Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении.
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
Возникают и морально-нравственные аспекты — кто несет ответственность за принятое и непринятое решение. Эта проблема рождается в самом алгоритме: он гибкий и критерий «не навреди» не всегда самый быстрый или дешевый способ лечения пациента. Разработчики могут установить параметры для системы, которые не совпадают с медицинской этикой и это также может повредить здоровью пациентов. Вопрос потери конфиденциальности тоже стоит довольно остро — данные пациента должны быть защищены от несанкционированного доступа, а использование ИИ в медицине может невольно повысить риск утечки личной информации. Еще одна проблема — неуместное лечение. Может возникнуть ситуация, когда ИИ предлагает протокол, который не подходит пациенту или его приоритетному заболеванию, что может привести к серьезным последствиям. Алгоритмы ИИ могут быть недостаточно точными в отношении определенных групп пациентов, таких как дети, пожилые люди и беременные женщины. Наконец, использование ИИ может создать зависимость от технологии и уменьшить важность роли врача в лечебном процессе или даже вызвать что-то новое — типа «киосков самолечения».
Перспективы ИИ-медицины Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Нейросети и другие формы ИИ используются для диагностики, лечения и прогнозирования различных заболеваний. В будущем мы можем ожидать ещё большего расширения использования нейронных сетей в медицине, и она может стать одной из главных областей применения ИИ. Однако, необходимо учитывать, что использование нейросетей требует от специалистов тщательного контроля работы систем и ответственного подхода к принятию решений на основе анализа данных. Перспективны любые направления — от назначений индивидуальной программы диспансеризации, до ранжирования рисков пациентов. Последнее особенно интересно: рисковое управление на математическом уровне, позволит намного эффективнее использовать ресурсы. Еще одно важное направление — снижение отчетно-аналитической нагрузки на врача и медицинскую организацию в целом.
Технологии ИИ позволяют решить этот вопрос. Например, с помощью телемедицины и программы mHealth. Кроме того, искусственный интеллект учат распознавать симптомы возникновения злокачественных новообразований, диагностировать нарушения зрения, туберкулез, нарушение работы головного мозга. Примером работы программы выступает сервис Ada. Это мобильное приложение, которое задаёт человеку вопросы, а тот — описывает симптомы, после чего Ada ищет информацию о проблеме и даёт рекомендации. Существуют похожие сервисы, способные указать на заболевания, и даже на сахарный диабет.
Для людей, которые выписались из больницы разработано специальное приложение Sense. Набирает популярность генетический анализ с помощью сервиса Sophia Genetics. Так, анализ ДНК даёт возможность выявить предрасположенность человека к некоторым заболеваниям: диабету, язве желудка и другим. Проект MedClueRx позволяет определить, какие лекарственные препараты могут помочь при депрессии, эпилепсии, заболеваниях нервной системы. Сервис ИИ MedWhat способен заменить личного врача — это приложение для мобильного телефона со встроенной функцией распознавания речи. Приложение способно интересоваться самочувствием человека и отвечать на разные вопросы, например: «Как избавиться от головной боли?
В ближайшем будущем планируется дать доступ сервису MedWhat к историям болезней пациентов и к генетической информации.
Корреспондент «Известий» Екатерина Моран все выяснила. Елизавета Бакши вместе с маленькой дочкой готовится к выписке. У Ксюши — врожденный гиперинсулинизм. Это редкое и тяжелое заболевание, при котором стремительно падает уровень глюкозы. Если его вовремя не обнаружить и не начать лечить, исход может быть летальным. Помочь маленькой пациентке смогли лишь в Санкт-Петербурге, проведя специально исследование. Медики спасли жизнь маленькой Ксюши.
Помочь врачам определить опасную болезнь всего за несколько минут помог искусственный интеллект. Ученым удалось установить связь между формой заболевания, яркостью и цветовым тоном очагов инсулина при анализе каждого пикселя на КТ-снимках.
Системы ИИ могут анализировать исторические данные о лечении пациентов и предсказывать вероятность успеха лечения для конкретного пациента. Это позволяет врачам принимать более обоснованные решения и выбирать оптимальные лечебные стратегии. Еще одной областью применения искусственного интеллекта является персонализированная медицина. Системы ИИ могут анализировать генетические данные пациентов, учитывать их индивидуальные особенности и предлагать персонализированные подходы к диагностике и лечению. Это позволяет более точно определить риск развития заболеваний, выбрать наиболее эффективные лекарственные препараты и предотвратить нежелательные побочные эффекты. Самым перспективным направлением ИИ в медцине можно считать квантовое машинное обучение.
ACHIEVEMENTS AND PROSPECTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE
- Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
- Сбер открыл Центр искусственного интеллекта в медицине: Бизнес: Экономика:
- Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве – Москва 24, 22.12.2023
- Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении | Примеры
- Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы
- Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
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. Созданием цифровых двойников группы наиболее распространенных заболеваний в области кардиологии и онкологии занимаются ученые Сеченовского университета. Разработку прототипов цифровых двойников планируется завершить к 2025 году.
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. Исследователи удалили ее верхний слой и обучили систему, изначально ориентированную на распознавание различных объектов, определять некоторые виды рака кожи — меланому и карциному. Для этого они использовали 130 тысяч фотографий более двух тысяч различных кожных заболеваний.
Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.
Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера Принять все.
Одним из ключевых направлений стратегии является развитие рынка программных продуктов на основе ИИ для здравоохранения нашей страны. В настоящее время мы нашли информацию о 65 разнообразных ИИ-системах для медицины и здравоохранения, созданных и продвигаемых на рынке нашей страны. Условно существующие продукты можно объединить в несколько основных групп: Анализ медицинских изображений и цифровая диагностика Профилактика и лечение состояний, заболеваний и осложнений Прочие направления.
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Всероссийский центр изучения общественного мнения ВЦИОМ представляет результаты всероссийского опроса о применении искусственного интеллекта в здравоохранении, вопросы которого повторяют аналогичный опрос Исследовательского центра Пью Pew Research Center в США. ИИ в белом халате Применение искусственного интеллекта ИИ в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Но, как и в любой другой сфере, применение ИИ в медицине имеет свои риски и ограничения. Важно понимать, как общество воспринимает такие новации и какие ожидания и опасения связаны с их использованием. Особый интерес в этой связи представляют сравнительные межстрановые исследования, так как в них раскрываются коллективные ориентации и ценности, присущие тому или иному обществу. Опросы ВЦИОМ и Pew показывают, что в российском и американском обществе пациенты больше будут чувствовать дискомфорт, чем комфорт, если врач будет полагаться на искусственный интеллект для диагностики заболеваний и рекомендации лечения. Это значит, что и в российском, и в американском обществе существуют опасения по вопросу применения ИИ в здравоохранении. К чему все это приведет?
ИИ обладает способностью обрабатывать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности.
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. Или, если есть необходимость, отправить пробу на повторное исследование". Робот со скальпелем Однако использование роботов в медицине не ограничивается только диагностическими автоматизированными системами.
В то время как 3D-печать используется в различных отраслях промышленности, ее применение в области медицинских технологий особенно перспективно.
Возможность 3D-печати органов обладает огромным потенциалом в решении глобального кризиса нехватки органов. Используя собственные клетки пациента, ученые могут создавать функциональные органы, которые являются биосовместимыми и не требуют иммуносупрессии. Представьте себе мир, в котором люди, нуждающиеся в пересадке почки, могут просто напечатать новую почку в 3D-формате, избавив от необходимости в длинных очередях ожидания и риска отторжения органа. CRISPR, сокращение от сгруппированных коротких палиндромных повторов с регулярными промежутками, является мощным инструментом редактирования генов, который позволяет ученым вносить точные изменения в ДНК организма. Эта разработка способна излечивать генетические заболевания, модифицировать сельскохозяйственные культуры для повышения урожайности и устойчивости и даже уничтожать переносчиков болезней, таких как комары.
Попав в цель, Cas9 разрезает ДНК в нужном месте, позволяя ученым вставлять, удалять или модифицировать гены с поразительной точностью. В области генетических заболеваний у него есть потенциал для коррекции генетических мутаций, ответственных за такие заболевания, как муковисцидоз, серповидноклеточная анемия и болезнь Хантингтона. Фактически, в 2020 году было проведено первое в истории клиническое испытание с использованием CRISPR на людях для лечения генетической формы слепоты, продемонстрировавшее его потенциал для применения в реальных условиях. Телемедицина Телемедицина, еще одно прорывное достижение в области медицины, революционизирует способы оказания медицинской помощи. Благодаря телемедицине пациенты теперь могут получать доступ к медицинским услугам удаленно, устраняя географические пробелы, расширяя доступ к специалистам и сокращая потребность в личных посещениях.
Эта технология становится все более необходимой, особенно во времена кризисов, таких как пандемия COVID-19, когда физический контакт и поездки создают значительные проблемы. Реальные примеры проиллюстрировали успех внедрения телемедицины. В сельских районах таких стран, как Австралия и Канада, телемедицина играет важную роль в предоставлении медицинских услуг отдаленным общинам. Кроме того, во время пандемии COVID-19 системы здравоохранения по всему миру быстро внедрили телемедицину, чтобы обеспечить непрерывный уход за пациентами и свести к минимуму риск передачи инфекции. Искусственный интеллект Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям.
Сервис MedClueRx анализирует симптомы и не просто диагностирует болезнь, но и выбирает максимально безопасные и эффективные препараты в зависимости от особенностей пациента. Диагностика Системы с искусственным интеллектом позволяют распознавать заболевания даже на ранней стадии. Например, сервисы Zebra Medical Vision и Arterys помогают врачам-диагностам сосредоточиться на общении с пациентами и избавиться от необходимости вглядываться в мельчайшие детали снимков легких и УЗИ сердца. Создание лекарств Разработка вакцины и последующие клинические исследования — это долгие и дорогостоящие процессы. ИИ может уменьшить время на разработку новых лекарств в несколько раз, анализируя молекулярные структуры существующих препаратов и предлагая новые согласно заданным требованиям.
Например, в 2019 году компания Insilico Medicine таким образом создала несколько вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза. Для этой задачи алгоритмам понадобился 21 день, после чего ученые отобрали наиболее подходящие варианты препаратов и за 25 дней провели тест на лабораторных животных. Таким образом, понадобилось 46 дней для выбора подходящего лекарства. Однако традиционный процесс разработки лекарств занимает около 8 лет и стоит фармкомпаниям несколько миллионов долларов. Новые технологии дают надежду на то, что с их помощью мы сможем быстрее получить лекарства от болезней, которые сегодня не поддаются лечению: рассеянный склероз, болезнь Альцгеймера и другие.
Автоматизация процессов Дисбаланс и дефицит медицинских кадров высшего и среднего звена был во всем мире еще до вспышки коронавируса. По данным Всемирной Организации Здравоохранения, чтобы люди во всем мире имели доступ к услугам здравоохранения к 2030 году, странам с низким уровнем дохода нужно еще 18 миллионов медицинских работников.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
Диагностика В России записаться на приём к врачу можно через интернет. Однако пациентов много, поэтому ждать приёма приходится целыми днями и даже неделями. Технологии ИИ позволяют решить этот вопрос. Например, с помощью телемедицины и программы mHealth. Кроме того, искусственный интеллект учат распознавать симптомы возникновения злокачественных новообразований, диагностировать нарушения зрения, туберкулез, нарушение работы головного мозга. Примером работы программы выступает сервис Ada. Это мобильное приложение, которое задаёт человеку вопросы, а тот — описывает симптомы, после чего Ada ищет информацию о проблеме и даёт рекомендации. Существуют похожие сервисы, способные указать на заболевания, и даже на сахарный диабет. Для людей, которые выписались из больницы разработано специальное приложение Sense. Набирает популярность генетический анализ с помощью сервиса Sophia Genetics. Так, анализ ДНК даёт возможность выявить предрасположенность человека к некоторым заболеваниям: диабету, язве желудка и другим.
Проект MedClueRx позволяет определить, какие лекарственные препараты могут помочь при депрессии, эпилепсии, заболеваниях нервной системы. Сервис ИИ MedWhat способен заменить личного врача — это приложение для мобильного телефона со встроенной функцией распознавания речи.
Непосредственно взаимодействуя с мозгом, эти технологии позволяют проводить более целенаправленные и эффективные методы лечения, потенциально повышая качество жизни бесчисленного множества пациентов. В то время как 3D-печать используется в различных отраслях промышленности, ее применение в области медицинских технологий особенно перспективно. Возможность 3D-печати органов обладает огромным потенциалом в решении глобального кризиса нехватки органов. Используя собственные клетки пациента, ученые могут создавать функциональные органы, которые являются биосовместимыми и не требуют иммуносупрессии. Представьте себе мир, в котором люди, нуждающиеся в пересадке почки, могут просто напечатать новую почку в 3D-формате, избавив от необходимости в длинных очередях ожидания и риска отторжения органа.
CRISPR, сокращение от сгруппированных коротких палиндромных повторов с регулярными промежутками, является мощным инструментом редактирования генов, который позволяет ученым вносить точные изменения в ДНК организма. Эта разработка способна излечивать генетические заболевания, модифицировать сельскохозяйственные культуры для повышения урожайности и устойчивости и даже уничтожать переносчиков болезней, таких как комары. Попав в цель, Cas9 разрезает ДНК в нужном месте, позволяя ученым вставлять, удалять или модифицировать гены с поразительной точностью. В области генетических заболеваний у него есть потенциал для коррекции генетических мутаций, ответственных за такие заболевания, как муковисцидоз, серповидноклеточная анемия и болезнь Хантингтона. Фактически, в 2020 году было проведено первое в истории клиническое испытание с использованием CRISPR на людях для лечения генетической формы слепоты, продемонстрировавшее его потенциал для применения в реальных условиях. Телемедицина Телемедицина, еще одно прорывное достижение в области медицины, революционизирует способы оказания медицинской помощи. Благодаря телемедицине пациенты теперь могут получать доступ к медицинским услугам удаленно, устраняя географические пробелы, расширяя доступ к специалистам и сокращая потребность в личных посещениях.
Эта технология становится все более необходимой, особенно во времена кризисов, таких как пандемия COVID-19, когда физический контакт и поездки создают значительные проблемы. Реальные примеры проиллюстрировали успех внедрения телемедицины. В сельских районах таких стран, как Австралия и Канада, телемедицина играет важную роль в предоставлении медицинских услуг отдаленным общинам. Кроме того, во время пандемии COVID-19 системы здравоохранения по всему миру быстро внедрили телемедицину, чтобы обеспечить непрерывный уход за пациентами и свести к минимуму риск передачи инфекции.
В данной статье рассмотрим развитие и применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине в России, а также обсудим технологические тренды в этой области. Применение ИИ в клинической медицине ИИ может работать непрерывно, что позволяет обеспечить более эффективное использование медицинского персонала и ресурсов. Системы искусственного интеллекта могут учиться на основе накопленного опыта и становиться все более точными и эффективными с течением времени.
Регулярно расширяемые базы данных для обучения моделей ИИ позволяют повышать точность подобных систем. В современной клинической медицине системы искусственного интеллекта находят применение во многих областях. Одной из них является диагностика заболеваний.
Благодаря iiMed. Я желаю команде iiMed дальнейшего развития и искренне рекомендую iiMed. Александра Основатель и директор сети стоматологических клиник Теги ии нейросети продающий текст искусственный интеллект iimed. Сервис создания контента с помощью искусственного интеллекта. Созидайте используя возможности нейросети! Мой аккаунт.
Применение искусственного интеллекта в медицине
Применяемые на сегодняшний день лекарства преимущественно нацелены на замедление развития заболевания, но нередко дают крайне неприятные побочные эффекты. Фото: ru. Цифровизация По словам Жаворонкова, когда компания создавалась, ее основатели сразу же сосредоточились на алгоритмах — на разработке технологии, способной самостоятельно обнаруживать и конструировать новые молекулы. Но мы поняли, что для адекватной проверки нашей ИИ-платформы необходимо не только создать новые препараты с новым механизмом действия, но и довести их до клинической проверки. Только тогда можно будет сказать, что наша технология работает», — отметил Жаворонков. Фаза 2 В настоящее время лекарство проходит двойное слепое рандомизированное плацебо-контролируемое исследование, в котором участвуют 60 пациентов в 40 разных клиниках США и Китая.
Разработка новых лекарств. По данным Калифорнийской ассоциации биомедицинских исследований, путь лекарства от исследовательской лаборатории до пациента занимает в среднем 12 лет. Только один из тысячи препаратов доходит до тестирования на людях, и только один из пяти тысяч препаратов утверждается для практического использования и выходит на рынок. Применение технологий ИИ значительно сократит как время вывода новых лекарств на рынок, так и их стоимость. Более того, она способна предсказывать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а потенциально и вовсе снижать их токсичность. Сейчас платформа тестируется. Данные обезличены. Медицину двигают технологии искусственного интеллекта Подробнее Уменьшение бумажной работы врачей. Внесение информации в медкарту, работа с документами и т. В итоге врач получает больше времени на работу с пациентом. Например, в Москве реализовали первое масштабное применение голосового ввода. В частности, рентгенологи столицы заполнили голосом уже более 210 тысяч медицинских протоколов.
Созданные лекарственные средства ингибируют рецептор DDR1, который участвует в развитии болезни. Для этого ИИ потребовался 21 день, после чего ученые выбрали наиболее подходящие варианты препаратов и протестировали их на лабораторных животных. На это ушло еще 25 дней. Таким образом на выбор потенциального лекарства потребовалось всего 46 дней. Для сравнения, традиционный процесс разработки кандидатов на звание лекарства занимает около 8 лет и обходится компаниям в несколько миллионов долларов США. В то время как на создание ИИ ушло всего 150 тысяч долларов. Слева — нормальная мышечная ткань.
И, конечно же, отдельно стоит упомянуть разработки, нацеленные на предиктивную аналитику и моделирование сценариев развития событий с учётом вероятности возникновения иных эпидемий. Подготовка к таким событиям становится залогом успеха в борьбе с ними. Существуют ли какие-то разработки, позволяющие в будущем действовать на упреждение и успешнее бороться с такими проблемами, как SARS-CoV-2? Столкнувшись с трудностями борьбы с коронавирусом, мы в очередной раз заострили внимание исследователей на важности аналитики, в частности, аналитики эпидемиологической обстановки в мире. К этой сфере исследований сейчас наблюдается повышенный интерес, и это понятно: никто не хочет вновь пережить то, что до сих пор происходит в мире с декабря 2019 года в процессе борьбы с пандемией. Во избежание повторения событий последних двух лет группа учёных с моим непосредственным участием в настоящее время проводит внедрение предиктивной аналитики, которое реализуется с помощью искусственного интеллекта и позволяет моделировать различные сценарии развития событий и анализировать ход эпидемий, что даёт возможность заранее подготовить систему здравоохранения к вероятности масштабного противостояния очередным заболеваниям и «предсказать» их возможные последствия. Современные технологии необходимы и административному аппарату, и непосредственно в лечении. К примеру, давно установлено, что некоторые элементы высокоточных операций лучше доверить автоматике, исключив тем самым влияние человеческого фактора и снизив вероятность ошибок. Думаю, что в дальнейшем доля участия ИИ в непосредственном лечении, а также в последующем сопровождении пациентов будет только увеличиваться. Как Вы считаете, обоснована ли на данном этапе развития российской медицины такая статья расходов?
AI-платформа для анализа медицинских изображений
Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. Журналисты приводят данные, согласно которым совокупный экономический эффект от использования искусственного интеллекта в медорганизациях достиг 13 млрд рублей еще в 2021 году. Провалы искусственного интеллекта в медицине происходят потому, что это вовсе не интеллект, а схожий с системой распознавания лиц алгоритм, сказал газете ВЗГЛЯД руководитель экспертного совета ЭИСИ (Экспертный институт социальных исследований) Глеб. Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении.
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. Платформа Искусственного интеллекта Минздрава России — первый национальный проект, объединяющий медицинское сообщество и разработчиков решений на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями, а с развитием технологий сделает реальным появление сверхэффективных персональных. Применяя когнитивные технологии и искусственный интеллект (ИИ) к этим данным, сектор может перейти от традиционного реактивного лечения к более проактивной медицинской системе, базирующейся на предотвращении заболеваний, укреплении здоровья, ускоренной.
Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
- AI-платформа для анализа медицинских изображений
- Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве // Новости НТВ
- Виртуальная реальность в медицине
- Искусственный интеллект в медицине
Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно 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. Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями, а с развитием технологий сделает реальным появление сверхэффективных персональных. Применение искусственного интеллекта в медицине. Сегодня искусственный интеллект помогает находить признаки заболеваний по более чем 20 направлениям, а количество обработанных с помощью него лучевых исследований уже превысило 11 миллионов.