चिकित्सा और फार्मास्युटिकल में क्षेत्र की बड़ी बोली लगाई

यैंडेक्स टेक्नोलॉजी डिस्ट्रीब्यूशन डायरेक्टर, प्रोग्रामिंग प्रमोटर, रचनाकारों में से एक और रेडियो-टी पॉडकास्ट के स्थायी होस्ट, ग्रिगोरी बाकुनोव ने पिछले साल के DUMP सम्मेलन में दवा और फार्माकोलॉजी में क्या मौलिक परिवर्तन हो रहे हैं, इस बारे में बात की है कि विज्ञान क्या व्यावहारिक समस्याओं का सामना कर रहा है और कौन सी दवा की तरह दिखता है भविष्य का।

कट वीडियो रिपोर्ट और इसके पाठ संस्करण के तहत।



आपका स्वागत है! प्रायोजकों के बारे में संक्षेप में। इतना समय पहले नहीं, मुझे इसमें दवा और प्रौद्योगिकी से संबंधित एक सम्मेलन में भाग लेने के लिए आमंत्रित किया गया था। वे कहते हैं: "हमें 15 मिनट के लिए एक छोटे व्याख्यान की आवश्यकता है।" प्रदर्शन से पहले, वे मुझे एक सेकंड के लिए रोकते हैं, वे कहते हैं, एक छोटी घोषणा। यह एक व्यक्ति को बताता है जो कहता है: "एक महान चिकित्सा सम्मेलन, बहुत अच्छा! मेरे समुद्र के पानी को सचमुच पड़ोसी स्टैंड पर बेचा जाता है, यह सभी बीमारियों का इलाज करता है, प्रभावशीलता एक सामान्य दवा की तुलना में 150% अधिक है, आना सुनिश्चित करें। " मैं देखता हूं और सोचता हूं, कि अगर ऐसा कोई व्यक्ति किसी विकास सम्मेलन में निकलता है, तो वह पत्थर मारता है। और डॉक्टर बैठे हैं और या तो वे सामान्य हैं, या उनका उपयोग किया जाता है, मुझे नहीं पता।


मैं यह सब किस लिए कर रहा हूं? जब मैं इस प्रस्तुति की तैयारी कर रहा था, तो ईमानदार होने के लिए, मैंने सोचा कि मैं कुछ और बात करूंगा। लेकिन लगभग डेढ़ हफ्ते पहले यह मुझ पर छा गया कि मैं विज्ञान में मशीन सीखने के बारे में एक विशिष्ट बुलेटिन नहीं बताना चाहता था। इस अर्थ में नहीं कि यह बकवास है, लेकिन इस अर्थ में कि, यदि आप इस में रुचि रखते हैं, तो आप पहले से ही इसके बारे में जानते हैं।

यदि आप इसके बारे में नहीं जानते हैं, तो आप बस दिलचस्पी नहीं रखते हैं।



मैं आपको किस बारे में बताना चाहता हूं? मैं इस बारे में बात करना चाहता हूं कि विज्ञान अब किन व्यावहारिक समस्याओं का सामना कर रहा है, ताकि यह आपके लिए, प्रोग्रामर और अधिक, और भी सुखद समझ में आए।



दृष्टांतों के लिए मुझे क्षमा करें। मेरे पास हमेशा इस तरह के चित्र हैं कि आप उन्हें देख भी नहीं सकते हैं, लेकिन मुझे खुशी होगी अगर आप कम से कम कभी-कभी मुस्कुराते हैं।

मुख्य संदेश, जिसके साथ आपको संभवतः शुरू करना चाहिए, यह है। जब तीन साल पहले मैंने दवा, स्वास्थ्य, फार्मास्यूटिकल्स, और एल्गोरिथम विधियों के उपयोग से संबंधित विषय से निपटना शुरू किया, तो मैं कई बड़े संस्थानों में गया और वहां कई स्मार्ट लोगों से मिला, और हर बार मैंने उनसे एक ही सवाल पूछा। मैं उन लोगों को कैसे प्राप्त कर सकता हूं जो पहली बार बातचीत में दवा और फार्मेसी, दवा में लगे हुए हैं? उनसे बात कैसे करें? वे कहते हैं: ठीक है, उन्हें उकसाना चाहिए।



और मैं इस नारे के साथ सम्मेलन में आने लगा।



यह हमेशा ऐसा दिखता था। आप हॉल में जाते हैं, कहते हैं: "नमस्ते, प्रिय डॉक्टरों और प्रिय वैज्ञानिकों, मुझे आपको यह बताना होगा: चिकित्सा एक विज्ञान नहीं है।"

बेशक, यह पूरी तरह सच नहीं है। मेरे पास एक सरल परिभाषा है कि दवा विज्ञान क्यों नहीं है। क्योंकि आधुनिक चिकित्सा इस तरह दिखती है: जब तक आप एक चिकित्सा संस्थान से स्नातक नहीं होते हैं, तब तक आप चिकित्सा का अभ्यास नहीं करते हैं, आप चिकित्सा में कुछ भी नहीं जानते हैं। आपको सिर्फ खत्म करने की जरूरत नहीं है। एक इंटर्नशिप है, एक जटिल प्रक्रिया है, आप लगभग 9 वर्षों से अध्ययन कर रहे हैं, और केवल इसे शुरू करने से, आपको एक शुरुआत चिकित्सक माना जाता है। एक विशेष गूढ़ भाषा है जो केवल डॉक्टर बोलते हैं। और कभी-कभी मुझे यह महसूस होता है कि उनकी अपनी लिखित भाषा है।

इस मामले में, सबसे पहले आप सीखते हैं, ज्ञान प्राप्त करते हैं, फिर वे आपको एक शिक्षक देते हैं, जिसे आप अनुसरण करते हैं और जो वह करते हैं उसे दोहराते हैं। और तभी वे आपको एक सफेद कोट, एक टोपी, एक स्टेथोस्कोप (जो, जैसा कि आप जानते हैं, डॉक्टर अब उपयोग नहीं करते हैं, यह शुद्ध रूपांतर है) देते हैं और वे कहते हैं: यही है, अब आप डॉक्टर हैं।

