Egészség

Mennyit képes befogadni maximálisan az emberi agy?

agy

„Az emberek azt akarták, hogy gyermekeik tudjanak olvasni és számolni – ez éppen elég. […] Annyi számtani tudás, hogy fel tudjon mérni egy darab földet és egy köböl fát, és el tudja végezni a gazdasági számvetést – annyi tollforgató képesség, hogy árut tudjon rendelni és levelet írni a rokonoknak – annyi betűismeret, hogy elolvashassa a napilapokat, a gazdasági szaklapokat meg a kalendáriumot – annyi zene, amennyi vallási és hazafias célokra szükséges: éppen elég volt egy fiúnak, hogy elősegítse az életben, és ne vezesse tévutakra”

– írta John Steinbeck 1952-es regényében (Édentől keletre), visszaemlékezve rá, hogy az 1900-as évek elején mit gondoltak Amerikában erről a lifelong learning nevű hülyeségről. A könyvben Steinbeck a 120 évvel ezelőtti állapotokról írt; akkortájt 3-4 tanév alatt elsajátítható volt az életben maradáshoz szükséges tudásanyag. A farmereknek ennél többre nem volt szükségük, de a ma megoldásra váró tudományos problémák megoldásához több ezer fizikus több évtizednyi töprengése sem volt elég és amiben mind egyetértenek, az agy nincs kihasználva.

Az elmúlt száz évben elképesztő tudás- és információmennyiséget halmoztunk föl. Sosem látott tempóban bukkantak fel új ismeretek, új szakmák, új tudományterületek és új találmányok. Mára az egész világ az állandósult FOMO-ban (fear of missing out) él. Aggódunk, hogy a megszerzett tudásunk nemcsak a világ megértéséhez, de még a tisztességes élethez sem lesz elég; és aggódunk, hogy a fejlődés a megszerzett tudásunk gyors elavulásához vezet.

Megválaszol(hat)atlan kérdések

Az eddigiekből logikusan következik a kérdés: vajon elértük-e már a kognitív teljesítőképességünk határait? És ha igen, vajon átléphetjük-e ezt a határt?

Nehéz ügy; az ember évezredek óta gondolkozik a lét titkain, test és lélek kapcsolatán, illetve a saját gondolkodása korlátain. Bár a civilizációnk több ezer éves fejlődéstörténete ékes példája annak, hogy mi mindenre képes az emberi elme (rád nézek, Nemzetközi Űrállomás), azt is egyre jobban tudjuk, hogy mi mindent nem tudunk. Nem tudjuk, hogy van-e élet a halál után, hogy miből áll a sötét anyag, vagy hogy milyen a kvantumvilág valódi természete.

Lehet, hogy ezek a rejtélyek örökre megoldatlanok maradnak. Lehet, hogy az evolúció nem arra készítette föl az agyunkat, hogy ezekre választ tudjon adni. Valamin gondolkodni és valamit megválaszolni nagyon nem ugyanaz. Ahogy a filozófus Jerry Fodor i írta 1983-as könyvében (The Modularity of Mind): bizonyára léteznek olyan gondolatok, amiket emberi ésszel képtelenek vagyunk kigondolni.

Fodor kollégája, Colin McGinn is foglalkozott az emberi elme és a megismerés korlátaival. McGinn szerint minden elmére jellemző, hogy bizonyos problémákra kognitív lezárással (cognitive closure) reagál. A papagájok nem értik a Brown-mozgást, és a macskának sem egyértelmű, hogy az a hülye Schrödinger miért akarta dobozba zárni. Ki tudja, talán mi, emberek is azért értünk olyan keveset a világból, mert ennyire futja az agykapacitásunkból. (V.ö.: ha az emberi agy olyan egyszerű lenne, hogy megértsük a működését, akkor olyan buták lennénk, hogy mégsem értenénk.)

Ha rövid az agyad, toldd meg egy eszközzel

Ami a határfeszegetés kérdését illeti, arra két, egymásnak ellentmondó válasz is adható. Az egyik, hogy ezt a határt már réges-régen átléptük, és ez – figyelembe véve, hogy mekkora információmennyiséget halmozott fel az emberiség – nem is alaptalan feltételezés. A másik válasz az, hogy a határ nem is létezik, ugyanis amióta a tudás átadhatóvá vált, az új ismereteket már nem egy embernek kell feldolgoznia.

