Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине.
Яндекс Образование
Однако, изначальные данные могут быть неполными или тоже содержать ошибки. Это также сказывается на результатах, которые выдает ИИ. ChatGPT оказался особенно хорош в общей медицине, но не так силен в специализированных областях, например, в офтальмологии. Области применения ИИ в медицине: диагностика заболеваний , микрохирургия и даже распознавание рака кожи по фото. Области применения ИИ в медицине Разработки в разных медицинских областях ведутся по всему миру. Американский суперкомпьютер Watson помогает в анализе сердечных заболеваний и онкологии. Google разрабатывает ИИ DM Health для помощи офтальмологам, а израильская компания MedyMatch Technology создаёт систему для диагностики инсульта, сравнивая снимки мозга пациента с миллионами других снимков.
Диагностика заболеваний Особенно искусственный интеллект преуспел в точности диагностики болезней. ИИ имеет доступ к большому количеству медицинских данных, поэтому может быстро анализировать и предлагать решения. Как это работает? Например, пациент сообщает чату симптомы: «головная боль» или «лихорадка». Нейронная сеть анализирует данные других пациентов со схожими медицинскими состояниями и предлагает возможный диагноз. Первоначально ей диагностировали клещевую инфекцию, но анализы по всем связанным с клещами инфекциям пришли отрицательные.
Состояние Сасси ухудшалось. Владелец собаки использовал ChatGPT, чтобы узнать, что может быть с его собакой. Он ввел данные анализа крови Сасси в чат-бот, и искусственный интеллект предположил, что у собаки аутоиммунная гемолитическая анемия. А вот GPT-4 оказался достаточно умен» — говорит хозяин. Хозяин болеющей собаки вбил результаты ее анализов в ChatGPT в надежде получить верный диагноз питомца. Что из этого вышло?
Читайте здесь. Аутоиммунная гемолитическая анемия — это состояние, при котором иммунная система организма ошибочно атакует и разрушает собственные эритроциты — красные кровяные клетки, что приводит к их недостаточности. Это разрушение происходит быстрее, чем костный мозг может производить новые эритроциты, в результате чего развивается анемия.
Тотальный перевод всей мед. Вообще-то куда больше похоже на контроль над нашими телами, а не на защиту здоровья. И все застрахованные — в единой базе. А далее честно приводится одна из причин, почему граждане не спешат пользоваться «цифровой медициной»: «Рост киберпреступности, участившиеся случаи атак, связанные с хищением и уничтожением конфиденциальных данных, нарушением функционирования информационных систем, в том числе на значимых объектах критической информационной инфраструктуры, не только угрожают безопасности жизнедеятельности граждан, но и вызывают у них нежелание использовать государственные информационные системы, обеспечивающие предоставление государственных и муниципальных услуг, в связи с отсутствием доверия у граждан и недостаточной информационной безопасностью». Все сказано предельно точно, все риски причем — неустранимые риски! Удивительное двоемыслие Мишустина и Ко.
Внедряемые технологии: В ходе реализации проектов стратегического направления будут внедрены: нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта; технологии работы с большими данными; технологии беспроводной связи. Искусственный интеллект будет применен для автоматизации процессов, оптимизации ресурсов, обнаружения аномалий и предоставления аналитической информации для поддержки принятия управленческих и иных решений в сфере здравоохранения. Технологии работы с большими данными обеспечат возможность использования предиктивного моделирования при разработке лекарственных препаратов и совершенствовании методов лечения пациентов. Анализ больших данных также позволит повысить точность планирования клинических исследований». Сразу вопрос — а можно ли слепо доверять «предиктивному моделированию» при назначении лекарства или того или иного метода лечения с «помощью» нейросети? Нужна ли нам такая помощь? Как можно принимать управленческие решения в здравоохранении, базируясь на ИИ. Ведь в медицине на первом месте должен быть человеческий фактор. И почему такой упор именно на беспроводную связь?
