В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. 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?
Новости партнеров
- Искусственный интеллект в медицине: пример того, как ИИ улучшает здравоохранение / Skillbox Media
- Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли
- AI-платформа для анализа медицинских изображений
- ОБ АССОЦИАЦИИ
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
Рост интереса к ИИ обусловлен сразу несколькими трендами: появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных. Эти технологии дали возможность выполнять автоматизированное машинное обучение с высокой точностью получаемых моделей, что в свою очередь открыло многочисленные примеры успешной автоматизации процессов и перспектив цифровой трансформации с возможностью сокращения затрат на здравоохранение. В последние годы мы наблюдаем постоянный венчурного инвестирования в медицинские стартапы, использующие технологии искусственного интеллекта. По данным CB Insights , интерес инвесторов к этому рынку является одним из самых высоких среди всех направлений цифрового здравоохранения.
Алгоритмы машинного обучения позволяют проводить более точные и быстрые анализы медицинских данных, выявлять скрытые паттерны и предсказывать вероятность развития определенных заболеваний. Это позволяет раньше обнаруживать опасные состояния пациентов и принимать соответствующие меры для их лечения.
Другая возможность искусственного интеллекта — разработка индивидуальных методов лечения. Благодаря анализу огромного количества данных, искусственный интеллект может предлагать персонализированные схемы лечения, учитывающие особенности каждого пациента. Это помогает избежать назначения неэффективных или слишком тяжелых лечебных процедур, а также минимизирует риск возникновения побочных эффектов. Искусственный интеллект также активно применяется в исследованиях медицинских препаратов и разработке новых лекарств. Алгоритмы машинного обучения позволяют быстро обрабатывать огромные объемы данных о биологических молекулах и идентифицировать потенциальные цели для разработки новых препаратов.
Это способствует повышению эффективности и сокращению сроков исследований, что в свою очередь может привести к появлению новых методов лечения и терапии. Таким образом, искусственный интеллект имеет огромный потенциал в медицине. Персонализированная диагностика, индивидуальные методы лечения и ускоренные исследования — все это обещает значительное улучшение здоровья пациентов и прогресс в области медицины. Проблемы и вызовы использования искусственного интеллекта в медицине: этические аспекты и безопасность данных Внедрение искусственного интеллекта ИИ в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. Однако, это также вызывает ряд проблем и вызовов, среди которых этические аспекты и безопасность данных играют важную роль.
Во-первых, применение ИИ в медицине поднимает вопросы этики и конфиденциальности. Сбор и анализ большого объема данных о пациентах может привести к нарушению их конфиденциальности и частной жизни. Компании и организации, работающие с данными пациентов, должны обеспечивать высокий уровень защиты этих данных, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и их злоупотребление. Во-вторых, существует риск зависимости от искусственного интеллекта и автоматизации процессов в медицине. Биологические и медицинские аспекты требуют внимательного и профессионального вмешательства врачей.
Полное полагание на ИИ может привести к ослаблению роли врача и человеческого фактора в принятии решений, что сложно для понимания пациентами и вызывает опасения о безошибочности и безопасности процедур и лечения. Третьим важным аспектом является этическое использование ИИ в медицине. Возникают вопросы о прозрачности и объяснимости алгоритмов, использованных ИИ, чтобы врач мог понять и объяснить пациенту, какой именно алгоритм или модель привела к определенному диагнозу или рекомендации. Кроме того, ИИ должен использоваться только в тех случаях, где его применение будет полезным и эффективным для пациента, а не для коммерческих или иных целей. Искусственный интеллект в медицине стал важной и развивающейся областью.
Однако, проблемы и вызовы, связанные с этикой и безопасностью данных, должны быть учтены и регулироваться соответствующими нормами и правилами, чтобы обеспечить эффективное и этичное использование ИИ в сфере здравоохранения. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях: ускорение разработки новых лекарств и терапий Искусственный интеллект ИИ играет важную роль в современных медицинских исследованиях, позволяя ускорить разработку новых лекарств и терапий. Благодаря использованию ИИ, процесс разработки новых лекарств и терапий становится более эффективным и быстрым.