एक दूसरे के लिए सोचें, क्या यह आपको कुछ याद दिलाता है? कई सालों तक आपको पहली बार पढ़ाया गया था, परीक्षा के माध्यम से शायद ही स्वीकार किया जाता है, फिर आप शिक्षक के पास जाते हैं और उसके बाद आपकी ज़रूरत की हर चीज़ दोहराते हैं। और कुछ समय बाद आप खुद एक शिक्षक बन जाते हैं।

एक-से-एक संरचना 12-14 वीं शताब्दी के गुप्त आदेशों की संरचना को दोहराती है। एक से एक। जिन लोगों ने हत्यारे के पंथ को खेला, उन्हें शायद इस कहानी को याद रखना चाहिए। एक से एक - एक गुप्त आदेश।

इस मामले में, आपको यह जानने की आवश्यकता है। गुप्त आदेश का एक काम है - न कि नया ज्ञान बनाना, न पुराने को बढ़ाना, बल्कि पूर्वजों के ज्ञान को संरक्षित करना। इस वजह से, दवा कई वर्षों से धीमा हो रही है। धन्यवाद अच्छा है यह खत्म हो गया है। मेरी राय में, यह अभी समाप्त हो गया, और दवा और डॉक्टरों के लिए धन्यवाद समाप्त नहीं हुआ, बल्कि इसलिए कि मानवता ने डेटा जमा करना शुरू कर दिया।



ये डेटा, जो हमने जमा किया है, अक्सर दवा के विरोधाभास करने लगे। और उन्होंने जोरदार विरोध करना शुरू कर दिया। विशेष रूप से, इसके विपरीत विरोध करना कठिन है।

पिछले 20-30 वर्षों में हुई चिकित्सा में अधिकांश बड़े और महत्वपूर्ण परिवर्तन विशेष रूप से डेटा के साथ जुड़े हुए हैं।

इसके अलावा, चिकित्सा, इस तथ्य के बावजूद कि, मेरी राय में, 21 वीं सदी से वैज्ञानिक होना शुरू हुआ, इसमें एक बड़ी समस्या है।



विज्ञान क्या है इसकी कोई कठिन परिभाषा नहीं है। लेकिन कई महत्वपूर्ण वैज्ञानिक तकनीकें हैं। यह मुझे लगता है कि उनमें से सबसे महत्वपूर्ण यह है कि यदि आप विज्ञान करते हैं, तो आप लगातार प्रयोगों का संचालन करते हैं, आप अन्य लोगों को उनके बारे में बताते हैं, और अन्य लोगों को आपके प्रयोग को पुन: पेश करने में सक्षम होना चाहिए।

आधुनिक दुनिया में विज्ञान का प्रमुख बिंदु प्रयोग की पुनरुत्पादकता है। इसके अलावा, कई मायनों में प्रजनन। आपने मेरे द्वारा किए गए प्रयोग को दोहरा सकते हैं। एक अन्य व्यक्ति आपके द्वारा किए गए प्रयोग को दोहरा सकता है।

और अब, क्या अधिक महत्वपूर्ण है। कोई आपके प्रयोगों को हर समय दोहराता है। इसके बिना कोई विज्ञान नहीं है, कोई सत्यापन नहीं है।



जब हम इस विषय पर आए (इस विषय में कई उत्साही लोग शामिल हैं), तो सबसे पहले हमने जो खोज की: विज्ञान के आसपास डेटा के साथ काम करने वाले अधिकांश लोगों को इस बारे में कुछ भी पता नहीं है कि यह प्रोग्रामर की सामान्य दुनिया में कैसे काम करता है।

मेरा मानना ​​है कि यह सबसे सफल प्रयोगों में से एक है जो हमने किया, हमने फार्मेसी और सेल बायोलॉजी के साथ काम करना शुरू किया, हमने प्रयोग की संस्कृति शुरू की। प्रत्येक प्रयोग और प्रत्येक प्रयोग के परिणाम जिन्हें हमने मौजूदा परीक्षण के रूप में डिज़ाइन किया है। पायथन में एक समाप्त लिखित परीक्षा। प्रत्येक प्रयोग इस तरह से डिजाइन किया गया था।

प्रत्येक प्रायोगिक क्रिया का डेटा, उदाहरण के लिए, प्रोटीन पर दवा का उपयोग या सेल पर दवा का उपयोग, एक परीक्षण रन था। और वह महत्वपूर्ण है ये सभी परीक्षण समानांतर रूप से चले, हर समय, बिना रुके। यह एक क्लासिक पैटर्न है जिसे कंटीन्यूअस इंटीग्रेशन कहा जाता है।

जब हमने वैज्ञानिकों से इसके बारे में बात करना शुरू किया, तो वे इसके बारे में बात करने लगे: “ठीक है, यह अविश्वसनीय रूप से कठिन है। ऐसा करने के लिए, आपको कुछ सॉफ़्टवेयर लिखने की आवश्यकता है। ” यह पता चला कि प्रोग्रामर जो इन सभी चीजों के लिए वर्षों से उपयोग कर रहे हैं, उनमें से अधिकांश ट्रैविस जैसे कुछ ट्रैविस, जो हमने कई वर्षों से उपयोग किए हैं, कुछ जेनकिंस, जो हमने कई वर्षों से उपयोग किए हैं, वैज्ञानिकों के लिए एक-एक है।



यदि आप अपने सिर में प्लग लगाते हैं और सोचने लगते हैं, तो एक प्रयोग एक कोड है। वही क्लासिक रिग्रेशन कहानियां काम करती हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप अचानक किसी बिंदु पर निर्णय लेते हैं कि आपके वैज्ञानिक प्रयोग में परिवर्तन आवश्यक हैं, तो एक नए प्रयोग पर सभी पुराने परीक्षण चलाएं और सत्यापित करें कि वे काम करते हैं।

शास्त्रीय प्रतिगमन परीक्षण कहीं भी नहीं गया है। वैज्ञानिक हैरान थे क्योंकि उन्होंने पाया कि यदि प्रयोगों को पुराने तरीके से और एक नए तरीके से किया गया था, तो प्रयोगात्मक मापों में अंतर 20% तक था।

