ヴィルゴ

急性期医療。集中治療・救命救急・麻酔が専門。

[ヴィルゴ @HYD_H2]

自分のやりたいことはこれじゃない

[ヴィルゴ @HYD_H2]

医者はもういいや。

[ヴィルゴ @HYD_H2]

自分基準でしかモノを言えない奴は組織に要らない。早く去ってください。

[ヴィルゴ @HYD_H2]

学生に極限まで配慮した実習を提供すると、患者を全く診ることができなくなる。
この状況で���研修医や専攻医や特定行為看護師の指導もせよって命令されるんだけど、おかしくないか？

[ヴィルゴ @HYD_H2]

なんで臨床能力のない奴の意見を尊重しなくちゃならんのよ。
だめなものはダメだろうに。

[ヴィルゴ @HYD_H2]

組織に貢献する気は毛頭ないくせに、組織運営には口やかましい奴は早く辞めてください。

[ヴィルゴ @HYD_H2]

いま一番キライなことばは「配慮」

[ヴィルゴ @HYD_H2]

自分より能力の低い人たちに合わせなくてはならいなんて耐えられないよ。

[ヴィルゴ @HYD_H2]

これはだめだな。もう沈んてしまっている。

[ヴィルゴ @HYD_H2]

他科からの出向医に頼らざるを得ない救急集中治療部門は、いずれうまくいかなくなる。早く手を打たないと、内部崩壊する

[ヴィルゴ @HYD_H2]

正しさを比較する、という感覚ではダメなんです。いわゆるエビデンスの比較もダメ。

正しいと確信するに至る構造を意識しないと。

[ICU×ID note｜Motoki Fujii @ICU_IDnote]

集中治療科の魅力の一つは、あらゆる分野の勉強ができ、それを目の前の患者の診療に活かせることと思います（施設によって求められることは違いますが特にclosed ICUでは）。

主科として患者を担当することもあれば、他科の患者の全身管理を任されることも。院内のほぼすべての科（緩和ケア科やチャプレンも含む）と連携して、どうしたらいいか考える（各専門領域の方針は、もちろんその科の意見を軸に判断）。

そのためには他科の専門領域であっても、共通言語で話せるように最低限以上の知識を持つために勉強し、主科に「対症療法屋」以上の価値を提供する必要があると思っています。

全身管理と並行して、いかに早く正確に根本的な原因が何かを特定できるか、目標をどこに持っていくのか。

ベッドサイドに常にいることは一番の強みなので、主科よりも先に「想定している経過と何かが違う」と気付き、言語化して鑑別を考え、他科とのディスカッションに繋げれたらいいねとローテーターと話しています。

例えば、
・外科術後で除水期で引けていたはずなのに再度ノルアドレナリン需要が少量ながら出てきて、（主科は大丈夫なはずというが）膿瘍/縫合不全の検索を交渉する

・造血幹細胞移植後で挿管、ショック離脱後に生着のタイミングで軽度の意識レベル低下とうっ血等が来て、この時点では鎮静薬の残存は考えにくいので、画像/脳波/LPの上で生着症候群等の可能性に関して相談する。

[地方の集中治療医 @panda_intensive]

ICUいくつかの科からローテで来てくれるんですが、ある程度年次上の先生がくると自分流みたいなのあるから全く勉強してくれないし、なんとなく上手く管理できた気になって出ていくからICUできそうオーラだけ纏った医者を輩出してるだけって感じ。こちらサイドは勤務組めるだけありがたやーってところ。

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

在机器学习和信息论中，有一个著名的直觉叫流形假说。

现实世界产生的数据，在名义上往往拥有极高维度：一张高清图片可能对应数百万个像素维度，自然语言、声音、蛋白质序列、行为轨迹也都存在于极其庞大的状态空间中。

但有意义的数据并不会均匀散落在这些空间里，它会被压缩在一个极小、极其特殊的结构区域中。
一张随机生成的百万像素图片几乎不可能恰好构成一张真实人脸，因为自然图像同时受到身份、姿态、光照、透视、物体结构和物理规律等大量约束。
流形，只是这种低复杂度结构的一种几何表达，更一般地说，机器学习真正能够成立，是因为现实世界的数据根本不是随机噪声。

这也是理解智能最重要的起点。
智能存在的第一条件，在于这个世界必须具有可预测结构。
假如一个宇宙中的未来和过去完全独立，那么无论是人脑、Transformer还是无限大的超级计算机，都无法通过观察过去提高对未来的预测，因为这个世界根本没有留下任何可以学习的规律。
白噪声无法被理解，也无法被预测。
因此，智能能够存在，本身就意味着宇宙不是最大随机性的混沌，而包含大量跨尺度稳定的统计依赖、几何约束、组合结构、动力学规律和因果关系。

从这个角度看，机器学习做的事情是在巨量观测中寻找可以压缩的规律。
模型看过十亿张人脸，并不需要在参数里存储十亿份像素副本，它需要形成的是关于身份、轮廓、姿态、光照、空间关系等潜在变量的生成结构，最终用一个远短于全部训练数据本身的模型去近似。
因此，Learning在很深的意义上就是Compression。
如果一个庞大的数据集合能够被一个更短的生成程序描述，那么模型获得的就是规律。这与Kolmogorov Complexity的直觉高度一致。
生成或描述这些数据所需的最短程序究竟有多长，是一个重要的问题。

但是，数据不均匀本身仍然不足以产生智能。一个变量即使99%的概率取0、1%的概率取1，它的分布极度不均匀，却未必具有任何复杂结构。
重要的是变量之间存在可以利用的依赖。知道 (X) 之后，是否能够减少对 (Y) 的不确定性，这才是信息。
Mutual Information (I(X;Y)) 所度量的，本质上正是这种关系。
所以，智能依赖的是世界内部存在稳定的dependency；
统计规律、几何结构、层级结构、因果关系以及时间上的连续性共同构成了学习能够发生的基础。

这也给出了理解大模型的一种更准确方式。
一个随机初始化的神经网络最初只是一个巨大的、没有意义的函数族，而梯度下降不断利用数据排除那些与现实分布不一致的函数。
经过海量训练之后，原本随机的参数逐渐形成高度结构化的内部表征。
语言结构、空间关系、人物与概念关系、程序结构和部分物理规律也进入其中。

这里，我们不能简单说神经网络与现实世界同构。因为同构是一个过于严格的数学概念。
其实，模型是在自己的计算介质中形成了一套能够保存现实世界部分稳定关系的内部表示。
它是世界结构在另一种介质中的压缩投影。

于是，所谓智能涌现也没有那么神秘。
如果模型只能捕捉局部统计相关性时，它表现为模式匹配；
当它能够形成更长程、更抽象、更稳定的表示时，就出现泛化；
当不同领域的内部结构能够被重新组合，就表现为类比和联想；
当模型能够利用已有结构，对训练数据中没有直接���现过的状态进行推断，就表现为推理���

记忆、泛化、类比和推理，只是同一种机制在不同尺度上的表现：利用一个内部世界模型，在未观测区域重建结构。
模型规模之所以重要，是因为复杂世界需要足够大的函数空间才能被表示。
而某些能力的突然涌现，有时只是评价指标造成的阈值效应，有时也可能对应grokking或内部表示重组这样的真实非线性变化。
我想，我们需要更多地去关注参数空间在学习过程中发生了什么结构重组，使新的计算能力成为可能。

如果继续把这个问题推到信息论和统计物理层面，会得到更加统一的图景。
生命，依靠持续消耗自由能维持自身远离热平衡，而大脑和机器同样需要消耗能量进行信息处理。
由于Shannon entropy和热力学熵并不是同一个概念，我们可以更准确地定义，智能系统不断丢弃与任务无关的变化，同时保存对于预测和行动有价值的信息。

这与Information Bottleneck极其接近。
内部表示并不需要保存输入的一切，而只需要保留足够多能够预测未来、指导行为的结构。高级智能的标志，是知道什么必须留下，什么可以被遗忘。

由此，智能可以粗略地被写成Compression、Prediction、Control。
Compression意味着从海量观察中提取规律，Prediction意味着利用这些规律推断尚未看到的世界，Control意味着利用预测去改变未来。
一个有限的系统面对一个远比自身复杂的宇宙，通过观察世界、压缩世界、建立内部模型，再依靠这个模型预测并干预世界，这就是智能最一般的形式。

[林淑朗 Yoshiro Hayashi, MD, PhD @yoshirohayashi]

重症患者はICUに集め、シフト制で働く集中治療医に託し、各担当医（主治医）は定時帰宅するシステムが大病院には必要です。そういうシステム構築は病院の管理職の大事な仕事です。専門でもない重症患者管理を限られた経験で疲労困憊しながらするような時代ではありません。

https://t.co/OySQx2JCeg

[おかめさん＠集中治療医 @okame_icu]

非常勤の集中治療医としての関わり方が難しいと最近感じています。

翌日の勤務帯まで現行治療継続して繋ぐだけなら���でもできます。
しかし、病態の診断や根本治療、主科へのアプローチ、家族対応、入室適応判断、ベッドコントロールなど、マネジメントの要素が結局出てきてしまいます。

バイトと割り切って無難にこなすなら、主科に言われたとおり、院内の規則に従って、数字合わせしておけば誰にも怒られません。
しかし、自分のポリシーに反する→ついしゃしゃり出てしまい後で反省する→でもやはり気になる、というサイクルを繰り返しています。

外来、手術、夜間のコール対応など他の診療科の非常勤とは異なり業務が明確ではないため、手を出そうとすればキリがありません。
そもそも「集中治療医の役割とは？」が疑問であり、非常勤ならなおさらです。

あと少しですが、この生活はそろそろ限界のようです…

[Yuki Ikeno❓大動脈外科医 @IkenoYuki]

昔、とあるゴッドハンドが『俺は教えるのは得意じゃない。俺がやらかして苦しんだり、なんとかリカバリーショットを打てたりするのを自分の責任の外から経験して欲しい。将来君達が同じことで苦しむ時間が1/10になるのなら、それが俺にできる教育だから』と。立派な教育の形だと思う。

[まないた @MedicalManaita]

お互い自分の仕事してるだけなのに一方的に「感謝しろ」「謙虚であれ」みたいなこと言ってるの、ちょっと謎なんですよね
ワークフローが不便なら見直しを上申すればいいし、自分の仕事が気に食わないなら職場を変えればいい

[ヴィルゴ @HYD_H2]

電子カルテ組み込みAIで書いた紹介状、どうせAIで読まれてる。

もう最初からAI同士でやり取りし��ほしい。

[ヴィルゴ @HYD_H2]

拗らせ中堅医の集団ほど扱いづらいものはない。

なぜあんなに偉そうなんだろう。なぜあんなに自信満々なんだろう。なぜあんなに人の言うことを聞かないんだろう。

まあ、だからこそ拗らせなんだけど。