Az együttműködés fontosabb, mint az egyéni teljesítmények fokozása; jobb ma száz okos ember, mint holnap egy ihletett zseni. Az emberi agy önmagában képtelen lenne megismerni a saját fejlődéstörténetét, de több tízezer agykutató több évtizedes munkájának köszönhetően pontos ismereteink vannak az agy evolúciójáról. A kozmosz titkait sem csak egy tudós fürkészi, hanem több ezer, akik az együttműködésük során fokozatosan tágíthatják ki a világról alkotott képünket. A kvantumvilág megismerhetőségének helyzete is hasonló. Bár a jelenségcsoport emberi ésszel alig-alig fölfogható, a kvantummechanika több elméleti állítását kísérletekkel igazolták, és vannak ígéretes, a kvantumelmélet gyakorlati felhasználást kutató tanulmányok is.

Az, hogy idáig eljuthattunk, részben az eszközhasználat érdeme, ami segített benne, hogy a tudás megőrizhetővé, sokszorosíthatóvá és átadhatóvá váljon. Az agy korlátos kapacitását az elmúlt évezredekben számtalanszor bővítettük ilyen-olyan eszközökkel. Ahogy a brit filozófus, Andy Clark fogalmaz: az agy teljesítménye a jegyzettömbök, a térképek, az irattartók és a számítógépek képernyői révén túlléphet a bőrünk és a koponyánk határain.

Az ismeretszerzésünk részben percepciós szinten zajlik: az öt érzékszervünk által begyűjtött információk alapján áll össze a világról alkotott képünk. Az érzékszerveink által közvetített benyomások megbízhatatlanságáról Descartes értekezett egy sort az Elmélkedésekben – ugyan honnan tudhatnánk, hogy amit mi fizikai valóságnak hiszünk, valójában nem álom-e? –, de a tudomány eszközeivel a percepciós szint is meghaladható. A homo sapiens az eszközeivel nemcsak a valóságról alkotott ismereteit, hanem a kognitív képességeit is bővítheti. És hiába, hogy nem érzékeljük az UV-sugárzást, az ultrahangot, a röntgensugarat és a gravitációs hullámokat, a megfelelő technológiákkal ezek is észlelhetővé válnak.

Processzor legyél, ne merevlemez

Van egy másik, a valóság megismerésére szolgáló eszközünk, ami a földi halandók számára feldolgozhatatlanul komplex rendszereket is reprezentálhat: a matematika. A klímaváltozás összes tényezőjének és változójának ismerete például meghaladná a képességeinket, de a komplex matematikai modellek elvégezhetik a tehermentesítést.

A matematika azért fontos segédtudomány, mert nem egyszerűen a valóság leírását célozza, hanem logikai gondolkodásra is késztet – és ezt jóval fontosabb elsajátítani, mint adatokat memorizálni.

Amikor Albert Einstein 1918-ban Bostonba látogatott, a Hotel Copley Plazában adtak neki egy példányt Edison kérdőívéből, hogy lássák, tud-e válaszolni rájuk. Miután Einstein felolvasta a „milyen sebességgel terjed a hang?” kérdést, a fizikus így válaszolt:

„Nem tudom. Nem terhelem az agyamat olyan tényekkel, amiknek könnyen utánanézhetek bármelyik szakkönyvben.”

Einstein megengedhette magának ezt a kis könnyelműséget; tudós volt, és jóformán az egész életét (szak)könyvek között töltötte. Bár felismerte a szakkönyvek fontosságát, Edisonnal ellentétben az oktatás fontosságát sem söpörte félre.

„Nem sokat számít, ha valaki bemagolja a tényeket. Ezért nem érdemes főiskolára menni; ezt a könyvekből is megtanulhatja. Egy bölcsészettudományi képzésnek nem az az értelme, hogy sok új ismeretet szerezhetünk, hanem hogy arra trenírozzuk az agyunkat, hogy olyan dolgokat tudjunk kigondolni, amiket a szakkönyvekből nem tanulhatunk meg.”

Okosabb vagy, mint egy amerikai farmer?

Einstein ezzel az állításával megjósolta, hogy milyen gondolkodással lehet majd boldogulni a XXI. században: az információhoz való korlátlan hozzáférés biztosításával, és az információk kezeléséhez szükséges gondolkodás elsajátításával.