खेत में 20% क्या है? खैर, ऐसा लगता है कि फार्मेसी लंबे समय से गलतियों के आदी रही है। खैर, उन्होंने एक असफल दवा जारी की, एक साल बाद उन्होंने किसी को भुगतान किया, इस दवा ने किसी के लिए काम करना शुरू नहीं किया। वास्तविकता में, बाद के चरणों में फार्मेसी में पाई गई त्रुटियां अक्सर कंपनी के बंद होने की ओर ले जाती हैं। क्योंकि यदि आपने दवा के लॉन्च के 4-5 साल बाद एक जटिल साइड इफेक्ट का खुलासा किया और, अपनी मूर्खता से, इसे बेच दिया, उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका या किसी अन्य सभ्य बाजार में, आपके खिलाफ मुकदमों की संख्या, एक कंपनी के रूप में, दसियों और सैकड़ों की राशि होगी, प्रत्येक जिसमें से लाखों डॉलर के दसियों शामिल होंगे। आप सिर्फ वकीलों पर ज्यादा खर्च करते हैं।

इस स्थिति में प्रतिगमन परीक्षणों की शुरूआत ने कई स्थितियों में त्रुटियों की लागत को 20-30% तक कम करने की अनुमति दी। एक काफी बड़ी दवा कंपनी के कुल प्रवाह का 20-30% क्या है जिसके साथ मैंने इस पर बातचीत की? वैसे, यह 4-5 बिलियन डॉलर की तरह है। उनके अनुसार, पैसा छोटा है। मेरे स्वाद के लिए, एक छोटे उपकरण को शुरू करने के लिए, पैसा सीधा अच्छा है।



एक ही कहानी एक संस्करण में एक है और इस तरह के प्रयोग के लिए दृष्टिकोण। उस क्षण से शुरू करना जब आप प्रयोग के बारे में और वैज्ञानिक कार्रवाई के बारे में सोचना शुरू करते हैं, जैसा कि कोड के बारे में है, आप तुरंत यह सोचना शुरू करते हैं कि आपको इसे कहीं और लगाने की जरूरत है। यह पता चला कि जिन वैज्ञानिकों के साथ मैं काम कर रहा हूं उनमें से अधिकांश अब जीथब में उत्साह के साथ देखते हैं और कहते हैं: "ठीक है, यह क्या संभव था?"

जो लोग लंबे समय से गितूब और जीथ के साथ काम कर रहे थे, वे समझते हैं कि यहां आपने एक नया परीक्षण शुरू किया, ट्रैविस वहां से जुड़ा, जिन्होंने यह सब लिया, इसे पंप किया, और नए परीक्षणों को बाहर निकाल दिया। वैसे, यह बहुत सुंदर दिखता है! ट्रैविस ट्विच, एक मशीनीकृत हाथ चलता है, जो पुरानी दवाओं को पिपेट में बदलना शुरू करता है। अतुल्य चित्र!

वास्तव में, "कोड के रूप में परीक्षणों को देखें" की कहानी में सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि संस्करण दिखाई दिया है। एक अलग तरीके से, उन्होंने परिकल्पना के साथ काम करना शुरू किया। ऐसा नहीं है कि "कहीं न कहीं हमें गलत लग रहा है", लेकिन "चलो एक पकड़ लेते हैं, एक द्विभाजित करते हैं, यह पाते हैं कि हमें किस कोड में गलती हुई, किस परीक्षा में हमने गलती की, किस बिंदु पर हम रुके"।

मैं आपके बारे में नहीं जानता, लेकिन इन कहानियों ने मुझे बहुत उत्साहित किया। जब मैं इसके बारे में सोचना शुरू करता हूं, मुझे लगता है, भगवान, ठीक है, प्रोग्रामर द्वारा बनाए गए टूल का स्टॉक अविश्वसनीय रूप से बड़ा था। वह सिर्फ विशाल है।



और भगवान ने उसे गिथूब के ढांचे के भीतर शुद्ध संस्करण के साथ आशीर्वाद दिया। सबसे पहले, परीक्षण कोड हैं। यदि हम प्रयोगों और परिकल्पनाओं को कोड के रूप में वर्णित करते हैं, तो हमारे पास स्थैतिक विश्लेषण के लिए महान उपकरण हैं। हमारे पास महान कोड विश्लेषण उपकरण हैं। आइए एक प्रयोग शुरू किए बिना भी तार्किक त्रुटियों की तलाश करें? आइए सभी परीक्षणों को एक बड़े एल्गोरिदम में मिला दें और उनमें तार्किक त्रुटियों की तलाश करें? कोई बात नहीं।

यहां आपको यह समझने की जरूरत है कि खेत में इस तरह की कंटीन्यूअस इंटीग्रेशन एक महंगी प्रक्रिया है, क्योंकि प्रत्येक टेस्ट में कुछ पैसे खर्च होते हैं। एक बड़ी कृषि कंपनी, जिसके साथ मैं काम करता हूं, के साथ वर्तमान कहानी में एक सीआई चक्र को ले जाने में लगभग 80 हजार डॉलर लगते हैं। दूसरे तरीके से अनुवाद करते हैं। अगर हम परीक्षण से पहले प्रयोग में एक तार्किक गलती कर सकते हैं - तत्काल 80 हजार डॉलर की बचत।

प्रोग्रामर अच्छी तरह से जानते हैं: लिंटर और स्टेटिक विश्लेषण को कमिट से पहले चलाया जा सकता है। बस उन परिकल्पनाओं को न होने दें, जिन्हें शुरू में गलत तरीके से परखा गया था। या यह कहें कि त्रुटि उस परिकल्पना में नहीं है जिसे अब आप जोड़ना चाहते हैं। और ऐसा होता भी है।

और इस पल में, एक बहुत महत्वपूर्ण बात आती है।



जब एक व्यक्ति प्रयोगों की श्रृंखला पर काम करता है, तो कोई समस्या नहीं है। यह ऐसा है जैसे कोई प्रोग्रामर कोड लिखता है - कोई समस्या नहीं, सांबा में या ड्रॉपबॉक्स में एक फ़ोल्डर में डाल दिया जाए, और कोई समस्या नहीं है, सब ठीक है। उस समय, जब दो प्रोग्रामर होते हैं, तो संघर्ष पहले से ही शुरू हो जाते हैं। जब प्रोग्रामर 50 लोग होते हैं, और वे सभी लगभग एक कोड के टुकड़े पर काम करते हैं, पढ़ते हैं - परीक्षणों के एक सेट पर, निश्चित रूप से, समस्याएं पैदा होती हैं। यहां, पिछले दशकों में प्रोग्रामर ने विकसित किए गए ऑफ-द-शेल्फ उपकरणों के उपयोग के लिए रचनात्मकता का एक अविश्वसनीय रहस्योद्घाटन किया है।

