Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. Сценарии применения искусственного интеллекта в медицине.
AI-платформа для анализа медицинских изображений
| Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей | Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов. |
| Главные тренды развития искусственного интеллекта в медицине | MedAboutMe | Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка. |
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Применение искусственного интеллекта в медицине.
Искусственный интеллект в клинической медицине
Автоматизация и улучшение Бывает, что пациент отменяет визит к врачу, и это несёт клинике убытки: в США подсчитали, что система здравоохранения страны ежегодно теряет около 150 миллиардов долларов. Чтобы снизить эти показатели нужен новый подход к организации и управлению. С такой задачей может справиться только ИИ, который будет учитывать нюансы и грамотно наладит поток пациентов в медицинские учреждения. Касательно автоматизации, ИИ может помочь специалисту при проведении анализа УЗИ, всевозможных снимков и анализов. IBM разработала сервис Arterys который совмещает в себе визуализацию работы сердца и аналитику.
Основой сервиса выступает нейросеть, способная анализировать изображения. Создание лекарственных препаратов Препараты представляют собой сложные органические соединения, и поиск правильной структуры занимает много времени. ИИ призван точнее моделировать состав препаратов. В будущем исследователи смогут задавать свойства, а искусственный интеллект будет формировать химическую структуру препарата.
Уже сегодня компания Atomwise применяет ИИ для поиска оптимальных лекарственных формул. А как в России В России ведётся работа сразу по нескольким направлениям из сферы медицинского искусственного интеллекта. Популярны распознаватели речи и сервисы онлайн-диагностирования болезней по снимкам. В 2017 году запущен проект Voice2Med , призванный сократить время на заполнение бумаг.
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. После того, как программа научилась ставить диагноз, ее работу сравнили с работой двух ведущих дерматологов США.
Анализ показал, что система не только справляется не хуже специалистов, но и превосходит их: нейросеть верно отличала родинки от злокачественной меланомы и карциномы в 72 процентах случаев, в то время как врачи успешно справились с заданием лишь в 66 процентах случаев. Дополнительная проверка нейросети, в которой принял участие уже 21 специалист, также показала, что, чувствительность и специфичность алгоритма которая отражает способность корректно определить доброкачественную и злокачественную опухоль не уступает чувствительности и специфичности дерматологов. В будущем компьютерная программа может быть адаптирована для смартфона или планшета, и позволит любому желающему пройти первичную диагностику рака кожи.
Тем не менее, до этого момента системе будет необходимо пройти еще много дополнительных проверок. Так, по мнению авторов статьи, программа может плохо справляться с определением редких типов карцином и меланом, по каким-либо причинам не окрашенным в черный или коричневый цвет. Недавно американские ученые также создали алгоритм, который успешно справляется с ранней диагностикой меланомы.
В ходе эксперимента система смогла правильно определить меланому в 98 процентах случаев. В то же время специфичность алгоритма оказалась не такой высокой — диагностика доброкачественных образований была проведена верно лишь в 36 процентах случаев. Применение ИИ в медицине Данные о пациентах Информация о пациентах может храниться в десятках клиник и медицинских карточек.
Это усложняет сбор анамнеза и постановку диагноза. Интерпретация анализов, тестов и снимков тоже может быть недостаточно точной из-за объема данных. Даже если у врача на руках находится вся необходимая информация, он не всегда может правильно ее интерпретировать и заметить каждую деталь.
Интеллект естественный и врач выгорающий В условиях нынешней системы здравоохранения рядовой российский врач хронически перегружен. Что он должен успеть? Собрать клинический анамнез, выявить риски заболеваний, назначить правильное лечение, успеть принять всех пациентов, уделив внимание каждому, подписать документы электронной подписью, следовать клиническим рекомендациям, учитывать стандарты и порядок оказания медицинской помощи. Ему надо быть подобным шестирукому божеству, и все это — в условиях крайне сжатого времени, отведенного на прием. А перегруженность, как известно, ведет к профессиональному выгоранию. Естественный, то есть человеческий интеллект способен на многое: синтезировать новые знания, принимать решения, основанные на ценностях и смыслах, неся социальную и профессиональную ответственность, постоянно расширять профессиональный кругозор. Человек может мыслить креативно, создавая качественно новые решения. Не только на базе предыдущего опыта, но и на основе абстракций строить модели будущего, создавать концепции, рассматривать теории и предположения.
