Искусственный интеллект в медицине.

Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. Искусственный интеллект (ИИ) помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении.

Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении

Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. В частности, Всемирная организация здравоохранения указала на негативные последствия применения искусственного интеллекта в медицине, если в основе его разработки и использования не будут заложены этические принципы и защита прав человека. Применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить удовлетворенность пациентов работой медицинского персонала, снизить нагрузку на врачей, уменьшить стоимость услуг и повысить качество медицинской помощи. ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам.

Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам

На сессии «Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении: новые возможности для стартапов и цифрового бизнеса» RIW-2022 эксперты обсудили эффективные практики внедрения искусственного интеллекта и перспективы технологий в России. Применение искусственного интеллекта в медицине. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине в значительной степени уже сейчас заменяет человека в разработке новых лекарств, диагностике болезней, а также улучшает медицинские услуги в целом. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии.

Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении

Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. На сессии «Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении: новые возможности для стартапов и цифрового бизнеса» RIW-2022 эксперты обсудили эффективные практики внедрения искусственного интеллекта и перспективы технологий в России. Сбор данных и искусственный интеллект в медицине.

Искусственный интеллект в клинической медицине

Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Начались клинические испытания первого лекарства, целиком разработанного искусственным интеллектом (ИИ), сообщает CNBC. Какова же ситуация с применением ИИ в медицине по состоянию на июнь 2021 г.? На наш взгляд, такая фиксация времени необходима ввиду бурного развития рассматриваемой области. Как присутствие искусственного интеллекта влияет на современную российскую медицину?

Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей

Редакция не несет ответственности за информацию и мнения, высказанные в комментариях читателей и новостных материалах, составленных на основе сообщений читателей. СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24. Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа».

Современная медицина не обладает такими средствами. Но, как я уже сказал, к приступу можно будет подготовиться, чтобы он нанёс минимальный вред. 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.

Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово. К тому же их нужно проводить несколько раз в день. Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно. AI для комбинационной терапии раковых больных с помощью искусственного интеллекта. Уже во время первого тестирования система показала свою эффективность. Для пациента с прогрессирующим раком простаты система рассчитывала индивидуальную комбинацию препаратов на протяжении всего курса лечения.

Как результат — рост опухоли значительно замедлился, а затем болезнь и вовсе перешла в стадию ремиссии. При этом дозировки препаратов были практически в два раза меньше, чем при стандартной терапии таких случаев. Персонализация терапии открывает невообразимые возможности для медицины. При наличии достаточного количества данных нейросети и другие методы машинного обучения могут помочь не только оперативно решать задачу оптимизации дозы, но и подбирать комбинации препаратов для повышения эффективности лечения, определять наиболее результативную тактику лечения и предотвращать критические состояния пациента уже на самых ранних стадиях. Подобные системы уже используются для контроля состояний пациентов и сбора долговременных медицинских данных, но со временем они будут все сильнее интегрированы в отрасль здравоохранения. Важно отметить, что в последние годы всё больше внимания привлекают именно методы профилактики и ранней диагностики заболеваний. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. Нейросети и другие методы машинного обучения уже сегодня помогают создавать новые лекарства, исследовать болезни, мониторить состояние пациентов. Пока что их внедряют только крупные исследовательские центры и самые передовые клиники, но их влияние на медицину уже огромно. Сейчас идет активное развитие нейросетей в медицине — гораздо быстрее, чем можно представить.

Большинство проектов и исследований не становятся известными широкой публике и появляются только в специализированных журналах. Тем не менее, они постепенно, шаг за шагом превращают медицину сегодняшнего в медицину будущего.

Обучение нейросети. Когда все снимки прошли разметку, этот набор данных попадает к разработчикам, которые на их основе начинают обучать нейронную сеть. Даже если сервис достиг определённого уровня работоспособности, он не может быть сразу использован на практике. Прежде он проходит этап валидации: группе врачей и обученной нейросети выдаются новые данные, которые им предстоит разметить. После этого результаты, полученные врачами и нейросетью, сопоставляются между собой, и модель получает класс точности. Регистрация в Министерстве здравоохранения. По завершении этапа валидации прототип должен пройти регистрацию в Минздраве и получить регистрационное утверждение. На этом этапе экспертная группа — на этот раз со стороны Минздрава — вновь внимательно проверяет работу модели и её алгоритмов.

Интеграция в систему здравоохранения. Только если сервис пройдёт проверку в Минздраве и получит регистрационное утверждение, он может использоваться в медицинских учреждениях. Диагностика заболеваний Чат-боты уже могут с высокой эффективностью помогать пациентам самостоятельно ставить диагноз, а также помогать в постановке диагноза и врачам. Например, ИИ компании Babylon Health предоставляет соответствующую информацию о здоровье на основе симптомов, описанных самим пациентом. Понятно, что симптомы могут быть описаны неверно или пациент может попытаться ввести ИИ в заблуждение умышленно. Поэтому в компании прямо заявляют, что их компьютерный ассистент не ставит диагноз. Это сделано для того, чтобы свести к минимуму юридическую ответственность компании, но в будущем мы наверняка увидим, как чат-боты будут ставить диагнозы по мере повышения точности их работы. А на перспективы ИИ в Babylon Health смотрят оптимистично, заявляя, что они уже доказали эффективность своего ИИ в первичной медико-санитарной помощи, а также смогли создать такую систему искусственного интеллекта для медицины, которая не является «черным ящиком». Это отличает их, например, от Alphabet, материнской компании Google, представители которой еще сравнительно недавно заявляли о том, что до сих пор не знают, что конкретно изучают их модели машинного обучения, о чём мы писали в статье, посвященной LLM. И пока сложно сказать, насколько они продвинулись в понимании алгоритмов работы своих программ глубокого обучения.

А вот исследователи из Babylon Health продвинулись совершенно точно. Также современные ИИ решают проблемы приоритизации и медицинской сортировки. Рекомендации на основе глубокого анализа данных поступающих пациентов для обеспечения точной приоритизации и медицинской сортировки ИИ дает очень быстро в режиме реального времени. Наиболее известные решения для этих целей предлагает Enlitic. ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных в том числе учитываются и старые диагностические карты и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу. Трудно переоценить пользу этих алгоритмов, исключающих из анализа человеческий фактор, ведь после того как они будут усовершенствованы, они помогут спасти тысячи жизней. Стоит рассказать и о новом алгоритме ИИ, который поможет диагностировать рак легких. Много лет человечество проигрывало борьбу с онкологическими заболеваниями, которые ежегодно убивают около 10 миллионов человек по всему миру. Одной из самых страшных форм онкологии является рак легких, распознавание которого на ранних стадиях и до сих пор является для ученых сложнейшей задачей. Но весьма вероятно, что справиться с этим человеку поможет искусственный интеллект.

Исследователи из Бостонского университета разработали ИИ, который долгое время обучался на полноформатных фотографиях легочных тканей пациентов размеры таких изображений составляют обычно более 1 Гб, что делает их анализ человеком крайне сложным. ИИ на примере фото обучали распознавать аденокарциному легкого, плоскоклеточный рак легкого и соседнюю не раковую ткань. Результаты обучения оказались положительными: алгоритм смог продемонстрировать более высокую эффективность, чем другие современные методы распознавания патологий на полноформатных слайдах. На данный момент новый алгоритм планируется внедрить в помощь патологоанатомам, однако при успешном внедрении возможности ИИ могут быть расширены, ведь главное — научиться диагностировать опасные заболевания на самых ранних стадиях, пока сохраняются высокие шансы на полноценное излечение. Существуют и компании, специализирующиеся на разработке ИИ-продуктов для ранней диагностики различных заболеваний. Они позволяют анализировать хронические состояния, используя лабораторные и другие медицинские данные, чтобы выявлять опасные болезни как можно раньше. Так, программное обеспечение от Ezra использует ИИ при анализе МРТ-сканов всего тела, чтобы помочь специалистам в раннем выявлении рака. Их слоган говорит сам за себя: «Мы обнаружили самую большую слабость рака — раннее обнаружение». SkinVision — компания, занимающаяся диагностикой рака кожи на основе медицинской визуализации, то есть диагностикой по фото. ИИ, разработанный командой SkinVision, позволяет обнаруживать рак кожи на ранней стадии по фотографиям, сделанным на телефон.

