Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы. Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. Научное исследование возможности использования в системе здравоохранения города Москвы методов поддержки принятия решений на основе результатов анализа данных с применением передовых инновационных технологий.
Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам
Искусственный интеллект в здравоохранении уже способствует научным открытиям и активно его меняет. Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке. — 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.
Олия Артемова
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё шире проникают в различные сферы жизни, меняя и ускоряя привычные процессы. В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. В ряде зарубежных исследований было показано, что прогностические модели искусственного интеллекта со временем могут оказаться ненадежными в клинических условиях. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса.
Применение искусственного интеллекта в медицине
Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин.
Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
Это человеческий выбор. Хочется помочь, и есть надежда. А если не получится? Ухудшим показатели. Это моральные и организационно-методические проблемы людей. Но может ли здесь помочь искусственный интеллект? А это зависит от того, как настроен этот инструмент, на какой результат он нацелен. И не забываем, что инструмент — просто набор алгоритмов, зависящий от объема и качества данных «на входе», настройки, обучения и целеполагания. В некоторой степени он лишен моральных критериев.
Они задаются человеком. 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.
Алгоритмы и методы обучения ИИ постоянно совершенствуются, и этот прогресс уже находит выражение в конкретных решениях и в медицинской сфере. Уже сегодня ИИ-сервисы могут анализировать медицинские изображения и находить на них настолько ранние признаки заболевания, которые врач пока не может заметить. К примеру, проект InnerEye помогает онкологам-радиологам повышать эффективность лечения различных типов рака, ускоряя работу со снимками внутренних органов и тканей пациентов. Другой недавний пример — это использование суперкомпьютера IBM Watson в Токио, чтобы уточнить диагноз 60-летнего пациента с лейкемией и назначить успешное лечение, сопоставив генетические данные миллионов исследовательских работ. И таких кейсов становится все больше: так, белорусский стартап DBrain вместе с американской компанией LigoLabs с помощью технологий ИИ и блокчейн повышают точность диагностики онкологических заболеваний. Подобные технологии используются и в России — российская платформа Botkin. AI позволяет выявлять онкологические заболевания легких благодаря анализу медицинских изображений с помощью технологий искусственного интеллекта в облаке Microsoft Azure. Решение уже успешно внедрено в нескольких регионах страны.
В России также есть цифровая гистологическая лаборатория UNIM, которая исследует гистологические материалы при помощи нейронной сети для постановки верного диагноза. Помимо этого, большой потенциал существует у использования ИИ в разработке и тестировании новых лекарств. Одна из крупнейших фармацевтических компаний — Novartis — совместно с Microsoft открыла ИИ-лабораторию, чтобы использовать "умные" алгоритмы в создании лекарственных препаратов. Подобными проектами занимается и Google: в 2018 году DeepMind смог лучше биологов предсказать форму свертывания белка. Это потенциально способно существенно ускорить процесс разработки новых лекарств.
Сейчас большинство хирургических операций проводятся с помощью американских робот—ассистированных хирургических систем Da Vinci — самых известных роботов—хирургов во всём мире. По данным сайта Da Vinci, с 2007 по 2022 год в России американскими роботами—хирургами было выполнено около 28 тыс. Однако в ближайшее время в больницах страны появятся первые роботы—хирурги отечественного производства, разработанные учёными Института конструкторско—технологической информатики РАН. Российские роботы—хирурги смогут делать операции в брюшной полости, в области гинекологии и урологии, а также в сфере нейро— и кардиохирургии. Одним из ключевых преимуществ отечественной разработки станет её стоимость: она примерно в 3 раза ниже американской, благодаря чему операции войдут в программы ОМС и будут бесплатны для пациентов. Роботизированные системы в медицине, несомненно, с каждым годом будут всё активнее применяться. Однако пока есть ряд факторов, которые сдерживают развитие рынка автоматизированной медицины. По мнению Дениса Банного, одними из ключевых являются большие финансовые затраты на покупку оборудования и эксплуатационные расходы, а также расходы на обучение персонала. Со временем этот вопрос будет решён. Пока же сложные роботизированные системы доступны только крупным медицинским центрам и клиникам.
