医薬品および医薬品の耕作地ビッグデータ

ヤンデックステクノロジーディストリビューションディレクター、プログラミングプロモーター、Radio-Tポッドキャストのクリエーターの1人であり恒久的なホストであるGrigory Bakunovは、昨年のDUMPカンファレンスで、現在の医学および薬理学で起こっている根本的な変化、科学が直面している実際の問題、医学の外観について話しました未来の。

カットビデオレポートとそのテキストバージョンの下。



こんにちは スポンサーについて簡単に説明します。 少し前に、私はその中の医学と技術に関する会議に参加するよう招待されました。 彼らは言う：「15分間の短い講義が必要です。」 公演の前に、彼らは私を一瞬停止させた、と彼らは言う、短い発表。 「素晴らしい医療会議、とてもクールだ！ 私の海水は文字通り隣の売店で売られており、すべての病気を治します。有効性は通常の薬よりも150％高く、必ず来てください。 主よ、もしそのような人が開発会議で出てきたら、彼は投石されるでしょう。 そして、医師たちは座っており、彼らは正常であるか、慣れているかのどちらかです。


私はこれを何のためにやっているのですか？ 私がこのプレゼンテーションの準備をしていたとき、正直に言うと、私は何か他のものについて話そうと思いました。 しかし、約1週間半前に、科学における機械学習についての典型的な速報を伝えたくなかったことがわかりました。 それがでたらめであるという意味ではなく、平均して、これに興味があるなら、あなたはすでにそれについて知っているという意味で。

あなたがそれについて知らないなら、あなたは単に興味がありません。



何を伝えたいですか？ 科学が現在直面している実際的な問題についてお話ししたいと思います。それにより、それはあなた、プログラマー、さらには愉快な人にも理解できます。



イラストをご容赦ください。 私はいつもあなたがそれらを見てさえいないかもしれないそのようなイラストを持っています、しかし、あなたが少なくとも時々笑うならば、私は喜んでいます。

おそらく最初にすべき主なメッセージはこれです。 3年前、医学、健康、医薬品、アルゴリズム手法の使用に関連するトピックの作業を開始したとき、いくつかの大規模な研究所に行き、そこで多くの優秀な人々に会い、そのたびに同じ質問をしました。 医学と薬学、そもそも医学に携わっている人々をどうやって対話させることができますか？ 彼らに話させるには？ 彼らは言う：まあ、彼らは誘発される必要があります。



そして、私はこのスローガンで会議に参加し始めました。



いつもこんな感じでした。 あなたはホールに入って、「こんにちは、親愛なる医師と親愛なる科学者たち、私はあなたにこれを言わなければなりません：医学は科学ではありません。」と言います。

もちろん、これは完全に真実ではありません。 医学が科学ではない理由を簡単に定義しています。 現代医学は次のように見えるため、医学研究所を卒業するまでは医学を実践せず、医学の知識はまったくありません。 終了するだけではありません。 インターンシップ、複雑な手順があり、あなたはほぼ9年間勉強しており、これから始めて、あなたは最初の医者と見なされ始めます。 医師だけが話す特別な難解な言語があります。 そして時々、彼らは自分の書き言葉を持っていると感じます。

同時に、最初は単に勉強し、知識を習得します。その後、教師があなたをフォローし、彼がしていることを繰り返します。 そして、彼らはあなたに白いコート、帽子、聴診器（あなたが知っているように、医師はもはや使用していません、これは純粋な道具です）を与えて、彼らは言います：それで、あなたは医者になりました。

ちょっと考えてみてください、これは何かを思い出させますか？ 何年もの間、あなたは最初に教えられ、試験を通してほとんど受け入れられませんでした。その後、あなたは教師を追いかけ、彼に必要なものをすべて繰り返します。 そしてしばらくすると、あなた自身が教師になります。

1対1の構造は、12〜14世紀の秘密の秩序の構造を繰り返します。 一対一。 暗殺者の信条を演じた人は、おそらくこの物語を覚えているはずです。 一対一-秘密の注文。

この場合、これを知る必要があります。 秘密の秩序には課題があります。新しい知識を生み出すことではなく、古い知識を増やすことではなく、単に古代人の知識を維持することです。 このため、薬は長年にわたって減速しています。 よろしくお願いします。 私の意見では、それは今終わったばかりで、医学や医師のおかげではなく、人類がデータを蓄積し始めたために終わった。



私たちが蓄積したこれらのデータは、しばしば医学と矛盾し始めました。 そして、彼らは強く矛盾し始めました。 具体的には、非常に矛盾しています。

過去20〜30年間に発生した医学の主要かつ重要な変化のほとんどは、データのみに関連しています。

同時に、医学は、私の意見では、21世紀から科学的になり始めたという事実にもかかわらず、1つの大きな問題を抱えています。



科学とは何かという明確な定義はありません。 しかし、多くの重要な科学技術があります。 それらの中で最も重要なことは、あなたが科学をするなら、あなたは絶えず実験を行い、他の人にそれらについて話し、他の人があなたの実験を再現できるはずだということです。

現代世界における科学の重要なポイントは、実験の再現性です。 さらに、多くの点で再現性があります。 私がやった実験を繰り返すことができます。 別の人があなたがした実験を繰り返すことができます。

そして今、他に何が重要です。 誰かがあなたの実験をいつも繰り返します。 これがなければ、科学も検証もありません。



このトピックにたどり着いたとき（このトピックに熱心な人が何人かいます）、最初に発見したのは、科学に関するデータを扱うほとんどの人は、これがプログラマーの通常の世界でどのように機能するかについて何も知りません。

これは私たちが行った最も成功した実験の1つであり、医薬品と細胞生物学の研究を始め、実験の文化を始めたと思います。 既存のテストの形式で設計した各実験と各実験の結果。 Pythonで書かれた完成したテスト。 各実験はこの方法で設計されました。

各実験アクションのデータ、つまり、タンパク質に対する薬物の使用または細胞に対する薬物の使用は、テスト実行でした。 それが重要です。 これらのテストはすべて、常にノンストップで並行して実行されました。 これは、継続的インテグレーションと呼ばれる古典的なパターンです。

科学者と話し始めたとき、彼らはそれについて話し始めました。「まあ、これは信じられないほど難しい。 これを行うには、ソフトウェアを作成する必要があります。」 プログラマーが長年使用してきたTravisや、長年使用してきたJenkinsなど、プログラマーが長年使用してきたソフトウェアのほとんどは、科学者にとっても一対一であることが判明しました。



頭を差し込んで考え始めると、実験はコードになります。 同じ古典的な回帰ストーリーが機能します。 たとえば、科学実験に変更を加える必要があると突然判断した場合、新しい実験で古いテストをすべて実行し、それらが機能することを確認しましょう。

古典的な回帰テストはどこにも行っていません。 科学者は、実験が古い方法と新しい方法で実行された場合、実験測定値の差が最大20％であることに気付いたため、ショックを受けました。

ファームの20％とは何ですか？ まあ、薬局は長い間間違いに慣れているようです。 まあ、彼らは失敗した薬物をリリースし、1年後に彼らは誰かに支払いましたが、誰かはこのように働き始めませんでした。 実際には、後の段階で薬局でエラーが検出されると、多くの場合、会社が閉鎖されます。 薬物の発売から4-5年後に複雑な副作用を明らかにし、あなた自身の愚かさによって、たとえば米国またはその他の文明市場でそれを販売した場合、企業としてのあなたに対する訴訟の数はそれぞれ数十、数百に達するそのうち数千万ドルで構成されます。 弁護士にもっとお金をかけるだけです。

この環境での回帰テストの導入により、多くの状況でエラーのコストを20〜30％削減できました。 私がこれとやり取りしたかなり大規模な製薬会社の総フローの20〜30％は何ですか？ まあ、それは40〜50億ドルのようなものです。 彼らによると、お金は少ない。 私の好みでは、1つの小さなツールを導入するために、お金は直接良いものです。



同じ話は、1つに1つのバージョン管理と、そのような実験へのアプローチです。 コードについて、実験や科学的行動について考え始めた瞬間から始めて、すぐにそれをどこかに置く必要があると思い始めます。 現在、私と一緒に働いている科学者のほとんどがGithubに熱意を持って見て、「それは何が可能だったのですか？」