उसी समय, मैं दोनों हाथों से गितूब को वोट देता हूं। मुझे पूरा विश्वास है कि सिर्फ स्टोर कोड के परे जीथब का उपयोग करना अविश्वसनीय है। इस तथ्य के बावजूद, निश्चित रूप से, मैं किसी भी स्थान पर गीथब कंपनी का प्रतिनिधि नहीं हूं।

वर्जनिंग के संयोजन में प्रयोगों पर सामूहिक कार्य के लिए उपकरणों के उद्भव ने बहुत दिलचस्प चीजें करना संभव बना दिया। उदाहरण के लिए, जिन लोगों के साथ मैं काम करता हूं, वे एक-दूसरे को ऑफर के साथ रिक्वेस्ट करने लगे। सिर्फ इसलिए, ठीक है, वह यह देखने गया था कि चीजें दूसरी टीम के साथ कैसे हैं, एक दिलचस्प परिकल्पना की खोज की, और सिर्फ एक धूम्रपान कक्ष में फेंकने के बजाय, जैसा कि जीव विज्ञान और भौतिकी में शामिल लोगों के लिए प्रथागत है, उसने बस सब कुछ किया, उसने एक पुल अनुरोध बनाया गया है, इसे नीचे रखो। दूसरी तरफ, लोगों ने कहा: "ओह, शांत विचार", उन्होंने इसे गलत कर दिया, और कुछ समय बाद हमने डेटाबेस में एक नए प्रयोग के साथ एक नया परीक्षण देखा।

दुर्भाग्य से, इस तथ्य के कारण कि तकनीकी और दवा कंपनियों के बीच अधिकांश संबंध बहुत सार्वजनिक नहीं हैं, हम सब कुछ नहीं बता सकते हैं। मैं कह सकता हूं कि मैं कम से कम एक दवा जानता हूं जो तीन साल पहले पुल अनुरोध के साथ शुरू हुई थी और अब एफडीए प्रमाणन प्राप्त कर रही है।

एफडीए प्रमाणन का मतलब है कि एक वर्ष में यह दवा फार्मेसियों में दिखाई दे सकती है। अभी हमारा नहीं।

दुर्भाग्य से, युवा वैज्ञानिकों के दिमाग में यह बदलाव अभी भी बहुत मुश्किल है। यह बंद विकास से एक संक्रमण है, क्योंकि इसे कई वर्षों से छोटे अनुसंधान दलों के हिस्से के रूप में स्वीकार किया गया है, प्रक्रियाओं को खोलने के लिए। मुझे यकीन है कि 3-4 साल बीत जाएंगे, और आप छोटे अनुसंधान प्रयोगशालाएं देखेंगे जो हर कोई गितुब पर रखता है और जो बाहर के लोगों से पुल अनुरोध स्वीकार करने के लिए तैयार हैं। और यह सिर्फ एक बम होगा। यह एक अलग दुनिया है जहाँ प्रत्येक व्यक्ति किसी भी तरह से या किसी अन्य सामान्य वैज्ञानिक गतिविधि में भाग ले सकता है।

यह महत्वपूर्ण क्यों है? इसलिए, इस तरह के रूप में खुला स्रोत क्यों महत्वपूर्ण है। नहीं, मैं अभी यह नहीं कह रहा हूं कि खुला स्रोत दुनिया का सबसे अच्छा सॉफ्टवेयर है, नहीं। इसके अलावा, यह मुझे लगता है कि यह पंद्रह साल पहले के कैच वाक्यांश से संबंधित है "हस्ताक्षर और खुले स्रोत की गरीबी।" लेकिन खुले स्रोत के बिना, हर दिन उपयोग की जाने वाली चीजों की एक बड़ी मात्रा नहीं होगी। Android का आधा। ओपन सोर्स के बिना, कोई एंड्रॉइड नहीं होगा।

वही कहानी अब ड्रग्स के साथ हो रही है और यह शांत होगी, यह अविश्वसनीय रूप से अच्छा होगा जब हम खुद को इस दुनिया में पाएंगे।



यहां, ज़ाहिर है, सब कुछ इतना तेज़ नहीं है। लेकिन एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें हमारा वर्तमान दृष्टिकोण लागू करना सबसे आसान है।

एक दिलचस्प दृष्टिकोण है जो कहता है कि यह संभव है कि आपके संपूर्ण ढांचे को बदलने के लिए, न कि आपको सब कुछ फिर से लिखने के लिए मजबूर करने के लिए, उन प्रयोगों के परिणामों का डिजिटलीकरण शुरू करने के लिए जिन्हें आप पहले से ही संचालित कर रहे हैं। और उन्हें बारी-बारी से, उदाहरण के लिए, बस टेक्स्ट फ़ाइलों के एक सेट में। और फिर लॉग के साथ काम करने के लिए तैयार उपकरणों का उपयोग करें।

आपको समझने के लिए, मेरे पास एक अविश्वसनीय कहानी है। मुझे हर बार उसे बताते हुए खुशी होती है। जब वैज्ञानिक प्रयोगों के परिणामों को किबाना और क्लिकहाउस में धकेल दिया जाता है - तैयार डेटाबेस जिसमें आमतौर पर बड़ी संख्या में लॉग, विभिन्न परीक्षण, माप, प्रयोग किए जाते हैं, और अन्य चीजों के साथ, विसंगति का पता लगाने के लिए मानक एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। इसे रूसी में क्या कहा जाता है? रूसी में, "विसंगति का पता लगाने" को "निराशाओं की खोज" कहा जाता है। मैं खुद इस शब्द से हैरान हूं, लेकिन मुझे यह बहुत पसंद है।

कुंठाओं की खोज, जैसा कि यह निकला, प्रयोगात्मक विज्ञान पर लागू होने पर अविश्वसनीय रूप से अच्छा है। सबसे अच्छी जगह जहां अब इसका उपयोग किया जाता है - यांडेक्स का सर्न के साथ बातचीत है। सर्न के भीतर, लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर में कई बड़े प्रयोग हैं। इनमें से सबसे छोटी को एलएचसीबी कहा जाता है, जिसमें अरबों कण टकराव होते हैं। इनमें से प्रत्येक टकराव के परिणाम डेटाबेस में दर्ज किए जाते हैं।

