ne_prosto_redaktor

Почитала о том почему фармкомпания Novo Nordisk не стала продлевать клинические испытания семаглутида для лечения болезни Альцгеймера Его действие изучали в двух рандомизированных плацебо контролируемых исследованиях где участвовало почти 3800 человек за которыми наблюдали два года Хотели еще год но уже стало понятно что препарат сработал не лучше плацебо Наверное это было ожидаемо Есть данные в пользу того что семаглутид и аналогичные лекарства должны быть эффективны для профилактики деменции в том числе за счет контроля диабета который сам по себе повышает ее риски Но если симптомы уже развились как у участников исследования не ясно каким образом семаглутид должен был обратить их вспять Одной из теорий было подавление нейровоспаления но болезнь Альцгеймера уже пробовали лечить противовоспалительными препаратами не вышло Представители компании в пресс релизе так и пишут что должны были это изучить несмотря на низкую вероятность успеха Ведь других эффективных лекарств от болезни Альцгеймера нет а еще если бы семаглутид все таки сработал Novo Nordisk снова стала бы самой финансово успешной фармкомпанией в мире Несмотря на то что препарат не замедлил прогрессирование заболевания он улучшил показатели биомаркеров Каких и как неизвестно пока полная информация не опубликована В описании исследований указано что должны были оценивать ряд биомаркеров плазмы крови и спинномозговой жидкости Вероятно влияние препарата на них тоже было не очень значимым Например антиамилоидные моноклональные антитела против болезни Альцгеймера вроде доканемаба тоже работают не сильно лучше плацебо но влияют на уровень бета амилоида и уменьшают количество амилоидных бляшек в мозге Этого хватило для одобрения FDA хотя у них и статистически значимый эффект улучшения когнитивных функций все таки тоже был Интересно что недавно семаглутид также изучали в качестве средства от депрессии Результаты оказались отрицательными психиатрического препарата из него тоже не вышло

Еще из Lancet недавний анализ бремени рака в мире с прогнозами до 2050 года Рак по прежнему вторая по распространенности причина смерти в мире после сердечно сосудистых болезней Растет и продолжит расти число случаев заболевания и смертей от него особенно тех что связаны с предотвратимыми факторами риска в основном это объясняется старением населения Показатели смертности от рака стандартизированные по возрасту за последние 20 лет снизились на почти 24 но это касается только стран с высоким уровнем дохода Там где с доходом проблемы они тоже растут Чаще всего болеют раком молочной железы легких толстой кишки желудка и простаты а умирают от тех же типов только место относительно безобидного по сравнению с остальными рака простаты занимает рак пищевода Рак у детей от 0 до 14 лет это 1 4 от всех случаев заболевания в зависимости от страны и 1 от всех случаев смерти из за болезни Самые распространенные типы острый лимфобластный лейкоз и опухоли ЦНС На долю подростков и молодых взрослых 15 39 лет приходится 7 7 случаев болезни и 4 6 смертей от нее Около 42 смертей от рака связаны с предотвратимыми факторами риска Большую роль играют поведенческие факторы они перевешивают влияние окружающей среды и профессиональных вредностей Как обычно главные виновники табак алкоголь и нездоровое питание При этом авторы обзора подчеркивают что поведение людей тесно связано с тем что их окружает в том числе с экономическими факторами Поэтому разнообразные вредные привычки опять же сильнее влияют на группы с низкими доходами Карта с сайта The Global Cancer Observatory GCO это показатели смертности от рака по разным странам В России например ее уровень выше чем в США и многих странах Европы несмотря на то что в последних раком болеют чаще И еще небольшая статья про Ливан это страна где заболеваемость и смертность от рака растут быстрее всего Например смертность за последние 20 лет там увеличилась на 80 Причины курение и никаких мер его профилактики отсутствие норм по загрязнению воздуха и ведению сельского хозяйства

Как люди используют ИИ и что думают о его применении в журналистике Прочитала новый отчет Reuters Institute Исследователи опросили около 12 000 человек из шести стран Аргентины Дании Франции Японии Британии и США В прошлом году они тоже проводили такой опрос ИИ стали чаще пользоваться Доля тех кто делает это еженедельно выросла с 18 до 34 Самый популярный ChatGPT Только 10 людей не слышали ни об одном из 13 известных сервисов в прошлом году таких было 22 Тем не менее многие используют четыре самые популярные системы лишь раз в месяц или реже Основное применение ИИ поиск информации В прошлом году для этого его использовали 11 в этом 24 Чаще всего он нужен людям для исследования темы поиска ответов на фактические вопросы и советов Для создания текстов изображений видео и кода к ИИ тоже стали обращаться чаще 21 по сравнению с 14 но теперь эта группа задач на втором месте Просматривают новости всего 6 пользователей при этом 54 ищут актуальное чуть меньше чаще молодежь хотят получить резюме или сделать контент понятнее В этом году исследователи впервые спросили обращались ли участники к ИИ для социального взаимодействия например как к другу В среднем 7 ответили что делали так на прошлой неделе Среди молодежи 18 24 лет таких больше 13 по сравнению с 4 среди людей от 55 лет Еще в этом году добавили вопросы о сгенерированных ответах на поисковые запросы Они стали обычным явлением во всех шести странах При этом только треть переходит по ссылкам на источники чаще всего это снова молодые люди Почти столько же жмет на ссылки редко или никогда Самая низкая вовлеченность у людей 35 44 лет и старше 55 лет Доверяют ответам ИИ поиска около 50 Однако многие говорят что проверяют их особенно в вопросах здоровья или политики Те кто доверяет чаще переходят по ссылкам 46 чем те кто нет 20 Вероятно источники читают не для проверки ответов а для более глубокого анализа или дополнительной информации Также возможно что люди которые идут по ссылкам больше доверяют ИИ так как видят что ответы совпадают с исходным контентом Примерно 50 опрошенных считают что ИИ не изменит их жизнь ни в лучшую ни в худшую сторону Об обществе так говорит только треть В целом в отношении социальных последствий больше пессимистов Как и в прошлом году молодые люди оптимистичнее а женщины чаще ждут ухудшения ситуации Только 12 респондентов положительно относятся к ИИ новостям Все больше читателей предпочитает человеческий контент 43 комфортно читать новости созданные журналистами с помощью нейросетей а 62 те что написаны только человеком В целом пользователи не против когда ИИ используют для некритичных тем вроде искусства и образа жизни А читать такой контент на серьезные темы например о политике им некомфортно Еще люди не доверяют контролю над ИИ Только 33 считают что журналисты всегда или часто проверяют результаты Большинство одобряет когда ИИ применяют для проверки орфографии или перевода Меньше трети комфортно себя чувствуют когда с его помощью переписывают контент под разные аудитории или генерируют изображения вместо реальных фотографий Наиболее некомфортный вариант искусственные ведущие и авторы Как и в прошлом году многие полагают что нейросети сделают производство новостей дешевле а сам контент актуальнее При этом новости будут менее достоверными а работа редакций менее прозрачной То есть пользу в первую очередь получат издатели а не читатели

Подборка интересного У женщин которые пропускают первый скрининг рака груди риск смерти от него на 40 выше В исследовании участвовали около 500 000 женщин из Швеции 32 из них не сделали первую скрининговую маммографию При этом частота возникновения рака молочной железы в течение 25 лет у тех кто посещал и не посещал обследование была одинаковой То есть повышенный риск смерти от болезни вероятнее всего связан с ее поздним выявлением Такой эффект у первого скрининга не из за того что на нем находят опухоли на первой маммографии это происходит редко а из за того что люди пропустившие одно обследование чаще пропускают и другие В итоге болезнь у них выявляют на поздних стадиях Кроме того на приеме женщины часто получают важную информацию о ранней диагностике и профилактике рака что тоже могло повлиять на результаты В исследовании участвовали женщины которых в первых раз пригласили на маммографию в 50 так было в Швеции до 2005 года и 40 лет поэтому ответа на вопрос с какого возраста лучше начинать оно не дает Китай будет финансировать Международный консорциум по картированию мозга приматов включая человека Сейчас в него входят девять организаций из Австралии Китая Германии Венгрии Индии Южной Кореи и Испании а также около сотни отдельных ученых из 25 стран В идеале через 25 лет у исследователей будут подробные карты мозга растущих и взрослых людей в том числе стареющих со всеми типами клеток и связей между ними Они должны помочь лучше понять как работает мозг и разобраться с механизмами развития неврологических болезней Пока существуют полные атласы мозгов плодовой мушки и рыбки данио рерио плюс частичные мозга мыши для создания полных нужно еще лет пять При этом в мозге мартышки размером с половину грецкого ореха вдвое больше клеток чем в мышином более миллиарда нейронов и глиальных клеток В мозге макаки размером с авокадо около 13 миллиардов клеток а в человеческом порядка 86 миллиардов нейронов и столько же глии Ни одна страна самостоятельно не сможет картировать мозг приматов в нужном масштабе даже мартышек поэтому и нужны совместные усилия Исследование в котором изучили данные более чем полумиллиона людей показало что алкоголь повышает риск деменции даже в небольших дозах Правда ненамного примерно на 15 от среднего риска в 2 зафиксированного у участников Важно то что небольшие дозы алкоголя не приносят пользы если анализировать данные с учетом возможных предвзятостей как постарались сделать авторы этой работы Некоторые предыдущие исследования показывали небольшой защитный эффект малых доз спиртного Например из за того что включали в группу непьющих тех кто бросил из за болезни не учитывали другие факторы а также обратную причинно следственную связь люди с деменцией уже не пьют Если попробовать обойти эти ограничения проявляется вред алкоголя в любом количестве На картинке к посту во сколько раз курение повышает риск смерти от разных болезней Не знала что вероятность умереть от рака крови растет почти в два раза

Довольно очевидные но забавные результаты опроса 1150 офисных работников разных компаний о том как внедрение ИИ сказалось на их работе Его проводили исследователи из Стэнфорда совместно с онлайн платформой для повышения эффективности бизнеса Неожиданно нет выяснилось что волшебного роста эффективности не случилось Наоборот многие опрошенные сотрудники жаловались что ИИ ее снижает и вредит отношениям в коллективе Дело в том что им приходится исправлять то что другие создают с помощью нейросетей Некоторые члены команды используют ИИ для генерации сносной на вид работы которая на самом деле не подходит для решения поставленных задач Это может быть плохой код бессмысленная служебная записка или любой другой контент Авторы исследования назвали все это воркслопом рабочими помоями Получая его сотрудники вынуждены тратить время на выявление пропущенного или ложного контекста За этим может следовать целая серия трудоемких решений В частности людям приходится делать выбор исправлять ошибки самостоятельно возвращать работу отправителю или принимать некачественный результат Фактически воркслоп перекладывает бремя работы с его создателя на получателя Опрошенные сообщили что в среднем тратили на каждый такой случай около двух лишних часов работы Помимо затрат рабочего времени воркслоп приводит к эмоциональным и социальным последствиям Например провоцирует споры с коллегами и ухудшает взаимоотношения Больше половины респондентов ощущали раздражение после его получения еще 38 приходили в замешательство а 22 чувствовали себя оскорбленными Еще они начинали хуже относиться к коллегам приславшим воркслоп считали их менее способными креативными и заслуживающими доверия а также более глупыми Сложнее всего с воркслопом полученным от руководителей не все могут прямо попросить их переделать работу поэтому вынуждены брать на себя их обязанности Из всех опрошенных 18 признались что рассылали контент созданный ИИ который был бесполезным не требующим усилий или низкого качества А 40 получали что то подобное от коллег за месяц предшествующий опросу Это все интересно но понятно что люди делающие воркслоп существовали с момента появления первой работы Но теперь у них есть нейросети которые помогают им работать быстрее Как всегда вопрос в качестве кадров ИИ не способен его улучшить