Роботы могут выполнять сложные манипуляции с высокой точностью и стабильностью. Это позволяет хирургам заранее спланировать операцию, предвидеть возможные трудности и снизить риски осложнений. Ассистенты на основе ИИ: в операционной ИИ может действовать в качестве ассистента, помогая врачам во время операций с помощью анализа данных пациента, мониторинга витальных показателей и предоставления рекомендаций по оптимальному ходу операции. Виртуальная реальность и обучение: технологии виртуальной реальности VR и дополненной реальности AR , интегрированные с ИИ, могут служить мощными инструментами для обучения молодых врачей и хирургов, предлагая им возможность тренироваться в виртуальной среде перед реальной операцией. Ограничения и риски, связанные с применением ИИ в медицине Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками.
Сюда входят вопросы конфиденциальности и безопасности данных, а также потенциальные ошибки в диагностировании или лечении, вызванные ошибками алгоритмов ИИ. Большой вопрос также представляет собой интеграция новых технологий в существующие медицинские системы и обеспечение подготовки персонала к работе с новыми инструментами. Конфиденциальность данных: с учетом того, что ИИ обрабатывает большое количество личной медицинской информации, вопросы конфиденциальности данных становятся крайне актуальными. Необходимо выработать регламент для защиты приватности пациентов. Недостаточная точность и ошибки в диагностике: в настоящее время алгоритмы ИИ могут допускать ошибки, иногда весьма серьезные, в диагностике и предсказании болезней. Это создает потенциальные риски для пациентов и требует дальнейшего усовершенствования технологий. Зависимость от качества данных: эффективность ИИ во многом зависит от качества и объема входных данных. Плохие или неадекватные данные могут привести к неточным или даже опасным выводам.
Юридическая ответственность: определение юридической ответственности в случае ошибок или недочетов, связанных с использованием ИИ, остается сложным вопросом.
Например, медсестры благодаря push-уведомлениям смогут до 50 раз быстрее реагировать на тревожные ситуации, связанные с возможным падением пациентов», - говорит Анна Мещерякова. Барьеры для внедрения ИИ Вопреки всем успехам, реального внедрения серьезных, глубоких систем поддержки принятия врачебных решений на федеральном уровне очень мало, подытожил руководитель экспертной группы «Цифровые технологии в медицине» при АНО «Цифровая экономика», гендиректор ассоциации «НБМЗ» и руководитель направления цифровой медицины компании «Инвитро» Борис Зингерман. По его мнению, сейчас ИИ охотнее всего доверяют сами пациенты. А у пациентов нет медобразования, и они рады любой помощи и подсказке от искусственного интеллекта», — отметил Борис Зингерман. Сложнее ситуация обстоит в здравоохранении в субъектах. На первом этапе обновлен парк медоборудования, создан центральный архив медицинских изображений и проведено несколько технических интеграций с сервисами ИИ.
Для контроля качества ИИ-решений в медицине не хватало специалистов, поэтому на призывы о помощи откликнулись эксперты Департамента здравоохранения Москвы. Согласно договоренностям со столичными экспертами, в ЯНАО подключаются сервисы, занимающие в Москве лидирующие позиции. Сейчас реализуется третий этап — вовлечение врачей-рентгенологов в работу с ИИ. Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ. Следующее, что мы сделаем, — продумаем, как мотивировать врачей на работу с ИИ-решениями», — объяснил Андрей Дорофеев. Для выбора обоснованного подхода к этому вопросу он предлагает рассмотреть три различных уровня зрелости ИИ-систем: «Первый уровень — это новые идеи и разработки, требующие апробации на предмет востребованности рынком. Такие решения еще не прошли необходимые клинические испытания.