Умные алгоритмы после исследования очередного фото просигнализируют о том, если с кожей что-то не так. Таким образом, пациент сможет вовремя обратиться в клинику за помощью. Медицинская визуализация на основе ИИ также широко используется для диагностики ОРВИ и выявления пациентов, которым требуется клиническая поддержка. Нейросеть научилась отличать родинки от некоторых видов рака кожи Американские ученые создали систему искусственного интеллекта, которая умеет отличать родинки от некоторых видов рака кожи лучше врачей. Работа исследователей опубликована в журнале Nature. На протяжении последних десятилетий число людей, у которых обнаруживают рак кожи, постоянно увеличивается. По данным Всемирной организации здравоохранения, раком кожи страдает каждый третий онкологический больной, а каждый пятый американец заболеет им в течение жизни. Это заболевание особенно опасно тем, что злокачественное образование легко не заметить и спутать с родинкой. При этом, если вовремя обратить внимание на опухоль, шансы на выздоровление резко увеличиваются. Пациенты, у которых находят меланому самый распространенный и злокачественный вид опухоли на ранней стадии развития, выживают в 97 процентах случаев, в то время как при поздней диагностике заболевания эта доля сокращается до 14 процентов.

Основным способом первичного выявления рака кожи до сих пор остается визуальный осмотр за которым обычно следует дерматоскопия или биопсия. Чтобы помочь пациентам самостоятельно обнаружить злокачественное образование на ранней стадии, ученые из Стэнфордского университета создали систему искусственного интеллекта, которая анализирует фотографии «подозрительных» родинок. Авторы новой работы использовали сверточную нейросеть Inception v3, которая была ранее разработана компанией Google.

Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»

Алексей Владелец семейного медицинского центра iiMed превратила процесс создания контента из утомительного и дорогостоящего в удовольствие и экономическую выгоду. Она позволяет нам создавать уникальные и продающие тексты, которые привлекают новых пациентов. Екатерина Основатель клиники Я долго искал кто будет вести сицсети моей клиники из-за того что просили дорого или плохо работали. Когда я посмотрел этот сервис то понял что админ может сама их вести с этим сервисом. Без проблем моя админша освоила эту нейросеть и научилась сама постить хорошие посты. Рекомендую однозначно! Нарек Владелец клиники Нейросеть iiMed.

