Медицина в Data Science 

Спасибо, учусь на Дата саинтиста и работаю в фарм компании, в России конечно эта сфера вообще не развита. Про python никто у нас не слышал)

Спасибо, было интересно!

Речь в лекции об обработке медицинских данных в системах поддержки принятия решений в медицинской практике. Машинное обучение, о котором говорит автор, не является когнитивный обучением в классическом понимании этого термина. Например, искусственные нейронные сети (ИНС) - это модели настроенные на получение правильного ответа на исходные данные. Настройка производится с помощью алгоритмов на "обучающих" наборах данных с ответами: чем больше таких данных и чем полнее список параметров описывающих задачу, тем более вероятнее (точнее) ответ такой модели на исходные данные с таким же набором параметров. Говоря простым языком, ИНС это предсказательные (вероятностные) модели. Но проблема в том, что такие модели НЕ способны пояснить выдаваемый ими ответ (решение): почему такой (такое), а не другой (другое). То есть такая модель лишена объяснительной способности (рассуждения) и не является интеллектуальной в классическом понимании термина "искусственный интеллект" (artificial intelligence). При когнитивном же обучении человека, всегда присутствует объяснительная компонента, которая усваивается субъектом обучения. Разработчики моделей ИНСетей ("нейросетевики") утверждают, что такие модели функционируют (по их мнению) как человеческий мозг, поэтому они и есть настоящий ИИ. Что, конечно же, является заблуждением и простой подменой понятий. В классическом определении термина ИИ (АI) акцентирована прежде всего его способность мыслить как человек, способности к разумному поведению, диалогу и осмысленному принятию решение. Поэтому, естественно, возникает такой вопрос: вы готовы идти на прием к врачу, который озвучит диагноз (пусть даже он будет верным) и назначит курс лечения (тоже правильное) БЕЗ объяснений своему пациенту что, как и почему? Пусть автор этого видео попытается сам на него и ответить. Модели ИНСетей, как и другие модели, например созданные математическими методами, давно используются в медицине, НО только как инструмент поддержки принятия решения врачами, за которыми будет окончательное решение и которые будут нести полную ответственность перед своими пациентами.