Технологии ИИ находят все большее применение в биологических науках, медицине и национальных системах здравоохранения. Авторы выделили пять основных уровней, где внедрение ИИ за последние годы дало наибольшие результаты: на уровне живой клетки — ИИ применяется в биоинформатике, биотехнологических и медицинских исследованиях, дизайне лекарственных препаратов; на уровне тканей и органов — активно используются технологии компьютерного зрения; на уровне целого организма — интенсивно развивается разработка носимых устройств медицинский интернет вещей , мобильные приложения, цифровые медицинские консьержи, платформы агрегации медицинских данных и др.
Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны — возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. Например, в 2019 г. В компьютер было загружено 2260 изображений мазков, сделанных в период с 2006 по 2019 г. Самым известным примером по внедрению ИИ в медицину остается суперкомпьютер Watson. На сегодняшний день он может обрабатывать 200 млн цифровых документов за три секунды. Watson в первую очередь призван помочь врачам в работе с электронными медицинскими картами. Он способен составить историю болезни пациента, членов его семьи, структурировать генетическую предрасположенность к тем или иным патологиям и выдать моментально всю эту информацию лечащему доктору.
Система предлагает свои рекомендации по лечению заболеваний, в том числе онкологических. А возможность через приложение связать Watson и фитнес-трекер позволяет отслеживать даже самые незначительные изменения состояния здоровья пациента. Freepik Но диагностика не единственная сфера медицины, куда сегодня проник ИИ. Это, например, поиск перспективных молекул для определенных рецепторов, что может предварять открытие новых препаратов», — рассказал «Ведомости. Городу» врач-эксперт Тимур Пестерев. Один из последних примеров — китайская биотехнологическая компания в начале этого года с помощью ИИ придумала лекарство для лечения идиопатического легочного фиброза ИЛФ. Это тяжелое заболевание, сопровождающееся рубцеванием легких, от которого страдают в основном пожилые люди. ИИ исследовал массив данных о фиброзе дыхательных путей с целью найти белок, отвечающий за заболевание. Когда белок был найден, нейросеть приступила к синтезированию молекулы, которая бы эффективно боролась с недугом.
Препарат от ИЛФ прошел первую стадию клинических исследований, и его уже испытали на добровольцах.
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
| «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине | Как в здравоохранении помогает искусственный интеллект. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно. |
| Искусственный интеллект в медицине | рассказал он РИА Новости. |
| Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы | Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. |
Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме
| Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине | Роль искусственного интеллекта в генетической диагностике Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой компьютерных систем, способных самостоятельно обучаться и принимать решения на основе полученных данных, что. |
| Цифровой ассистент: как искусственный интеллект помогает московским врачам | Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов. |
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
В результате консилиум срочно скорректировал программу лечения. Благодаря этому состояние пациента нормализовалось. Сейчас он уже ходит в третий класс. Что такое «персонализированная медицина» — Откуда система брала информацию о пациенте? Из электронной истории болезни? Сама суть «Джейн» состоит в том, что она должна собирать полную и актуальную историю болезни пациента. Буквально всю информацию, до мельчайших подробностей.
Чем больше система будет знать обо всех обстоятельствах происходящих с пациентом процессов, тем более качественные рекомендации она будет выдавать. Врач или пациент? Для быстрого добавления новых записей в «Джейн» был создан чат-бот, доступный со смартфона. Можно, конечно, воспользоваться обычной веб-версией, но с чат-ботом процесс сильно ускоряется. Чат-бот — очень оперативный интерфейс: запустил, быстро ввёл туда всё, что нужно. А веб-приложение — уже более мощный инструмент.
Он может использоваться на стационарной основе и предоставлять больше функций. Это трудоёмкий процесс? Но от него зависят жизнь и здоровье человека, ребёнка. Если родители хотят ребёнку добра, то им придётся этим заниматься. Всё зависит от мотивации. Именно для облегчения этого процесса мы создали чат-бота.