Az előbbi mostanra megvalósult. A mobilhálózatok fejlesztéséből és a technológia miniatürizálásából kifolyólag ma egy, a zsebünkben hordott okostelefonnal több információhoz férhetünk hozzá, mint maga Einstein. De az információ nem tanít meg gondolkodni. A gondolkodás elsajátítására épp az információk helyes értelmezése miatt van szükség. Az emberek azonban rászoktak, hogy a saját agyuk helyett a Google-t használják, és nem a gondolkozás mellett, hanem helyette. És nem jut eszükbe, hogy összekeverik a hozzáférés kényelmét a valódi tudással.

Száz éve az élethez szükséges ismereteket rövid idő alatt össze lehetett szedni, az így megszerzett tudás elég is volt az életben maradáshoz. Az amerikai farmerek a gazdálkodáson kívül tudtak lovat patkolni, házat építtetni, követ bányászni, dohányt szárítani, sütni, kutat ásni, fegyvert használni és whiskyt főzni. Neked melyik menne ezek közül? Ugyan már; értem én, hogy utánanézhetsz a Google-ben, de ettől még nem leszel a téma szakértője.

Ha láttál már mérhetetlen önbizalommal kommentelő trollokat az interneten, alighanem ismered azt a jelenséget, amit a pszichológia a magyarázó mélység illúziójának (illusion of explanatory depth) nevez. A fogalom Leonid Rozenblit és Frank Keil, a Yale Egyetem kutatóinak nevéhez fűződik.

2002-es tanulmányukban (The Misunderstood Limits of Folk Science: An Illusion of Explanatory Depth) Rozenblit és Klein kifejtették, hogy bár szeretjük azt hinni, hogy átlátunk olyan komplex rendszereket, mint a nemzetközi politikai döntéshozatal – és ennek a szakértelmünknek szeretünk hangot is adni –, valójában az olyan egyszerű használati tárgyak működési mechanizmusát sem látjuk át, mint a beltéri vízöblítéses vécé, a cipzár vagy a varrógép. Hiába látjuk és használjuk őket mindennap, nem gondolkodunk el rajta, hogy hogyan működnek.

„– Sam Hamilton látta, hogy a fejlődés merre vezet. Azt mondta, univerzális tudósok maholnap már elképzelhetetlenek. Az ismeretek mennyisége túlságosan nagy ahhoz, hogy egyetlen elme befogadhassa. Előre látta az időt, amikor egy ember már csak egy kis töredéket tudhat belőle, de azt legalább jól.

[…]

– Lehet, hogy a tudomány lett óriási – mondta Lee –, de az is lehet, hogy az ember vált törpévé. Talán, miközben letérdel az atomokhoz, az ember lelke is atomnyivá törpül. A specialista talán gyáva csupán, aki nem mer kitekinteni szűk kalitkájából. És gondolják csak meg, mit mulaszt el minden specialista… korlátain túl az egész világot!”

– írta Steinbeck (ugyanabban a könyvben, csak pár száz oldallal később).

A száz évvel ezelőtt élt amerikai farmerek valószínűleg kevesebbszer találkoztak magyarázó mélység illúziójával, mint ma egy átlagos internetező. A farmerek tudták, hogy mi mire és hova való. Tudták, hogy hány láb mélyre kell ásni a kerti budi emésztőgödrét; hogy mit kell csinálni a nyikorgó pajtaajtóval; vagy hogy hány fát kell kivágni egy rönkkunyhó építéséhez. Ez a valóságészlelés percepciós szintje: nincs benne se kvantummechanika, se Gödel-tétel, se Erdős-sejtés, de tudni lehet, hogy melyik szög mivel lett beverve a falba.