長い間GithubとGitHubで作業してきた人々は、ここで新しいテストを開始したことを理解しています。ここではTravisが接続し、すべてを実行し、ポンプで送り、新しいテストを実行しました。 ちなみに、とてもきれいに見えます！ トラヴィスは、機械化された手の動きをひきつらせ、古い薬をピペットに押し込み始めます。 信じられないほどの写真！

実際、「コードとしてテストを見てみましょう」という歴史の中で最も重要なことは、バージョン管理が登場したことです。 別の方法で、彼らは仮説に取り組み始めました。 「どこかで間違っているように見える」のではなく、「gitを取り、二分し、どのコードに間違いがあるのか​​、どのテストで間違いを犯したのか、どこで止めたのか」を調べましょう。

あなたについては知りませんが、これらの物語は私を大いに興奮させます。 考え始めると、まあ、プログラマーが作成したツールのストックは信じられないほど大きいと思います。 彼はただ巨大です。



そして、Githubのフレームワーク内での純粋なバージョン管理により、神は彼を祝福してくださいます。 まず、テストはコードです。 実験と仮説をコードとして記述すると、静的解析のための優れたツールがあります。 コード分​​析のための優れたツールがあります。 実験を開始することなく、論理エラーを探しましょう。 すべてのテストを1つの大きなアルゴリズムにマージして、それらの論理エラーを探しましょう。 問題ありません。

ここでは、各テストにいくらか費用がかかるため、ファームではそのような継続的統合はかなり高価なプロセスであることを理解する必要があります。 現在のストーリーで、私が働いている大規模な農場の会社で1つのCIサイクルを実行するには、約8万ドルかかります。 別の方法で翻訳しましょう。 テストの前に実験で論理的な間違いを犯すことができれば-インスタント8万ドルを節約できます。

プログラマーはよく知っています：コミットの前にリンターと静的分析を実行できます。 最初は間違っていた仮説をテストしないでください。 または、あなたが今追加したい仮説に誤りがないと言うことです。 そして、これも起こります。

そして、この瞬間にも非常に重要なことが起こります。



1人の人が一連の実験に取り組むとき、問題はありません。 まるでプログラマーがコードを書いているかのようです-問題なく、SambaまたはDropboxのフォルダーに入れて、問題なく、すべて順調です。 その瞬間、2人のプログラマーがいるとき、すでに対立が始まっています。 プログラマーが50人で、全員が約1つのコードで作業し、読む場合-1セットのテストで、もちろん問題が発生します。 ここでは、プログラマーが過去数十年にわたって開発した既製のツールを使用するための創造性の信じられないほどの喜び。

同時に、私は両手でGithubに投票します。 コードを保存するだけでGithubを使用するのは信じられないことだと心から信じています。 もちろん、私はGithubの会社の代表ではありません。

バージョン管理と組み合わせた実験に関する集団作業用のツールの出現により、非常に興味深いことが可能になりました。 たとえば、私が一緒に仕事をしている人たちは、オファーを使ってお互いのプルリクエストをやり始めました。 なぜなら、彼は他のチームとの関係を調べに行って、興味深い仮説を発見し、生物学と物理学に携わっている男性の慣習である喫煙室に投げ入れるのではなく、単純にすべてを行ったからですプルリクエストを設計し、それを書き留めます。 反対側で、彼らは言った：「ああ、クールなアイデア」、彼らはそれを凍結し、しばらくして、データベース内の新しい実験で新しいテストを見ました。

残念ながら、技術会社と製薬会社の関係のほとんどはあまり公開されていないという事実のため、すべてを伝えることはできません。 私は、3年前にプルリクエストで始まり、現在FDA認証を取得している少なくとも1つの薬を知っていると言えます。

FDA認証は、1年でこの薬が薬局に登場する可能性があることを意味します。 まだ私たちのものではありません。

残念ながら、この若い科学者の心の変化は、過大評価するのが依然として非常に困難です。 これは、小規模な研究チームの一部として長年受け入れられてきたクローズド開発から、オープンな手順への移行です。 3〜4年が経過すると確信しています。また、誰もがGithubを使用し、外部からのプルリクエストを受け入れる準備ができている小さな研究所を見るでしょう。 そして、それはただの爆弾になります。 それは、それぞれの人が何らかの形で通常の科学活動に参加できる、ただの世界です。