Работать с ним было проще, чем пользоваться обычным мессенджером. Во многих случаях даже писать ничего было не нужно — только нажимать кнопки на экране. Туда же можно было отправить и результаты анализов например, общего анализа крови , полученные из лаборатории в виде стандартных PDF-файлов. Прикрепляете файл, система его парсит, извлекает текст и вносит в базу. Очень удобно! В этом как раз и состояла одна из фишек системы.
Есть мощный тренд: мы от статистической доказательной медицины переходим к персональной медицине , но тоже доказательной. Однако пока ни в одной стране полного перехода к ней так и не произошло. И вот «Джейн» попыталась сделать шаг к светлому будущему, когда мы сможем собирать все показатели здоровья человека, а компьютерная система будет находить в них закономерности, которые важны для успешного лечения. Вы ему что-то отвечаете. Хотя откуда вы можете достоверно знать о противопоказаниях? Но если у нас будет возможность пользоваться «Джейн» или подобной программой, то все данные о пациенте рано или поздно станут известны системе и она сможет указать врачу на эти аспекты, индивидуальные особенности.
Причём, в отличие от доктора-человека, компьютерная система не может что-то забыть или потерять, она способна запомнить информацию о тысячах пациентов с абсолютной точностью. Персонализация является одной из частей современного подхода к здравоохранению, известного как концепция 4П-медицины. Название происходит от четырёх английских слов, начинающихся с буквы П: персонализация, прогнозирование, профилактика и преемственность Инфографика: Skillbox Media — Что из этого было реализовано в «Джейн»? Мы взяли базу РЛС, распарсили и ввели в систему. Так у «Джейн» появились знания о показаниях, противопоказаниях и побочных явлениях приёма лекарственных средств. Далее врач, когда решал, какой препарат назначить, давал алгоритму задание: «Подбери лекарство для этого ребёнка».
И система рассчитывала интегральный показатель для каждого вещества, который показывал степень риска приёма средства для конкретного пациента. Вещества, которые могут ухудшить состояние больного, компьютер подсветит красным. Более того, лекарственные средства взаимодействуют друг с другом. Если врач попытается назначить несовместимые препараты, то «Джейн» и об этом просигнализирует.
В этот день ребёнок должен быть дома и избегать активностей, которые могут быть опасны в случае потери сознания. То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее. Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии. Врачи ей пользовались под моим контролем.
Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов. Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил. Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят. А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было. Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов. У нас был чат-бот, у нас была веб-версия, система «крутилась» на сервере. Если бы я не остановил разработку, то следующий модуль, который мы делали, обеспечивал бы вывод по аналогии. Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни.
И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник. Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов. Таких крутых фишек, интеллектуальных функций, настроенных именно на проблему эпилепсии, как в «Джейн», больше ни у кого в мире не было. Встречались с представителями популярных компаний, предоставляющих услуги по лабораторной диагностике. Мы предлагали им войти в проект и развивать его под своим брендом. Мы могли бы сделать полную интеграцию.
Но этого не случилось, никто из потенциальных инвесторов так и не решился на сотрудничество. Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы? То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами. Какая должна быть методика? И разработка методики испытаний входит в состав клинических испытаний. То есть мы должны сначала разработать методику, представить её комиссии, которая подтвердит, что методика соответствует стандартам качества проведения клинических испытаний. Затем в ходе испытаний мы проходим по всем пунктам этой методики.
Пишем научно-технические отчёты. Консилиумы их проверяют, подтверждают, что отчёты соответствуют критериям, описанным в документах. В России IT-продукт с искусственным интеллектом впервые сумел успешно пройти технические и клинические испытания, получить статус медизделия и одобрение Росздравнадзора только в апреле 2020 года. Почему же в больницах до сих пор очень мало таких программ? MYCIN считается первой интеллектуальной компьютерной системой, разработанной специально для медиков. Её создали в 1970-х годах учёные Стэнфордского университета США. MYCIN предназначалась для подбора антибактериальной терапии. Название было образовано от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Всё дело в доверии.
