Презентация - Исследовательская работа «Искусственный интеллект в медицине»

Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Курташкинская средняя общеобразовательная школа» Атюрьевского муниципального района Республики Мордовия   Исследовательская работа Искусственный интеллект в медицине
  Работу выполнила: Кабанова Марина ученица 9 класса Руководитель работы: Анисимова Т.И. учитель химии и биологии

Актуальность рассматриваемой темы обусловлена необходимостью эффективного использования искусственного интеллекта современной медицине
Актуальность реферативно- исследовательской работы

Выяснить практическое применение результатов теоретических исследований искусственного интеллекта в медицине.
Цель реферативно- исследовательской работы

1.Изучить материал из разных источников: литература и интернет 2.Исследовать отношение обучающихся к применению искусственного интеллекта в медицине. 3. Сделать выводы своего исследования; 4. Довести результаты своего исследования до учащихся моей школы.
Задачи реферативно- исследовательской работы

Гипотиза: Предполагаем, что применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить уровень современной медицины на более высокий. Методы исследования 1. Теоретические: – анализ литературы и изучение Интернет-ресурсов по вопросам искусственного интеллекта и его применения в медицине 2. Эмпирические: – социологические: опрос учащихся нашей школы их отношения к искусственному интеллекту Предмет работы: Величайшие открытия в области искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект- одна из новейших наук , появившихся во второй половине 20- ого века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знания.

наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе; способность пополнения имеющихся знаний; способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью; умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая "понимание" естественного языка; способность к диалоговому взаимодействию с человеком; способность к адаптации. Эти характеристики можно сказать точно соответствуют характеристикам интеллекта человека.
Свойства искусственного интеллекта

Технология искусственного интеллекта быстро развивается с 1940 года с появлением вычислительной техники. Для создания искусственного интеллекта требуются два основных фактора: труд ученных и оборудование (компьютер). Первый цифровой электронный компьютер был разработан учеными во второй мировой войне. Первым компьютером с операционной системой было электромеханическое устройство Heath Robinson, которое создали группой Алана Тьюринга в 1940 году для расшифровки немецких сообщений. После этого Алан Тьюринг разработал мощный компьютер общего назначения в 1943 году с названием Colossus.
История становления первых идей об искусственном интеллекте

Алан Тьюринг Британский учёный Английский математик, логик, криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики. Предложенная им в 1936 году абстрактная вычислительная «Машина Тьюринга», которую можно считать моделью компьютера общего назначения, позволила формализовать понятие алгоритма и до сих пор используется во множестве теоретических и практических исследований.

В 1957г. Ф. Розенблатт - американский физиолог – предложил структуру перцептрона - модель зрительного распознавания и восприятия Перцептрон – первая нейронная сеть, которая работает на основе правила feedfoward. Перцептрон имитирует процесс распознавания, и работает в двух режимах: режиме обучения или распознавания. В режиме обучения требуется существо – робот, человек или природа, который играет роль учителя, предъявляет машине множество объектов, и указывает к какому понятию принадлежат объекты. По этим обучающим данным строится решающее правило, которое является формальным описанием понятий для машины. В режиме распознавания предъявляются новые объекты машине, и машина должна их классифицировать максимально правильно.

Фрэнк Розенблатт Американский психолог Известный американский учёный в области психологии, нейрофизиологии и искусственного интеллекта

Современные работы в области практического применения искусственного интеллекта ведутся по нескольким основным направлениям: Распознавание образов. Эта проблема касается распознавания зрительных или звуковых образов, а также других (смешанных) модальностей. Медицинская диагностика, предсказание погоды являются примерами задач распознавания образов. В последнее время основная часть работ в этой области ориентирована на анализ ситуаций (сцен), а не отдельных объектов (например, печатных знаков). Использование естественного языка. Под этим подразумевается разработка систем «вопрос-ответ» и систем автоматического перевода. Экспертные системы. В них воплощаются большие объемы знаний и навыков, присущих эксперту – человеку. Эти системы представляют большую ценность, в частности, в медицинской диагностике, в геологии, а также в некоторых других областях.
Искусственный интеллект в современном мире

Инженерия знаний. Эта область не является самостоятельной, но сам термин отражает определенное отношение к тому, каким образом следует осуществлять взаимодействие различных видов знаний в распознавании образов, робототехнике и в экспертных системах, а также включает ту область, в рамках которой ведутся исследования по определению знаний, манипулированию ими и слежению за пополнением и корректировкой знаний. Моделирование игр. Игры являются хорошей основой для изучения эвристического поиска. Программы ведения игр, несмотря на их простоту, ставят перед исследователями новые вопросы, включая вариант, при котором ходы противника невозможно определенно предугадать. Наличие противника усложняет структуру программы, добавляя в нее элемент непредсказуемости и потребность уделять внимание психологическим и тактическим факторам игровой стратегии. Доказательство теорем. Данная область перекрывается с определенными областями математики и решением проблем в ряде других областей (например, в робототехнике).