При этом год рождения и диагноз, не обезличиваются. Разметка данных. После того, как данные прошли процедуру обезличивания, они передаются врачам на разметку. Прежде чем приступить к разметке данных, врачи определяют методологию, по которой они будут работать с разметкой. Они определяют диагноз, симптоматику, а также зоны и маркеры, с которыми они будут работать. Только после этого врачи вручную размечают снимки. Сегодня разметка данных, как правило, происходит с помощью программ, где врач в специальном интерфейсе очерчивает необходимые зоны. Повторная разметка. После первичной разметки данных те же снимки проходят аналогичную процедуру, которую проводит уже другая группа врачей. На этом этапе отсеиваются сомнительные, спорные или неверные диагнозы, а также снимки, которые не могут быть валидированы в выбранной модели исследования. Обучение нейросети. Когда все снимки прошли разметку, этот набор данных попадает к разработчикам, которые на их основе начинают обучать нейронную сеть. Даже если сервис достиг определённого уровня работоспособности, он не может быть сразу использован на практике. Прежде он проходит этап валидации: группе врачей и обученной нейросети выдаются новые данные, которые им предстоит разметить. После этого результаты, полученные врачами и нейросетью, сопоставляются между собой, и модель получает класс точности. Регистрация в Министерстве здравоохранения. По завершении этапа валидации прототип должен пройти регистрацию в Минздраве и получить регистрационное утверждение. На этом этапе экспертная группа — на этот раз со стороны Минздрава — вновь внимательно проверяет работу модели и её алгоритмов. Интеграция в систему здравоохранения. Только если сервис пройдёт проверку в Минздраве и получит регистрационное утверждение, он может использоваться в медицинских учреждениях. Диагностика заболеваний Чат-боты уже могут с высокой эффективностью помогать пациентам самостоятельно ставить диагноз, а также помогать в постановке диагноза и врачам. Например, ИИ компании Babylon Health предоставляет соответствующую информацию о здоровье на основе симптомов, описанных самим пациентом. Понятно, что симптомы могут быть описаны неверно или пациент может попытаться ввести ИИ в заблуждение умышленно. Поэтому в компании прямо заявляют, что их компьютерный ассистент не ставит диагноз. Это сделано для того, чтобы свести к минимуму юридическую ответственность компании, но в будущем мы наверняка увидим, как чат-боты будут ставить диагнозы по мере повышения точности их работы. А на перспективы ИИ в Babylon Health смотрят оптимистично, заявляя, что они уже доказали эффективность своего ИИ в первичной медико-санитарной помощи, а также смогли создать такую систему искусственного интеллекта для медицины, которая не является «черным ящиком». Это отличает их, например, от Alphabet, материнской компании Google, представители которой еще сравнительно недавно заявляли о том, что до сих пор не знают, что конкретно изучают их модели машинного обучения, о чём мы писали в статье, посвященной LLM. И пока сложно сказать, насколько они продвинулись в понимании алгоритмов работы своих программ глубокого обучения. А вот исследователи из Babylon Health продвинулись совершенно точно. Также современные ИИ решают проблемы приоритизации и медицинской сортировки. Рекомендации на основе глубокого анализа данных поступающих пациентов для обеспечения точной приоритизации и медицинской сортировки ИИ дает очень быстро в режиме реального времени. Наиболее известные решения для этих целей предлагает Enlitic. ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных в том числе учитываются и старые диагностические карты и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу. Трудно переоценить пользу этих алгоритмов, исключающих из анализа человеческий фактор, ведь после того как они будут усовершенствованы, они помогут спасти тысячи жизней. Стоит рассказать и о новом алгоритме ИИ, который поможет диагностировать рак легких. Много лет человечество проигрывало борьбу с онкологическими заболеваниями, которые ежегодно убивают около 10 миллионов человек по всему миру. Одной из самых страшных форм онкологии является рак легких, распознавание которого на ранних стадиях и до сих пор является для ученых сложнейшей задачей. Но весьма вероятно, что справиться с этим человеку поможет искусственный интеллект. Исследователи из Бостонского университета разработали ИИ, который долгое время обучался на полноформатных фотографиях легочных тканей пациентов размеры таких изображений составляют обычно более 1 Гб, что делает их анализ человеком крайне сложным. ИИ на примере фото обучали распознавать аденокарциному легкого, плоскоклеточный рак легкого и соседнюю не раковую ткань. Результаты обучения оказались положительными: алгоритм смог продемонстрировать более высокую эффективность, чем другие современные методы распознавания патологий на полноформатных слайдах. На данный момент новый алгоритм планируется внедрить в помощь патологоанатомам, однако при успешном внедрении возможности ИИ могут быть расширены, ведь главное — научиться диагностировать опасные заболевания на самых ранних стадиях, пока сохраняются высокие шансы на полноценное излечение. Существуют и компании, специализирующиеся на разработке ИИ-продуктов для ранней диагностики различных заболеваний. Они позволяют анализировать хронические состояния, используя лабораторные и другие медицинские данные, чтобы выявлять опасные болезни как можно раньше. Так, программное обеспечение от Ezra использует ИИ при анализе МРТ-сканов всего тела, чтобы помочь специалистам в раннем выявлении рака. Их слоган говорит сам за себя: «Мы обнаружили самую большую слабость рака — раннее обнаружение». SkinVision — компания, занимающаяся диагностикой рака кожи на основе медицинской визуализации, то есть диагностикой по фото. ИИ, разработанный командой SkinVision, позволяет обнаруживать рак кожи на ранней стадии по фотографиям, сделанным на телефон. Умные алгоритмы после исследования очередного фото просигнализируют о том, если с кожей что-то не так. Таким образом, пациент сможет вовремя обратиться в клинику за помощью. Медицинская визуализация на основе ИИ также широко используется для диагностики ОРВИ и выявления пациентов, которым требуется клиническая поддержка.

