Didžiosios Britanijos premjeras Rishi Sunakas ir JAV prezidentas Joe Bidenas. Epa – ELTA foto

Vašingtonas, birželio 8 d. (PA Media/dpa-AFP-ELTA). JAV prezidentas Joe Bidenas supainiojo Didžiosios Britanijos ministro pirmininko Rishi Sunako pareigas, kai jiedu susitiko Baltuosiuose rūmuose, ir pasveikino jį žodžiais „pone prezidente“.
 
J. Bidenas greitai pasitaisė, pajuokavęs, kad „paaukštino“ R. Sunaką.
 
Dvišaliame susitikime priešais R. Sunaką sėdėjęs 80-metų JAV prezidentas pasakė: „Na, pone prezidente – pone prezidente, aš ką tik jus paaukštinau. Pone ministre pirmininke, smagu jus čia vėl matyti“.
 
R. Sunakas turėjo progą pasijuokti iš dar vienos klaidos, nes anksčiau kaip ministras pirmininkas nebuvo lankęsis Baltuosiuose rūmuose, o pareigas pradėjo eiti tik praėjusių metų spalį.
 
J. Bidenas jam pasakė: „Per pastaruosius kelis mėnesius buvome susitikę San Diege, po to Belfaste ir Hirošimoje. O dabar esame čia ir per artimiausias 20 minučių išspręsime visas pasaulio problemas“.
 
R. Sunakas ketvirtadienį Baltuosiuose rūmuose pradėjo derybas su J. Bidenu siekiant aptarti karą Ukrainoje ir būsimą NATO vadovybę, taip pat pasinaudoti proga sustiprinti Didžiosios Britanijos pozicijas po „Brexito“.
 
Nors tikimasi, kad pagrindinis susitikimo Ovaliajame kabinete akcentas bus Ukraina ir Vakarų atsakas lemiamu karo momentu, R. Sunakas taip pat pabrėžia Jungtinės Karalystės ambicijas atlikti svarbų vaidmenį dirbtinio intelekto srityje.
 
„Savo vertybes iškeliame į pirmą vietą, kad pasiektume rezultatų Didžiosios Britanijos ir Amerikos žmonėms“, – pradėdamas derybas su J. Bidenu sakė R. Sunakas.
 
Paklaustas, ar „ypatingi“ dvišaliai santykiai yra geri, J. Bidenas pakėlė nykštį į viršų ir atsakė: „Tikrai geri“.
 
Karas Ukrainoje
 
Ukrainos klausimu JAV ir JK vyriausybės artėja prie to, kad siūlys pažangius naikintuvus, kurie padėtų Kyjivui atremti Rusijos invaziją. Nors abi vyriausybės išlieka atsargios dėl kaltės priskyrimo už šią savaitę katastrofiškai sugriautą Ukrainos užtvanką, jos taip pat aiškiai sako, kad Maskvos agresijai turi būti užkirstas kelias.
 
Prieš aukščiausiojo lygio susitikimą su J. Bidenu R. Sunakas sakė, kad JK ateis į pagalbą nukentėjusiesiems nuo potvynio, kurį sukėlė pratrūkusi užtvanka.
 
„Noriu, kad žmonės žinotų, jog mes atliekame savo vaidmenį paremdami ukrainiečius ir jų atsaką“, – sakė jis JK transliuotojams Vašingtone. „Iš anksto suteikėme išteklių Jungtinėms Tautoms ir Raudonajam Kryžiui, numatydami tokius incidentus, kaip šis, dabar šie ištekliai perkeliami į regioną, kad padėtų nukentėjusioms šeimoms“, – sakė R. Sunakas.
 
„Tai siaubingas aktas, nuo kurio nukentėjo šimtai tūkstančių žmonių“, – sakė jis, kartu atmesdamas Kremliaus grasinimus JK dėl karinės paramos Ukrainai.
 
Užmojai dėl dirbtinio intelekto
 
R. Sunakas taip pat teigė, kad J. Bidenas remia jo planus vėliau šiais metais surengti JK pirmąjį pasaulyje aukščiausiojo lygio susitikimą dirbtinio intelekto klausimais. Jis tvirtino, kad JK gali imtis lyderės vaidmens siekiant užtikrinti, kad dirbtinis intelektas būtų saugiai naudojamas. R. Sunakas nori, kad JK ateityje būtų įkurta pasaulinė dirbtinio intelekto reguliavimo institucija, pasigirdus perspėjimų, kad ši technologija gali sunaikinti žmoniją.
 
Vis dėlto R. Sunako užmojams yra kliūčių, nes JAV ir Europos Sąjunga jau pradėjo dialogą dėl dirbtinio intelekto elgesio kodekso.
 
NATO vadovybė
 
R. Sunakas įvardijo JK gynybos sekretorių Beną Wallace‘ą kaip kandidatą vadovauti NATO prieš kitą mėnesį Lietuvoje įvyksiantį Vakarų karinio aljanso viršūnių susitikimą. Pretendentėmis į šias pareigas taip pat laikomos Danijos ir Estijos premjerės.
 
