Читать книгу Искусственный интеллект в здравоохранении онлайн
в) высокая доступность инструментов (в том числе программ для ЭВМ с открытым кодом) для разработки технологий на основе ИИ;
г) потребность в обработке больших объемов данных, создаваемых как человеком, так и техническими устройствами, для повышения эффективности экономической и иной деятельности.
В 2018 г. мировой рынок технологических решений, разработанных на основе ИИ, составил 21,5 млрд долл. США и, по прогнозам экспертов, к 2024 г. достигнет почти 140 млрд долл. США [Указ…, 2019].
Наиболее популярными для внедрения ИИ считаются отрасли рекламы, маркетинга, торговли, банковского дела, страхования, промышленности, военного дела. Однако довольно быстро технологии ИИ добрались и до медицины. Стремительное развитие технологий на основе ИИ сопровождается существенным ростом как государственных, так и частных инвестиций в их развитие, а также в разработку прикладных технологических решений. По оценкам международных экспертов, инвестиции в такие технологии выросли с 2020 по 2021 г. более чем в два раза, составив около 67 млрд долл. США[5]. При этом интерес инвесторов к рынку технологий ИИ в здравоохранении – один из самых высоких (рис. 3).
Рис. 3. Рост инвестиций в технологии ИИ. Источник: [State of Al 2021 Report/ CBINSIGHTS. March 9. 2022. https://www.cbinsights.com/research/report/ai-trends-2021/(дата обращения: 22.10.2022), 2022].
Ведущие мировые технологические гиганты (Facebook[6], Google, Amazon, Apple, Microsof) вкладывают огромные денежные средства в разработку технологий ИИ для применения в своей бизнес-нише.
В России ИИ также активно развивается. Разработанные технологические решения на основе ИИ (например, компьютерное зрение и обработка естественного языка) уже сейчас обладают значительной коммерческой привлекательностью и высоким экспортным потенциалом на мировом рынке.
§ 3. Наборы данных для обучения и тестирования алгоритмов искусственного интеллекта
Разработка любой системы ИИ базируется на обработке и использовании определенного набора данных. Чем больше данных обработает алгоритм ИИ, тем более точно и корректно он сможет формулировать выводы на их основе. На этапах тестирования и эксплуатации системы структура и свойства набора данных также играют ключевую роль.