Третьим важным аспектом является этическое использование ИИ в медицине. Возникают вопросы о прозрачности и объяснимости алгоритмов, использованных ИИ, чтобы врач мог понять и объяснить пациенту, какой именно алгоритм или модель привела к определенному диагнозу или рекомендации. Кроме того, ИИ должен использоваться только в тех случаях, где его применение будет полезным и эффективным для пациента, а не для коммерческих или иных целей. Искусственный интеллект в медицине стал важной и развивающейся областью. Однако, проблемы и вызовы, связанные с этикой и безопасностью данных, должны быть учтены и регулироваться соответствующими нормами и правилами, чтобы обеспечить эффективное и этичное использование ИИ в сфере здравоохранения. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях: ускорение разработки новых лекарств и терапий Искусственный интеллект ИИ играет важную роль в современных медицинских исследованиях, позволяя ускорить разработку новых лекарств и терапий. Благодаря использованию ИИ, процесс разработки новых лекарств и терапий становится более эффективным и быстрым. Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют анализировать огромные объемы данных, включая генетическую информацию, результаты клинических испытаний и данные о воздействии лекарственных препаратов на организм. Использование ИИ позволяет выявить связи и тренды, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах исследования. Таким образом, ученые и фармацевты могут получить новые и глубокие понимания основных механизмов заболеваний и разработать более эффективные методы их лечения. Техники ИИ также позволяют ускорить процесс поиска молекулярных структур, которые могут подавлять определенный вид заболевания. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромное количество химических соединений и предсказывать их эффект на организм. Это позволяет исследователям экономить время и ресурсы, и ускоряет процесс разработки новых лекарственных препаратов и терапий. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях — это мощный инструмент, который позволяет находить новые подходы к лечению заболеваний и способы предупреждения их развития. С помощью ИИ ученые имеют возможность углубиться в сложные механизмы заболеваний и найти инновационные решения для обеспечения лучшей медицинской помощи и улучшения качества жизни пациентов. Перспективы развития искусственного интеллекта в медицине: роль автоматизации и улучшение пациентского ухода. Искусственный интеллект в медицине — это одна из наиболее перспективных областей развития современной медицины. На сегодняшний день автоматизация и использование искусственного интеллекта уже сыграли значительную роль в повышении качества оказания медицинской помощи и улучшении пациентского ухода. Развитие искусственного интеллекта в медицине открывает новые возможности для диагностики различных заболеваний. Автоматизированные системы на основе искусственного интеллекта позволяют проводить точную и быструю диагностику, основанную на анализе большого объема медицинских данных. Это помогает врачам принимать обоснованные решения и назначать эффективное лечение. Еще одной перспективой развития искусственного интеллекта в медицине является его роль в проведении лечения. Системы искусственного интеллекта могут помочь медицинскому персоналу в выборе оптимальных методов лечения, учете индивидуальных особенностей пациента и прогнозировании результатов. Автоматизация и искусственный интеллект также существенно улучшают пациентский уход и коммуникацию между медицинским персоналом и пациентами. Системы умного мониторинга здоровья позволяют в реальном времени следить за состоянием пациента и предупреждать о возможных проблемах.

Как сообщала Ракова, с помощью умного помощника терапевты и врачи общей практики уже поставили более 10 млн предварительных диагнозов, из них с начала этого года — более миллиона. Сегодня умные алгоритмы доступны рентгенологам более чем 150 медицинских организаций, в том числе детских. К концу 2023 г. Недоверие и интерес бизнеса Несмотря на столь массовое внедрение ИИ в столичное здравоохранение, эксперты отмечают несколько принципиальных проблем. Первая, как это ни странно, недоверие не только пациентов, но самих врачей к нейросетям. Об этом, в частности, говорится в докладе АНО «Цифровая экономика» — «Эффективные решения на базе ИИ в здравоохранении», который есть в распоряжении редакции. Специалисты признают и дефицит кадров, способных эффективно работать со сложными нейросетями. В свою очередь, врач-эксперт Тимур Пестерев считает, что большинство нейросетей имеют достаточно простой в использовании интерфейс. Вы вводите определенные показатели — и нейросеть выдает какие-то вероятности относительно того или иного диагноза. Нейросеть может указывать на определенные ошибки, подсвечивать места, провисающие в диагностике, по принципу «вы сделали все, но не сделали вот это». Есть, конечно, и более сложные нейросети, пользоваться которыми может только подготовленный человек. Но в целом сейчас нейросети унифицируются», — отметил Пестерев. По его словам, уровень развития и внедрения ИИ по стране действительно сильно разнится. Многое зависит от поколения врачей. Старшему поколению все-таки сложнее обуздать новые технологии. Еще одна проблема связана с тем, что крупные инвесторы не торопятся вкладывать деньги в отрасль, даже несмотря на имеющийся в Москве хороший инфраструктурный базис, считают в АНО «Цифровая экономика». Причина — отсутствие на данный момент понятной для них монетизации решений.

Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы

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. Или, если есть необходимость, отправить пробу на повторное исследование". Робот со скальпелем Однако использование роботов в медицине не ограничивается только диагностическими автоматизированными системами. Активно развивается применение искусственного интеллекта и в хирургии.

По словам Андрея Наташкина, основателя и СЕО Mirey Robotics, сегодня в рамках общей хирургии уже выделилось отдельное направление — телехирургия.

Компьютерное зрение позволяет находить закономерности и отклонения от нормы в снимках различных органов на КТ, МРТ, рентгенографии, маммографии и т. Это существенно экономит время для врачей при постановке диагноза, а также повышает его точность, снижает вероятность ошибок. Например, некоторые сервисы, помимо анализа изображений, автоматически заполняют врачебное заключение. Если сервис выявляет патологию, то ещё помогает врачу составить маршрутизацию пациента — к каким специалистам дальше его необходимо направить. Прогноз течения заболевания.

ИИ-технологии помогают врачам обнаружить неизвестные корреляции и скрытые закономерности течения заболевания путем изучения больших массивов данных, после чего подбирается индивидуальный план лечения с наиболее подходящими препаратами. Кроме того, использование ИИ позволяет выявлять людей, подверженных риску заболеваний, с более высокой вероятностью предсказывать хронические заболевания у пациентов, чтобы принимать соответствующие профилактические меры и давать рекомендации пациентам. Ещё одно преимущество — повышение эффективности управления оказанием медпомощи. Анализ исторических данных, электронных медкарт и данные о потоках пациентов позволяют предотвращать скопление заражённых и здоровых людей в помещениях или нехватку коек в стационарах. Создание цифровых двойников пациентов. Виртуальные пациенты могут использоваться для изучения различных патологий, тестирования лекарств и методов лечения.

На данный момент уже есть симуляции отдельных органов или систем, однако в ближайшей перспективе возможно создание моделей, имитирующих целые тела.

Например, медсестры благодаря push-уведомлениям смогут до 50 раз быстрее реагировать на тревожные ситуации, связанные с возможным падением пациентов», - говорит Анна Мещерякова. Барьеры для внедрения ИИ Вопреки всем успехам, реального внедрения серьезных, глубоких систем поддержки принятия врачебных решений на федеральном уровне очень мало, подытожил руководитель экспертной группы «Цифровые технологии в медицине» при АНО «Цифровая экономика», гендиректор ассоциации «НБМЗ» и руководитель направления цифровой медицины компании «Инвитро» Борис Зингерман.

По его мнению, сейчас ИИ охотнее всего доверяют сами пациенты. А у пациентов нет медобразования, и они рады любой помощи и подсказке от искусственного интеллекта», — отметил Борис Зингерман. Сложнее ситуация обстоит в здравоохранении в субъектах.

На первом этапе обновлен парк медоборудования, создан центральный архив медицинских изображений и проведено несколько технических интеграций с сервисами ИИ. Для контроля качества ИИ-решений в медицине не хватало специалистов, поэтому на призывы о помощи откликнулись эксперты Департамента здравоохранения Москвы. Согласно договоренностям со столичными экспертами, в ЯНАО подключаются сервисы, занимающие в Москве лидирующие позиции.