Источником финансирования для них могут быть собственные средства разработчиков, инвесторов или институтов развития. Второй уровень — это технологически зрелые компании, имеющие регистрационное удостоверение медицинского изделия Росздравнадзора на свою ИИ-систему. Такие решения уже полностью готовы к внедрению, но пока не имеют убедительных доказательств клинической или экономической эффективности.
Содержание
- Цельс | ИИ в медицине – Telegram
- Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
- Что такое CRISPR?
- Диагностика
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. В частности, Всемирная организация здравоохранения указала на негативные последствия применения искусственного интеллекта в медицине, если в основе его разработки и использования не будут заложены этические принципы и защита прав человека.
ИИ в медицине: тренды и примеры применения
Она позволяет ИИ, если не вдаваться в подробности, более эффективно и быстро обучаться требуемым навыкам. Мы подумали: можем ли мы заставить машины придумывать с нуля новые молекулы с определенными свойствами вместо того, чтобы заставлять их перебирать десятки доступных вариантов, — говорит Алекс Жаворонков. Insilico использовали GENTRL для того, чтобы создать несколько а если быть точным, то 6 вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза. Созданные лекарственные средства ингибируют рецептор DDR1, который участвует в развитии болезни. Для этого ИИ потребовался 21 день, после чего ученые выбрали наиболее подходящие варианты препаратов и протестировали их на лабораторных животных. На это ушло еще 25 дней.
Таким образом на выбор потенциального лекарства потребовалось всего 46 дней.
Также российскими разработчиками были анонсированы появления уникального прибора идиокапилляроскопа, офтальмологического анализатора, сфокусированного ультразвука и т. Почти полувековой опыт применения роботизированных систем в сегменте лабораторной диагностики подтверждает слова эксперта. С помощью лабораторных анализов, сделанных посредством искусственного интеллекта, можно выявить широкий спектр заболеваний, включая инфекционные, воспалительные, онкологические и наследственные. Первые автоматические анализаторы, которые могли проводить измерения одновременно нескольких биохимических параметров и оперативно выполнять комплекс исследований в одном образце биоматериала, появились ещё в 70—х годах прошлого века. При этом необходимо нивелировать риск ошибок по причине человеческого фактора, а также защитить сотрудников от контакта с потенциально опасным биологическим материалом. Современное оборудование может также исключить из исследования некачественный биоматериал на основе тестирования пробы в процессе постановки, а также выполнять дополнительные исследования по предустановленным правилам и назначениям", — поясняет Ирина Скибо. В соответствии с идентификатором он получает из лабораторной информационной системы ЛИС задание, включающее перечень аналитов, которые нужно в этой пробе определить. Далее анализатор берёт нужный объём крови на исследование, помещает в реакционную ячейку внутри прибора, добавляет необходимые реагенты, проводит реакцию, одновременно записывая в память её протокол, считывает результат исследования и передаёт его в ЛИС.
Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора. Или, если есть необходимость, отправить пробу на повторное исследование".
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. 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.
При этом затраты на его создание просто на порядки меньше классических. В части поиска информации и ее классификации нейросети показывают отличные результаты. Они способны относительно быстро сканировать интернет на всех существующих языках, собирая данные, которые касаются конкретной темы. Добиться такой эффективности при работе вручную не получится. Искусственный интеллект и персонифицированная медицина Для большинства наиболее распространенных болезней разработаны терапевтические схемы приема лекарственных препаратов. Для лечения некоторых болезней например, туберкулеза или онкологии единственными эффективными препаратами выступают довольно токсичные вещества.
Из-за низкой селективности такие лекарства оказывают побочные действия, пагубно влияют на печень, почки и сердечно-сосудистую систему. И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам. Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово. К тому же их нужно проводить несколько раз в день. Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно. AI для комбинационной терапии раковых больных с помощью искусственного интеллекта. Уже во время первого тестирования система показала свою эффективность.