В этих целях всем медицинским организациям в субъектах РФ в 2024 году предписано внедрить не менее трех решений с ИИ , об этом сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев. Cтратегия также опубликована на сайте Правительства — Искусственный интеллект РФ , а также на ai.
Прорывом в области диагностики можно считать и один из первых в мире видеокапилляроскопов для обнаружения самых ранних стадий всех видов карцином, который был представлен сотрудниками МГМУ им. Также российскими разработчиками были анонсированы появления уникального прибора идиокапилляроскопа, офтальмологического анализатора, сфокусированного ультразвука и т. Почти полувековой опыт применения роботизированных систем в сегменте лабораторной диагностики подтверждает слова эксперта.
С помощью лабораторных анализов, сделанных посредством искусственного интеллекта, можно выявить широкий спектр заболеваний, включая инфекционные, воспалительные, онкологические и наследственные. Первые автоматические анализаторы, которые могли проводить измерения одновременно нескольких биохимических параметров и оперативно выполнять комплекс исследований в одном образце биоматериала, появились ещё в 70—х годах прошлого века. При этом необходимо нивелировать риск ошибок по причине человеческого фактора, а также защитить сотрудников от контакта с потенциально опасным биологическим материалом. Современное оборудование может также исключить из исследования некачественный биоматериал на основе тестирования пробы в процессе постановки, а также выполнять дополнительные исследования по предустановленным правилам и назначениям", — поясняет Ирина Скибо. В соответствии с идентификатором он получает из лабораторной информационной системы ЛИС задание, включающее перечень аналитов, которые нужно в этой пробе определить. Далее анализатор берёт нужный объём крови на исследование, помещает в реакционную ячейку внутри прибора, добавляет необходимые реагенты, проводит реакцию, одновременно записывая в память её протокол, считывает результат исследования и передаёт его в ЛИС.
Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Личный блог" Перед столичными властями стоит задача превратить искусственный интеллект в базовую медицинскую технологию, сообщил Сергей Собянин на своем личном сайте. По его словам, в результате этого все московские врачи получат надежных цифровых помощников, которые подскажут оптимальную тактику лечения пациентов. Кроме того, исчезнет рутинная бумажная работа — медицинская информация будет регистрироваться и обрабатываться исключительно в цифровой среде, а врачи смогут больше времени уделять задачам, где действительно нужны их компетенции. Также будет внедрен "умный" проактивный подход, в рамках которого ИИ будет анализировать медкарты пациентов и выявлять риски возникновения заболеваний, "подсвечивая" их медикам. Мэр отметил, что телемедицина станет обычной практикой, когда значительную часть рутинных проблем со здоровьем можно будет решить онлайн, без личного визита к врачу.
По данным mos.
Все они одобрены Росздравнадзором, причем 11 — это нейросети, которые помогают врачам-рентгенологам искать признаки заболеваний на компьютерных снимках рентгенограмме, томограмме, маммограмме и флюорограмме. Кроме того ИИ помогает в анализе генетической информации, что способствует разработке персонализированных методов лечения. В поликлиниках Москвы используют программы на базе ИИ, которые помогают терапевтам поставить пациенту диагноз. Нейросеть анализирует жалобу пациента, и сравнивает ее с несколькими миллионами записей других пациентов из базы ЕМИАС Единой медицинской информационно-аналитической системе. Сфера прогнозирования заболеваний также претерпела существенные изменения, с появлением алгоритмов, способных предсказывать возникновение заболеваний на основе анализа большого объема данных.
Например, исследования, основанные на данных электронных медицинских карт, могут предсказать риск развития диабета, сердечных заболеваний или депрессии у конкретного пациента. К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков, и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных. Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить. Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении. Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья.
Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных о здоровье населения, включая информацию из социальных сетей, новостных порталов и официальных статистических данных, для прогнозирования возможных вспышек болезней и эпидемий. Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям. В России работает цифровой сервис диагностики MDDC, основанный на алгоритмах нейросети: он помогает выявлять минимальные новообразования в легких менее 4 мм , а также диагностировать рак на ранней стадии.
ИИ обучаем. Пример: обычная программа не «видит» болезнь на рентгеновском снимке. ИИ может научиться это делать.
Искусственный интеллект — это система, построенная из слоев нейронов, которые анализируют и обрабатывают информацию. Если ИИ дает неправильные результаты, его переобучают, чтобы исправить ошибки и улучшить качество работы. Чем больше данных у ИИ, тем точнее он работает. Это происходит потому, что так ИИ лучше понимает контекст и предоставляет более обоснованные сведения. Однако, изначальные данные могут быть неполными или тоже содержать ошибки. Это также сказывается на результатах, которые выдает ИИ.
ChatGPT оказался особенно хорош в общей медицине, но не так силен в специализированных областях, например, в офтальмологии. Области применения ИИ в медицине: диагностика заболеваний , микрохирургия и даже распознавание рака кожи по фото. Области применения ИИ в медицине Разработки в разных медицинских областях ведутся по всему миру. Американский суперкомпьютер Watson помогает в анализе сердечных заболеваний и онкологии. Google разрабатывает ИИ DM Health для помощи офтальмологам, а израильская компания MedyMatch Technology создаёт систему для диагностики инсульта, сравнивая снимки мозга пациента с миллионами других снимков. Диагностика заболеваний Особенно искусственный интеллект преуспел в точности диагностики болезней.
ИИ имеет доступ к большому количеству медицинских данных, поэтому может быстро анализировать и предлагать решения. Как это работает? Например, пациент сообщает чату симптомы: «головная боль» или «лихорадка». Нейронная сеть анализирует данные других пациентов со схожими медицинскими состояниями и предлагает возможный диагноз. Первоначально ей диагностировали клещевую инфекцию, но анализы по всем связанным с клещами инфекциям пришли отрицательные. Состояние Сасси ухудшалось.
Владелец собаки использовал ChatGPT, чтобы узнать, что может быть с его собакой.
Искусственный интеллект не менее полезен для Министерства здравоохранения, например, при массовом медицинском осмотре — скрининге. Для примера возьмем норматив — двойной повторный пересмотр маммографических исследований на рак молочной железы. В этом случае мы снимаем с врачей обязанность проводить первичный или второй просмотр карты пациента и поручаем это искусственному интеллекту. Благодаря алгоритму, большой системный процесс автоматизируется, у врачей появляется свободное время — его можно уделить более тщательной диагностике, которую пока нельзя доверить технике. Этика применения ИИ Расширение участия ИИ в медицине поставило перед специалистами ряд этических вопросов, связанных, в том числе, с его использованием без контроля врача. Речь идет о вероятности самостоятельного применения инструментов пациентом. Между человеком и машиной всегда должно быть промежуточное звено — медицинский специалист.
Чтобы пациенты не использовали технологии себе во вред и не занимались самолечением, существует Всероссийский свод этических правил применения искусственного интеллекта в медицине. Что касается повсеместного использования «умных» устройств, которыми пользуется каждый второй, то отнести их к технологиям ИИ нельзя. Гаджеты не анализируют информацию и не могут поставить предположительный диагноз. Устройства могут считывать пульс, сердцебиение, уровень кислорода, то есть предоставлять данные об одном или нескольких параметрах, но не могут конкретно указать, в чем проблема. Крупные бренды, выпускающие «умные» устройства, всегда советуют обращаться к врачу, если показатели изменились в худшую сторону. Понятно, что нельзя просто прийти к врачу и показать часы, которые, например, сообщили о плохой динамике сердцебиения. Пациенту в любом случае назначат комплексное обследование, прежде чем делать выводы о возможной патологии. Контроль на законодательном уровне Фонд «Сколково» принял участие в разработке норм регулирования применения ИИ в медицине и оказал экспертную поддержку — софт, необходимый для врачебной практики, может попасть в систему здравоохранения только после обязательной регистрации.