A agy felfogásának korlátai

Az agy több ezer milliárd szinapszisban képes információkat tárolni. Bár a befogadóképessége nem végtelen, elég nagy ahhoz, hogy a tanulási folyamatban ne a tárolókapacitás legyen a szűk keresztmetszet. Hogy milyen információkat őrzünk meg emlékként az agyunkban, azt több tényező is befolyásolja:

  • Korlátozott figyelem. Egyszerre csak néhány dologra tudunk odafigyelni, márpedig a figyelem elengedhetetlen az új emlékek létrehozásához. A tárolásukhoz alvásra is szükség van, márpedig az információk felvételét maga az alvás is korlátozza.
  • Nem mindegy, milyen sorrendben tanulunk. Ökölszabály: minél korábban tanulunk meg valamit, annál erősebbek lesznek az erről szerzett benyomásaink. Ha például rettegünk a kígyóktól, nehéz lesz felülkerekedni a félelmünkön. Bár ez pszichoterápiával csillapítható, a félelem később jó eséllyel visszatér.
  • Nem mindegy, mit mikor tanulunk meg. Korábbi kutatások szerint egyes információkat csak bizonyos életkorban tudjuk befogadni: a beszédhangokat például az első életévünkben sajátítjuk el. (Ezért van, hogy amikor később új nyelvet tanulunk, nehézséget okozhat egyes hangzók kiejtése. A japánok például az r és az l hangokat keverik össze nyelvtanulás közben.)

Nemcsak tanulni, felejteni is fontos

Annak, hogy látszólag nem érjük el a szellemi befogadóképességünk határát, talán az az oka, hogy a tanulási sebességünk nem érheti el a mnemonikus kapacitásunk határát – túl lassan tudjuk befogadni az információkat ahhoz, hogy beteljen az agyunk. Mintha lenne egy tíz terabájtos merevlemezünk, amit modemes kapcsolattal, 3 kilobájtos másodpercenkénti sebességgel töltenénk fel – nagyjából egy évtized kéne hozzá, hogy elérjük a tárkapacitás határát.

Ez a számítás csak akkor állja meg a helyét, ha folyamatosan szívjuk magunkba az információt. De az agy nemcsak tanul, hanem pihen, illetve felejt is. A lassú tanulás és a feledés kombinációja garantálja, hogy mindig maradjon hely az új információknak – már ha ez az analógia egyáltalán megállja a helyét.

Az információelméleti összehasonlítás kézenfekvő, de nem biztos, hogy alkalmazható az agyműködésre. Egy számítógép nem úgy emlékszik, mint az ember: a merevlemezen tárolt adat vagy létezik, vagy nem. Az agyunkban tárolt emlékek és információk máshogy működnek: elhalványulnak, felfrissülnek, vagy meghatározott külső behatások hatására újra felvillannak.

Van olyan elképzelés, amely szerint az emlékeink megfakulásának folyamata – amikor az új emlékek megnehezítik a régebbiek felidézését – a megtanult új információk típusától is függhet. A különböző típusú emlékek könnyebben megkülönböztethetők és megjegyezhetők, mint a hasonlók. A gyerekkorunkban kóstolt paradicsom ízét nem fogjuk összekeverni a másodfokú egyenlet megoldóképletével, de a hasonló jellegű információk felidézése jóval nehezebb. A francia és spanyol nyelv igeragozási szabályait könnyebb összekeverni, mint a kémiai és művészettörténeti emlékeinket; és ugyancsak más az egymást kiegészítő, például matematikai és fizikai ismereteink felidézésének folyamata is.

Az agyunk ezenfelül megkülönböztetni a rövid és hosszú távú memóriát is. A pszichológus George Miller 1956-os tanulmánya (The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information) szerint a rövid távú memória legfeljebb 5-9 egységnyi információt képes tárolni. A hosszú távú memóriának nagyobbak a tartalékai, de csak homályos ismereteink vannak arra vonatkozóan, hogy mekkora lehet az agy tárkapacitása, és hogy hol lehetnek a korlátai.

Forrás. Qubit

Egészség

Hiába fontos, csak gyorsan le akarjuk tudni a munkahelyi étkezést

A magyarok többsége tisztában van vele, hogy a napközbeni étkezés jelentősen javíthatja vagy épp ronthatja munkahelyi teljesítményünket, a gyakorlatban mégis hajlamosak vagyunk megfeledkezni erről – világít rá az Eisberg az Opinio felületén végzett Színes Tálak Kutatása.

A reprezentatív kutatásban megkérdezettek háromnegyede legfeljebb fél órát szán az ebédre, ötödük még 15 percet sem. A kutatás azt is megmutatta, hogy a magyar munkavállalók többsége a munkahelyén is a házikosztra esküszik, legtöbben otthonról hozott étellel húzzák ki a napot és a többség saját bevallása alapján ritkán fogyaszt rágcsálnivalót napközben.