なぜこれが重要なのですか？ したがって、なぜオープンソース自体が重要なのか。 いいえ、オープンソースが世界で最もクールなソフトウェアであると言っているわけではありません。 さらに、これは「オープンソースの輝きと貧困」という署名が付いた15年前のキャッチフレーズに属しているように思えます。 しかし、オープンソースがなければ、私たちが毎日使用するものは膨大な数になりません。 Androidの半分。 オープンソースがなければ、Androidは存在しません。

同じ話が今薬物で起こっており、それはクールです。この世界で自分自身を見つけるとき、それは信じられないほどクールです。



ここでは、もちろん、すべてがそれほど高速ではありません。 しかし、この現在のアプローチがおそらく最も適用しやすい分野があります。

構造全体を変更せずに、すべてを強制的に書き換えるのではなく、既に実施している実験の結果のデジタル化を開始するために、開始することができるという興味深いアプローチがあります。 また、たとえば、それらを単なるテキストファイルのセットに変換します。 そして、ログを操作するための既製のツールを使用します。

あなたに理解してもらうために、信じられない話があります。 毎回彼女に話すのは嬉しいです。 科学実験の結果がKibanaおよびClickHouseにプッシュされると、通常は多数のログ、さまざまなテスト、測定、実験が行われた既製のデータベースが実行され、とりわけ、異常検出の標準アルゴリズムが使用されます。 ロシア語では何と呼ばれていますか？ ロシア語では、「異常検出」は「フラストレーションの検索」と呼ばれます。 私自身もこの言葉にショックを受けていますが、とても気に入っています。

判明したように、フラストレーションの検索は、実験科学に適用すると非常に優れています。 現在使用されている最もクールな場所-YandexはCERNと相互作用しています。 CERN内では、Large Hadron Colliderでいくつかの大規模な実験が行われています。 これらの最小のものはLHCbと呼ばれ、数十億の粒子衝突が発生します。 これらの各衝突の結果は、データベースに記録されます。

その後、そこに異常を見つける既成のアルゴリズムのセットが実行されます。 美しさの概念に合わないオブジェクトとイベント。 現在大きな発見がなされているとは言えませんが、この実験の一部としてそこに発見があった場合、粒子衝突解析などの見かけ上古典的な領域に対するこのITアプローチのおかげで独占的に行われます。

もちろん、これらは科学の根本的な変化です。 そして科学でも。 薬局、医学、生物学のトピックに戻りますが、実際、科学が科学的であるほど、その中にプログラム的アプローチを適用することは難しくなります。

それにもかかわらず、例えば、物理学では、非常に長い時間前に、実験の異なる文化がありました。 彼らは数学的方法と数学的アプローチに慣れました。 しかし、医薬品、医学、生物学では、ありません。 したがって、集団作業の手段があり、実験の一部が大陸の一部で実行され、もう一方が他の部分で実行できることを伝えると、これを組み合わせることができるシステムがあります。 そしてそれ以上：ある人が別の人に書いてもらい、別の人が別の人に書いても、この矛盾をどうにかして結びつけることができます。 追加した実験を常に自動的に実行し、それらの実験の一部が発生しなかったか、何かが発生したと言うことができるシステムがあります。 実験医学と対話する医師は目を明るくします。

あなたがこれをするとき、あなたは世界を変えているという感覚を持っています（それが間違っていないことを願っています）。 20〜30年後には、薬剤師にTravisの使用方法を教えただけで、人々の死亡率が低下する可能性があります。

物語全体には別の悲しい側面があります。 私のように、IT以外の分野にITの作業方法、方法、方法論を持ち込もうとしている人はほとんどいません。 主におそらく、科学者、専門家、弁護士、誰でも、すでに私たちのツールにあるそれらの無限の可能性を伝えることができるからです。

