Vladey-soboy.ru

Владей Собой
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Информационная псевдодебильность

Информационная псевдодебильность

Информационная псевдодебильность — медицинский термин, обозначающий психическое расстройство, при котором человек проявляет признаки слабоумия вследствие чрезмерного потребления информации, что приводит к сильному отставанию в развитии, ухудшению памяти, рассеянности, низкому уровню самоконтроля. Другими словами, — это деградация мозга под влиянием гаджетов, расстройство, при котором человек проявляет признаки клинической дебильности. Обычно оно выражается в таких симптомах как задержка умственного и психического развития, неумение ориентироваться в информации, психологическая зависимость, повышенная агрессивность, десоциализация. Понятие введено и применяется Андреем Курпатовым.

Где и для чего используется ЦММ

Цифровые модели служат дополнительным материалом для проектировщиков, дизайнеров, геодезистов. По ЦММ можно рассчитать оптимальные параметры при строительстве зданий и сооружений, разработать дизайн-проект городской застройки, визуализировать проектные решения.

Дистанционные способы получения информации о местности (сканирование и аэрофотосъемка) многократно упростили процедуру геодезической съемки участков земной поверхности. Сегодня производительность облета территории на беспилотном или пилотируемом самолете – несколько тысяч гектар в день. Моделирование в трехмерном виде сократило сроки и стоимость изыскательских работ.

**Сферы применения цифровых моделей местности:**

Построение рельефа для топографических планов;

Определение объемов открытых горных работ;

Исполнительные BIM-модели уровня LOD-2;

Визуализация проектных решений;

Выбор оптимального пути линейного объекта;

Мониторинг территории, путем сравнения двух ЦММ, выполненный в разное время;

Определение точек установки городских видеокамер с исключением «мертвых» зон.

На сегодняшний день основной способ проектирования, связанный с земной поверхностью, основывается на цифровых моделях местности, рельефа и триангуляции на их базе. С помощью ЦММ можно заранее оценить возможные факторы риска при строительстве и других работах, избегая негативных последствий от возможного воздействия природных факторов.

Почему развивать ИИ в российской медицине сложно

Несмотря на то, что государство заинтересовано в ранней диагностике заболеваний и вкладывает существенные инвестиции в технические разработки, есть сдерживающие факторы.

Читайте так же:
Деменция и изучение иностранного языка

Аналитики Superjob провели исследование, и выяснили, что 78% россиян не стали бы полагаться на искусственный интеллект в диагностике и лечении собственных заболеваний. 44% не доверяют правильности поставленного нейросетью диагноза. Только 5% людей полностью уверены в точности диагностики и готовы довериться рекомендациям искусственного интеллекта.

Нет доверия к искусственному интеллекту и у врачей. «Цифровизация медицины и применение искусственного интеллекта на практике воспринимаются неоднозначно, — говорит Николаев. Однако ситуация меняется, продолжает он. Если год назад большинство докторов были настроены с недоверием к сервисам, то сейчас они ценят за то, что он позволяет продуктивнее и быстрее анализировать снимки.

Еще один сдерживающий фактор — это доступность и качество медицинских данных. Без этого невозможно создать интеллектуальный сервис. Авторы проекта «Цельс» решили эту проблему так: они запустили специальный проект #ВызовРадиологу, который привлекает врачей для разметки медицинских данных.

По словам Белостоцкого, побороть скепсис врачей помогают также мини-приложения, которые сейчас разрабатываются отдельно для каждой больницы. Сервисы привязаны к названиям конкретных лечебных учреждений и располагаются на их серверах. Головное приложение имеет общую платформу для общения специалистов и все рабочие инструменты в одном месте. Это мотивирует использовать технические решения, облегчающие каждодневную работу, утверждает создатель проекта «онкопоисксаха.рф».

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector