Cześć!
Koniec miesiąca coraz bliżej, trzeba domknąć pewne tematy. Elon Musk, który lubi palić, aktywnie podróżuje; to po Polsce (fizycznie), to po Hongkongu (mentalnie) – przekonując, że inwestycja w jego xAI to antonim przepalonych pieniędzy. A poza tym:
FTC
Federalna Komisja Handlu, w skrócie FTC, wszczęła dochodzenie w sprawie niedawnych inwestycji i partnerstw z udziałem firm zajmujących się generatywną sztuczną inteligencją i głównych dostawców usług w chmurze. W postępowaniu tym, ogłoszonym 25 stycznia 2024 r., Agencja planuje przyjrzeć się Microsoftowi, Amazonowi i Google’owi pod kątem ich inwestycji w start-upy OpenAI i Anthropic.
Głównym punktem kontroli FTC jest przeanalizowanie partnerstw korporacyjnych i inwestycji z dostawcami sztucznej inteligencji celem zrozumienia tych relacji i ich potencjalnego wpływu na konkurencję rynkową.
Godnym uwagi aspektem dochodzenia jest nacisk na kilka głośnych transakcji, w tym wielomiliardową inwestycję Microsoftu w OpenAI, inwestycję Amazona w Anthropic oraz umowę Google z Anthropic. Transakcje te pozwoliły dużym firmom na nawiązanie głębokich więzi z mniejszymi rywalami, jednocześnie unikając większości kontroli rządowych – dziś mają znaczący wpływ na branżę sztucznej inteligencji, biorąc pod uwagę skalę inwestycji i pozycję zaangażowanych firm.
Śledztwo FTC obejmie różne aspekty tych partnerstw: strategiczne uzasadnienie umów, praktyczne implikacje dla rozwoju produktów i dynamiki rynku oraz wpływ tych transakcji na konkurencję. Wymienione wcześniej pięć firm otrzymało 45-dniowy termin na udzielenie odpowiedzi na zapytania agencji.
Czynności te są częścią szerszego trendu kontroli regulacyjnej w sektorze technologicznym, odzwierciedlającego rosnące obawy dotyczące koncentracji władzy w rękach kilku dużych firm oraz potencjalnego wpływu na innowacje i konkurencję.
SAP
Niemiecka firma programistyczna SAP SE jest kolejną firmą technologiczną, ogłosiła program restrukturyzacji. Mówimy dziś o kwocie 2 miliardów euro, przeznaczonej na – jak mówi Christian Klein, dyrektor naczelny – rozwój innowacji i poprawę efektywności procesów biznesowych. Program obejmie 8000 stanowisk pracy i będzie realizowany głównie poprzez programy dobrowolnych odejść i przekwalifikowania. SAP planuje zainwestować ponad 1 miliard dolarów w start-upy technologiczne wykorzystujące AI, za pośrednictwem Sapphire Ventures. Restrukturyzacja ma przynieść 500 mln euro oszczędności w 2025 r., a SAP, oprócz tego, prognozuje dwucyfrowy wzrost przychodów ze swojej działalności już w tym roku.
COMPOSER
Sepsa lub posocznica to specyficzna reakcja organizmu na zakażenie. Sepsa nie jest samodzielną jednostką chorobową, a obecnie definiuje się ją jako zagrażającą życiu dysfunkcję narządową spowodowaną zaburzoną regulacją odpowiedzi ustroju na zakażenie. Szacuje się, że zjawisko to dotyka niemal 49 milionów ludzi każdego roku. W badaniu Aarona Boussina i innych poddano ocenie wpływ modelu głębokiego uczenia (COMPOSER) na wczesne przewidywanie sepsy na wyniki pacjentów. Wczesne rozpoznanie sepsy ma kluczowe znaczenie, ponieważ interwencje, takie jak resuscytacja płynowa, podawanie antybiotyków i kontrola źródła, przynoszą większe korzyści, gdy są wdrażane na wcześniejszym etapie choroby.
Do badania przystąpiło 6217 dorosłych pacjentów. Analiza przeprowadzona były przy użyciu podejścia bayesowskiego, z uwzględnieniem korekt i przy poziomie ufności 95%.
Wdrożenie programu COMPOSER było powiązane z istotnym spadkiem śmiertelności wewnątrzszpitalnej (względny spadek 17%) z powodu sepsy oraz ze zmniejszeniem niewydolności narządów po wystąpieniu sepsy (o 4%).
Aby osiągnąć ten cel, przeprowadzamy badanie quasi-eksperymentalne, w którym śledzimy wyniki przed i po wdrożeniu, z historycznymi danymi kontrolnymi, aby uwzględnić wyjściową ostrość, choroby współistniejące, efekty sezonowe i trendy sekularne w czasie. – czytamy w badaniu.
Guzy neuroendokrynne trzustki
Choć rzadko występujące, nieczynne guzy neuroendokrynne trzustki są przeważnie poddawane leczeniu operacyjnemu. Istotny wpływ na decyzje dotyczące metody chirurgicznej i alternatywnych terapii ma fakt, czy występują przerzuty do węzłów chłonnych. Szczególnie sporny jest temat operowania guzów o średnicy poniżej 2 cm, ze względu na brak jednoznacznych wytycznych klinicznych. Metody diagnostyczne przerzutów do węzłów chłonnych przed operacją są obecnie nieadekwatne.
W odpowiedzi na to wyzwanie, grupa badawcza z Uniwersytetu w Tsukubie opracowała model predykcyjny, który łączy cechy radiomiczne z obrazów tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego, wykorzystując techniki sztucznej inteligencji oparte na głębokim uczeniu. Model wykazał 89% dokładność w przewidywaniu przerzutów do węzłów chłonnych, a skuteczność ta wzrasta aż do 91% po weryfikacji na danych z innych szpitali. Co więcej – skuteczność modelu jest niezmienna, niezależnie od rozmiaru guza, czy to powyżej, czy poniżej 2 cm. AI oferuje zatem swoją pomoc w prognozowaniu przerzutów do węzłów chłonnych oraz dostarcza chirurgom ważnego narzędzia do określenia najlepszych procedur operacyjnych i strategii leczenia, co może znacząco wpłynąć na rezultaty leczenia pacjentów w tej skomplikowanej dziedzinie medycyny.
Wyzwaniem za to mam nadzieję nie było dotrwać do końca naszej cotygodniowej prasówki. Życzę Wam udanego tygodnia i niech AI będzie z wami 🫡