Это означает, что перед этим он пройдет ряд проверок и испытаний. В рамках системы контроля также установлены определенные классы риска ПО, присвоение которых зависит от данных и решений, принимающихся ИИ. Самый низкий класс — это учетные медицинские системы, которые никак не влияют на пациента.
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине. Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям. Технологии на базе искусственного интеллекта становятся все более востребованными в медицине и здравоохранении. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины.
«Россия 1» 27.11.2023 «Утро России». «Искусственный интеллект в медицине: достижения и перспективы»
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) призывает в вопросах медицины относиться к «познаниям» созданных искусственным интеллектом больших языковых моделей «с осторожностью». нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта. Искусственный интеллект все активнее применяется в здравоохранении — он помогает в диагностике, принятии клинических решений и управлении данными. Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования.
«Россия 1» 27.11.2023 «Утро России». «Искусственный интеллект в медицине: достижения и перспективы»
Диагнозы уже ставит искусственный интеллект, мгновенно анализируя все обследования пациента. Визуальная диагностика Искусственный интеллект. Исследователи из Огайо создадут «виртуальное» контрастное вещество на основе ИИ. В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта. Искусственный интеллект оцифровывает данные. Влияние Искусственного интеллекта в области медицины увеличивается с каждым годом. Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики. Впрочем, без человека пока еще не обойтись. После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики. За восемь лет сотрудники компании зарегистрировали 65 патентов в медицинской отрасли, сейчас компания активно разрабатывает препараты для восстановления мышц, нормализации метаболизма глюкозы и замедления клеточного старения. Это лишь один из нескольких десятков проектов, которые изучают химические соединения для разработки диетических и биологических пищевых добавок, а также лекарственных препаратов. А развитие искусственного интеллекта в перспективе еще больше ускорит исследования и улучшит их результативность. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, редкими считаются болезни с распространенностью от 1 случая на 1 000 человек до 1 случая на 200 000 человек. Концерны не слишком часто инвестируют средства в поиски лекарств от таких болезней. Время окупаемости таких исследований составит десятки лет, если они вообще когда-нибудь окупятся. Основная сложность лечения редких болезней не в синтезе лекарств и лабораторных тестированиях, а в недостатке клинических данных.
Поэтому компания Healx с помощью нейросетей создает полную информационную базу 7 000 редких болезней, в которой собирает все ведомости из научных материалов, баз данных пациентов и исследований лекарств. Созданная база помогла при разработке лекарства от синдрома Мартина-Белл. За 18 месяцев команда смогла создать препарат, который уже успешно прошел две фазы клинических исследований. Для сравнения, в обычных условиях разработка и тестирование лекарственного препарата занимает от пяти до десяти лет. При этом затраты на его создание просто на порядки меньше классических. В части поиска информации и ее классификации нейросети показывают отличные результаты. Они способны относительно быстро сканировать интернет на всех существующих языках, собирая данные, которые касаются конкретной темы. Добиться такой эффективности при работе вручную не получится.
Важной темой дискуссий стали расхождения в результатах работы над аналогичными задачами врачей и ИИ, их выявление и корректировка, а также недостаток в публичном поле исследований эффективности тех или иных ИИ-решений. Решения на базе ИИ регионы сегодня рассматривают уже не в качестве любопытной новинки, а как еще один компонент системы здравоохранения, который должен решать конкретные задачи и обладать доказанной эффективностью. Исходя из региональных показателей, в текущем году таких кейсов станет примерно в 3 раза больше, в том числе ИИ-решений, работающих со структурированными электронными медицинскими документами СЭМД и медицинскими записями. Наша компания располагает опытом работы с большими массивами медицинских записей и документов, которые необходимы для обучения и работы моделей ИИ. Совместные интеграционные проекты с разработчиками систем ИИ для здравоохранения и систем поддержки принятия врачебных решений уже стали важным направлением нашей работы. Наша общая задача, чтобы врач непосредственно на рабочем месте в своей медицинской информационной системе получал лучшие и самые эффективные решения.