Первого российско-американского конкурса стартапов Сбер500Startups Первый поставщик специализированного сервиса видеоаналитики для здравоохранения Финалист конкурса "Новатор Москвы" на медицинские изделия по 3-му классу риска В 2019 году команда "Третье Мнение" победила в акселерационной программе Сбер500Startups и продолжила развитие в Кремниевой долине США В 2020 году сервис "Третье Мнение. ИИ-мониторинг" стал первым в России сервисом видеоаналитики для медучреждений Финалист конкурса 2020 года в номинации "Меняющие реальность" Первое регистрационное удостоверение для модуля анализа рентгенологических исследований Лидер Эксперимента по использованию инновационных технологий В области компьютерного зрения для анализа изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы по направлению КТ COVID-19 Сервисы "Третье Мнение" победили в акселераторе «Будущее здравоохранения» Медтех-центра Москвы и «МЕДСИ» Победитель акселератора медицинских стартапов Future Healthcare Партнеры.
Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме
В основном ИИ задействуют для того, чтобы избавить врача от рутинной обработки больших объемов информации или же поручают умной программе перепроверку результатов обследования, чтобы минимизировать ошибки, связанные с человеческим фактором. Однако не только ИИ проверяет результаты работы врачей, но и наоборот. Все российское медицинское программное обеспечение, созданное с применением технологий ИИ, автоматически относится к наивысшему третьему классу потенциального риска. Это означает, что все заключения, выданные искусственным интеллектом, проходят строгий контроль медицинских специалистов. В России любое программное обеспечение, созданное для применения в медицинских целях, считается медицинским изделием. Обращение медицинских изделий на территории РФ возможно только при условии государственной регистрации.
Проблемы и ограничения Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных. Существует риск выявления конфиденциальных данных пациента из истории болезни. Более того, есть риск преднамеренного взлома алгоритма для нанесения вреда людям в больших масштабах, например передозировки инсулина у диабетиков. Вторая проблема — неточная работа алгоритмов.
Используемый сотнями больниц по всему миру для рекомендаций по лечению больных раком, алгоритм был основан на небольшом количестве синтетических случаев и очень ограниченом количестве реальных данных. Многие из его рекомендаций по лечению были ошибочными, например, предлагали использовать несовместимое лекарство для пациента с сильным кровотечением, что представляет явное противопоказание. Еще одна проблема — предвзятость. Низкий социально-экономический статус — основной фактор риска преждевременной смертности. Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья. С этой проблемой тесно связано смещение результатов из-за отсутствия включения меньшинств в наборы данных.
Эксперты отмечают, что выбор проектов для внедрения должен базироваться на точности инструмента, измеримом эффекте, качестве информационной защиты и стоимости продукта. Необходимость финансирования со стороны государства для отрасли, сфокусированной на проектах с ИИ, также подчеркивается собеседниками «Ъ». Однако, даже с ростом использования ИИ, встречаются проблемы. Так, совсем недавно Росздравнадзор впервые приостановил использование системы анализов Botkin. AI, предназначенной для выявления патологий на компьютерных томографиях при помощи ИИ.
