[Аплодисменты]
некоторые врачи — удивительный компьютер
Ученые я бы сказал , с видом
что вы можете делать с человеком
физиология, которая является наиболее сложной
машина, мы действительно потрясающие хакеры
вы знаете, что потребовалось около восьмидесяти четырех
тысячи процессоров, объединенных в
японский суперкомпьютер K
поэтому для моделирования всего одной секунды
мозговой деятельности, и я не говорю о
мозги , которые здесь сидят, я
говоря о регулярных мозгах ванили, так что
если вы действительно беспокоитесь о роботах
захват мира или даже принятие
над этим событием люди находятся в безопасности
но серьезно десять лет назад, когда
Я закончил медицинскую школу, я не
чувствую, что я был хакером физиологии I
не чувствовал, что я мог взломать
точно заболевание к здоровью и я
был в растерянности, поэтому я взял науку и я
был рад, что я делаю это, я сделал это, и это
была эпоха большого дня прямо большой
данные только начинались с геномики
революция началась с больших данных
проникая в медицину, но
проблема
очень немногие люди здесь знали бы, что я
Я также эксперт- музыкант, просто наблюдаю за мной
[Музыка]
Я не уверен, если бы вы это слышали , но
что была проблема Больших Данных
революции мы думали, что наши
и физиологии наше здоровье является meetly
выстроили организованную систему, и если бы мы
данные, которые мы могли бы создать
музыка , но теперь мы знаем , что это не
так традиционные данные, которые выглядят как
один из левых был аккуратно организован
медицинские исследования были аккуратно организованы
тогда как теперь мы точно знаем, что
ни наши физиологии, ни большие
данные аккуратно организованы , как будто это
на самом деле мы беспорядок, это как
грязный стол Einsteins
никто не знает, где находятся соединения
как сделать эти соединения, и это
почему я бы сказал, что врачи- биологи
инженеры биофизики и биохимики
действительно нужно заняться наукой о
потому что в конце концов у нас есть
соединения, составленные в правой части
наш мозг, и оттуда это всего лишь один
прыгнуть на левую сторону мозга
которое является количественным
Я собираюсь сегодня расстаться, что
количественное мышление в три
меньшие шаги, которые мы можем понять и
Возьмем это фенотип глубоко подходить
системно и принимать решения, поэтому, если
Я должен был спросить вас, что избиение
наши сердца похожи на то, что из изображений
в верхней левой части справа вы
может быть удивлен, узнав, что сердце
Интубационные интервалы скорости не напоминают
периодический рисунок слева они
на самом деле напоминают сложный многоуровневый
фрактальных узоров, которые все
над природой справа, как
брокколи здесь, поэтому разнообразие и
сложность на самом деле является мерой
здоровое здоровье
Мне нравилось заниматься своим кандидатом, а альта была
с удовольствием с глядя на эти сигналы
мы действительно нашли применение для него
фенотип сигналов глубоко, и мы
обнаружили, что эти сигналы действительно
значение для малой болезни дыхательных путей, которая
заведомо трудно обнаружить, поэтому мы
может разработать неинвазивный маркер
малая ранняя болезнь легких
делая биопсии, и это было основано на
математика о том, как наша респираторная
деревья ведут себя, и мы смогли показать
что это достигало беспрецедентных
чувствительность разрешения, которое вы видите
справа от стандарта
методы, которые вы видите слева так
это всего лишь один пример фенотипирования
но я бы предупредил вас, что
Иногда фенотипирование может
погружение мы можем заблудиться в
потому что математика
красиво, поэтому здесь я подхожу ко второму
принцип, который я использую постоянно в своем
наука о данных, которая является подходом
системно взглянуть на лес первым
имеет ли смысл , является ли
большая картина имеет смысл, и это я
иллюстрируя нашу работу по
200 000 пациентов, собранных на
один день по всей Индии по шахматам
Исследовательский фонд Пуне
мы были настроены скептически, потому что это было
данные на основе анкетирования, поэтому я решил
делать проверки, делая большую картинку
сначала путем анализа сети и
вот что мы нашли
каждый узел здесь является симптомом или заболеванием
и вы могли видеть, что в большем
картинные заболевания имеют друзей, которых они образуют
сообщества, и они находятся в
влияют на эту сеть в этой
болезни, которую вы называете
Симптом этот симптом является симптомом
педиатрическая возрастная группа индейцев
мы представляли, как эти
сети меняются по возрастным группам
они будут течь, мы сделали именно это
используя вычислительные методы, и он
обнаружили, что на оси х здесь находится возраст
групп от 0 до 10 и более 16 вы
могли видеть, что эти сети далеко
формируется загружен упрощает наиболее
загруженная линия тока является дыхательной
обтекание волос это самый
распространены, но смотрят на циркуляцию в
красный
он становится более загруженным по мере старения и его
сливается с эндокрином, который является диабетом
наиболее предпочтительно, что верхняя обтекаемость
тонкая поточная подкладка сверху — женская
гениталии он загружается, он падает
он сливается с анемией, они остаются вместе
в репродуктивной возрастной группе, а затем
они выделим любой мне менструальной
расстройства настолько широко распространены в
Индия, и эти большие данные были фактически
рассказывая нам несколько историй, но мы не
остановимся на рассказах, которые мы решили принять
далее заниматься машинным обучением и
модели искусственного интеллекта на самом деле
сделать прогнозы здесь байесовскими
сетевой анализ, который является
модель интеллекта по тем же данным
но то , что мы сделали здесь было мы совместили
что данные о 2 lakh пациентах вместе с
данные о проникновении сжиженного нефтяного газа
в страну чистое топливо для приготовления пищи и
мы обнаружили, что мы сделали байесовский
анализ сетей LPG,
находится в зеленом Ново выходит быть
связанные с обструктивной болезнью дыхательных путей
это отдельные источники данных
помните, что нет перекрестных помех между
их перед анализом, так что, если это
было просто случайным нахождением того же
методы, позволяющие отслеживать
динамически изменение сетей мы
используется здесь для отслеживания стабильности
моделей, и это то, что вы видите на
сверху с помощью бутстрапов на том же
данные каждый видит другой угол
критические состояния данных, такие как сепсис
и плохие результаты с использованием больших данных и
образцы, которые я только что показал
вы, поэтому мы будем использовать фенотипирование
глубоко приближается системно и
принятия решений о создании оповещений для
доктора
так где мы сейчас, так как это полный
который мы начали в
наука о данных прямо с нуля мы
наращивают эти ресурсы, мы
наращивание технологий, которые мы строим, мы
заработали 4000 часов 40 000 часов
непрерывно контролируемых данных на
Отделение педиатрии за последние
пять месяцев, но мы большие, но я бы
не сказать да, мой соавтор в Стэнфорде
Школа медицины имеет доступ к
3,5 млн. Часов непрерывного
но мы начинаем с
царапины, и мы вводим наши
домен экспертизы в созидании
системы , а также в застройке
моделей, поэтому мы скоро будем там
брокколи , которые я показал ранее
они фактически позволяют нам обнаруживать
стабильность этих пациентов в отделениях интенсивной терапии
насколько они стабильны, как интересно
эти подписи имеют отношение к
результаты для реальных результатов по этому
нам придется подождать немного, как и любой
проект полного спектра у нас отличный
команда и удивительный набор наставников и
Я очень горжусь командой врачей
и инженеров, которые фактически поддерживают
нас так что новый пульс Медицины
это большие данные или он получает науку или
это машинное обучение, я бы сказал, что
новый импульс медицины — это все вы
те , кто выходить на улицу в
медицина следующего поколения и создаст
разница сделаем каждый бит
Огромное спасибо
[Аплодисменты]