Он видит профессиональную проблему с разных сторон и применяет кросс-дисциплинарный подход. Например, врач при постановке диагноза учитывает не только данные по своему профилю, но и по смежным дисциплинам. А еще берет во внимание эмоциональное состояние пациента, его образ жизни, помнит, что пациент может симулировать или что симптоматику могут искажать сопутствующие заболевания. С учетом всего этого диагностика будет намного качественнее. Наверное, у многих так бывало, что все данные и цифры говорят об одном, но есть четкое внутреннее ощущение, что сейчас нужно сделать другой выбор. И в итоге такие решения оказываются верными. Это неосознаваемый процесс, основанный на предыдущем опыте и анализе более широкой совокупности факторов, скрытых от сознания. Интуиция — это пока чисто человеческая черта и навык.
Но есть у естественного интеллекта не только преимущества, но и слабые места — тот самый человеческий фактор. Любому биологическому организму свойственна усталость, влекущая потерю концентрации и риск совершить ошибку.
От этого могут зависеть жизни пациентов. Google Deepmind Health анализирует симптомы и предлагает несколько диагнозов. Результаты поиска основаны на миллионах страниц научной информации, которые содержат даже самые малоизвестные заболевания.
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.
Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении
"Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами. Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. Попробуем проанализировать, как решения на основе искусственного интеллекта применяются в медицинских учреждениях и как они влияют на качество диагностики и лечения. "Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами.
Искусственный интеллект в медицине
“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Крупная международная биотехнологическая компания Insilico Medicine объявила о том, что лекарство, которое открыл искусственный интеллект, впервые в мире успешно прошло первую фазу клинических испытаний. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Многие россияне опасаются применения ИИ в медицине.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран.
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
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. Справа — ткань с развитием фиброза При этом Insilico подчеркивают, что они еще не доказали, что новый препарат эффективнее существующих лекарств.
Однако время и затраты, которые ушли у ученых на создание потенциальных лекарств, куда меньше, чем у традиционных методов фармации.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, нейронная сеть. Рецензент: Гладских Наталья Александровна - Кандидат технических наук, ассистент кафедры медицинской информатики и статистики. ВГМУ им. Бурденко В современном мире информационные технологии затрагивают почти каждую сферу деятельности человека. И медицина тому не исключение. Искусственный интеллект ИИ - основа новых информационных технологий. ИИ в лечении и диагностике Одной из главных задач ИИ в медицине является оптимизация диагностики и лечения.
В настоящее время созданы и внедрены программы, способные обрабатывать данные жалоб пациентов, осмотра, лабораторных анализов и инструментальных обследований. Так для назначения оптимального лечения используется IBM Watson for oncology, помогающий врачам-онкологам в кратчайшие сроки подобрать терапию, основываясь на большой базе данных, загруженных для обучения ИИ: более 25 тысяч историй болезней, 300 медицинских журналов и 200 учебников. Программа, обрабатывая данные с помощью многочисленных источников, предлагает несколько вариантов терапии, из которых врач может выбрать наиболее подходящий, а также дополнить клиническую картину новыми данными, в зависимости от которых ИИ формирует новый алгоритм лечения. Human Diagnosis project - это программа, соединяющая в себе знания врачей со всего мира и алгоритмы машинного обучения. На сегодняшний день тысячи профессионалов медицины более чем из 80 стран и 500 медицинских институтов вовлечены в создание проекта. Human Diagnosis project направлен на создание наиболее полной базы, способной составить алгоритм помощи любому пациенту. Проект преследует цель не только оптимизировать принятие клинических решений, но и улучшить получение медицинского образования. Одной из таких программ является IBM Medical Sieve, которая в среднем более точно выявляет дефекты и новообразования, что позволяет сократить время диагностики и уменьшить возможность упущения важных данных.
