367
на добровольной основе: Krempl S. Datenschützer droht mit Stopp der elektronischen Patientenakte // Heise Online. 2020. April 7. URL: https://www.heise.de/newsticker/meldung/Datenschuetzer-droht-mit-Stopp-der-elektronischen-Patientenakte-4698992.html.
368
Один из лидеров в Европе – Эстония: Warum die Esten digitale Vorreiter sind // APOTHEKE ADHOC. 2017. December 12. URL: https://www.apotheke-adhoc.de/branchennews/alle-branchennews/branchennews-detail/apotheken-fachkreis-warum-die-esten-digitale-vorreiter-sind/print.html.
369
Эстонский центр генома: Crew B. Lili Milani banks Estonia’s genomic potential // Nature Index. 2019. 23 мая. URL: https://www.natureindex.com/news-blog/lili-milani-banks-estonias-genomic-potential: Профессор доктор Кристиан Вассил любезно познакомил меня с доктором Лили Мелани, которая провела для нас впечатляющую экскурсию по биоцентру в Тарту.
370
один из вариантов машинного обучения: Для специалистов: следующий пример относится к контролируемому машинному обучению: Elhai J.D. и др. The compatibility of theoretical frameworks with machine learning analyses in psychological research // Current Opinion in Psychology. 2020. № 36. P. 83–88.
371
опытные врачи: McKinney S.M. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening // Nature. 2020. № 577 (7788). P. 89–94; Tandel G.S. et al. A review on a deep learning perspective in brain cancer classification // Cancers. 2019. № 11 (1). P. 111.
372
со снимками компьютерной томографии: Wang Y. et al. Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images // Journal of Personality and Social Psychology. 2018. № 114 (2). P. 246–257.
373
двух категорий пользователей: Если кто-то ожидает точных ответов, то хочу указать на тот факт, что степень точности зависит от расстановки приоритетов при проведении анализа: «The performance of the classifier depends on the desired trade-off between precision (e.g., the fraction of gay people among those classified as gay) and recall (e.g., the fraction of gay people in the population correctly identified as gay). Aiming for high precision reduces recall, and vice versa»; см. также пояснения на сайте: Bjork-James C. Bad science journalism: Gay facial recognition // Carwil without Borders. 2017. September 9. URL: https://woborders.blog/2017/09/09/bad-journalism-gay-facial-recognition/.
374
см. ссылку или оригинал статьи: «For example, the “average” straight woman appears to wear eyeshadow, while the “average” lesbian does not. Glasses are clearly visible on the gay man, and to a lesser extent on the lesbian, while they seem absent in the heterosexual composites. Might it be the case that the algorithm’s ability to detect orientation has little to do with facial structure, but is due rather to patterns in grooming, presentation and lifestyle?»
375
с применением машинного обучения: Elhai J.D. et al. The compatibility of theoretical frameworks with machine learning analyses in psychological research // Current Opinion in Psychology. 2020. № 36. P. 83–88.
376
Михал Косински: Kosinski M. Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images // Scientific Reports. 2021. № 11 (1). P. 1–7.