Для пациента с прогрессирующим раком простаты система рассчитывала индивидуальную комбинацию препаратов на протяжении всего курса лечения. Как результат — рост опухоли значительно замедлился, а затем болезнь и вовсе перешла в стадию ремиссии. При этом дозировки препаратов были практически в два раза меньше, чем при стандартной терапии таких случаев. Персонализация терапии открывает невообразимые возможности для медицины.
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
Искусственный интеллект в медицине. Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. Медицинские продукты с применением искусственного интеллекта активно разрабатывают известные компании: Microsoft, Apple, Google, IBM. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам. "Искусственный интеллект, даже какой-то удачный вариант его изобретения и внедрения, может повести себя неконтролируемо в чем-то.
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. 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. по использованию алгоритмов искусственного интеллекта для решения научных и прикладных задач в области офтальмологии.
Искусственный интеллект в клинической медицине
Принцип работы: пациент приходит в поликлинику сделать КТ легких. Рентгенолаборант проводит исследование. Медицинское изображение сразу попадает в Единый радиологический информационный сервис ЕРИС города Москвы, откуда по заданным правилам оно автоматически отправляется на анализ ИИ. Результат работы ИИ в виде дополнительной серии в изображении с цветовой маркировкой находок и текстовым описанием в формате Dicom SR автоматически возвращается в ЕРИС. Врач-рентгенолог при интерпретации исследования может воспользоваться выводами и расчетами искусственного интеллекта. Готовое описание сохраняется в ЕРИС и сразу доступно лечащему врачу и пациенту в электронной медицинской карте.
Робот Da Vinci, который считается одним из самых передовых в мире хирургических роботов, предоставляет врачу набор хирургических инструментов, которые можно использовать при проведении минимально инвазивной хирургии, и обеспечивает лучший контроль над обычными процедурами. Приобрел большую популярность и миниатюрный мобильный робот Heartlander. Он минимизирует повреждения, которые необходимо причинить пациенту для доступа к сердцу во время операции. Робот входит в грудную клетку через небольшой разрез ниже грудины. Используя это устройство, хирурги теперь могут выполнять стабильное и локализованное картирование, зондирование и лечение всей поверхности сердца. Возможности нейронных сетей помогают трансформировать сферу радиологии, экономя время и деньги медицинских организаций. После того, как медицинское изображение получено с помощью МРТ, компьютерной томографии, ультразвукового или рентгенологического исследования, врач должен проанализировать его на наличие каких-либо отклонений или признаков заболеваний. Для выявления сколько-нибудь серьезного состояния требуется интерпретация нескольких визуализационных исследований.
После обучения с использованием больших наборов данных исследований системы на основе ИИ способны анализировать медицинские изображения и сообщать об обнаруженных особенностях, например, небольших опухолях, которые человеческий глаз может упустить. Такие системы выявляют закономерности и предоставляют информацию о характеристиках любых отклонений от нормы, экономя время врача. В тех случаях, когда у пациента есть несколько снимков, сделанных на протяжении некоторого времени, искусственный интеллект также может анализировать динамику заболевания. Так, для проверки работы своей системы на основе ИИ в корпорации Google провели эксперимент: снимки предложили изучить шестерым сертифицированным радиологам. В тех случаях, когда диагноз ставился по единственному снимку, искусственный интеллект справился так же или даже лучше людей. Сегодня рядом с живыми медсестрами в госпиталях США уже работают компьютерные помощники, от которых можно получать советы, подсказки и другую информацию. Например, цифровой ассистент Салли, улыбающаяся женщина в белом халате, или медбрат Уолт. Салли и Уолт — это анимированные аватары, виртуальные личные тренеры по здоровью из платформы iCare Navigator на базе искусственного интеллекта, предназначенной для взаимодействия с пациентами и их обучения.
Компания TeleHealth Services, разработавшая iCare Navigator, утверждает, что использует электронные медицинские записи пациентов и применяет машинное обучение для выстраивания индивидуальных отношений.
