыла мембрану сперматозоидов магнитными наночастицами. Это позволило увидеть движение клеток при помощи рентгенофлуороскопии и управлять их направлением с помощью внешнего магнитного поля. Таким образом учёные смогли в реальном времени отслеживать движение и контролировать траекторию микророботов в анатомической

Исследователи создали биогибридных микророботов, покрыв сперматозоиды магнитными наночастицами. Таких «киборгов» направляли с помощью магнитных полей и впервые рентгеном отслеживали их положение внутри модели человеческого тела. Это открывает новые перспективы для лечения бесплодия и целевой доставки лекарств. Биогибридные микророботы на основе сперматозоидов для малоинвазивного лечения женских репродуктивных органов с использованием слабых низкочастотных контролируемых внешних магнитных полей и рентгеновской флюороскопии для локализации кластеров намагничивающихся сперматозоидов / © Veronika Magdanz et.al./npj Robotics (2025). DOI: 10.1038/s44182-025-00044-1 Сперматозоиды обладают уникальными природными способностями. Это эффективные и быстрые пловцы, приспособленные для навигации в сложной среде женской

Исследование, опубликованное в JAMA Network Open, показало ограниченность нейросетей в медицинских вопросах — оказалось, что LLM не столько рассуждают, сколько угадывают по знакомым шаблонам. Учёные изменили сотню вопросов из медицинского экзамена MedQA (правильный вариант заменили на «Ни один из указанных»). Такой трюк позволил проверить, заметят ли модели подвох, или же будут подбирать привычные ответы. Результаты оказались красноречивыми: Точность GPT-4o — -36.8. Gemini 2.0 — -33.8. Claude 3.5 — -26.5. LLaMA 3.3 — -38.2. DeepSeek-R1 — -8.8. o3-mini — -16.2. Вместо логического анализа модели чаще пытались «подогнать» ответ под паттерн, чем по-настоящему разобрать задачу. Авторы работы делают вывод, что применять LLM в клинической практике пока рискованно.

Исследователи создали биогибридных микророботов, покрыв сперматозоиды магнитными наночастицами. Таких «киборгов» направляли с помощью магнитных полей и впервые рентгеном отслеживали их положение внутри модели человеческого тела. Это открывает новые перспективы для лечения бесплодия и целевой доставки лекарств.

Об этом рассказал министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко на лекции для первокурсников и студентов Липецкого филиала РУМ Минздрава России. — Искусственный интеллект не заменит ваши базовые знания и, конечно, не спротезирует вам определенный функционал. Хотя приближение возможностей человеческого мозга и компьютерных мощностей все дальше и дальше будет происходить, и это уже сегодня идет, — сказал министр. Михаил Мурашко подчеркнул, что внедрение искусственного интеллекта также требуется и в образовании — он может стать помощником для преподавателей и студентов. Кроме того, говоря о ближайших перспективах применения искусственного интеллекта, министр отметил, что его использование уже не ограничивается только обработкой медицинских изображений. — Это и голосовое управление интерфейсами, и формирование итогового документа. Такие технологии уже сегодня применяются, например, в НМИЦ им. В.А. Алмазова Минздрава России, — уточнил он.

Исследовательская лаборатория Oxford Vaccine Group приспособит нейросети для изучения иммунной системы человека и тестирования новых прививок в ускоренном формате. Проводить исследования учёные собираются на здоровых добровольцах, подвергая их организм воздействию вирусов и бактерий в контролируемых лабораторных условиях. Результаты клинических исследований будут скормлены искусственному интеллекту, чтобы тот в дальнейшем научился самостоятельно прогнозировать реакцию иммунной системы человека. В Оксфорде такой подход называют «генеративная биология». Проект возглавляет сэр Эндрю Поллард — почётная фигура в мире иммунологии, а в финансовых вопросах Оксфорду покровительствует основатель Oracle Ларри Эллисон. Эллисон уже выделил учёным грант в размере $170 млн и скоро потратит ещё $1,3 млрд на открытие на территории кампуса собственного дата-центра EIT — Ellison Institute of Technology. Именно его сотрудники и будут разрабатывать ИИ под нужды лаборатории Полларда.

Спикер: Гурген Согоян — нейроинженер, научный сотрудник Центра нейробиологии и нейрореабилитации им. В. Зельмана в Сколтехе. Ещё недавно это казалось фантастикой, а сегодня — научная реальность. Протезы, которыми управляют силой мысли, нейроимпланты, расшифровывающие зрительные образы, и искусственный интеллект, превращающий активность мозга в команды для машин. На лекции вы узнаете: — почему каждая клетка мозга — целая вселенная данных, и как нейросети справляются с этим хаосом, — как нейроимпланты и ИИ превращают сигналы мозга в движения, речь и работу экзоскелетов, — можно ли по активности нейронов восстановить то, что видит человек — и где границы этой технологии.

Инженеры Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе https://www.eurekalert.org/news-releases/1096148 носимый неинвазивный интерфейс «мозг-компьютер» (BCI) с искусственным интеллектом в роли «второго пилота». В ходе испытаний система помогла парализованному человеку управлять роботизированной рукой и курсором компьютера. Технология не требует хирургического вмешательства, открывая новые возможности для людей с двигательными нарушениями, включая паралич и боковой амиотрофический склероз.

TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков

Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) в медицине вызывает закономерный вопрос: способен ли алгоритм заменить врача-диагноста при проведении ультразвуковых исследований? Что уже умеет ИИ? — Автоматически распознавать структуры и измерять их параметры. — Снижать влияние человеческого фактора при рутинных измерениях. — Сравнивать результаты с большими базами данных и выдавать вероятностные заключения. — Повышать скорость обработки информации. Ограничения технологий ? — Алгоритм работает только в рамках заранее заданных сценариев и обучающей выборки. — Качество изображения зависит от правильной постановки датчика и выбора акустического окна, что по-прежнему остаётся задачей специалиста. — ИИ не учитывает клинический контекст в полном объёме: жалобы, анамнез, результаты других исследований. — Ответственность за медицинское заключение несёт врач, а не алгоритм. Главная ценность ИИ — повышение объективности, стандартизация

Ученые Пермского Политеха разработали метод диагностики сколиоза с помощью искусственного интеллекта. Для анализа используется обычная камера смартфона: алгоритм строит 3D-модель спины, определяет ключевые точки позвоночника и вычисляет параметры искривления с точностью до 88%. Это решает проблему недоступности дорогих и небезопасных методов диагностики (рентген, МРТ, КТ) для массового и регулярного обследования, особенно детей и беременных. Приложение будет доступно для бесплатного скачивания в сентябре.

Это значимое достижение в области медицины и искусственного интеллекта, способное кардинально улучшить раннюю диагностику детского церебрального паралича (ДЦП) и других патологий центральной нервной системы. Разработчики и участники проекта: Проект реализован совместными усилиями Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета (СПбГПМУ) , Yandex B2B Tech (подразделение Яндекса для бизнес-решений) и студентов Школы анализа данных (ШАД) Яндекса. Такое партнерство объединило медицинскую экспертизу ведущего педиатрического вуза, технологические мощности и опыт создания AI-решений одной из крупнейших IT-компаний России, а также свежие силы и идеи молодых талантов в области data science. Цель и миссия сервиса: Главная цель — раннее выявление отклонений в развитии мозга у детей в первые месяцы жизни. Это позволит своевременно начинать реабилитацию и лечение, что критически важно для улучшения долгосрочных прогнозов при таких

Компьютерра Ученые Сеченовского Университета разработали нейросеть, способную выявлять болезнь Паркинсона по данным ЭЭГ с точностью до 97%. Эта разработка позволит диагностировать заболевание на ранней стадии, до появления первых симптомов, что значительно замедлит его развитие и сохранит качество жизни пациентов. Ученые Центра цифровой медицины Сеченовского Университета разработали нейросеть для анализа электроэнцефалограмм пациентов с болезнью Паркинсона. Точность модели […] В Сеченовском Университете разработали ИИ-алгоритм для диагностики болезни

Молодые ученые Центра цифровой медицины Сеченовского Университета разработали нейросеть для верификации особенностей электрической активности мозга пациентов с болезнью Паркинсона. Модель распознает частотные аномалии, характерные для этой патологии по результатам электроэнцефалографии, и ее точность уже сегодня достигает 97 процентов. В перспективе на основе разработки планируется создать цифровой сервис для ранней диагностики болезни Паркинсона по данным ЭЭГ. С его помощью врачи смогут быстро и точно ставить предварительный диагноз и назначать исследования для его подтверждения.  Болезнь Паркинсона — одно из самых распространенных нейродегенеративных неврологических заболеваний. Оно поражает 16-20 человек из 100 тысяч населения. В 2016 году от болезни Паркинсона страдали около 6,1 млн человек во всем мире, в 2019 году этот показатель увеличился до 8,5 млн (рост составил более 39%). Число людей с болезнью Паркинсона продолжит расти: по прогнозам экспертов, в

Официальный старт проекта был дан 18 августа на установочной встрече с технологическим партнёром проекта — компанией ООО «Медицинские системы визуализации». Пироговский Центр приступил к реализации стратегического проекта по разработке и внедрению передовых медицинских технологий в хирургии. Основой для него стала субсидия Минздрава России в рамках федерального проекта «Управление медицинской наукой», средства которой направлены на оснащение клинических баз для отработки новых медицинских технологий, проведения клинических исследований лекарственных препаратов и клинических испытаний медицинских изделий. Минздрав России уделяет большое внимание применению искусственного интеллекта (ИИ) в отрасли и активно способствует внедрению инноваций. Ключевым элементом проекта станет оснащение Пироговского Центра комплексами интегрированных операционных. Их внедрение позволит создать целый ряд инноваций, включая технологии управления мультимодальным хирургическим архивом и его

Компьютерра Ученые Уральского федерального университета запатентовали новый способ анализа данных электроретинографии с помощью искусственного интеллекта. Алгоритм повышает точность диагностики таких заболеваний, как глаукома и диабетическая ретинопатия, с 60% до 91%, что позволяет врачам раньше начинать лечение. Специалисты Уральского федерального университета разработали и запатентовали новый способ диагностики заболеваний глаз с использованием искусственного интеллекта. Метод предназначен для анализа […] Ученые УрФУ запатентовали ИИ для диагностики болезней

Мы обучаем медицине большую языковую модель GigaChat и создаём агентов для здравоохранения на её основе. Наша модель уже сдала множество экзаменов и даже устроилась на работу. Как и в других сферах ИИ, в медицине мы делаем то, что раньше было фантастикой, а теперь быстро входит в практику. Давайте я вам об этом расскажу. Читать далее

Молодые ученые Центра цифровой медицины Сеченовского Университета разработали нейросеть для верификации особенностей электрической активности мозга пациентов с болезнью Паркинсона. Модель распознает частотные аномалии, характерные для этой патологии, по результатам электроэнцефалографии, и ее точность уже сегодня достигает 97 процентов. В перспективе на ее основе планируется создать цифровой сервис для ранней диагностики болезни Паркинсона по данным ЭЭГ. С его помощью врачи смогут быстро и точно ставить предварительный диагноз и назначать исследования для его

TAdviser - портал выбора технологий и поставщиков

МРТ головного мозга помогает диагностировать серьёзные патологии, от опухолей до нейродегенеративных заболеваний. Своевременная диагностика в младенческом возрасте позволяет заметить в развитии мозга негативную динамику, приводящую к заболеваниям наподобие " data-abbr="ДЦП">ДЦП , и вовремя начать терапию. Но когда дело касается обследования таких пациентов, есть дополнительные риски: эту процедуру проводят под анестезией. Поэтому врачам важны решения, которые позволят сократить время диагностики, снизить риски и принять более информированные решения. Специалисты Санкт‑Петербургского государственного педиатрического медицинского университета (СПбГПМУ) совместно со Школой анализа данных (ШАД) и Центром технологий для общества Yandex Cloud разработали решение на базе нейросети, которое помогает оценить развитие мозга