第二に、薬局、生物学、および物理学に関する全体の話が押し戻されました。 法律事務所で働いていると想像してみてください。 現代の契約のほとんどがアルゴリズム言語で記述できることを理解していますか？ 現代の法典がこれらの条約の図書館であることを理解していますか？ 憲法がこれらの契約のオペレーティングシステムであることを理解していますか？ このすべてがアルゴリズム言語に変換された場合、静的分析の方法は、この法律の欠陥、エラー、問題を見つけることが専門の弁護士よりもはるかに効果的であることを理解していますか？

私は長年ITで働いてきましたが、私はどんなタスクの締め切りに間に合うようになっているように思えます。 したがって、ストーリー全体をデジタル化し、すべての法律をデジタル化し、デジタル形式にするには、おそらく優れたプログラマー、優れた弁護士、そして1年半が必要です。 スタートアップのコンセプトは次のとおりです。必要に応じて採用してください。



実際、終わりに近づいています。 概して、このアプローチは「ITツールを活用して世界中に持ち込む」と呼ばれ、少しメシアニックです。 宗教があります。今では「アジャイル」という言葉はすでに汚れています。他の言葉を考えてみましょう。「チームワークツール」だけにしましょう。

自動化された作業ツールを他の専門分野に持ち込むことは、人々が何時間もの命を、時には人間の命を救うことを可能にする使命です。それが今私がこれを積極的に行っている理由です。



これが私が話したかったことのすべてです。



私はこのように見つけることができます、それは私です。

私はあなたの質問に答える準備ができています。先に進む前に、私はいつもここのような聴衆の前で心配していると言いたいです。あなたはすべて非常に異なっています。エカテリンブルグからも多くの人がいます。私自身はここから来ました。私たちがここで微笑むことはあまり習慣的ではないことを知っています。笑ってくれてありがとう素晴らしかった、ありがとう。

一方ではPythonという言葉を聞き、他方では「静的分析」、「エラーの代償は高い」という言葉を聞きました。なぜPythonであり、Haskellではないのですか？

Haskellには非常に興味があります。唯一の問題は、ある場所で機械学習を使用しているという事実により、Pythonがある程度の量のPythonコードを既に作成しているので、Pythonを簡単に実行できることです。もちろん、Pythonでは禁止されていました。 Haskellでは、数学者にとっては簡単でしたが、Pythonでは、生物学者や薬剤師にとっては簡単でした。

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20世紀の終わりまでの医学は非常に遅いペースで発展しました。どのような例を挙げますか？誰もが人類が胃潰瘍の治療を学んだことを知っています。突然胃潰瘍のほとんどのケースは特定の細菌、ヘリコバクターピロリと呼ばれる細菌によって引き起こされることが判明しました、彼らはそれに対処する方法を見つけました、すべてが初歩的で、すべてが素晴らしいです。誰かがノーベル賞を受賞しました。しかし、詳細を読むと、それ以前に畜産で発見され、60年前にそれを治療する方法を学んだことがわかります。 60年前から人々は死にかけています。

ある科学から別の科学にデータを転送するための意思決定サイクルは10年に短縮されました。今では、ノボシビルスクとハバロフスクの間に人々が科学を行う場所がありますが、コンピューターさえ持たない場合、10年後にすべてが変化します。私の言葉をマークしてください。 10年以上は経過しません。

同時に、科学の応用がまったくない分野もあります。私が現在一緒に働いていて、科学に積極的に参加して実験に参加したいが、中心都市に住んでいないほとんどの医師は、自分の携帯電話をコンピューターとして使用しています。十分すぎるほど。電話でプログラムすることさえできます。

「医学は科学ではない」といい。他のスピーチでは、約1年前に、診断の24％だけが確実に配置されているというフレーズを聞くことができました。そして、これをどうするか？可能な解決策は何ですか？

この話を聞いたことがない人のための短い発表。 WHO-世界保健機関-の公式図があります。世界で平均して、あなたが医者に行き、医者があなたに診断の仮説を立てた場合、それが正しい確率は24％です。つまり、50でも、コイントスでもありません。 24％