некоторые врачи — удивительный компьютер
Ученые я бы сказал , с видом
что вы можете делать с человеком
физиология, которая является наиболее сложной
машина, мы действительно потрясающие хакеры
вы знаете, что потребовалось около восьмидесяти четырех
тысячи процессоров, объединенных в
японский суперкомпьютер K
поэтому для моделирования всего одной секунды
мозговой деятельности, и я не говорю о
мозги , которые здесь сидят, я
говоря о регулярных мозгах ванили, так что
если вы действительно беспокоитесь о роботах
захват мира или даже принятие
над этим событием люди находятся в безопасности
но серьезно десять лет назад, когда
Я закончил медицинскую школу, я не
чувствую, что я был хакером физиологии I
не чувствовал, что я мог взломать
точно заболевание к здоровью и я
был в растерянности, поэтому я взял науку и я
был рад, что я делаю это, я сделал это, и это
была эпоха большого дня прямо большой
данные только начинались с геномики
революция началась с больших данных
проникая в медицину, но
проблема
очень немногие люди здесь знали бы, что я
Я также эксперт- музыкант, просто наблюдаю за мной
[Музыка]
Я не уверен, если бы вы это слышали , но
что была проблема Больших Данных
революции мы думали, что наши
и физиологии наше здоровье является meetly
выстроили организованную систему, и если бы мы
данные, которые мы могли бы создать
музыка , но теперь мы знаем , что это не
так традиционные данные, которые выглядят как
один из левых был аккуратно организован
медицинские исследования были аккуратно организованы
тогда как теперь мы точно знаем, что
ни наши физиологии, ни большие
данные аккуратно организованы , как будто это
на самом деле мы беспорядок, это как
грязный стол Einsteins
никто не знает, где находятся соединения
как сделать эти соединения, и это
почему я бы сказал, что врачи- биологи
инженеры биофизики и биохимики
действительно нужно заняться наукой о
потому что в конце концов у нас есть
соединения, составленные в правой части
наш мозг, и оттуда это всего лишь один
прыгнуть на левую сторону мозга
которое является количественным
Я собираюсь сегодня расстаться, что
количественное мышление в три
меньшие шаги, которые мы можем понять и
Возьмем это фенотип глубоко подходить
системно и принимать решения, поэтому, если
Я должен был спросить вас, что избиение
наши сердца похожи на то, что из изображений
в верхней левой части справа вы
может быть удивлен, узнав, что сердце
Интубационные интервалы скорости не напоминают
периодический рисунок слева они
на самом деле напоминают сложный многоуровневый
фрактальных узоров, которые все
над природой справа, как
брокколи здесь, поэтому разнообразие и
сложность на самом деле является мерой
здоровое здоровье
Мне нравилось заниматься своим кандидатом, а альта была
с удовольствием с глядя на эти сигналы
мы действительно нашли применение для него
фенотип сигналов глубоко, и мы
обнаружили, что эти сигналы действительно
значение для малой болезни дыхательных путей, которая
заведомо трудно обнаружить, поэтому мы
может разработать неинвазивный маркер
малая ранняя болезнь легких
делая биопсии, и это было основано на
математика о том, как наша респираторная
деревья ведут себя, и мы смогли показать
что это достигало беспрецедентных
чувствительность разрешения, которое вы видите
справа от стандарта
методы, которые вы видите слева так
это всего лишь один пример фенотипирования
но я бы предупредил вас, что
Иногда фенотипирование может
погружение мы можем заблудиться в
потому что математика
красиво, поэтому здесь я подхожу ко второму
принцип, который я использую постоянно в своем
наука о данных, которая является подходом
системно взглянуть на лес первым
имеет ли смысл , является ли
большая картина имеет смысл, и это я
иллюстрируя нашу работу по
200 000 пациентов, собранных на
один день по всей Индии по шахматам
Исследовательский фонд Пуне
мы были настроены скептически, потому что это было