उसके बाद, एल्गोरिदम का एक तैयार-निर्मित सेट चलाया जाता है जो वहां विसंगतियों का पता लगाता है। वस्तुएं और घटनाएं जो सौंदर्य के विचार में फिट नहीं होती हैं। मैं यह नहीं कह सकता कि अब वहां बड़ी खोजें की जाती हैं, लेकिन यदि इस प्रयोग के हिस्से के रूप में कुछ खोज की गई थी, तो यह विशेष रूप से इस आईटी दृष्टिकोण के लिए धन्यवाद प्रतीत होता है जैसे कि कण टकराव विश्लेषण जैसे शास्त्रीय क्षेत्र के लिए।

ये, निश्चित रूप से, विज्ञान में मूलभूत परिवर्तन हैं। और विज्ञान में किसी भी। फार्मेसी, चिकित्सा और जीव विज्ञान के विषय पर वापस लौटना, मैं कहना चाहता हूं कि वास्तव में, जितना अधिक वैज्ञानिक विज्ञान है, उतना ही कठिन है कि इसमें प्रोग्रामेटिक दृष्टिकोण लागू करना है।

क्योंकि फिर भी, उदाहरण के लिए, भौतिकी में, बहुत पहले प्रयोग की एक अलग संस्कृति थी। उन्हें गणितीय तरीकों और गणितीय दृष्टिकोणों की आदत हो गई। लेकिन फार्मास्यूटिकल्स, चिकित्सा और जीव विज्ञान में, नहीं। इसलिए, जब आप उन्हें बताते हैं कि सामूहिक काम के साधन हैं, और प्रयोग का एक हिस्सा महाद्वीप के एक हिस्से पर किया जा सकता है, और दूसरे पर, एक ऐसी प्रणाली है जो इसे संयुक्त करने की अनुमति देती है। और इससे भी अधिक: भले ही आपके पास एक व्यक्ति एक और दूसरे को लिखता है, आप किसी तरह इस संघर्ष को एकजुट कर सकते हैं। एक प्रणाली है जो आपको स्वचालित रूप से लगातार प्रयोगों का संचालन करने की अनुमति देती है जो आप जोड़ते हैं और कहते हैं कि उनमें से कुछ नहीं हुआ या कुछ हुआ। प्रायोगिक चिकित्सा के साथ बातचीत करने वाले डॉक्टर अपनी आंखों की रोशनी बढ़ाते हैं।

जब आप ऐसा करते हैं, तो आपको एक एहसास होता है (मुझे आशा है कि यह गलत नहीं है) कि आप दुनिया बदल रहे हैं। यह संभव है, 20-30 वर्षों के बाद, क्योंकि आपने सिर्फ फार्मासिस्टों को सिखाया कि ट्रैविस का उपयोग कैसे करें, लोग कम मरेंगे।

पूरी कहानी का एक और दुखद पक्ष है। बहुत कम लोग हैं, जो मेरी तरह, आईटी के बाहर के अन्य क्षेत्रों में आईटी काम करने के तरीके, तरीके और कार्यप्रणाली लाने की कोशिश कर रहे हैं। मैं आपको यह पूरी कहानी बताने के लिए यहां आया था, मोटे तौर पर क्योंकि, शायद, आप वैज्ञानिकों, विशेषज्ञों, वकीलों, किसी को, उन अंतहीन संभावनाओं से अवगत करा सकते हैं जो हमारे उपकरण पहले से ही हैं।

एक सेकंड के लिए, फार्मेसी, जीव विज्ञान और भौतिकी के बारे में पूरी कहानी को पीछे धकेल दिया गया। एक दूसरे के लिए कल्पना करें कि आप एक लॉ फर्म के साथ काम कर रहे हैं।क्या आप समझते हैं कि अधिकांश आधुनिक अनुबंध एल्गोरिथम भाषा में लिखे जा सकते हैं? क्या आप समझते हैं कि आधुनिक संधियों के कानून इन संधियों के लिए पुस्तकालय हैं? क्या आप समझते हैं कि संविधान इन अनुबंधों के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम है? क्या आप समझते हैं कि स्थैतिक विश्लेषण के तरीके, अगर यह सब एक एल्गोरिथम भाषा में परिवर्तित हो जाता है, तो इस कानून में दोष, त्रुटियां और समस्याएं मिलेंगी, जो किसी भी पेशेवर वकील की तुलना में अधिक प्रभावी है?

मैं कई वर्षों से आईटी में काम कर रहा हूं, मुझे लगता है कि मैं किसी भी कार्य के लिए समय सीमा में अच्छा हूं। तो, पूरी कहानी को डिजिटाइज़ करने के लिए, सभी विधानों को डिजिटल बनाने के लिए, इसे डिजिटल रूप में लाएँ, आपको एक अच्छे प्रोग्रामर, एक अच्छे वकील और डेढ़ साल, शायद चाहिए। यहां एक स्टार्टअप की अवधारणा है, यदि आप चाहें, तो इसे लें।



वास्तव में, हम समाप्त होने के करीब हैं। द्वारा और बड़े, यह दृष्टिकोण, जिसे "आईटी उपकरण लेते हैं और उन्हें दुनिया के बाकी हिस्सों में ले जाते हैं" कहा जाता है, थोड़ा गड़बड़ है। जैसे, हमारे पास एक धर्म है, इसे कहा जाता है, अब "फुर्तीली" शब्द पहले से ही गंदा है, चलो कुछ और शब्द लेते हैं? चलो बस "टीमवर्क उपकरण।"

किसी अन्य विशेषता के लिए स्वचालित कार्य उपकरण लाने के लिए एक मिशन है जो लोगों को जीवन के घंटे बचाने के लिए अनुमति देता है, और कभी-कभी सिर्फ मानव जीवन। यही कारण है कि अब मैं सक्रिय रूप से ऐसा कर रहा हूं।



यही सब मैं बात करना चाहता था।



तुम मुझे इस तरह पा सकते हो, यह मैं हूं।

मैं आपके सवालों का जवाब देने के लिए तैयार हूं। इससे पहले कि हम आगे बढ़ें, मैं कहना चाहता हूं कि मैं हमेशा यहां के दर्शकों के सामने चिंता करता हूं। आप सभी बहुत अलग हैं। और येकातेरिनबर्ग से भी कई लोग हैं, मैं खुद यहाँ से हूँ, और मुझे पता है कि यहाँ मुस्कुराना हमारे लिए बहुत प्रचलित नहीं है। मुस्कुराते हुए आप में से एक के लिए धन्यवाद। यह बहुत अच्छा था, धन्यवाद।

एक ओर, मैंने पायथन शब्द सुना, दूसरी तरफ मैंने "स्थैतिक विश्लेषण", "त्रुटि की कीमत अधिक है।" फिर पायथन, और कुछ हास्केल क्यों नहीं?