Главной задачей этого проекта является создание системы умственного ассистента для лучевых диагностов и кардиологов, которая бы действовала как фильтр и быстро обнаруживала аномалии, используя общий анализ изображений, текста и клинических данных.
Цифровизация здравоохранения идет огромными шагами. Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. Но тема эта насколько интересна, настолько и сложна.
Программные продукты с искусственным интеллектом дают поистине колоссальные возможности, но несут риски, которые не всегда можно просчитать. Как обеспечить доступ на рынок этих продуктов и при этом соблюсти интересы пациентов и медицинских работников в части обеспечения безопасности лечебного процесса? Искусственный интеллект как медицинское изделие Понятие «искусственный интеллект» присутствует в нашей жизни давно, но на официальном уровне признание произошло лишь пару лет назад. Тогда были сформулированы основные понятия, которые используются при обращении этого продукта.
В том числе появилось и определение для самого искусственного интеллекта — комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Но что такое ИИ для здравоохранения? Как вписать его в нормативно-правовые документы? Заместитель начальника Управления организации государственного контроля и регистрации медицинских изделий Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения Мария Суханова рассказала, что после выхода указа Президента Росздравнадзор совместно с Минздравом и профессиональным сообществом образовали рабочую группу, которая создала критерии отнесения программных продуктов к медицинским изделиям и ввела классификацию медицинских изделий как по классам потенциального риска применения, так и по видам номенклатуры Приказ Минздрава России от 06.
Важным результатом совместной работы стало введение одноэтапной процедуры государственной регистрации программных продуктов для медицины. Говорит заместитель руководителя Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения Дмитрий Павлюков: «Нам нужно понимать, насколько вообще несет в себе риски этот продукт и как его дальше регулировать. Мы вывели на рынок 11 программных продуктов с искусственным интеллектом. Почти все они были зарегистрированы в Росздравнадзоре в 2021 году.
На сегодня не было ни одного неблагоприятного события, связанного с их применением. Но вместе с тем, так как мы относим эти программные продукты к высокому классу риска, до февраля 2022 года все производители должны предоставить подробные отчеты об их применении в медицинской практике, чтобы мы могли аккумулировать данные и понять, как развивается эта технология».
Системы на базе ИИ могут анализировать медицинские изображения с большой точностью, помогая диагностировать различные заболевания, включая рак и диабет. По данным mos. Все они одобрены Росздравнадзором, причем 11 — это нейросети, которые помогают врачам-рентгенологам искать признаки заболеваний на компьютерных снимках рентгенограмме, томограмме, маммограмме и флюорограмме. Кроме того ИИ помогает в анализе генетической информации, что способствует разработке персонализированных методов лечения. В поликлиниках Москвы используют программы на базе ИИ, которые помогают терапевтам поставить пациенту диагноз.
Нейросеть анализирует жалобу пациента, и сравнивает ее с несколькими миллионами записей других пациентов из базы ЕМИАС Единой медицинской информационно-аналитической системе. Сфера прогнозирования заболеваний также претерпела существенные изменения, с появлением алгоритмов, способных предсказывать возникновение заболеваний на основе анализа большого объема данных. Например, исследования, основанные на данных электронных медицинских карт, могут предсказать риск развития диабета, сердечных заболеваний или депрессии у конкретного пациента. К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков, и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных. Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить. Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении. Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья.
Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных о здоровье населения, включая информацию из социальных сетей, новостных порталов и официальных статистических данных, для прогнозирования возможных вспышек болезней и эпидемий. Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям.
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
Собянин Сергей Мэр Москвы Сергей Собянин рассказал, какую роль будут играть цифровые технологии в столичной медицине в ближайшем будущем. Цифровые технологии в московской медицине спасают жизни и повышают качество лечения пациентов. Искусственный интеллект ИИ помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. Основную работу ИИ сейчас выполняет в службе лучевой диагностики.
