Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) выпустила новую публикацию, в которой излагаются основные принципы регулирования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине.
Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента. Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования.
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
Об этом сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев. В этом году уже необходимо было внедрить не менее одного решения с искусственным интеллектом, в следующем году - не менее трех централизованных систем, в которых должны использоваться медицинские изделия с искусственным интеллектом.
Google использовали алгоритмы для интерпретации снимков грудной клетки, чтобы поставить 14 различных диагнозов, от пневмонии до гипертрофии сердца и коллапса легкого. DNN также способны диагностировать отдельные виды рака , переломы, кровоизлияния, ретинопатию, поражения кожи и множество других заболеваний. Алгоритмы могут улучшить работу дерматологов, кардиологов, офтальмологов и даже психотерапевтов, позволяя отслеживать развитие депрессии. Примеры применения ИИ в здравоохранении на протяжении жизни человека Проблема состоит в том, что большинство исследований и отчетов все еще существуют только в виде препринта. Они не опубликованы и не проверены рецензентами. В препринтах проверка работоспособности алгоритмов осуществляется с точки зрения точности, что еще не равно клинической эффективности.
Эффективность подтверждается с помощью недешевых клинических испытаний. Нейронные сети для пациентов Алгоритмы, которые пациенты могут использовать самостоятельно, развиваются медленнее, чем те, которые используют клиницисты. Датчики на часах определяют частоту сердечных сокращений пользователя в состоянии покоя и при физической нагрузке, и когда происходит сильное отклонение от ожидаемого, пользователю выдается предупреждение о записи ЭКГ через часы, результаты которого затем интерпретирует алгоритм. Некоторые приложения для смартфонов используют нейронные сети для мониторинга и контроля приема лекарств, например AiCure заставляет пациента делать селфи-видео во время проглатывания предписанной таблетки.
Анастасия Никитина специалист по математическому моделированию, СБЕР ЕАПТЕКА Возможности нейросетей и искусственного интеллекта активно тестируют в самых разных отраслях медицины: от диагностики и профилактики болезней до вирусологии и генетики.
Читайте «Хайтек» в В ближайшем будущем медицина всесторонне изменится. Компьютерные технологии все глубже проникают в сферу охраны здоровья, и уже сейчас некоторые эксперты прогнозируют качественный скачок в развитии медицинских технологий в следующие десять лет. В этом материале мы собрали некоторые любопытные кейсы с использованием ИИ в медицине. Разработка и синтез лекарственных препаратов Создание нового лекарственного препарата от идеи до запуска массового производства занимает до десяти лет. Также дополнительно требует миллиардов долларов инвестиций на работу исследовательских команд и запуска многоэтапного тестирования.
Именно поэтому машинное обучение и нейросети стали использовать, чтобы упростить процесс создания лекарственных препаратов. На сегодня в мире существует примерно 30 масштабных проектов с использованием искусственного интеллекта, которые работают в этом направлении. Американское управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов запустило собственный проект, цель которого — на порядки сократить траты на клинические исследования с помощью машинного обучения. ИИ проекта обучен на основе 20 последних лет клинических исследований американских препаратов. По предварительным оценкам, использование искусственного интеллекта и нейросетей поможет сократить инвестиции в создание лекарственных препаратов в четыре раза, а время разработки — в два раза.
Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет Пока что концерны используют ИИ только как вспомогательный инструмент для синтеза лекарств, проводя все стадии клинических исследований как обычно. Но проекты уже показывают хорошие результаты. ИИ на службе нутрициологии Успехи искусственного интеллекта в создании вакцин от коронавируса известны всему миру. Компьютерные технологии сократили время разработки результативной вакцины буквально до нескольких месяцев, когда для классических методов исследований требуется минимум год-два. Но на самом деле исследования куда глубже, чем можно представить.
И касаются они не только вирусологии, но также профилактической медицины и нутрициологии, для которых анализируют натуральные органические соединения. Их существует десятки миллиардов, поэтому исследования вручную не слишком эффективны.
И при наличии большого объёма качественных данных для обучения, это кажется вполне себе реализуемой задачей. Но вот с этими самыми данными как раз бывает загвоздка.