それをどうしますか？ここでそれをどうするかです。できるだけ多くのデータを保存します。実際、問題は医者にありません。そして、ロシアの基準によれば、医師があなたと通信する6分または9分、カードへの記入とともに、医師があなたについて分析するためにあなたが知ることができるデータセットは無視できるという事実です。しかし、これを自動的に行うことを学ぶと、データの量は非常に多くなります。

私はこの信じられないほどの話をするのが大好きです、それは去年一年で私に起こりました。私は映画館に座って、Apple Watchを持っています。私の心臓病専門医は、Apple Watchからデータを受け取ります。ある時点で彼は私に電話します。私は慎重に尋ねます：「はい、それは何ですか？」彼は言います：「聞いて、大丈夫ですか？」私はちょうどあなたが160の脈拍を持っているのを見ます、そして、あなたはジムにいません。」

必要です。これは未来の薬がどのように見えるかです。そして、このアプローチは「私が医者に来て、不平を言い、彼が私を診断し始めた」ようなものではありませんが、「医者は私の有機的な指標を見て、何かが間違っていると言ったので、おそらく何らかの行動を取るべきです」 、この数字を根本的に変更することができます。 20〜30年以内に、大まかに言って、診断係数を最大50％上げると思います。私は生き残れないかもしれないが、あなたは生き残るだろう。

最初の質問。 分散コラボレーションの本当の必要性があるITに関連しない分野の例は何ですか？そして2番目の質問。あなたが描く美しい未来のロシアの絵はロシアではないという考えをどのように取り除くのですか？

私が話した例の半分はロシアのものです。最近、科学分野を含む多くの技術分野で進歩を遂げました。このため、変更を少なくする必要があります。 50年前に確立された注文を修正する必要がない多くの場所があり、少なくともいくつかの注文を単に提供します。

集合作業が必要な場所について。 20世紀初頭にキャブマンに車のイメージとそのイメージを尋ねられた場合、馬の後ろに大きなカートが糞を運んでくれると言われることを忘れないでください。これは大きな革新となるでしょう。

科学者があなたの提案に熱心に応答することを期待しないという意味で。最初に何らかの圧力がかかります。あなたが来て言う：あなたの特定の方法で、この特定の場所で、これを行うのは良いように思えます。 「これ」は、たとえば、1つの記事または1つのテストに対するチームワークです。喜びを期待しないでください。幸いなことに、相互作用を2〜3回繰り返した後、彼らは幸福とは何かを認識し、その前に拒絶があります。

どのテストが実施されているかは非常に興味深いです。会社が特定の製品に対して特定の医薬品テストのセットを持っていることを正しく理解していますか？そこで新しいテストを導入する方法は？

方法は今のところありません。

たとえば、アレルギー、この性質のテストをテストしますか？

アフィリエイトテストがあります。簡単にするために、たとえば、そのようなアレルゲンの影響を受けることが知られている生物学的材料のセットがあり、薬物のセットを導入し、別の薬物の投与後のこれらの薬物に対する反応がそうでないことを確認する自動農場があるとします変更されました。またはより良いために変更されました。または悪いことに。つまり、定期的に測定が行われます。

基本制御のシステム全体で、データを自動化して収集するのですか？

データ収集とプロセス継続性を自動化します。

つまり、それは生物学そのものとは関係ないのですか？

それは科学そのものの変化とは関係ありませんが、あなたが見るように、書くこと、手紙を書くことなどの非自明な技術の出現は、将来的に科学を根本的に変えました。ここでも同じことが起こります。新しいツールの出現は、科学そのものを大きく変えます。それは一歩だけで起こります。

それは民間の製薬会社ですか、それとも何らかの形で州によって支援されていますか？

世界の私たちには、国営の製薬会社はないようです。私の経験は、2つの大手製薬会社との交流に基づいています。それらの1つはドイツ語のルーツを持つ世界クラスです。

簡単な質問があります。 Yandexでない場合、どこでデータを入手できますか？

Yandexと同じように、パートナー企業からデータを取得する必要があるように思えます。実際には、科学を動かすのに十分なデータを1つのソースに持っている人は世界中にいないからです。

科学は常に、さまざまな所有者と大量のデータの交差点で形成されるものです。

私が理解しているように、医療データでは、すべてがはるかに複雑です...