Потребность в повышенной защите данных. При внедрении ИИ в медицине возникают риски безопасности, связанные с возможными хакерскими атаками, компрометацией данных и нарушением врачебной тайны. Поэтому сегодняшние технологические решения должны отвечать самым строгим требованиям конфиденциальности и обеспечивать полную безопасность подобных данных. Так, ИИ в медицине не может считаться самостоятельной диагностической системой. Технология призвана помочь специалисту поставить более точный диагноз, сформировать индивидуальный план лечения, подобрать наиболее эффективные и безопасные препараты и т. При этом надо помнить, что это право неразрывно связано с ответственностью — врачи, начиная трудовую деятельность, приносят клятву Гиппократа, обязуясь руководствоваться определенными моральными и этическими принципами в своей деятельности. Сегодня на разработчиков ИИ возлагается не меньшая ответственность. При всех достоинствах и достижениях ИИ в медицине, транспорте, производстве и других сферах мы не можем игнорировать потенциальные риски, связанные с его использованием. Поэтому, чтобы достичь лучшего результата завтра, мы должны уже сегодня создать аналог "клятвы Гиппократа" в сфере ИИ, договорившись о базовых этических принципах развития и использования этой технологии. Государственным комитетом Российской Федерации по печати. Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. На информационном ресурсе применяются.
То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее. Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии. Врачи ей пользовались под моим контролем. Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов. Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил. Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят. А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было. Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов. У нас был чат-бот, у нас была веб-версия, система «крутилась» на сервере. Если бы я не остановил разработку, то следующий модуль, который мы делали, обеспечивал бы вывод по аналогии. Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни. И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник. Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов. Таких крутых фишек, интеллектуальных функций, настроенных именно на проблему эпилепсии, как в «Джейн», больше ни у кого в мире не было. Встречались с представителями популярных компаний, предоставляющих услуги по лабораторной диагностике. Мы предлагали им войти в проект и развивать его под своим брендом. Мы могли бы сделать полную интеграцию. Но этого не случилось, никто из потенциальных инвесторов так и не решился на сотрудничество. Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы? То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами. Какая должна быть методика? И разработка методики испытаний входит в состав клинических испытаний. То есть мы должны сначала разработать методику, представить её комиссии, которая подтвердит, что методика соответствует стандартам качества проведения клинических испытаний. Затем в ходе испытаний мы проходим по всем пунктам этой методики. Пишем научно-технические отчёты. Консилиумы их проверяют, подтверждают, что отчёты соответствуют критериям, описанным в документах. В России IT-продукт с искусственным интеллектом впервые сумел успешно пройти технические и клинические испытания, получить статус медизделия и одобрение Росздравнадзора только в апреле 2020 года. Почему же в больницах до сих пор очень мало таких программ? MYCIN считается первой интеллектуальной компьютерной системой, разработанной специально для медиков. Её создали в 1970-х годах учёные Стэнфордского университета США. MYCIN предназначалась для подбора антибактериальной терапии. Название было образовано от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Всё дело в доверии. Медицина — это область доверия.
«Россия 1» 27.11.2023 «Утро России». «Искусственный интеллект в медицине: достижения и перспективы»
Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Диагнозы уже ставит искусственный интеллект, мгновенно анализируя все обследования пациента. Искусственный интеллект (ИИ) — это чудо современной технологии, которое уже не просто фантастика из фильмов, но и реальность, влияющая на множество сфер нашей жизни от смартфонов и голосовых помощников до систем автоматизации в производстве и медицине. Искусственный интеллект и Big Data (анализ больших данных) трансформировали медицинскую сферу. Искусственный интеллект существенно улучшает точность аппаратной диагностики в медицине благодаря нескольким ключевым аспектам. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения.