TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05

Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #atls

当前筛选 #atls清除筛选
Тоска Индейца

@toska_indeica · Post #13774 · 18.04.2026 г., 13:09

🧠 Шкала комы Глазго код нейровыживания В мире экстренной медицины существует не так много инструментов, столь же долговечных и признанных, как Шкала комы Глазго (ШКГ). Разработанная более 40 лет назад, она остается «золотым стандартом» объективной оценки уровня сознания. 🚑 На догоспитальном этапе, где у врача нет доступа к нейровизуализации, ШКГ превращается в цифровой код, позволяющий за считанные секунды классифицировать тяжесть травмы и определить тактику спасения жизни. 📈 Анатомия ШКГ: три окна в работу мозга ШКГ оценивает три независимых типа реакций, каждый из которых отражает сохранность определенных уровней ЦНС: открывание глаз (E), речевой ответ (V) и двигательный ответ (M). Суммарный балл варьируется от 3 (глубокая кома) до 15 (ясное сознание). Согласно российским клиническим рекомендациям, эти цифры коррелируют с привычными степенями угнетения сознания: ☑️ 13–14 баллов: умеренное оглушение. ☑️ 11–12 баллов: глубокое оглушение. ☑️ 9–10 баллов: сопор. ☑️ 8 баллов и менее: кома ! Пациент с ШКГ ≤ 8 считается находящимся в состоянии тяжелой ЧМТ или комы. Это прямое показание к обеспечению дыхательных путей (интубация трахеи) и переходу на ИВЛ, поскольку при таком уровне угнетения сознания утрачиваются защитные рефлексы дыхательных путей и резко возрастает риск гипоксии и аспирации. 👁 Открывание глаз (E — Eye response) Базовый компонент. Он отражает работу восходящей ретикулярной активирующей системы (ARAS) — сети нейронов в стволе, которая отвечает за бодрствование. Нарушение этой функции указывает на: — поражение ствола — выраженную гипоксию — глубокую депрессию ЦНС 🗣 Речевая реакция (V — Verbal response) Речевой ответ отражает интегративную деятельность коры головного мозга и способность к когнитивной обработке информации. Дезориентация, спутанность: — страдает кора (диффузно или очагово) Отсутствие речи: — либо глубокое угнетение — либо грубое корковое поражение 💡Символ «Т»: если пациент уже интубирован, вербальный компонент не оценивается. К сумме баллов добавляется буква «Т» (например, 8Т), что сигнализирует о невозможности речевого контакта из-за трубки. 💪 Двигательный ответ (M) — проводящие пути. Хотя все три компонента важны, двигательный ответ (M) обладает наибольшей прогностической ценностью - он коррелирует с исходом травмы точнее, чем вся шкала целиком. При разных ответах справа и слева для расчета суммарного балла всегда используйте лучший ответ, но обязательно фиксируйте худшую сторону в описании статуса. Наличие такой асимметрии уже само по себе является «красным флагом» очагового повреждения или дислокации. ⚠️«Ловушки» догоспитального этапа: когда шкала может лгать. 1️⃣ Нестабильный пациент: гипоксия (SpO₂<90%) и артериальная гипотензия (САД<90 мм рт. ст.) могут существенно занижать балл ШКГ. Неврологическую оценку следует повторять после восстановления перфузии и оксигенации. 2️⃣ Статическая картина: однократная оценка — это лишь «фотография». Важна именно динамическая оценка. Снижение балла ШКГ на 2 пункта и более является абсолютным признаком нарастающей внутричерепной катастрофы 3️⃣ Искажающие факторы: алкогольная интоксикация, седация - затрудняют оценку. В таких случаях особое внимание уделяется стволовым рефлексам и реакции зрачков. Оценка ШКГ должна быть проведена до введения седативных средств или миорелаксантов 🚩Красные флаги: сочетания, указывающие на неизбежное вклинение мозга: ➖ШКГ ≤ 8 + анизокория (разные зрачки) ➖ШКГ ≤ 8 + триада Кушинга (гипертензия + брадикардия) ➖Падение ШКГ на фоне «светлого промежутка» (пациент говорил, а затем впал в кому) ------------------------------------------------------------------------------— 📅 Подробнее разбирать тему ШКГ при ЧМТ будем на прямом эфире 21.04.26: «ЧМТ на догоспитальном этапе: от нейрофизиологии к тактике» Эксперт: Виталий Головков, невролог с 20-летним стажем в ургентной неврологии. 👉 Подробности и регистрация в нашем Лектории по политравме #Медэксо#ЧМТ#СкораяПомощь#Неврология#СМП#ATLS

Старт дан! Первое заседание СНО «СИМПрактика» в 2026 году 22 января состоялось долгожданное первое заседание СНО «СИМПрактика», посвященное фундаментальным аспектам экстренной и неотложной медицины. Встреча объединила теорию и интенсивную практику в стенах симуляционного центра. Что обсудили? Медицинская сортировка: Заслушали подробный доклад о системе TRIAGE при массовом поступлении пострадавших. Особое внимание уделили инновациям — цифровым аналогам и автоматизированным системам сортировки, которые минимизируют человеческий фактор в условиях хаоса. Мнемоника — наше всё: Чтобы в критической ситуации действия были автоматическими, разобрали ключевые мнемонические правила и чек-листы, помогающие не упустить важные детали первичного осмотра. ABCDE vs ATLS: На этапе теоретического разбора сравнили два «золотых стандарта». Если на слайдах отличия алгоритмов казались академическими, то практика расставила всё на свои места. От теории к практике: Главной частью заседания стала отработка навыков в симуляционной зоне. Студенты провели два сценария с пострадавшим после кататравмы (падения с высоты). Участникам пришлось не просто вспоминать алгоритмы, а в реальном времени принимать решения: от фиксации шейного отдела до борьбы с шоком. Благодарим всех участников за горящие глаза и профессиональный подход! Дальше — больше. Скоро будет объявлен отборочный этап Олимпиады по практическим навыкам и умениям среди студентов академии. Для подготовки к Олимпиаде планируется проведение нескольких мастер-классов. #СНО#СИМПрактика#Медицина#СимуляционноеОбучение#TRIAGE#ABCDE#ATLS#ЭкстреннаяПомощь