Собянин Сергей Мэр Москвы Сергей Собянин рассказал, какую роль будут играть цифровые технологии в столичной медицине в ближайшем будущем.
Цифровые технологии в московской медицине спасают жизни и повышают качество лечения пациентов. Искусственный интеллект ИИ помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. Основную работу ИИ сейчас выполняет в службе лучевой диагностики.
Так, при поддержке Фонда содействия инновациям российская компания «Диджитал вижн солюшнс» разработала облачную офтальмологическую платформу на базе искусственного интеллекта. Медицинский директор компании-разработчика Евгения Каталевская рассказала РИА Новости, что в проекте используются сверточные нейронные сети, которые обучаются на размеченных специалистами данных и решают задачу сегментации признаков патологий на медицинских изображениях сетчатки глаза. ИИ выявляет заболевания на ранней стадии, когда пациент еще не имеет жалоб, а также пациентов, имеющих высокий риск потери зрения, которым срочно требуется сложное специализированное лечение», - говорит Каталевская.
Создатели платформы видят свои перспективы во внедрении технологии в широкую клиническую практику, чтобы пациенты, пришедшие на осмотр в городскую поликлинику, имели доступ к передовым технологиям. РФ , который выделяет специальные гранты на модернизацию программного обеспечения с применением алгоритмов ИИ. Так, резидент «Сколково» и грантополучатель Фонда содействия инновациям — «Платформа третье мнение» «ПТМ» — уже в 19 регионах страны внедряет сервисы искусственного интеллекта, поддерживающие рабочий процесс врача при интерпретации диагностических исследований. Также в ряде регионов запускаются системы для анализа видеопотока в стационарах, отделениях реанимации и интенсивной терапии. При диспансеризации врачи обрабатывают большой поток исследований, не имеющих отклонений от нормы, что создает высокую рутинную нагрузку и повышает риск пропуска редкой патологии. А решение «ИИ-Мониторинг» от «ПТМ» позволяет в режиме реального времени анализировать видеопоток в стационарах и эффективно наблюдать даже за пациентами в тяжелом состоянии.
С помощью алгоритмов компьютерного зрения система отслеживает нежелательные события и уведомляет о них. Благодаря чему скорость реакции на них медперсонала повышается в 50 раз, а число наступивших негативных событий сокращается до нуля.
Это существенно экономит время для врачей при постановке диагноза, а также повышает его точность, снижает вероятность ошибок. Например, некоторые сервисы, помимо анализа изображений, автоматически заполняют врачебное заключение.
Если сервис выявляет патологию, то ещё помогает врачу составить маршрутизацию пациента — к каким специалистам дальше его необходимо направить. Прогноз течения заболевания. ИИ-технологии помогают врачам обнаружить неизвестные корреляции и скрытые закономерности течения заболевания путем изучения больших массивов данных, после чего подбирается индивидуальный план лечения с наиболее подходящими препаратами. Кроме того, использование ИИ позволяет выявлять людей, подверженных риску заболеваний, с более высокой вероятностью предсказывать хронические заболевания у пациентов, чтобы принимать соответствующие профилактические меры и давать рекомендации пациентам.
Ещё одно преимущество — повышение эффективности управления оказанием медпомощи. Анализ исторических данных, электронных медкарт и данные о потоках пациентов позволяют предотвращать скопление заражённых и здоровых людей в помещениях или нехватку коек в стационарах. Создание цифровых двойников пациентов. Виртуальные пациенты могут использоваться для изучения различных патологий, тестирования лекарств и методов лечения.
На данный момент уже есть симуляции отдельных органов или систем, однако в ближайшей перспективе возможно создание моделей, имитирующих целые тела. Созданием цифровых двойников группы наиболее распространенных заболеваний в области кардиологии и онкологии занимаются ученые Сеченовского университета.