Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы. ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений. ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений.
Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам
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.
Эти персонализированные планы лечения могут быть основаны на индивидуальных факторах пациента, таких как генетическая информация и биология опухоли. Роль ИИ в кардиологии ИИ может помочь в диагностике сердечных заболеваний.
Он может анализировать данные ЭКГ для обнаружения аритмий, таких как мерцательная аритмия. ИИ можно использовать для анализа рентгенограмм грудной клетки для выявления признаков сердечных заболеваний, таких как увеличенное сердце или жидкость в легких. ИИ можно использовать для оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний у пациента на основе таких факторов, как демографические данные, история болезни и образ жизни. На основании чего можно выявить пациентов, нуждающихся в раннем вмешательстве. ИИ можно использовать для обнаружения и диагностики сердечных заболеваний, таких как ишемическая болезнь сердца или заболевания сердечных клапанов, путем анализа изображений с эхокардиограмм или компьютерной томографии.
Раннее выявление важно для контроля и лечения сердечных заболеваний, а прогнозы на основе ИИ могут спасти жизнь. Роль ИИ в инфекционных заболеваниях ИИ может помочь в диагностике инфекционных заболеваний, идентифицируя микроорганизмы, такие как бактерии, вирусы и грибки, на основе данных секвенирования ДНК. ИИ можно использовать для прогнозирования устойчивости микроорганизмов к различным антибиотикам. Таким образом, ИИ может помочь оптимизировать лечение и уменьшить распространение устойчивости к противомикробным препаратам. ИИ можно использовать для мониторинга распространения инфекционных заболеваний, отслеживая количество случаев заболевания и смертей.
ИИ можно использовать для выявления факторов риска и потенциальных вспышек инфекционных заболеваний путем анализа больших объемов данных электронных медицинских карт. Роль ИИ в разработке лекарств ИИ можно использовать для анализа больших объемов данных из различных источников, таких как молекулярные базы данных, научная литература и клинические испытания, для определения новых мишеней для лекарств и потенциальных методов лечения. ИИ можно использовать для разработки новых лекарств. Прогнозируя, какие химические соединения будут наиболее эффективными и наименее токсичными, ИИ может улучшить дизайн лекарств. Роль ИИ в персонализированном уходе ИИ может анализировать большие объемы данных о пациентах для выявления закономерностей, корреляций и взаимосвязей между различными переменными, такими как демографическая информация, история болезни и история лечения.
Эта информация может помочь в разработке индивидуальных планов лечения. ИИ можно использовать для определения оптимальной дозы препарата для пациента путем анализа данных о конкретном пациенте. Это может улучшить результаты лечения за счет снижения риска побочных эффектов. ИИ можно использовать для разработки точных методов лечения рака путем анализа генетической информации пациента. Эти методы лечения могут быть адаптированы в соответствии с конкретной генетической мутацией, ответственной за конкретный рак.
Роль ИИ в мониторинге пациентов ИИ можно использовать для постоянного наблюдения за пациентами, отслеживания состояния их здоровья и изменения планов лечения по мере необходимости. Собирая и отслеживая данные о здоровье пациентов с помощью носимых устройств и других датчиков, ИИ можно использовать для удаленного наблюдения за пациентами. Это может помочь в раннем выявлении потенциальных проблем со здоровьем. Анализируя собранные данные, ИИ можно использовать для удаленной диагностики. Это могло бы улучшить доступ к диагностическим услугам, особенно в сельских или недостаточно обслуживаемых районах.
Будущее ИИ в здравоохранении ИИ изменит здравоохранение в ближайшие годы. Что отличает ИИ от традиционных технологий в здравоохранении, так это способность собирать данные, обрабатывать их и предоставлять конечным пользователям четко определенные выходные данные. Основная цель приложений искусственного интеллекта в здравоохранении будет заключаться в анализе взаимосвязи между клиническими методами и результатами для здоровья пациентов. Методы искусственного интеллекта будут все чаще использоваться в таких областях, как диагностика, разработка протоколов лечения, разработка лекарств, персонализированная медицина, а также мониторинг и уход за пациентами. Полезная информация Какова роль ИИ в будущем здравоохранения?
ИИ может преобразовать здравоохранение за счет повышения эффективности, персонализации и результатов лечения пациентов. От диагностической визуализации, прогнозирования рисков для пациентов до автоматизации административных задач ИИ может обеспечить точность, скорость и экономичность. Кроме того, ИИ помогает разрабатывать персонализированные планы лечения и обеспечивает удаленный мониторинг пациентов, расширяя сферу применения телемедицины.
Как еще ИИ используется в диагностике заболеваний? Вот несколько примеров: Помогает в медицинской сортировке: быстро определяет, каким пациентам нужна срочная помощь. Например, так делает ИИ от Enlitic : он анализирует данные пациентов, а затем направляет их к подходящему врачу. Компания Babylon Health разработала ИИ, который предоставляет информацию о здоровье на основе симптомов пациента. Предсказывает, как изменения в геноме могут повлиять на организм. Например, они могут привести к изменению функции белков, что, в свою очередь, может нарушить нормальные процессы в организме. Помогает выявлять рак на ранней стадии. ИИ уже умеет диагностировать рак легких, анализируя большие фотографии легочных тканей. Также есть разработки ИИ для диагностики рака кожи по фотографиям. Об этом я подробнее расскажу ниже. Используется в британских больницах для УЗИ-обследования беременных. Система ScanNav анализирует снимки плода, используя большую базу данных. В этой базе более 350 тысяч изображений плодов с различными патологиями. Система помогает получить информацию о возможных отклонениях в развитии плода. ИИ также используется для диагностики ОРВИ и пневмонии, что помогает врачам быстро назначать правильное лечение. Сейчас на базе ИИ много приложений, помогающих в управлении здоровьем. Одно из них - BionMax. ИИ помогает расшифровать анализы Сегодня есть технологии, благодаря которым люди сами могут следить за здоровьем. Например, есть приложения, которые отслеживают пульс, давление и другие важные показатели. Также существуют сервисы, где можно расшифровать результаты медицинских анализов. Один из них — BionMax. Купить рекламу Отключить BionMax — это возможность расшифровать результаты медицинских анализов прямо в телефоне.
Мониторинг за психическим здоровьем Традиционные модели здравоохранения часто игнорируют факторы психического здоровья пациентов, которые становятся одними из самых важных благодаря возможностям ИИ. Уникальные приложения позволяют заблаговременно выявлять психические отклонения за счет комплексного анализа речевых шаблонов, текстовых сообщений, социальной активности человека. Такие инструменты очень важны для своевременного вмешательства и решения психических нарушений до начала обострения. Улучшение обучения специалистов Возможности ИИ становятся революционными в области обучения медиков. Благодаря симуляторам виртуальной реальности создается максимально реалистичная и захватывающая среда обучения. VR-симуляция облегчают отработку сложных процедур. За счет этого медицинские работники набираются опыта и получают уверенность в своих действиях без рисков для пациентов. Внедрение ИИ существенно изменит здравоохранение в 2024 г. Благодаря алгоритмам машинного обучения медпомощь станет более эффективной, доступной, персонифицированной.
Робототехника
- Цифровой ассистент: как искусственный интеллект помогает московским врачам // Новости НТВ
- ИИ-революция в генной инженерии: OpenCRISPR-1 открывает новую эру в редактировании ДНК / Хабр
- Технология мРНК
- Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) призывает в вопросах медицины относиться к «познаниям» созданных искусственным интеллектом больших языковых моделей «с осторожностью». — 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. В фокусе: технологии искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины.
Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
Есть, например, случаи, в которых опыт специалисты гораздо важнее, чем сравнение миллионов изображений. Конечно, нейтральная и даже отрицательная обратная связь от врачей встречается и даже часто, рассказывает Александр Николаевич, но такие комментарии становятся все реже, а сами врачи все активнее пользуются ИИ. Важным моментом является то, что ошибаются все. Искусственный интеллект может дать неверное определение, человек может допустить ошибку. Ключевой фактор — найти оптимальный баланс между преимуществами врачей и искусственного интеллекта, чтобы предложить клиентом лучший стандарт проведения и описания исследования. Эффективность ИИ в реальных задачах и текущие недостатки Медицинские изделия на основе ИИ призваны упростить работу специалистам, в частности врачам, исключить ошибки из-за «человеческого фактора». С этой задачей технология справляется отлично, что подтверждается реальными отзывами директоров медицинских центров, об этом же сказал нам и Александр Николаевич. Из текущих недостатков директор «МеркуриМед» выделил сложности интеграции искусственного интеллекта с медицинской информационной системой. Это больше относится к удобству, пользовательскому опыту, но также сказывается и на скорости работы. Мы работаем над этим вопросом вместе с Цельсом».
Александр Тюрнин Директор медицинского центра «МеркуриМед» Продукты на основе ИИ на сегодняшний день — это вполне доступные технологии, особенно для коммерческих медицинских учреждений.
Исследователи использовали ИИ, который проанализировал данные более 1300 пациентов, у которых во время операции фиксировалось артериальное давление. Общая продолжительность наблюдения составила почти 546 тысяч минут.
С помощью этих данных искусственный интеллект помог подготовить алгоритм прогнозирования гипотонии. Алгоритм повторно проверяли на втором наборе данных других 204 пациентов. Исследователи считают, что алгоритм можно использовать во время операций, чтобы снизить вероятность возникновения осложнений.
Распознавание рака кожи Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Эксперимент провели в 2018 году ученые из США, Франции и Германии, которые обучили нейросети идентифицировать изображения для диагностики онкозаболеваний кожных покровов. Машине предоставили более 100 тысяч снимков безвредных родинок и опасных для жизни меланом, а позднее показали эти же фотографии профессиональным дерматологам, которые попытались выявить рак по снимкам.
Машина справилась с задачей лучше специалистов. ИИ в УЗИ-обследовании беременных Уже сегодня в некоторых британских больницах применяют новый способ тестирования плода на патологии, которые сложно или невозможно выявить другими средствами. Система работает на основе искусственного интеллекта, и в нее заложено более 350 тысяч снимков плодов с теми или иными отклонениями.
Система называется ScanNav и она способна давать врачу много полезной информации о патологиях плода, опираясь на имеющиеся в базе данные по другим пациенткам. Пока ScanNav работает в тестовом режиме и используется только в акушерстве, но в будущем она может получить намного более широкое распространение и будет особенно полезна для стран, испытывающих острый дефицит во врачах. Применение и польза искусственного интеллекта в медицине Разработка ИИ сегодня является приоритетной задачей для многих стран мира.
Если рассматривать внедрение умных систем в медицинской сфере, то в первую очередь их польза будет состоять в увеличении точности диагностики различных заболеваний. Практики и опыта врача может быть недостаточно для того, чтобы своевременно выявить ту или иную проблему в организме человека, тогда как нейронная сеть, обладающая доступом к огромному объему данных, передовой научной литературе и миллионам историй болезней, сможет быстро классифицировать любой случай, соотнести его со схожими проблемами у других пациентов и предложить план лечения. Сегодня искусственный интеллект не может решать сложные медицинские задачи: он самостоятельно не придумает и не спроектирует прибор из будущего, который сможет за пару секунд отсканировать организм человека, выявить любые проблемы и назначить оптимальное лечение.
Однако и нынешние возможности очень интересны для врачей, пациентов и клиник. Врачам Сегодня искусственный интеллект отлично справляется с простыми задачами. Например, он способен выявить наличие инородного тела или патологии по рентгеновскому снимку, а также определить наличие раковых клеток в цитологическом материале.
Интересно еще и то, что сейчас разрабатывается все большее количество проектов, ориентированных именно на врачей: 1 IBM: Watson Это суперкомпьютер, способный отвечать на вопросы, которые задаются не на языке программирования, а на простом человеческом языке. Позднее было запущено подразделение Watson Health, главное направление которого — использование суперкомпьютера в медицине. Компьютеру обеспечили доступ к огромному количеству данных: энциклопедиям, базам научных статей, а также медицинским картам и снимкам.
Машина проанализировала свыше 50 миллионов анонимных медкарт и более 30 миллиардов снимков. Вся эта информация использовалась для дальнейшего применения в онкологии, для поиска на УЗИ признаков порока сердца. IBM запустило облачную платформу Watson Health Cloud, благодаря которой технологии доступны для врачей и исследователей по всему миру.
ИИ используют для анализа анонимных глазных снимков и выявления первичных симптомов слепоты. Новый проект от израильских разработчиков призван помочь правильно диагностировать инсульт — система сравнивает снимок мозга пациента со снимками сотен тысяч других людей для выявления и подтверждения отклонений. Пациентам Системы ИИ в медицине разрабатываются не только для врачей, но и для их пациентов.
Персонализация является одной из частей современного подхода к здравоохранению, известного как концепция 4П-медицины. Название происходит от четырёх английских слов, начинающихся с буквы П: персонализация, прогнозирование, профилактика и преемственность Инфографика: Skillbox Media — Что из этого было реализовано в «Джейн»? Мы взяли базу РЛС, распарсили и ввели в систему.
Так у «Джейн» появились знания о показаниях, противопоказаниях и побочных явлениях приёма лекарственных средств. Далее врач, когда решал, какой препарат назначить, давал алгоритму задание: «Подбери лекарство для этого ребёнка». И система рассчитывала интегральный показатель для каждого вещества, который показывал степень риска приёма средства для конкретного пациента.
Вещества, которые могут ухудшить состояние больного, компьютер подсветит красным. Более того, лекарственные средства взаимодействуют друг с другом. Если врач попытается назначить несовместимые препараты, то «Джейн» и об этом просигнализирует.
Так алгоритм подбирает лекарство, наилучшим образом подходящее конкретному пациенту. Это наглядный пример персонализированной медицины. Её можно модифицировать под другие болезни, не только для эпилепсии?
Это отдельный модуль, который был встроен в «Джейн» и работал очень успешно. Кстати, им пользовались не только неврологи, но и врачи других специализаций. Как «Джейн» помогала предсказать приступы эпилепсии — Из каких частей состояла «Джейн»?
Перечислю основные модули: диагностика; разработка плана лечения и подбор лекарств; контроль принятия лекарств; Также был дневник пациента. Поскольку эпилепсия требует пристального внимания к состоянию пациента, были необходимы инструменты контроля. Сегодня все системы делаются с веб-доступом.
Я не могу себе представить стационарную программу такого рода, которую нужно было бы устанавливать как отдельное приложение. Естественно, «Джейн» тоже имела веб-доступ, а чат-бот — это просто дополнительный интерфейс к базе данных, в которой аккумулировались данные о пациенте — история болезни, жизненные показатели, дневник наблюдений и так далее. Если назначены какие-то антиэпилептические вещества, то их надо принимать ровно так, как назначено, буквально минута в минуту.
Любой пропуск — риск для жизни. И соответствующий модуль «Джейн» как раз напоминал ребёнку или его родителям о том, что прямо сейчас надо выпить ту или иную таблетку. И в качестве подтверждения требовал нажатия соответствующей кнопки на экране смартфона.
То есть осуществляла поиск скрытых закономерностей. Например, у одного ребёнка «Джейн» выявила жёсткую причинно-следственную зависимость между фазами Луны и обострениями болезни. Ни родители, ни врачи этой связи не чувствовали и не знали о ней.
Они просто отмечали в электронном дневнике дни, в которые происходили приступы. Я, конечно, всё перепроверил, долго копался в научных трудах. И нашёл публикации, в которых учёные отмечали селенозависимость течения эпилепсии у отдельных людей.
Но объяснить её, кстати, медики пока не могут. Зачастую эпилептики — очень метеозависимые люди. Циклолептическое течение эпилепсии встречается довольно часто, и система очень быстро научается прогнозировать интервалы этих циклов.
Если у ребёнка приступы происходят, например, каждые пять дней, система это спрогнозирует. Напомнит родителям, что сегодня с большой вероятностью будет обострение, и попросит быть внимательнее к своему чаду. 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.
Участник дискуссии, доктор медицинских наук, профессор Владислав Шафалинов считает, что в ситуации с применением ИИ в существующей системе здравоохранения первичным должен быть вопрос безопасности , а уже потом — эффективности. Важно, чтобы его использование не навредило пациентам. Несмотря на то, что ИИ сегодня является технологией будущего для здравоохранения и персонализированной медицине, важно правильно оценивать риски его применения и разделять зоны ответственности. Сможет ли ИИ давать рекомендации относительно таких сложных тем, как например, проведение эвтаназии, во многом это будет зависеть и от корректно прописанных алгоритмов нейросетей. Если у компьютера появится возможность исполнения рекомендаций, тогда мы все окажется в огромной опасности, поэтому важнейшими являются вопросы этических и моральных устоев разработчиков, — рассуждает Ян Власов.
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. Влияние Искусственного интеллекта в области медицины увеличивается с каждым годом. Президентом РФ было поручено уделить особое внимание внедрению искусственного интеллекта в медицине. Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины.
Решения СберМедИИ вошли в ТОП-10 медицинских нейросетей (ИИ) в России в 2024 году
Американская компания IBM предлагает клиникам аналогичное решение — чат-бота watsonx Assistant для записи к врачу. Как и навыки Алисы, он снимает административную нагрузку с медработников и позволяет больным записаться на приём не выходя из дома. Помощь людям с особенностями здоровья Искусственный интеллект даёт возможность видеть, слышать и даже двигаться. Компания Intel создала инвалидные кресла, которые управляются при помощи мимики. За каждым из выражений лица владелец может закрепить ту или иную команду, а встроенные камеры будут их распознавать. Эта разработка решила проблему людей с параличом выше пояса, которые не могли управлять обычными колясками с рычагом. Система распознаёт до 10 выражений лица, каждому из которых пользователь задаёт команду. Для этого им нужно выбрать интенсивность движения на планшете, который передаст сигналы кардиостимуляторам и вживлённым в спинной мозг электродам. Технология находится на стадии доработки и тестирований. Она не сможет излечить человека от паралича, так как не восстанавливает повреждённые участки спинного мозга, но значительно расширит возможности парализованного в передвижении и сделает его жизнь более насыщенной. Лечение рака Искусственный интеллект оказался незаменим в исследованиях ДНК — там, где машинное зрение может распознать объекты, недоступные человеческому глазу.
Это особенно важно для лечения онкологических заболеваний. В 2018 году врачи из больницы «Шарите» в Берлине провели эксперимент , в котором ИИ определял злокачественные образования на основе изучения ДНК их клеток. Результаты были более точными, чем у патологоанатомов. Если врачи воспользуются этой точностью и доверят диагностику раковых опухолей искусственному интеллекту, то прогноз хода болезни и выбор тактики лечения станут точнее и смогут спасти большее количество больных. В этом году искусственный интеллект помог исследователям из Университета Торонто найти возможное лекарство от рака печени. Учёные использовали программу для построения структуры белка AlphaFold и платформу для поиска лекарств Pharma. За 30 дней ИИ обнаружил в ДНК раковой клетки уязвимые места и предложил вариант новой молекулы, которая смогла бы их поразить.
Комплексное решение позволит внедрять передовые технологии и повышать эффективность операционных; Решение для клиник Решение на основе MVS Platform позволит сохранить бесценный хирургический опыт и создать центральный архив операций, а интеграция с МИС и PACS объединит оперблок в единое информационное пространство клиники, что обеспечит больницу необходимыми инструментами для качественного менеджмента; Решение для сети клиник Большие медицинские организации с крупной филиальной сетью требуют особой цифровой инфраструктуры, чтобы собирать большие данные, безопасно их хранить и распространять. Цифровые данные из операционных отличаются большим объемом и требуют защиты. Совокупное использование сервисов MVS Platform и МИС обеспечит администрацию клиники всеми необходимыми инструментами для качественного менеджмента.
Адрес: г.
Ключевые достижения цифровых платформ базируются на данных В 40 раз с 2019 года вырос объем медицинских данных, ежедневно регистрируемых в Федеральном реестре электронных медицинских документов. Эта информация доступна для машинной обработки, что способствует целям развития ИИ в здравоохранении, полагает Дмитрий Темнов. О необходимости работы с разными источниками данных рассказала Елена Соколова Sber AI Lab; лаборатория искусственного интеллекта «Сбера» : «Это и медицинские тексты, и изображения, и сигналы. Например, в 2021 году благодаря анализу медицинских сведений мы создали решения для определения вероятности нового коронавируса по кашлю, и Symptom Checker — решение для анализа симптоматики заболевания пациента и подсказки, к какому врачу с такой симптоматикой лучше обратиться». В планах Sber AI Lab — развивать направление популяционного анализа населения для выявления пациентов из группы риска развития хронических болезней. Этот проект базируется на анализе электронных медкарт. А еще один проект — персональная комплексная диагностика пациента, которая также будет основана на изучении ИИ его медкарты.
Пример такого проекта мы реализовывали в 2022 году вместе с правительством Москвы. Речь идет о проекте диагностического ассистента. Разработанная модель ИИ анализирует всю содержащуюся в медкарте информацию: жалобы, результаты инструментальных и лабораторных исследований, анамнез, описание заключений — и выдает второе мнение врачу. Модель обучалась на обезличенных данных более чем на 30 млн визитов пациентов», - поделилась Елена Соколова из лаборатории искусственного интеллекта «Сбера». В медицине большинство сервисов для обработки диагностических изображений ориентировано на лучевое исследование, говорит Анна Мещерякова, гендиректор компании «Платформа «Третье мнение»: «Уровень зрелости этого направления самый высокий: данные — цифровые, инфраструктура наиболее готова к внедрению ИИ. Поэтому большинство сервисов, которые мы в «Третьем мнении» вывели на рынок, — это сервисы для отделения лучевой диагностики». Недавно организация в одном из регионов завершила проект по ретроспективному анализу исследований грудной клетки, были проанализированы данные за 1,5 года. Технологии помогают и младшему медперсоналу.
Например, медсестры благодаря push-уведомлениям смогут до 50 раз быстрее реагировать на тревожные ситуации, связанные с возможным падением пациентов», - говорит Анна Мещерякова.
Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN [4] , которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств , сетей Байеса и искусственных нейронных сетей , были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах. Однако с 2002 года технологии сделали большой шаг вперед, а к программам внедрения искусственного интеллекта в медицину подключились и IT-гиганты, и целые государства.
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. 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. Благодаря возможностям искусственного интеллекта (ИИ) здравоохранение в России постепенно трансформируется по мере того, как передовые технологии меняют медицинскую практику, включая диагностику, лечение пациентов и медицинские операции. 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.
Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Научное исследование возможности использования в системе здравоохранения города Москвы методов поддержки принятия решений на основе результатов анализа данных с применением передовых инновационных технологий. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) призывает в вопросах медицины относиться к «познаниям» созданных искусственным интеллектом больших языковых моделей «с осторожностью». Чем искусственный интеллект лучше «человеческого» врача, почему перегруженные работой медработники пока не доверяют ИИ, возможен ли в медицине симбиоз естественного и искусственного интеллектов, а также причем здесь мораль и врачебная этика? 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. Искусственный интеллект стал лидером цифрового здравоохранения России по объему инвестиций.
ИИ в частных клиниках: как помогает врачам и пациентам
Искусственный интеллект для визуализации и обработки ренгенологических изображений 10. HUB Telemed Телемедицина Телемедицинская платформа для врачей с возможностью выбора метода описания лучевых исследований на основе ИИ Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. Использование этих систем может значительно улучшить диагностику, ускорить процесс лечения и сделать медицинские услуги более доступными и персонализированными для пациентов.
Благодаря анализу сложных биохимических взаимодействий алгоритмы машинного обучения способны мгновенно определять лучшие составы лечебных средств. Ускорение процессов максимально важно для адаптации в условиях кризисов в здравоохранении и быстрой разработки эффективных методов лечения новых болезней. Мониторинг за психическим здоровьем Традиционные модели здравоохранения часто игнорируют факторы психического здоровья пациентов, которые становятся одними из самых важных благодаря возможностям ИИ. Уникальные приложения позволяют заблаговременно выявлять психические отклонения за счет комплексного анализа речевых шаблонов, текстовых сообщений, социальной активности человека. Такие инструменты очень важны для своевременного вмешательства и решения психических нарушений до начала обострения. Улучшение обучения специалистов Возможности ИИ становятся революционными в области обучения медиков.