मैं हास्केल के लिए बहुत ज्यादा होगा, एकमात्र समस्या यह है कि हमारे लिए पायथन के माध्यम से जाना आसान था, मूर्खतापूर्ण क्योंकि उनके पास पहले से ही निश्चित मात्रा में पायथन कोड लिखा था, इस तथ्य के कारण कि हमने कुछ स्थानों पर मशीन सीखने का उपयोग किया था जो निश्चित रूप से, पायथन में प्रतिबंधित कर दिया गया था। हास्केल के साथ, गणितज्ञों के लिए, पायथन के साथ, जीवविज्ञानी और फार्मासिस्टों के लिए यह आसान था।

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20 वीं शताब्दी के अंत तक दवा बहुत धीमी गति से विकसित हुई। आप क्या उदाहरण देंगे? हर कोई जानता है कि मानव जाति ने पेट के अल्सर का इलाज करना सीख लिया है। यह अचानक पता चला कि पेट के अल्सर के अधिकांश मामले एक विशिष्ट जीवाणु, हेलिकोबैक्टर पाइलोरी नामक जीवाणु के कारण होते हैं, उन्होंने इससे निपटने का एक तरीका पाया, सब कुछ प्राथमिक है, सब कुछ महान है। किसी को नोबेल पुरस्कार भी मिला। लेकिन यदि आप विवरण पढ़ते हैं, तो आपको पता चलेगा कि इससे पहले यह पशुपालन में खोजा गया था और 60 साल पहले इसका इलाज करने का तरीका सीखा। 60 साल से लोग मर रहे हैं।

अब डेटा को एक विज्ञान से दूसरे में स्थानांतरित करने का निर्णय लेने का चक्र 10 साल तक कम हो गया है। अब, अगर नोवोसिबिर्स्क और खाबरोवस्क स्थानों के बीच बिंदु हैं, जहां लोग विज्ञान करते हैं, लेकिन उनके पास कंप्यूटर भी नहीं है, तो 10 साल तक सब कुछ बदल जाएगा। मेरे शब्द को चिह्नित करें। 10 साल से ज्यादा नहीं गुजरेंगे।

हालांकि, ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें विज्ञान का कोई अनुप्रयोग नहीं है। अधिकांश डॉक्टर जिनके साथ मैं अब बातचीत करता हूं और जो सक्रिय विज्ञान में संलग्न होना चाहते हैं और प्रयोगों में भाग लेना चाहते हैं, लेकिन जो केंद्रीय शहरों के बाहर रहते हैं, अपने स्वयं के निजी मोबाइल फोन का उपयोग कंप्यूटर के रूप में करते हैं। पर्याप्त से अधिक। एक भी फोन पर सही कार्यक्रम।

"चिकित्सा एक विज्ञान नहीं है," अच्छा है। अन्य भाषणों में, लगभग एक साल पहले, आप से एक वाक्यांश सुन सकते थे कि केवल 24% निदान निश्चित रूप से डाले जाते हैं। और इससे क्या करना है? संभावित समाधान क्या हैं?

उन लोगों के लिए एक छोटी घोषणा, जिन्होंने इस कहानी को नहीं सुना है। डब्ल्यूएचओ का एक आधिकारिक आंकड़ा है - विश्व स्वास्थ्य संगठन - कि दुनिया में औसतन, यदि आप एक डॉक्टर के पास जाते हैं और डॉक्टर आपको निदान की परिकल्पना करते हैं, तो संभावना है कि यह सही है 24%। यानी 50 भी नहीं, सिक्का उछालना भी नहीं। 24%।

इसके बारे में क्या करना है? यहाँ इसके साथ क्या करना है। ज्यादा से ज्यादा डाटा सेव करें। वास्तव में, समस्या डॉक्टर में नहीं है। और तथ्य यह है कि उन लोगों के लिए, रूसी मानकों के अनुसार, या तो 6, या 9 मिनट जो डॉक्टर आपसे बात करता है, कार्ड भरने के साथ-साथ, डेटा सेट करता है कि डॉक्टर विश्लेषण करने के लिए आपके बारे में जान सकते हैं कि यह नगण्य है। लेकिन यदि आप इसे स्वचालित रूप से करना सीखते हैं, तो डेटा की मात्रा अविश्वसनीय रूप से बड़ी होगी।

मुझे यह अविश्वसनीय कहानी बताना बहुत पसंद है, यह मेरे साथ पिछले साल से पहले हुआ था। मैं एक फिल्म थिएटर में बैठा हूं, मेरे पास एक एप्पल वॉच है। मेरा हृदय रोग विशेषज्ञ, जिनके साथ मैं काम करता हूं, मेरी ऐप्पल वॉच से डेटा प्राप्त करता है। एक बिंदु पर उसने मुझे फोन किया। मैं ध्यान से पूछता हूं: "हां, यह क्या है?" वह कहता है: “सुनो, क्या तुम ठीक हो? मैं सिर्फ देखता हूं कि आपके पास 160 की पल्स है, और आप जिम में नहीं हैं। ”

मुझे इसकी आवश्यकता है। यह भविष्य की दवा जैसा दिखता है। और यह दृष्टिकोण ऐसा नहीं है "मैं डॉक्टर के पास आया, शिकायत की, और उसने मेरा निदान करना शुरू किया", लेकिन "डॉक्टर ने, मेरे कार्बनिक संकेतकों को देखते हुए कहा कि कुछ गलत था, शायद कुछ कार्रवाई की जाए" , यह आपको इस आंकड़े को मौलिक रूप से बदलने की अनुमति देता है। मुझे लगता है कि 20-30 वर्षों के भीतर, हम मोटे तौर पर बोलेंगे, नैदानिक ​​गुणांक 50% है। मैं जीवित नहीं रह सकता, लेकिन तुम बच जाओगे।

पहला सवाल। आईटी से संबंधित क्षेत्रों के कुछ उदाहरण क्या हैं, जहां वितरित सहयोग की वास्तविक आवश्यकता है? और दूसरा सवाल। इस विचार से कैसे छुटकारा पाएं कि रूस के सुंदर भविष्य की तस्वीर जो आप खींचते हैं वह रूस नहीं है?

मैंने जिन उदाहरणों की बात की, उनमें से आधे रूस के हैं। हमने हाल ही में वैज्ञानिक सहित कई तकनीकी क्षेत्रों में प्रगति की है। और इस वजह से, हमें कम बदलने की जरूरत है। ऐसे कई स्थान हैं जहां आपको 50 साल पहले स्थापित आदेश को ठीक करने की आवश्यकता नहीं है, बस अंदर आओ और कम से कम कुछ आदेश दें।

ऐसे स्थानों के लिए जहां सामूहिक कार्य की आवश्यकता है। कृपया यह मत भूलो कि अगर 20 वीं शताब्दी की शुरुआत में कैबमेन से पूछा गया था कि आप कार की कल्पना कैसे करते हैं और आप इससे क्या चाहते हैं, तो वे कहेंगे कि हम मल ढोने के लिए घोड़े के पीछे एक बड़ी गाड़ी चाहते हैं। यह एक प्रमुख नवाचार होगा।

इस अर्थ में कि आप वैज्ञानिकों से आपके सुझावों का उत्साहपूर्वक जवाब देने की अपेक्षा नहीं करते हैं। पहले किसी तरह का दबाव होगा। आप आते हैं और कहते हैं: यह मुझे लगता है कि यह आपके विशेष तरीके से, इस विशेष स्थान पर करना बुरा नहीं है। "यह एक" उदाहरण के लिए, एक लेख पर या एक परीक्षण पर एक सामूहिक काम है। खुशी की उम्मीद मत करो। सौभाग्य से, बातचीत के दो या तीन पुनरावृत्तियों के बाद, उन्हें एहसास होगा कि खुशी क्या है, और इससे पहले कि अस्वीकृति होगी।

यह बहुत दिलचस्प है कि कौन से परीक्षण किए जा रहे हैं। क्या मैं सही ढंग से समझता हूं कि कंपनी के पास कुछ उत्पादों के लिए दवा परीक्षणों का एक विशिष्ट सेट है? वहाँ नए परीक्षण कैसे शुरू करें?

अभी कोई रास्ता नहीं।

उदाहरण के लिए, हम एलर्जी के लिए परीक्षण करते हैं, इस तरह के परीक्षण?

एफिलिएट टेस्ट हैं। उदाहरण के लिए, मान लें कि जैविक सामग्री का एक समूह है, जिसके बारे में यह ज्ञात है कि इस तरह के एक एलर्जेन उनके साथ बातचीत करता है, और एक स्वचालित खेत है जो दवाओं का एक सेट पेश करता है और जांचता है कि इन दवाओं की प्रतिक्रिया किसी अन्य दवा के प्रशासन के बाद नहीं है। बदल गया है। या बेहतर के लिए बदल गया है। या बदतर के लिए। यही है, बस नियमित माप लिया जाता है।

यह पता चला है कि प्राथमिक प्रबंधन की पूरी प्रणाली इसे स्वचालित और डेटा एकत्र करती है?

डेटा संग्रह और प्रक्रिया निरंतरता को स्वचालित करें।

अर्थात्, यह जीव विज्ञान से जुड़ा नहीं है?

यह स्वयं विज्ञान में बदलाव से जुड़ा नहीं है, लेकिन आप देखते हैं कि भविष्य में लेखन, पत्र लेखन, मौलिक रूप से परिवर्तित विज्ञान के रूप में इस तरह के एक अव्यावहारिक प्रौद्योगिकी का उदय होता है। यहाँ भी वही कहानी होती है। नए उपकरणों के उद्भव ने विज्ञान को बहुत बदल दिया। यह सिर्फ एक कदम के माध्यम से होता है।

क्या यह एक निजी दवा कंपनी है या यह किसी तरह राज्य द्वारा समर्थित है?

हम दुनिया में राज्य के स्वामित्व वाली दवा कंपनियों के लिए नहीं लग रहे हैं। मेरा अनुभव दो बड़ी दवा कंपनियों के साथ बातचीत पर आधारित है। उनमें से एक जर्मन मूल के साथ विश्व स्तरीय है।

मेरा एक सीधा सा सवाल है। यदि आप यैंडेक्स नहीं हैं तो डेटा कहां से प्राप्त करें?

मुझे ऐसा लगता है कि पार्टनर कंपनियों से डेटा लेना चाहिए, जैसे कि यैंडेक्स करता है, क्योंकि वास्तव में दुनिया में किसी के पास विज्ञान को स्थानांतरित करने के लिए एक स्रोत में पर्याप्त डेटा नहीं है।

विज्ञान हमेशा कुछ ऐसा होता है जो विभिन्न मालिकों के साथ बड़ी मात्रा में डेटा के चौराहे पर बनता है।

चिकित्सा डेटा के साथ, जैसा कि मैं इसे समझता हूं, सब कुछ बहुत अधिक जटिल है ...

यह दूसरा तरीका है। हाल के वर्षों में चिकित्सा डेटा के साथ, सब कुछ बहुत सरल है, क्योंकि यह डेटा बड़ी मात्रा में या तो अज्ञात है, लेकिन, दुर्भाग्य से, रूसी में नहीं। खैर, यहां आपको उनके साथ कुछ करने की ज़रूरत है: अनुवाद, किसी तरह बातचीत। या ये आंकड़े सीधे मरीजों से प्राप्त किए जाते हैं। जिनमें से प्रत्येक के साथ आपको एक कागज के टुकड़े पर हस्ताक्षर करने की आवश्यकता होती है जिसे वह डेटा के हस्तांतरण के लिए सहमत करता है। और वह सब है।

आधुनिक विज्ञान अमीरों की संख्या है। खुले स्रोत के बारे में मेरी पूरी कहानी इस तथ्य के बारे में भी है कि, शायद, यह बड़ी संख्या में युवा और धनहीन वैज्ञानिकों को अनुमति देगा जो किसी भी बड़े संप्रदाय से संबंधित नहीं हैं और सामूहिक रूप से कुछ नया बनाने के लिए किसी बड़ी दवा कंपनी के साथ काम नहीं करते हैं।

लेकिन आपने पहली नज़र में आईटी और मेडिसिन से जुड़ी दो चीज़ों के संयोजन के बारे में भी कैसे सोचा? ये ऐसी तकनीकें हैं जो ज्यादातर लोगों के दिमाग में नहीं बैठती हैं। आपके द्वारा चुने गए पथ का अनुसरण करने के लिए आपने पहले कदम क्या उठाए थे?

जैसा कि आप शायद मेरी उपस्थिति में देखते हैं, मैं न केवल थोड़ा सोता हूं, मैं बहुत स्वस्थ व्यक्ति भी नहीं हूं। और जब मैंने दवा, फार्मेसी और उस सब के विषय से निपटना शुरू किया, तो मैं बस उन समस्याओं को हल करने की कोशिश कर रहा था जो विशिष्ट शोध में शामिल हैं। और इसे हल करने का एकमात्र तरीका मेरे हाथों में यह था।

आप जानते हैं, मासलो नाम के एक ऐसे महान दार्शनिक और मनोवैज्ञानिक थे, जिन्होंने काफी सटीक रूप से सूत्रबद्ध किया। बड़े करीने से रूसी में अनुवादित, उन्होंने यह कहा: "जब आपके हाथों में हथौड़ा होता है, तो चारों ओर नाखून के रूप में विचार करने के प्रलोभन का विरोध करना कठिन होता है।" मेरे हाथों में एक गीथुब था, एक कोड के रूप में चारों ओर सब कुछ विचार करना मुश्किल नहीं था। और इसलिए यह हुआ।

आपने पहले आईटी के साथ गतिविधि के विभिन्न क्षेत्रों को पार करने के बारे में क्यों नहीं सोचा? और थोड़ा सामंजस्य समेटने वाला। यदि आईटी के साथ गतिविधि के विभिन्न क्षेत्रों में एक तेज क्रॉसब्रीडिंग है, और हम वकीलों और इतने पर पार करेंगे, तो वास्तव में बहुत से लोग जो अब अपनी नौकरी पर कब्जा कर लेते हैं, वे छोड़ देंगे।

यह बहुत बढ़िया है।

सवाल अलग है: उनके साथ क्या करना है?

कई अलग-अलग परिकल्पनाएं हैं। मैं एक अद्भुत किताब पढ़ रहा हूँ, जहाँ भी एकांत है, जो लोगों से बनाया गया है, जैसा कि आपको याद है। 90 के दशक में, हमारे देश में एक बायोरिएक्टर की बहुत चर्चा हुई। गंभीरता से, मेरे पास इस प्रश्न का उत्तर नहीं है। सबसे दिलचस्प बात, मुझे नहीं लगता कि आईटी लोगों को यह तय करना चाहिए कि इन लोगों के साथ क्या करना है।

मेरे पास एक मूर्ति है, दुर्भाग्य से, वह मर गया, लेकिन उसके पास एक शानदार वाक्यांश था। वह किसी तरह एक बैठक में जहां मैं वहां था, जिस पर प्रोग्रामरों ने बहुत शपथ ली, बाहर गए, दो लाइनें लिखीं। लाइन एक: कुछ नहीं चलेगा। बिंदु संख्या दो: प्रगति को रोका नहीं जा सकता। और इस सोच के साथ कि सब कुछ जरूरी बुरा होगा, लेकिन प्रगति को रोका नहीं जा सकता है, मैं रहता हूं।

हां, तकनीकी प्रगति के परिणामस्वरूप बड़ी संख्या में लोग अपनी नौकरी खो देंगे। लेकिन इस वजह से प्रगति को रोकना आवश्यक नहीं है। मानव जाति कोई न कोई रास्ता निकालेगी। उन लोगों को प्रोग्रामिंग करके अनिवार्य आय, अनिवार्य उपचार जो अपनी नौकरी खो चुके हैं।

मुझे बिलकुल समझ नहीं है। पाइथन पर परीक्षणों द्वारा दवा में वास्तव में क्या वर्णित है?

इस विशेष मामले में, उदाहरण के लिए, हमने एलर्जेन परीक्षण के इनपुट और परिणाम डेटा का वर्णन करने के लिए परीक्षणों का उपयोग किया। यही है, दवा की किस खुराक को सेल में पेश किया जाता है, और परिणामस्वरूप लुमेन पर हमें क्या परिणाम मिलता है।

यही है, कंटीन्यूअस इंटीग्रेशन के माध्यम से क्या आपके पास किसी प्रकार की भौतिक मशीन चल रही है?

शारीरिक प्रयोगशाला, हाँ। यहां आपको यह समझने की आवश्यकता है कि औसतन उनके पास पहले से ही शारीरिक प्रयोगशालाएं हैं। यह सिर्फ इतना है कि उनमें परीक्षण इस रूप में वर्णित नहीं हैं, लेकिन एक बड़े कार्यक्रम के रूप में, जिसमें यह लिखा गया है: आइए हम अपने हाथों से ऐसी और ऐसी विशेषताओं को सेट करें और आउटपुट पर जांच करें कि परिणाम ऐसा है और ऐसा है।

इस साल, DUMP सम्मेलन 19 अप्रैल को येकातेरिनबर्ग में आयोजित किया जाएगा। परंपरागत रूप से एक विज्ञान खंड होगा। इस वर्ष का कार्यक्रम: ओलेग बार्टुनोव (मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी, पोस्टग्रैज प्रोफेशनल), पीटर फेडिचव (मास्को इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी, जीरो), पावेल स्कि्रनिचेंको (यूआरएफयू, कैंटरस्क्रीप), गेन्नेडी शेटेख (नौमेन), इगोर मम (कोंटूर), व्लादिस्लाव ब्लाइनोव और वेल्लोव और वेल्लोव। आरयू), तात्याना ज़ोबनिना (नौमेन)। पूरा कार्यक्रम सम्मेलन की वेबसाइट पर है ।