Сейчас реализуется третий этап — вовлечение врачей-рентгенологов в работу с ИИ. Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ. Следующее, что мы сделаем, — продумаем, как мотивировать врачей на работу с ИИ-решениями», — объяснил Андрей Дорофеев.

Для выбора обоснованного подхода к этому вопросу он предлагает рассмотреть три различных уровня зрелости ИИ-систем: «Первый уровень — это новые идеи и разработки, требующие апробации на предмет востребованности рынком. Такие решения еще не прошли необходимые клинические испытания. Источником финансирования для них могут быть собственные средства разработчиков, инвесторов или институтов развития.

Второй уровень — это технологически зрелые компании, имеющие регистрационное удостоверение медицинского изделия Росздравнадзора на свою ИИ-систему. Такие решения уже полностью готовы к внедрению, но пока не имеют убедительных доказательств клинической или экономической эффективности.

Искусственный интеллект также активно применяется в исследованиях медицинских препаратов и разработке новых лекарств. Алгоритмы машинного обучения позволяют быстро обрабатывать огромные объемы данных о биологических молекулах и идентифицировать потенциальные цели для разработки новых препаратов. Это способствует повышению эффективности и сокращению сроков исследований, что в свою очередь может привести к появлению новых методов лечения и терапии. Таким образом, искусственный интеллект имеет огромный потенциал в медицине. Персонализированная диагностика, индивидуальные методы лечения и ускоренные исследования — все это обещает значительное улучшение здоровья пациентов и прогресс в области медицины. Проблемы и вызовы использования искусственного интеллекта в медицине: этические аспекты и безопасность данных Внедрение искусственного интеллекта ИИ в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. Однако, это также вызывает ряд проблем и вызовов, среди которых этические аспекты и безопасность данных играют важную роль.

Во-первых, применение ИИ в медицине поднимает вопросы этики и конфиденциальности. Сбор и анализ большого объема данных о пациентах может привести к нарушению их конфиденциальности и частной жизни. Компании и организации, работающие с данными пациентов, должны обеспечивать высокий уровень защиты этих данных, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и их злоупотребление. Во-вторых, существует риск зависимости от искусственного интеллекта и автоматизации процессов в медицине. Биологические и медицинские аспекты требуют внимательного и профессионального вмешательства врачей. Полное полагание на ИИ может привести к ослаблению роли врача и человеческого фактора в принятии решений, что сложно для понимания пациентами и вызывает опасения о безошибочности и безопасности процедур и лечения. Третьим важным аспектом является этическое использование ИИ в медицине. Возникают вопросы о прозрачности и объяснимости алгоритмов, использованных ИИ, чтобы врач мог понять и объяснить пациенту, какой именно алгоритм или модель привела к определенному диагнозу или рекомендации. Кроме того, ИИ должен использоваться только в тех случаях, где его применение будет полезным и эффективным для пациента, а не для коммерческих или иных целей.

Искусственный интеллект в медицине стал важной и развивающейся областью. Однако, проблемы и вызовы, связанные с этикой и безопасностью данных, должны быть учтены и регулироваться соответствующими нормами и правилами, чтобы обеспечить эффективное и этичное использование ИИ в сфере здравоохранения. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях: ускорение разработки новых лекарств и терапий Искусственный интеллект ИИ играет важную роль в современных медицинских исследованиях, позволяя ускорить разработку новых лекарств и терапий. Благодаря использованию ИИ, процесс разработки новых лекарств и терапий становится более эффективным и быстрым. Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют анализировать огромные объемы данных, включая генетическую информацию, результаты клинических испытаний и данные о воздействии лекарственных препаратов на организм. Использование ИИ позволяет выявить связи и тренды, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах исследования. Таким образом, ученые и фармацевты могут получить новые и глубокие понимания основных механизмов заболеваний и разработать более эффективные методы их лечения. Техники ИИ также позволяют ускорить процесс поиска молекулярных структур, которые могут подавлять определенный вид заболевания. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромное количество химических соединений и предсказывать их эффект на организм.

Искусственный интеллект для точной диагностики

Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
ВЗГЛЯД / Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине :: Новости дня
Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли
Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы
Цельс | ИИ в медицине – Telegram