В обычной жизни годные, подлежащие нормализации данные встречаются нечасто, и если к ним у компании нет доступа, значит, обучать ИИ будет не на чем. Такой доступ обычно есть у государственных организаций, клиник, больниц. И в дни пандемии, когда на базе «НМЦ-Томографии» была сделана не одна тысяча снимков для определения эффекта «матового стекла» и процента поражения лёгких, одна компания, специализирующаяся на исследованиях снимков с помощью AI вышла на нас с предложением запустить пилот анализа результатов КТ для определения патологий и новообразований в лёгких пациентов. Мы наладили процесс передачи обезличенных снимков в эту компанию, и в ответ нам приходили рекомендации о приёме специалистов для ранней диагностики тех или иных пациентов.
Примерно из 3000 снимков в 120 были обнаружены подозрения на новообразования, которые потом перепроверял врач.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
| Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы | Искусственный интеллект существенно улучшает точность аппаратной диагностики в медицине благодаря нескольким ключевым аспектам. |
| Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы | Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. |
| Искусственный интеллект в медицине | Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. |
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
| Яндекс Образование | В российской системе здравоохранения большие возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ), он уже активно внедряется по всей стране. |
| Цифровой ассистент: как искусственный интеллект помогает московским врачам | — узнаете, как ИИ меняет рынок здравоохранения и фармацевтики; — разберете реальные кейсы применения Data Science в медицине и познакомитесь с прикладным анализом данных; — поймете с чего начать карьеру в HealthTech. |
| Главные тренды развития искусственного интеллекта в медицине | MedAboutMe | Искусственный интеллект приносит значительные инновации в медицину в России. |
| ВЦИОМ. Новости: Прогресс или угроза, или об искусственном интеллекте в медицине | Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. |
| Как искусственный интеллект применяется в медицине | Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. |
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
| Яндекс Образование | Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин. |
| Журнал Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине | Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. |
| Решения СберМедИИ вошли в ТОП-10 медицинских нейросетей (ИИ) в России в 2024 году | Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. |
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
После этого сервис проводит поиск информации о проблеме и дает рекомендации. Также программы с искусственным интеллектом используются в анализе рентгеновских снимков и в разработке новых лекарств. У компании Semantic Hub есть сервис на базе ИИ для оценки потенциала медицинских препаратов перед их выпуском на рынок. Алгоритм собирает и проводит анализ научных публикаций, связанных с заболеванием, назначением и действием разрабатываемого лекарства. После этого ИИ анализирует информацию и делает вывод о конкурентных преимуществах медикамента и возможностях его продвижения на рынке. Еще ИИ дает возможность оценивать влияние медикаментов на организм человека. Это помогает врачам понять, как генетические особенности того или иного пациента влияют на течение заболевания и какой эффект может оказать новый лекарственный препарат. С помощью приложения IBM Watson Health Cloud доктор получает и анализирует данные об организме пациента с электронного браслета и на основе этого подбирает эффективный курс лечения.
И это лишь малая часть того, что способен делать искусственный интеллект. Но наряду с плюсами есть и минусы. Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину? Почему некоторые медицинские эксперты относятся с недоверием к искусственному интеллекту? Все дело в том, что технологии еще далеки от совершенства и их использование для лечения пациентов может быть небезопасным. Да, ИИ в медицине и здравоохранении значительно упростит жизнь врачам и пациентам, но только при его грамотном внедрении.
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. Максимально высокий класс — это ПО, от которого зависит жизнь человека. Например, есть софт, который отправляет сигналы на имплантированный кардиостимулятор. Зарегистрировать такое ПО можно по истечению нескольких лет клинических исследований. Впервые регистрация продукта на основе ИИ произошла летом 2020 года.
Добиться такой эффективности при работе вручную не получится. Искусственный интеллект и персонифицированная медицина Для большинства наиболее распространенных болезней разработаны терапевтические схемы приема лекарственных препаратов. Для лечения некоторых болезней например, туберкулеза или онкологии единственными эффективными препаратами выступают довольно токсичные вещества. Из-за низкой селективности такие лекарства оказывают побочные действия, пагубно влияют на печень, почки и сердечно-сосудистую систему. И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам. 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.