Az Eisberg idén először életre hívott Színes Tálak Kutatása fényt derített néhány meglepő trendre a munkahelyi, vagy otthoni munka során a napközbeni étkezéssel kapcsolatban.

Nagyon örültem, hogy részt vehettem a Színes tálak fejlesztésében, mert felgyorsult világunkban ezek a komplex salátatálak hozzájárulnak a kiegyensúlyozott étrend kialakításához, értékes tápanyagokkal, például rostokkal, vitaminokkal, ásványi anyagokkal, antioxidánsokkal, teljes értékű fehérjékkel látják el a szervezetünket, amellett, hogy finom ízkombinációt is alkotnak.  Ezzel kapcsolatban szerettük volna megvizsgálni, hogy a magyarok mennyire állnak tudatosan a táplálkozáshoz és a munkahelyi étkezéshez, mennyire számít mit és mennyi idő alatt fogyasztanak el”

 mondta Shenker-Horváth Kinga, a Magyar Testnevelési- és Sporttudományi Egyetem dietetikusa és az Eisberg márkanagykövete.

Sokunkra igaz, hogy a napi munkaügyi teendők sűrűjében inkább letudjuk az ebédet azért, hogy több időnk maradjon a munkára és egyéb elfoglaltságra. A felmérés eredményei szerint a kutatás során megkérdezettek több mint fele (53%) szintén így tesz és csupán 15-30 percet szán az ebédjére. Sőt a válaszadók közel negyede (21%) még kevesebb időt tölt étkezéssel és 15 percen belül elfogyasztja az ebédjét.

Az időfaktor egy dolog, de az is fontos szempont, hogy mi van a tányérunkon, amit éppen megenni tervezünk. Ugyan a megkérdezettek többsége (54%) továbbra is a mindenevő étrendet részesíti előnyben, de sokan ragaszkodnak kifejezetten a magyar konyhához (23%), mások pedig speciális étrendet (pl. vegetáriánus, vegán) követnek. A felmérés azt is kimutatta, hogy a válaszadók többsége (59%) otthonról hozott ételt eszik a munkahelyén. Ez a trend különösen a nők körében (65%) érvényesül.

Az otthon elkészített étel nemcsak költséghatékony, de tudatosabb választás is lehet, ami lehetővé teszi, hogy pontosabban kövessük, mit fogyasztunk. Ezt nehezebb kontrollálni a közeli éttermekben, kifőzdékben vagy a munkahelyi menzán vásárolt ételek esetén”

 tette hozzá a dietetikus.

Az utóbbi évek abszolút munkát meghatározó kérdése a home office és az ez idő alatti ebédfőzésre, ebédelésre fordított idő és energia. A megkérdezettek több, mint felére (52%) igaz, hogy a munkahelye lehetőséget biztosít az otthoni munkára, így napközben otthon oldják meg az étkezést, de nekik csak alig harmaduk mondja, hogy ennek köszönhetően több ideje van és tudatosabban étkezik, tehát az egészséges, kiegyensúlyozott étkezéshez nem vitt közelebb minket a koronavírus miatti home office elterjedése.

Minden munkahelyen akadnak stresszes munkanapok. A nyomás enyhítése sokunknál napközbeni rágcsáláshoz vezet. A válaszokból kiderül azonban, hogy legtöbben ellen tudnak állni a csábításnak: a válaszadók közel fele (45%) ritkán fogyaszt snackeket a munkaidő alatt. A megkérdezettek csak ötödére igaz, hogy gyakran nyúl rágcsálnivalókhoz.

Az otthonról hozott ételek, a ritka munkahelyi nasizás közvetve azt sugallják, hogy többségünk tisztában van azzal, hogy a jól megválasztott ételek hatással vannak energiaszintünkre és koncentrációnkra. A kutatás konkrétan rákérdezett az étkezés és a teljesítmény viszonyára is: a válaszadók közel fele (45%) nap mint nap tapasztalja, hogy az egészséges táplálkozás javítja a munkahelyi teljesítményét.