данные на основе анкетирования, поэтому я решил
делать проверки, делая большую картинку
сначала путем анализа сети и
вот что мы нашли
каждый узел здесь является симптомом или заболеванием
и вы могли видеть, что в большем
картинные заболевания имеют друзей, которых они образуют
сообщества, и они находятся в
влияют на эту сеть в этой
болезни, которую вы называете
Симптом этот симптом является симптомом
педиатрическая возрастная группа индейцев
мы представляли, как эти
сети меняются по возрастным группам
они будут течь, мы сделали именно это
используя вычислительные методы, и он
обнаружили, что на оси х здесь находится возраст
групп от 0 до 10 и более 16 вы
могли видеть, что эти сети далеко
формируется загружен упрощает наиболее
загруженная линия тока является дыхательной
обтекание волос это самый
распространены, но смотрят на циркуляцию в
красный
он становится более загруженным по мере старения и его
сливается с эндокрином, который является диабетом
наиболее предпочтительно, что верхняя обтекаемость
тонкая поточная подкладка сверху — женская
гениталии он загружается, он падает
он сливается с анемией, они остаются вместе
в репродуктивной возрастной группе, а затем
они выделим любой мне менструальной
расстройства настолько широко распространены в
Индия, и эти большие данные были фактически
рассказывая нам несколько историй, но мы не
остановимся на рассказах, которые мы решили принять
далее заниматься машинным обучением и
модели искусственного интеллекта на самом деле
сделать прогнозы здесь байесовскими
сетевой анализ, который является
модель интеллекта по тем же данным
но то , что мы сделали здесь было мы совместили
что данные о 2 lakh пациентах вместе с
данные о проникновении сжиженного нефтяного газа
в страну чистое топливо для приготовления пищи и
мы обнаружили, что мы сделали байесовский
анализ сетей LPG,
находится в зеленом Ново выходит быть
связанные с обструктивной болезнью дыхательных путей
это отдельные источники данных
помните, что нет перекрестных помех между
их перед анализом, так что, если это
было просто случайным нахождением того же
методы, позволяющие отслеживать
динамически изменение сетей мы
используется здесь для отслеживания стабильности
моделей, и это то, что вы видите на
сверху с помощью бутстрапов на том же
данные каждый видит другой угол
критические состояния данных, такие как сепсис
и плохие результаты с использованием больших данных и
образцы, которые я только что показал
вы, поэтому мы будем использовать фенотипирование
глубоко приближается системно и
принятия решений о создании оповещений для
доктора
так где мы сейчас, так как это полный
который мы начали в
наука о данных прямо с нуля мы
наращивают эти ресурсы, мы
наращивание технологий, которые мы строим, мы
заработали 4000 часов 40 000 часов
непрерывно контролируемых данных на
Отделение педиатрии за последние
пять месяцев, но мы большие, но я бы
не сказать да, мой соавтор в Стэнфорде
Школа медицины имеет доступ к
3,5 млн. Часов непрерывного
но мы начинаем с
царапины, и мы вводим наши
домен экспертизы в созидании
системы , а также в застройке
моделей, поэтому мы скоро будем там
брокколи , которые я показал ранее
они фактически позволяют нам обнаруживать
стабильность этих пациентов в отделениях интенсивной терапии
насколько они стабильны, как интересно
эти подписи имеют отношение к
результаты для реальных результатов по этому
нам придется подождать немного, как и любой
проект полного спектра у нас отличный
команда и удивительный набор наставников и
Я очень горжусь командой врачей
и инженеров, которые фактически поддерживают
нас так что новый пульс Медицины
это большие данные или он получает науку или
это машинное обучение, я бы сказал, что
новый импульс медицины — это все вы
те , кто выходить на улицу в
медицина следующего поколения и создаст
разница сделаем каждый бит
Огромное спасибо
[Аплодисменты]
Please follow and like us:
Be First to Comment