Городу» в столичном депздраве, сегодня в Москве реализуются четыре крупнейших проекта использования ИИ в здравоохранении. Компьютерные алгоритмы находят патологии уже по 21 клиническому направлению. Нейросети помогают врачам определять на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, артроза, плоскостопия и других заболеваний. О совершенно новой области применения ИИ в московском здравоохранении «Ведомости. Городу» рассказала заммэра по вопросам социального развития Анастасия Ракова. Это опасное неврологическое заболевание обычно начинает развиваться в молодом возрасте и со временем может привести к тяжелой инвалидности. Технологии ИИ позволят медикам повысить скорость и точность его диагностики на МРТ головного мозга», — объяснила Ракова. Алгоритмы отмечают области возможных патологий цветовыми подсказками и ранжируют медицинские снимки по степени вероятности патологии. Окончательный диагноз в любом случае ставит врач, но технологии значительно ускоряют постановку диагноза и повышают его точность. На сегодняшний момент нейросети обработали уже больше 9 млн лучевых исследований пациентов. Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью ИИ. Таким образом, был завершен первый этап внедрения в систему здравоохранения и рутинную медицинскую практику технологий компьютерного зрения. Этот инструмент помогает на основе жалоб пациента подобрать наиболее вероятные диагнозы, а врач уже решает, соглашаться ли с ними. Третий — чат-бот, собирающий жалобы пациентов на самочувствие перед посещением врача. Он опрашивает пациента и передает данные врачу. Таким образом, врач тратит меньше времени на сбор жалоб и анамнеза. Сервис был запущен в 2021 г.
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими. Искусственный интеллект в медицине.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает 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. Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине. 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. Лекторий ФКН в Библиотеке иностранной литературы им. М. И. Рудомино в рамках Дней компьютерных пересечение технологий и здравоохранения меняет будущ. Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. — узнаете, как ИИ меняет рынок здравоохранения и фармацевтики; — разберете реальные кейсы применения Data Science в медицине и познакомитесь с прикладным анализом данных; — поймете с чего начать карьеру в HealthTech.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Искусственный интеллект в медицине. Как может ИИ улучшить систему здравоохранения, по мнению Билла Гейтса? Во-первых, он освободит медицинских работников от рутинных задач и позволит врачам максимально эффективно использовать своё время. Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. Искусственный интеллект (ИИ) для диагностики.
Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
Какие возможности и проблемы есть у нейронных сетей в медицине сегодня? Нейронные сети в помощь врачам Глубокие нейронные сети DNN могут помочь в интерпретации медицинских сканов патологий, электрокардиограмм, эндоскопии. Особое внимание уделяется радиологии — использованию нейросетей для анализа рентгеновских снимков. Google использовали алгоритмы для интерпретации снимков грудной клетки, чтобы поставить 14 различных диагнозов, от пневмонии до гипертрофии сердца и коллапса легкого.
DNN также способны диагностировать отдельные виды рака , переломы, кровоизлияния, ретинопатию, поражения кожи и множество других заболеваний. Алгоритмы могут улучшить работу дерматологов, кардиологов, офтальмологов и даже психотерапевтов, позволяя отслеживать развитие депрессии. Примеры применения ИИ в здравоохранении на протяжении жизни человека Проблема состоит в том, что большинство исследований и отчетов все еще существуют только в виде препринта.
Они не опубликованы и не проверены рецензентами. В препринтах проверка работоспособности алгоритмов осуществляется с точки зрения точности, что еще не равно клинической эффективности. Эффективность подтверждается с помощью недешевых клинических испытаний.
Не уместили в него еще один факт — вся обработка и хранение медицинских данных, сведений о гражданах-пациентах и их диагноз будет проводиться в домене «Здравоохранение» на платформе Гостех, оператором которой является Сбер трансгуманиста Германа Грефа. Как видим, все это вообще не про здоровье, а про то, чтобы мы все подключили к себе датчики дистанционного мониторинга пока речь о давлении, глюкозе, фитнес-браслетах , оцифровались, вели все отношения с госмедициной через портал Госуслуг, пользовались рекомендациями ИИ для поддержания здоровья. Язык, которым написано Распоряжение — типично «швабовский».
Уточняется, что все это должно обеспечить России устойчивое развитие. Снова знакомый термин — и снова не наш, а ооновский. Посмотрим, какой же теперь, по мнению цифросекты, будет медицина для застрахованных объектов, то есть нас с вами.