Нейронные сети. В эту сложную область исследований входят такие перспективные методы, как обработка видеоизображений и их преобразование в векторные графические модели, автоматизация построения и анализа объектов моделей или местности с учетом динамики их развития, получение аналитических решений в графическом виде в режиме реального времени, работа с зашумленными данными и многое другое, в частности: в экономике для предсказания рынков, оценки риска невозврата кредитов, предсказания банкротств, автоматического рейтингования, оптимизации товарных и денежных потоков, автоматического считывания чеков и форм. В медицине: обработка медицинских изображений, мониторинг состояния пациентов, диагностика, факторный анализ эффективности лечения, очистка показаний приборов от шумов. В авиации: обучаемые автопилоты, распознавание сигналов радаров, адаптивное пилотирование сильно поврежденного самолета. В средствах сязи: сжатие видео-информации, быстрое кодирование-декодирование, оптимизация сотовых сетей и схем маршрутизации пакетов. Генетические алгоритмы. С помощью генетических алгоритмов и методик искусственной жизни исследователи вырабатывают новые решения проблем из компонентов предыдущих решений. Генетические операторы, такие как скрещивания или мутация, подобно своим эквивалентам в реальном мире, вырабатывают с каждым поколением все лучшие решения. Робототехника. Эта сфера представляет непосредственный практический интерес и наглядно демонстрирует возможности, поэтому остановимся на ней подробнее.

В медицине нейронные сети применяются для решения задач диагностики, прогнозирования и анализа медицинской информации: в кардиологии – анализ электрокардиограмм, прогнозирование осложнений инфаркта миакарда и других заболеваний серденчно- сосудистой системы. Идут исследования по применению нейросетей для диагностики злокачественных опухолей, диагностики иммунодефицитных состояний, аллергических и псевдоаллергических реакций.
Применение в медицине

Онколог- диагностик

Современный удобный кардиограф экспертного класса в формате ноутбука. Для использования в стационарах или на выезде. Цветной сенсорный экран диагональю 12 дюймов. Вывод предварительного диагноза, автоматическая интерпретация измерений.

Медицинский робот – робот, который создан для выполнения каких-либо действий, связанных с медициной вообще и здоровьем человека в частности. Роботы-хирурги проводят уникальные операции, которые отличаются низкими кровопотерями, высокими шансами на успешную реабилитацию пациента

Еще одним важным моментом является создание роботизированных помощников для пожилых людей. Пожилые люди — особая группа населения, которая часто нуждается в посторонней помощи. Но найти хорошую санитарку или помощницу по дому достаточно сложно, а содержание домов престарелых часто нерентабельно.

В медицине для решения проблем многих женщин и мужчин используется экстракорпоральное оплодотворение. В экстракорпоральном оплодотворении используются спермоботы.

Для определения отношения людей к применению искусственного интеллекта в медицине, был проведен социологический опрос учащихся 8-11 классов в форме сочинения эссе «Моё отношение к применению искусственного интеллекта в медицине» В результате опроса были получены следующие выводы: Учащиеся 8-11 классов нашей школы знакомы понятием искусственный интеллект. 80 % учащихся (17 из 21) участвующих в социологическом опросе выразили положительное отношение к применению искусственного интеллекта в медицине.
Социологический опрос

Социологический опрос

Искусственный интеллект – это машина созданная человеком, для вычисления и применения каких либо решений, на основе полученных данных. Искусственный интеллект имеет неограниченные сферы применения. Искусственный интеллект в скором будущем внесет кардинальные изменения существование человечества.  
Выводы по исследовательской работе:

Джордж Ф. Люггер, «Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем», Москва, «Вильямс», 2003 г. Норберт Винер, «Кибернетика», Москва, «Советское радио», 1968 г. Алексеева И. Ю., «Человеческое знание и его компьютерный образ», Москва, «Наука», 1992 г. Сотник С. Л., «Экспертные системы. Базовые понятия. Методика построения. Статистический подход», сайт «Искусственный интеллект»,http://ai.obrazec.ru/aiexpert.htm  
Список литературы