С 2023 года Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью систем искусственного интеллекта. Социально-экономическое значение Использование компьютерного зрения в медицине позволяет сократить время, затрачиваемое на диагностические процедуры, а также предоставляет медперсоналу информацию для постановки более точных диагнозов и назначения более эффективного лечения.
Благодаря искусственному интеллекту значительно повышается доступность медицинской помощи для пациентов. В свою очередь реализация проекта по внедрению компьютерного зрения в здравоохранение дает возможность создавать и развивать рынок систем поддержки врачебных решений в лучевой диагностике. Организаторы Проект Комплекса социального развития мэрии Москвы реализован на базе Центра диагностики и телемедицины ДЗМ при поддержке Департамента информационных технологий.
Мы используем cookie-файлы, чтобы получить статистику, которая помогает нам улучшить сервис для Вас с целью персонализации сервисов и предложений.
То, что непонятно обычному человеку, машина узнает и прописывает без ошибок. Например, желчнокаменная болезнь, аневризма аорты, инфаркт миокарда, стенокардия напряжения второго функционального класса. Помогают врачам и ученые из ИТМО. Они создали алгоритм, который может определить признаки инфаркта миокарда. Чтобы создать такой алгоритм, ученые обучили модель более чем на 20 тысячах записях ЭКГ. Вот она обратила внимание на эти изменения, и когда врач смотрит, и у него эта кардиограмма с подписью инфаркт, он смотрит на кардиограмму, эти отведения, и согласен с тем, что сделала нейросеть», — отметила доцент факультета инфокоммуникационных технологий ИТМО Александра Ватьян.
Однако юристы убеждены — несмотря на пользу и помощь искусственного интеллекта, работу главного звена в этой цепочке — врача, он не заменит. Если мы рассматриваем искусственный интеллект как автономную систему, которая подменяет работу врача, об этом речи не идет. Все системы-роботы на сегодня управляются человеком», — прокомментировала медицинский юрист Наталья Патрушева.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
Набиуллина также отметила, что период высокого роста номинальных зарплат идет практически с начала 2023 года. Одна из них действительно заключается в эффективности российских дронов против бронированной техники, сказал газете ВЗГЛЯД военный эксперт Александр Бартош. Если говорить о танках Abrams, то больше всего проблем им создают «Ланцеты». За время спецоперации они продемонстрировали высокую эффективность в борьбе с бронированными целями. Так как аппарат работает в паре с дроном-разведчиком, беспилотник способен сначала выявить цель, а затем нанести удар аккурат в уязвимое место танка», — сказал Александр Бартош, член-корреспондент Академии военных наук. Впрочем, по мнению собеседника, российские дроны хотя и являются основной причиной отвода Abrams, есть еще несколько немаловажных аспектов. Эксперт допускает, что решение было принято также из-за складывающегося не в пользу ВСУ положения на поле боя. Пентагон попросту опасается, что кадры с горящей американской техникой, которую они представляют как неуязвимую, нанесут существенный ущерб коммерческим интересам США», — уточнил Бартош. Кроме того, ВСУ могут на время спрятать танки в расчете на то, что ими можно будет воспользоваться при отражении полномасштабного наступления ВС России, добавил спикер. По словам Бартоша, противник опасается продвижения российских военных в районе Одессы и Харькова.
Как показали предыдущие месяцы, мы успешно уничтожаем эту технику», — подчеркнул военный эксперт. Существует и третья причина отвода танков. Собеседник не исключает, что в Пентагоне решили продумать более надежную систему защиты от дронов. При этом ранее противник не прибегал к сооружению тех навесов, которые российские танкисты делают для наших танков. Бартош напоминает, что до определенного момента на Западе высмеивали наши конструкции, получившие прозвище «мангал». Если раньше они считали защитные конструкции малоэффективным средством и не хотели демонстрировать свою слабость перед возможными атаками беспилотников, то теперь они начнут копировать российский опыт», — считает аналитик. По информации Associated Press , одной из причин такого решения стала возросшая возможность российских дронов быстро обнаруживать и уничтожать эту технику. AP отмечает, что на брифинге 25 апреля высокопоставленный представитель Пентагона заявил — распространение беспилотников в зоне боевых действий на Украине означает, что «нет открытой местности, по которой вы могли бы просто проехать, не опасаясь быть обнаруженными». Зампредседателя американского Объединенного комитета начальников штабов адмирал Кристофер Грейди подтвердил отвод Abrams от линии соприкосновения, добавив, что США вместе с украинской стороной будут работать над тем, чтобы изменить тактику.
Позднее в Киеве также признались в выводе Abrams с поля боя. Как заявил депутат Верховной рады Украины Максим Бужанский, украинские военные перестали использовать на передовой американские танки из-за уязвимости перед российскими беспилотниками. Ван И заявил, что Вашингтон не должен «подавлять развитие Китая и переступать красные линии, когда речь идет о суверенитете, безопасности и интересах развития Китая». Он заявил, что сотрудничество двух стран приведет к обоюдному выигрышу, а конфликт — к обоюдному проигрышу. Негативные факторы в китайско-американских отношениях по-прежнему усиливаются, поскольку США продолжают попирать законные права Китая на развитие, сказал Ван И.
Один из самых необычных используют в Краснодаре. Там алгоритм оценивает эмбрионы для трансплантации будущим мамам. Оценивает плод нейросеть в течение пяти дней. Алгоритм ведет съемку зародышей каждые десять минут. В отличие от традиционного метода, вынимать эмбрионы из инкубатора не нужно. И, соответственно, это идет в помощь эмбриологу, чтобы лучшего качества эмбрион перенести", — пояснила заведующая эмбриологической лабораторией Алина Карпенко. Есть и обратные примеры. В ноябре Росздравнадзор впервые приостановил работу нейросети компании "Интеллоджик". Решение регулятора разработчики хотят опровергнуть. С 2023 года в России есть ГОСТ для проектирования и тестирования нейросетей, где алгоритмам прописали жизненный цикл, по итогу которого программы нужно проверять и обновлять. Как раз по этим принципам в московском онкоцентре имени Блохина врачи обучают нейросети. К медикам обращаются клиники со всей страны.
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? Несомненно, что потребуются значительные финансовые ресурсы, однако столь же очевидно, что такие вложения имеют долгосрочную отдачу. Постепенное расширение сектора ИИ в медицине способствует повышению качества медицинского обслуживания, а следовательно, позитивно отражается на здоровье нации. Есть, кстати, и обратная зависимость: недостаток финансирования сектора развития ИИ влечёт за собой достаточно масштабные последствия. Их мы могли наблюдать, в частности, на примере первого года борьбы с пандемией.