Персональный медицинский помощник — тесно связан с дистанционным мониторингом. Как обычно, утверждался и согласовывался этот документ в кулуарах цифротрансформеров, ни общественников, ни профильных специалистов, ни гражданское общество в широком смысле слова никто не спрашивал и не информировал. Будем по традиции цитировать и комментировать самые яркие места документа: «Паспорт направления цифровой трансформации здравоохранения, к 2030 году: - достижение высокого уровня показателя "цифровая зрелость" участников реализации стратегического направления, ускоренный переход сектора здравоохранения РФ на новые управленческий и технологический уровни посредством полного перехода к "цифровым двойникам", тем самым обеспечивая создание единой платформенной экосистемы на основе целостных и однородных первичных данных.
Цифровое преобразование способствует достижению технологического суверенитета и обеспечивает условия для развития сферы здравоохранения и долгосрочного устойчивого социально-экономического развития РФ в условиях высокой динамики изменений внешних и внутренних факторов» В общем, во имя технологического суверенитета и долгосрочного устойчивого развития понятие ЦУР ООН на каждого из нас создадут «цифрового двойника» пациента и будут обрабатывать наши мед. И в единой экосистеме все здоровее будем. Мы подробно разбирали суть платформы «Гостех» в 2023 г.
Просто отметим еще раз, что суть внедрения «Гостеха» - в разгосударствлении всех ключевых социальных сфер. Тотальный перевод всей мед. Вообще-то куда больше похоже на контроль над нашими телами, а не на защиту здоровья.
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. Мы же доверяем врачу самое дорогое — своё здоровье и здоровье наших детей. Поэтому компьютерные системы должны не только выдавать рекомендации, но ещё и обладать функцией объяснения, обоснования предложенных решений. Это важный компонент доверия.
Вот почему в сфере медицины очень сложно применять популярные сегодня нейронные сети и другие модели, основанные на методах восходящей парадигмы искусственного интеллекта. Если система, основанная на нейронных сетях, сможет объяснять свои решения, то, пожалуйста, применяйте. Но обычно нейросети на это неспособны. Вопрос, как я уже сказал, в доверии. Врач или консилиум врачей должен иметь возможность проверить выводы программы. Если ИИ даёт второе мнение по какому-то пациенту, то доктору нужно понимать, почему алгоритм пришёл к таким выводам. В случаях, когда «Джейн» помогла уточнить диагнозы, фактически решение приняли врачи консилиум. Система лишь обратила внимание на нестыковки и смогла обосновать альтернативное решение. Окончательное решение всегда остаётся за человеком.
И поэтому она была основана не на нейросетях, а на наборах хранимых правил. То есть в ней была база знаний, правила вывода, семантические сети. При поиске решения применялось нечёткое сопоставление то есть правила нечёткой логики. Я всегда мог объяснить врачам, почему система, основываясь на наблюдениях за состоянием пациента, сообщала о вероятности того или иного диагноза. Говоря научным языком, «Джейн» относилась к объяснимому искусственному интеллекту.
Особенно это касается обнаружения рака, диабета и сердечно-сосудистых заболеваний.
Робототехника Роботизированная хирургия совершает революцию в операционной. Врачи получили возможность выполнять сложные операции с помощью автоматических систем, обеспечивающих улучшенную визуализацию и ловкость рук. Так, аппарат da Vinci, разработанный компанией Intuitive Surgical, считается одним из пионеров в данной области. Эта роботизированная платформа позволяет хирургам проводить операции с крошечными разрезами и 3D-визуализацией, сводя к минимуму травматизацию тела пациента. Одно из наиболее значимых преимуществ роботизированной хирургии — уровень точности, ведь даже у самых опытных врачей дрожат руки. Робототехника позволяет устранить это, обеспечивая устойчивость движений.
Эта функция особенно полезна при микрохирургических кардио- и нейро- операциях с минимальной погрешностью. Благодаря им врачи отрабатывают хирургические операции в виртуальной среде перед проведением их непосредственно на пациентах. Используя AR-гарнитуры, хирурги накладывают цифровые изображения на тело пациента, что позволяет им в режиме реального времени следить за состоянием критических структур — кровеносных сосудов или опухолей. Эта технология значительно повышает точность и снижает риск осложнений во время операции.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин. Искусственный интеллект оцифровывает данные.