NATO generalinio sekretoriaus Jenso Stoltenbergo kadencija baigsis spalio mėnesį.
 
Kol kas J. Bidenas nenurodė, kam jis pritaria, bet jo balsas bus lemiamas aljanse, kuriame JAV yra didžiausios veikėjos.
 
Živilė Aleškaitienė (DPA)
 
2023.06.09; 06:32

Greitoji medicinos pagalba. Slaptai.lt fotografija

Dirbtinis intelektas ir mašinų mokymasis gali turėti įtakos beveik visiems žmogaus būklės įvertinimo aspektams, o kardiologija nėra šios tendencijos išimtis. Šiame tekste pateikiamas vadovas apie atitinkamus dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi aspektus, apžvelgiamas pasirinktas šių metodų pritaikymas kardiologijoje iki šiol ir nurodoma, kaip širdies ir kraujagyslių medicina galėtų ateityje įtraukti dirbtinį intelektą.

Visų pirma, darbe pirmiausia apžvelgiamos nuspėjamojo modeliavimo koncepcijos, susijusios su kardiologija, pvz., funkcijų pasirinkimas. Antra, aptariami bendri algoritmai, naudojami prižiūrint mokymąsi, ir apžvelgiamos pasirinktos kardiologijos ir susijusių disciplinų programos. Trečia, jame aprašomas giluminio mokymosi ir susijusių metodų, bendrai vadinamų neprižiūrimas mokymasis, atsiradimas, pateikiami kontekstiniai pavyzdžiai tiek bendrojoje medicinoje, tiek širdies ir kraujagyslių medicinoje, o tada paaiškinama, kaip šie metodai gali būti taikomi siekiant užtikrinti tikslią kardiologiją ir pagerinti pacientų rezultatus.

Kaip dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis yra susiję su statistika?

Gydytojams jau seniai reikėjo nustatyti, kiekybiškai įvertinti ir interpretuoti kintamųjų ryšius, kad pagerintų pacientų priežiūrą. Dirbtinis intelektas ir mašinų mokymasis apima įvairius metodus, leidžiančius kompiuteriams tai padaryti, algoritmiškai mokantis efektyvių duomenų atvaizdų. Čia vartojame terminus „dirbtinis intelektas“ ir „mašininis mokymasis“ daugiau ar mažiau sinonimais, nors tiksliau mašininį mokymąsi galima suprasti kaip metodų rinkinį, įgalinantį dirbtinį intelektą. Pagrindinis statistikos tikslas yra padaryti išvadas apie imties arba populiacijos parametrus, o mašininis mokymasis orientuojasi į duomenų struktūros algoritminį atvaizdavimą ir numatymą ar klasifikavimą. Šios 2 ambicijos dažnai yra persipynusios. Taigi mes nenustatome aiškios ribos tarp klasikinės statistikos ir mašininio mokymosi metodų, o laikome juos analogiškais, bet dažnai taikomais atsakant į skirtingus klausimus.

Kodėl kardiologijai reikalingas dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas atsirado dėl to, kad labiau žinomus algoritmus dažnai galima patobulinti atliekant realaus pasaulio užduotis. Apsvarstykite logistinės regresijos atvejį. Kad būtų galima daryti statistines išvadas, tokias kaip koeficientų ir p reikšmių įvertinimas, šiam modeliui reikalingos kelios tvirtos prielaidos (pvz., stebėjimų nepriklausomumas ir kintamųjų daugiakolineariškumo nebuvimas). Kai logistinė regresija naudojama kitiems tikslams, prielaidos, leidžiančios daryti statistines išvadas, gali būti nesusijusios su tikslu ir gali trukdyti modelio veikimui. Priešingai, mašininio mokymosi algoritmai paprastai naudojami nedarant tiek daug prielaidų dėl pagrindinių duomenų. Nors šis metodas trukdo daryti tradicines statistines išvadas, jis sukuria algoritmus, kurie paprastai yra tikslesni prognozuojant ir klasifikuojant. Taigi širdies ir kraujagyslių medicina gali gauti naudos iš dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi įtraukimo.

Nors dirbtinio intelekto sąvoka nėra nauja, jo panaudojimas klinikinėje aplinkoje dar yra retenybė. Ne kiekvienas kardiologas savo praktikoje taiko šiuos modernius metodus, tačiau netolimoje ateityje dirbtinio intelekto asistuojamas gydymas bus visiems įprastas reiškinys.

AND privačioje šeimos medicinos klinikoje Vilniuje dirba profesionalūs gydytojai kardiologai – Alma Čypienė, Gediminas Aučina. AND klinikoje teikiamos šios paslaugos : pirminė kardiologo apžiūra ir konsultacijos, širdies echoskopija, elektrokardiografija (EKG), veloergometrija, Holterio monitoravimo tyrimas ir kitos. Registruotis vizitui į AND kliniką galite čia.

2023.04.13; 00:02