A táplálkozási szakértő is kihangsúlyozta, hogy a tudatos táplálkozásra való áttérés sokat számít mind a testi, mind a mentális egészségünk szempontjából. Hozzátette:

“Az Eisberg új termékeit, a Színes tálakat úgy terveztük, hogy egészségtudatos alternatívát nyújtsanak a munkahelyi gyors ebédekhez is. Ezek a tálak nem egyszerű salátatálak, hanem komplett főételek, tartalmazva friss zöldségeket, fehérjeforrásokat – mint hús, hal, sajt vagy tojás – és gabonaféléket (tészta vagy bulgur). Ízletesek, táplálóak és kiegyensúlyozott tápanyagbevitelt biztosítanak a mozgalmas mindennapokra.” 


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Tovább

Egészség

Valós környezetben tesztelhetik majd az egészségügyi MI és robotikai megoldásaikat az európai startupok és kkv-k

egészségügyi

A TEF (Testing and Experimentation Facility) program célja, hogy egyszerűsítse a mesterséges intelligencia és a robotika megoldásainak tesztelését valós környezetben.

A TEF program öt szakterületre fókuszál: egészségügy, ipar, mezőgazdaság, élelmiszeripar, energetika és intelligens városok. A Portugália által vezetett egészségügyi konzorcium most indította el első pályázati felhívását európai egészségügyi startupoknak és vállalkozóknak.

A mesterséges intelligencia (MI) és a robotika kulcsszerepet játszhat az európai népesség elöregedése és az egészségügyi munkaerőhiány jelentette kihívások kezelésében. 2050-re Európában a 80 évesek vagy annál idősebbek száma meghaladja majd a 48 milliót, így előtérbe kerülhetnek a betegek távfelügyeletét és a korai beavatkozást lehetővé tévő megoldások. Az MI alapú viselhető okoseszközök és érzékelők például folyamatos egészségügyi felügyeletet tesznek lehetővé, javítják a hatékonyságot és csökkentik az egészségügyi ellátórendszerre nehezedő terheket.

Az elmúlt években jelentősen nőtt a mesterséges intelligenciát alkalmazó innovatív egészségügyi startupok száma. A Hungarian Startup Report 2022 című jelentés szerint a magyar induló vállalkozások körében továbbra is a mesterséges intelligenciát használó vállalkozásokból van a legtöbb, több mint 20%-uk dolgozik az MI vagy gépi tanulás területén. A Dealroom startup adatbázisából kiderül, hogy Magyarországon több mint 90 működő MI startup és scaleup van, amelyek összértéke több mint 1,5 milliárd euró. A legnagyobb értékű magyar MI startupok közül néhányan az egészségügyi szegmensben tevékenykednek, köztük az EIT Health által is támogatott SemseApps és a Turbine.AI.

Nyílt felhívás a mesterséges intelligencia és robotikai technológiát fejlesztő uniós startupok és kkv-k számára

A mesterséges intelligenciával kapcsolatos innovációk nagy lehetőségeket rejtenek magukban, azonban számos tényező akadályozza gyakorlati megvalósításukat. Ilyenek a használatukban rejlő kockázatok és a bizalomhiány, valamint a piacra lépést támogató infrastruktúra hiánya, továbbá az, hogy szigorú tesztelésnek kell őket alávetni. A TEF Health célja, hogy egyszerűsítse az MI és robotikai megoldások valós környezetben történő hitelesítését és tesztelését. A februárban megnyílt első TEF Health felhívás keretében mesterséges intelligencia és robotikai technológiát fejlesztő startupok és kkv-k jelentkezését is várja az Európai Unió bármely országából.

A konzorcium élén a portugáliai Pedro Nunes Intézet áll. A konzorciumban részt vesz a Centro Hospitalar Universitário de Coimbra (CHUC), a portói Centro Hospitalar de São João, az Egészségügyi Minisztérium shared service irodája, a Portugál Egészségügyi Klaszter, valamint az EIT Health InnoStars, az Európai Unió szervének, az Európai Innovációs és Technológiai Intézet (EIT) részét képező EIT Health nyolc földrajzi területének egyike. Európai szinten a projektben 10 ország 52 szervezetéből álló konzorcium vesz részt, amelynek vezetője a berlini Charité Egyetemi Kórház.

A projekt elsődleges célja, hogy elősegítsük a megbízható mesterséges intelligencia, illetve robotikai megoldások fejlesztését és piacra lépését. Ennek az együttműködésnek az egyik legfontosabb lépése, hogy létrehozzuk a gyakorlati tesztelésre alkalmas létesítmények hálózatát. Ezek a létesítmények fizikai infrastruktúrát, adatforrásokat, számítási képességeket, élő laboratóriumokat és laboratóriumi tesztelési lehetőségeket biztosítanak az egészségügyi innovátoroknak a nagyszabású, valósághű környezetben végezhető tesztekhez és kísérletekhez”

– magyarázza Ricardo Pires, az EIT Health InnoStars egészségügyi közösségi vezetője.

A TEF-ek hálózatának létrehozása az Európai Bizottság kezdeményezése, amelyek célja a mesterséges intelligencia és a robotikai megoldások tanúsításának és tesztelésének egyszerűsítése. A tervek szerint ezek a nagyszabású kísérleti központok olyan fizikai és virtuális létesítményeket kínálnak, ahol a startupok és kkv-k támogatást kaphatnak legújabb, mesterséges intelligencián alapuló technológiáik valós környezetben történő teszteléséhez, validálásához és bemutatásához. A valós környezetet kórházak és az egészségügyben működő kutatási és fejlesztési laboratóriumok fogják biztosítani.

A TEF-Health amellett, hogy hozzájárul az uniós egészségügyi rendszerek hatékonyságának, rugalmasságának és fenntarthatóságának növeléséhez, célul tűzi ki az egészségügyi ellátás terén tapasztalható egyenlőtlenségek csökkentését, valamint a jogi, etikai, minőségi és együttműködési szabványoknak való megfelelés biztosítását.

A pályázati folyamat több szakaszból áll, beleértve a jogosultsági vizsgálatot, az értékelést és a portugál TEF-Health szolgáltatási katalógushoz való hozzáférés jóváhagyását. Az érdeklődő startupok és kkv-k a https://tefhealth.eu/call/call-1 weboldalon jelentkezhetnek, a pályázati felhívás dokumentumában ismertetett pályázati folyamatot követve. Az uniós tagállamokból származó kiválasztott startupok és kkv-k állami támogatásban részesülnek a validálási szolgáltatások piaci árából nyújtott kedvezmények formájában.

„Számos ígéretes magyar startup és kkv dolgozik MI és robotikai fejlesztéseken, de a tesztelés és a validálás követelményei jelentős kihívásokat jelentenek megoldásaik piacra vitelében. Ebben hozhat áttörést a TEF Health program, mely olyan lehetőségeket nyit meg a hazai cégek előtt, amelyek korábban nem álltak rendelkezésre. Ezek az innovatív startupok nemcsak arra kapnak esélyt, hogy valós környezetben tesztelhessék terméküket vagy szolgáltatásukat, hanem arra is, hogy az általuk kifejlesztett megoldások piacra kerüljenek és hozzájáruljanak az európai egészségügy helyzetének javításához is”

mondta el Békási Tamás, az EIT Health RIS üzletfejlesztési menedzsere.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Tovább

Egészség

Mosolytervezés felsőfokon: már a fogászatban is hódít az AI

mosolytervezés

A mesterséges intelligencia a mosolytervezésben is utat tört magának, és egy olyan forradalmi technológiát alkalmaz, amivel a tervezés nem csak egyszerű és gyors, de a leghatékonyabbnak is bizonyul. De mit is jelent mindez?

Egy kutatás azt mutatja, hogy a nők átlagosan 62 alkalommal mosolyognak naponta, míg a férfiak átlagosan csak nyolcszor. Pedig az emberek több mint 37%-a számára az első dolog, amit észrevesznek egy személyen, a mosolya – derül ki a Today’s Dental cikkéből.  A mosoly tehát fontos, a fogak állapota azonban nem csak esztétikai kérdés. A szájüregi megbetegedések világszerte a leggyakoribb nem fertőző betegségek közé tartoznak, és a WHO szerint 466 millió embert érintenek az európai régióban.

Áttörés a fogászati esztétikában: mosolytervezés mesterséges intelligencia segítségével

A mosolytervezés során a fogorvos és a páciens együttműködik annak érdekében, hogy feltérképezzék, milyen változtatásokat és beavatkozásokat szükséges alkalmazni a szebb mosoly érdekében. Kezdetben a mosolytervezés a fogorvosi tapasztalaton és a pácienssel való konzultáción alapult, majd a digitális technológia megjelenése forradalmasította az eljárást korszerű digitális eszközökkel és szoftverekkel. A digitális mosolytervezési programok (DSD) legújabb innovációja pedig a mesterséges intelligencia (AI) integrálása.

Egy törökországi tanulmány összehasonlította a fogorvosok, fogorvostanhallgatók és laikusok esztétikai preferenciáit a kézzel és az AI segítségével készített mosolytervek tekintetében, figyelembe véve olyan tényezőket, mint a nem, a szakmai tapasztalat és a szakterület. A felmérés általános észlelési különbséget mutatott ki a fogorvosok és a laikusok között, azonban a szimmetrikus arcok esetében a mesterséges intelligencia által generált minták mind a fogorvosok, mind a laikusok számára elfogadhatóak voltak. Az AI matematikai modellekre támaszkodik a szimmetrikus mosolyok létrehozásához. Mivel azonban az arcáramlás, azaz az arc vonalainak és kontúrjainak természetes áramlása figyelembe veszi az emberi érzékelést, természetesebb mosolytervezést tesz lehetővé mind a szimmetrikus, mind az aszimmetrikus arcok esetében. Míg a mesterséges intelligencia által vezérelt DSD jól működik szimmetrikus arcok esetében, a manuális technikák jobbak lehetnek aszimmetrikus esetekben. Mivel a mesterséges intelligencia még gyerekcipőben jár az egészségügyben, az algoritmikus korlátok miatt előfordulhatnak félreértelmezések, de az jól látható volt az eredményekből, hogy a digitális mosolytervezés a legtöbb esetben a mesterséges intelligencia segítségével is használható.

“A beszélgetések 49%-ában egymás száját figyeljük, a fogak állapota tehát rövid időn belül a másikról alkotott kép meghatározó elemévé válik. Míg egy évtizeddel ezelőtt csak a fogtechnika számára volt adott a digitális technológia, addig manapság már segítségül hívhatjuk a mosolytervezést végző programokat és azonnali mosoly szimulációt mutathatunk a pácienseknek”

– mondja Dr. Czigler Péter, a Clinident Fogászati Centrum tulajdonosa, aki szerint láthatóan nő azok száma, akik a mosolyukat “terveztetni” szeretnék.

Számos fogászati alkalmazás létezik, amellyel a fogorvosok terveket készíthetnek és hatékonyan prezentálhatják azokat a pácienseknek. Ilyen többek között a Smilefy 4.0 applikáció is, ami mesterséges intelligenciával működő 3D mosolytervezési megoldást kínál, és amelyet már itthon is alkalmaznak. A technológiával a fogászati szakemberek percek alatt könnyedén készíthetnek 3D mosolytervet, és a legmodernebb mesterséges intelligenciát kihasználva kezelési vizualizációt és 3D nyomtatásra kész maketteket, héjakat, kompozit koronákat és ideiglenes modelleket készíthetnek. Ez az innovatív megoldás újradefiniálja a fogászati esztétikát azáltal, hogy a 3D mosolytervezési folyamatot eddig nem látott pontossággal és a kiválasztott kezelési lehetőségek alapján történő alkalmazkodó képességgel automatizálja.

Intraorális szkenner és digitális fogyasztói élmény a fogászatban

A digitális fejlődés hatására a mosolytervezésen túl másfajta innovációk is megjelentek, amit már hazai és nemzetközi szinten is egyre több fogászat használ. Ilyen többek között az intraorális szkenner, azaz a digitális lenyomatvétel, ami a fogpótlások precíz kivitelezéséhez járul hozzá. Az Amerikai Egyesült Államokban a laboratóriumi esetek 33%-a intraorális vizsgálatból indul ki és az előrejelzések szerint a digitális lenyomatvétel fejlesztései hamarosan átalakítják a fogászati munkamódszereket – derül ki a Institute of Digital Dentistry cikkéből. A digitális fogyasztói élmény más szektorban már alapvető, ilyen például egy online vásárlás is, de mit jelent ez a fogászatban? A páciensek egyre gyakrabban részesülnek digitális fogyasztói élményben, amikor is bevonódva a vizsgálat során röntgenfelvételeket, kezelési szimulációkat vagy akár az intraorális szkenner eredményeit láthatják.


További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Tovább
Hirdetés Hirdetés
Hirdetés
Hirdetés Hirdetés

Facebook

Hirdetés Hirdetés
Hirdetés Hirdetés

Friss