Подборка интересного В докладе ЮНИСЕФ пишут что впервые в мире детей с ожирением стало больше чем детей с недостатком веса Еще разбирают ошибочное предположение о том что бедные страны борются только с голодом а богатые только с ожирением Однако в странах с низким и средним уровнем дохода число детей с избыточным весом выросло более чем в два раза в 2022 году только 19 жили в странах с высоким доходом Причем в последних ожирение чаще всего проблема бедных семей у которых нет доступа к здоровой пище Жители многих стран сталкиваются и с голодом и с ожирением это иногда называют двойным бременем неполноценного питания у людей есть доступ к дешевым пустым калориям но они не могут позволить себе качественную еду KFF и Washington Post опросили 2700 американских родителей Оказалось каждый шестой не делал прививки детям или откладывал их из них 45 обучали детей на дому 36 считали себя очень религиозными 22 были республиканцами а 19 людьми моложе 35 лет Интересно сколько таких среди тех кто отказывается проходить подобные опросы подозреваю что больше Еще недавно наткнулась на странную статью в Nature Biotechnology Авторы рассуждают о том смогут ли противовирусные препараты заменить вакцины и приходят к выводу что нет так как для многих болезней их даже не существует Как будто прививки и лекарства вообще можно считать альтернативами Глобальный охват вакцинацией кстати пока не падает но и не растет так как ожидалось По данным ВОЗ за 2024 год самые основные прививки получили около 85 всех детей в мире Исследование показывает что женщины отказываются принимать КОК из за дезинформации в интернете Если подробнее то из за тик токов они сталкиваются с эффектом ноцебо то есть ощущают побочные эффекты на самом деле связанные с ожиданием негативных последствий Правда исследование основано на онлайн опросе всего 275 женщин но могу поверить мне для ноцебо иногда достаточно прочитать инструкцию к лекарству Очень красивый спецпроект журнала Quanta о том что человечество узнало о мире благодаря изучению климата далеко не только про глобальное потепление

В блоге OpenAI опубликовали резюме исследования о том почему ИИ галлюцинирует В первую очередь из за того что стандартные процедуры обучения и оценки поощряют догадки а не честное признание в незнании Это можно представить как тест с несколькими вариантами ответа Если человек не знает правильный но пытается угадать ему может повезти то есть он получит балл а если оставляет поле пустым гарантирован ноль То же самое происходит когда модели оценивают по точности проценту правильных ответов Их поощряют угадывать а не говорить не знаю После тысяч тестовых вопросов угадывающая модель выглядит лучше допускающей неопределенность хотя при этом чаще галлюцинирует Такие оценки качества мотивируют разработчиков создавать модели которые постоянно предполагают Чтобы избавиться от проблемы обычно предлагают сильнее наказывать нейросеть за ошибки и давать ей частичные баллы за разумную неуверенность В некоторых стандартизированных тестах такой подход уже используют чтобы предотвратить слепое угадывание Однако исследователи считают что этого недостаточно ведь за удачные догадки модель все равно поощряют То есть подсчет должен полностью исключить попытки угадать Вторая причина галлюцинаций кроется в самом механизме работы нейросетей В процессе предобучения они учатся прогнозам на огромных объемах текста Например орфография подчиняется строгим закономерностям поэтому такие ошибки исчезают с ростом объема данных Однако произвольные факты которые встречаются редко нельзя предсказать только на основе закономерностей Выводы ИИ никогда не достигнет 100 точности независимо от размера модели ее возможностей поиска и рассуждений От галлюцинаций можно избавиться ведь модели в принципе способны воздерживаться от них в условиях неопределенности Небольшим моделям проще определить свои пределы Например если нейросеть не знает языка на котором ее просят ответить она скорее всего так и скажет А если знает ей придется сначала оценить степень уверенности в ответе что сложнее