Можно сказать, что система заменяет целый консилиум врачей, что позволяет работать быстрее и точнее. В России этой сфере уделяется особое внимание. Несколько проектов уже достигли весомых результатов в использовании ИИ в радиологии. В их число вошли Botkin. Качество работы подтверждает статистика. Например, заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова сообщила , что за два года сервисы ИИ обработали более 6 млн лучевых снимков. По ее словам, технологии помогли быстрее описать снимки и заметили мельчайшие отклонения. ИИ хорошо показал себя в медицине, поэтому ученые уже пишут алгоритм, по которому можно будет обнаружить ранние проявления болезни Альцгеймера по результатам МРТ. Еще одним направлением, где применяется искусственный интеллект, стала область семантического анализа. ИИ анализирует и систематизирует данные, содержащиеся в электронной медицинской карте пациента. Ее заполняют сразу несколько врачей: кардиолог, невролог, терапевт и другие. Алгоритм собирает анамнезы воедино, и так специалист может обнаружить определенные паттерны. Метод, при котором медкарта заполнена разными специалистами, а данные собраны воедино, позволяет оптимизировать постановку точного диагноза. Настоящей технологией будущего можно считать роботов-хирургов — это решение на стыке роботизации и ИИ. Успешный проект в этом направлении представил резидент «Сколково» — компания «Экзоскелет». Специалисты разрабатывают роботы-экзоскелеты, которые помогают людям после тяжелых травм заново учиться ходить. Однако говорить об использовании роботов-хирургов пока рано. Причина кроется в большом количестве алгоритмических частей, с помощью которых можно создать конечный продукт.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
ИИ-мониторинг" стал первым в России сервисом видеоаналитики для медучреждений Финалист конкурса 2020 года в номинации "Меняющие реальность" Первое регистрационное удостоверение для модуля анализа рентгенологических исследований Лидер Эксперимента по использованию инновационных технологий В области компьютерного зрения для анализа изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы по направлению КТ COVID-19 Сервисы "Третье Мнение" победили в акселераторе «Будущее здравоохранения» Медтех-центра Москвы и «МЕДСИ» Победитель акселератора медицинских стартапов Future Healthcare Партнеры.
Мы уверены, что уже к концу года это начнёт в масштабах всей нашей страны приносить пользу как медицинским работникам, так и пациентам», — отметил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачёв. Разрабатывать и внедрять передовые решения также помогает федеральный проект «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика». В ходе его реализации с 2021 года Фондом содействия инновациям запущена линейка эффективных инструментов. Такой комплексный подход позволяет не терять взаимодействие с перспективными командами и стимулирует приток новых идей и решений», — рассказал ИА Регнум генеральный директор Фонда содействия инновациям Сергей Поляков. По его словам, о востребованности мер поддержки свидетельствует статистика поступающих заявок: по линии федпроекта «Искусственный интеллект» Фондом уже поддержано более 800 проектов, каждый десятый из которых связан с медициной. Предложенные инноваторами решения направлены на предупреждение развития конкретных заболеваний или патологических состояний, что, в свою очередь, ведёт к снижению заболеваемости населения и повышению трудоспособности», — подчеркнул Сергей Поляков. Уже на этапе клинических испытаний врачебное сообщество проявило к данной системе большой интерес.
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?
Ранее стало известно о сбитии хуситами очередного MQ-9 Reaper. Он имеет очень хорошую оптику с внушительной дальностью обнаружения, а также средства радиоэлектронной разведки. Кроме того, зачастую на дрон устанавливаются радиолокационные станции бокового обзора. Все это обеспечивает комплексную и весьма эффективную разведку», — говорит военный эксперт Максим Климов. Впрочем, Reaper также способен наносить удары по наземным целям, но только в условиях практически полного отсутствия противовоздушной обороны, добавил он.
Собеседник объясняет: главная уязвимость аппаратов — их достаточно высокая заметность. В зоне действия ПВО он не выживет», — уточнил аналитик. В то же время Климов не исключает, что в операции против Reaper хуситы задействовали двухступенчатый беспилотник, вторая ступень которого представляет зенитную ракету. Он напомнил, что это не первый случай, когда боевики «Ансар Аллах» смогли сбить американский дрон. В данном контексте военный эксперт напомнил, что цена одного Reaper составляет примерно 30 млн долларов. Для американцев потерять дорогую матчасть, а не личный состав — более приемлемый вариант. Ведь беспилотники выполняют задачи, которые находятся в зоне повышенного риска, потери неминуемы», — считает Климов. Кроме того, был случай, когда американский беспилотник упал в Черном море в результате инцидента с российскими истребителями Су-27 в марте 2023 года.
Эта деятельность продолжается сейчас как в Черном, так и в Красном морях», — сказал военный эксперт. Однако у России не получится перенять опыт хуситов в борьбе с Reaper. Климов указал: американские разведывательные аппараты в Черном море летают над международными водами, их уничтожение приведет к неблагоприятным для Москвы международным последствиям. Об уязвимости разведывательно-ударных беспилотников Reaper говорит и эксперт в области беспилотной авиации Денис Федутинов. При этом они малоскоростные и неманевренные. Совокупность этих факторов делает их несложными целями для средств ПВО», — указал он. Собеседник напомнил, что БПЛА Reaper использовались американскими военными в ходе всех конфликтов последних почти двух десятков лет, а также применялись в отдельных операциях ЦРУ. Сейчас США также используют Reaper в числе прочих пилотируемых и беспилотных средств разведки вблизи наших границ на Черном море, добавил Федутинов.
Тем не менее их использование, очевидно, связано с решением Украины собственных военных задач. В этом вопросе они буквально балансируют на грани casus belli», — подчеркнул он. Федутинов в этой связи вспомнил события, повлекшие потерю одного из Reaper над акваторией Черного моря. Сейчас все возвращается обратно. Чтобы память наших визави не подводила, необходимо, чтобы такие вещи повторялись чаще», — заключил эксперт. Ранее йеменские хуситы сбили американский беспилотник MQ-9 Reaper. Об этом сообщили представители движения «Ансар Алла». Цель была поражена в воздушном пространстве провинции Саада.
Кроме того, с помощью противокорабельных ракет им удалось нанести удар по британскому нефтяному танкеру Andromeda Star.
Искусственный интеллект (ИИ) для диагностики
- Онлайн-курсы
- Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам
- Правительство планирует поддержать рублём ИИ для медицины
- Искусственный интеллект в медицине
Эксперимент
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине 08. Этот и другие вопросы современных технологий обсудили эксперты в ходе XI Международного конгресса «ОргЗдрав-2023», открывшегося 7 июня 2023 г. Тот же инструмент, только для работы со словами... Когда работаем с чатом, мы используем статистику вместо логики. Мы всегда будем получать усреднённые ответы вместо правильных", - считает профессор кафедры Интеллектуальных информационных технологий факультета ВМК МГУ имени М. Александр Рыжов. По его мнению, к 40-му году мы будем жить при свечах, так как вся энергия будет уходить на обслуживание компьютеров. Каждый из вас может скачать chatGPT на телефон и утром с ним беседовать.
Алгоритм собирает анамнезы воедино, и так специалист может обнаружить определенные паттерны. Метод, при котором медкарта заполнена разными специалистами, а данные собраны воедино, позволяет оптимизировать постановку точного диагноза. Настоящей технологией будущего можно считать роботов-хирургов — это решение на стыке роботизации и ИИ.
Успешный проект в этом направлении представил резидент «Сколково» — компания «Экзоскелет». Специалисты разрабатывают роботы-экзоскелеты, которые помогают людям после тяжелых травм заново учиться ходить. Однако говорить об использовании роботов-хирургов пока рано. Причина кроется в большом количестве алгоритмических частей, с помощью которых можно создать конечный продукт. При этом они могут быть не связаны напрямую с медицинскими показателями. К примеру, автопилот распознает препятствия на дороге, но не имеет доступа к управлению машиной. Польза для каждого Применение ИИ выгодно как для врача, так и для пациента — то есть, для всей системы здравоохранения в целом. Качество диагностики выходит на совершенно другой уровень. Однако с развитием технологий появляются и опасения у людей — некоторые пациенты сейчас склонны не доверять искусственному интеллекту. Но дело в том, что за весь процесс полная ответственность все также остается на враче — именно он выносит окончательное решение о диагнозе и лечении.
