Про конец "зоологии" или как узнать о том, что физические нагрузки полезны и продлевают жизнь?
Сначала хорошие новости:
В новом (и открытом) обзоре показанно, что физические нагрузки снижают множество основных рисков смерти, включая повышенное давление, диабет 2го типа, сердечно-сосудистые заболевания, рак и т.д. Выяснилось, что все перечисленные факторы смертности снижаются примерно на 30% или 35% в группах, состоящих из физически-активных против физически-неактивных людей. Кроме того, проанализированна роль занятия профессиональным спортом в увеличение продолжительности жизни (ПЖ). Собранные данные 13ти исследований показывают, что регулярные занятия спортом повышают ПЖ от 0.4 до 6.9. Еще одиннадцать исследований факторов риска показывают увеличение ПЖ от тех же 0.4 до 4.2 лет в когортах с повышенной физической активностью. Контрольные исследования в группах бывших атлетов показывают увеличение ПЖ у спортсменов, тренируемых на анаэробную выносливость, и не показывают никаких четких результатов среди представителей других видов спорта.
Если представленная работа представляет собой state-of-the-art, а полученные данные являются результатом систематического поиска по всему PubMed (как заявляется авторами), то у меня плохие новости...
В еще одной, не менее открытой работе в PLOS ONE продемонстрирована система для обнаружения сложных биологических взаимосвязей в PubMed-индексированных статьях при помощи алгоритма Bio-LDA. Программа выявляет биологическую терминологию для того, чтобы определить потенциальные темы и дают набор метрик для обнаружения взаимосвязей между темами и найденными специальными терминами. Полученные взаимосвязи об'единяются с известной информации для получения новых знаний. В работе продемонстрированны возможности системы для генерации знания в разных областях биологии, включая определения новых терапевтических мишеней, лид-хоппинга и перепозиционирования лекарств.
Теперь вопросы:
- сколько времени нужно Bio-LDA, чтобы написать первую статью?
- как скоро компьютеры сами начнуть производить поиски, вроде перечисленных во второй статье, например, для "оптимизации пайплайна компании", "ускорения лид-оптимизации", "оптимальной патентной защиты"?
- как скоро программы сами начнут размещать исследования в контрактных организациях для подтверждения предсказанных зависимостей?
- кому будут принадлежать результаты исследований?
- как долго (а самое главное в чем?) люди смогут конкурировать в накоплении знаний таким системам?
- Карфаген должен быть разрушен, а такие системы должны применяться для получения новых технологий для борьбы со старением
На Физтехе говорили: есть математика и физика, а есть "зоология", т.е. наука с минимальным набором фундаментальной теории и огромным массивом описательных данных. Похоже на то, что ученых - "зоологов" скоро не будет, их с лихвой заменят роботы.
В новом (и открытом) обзоре показанно, что физические нагрузки снижают множество основных рисков смерти, включая повышенное давление, диабет 2го типа, сердечно-сосудистые заболевания, рак и т.д. Выяснилось, что все перечисленные факторы смертности снижаются примерно на 30% или 35% в группах, состоящих из физически-активных против физически-неактивных людей. Кроме того, проанализированна роль занятия профессиональным спортом в увеличение продолжительности жизни (ПЖ). Собранные данные 13ти исследований показывают, что регулярные занятия спортом повышают ПЖ от 0.4 до 6.9. Еще одиннадцать исследований факторов риска показывают увеличение ПЖ от тех же 0.4 до 4.2 лет в когортах с повышенной физической активностью. Контрольные исследования в группах бывших атлетов показывают увеличение ПЖ у спортсменов, тренируемых на анаэробную выносливость, и не показывают никаких четких результатов среди представителей других видов спорта.
Если представленная работа представляет собой state-of-the-art, а полученные данные являются результатом систематического поиска по всему PubMed (как заявляется авторами), то у меня плохие новости...
В еще одной, не менее открытой работе в PLOS ONE продемонстрирована система для обнаружения сложных биологических взаимосвязей в PubMed-индексированных статьях при помощи алгоритма Bio-LDA. Программа выявляет биологическую терминологию для того, чтобы определить потенциальные темы и дают набор метрик для обнаружения взаимосвязей между темами и найденными специальными терминами. Полученные взаимосвязи об'единяются с известной информации для получения новых знаний. В работе продемонстрированны возможности системы для генерации знания в разных областях биологии, включая определения новых терапевтических мишеней, лид-хоппинга и перепозиционирования лекарств.
Теперь вопросы:
- сколько времени нужно Bio-LDA, чтобы написать первую статью?
- как скоро компьютеры сами начнуть производить поиски, вроде перечисленных во второй статье, например, для "оптимизации пайплайна компании", "ускорения лид-оптимизации", "оптимальной патентной защиты"?
- как скоро программы сами начнут размещать исследования в контрактных организациях для подтверждения предсказанных зависимостей?
- кому будут принадлежать результаты исследований?
- как долго (а самое главное в чем?) люди смогут конкурировать в накоплении знаний таким системам?
- Карфаген должен быть разрушен, а такие системы должны применяться для получения новых технологий для борьбы со старением
На Физтехе говорили: есть математика и физика, а есть "зоология", т.е. наука с минимальным набором фундаментальной теории и огромным массивом описательных данных. Похоже на то, что ученых - "зоологов" скоро не будет, их с лихвой заменят роботы.