それは逆です。近年の医療データでは、このデータは大量に匿名化されていますが、残念ながらロシア語ではないため、すべてがはるかに単純です。さて、ここであなたは彼らと一緒に何かをする必要があります：翻訳、どういうわけか相互作用。または、これらのデータは患者から直接取得されます。それぞれについて、データの転送に同意する紙に署名する必要があります。そしてそれだけです。

現代科学は多くの金持ちです。オープンソースに関する私の全体の話は、おそらく、これにより、大きな宗派に属しておらず、大手製薬会社と協力していない多くの若くてお金のない科学者が集合的に新しいものを作成できるようになるという事実に関するものです。

しかし、一見あまりつながりのない2つのもの、ITと医療の組み合わせをどのように考えましたか？これらは、ほとんどの人の心に交差しない技術です。選択した道をたどる最初のステップは何でしたか？

おそらくあなたが私の外観で見ているように、私は少し眠るだけでなく、あまり健康な人でもありません。そして、医学、薬局、その他すべてのトピックに取り組み始めたとき、特定の研究に携わっている人たちが抱えている問題を解決しようとしていました。そして、私が手にしている解決策の唯一の方法はこれでした。

ご存知のように、マスロウという名の偉大な哲学者と心理学者がいたのです。彼はきちんとロシア語に翻訳され、次のように語っています。「ハンマーを手に持っているとき、周りのすべてを釘と見なす誘惑に抵抗するのは難しいです。」私は手にgithubを持っていましたが、周りのすべてをコードと見なさないことは困難でした。そしてそれが起こった。

以前、さまざまな活動領域をITと横断することを考えなかったのはなぜですか？そして、知性の少しのデマゴジー。さまざまな分野の活動とITの鋭い交配があり、弁護士などを交配すると、実際に現在仕事をしている多くの人々が去ります。

すごい。

質問は異なります：それらをどうするか？

多くの異なる仮説があります。あなたが覚えているように、私は人々から作られた穏やかなところはどこでも素晴らしい本を読みました。 90年代には、バイオリアクターがわが国で多く議論されました。真剣に、私はこの質問に対する答えがありません。最も興味深いのは、IT担当者がこれらの担当者をどうするかを決定すべきだとは思わないことです。

私には偶然偶像の男がいますが、残念なことに彼は亡くなりましたが、彼には素晴らしいフレーズがありました。彼は一度、私がいた場所で、プログラマーが大いに誓い、外出して、2つの行を書きました。 1行目：何も機能しません。ポイント2：進行を止めることはできません。そして、すべてが必然的に悪いだろうと思ったが、進歩を止めることはできない、と私は生きています。

はい、技術の進歩の結果として多くの人々が仕事を失います。しかし、このために進行を停止する必要はありません。人類は何らかの方法を見つけるでしょう。無条件の収入、仕事を失った人々をプログラミングすることによる強制治療。

よくわかりません。 Pythonでのテストによる医学の正確な記述は何ですか？

たとえば、この特定のケースでは、テストを使用して、アレルゲンテストの入力データと結果データを記述しました。つまり、薬物のどの投与量が細胞に導入され、その結果として内腔にどのような結果がもたらされるかです。

つまり、継続的インテグレーションを通じて、何らかの物理マシンが実行されていますか？

物理実験室、はい。ここでは、彼らが平均してすでに物理的な実験室を持っていることを理解する必要があります。それらのテストはこの形式ではなく、それが書かれた大きなプログラムの形式で記述されているだけです。そのような特性のセットを手で立てて、結果がそのようなものであることを出力で確認しましょう。

今年、DUMPカンファレンスは4月19日にエカテリンブルクで開催されます。従来は、サイエンスセクションがあります。今年のプログラム：Oleg Bartunov（モスクワ州立大学、Postgres Professional）、Peter Fedichev（モスクワ物理技術研究所、Gero）、Pavel Skripnichenko（UrFU、KantrSkrip）、Gennady Shteh（Naumen）、Igor Mamay（Kontur）、Vladislav Blinov。 ru）、Tatyana Zobnina（ナウメン）。完全なプログラムは会議ウェブサイトにあります。