DNN также способны диагностировать отдельные виды рака , переломы, кровоизлияния, ретинопатию, поражения кожи и множество других заболеваний. Алгоритмы могут улучшить работу дерматологов, кардиологов, офтальмологов и даже психотерапевтов, позволяя отслеживать развитие депрессии. Примеры применения ИИ в здравоохранении на протяжении жизни человека Проблема состоит в том, что большинство исследований и отчетов все еще существуют только в виде препринта. Они не опубликованы и не проверены рецензентами. В препринтах проверка работоспособности алгоритмов осуществляется с точки зрения точности, что еще не равно клинической эффективности. Эффективность подтверждается с помощью недешевых клинических испытаний. Нейронные сети для пациентов Алгоритмы, которые пациенты могут использовать самостоятельно, развиваются медленнее, чем те, которые используют клиницисты. Датчики на часах определяют частоту сердечных сокращений пользователя в состоянии покоя и при физической нагрузке, и когда происходит сильное отклонение от ожидаемого, пользователю выдается предупреждение о записи ЭКГ через часы, результаты которого затем интерпретирует алгоритм. Некоторые приложения для смартфонов используют нейронные сети для мониторинга и контроля приема лекарств, например AiCure заставляет пациента делать селфи-видео во время проглатывания предписанной таблетки. AiCure контролирует прием лекарства Алгоритмы, основанные на том, как повышаются или понижаются значения глюкозы, используются пациентами с диабетом.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
| Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы | Сегодня искусственный интеллект позволяет выявить опасные заболевания на самых ранних этапах, создавать оптимальные схемы терапии, сводить к минимуму вероятность ошибок в лабораторной диагностике и даже делать хирургические операции. |
| Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы | Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. |
| ВЗГЛЯД / Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине :: Новости дня | Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. |
| Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве // Новости НТВ | Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. |
| Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни | Сценарии применения искусственного интеллекта в медицине. |
Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
Применение методов искусственного интеллекта в медицине и сфере здравоохранения Для использования врачами и медицинскими специалистами Плюсы и минусы Заменит ли ИИ врачей? Примеры | Онлайн-университет доказательной медицины В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г. Практически все основные технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в реальной практике организаций здравоохранения, повышая качество медицинских услуг и тем самым увеличивая продолжительность и качество жизни граждан. Президентом РФ было поручено уделить особое внимание внедрению искусственного интеллекта в медицине.
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
Например, когда попадают в речевую зону, человек начинает запинаться, а если воздействуют на моторную зону, он не может пошевелить рукой. В мозге нет болевых рецепторов, поэтому пациенту в сознании не больно. Я сам несколько раз был на таких операциях, чтобы понимать, как это работает. Хирург о чём-то говорит с человеком и при этом удаляет какие-то участки. И так несколько часов. Желательно локализацию этих зон хотя бы примерно знать до операции, когда череп еще не вскрыт. Здесь и выручает ФМРТ, которая при наложении на структурную МРТ позволяет получить карту функциональных зон, которые для наглядности можно раскрасить в разные цвета.
Если нейрохирург увидит такую трехмерную модель до операции, он сможет спланировать ее ход. А если мы загрузим эту модель в нейронавигационную систему, то хирург в реальном времени будет видеть на экране, где находится его скальпель относительно конкретных зон. Лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией Источник: Анастасия Пешкова — Недавно вы начали совместный проект с Университетом Шарджи ОАЭ. Это ваше первое сотрудничество с арабскими коллегами? Российскую часть возглавляю я, а арабскую — Рифат Хамуди, профессор и директор Научно-инновационного центра точной медицины в Университете Шарджи. Они в большей степени отвечают за медицину и биологию, сбор данных, мы как центр ИИ — за анализ данных, обработку и построение моделей.
Стартовым проектом совместной лаборатории стало создание методов и моделей исследования гетерогенности раковых опухолей. Но проблема в том, что в этом образце присутствует много разных типов клеток, которые содержат разную информацию. Если мы берем полностью часть ткани и проводим генетический или транскриптомный анализ, то мы смотрим «среднюю температуру». Мы считаем, что всё гомогенно и однообразно, но это не так. Часть клеток могут откликаться на какую-то одну терапию, а другие — только на другую. Чтобы не терять информацию об отдельных структурах, правильнее делать одноклеточный анализ.
Из каждой однородной подгруппы клеток выделять «представителя» и анализировать его. Таким образом получаются генетические и транскриптомные профили каждого отдельного участка. Имея профили большого числа участков в этом кусочке ткани, можно строить биологические модели о генетических путях, механизмах регулирования клеток.
Но не только они, появляются решения и от стартапов. В том числе и в России. Рассмотрим реальные примеры применения ИИ в медицине. Данные о пациентах: доскональная обработка Чтобы лечение было грамотным, а диагноз — точным, необходимо изучить данные о пациенте: снимки, анализы, протоколы осмотра; анамнез, содержащий полную информацию. Иногда даже опытные врачи не в состоянии увидеть полную картину болезни из-за того, что данные в карточке не систематизированы, а история теряется в толще листов. По данным Google, каждый десятый пациент страдает из-за того, что его болезнь была неправильно интерпретирована. Считается, что ИИ может разрешить эту проблему.
