"Стык медицины и AI - это будущее Тут и спасение жизней, продление срока активной старости, да и просто очень хорошие инвестиции. Сама отрасль сейчас бурно развивается, особенно в Европе и США. Компании очень хотят применять там AI (за пределами CV и семантического анализа текста), но пока не очень умеют. Хотят RAG-ов, но чтобы без галлюцинаций. И у меня недавно спросили - а что если провести аналог Enterpise RAG Challenge, но на данных из медтеха? __Не в смысле, что речь идет именно о RAG-ах и об одном соревновании, но о самом процессе систематичного прикладывания AI/LLM к бизнес проблемам. Мы же один раз вместе прошли путь от пары LLM кейсов и “а как вообще работает нормальный RAG” (см объявление от ____Апреля 2024____) до SGR Deep Research, который, ____несмотря на возражения OpenAI____, утаскивают к себе в работу отделы банков и коммерческих продуктов.__ Прогресс за пару лет у нашего коммьюнити вышел настолько впечатляющий, что появились люди и компании, которым интересно посмотреть, а можно ли все это переложить на одну из самых перспективных отраслей будущего - медицину? Они готовы взять на себя головную боль [1] по подготовке данных и упаковке их в интересные задания в формате нашего коммьюнити (а взамен хотят посмотреть на неожиданные решения и перспективные команды) Самое главное, что интерес к стыку с медициной в коммьюнити оказался больше, чем я ожидал. Помимо комментариев в опросе было столько личных сообщений, что Telegram начал волноваться и выкатил окошко про защиту от спама. Так что сейчас мы начинаем приоритизацию доступных источников данных и перспективных проблем в медтехе [2]. Пообщаемся с экспертами и командами, закроем ERC3 и начнем готовиться дальше. Медицинское направление применений LLM не означает, что мы перестанем обсуждать использование LLM в продуктах и бизнесе. Паттерны использования LLM везде пересекаются. Скорее, наоборот, получится подсмотреть новые интересные решения и рассказать про них. А в процессе еще и сделать мир лучше. Ваш, @llm_under_hood 🤗 [1] в области compliance, MDR 2a, EHDS, SPE, SaMD и других страшных слов. [2] Скорее всего, придется делать ""слоеный пирог"" из открытой синтетики и быстрых закрытых evals, которые выдают карты ошибок. Если у вашей команды есть доступ к интересным данным, которые быстро и удобно упаковываются в задачу и хочется посмотреть, как с такой задачей могут справиться другие - напишите мне."