ИИ лишь помогает ему собрать все нужные данные воедино и указывает на сигналы, которые могут свидетельствовать об отклонении. Сама технология рассматривается только в качестве СППВР-сервиса — системы поддержки принятия врачебных решений. ИИ анализирует информацию о пациенте, и только врач определяет, что и как делать дальше. Искусственный интеллект не менее полезен для Министерства здравоохранения, например, при массовом медицинском осмотре — скрининге. Для примера возьмем норматив — двойной повторный пересмотр маммографических исследований на рак молочной железы.
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 ИИ меняет диагностические процедуры в здравоохранении? ИИ значительно улучшает диагностические процедуры, анализируя медицинские изображения с высокой точностью и скоростью. Алгоритмы машинного обучения могут распознавать закономерности и аномалии при сканировании, которые могут быть пропущены человеческим глазом. Это может привести к раннему выявлению таких состояний, как рак, болезни сердца и неврологические расстройства, что позволит своевременно принять меры. Какое влияние ИИ окажет на расходы на здравоохранение в будущем? ИИ потенциально может снизить расходы на здравоохранение за счет повышения эффективности и сокращения потерь. Это может упростить административные задачи, уменьшить диагностические ошибки и свести к минимуму повторные госпитализации. Используя прогностическую аналитику, ИИ также может помочь в упреждающем уходе за пациентами, уменьшая бремя лечения хронических заболеваний. Может ли ИИ улучшить качество обслуживания пациентов в сфере здравоохранения? Да, ИИ может значительно улучшить качество обслуживания пациентов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут оказывать помощь круглосуточно и без выходных, отвечая на вопросы и помогая пациентам в их лечении. Индивидуальные планы лечения и удаленный мониторинг с помощью ИИ могут обеспечить более удобное и индивидуальное медицинское обслуживание. Как ИИ помогает в открытии и разработке лекарств? ИИ революционизирует поиск и разработку лекарств, сокращая время выхода новых лекарств на рынок. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы данных для выявления потенциальных кандидатов в лекарства и прогнозирования их эффективности и безопасности. Это может привести к более целенаправленной терапии и снизить затраты и частоту неудач клинических испытаний. Каковы этические соображения при использовании ИИ в здравоохранении? Этические соображения включают конфиденциальность и безопасность данных, алгоритмическую предвзятость и риск чрезмерной зависимости от технологий. Несмотря на то, что искусственный интеллект может улучшить уход за больными, крайне важно обеспечить надежную обработку данных пациентов. Кроме того, системы искусственного интеллекта должны быть прозрачными и свободными от предубеждений, которые могут негативно повлиять на результаты лечения пациентов. Заменит ли ИИ медицинских работников в будущем? Хотя ИИ может автоматизировать определенные задачи, он не может заменить чуткий уход, оказываемый медицинскими работниками. ИИ может быть инструментом, который помогает медицинским работникам, снижая их рабочую нагрузку и позволяя им больше сосредоточиться на уходе за пациентами. Будущее здравоохранения, скорее всего, будет сочетанием услуг, управляемых человеком и искусственным интеллектом. Как ИИ может улучшить профилактическое здравоохранение?
Обработка речи человека, интеллектуальная поддержка принятия решений и другие технологии на базе ИИ помогут медикам уделять больше времени на диагностику сложных случаев и повысить эффективность лечения больных. Как российские медики применяют ИИ сейчас Компьютерное зрение Эта разработка — одна из наиболее востребованных сейчас в медицине технологий на базе нейросетей. Она помогает врачу определить правильный диагноз и была очень полезна для медиков, работавших в ковид-госпиталях во время пандемии. Компьютерное зрение способно: анализировать изображения; определить состояние органов и тканей при различных заболеваниях; быстро обнаружить патологии на КТ-снимках легких. Он помогает медику быстрее и точнее интерпретировать флюорограммы и рентгенограммы. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Еще сервис умеет сортировать проблемы по степени опасности и оповещать о необходимости немедленного вмешательства.