Специальные Google уже работают в некоторых больницах, где программа Google Deepmind Health проводит анализ доступной информации о симптомах пациента и выдаёт список рекомендаций, а врач, пользуясь подсказками такого помощника, назначает пациенту курс лечения. Программа IBM Watson Health также позволяет ставить диагнозы: распознавать кардиомиопатию, тромбозы, сердечные приступы. Также ИИ дает возможность оценивать влияние медикаментов на организм человека, помогая врачам понять, как особенности генетического строения пациента влияют на течение заболевания, и какой эффект может оказать новый лекарственный препарат. С помощью приложения IBM Watson Health Cloud доктор получает и анализирует данные об организме пациента с электронного браслета, и на основе этого подбирает эффективный курс лечения. Диагностика В России записаться на приём к врачу можно через интернет. Однако пациентов много, поэтому ждать приёма приходится целыми днями и даже неделями.
Корреспондент «Известий» Екатерина Моран все выяснила.
Елизавета Бакши вместе с маленькой дочкой готовится к выписке. У Ксюши — врожденный гиперинсулинизм. Это редкое и тяжелое заболевание, при котором стремительно падает уровень глюкозы. Если его вовремя не обнаружить и не начать лечить, исход может быть летальным. Помочь маленькой пациентке смогли лишь в Санкт-Петербурге, проведя специально исследование. Медики спасли жизнь маленькой Ксюши. Помочь врачам определить опасную болезнь всего за несколько минут помог искусственный интеллект.
Ученым удалось установить связь между формой заболевания, яркостью и цветовым тоном очагов инсулина при анализе каждого пикселя на КТ-снимках.
Поэтому стандарты — это инструмент нахождения компромисса между безопасностью системы новой технологии для людей и простотой продвижения новых технологий на практике. В прошлом году была разработана перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на 2021-2024. В ней есть раздел, посвященный стандартам ИИ в области здравоохранения. При разработке программы подразумевался обязательный этап обучения на прецедентах. Значительная часть систем ИИ рассчитана на автоматизацию естественных интеллектуальных способностей человека. Технический комитет является представительным органом РФ в международной организации по стандартизации ИИ, и сейчас по инициативе российской стороны там рассматривается возможность разработки международного стандарта клинических испытаний систем с ИИ. Опыт и мудрость не заменить Медицина все больше переходит на цифру, и требуются новые цифровые инструменты обработки цифровых данных. Два года назад начались клинические испытания ПО на основе технологий лучевая диагностика. В 2020-21 гг.
Сервисы использовались в 102 медицинских организациях при проведении 13 видов исследований КТ, МРТ и другие. Было обработано 3,8 млн исследований, подготовлено 104 дата-сетов механизмов хранения информации, предоставляющих быстрый доступ к большим объемам данных. Говорит главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике, директор ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» Сергей Морозов: «За время эксперимента мы увидели, что искусственный интеллект значительно снижает длительность подготовки описания результатов. Он не может заменить врача, но может в отдельных клинических сценариях ускорить работу рентгенолога, оптимизировать ресурсы за счет автоматизации двойных просмотров результатов скринингов. Поначалу врачи опасались, что ИИ заменит их, относились как к конкуренту, но потом настороженность все же сменилась слабопозитивным отношением». Очевидно, что искусственный интеллект может взять на себя лишь часть врачебных функций. Окончательный диагноз все равно ставит только врач. И тем более никакой искусственный интеллект не сможет конкурировать с опытом, мудростью и непосредственным общением доктора с пациентом, а ведь все это играет важную роль при постановке диагноза и выработке схемы лечения.