Благодаря симуляторам виртуальной реальности создается максимально реалистичная и захватывающая среда обучения. VR-симуляция облегчают отработку сложных процедур. За счет этого медицинские работники набираются опыта и получают уверенность в своих действиях без рисков для пациентов.
Другой пример: компьютерная томография грудной клетки, где комплексный сервис, обрабатывающий исследования сразу на восемь патологий и наличие жидкости в полости, обнаружил аневризму грудного отдела аорты». По словам Шулькина, многие страны разрабатывают искусственный интеллект или пытаются его применять в том числе в здравоохранении, но в таком масштабе и по такому количеству направлений, как в Москве, технологии искусственного интеллекта в здравоохранении в мире нигде не используют. С этого года в столичных клиниках использование искусственного интеллекта при исследованиях по ОМС стало обязательным. Касается это маммографии. Юрий Васильев, директор Центра диагностики и телемедицины: «Наша научная составляющая — это понимание того, как работает система ИИ. Два года назад было непонятно: что-то он выявляет или что-то он не выявляет. И на этом все. На сегодняшний день мы смотрим на ИИ с разных сторон. Абсолютно постоянно изучаю то, что может он делать, то, где он может принести для нас пользу или эффект». Базу для технологического прогресса в области медицины создают московские ученые. В День российской науки в Центре диагностики и телемедицины медики рассказывают еще об одной разработке. Там создали отечественные фантомы. Эти изделия имитируют органы и ткани тела человека.
Для этого необходимо участие экспертов в наполнении базы, нужны подготовленные с их помощью размеченные выборки данных для обучения нейросетей, оцифрованные порядки и стандарты оказания медпомощи, клинические рекомендации. Сейчас сложно анализировать данные, которые есть в медицинских информационных системах. Как врач на приеме вводит данные в систему? В условиях ограниченного времени на прием нередко встречаются некорректное построение предложений, необщепринятые сокращения, аббревиатуры, использование нестандартных символов, отсутствие разделения слов. Врач понимает, что он написал, и другой врач поймет или догадается, потому что это их предметная область, которую они научились понимать, но, к сожалению, это большие сложности для систем анализа медицинских данных, негативно влияющие на те результаты, которые формирует нам ИИ. Еще одна сложность — большое количество данных, необходимых для обучения. В идеале все данные из истории заболеваний должны быть оцифрованы, информация структурирована. Необходимо учитывать, что методология лечения, сбора отчетных данных, перечень отображаемых в медицинской документации сведений продолжает динамично изменяться, а для разработчиков ИИ это означает, что системы нужно будет время от времени переучивать. И здесь возникает вызов — как научиться делать это быстро. Итак, для корректной работы ИИ нужны «чистые» машиночитаемые данные, подготовленные и размеченные высококвалифицированными специалистами выборки данных для обучения нейросетей, оцифрованные порядки оказания медицинской помощи, клинические рекомендации и стандарты оказания медицинской помощи. При смене методологии медицинские информационные системы тоже начинают наполняться новыми данными только с появлением утвержденных изменений в методологии диагностики, лечения, наблюдения пациента и т. Симбиоз или противостояние? Если мы смотрим на искусственный интеллект глазами разработчика, то видим набор алгоритмов и математических методов, которые могут обучаться на данных, анализировать изображения, искать неочевидные связи и сходства в огромных массивах данных, обнаруживать различия там, где естественный интеллект может просто их не заметить. Но для врача работа искусственного интеллекта — это черный ящик. Врачу непонятно «мышление» системы и то, как ИИ получил итоговый результат. Формировать доверие медицинских работников к ИИ возможно, объясняя базовые алгоритмы его работы и то, на каких данных обучаются системы. Возможно также более широкое участие врачей в рабочих группах по подготовке данных для обучения нейросетей. Объяснять базовые алгоритмы работы искусственного интеллекта необходимо в рамках вузовской подготовки специалистов на цифровых кафедрах и в рамках профессиональной переподготовки.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям. 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. В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине.