Глава Минздрава отметил: искусственный интеллект будут использовать для получения снимков с различных видов цифровых приборов. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. Возможность делать прогнозы с помощью искусственного интеллекта в медицине применяют и иначе. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, перспективы практического внедрения. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества.
Диагностика
- Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
- Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
- Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
- Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины
- Третье Мнение - искусственный интеллект в здравоохранении
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. 2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей.
Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину?
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
- Данные о пациентах: доскональная обработка
- Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве // Новости НТВ
- НБМЗ — Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине
- Как искусственный интеллект создает лекарства
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. Применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить удовлетворенность пациентов работой медицинского персонала, снизить нагрузку на врачей, уменьшить стоимость услуг и повысить качество медицинской помощи. 2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями.
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Несмотря на то, что искусственный интеллект сегодня является одной из основополагающих технологий в здравоохранении и персонализированной медицине, в профессиональной среде возникает вопрос: а так ли умен ИИ и какие риски связаны с его применением? Журналисты приводят данные, согласно которым совокупный экономический эффект от использования искусственного интеллекта в медорганизациях достиг 13 млрд рублей еще в 2021 году. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ.
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
На сессии «Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении: новые возможности для стартапов и цифрового бизнеса» RIW-2022 эксперты обсудили эффективные практики внедрения искусственного интеллекта и перспективы технологий в России. Журналисты приводят данные, согласно которым совокупный экономический эффект от использования искусственного интеллекта в медорганизациях достиг 13 млрд рублей еще в 2021 году. Крупная международная биотехнологическая компания Insilico Medicine объявила о том, что лекарство, которое открыл искусственный интеллект, впервые в мире успешно прошло первую фазу клинических испытаний. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества.
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
В последних отчетах исследовательских и консалтинговых компаний о цикле развития новейших технологий генеративный ИИ находится на пике завышенных ожиданий — о нем много говорят, с ним экспериментируют. Однако говорить о его массовом внедрении, в первую очередь в медицине, пока рано — нет ни одного готового продукта с понятным сценарием использования и доказанными эффектами для роста производительности труда или повышения качества медицинского обслуживания, диагностики или лечения. Безусловно, у технологии большой потенциал, и мы пока даже не представляем его глубину и трансформационную силу. Предполагаю, что оценить первые результаты мы сможем в среднесрочной перспективе — на горизонте пяти лет. Но на протяжении этого времени нам, стороне заказчика и пользователя технологии, предстоит провести немало экспериментов. И возможно, не все сразу принесут желаемые результаты. Пандемия заставила рентгенологов обучаться буквально не отходя от рабочего места. Насколько они достоверны? И это, безусловно, гигантские объемы данных. Практически каждое соприкосновение жителя с системой здравоохранения оставляет цифровой след в его электронной медицинской карте. Сегодня порядка трех миллиардов цифровых записей аккумулирует электронная медицинская карта ЭМК пациента.
Мониторинг полноты данных, оценка их качества, поддержание необходимого уровня «гигиены» данных — это неотъемлемая часть нашей повседневной рутины. Но благодаря этой постоянной скрупулезной работе данные сегодня стали применимыми для машинной обработки и анализа, а также для обучения и внедрения сервисов на основе искусственного интеллекта. Мы организовали совместную с медицинским сообществом работу по разработке и поддержанию в актуальном состоянии структуры собираемых медицинских данных. Совместно мы определяем набор необходимых сведений, определяем требования к обязательности полей — стремимся собирать только востребованные данные. Эта работа позволяет нам собирать данные не «в один котел» наряду с неструктурированными данными так называемого озера данных, а в структурированном виде с формализованными значениями там, где это нужно и возможно. Это важно для синхронизации понятийного аппарата, одинаковой интерпретации сущностей в физическом и цифровом мире. При формировании нового стандарта оказания экстренной помощи на фактических данных мы увидели рассогласованность в наименованиях и емкости терминов одних и тех же лабораторных и инструментальных исследований клинический анализ крови или общий клинический анализ крови — минимальное отклонение в одно слово, а для анализа и обработки — это разные единицы данных. В результате медицинское сообщество договорилось об укрупнении синонимичных значений, о приведении множества понятий к единству. Как повлияли эти технологии на эффективность системы? ИИ уже сегодня — эффективный помощник, избавляющий врача от части рутины.
В работе функциональных диагностов взрослых поликлиник Москвы помогает автоматическая расшифровка ЭКГ с предзаполненным заключением. С сервисами записи ЕМИАС интегрирован чат-бот, который «опрашивает» пациента о жалобах на самочувствие до приема, а результаты врач увидит сразу в протоколе осмотра. Наиболее масштабный проект — применение компьютерного зрения в лучевой диагностике. Более 50 ИИ-сервисов по 29 клиническим направлениям обрабатывают в потоковом режиме медицинские снимки, оконтуривают выявленные патологии, проводят рутинные измерения, в том числе сложные, на которые у врача уходит много времени, а также готовят проект заключения. В арсенале столичных рентгенологов сегодня 6 комплексных сервисов для анализа КТ органов грудной клетки, органов брюшной полости.
Напомним, в феврале 2022 года Россия приняла несколько стандартов в области ИИ в медицине. Среди первых стандартов: «Интеллектуальные методы обработки медицинских данных. Основные положения»; «Системы ИИ в клинической медицине — программа, методика клинических испытаний»; «Стандарт управления изменениями в системах ИИ с непрерывным обучением». Разрабатывается еще более 120 стандартов. Все это благодаря платформенному подходу. В 2019 году в Москве начался эксперимент по внедрению в систему столичного здравоохранения ИИ и цифрового зрения, старт которого пришёлся на то время, когда на мировом рынке только появились попытки обучить алгоритмы ИИ решению практических задач. Первая цель была направлена на то, чтобы опередить иностранных конкурентов, рассказал замруководителя Департамента здравоохранения Москвы Илья Тыров. По его словам, приведены и решения для здоровой конкуренции сервисов. Так, в каждом направлении активизировано как минимум два продукта. Поддерживать высокий уровень медицинских ИИ-решений Москве помогают инвестиции. Так, в 2020-2022 годах на апробацию решений в рамках эксперимента выделено 900 млн рублей. По словам Ильи Тырова, ИИ в московском здравоохранении используется для поддержки решений в диагностике. Например, цифровое зрение применяется в радиологии, ИИ помогает в расшифровке ЭКГ, также пилотируется аналитика патоморфологических исследований. К тому же ИИ автоматизирует рутинные процессы. Так, чат-бот принимает жалобы пациентов, видеоаналитика в медорганизациях следит за сервисом, а технологии распознавания речи переводят речь медработника в текст. Ключевые достижения цифровых платформ базируются на данных В 40 раз с 2019 года вырос объем медицинских данных, ежедневно регистрируемых в Федеральном реестре электронных медицинских документов.
Инновационные технологии помогают минимизировать вероятность ошибок при диагностике, освободить врачей от многих рутинных дел, создать эффективную схему терапии. Области применения искусственного интеллекта в медицине: анализ графиков, изображений, снимков медицинских обследований — рентгена, УЗИ, томографии; подробная расшифровка результатов анализов с выводами; помощь врачу в разработке индивидуальной схемы терапии; дистанционные консультации пациентов; анализ состояния здоровья на основе симптомов, жалоб, данных обследований; разработка новых медикаментов; оценка эффективности и влияния лекарственных препаратов на здоровье больных; помощь в создании совершенных протезов. За последние 7 лет рынок технологий, основанных на ИИ, вырос в 10 раз и по прогнозам, увеличится до 10 трлн. Искусственный интеллект для точной диагностики Одно из самых перспективных направлений использования искусственного интеллекта в медицине — это диагностика. Несмотря на то, что записаться к врачу теперь можно через интернет, многим пациентам приходится ждать приема несколько дней, а иногда и недель. Это связано с большой нагрузкой на специалистов из-за нехватки медперсонала и большого количества пациентов. Применение искусственного интеллекта в медицине — это, прежде всего, помощь пациентам, своевременное выявление опасных заболеваний. ИИ может распознать симптомы онкологических патологий, туберкулеза, нарушений в работе головного мозга на ранней стадии. Ранняя диагностика — один из важных шагов для успешного выздоровления. Медицинские приложения на основе искусственного интеллекта Ada. Мобильное приложение для оценки состояния здоровья. Человек просто отвечает на вопросы, ИИ их анализирует, ищет информацию о возможной проблеме. Затем выдает рекомендации о необходимых обследованиях и образе жизни. Есть много схожих сервисов, которые на основании анализа ответов могут указать на сахарный диабет и другие серьезные болезни. Это диалоговая платформа, на которой человек общается с виртуальным помощником. Здесь можно проверить симптомы, получить рекомендации по уходу за собой, оценить вероятность развития различных заболеваний. Сервис будет полезен людям с хроническими заболеваниями для отслеживания состояния здоровья. После анализа приложение отправляет информацию лечащему врачу. Есть удаленный мониторинг коронавирусной инфекции. Приложение нацелено на то, чтобы построить будущее медицины при помощи ИИ. Сервис работает более, чем в 70 странах, в клиентской базе более 790 учреждений здравоохранения. Платформа специализируется на диагностике онкологических патологий и наследственных заболеваний.
Толчком для создания платформы iCare Navigator стали исследования Медицинской школы Бостонского университета, в ходе которых были разработаны виртуальные медсестры Луиза и Элизабет, объясняющие пациентам, например, когда принимать лекарства. Молли от компании Sensely — еще один популярный аватар медсестры с искусственным интеллектом, который используют Калифорнийский университет в Сан-Франциско и Национальная служба здравоохранения Великобритании. Молли задает пациентам вопросы, касающиеся их здоровья, оценивает симптомы и на основе симптомов дает рекомендации по наиболее эффективному лечению. Таким образом, вместо того, чтобы искать обнаруженные у себя симптомы в интернете, сегодня человек может получить помощь от виртуальной медсестры. Виртуальные медсестры не только предоставляют медицинские консультации по поводу распространенных заболеваний или недомоганий, но также позволяют записаться на прием к врачу. Они доступны круглосуточно и без выходных и готовы ответить на вопросы в режиме реального времени. Это одно из основных приложений искусственного интеллекта в здравоохранении, которое все чаще применяется для повышения информированности и улучшения навыков самоуправления у пациентов с хроническими заболеваниями. Благодаря виртуальной медсестре пациент сможет предотвратить ухудшение своего состояния. Системы мультимодальной диагностики В развитии ИИ можно выделить несколько трендов, один из которых связан с интеграцией типов модальностей данных, на которых выполняется обучение. Например, для аудиовизуального распознавания речи визуальное описание движения губ объединяется с аудиовходом для предсказания произнесенных слов. Информация, поступающая из источников различных модальностей, может иметь различную предсказательную силу и топологию шума, а в некоторых источниках данные могут отсутствовать. Неоднородность мультимодальных данных затрудняет построение моделей. Важно изучить, как представлять входные данные и обобщать их таким образом, чтобы они отражали несколько модальностей. Например, текст представляется символами, а аудио и визуальные модальности — сигналами. В контексте медицинского применения вся диагностическая информация о пациенте может быть интегрирована в такие мультимодальные данные и обрабатываться системой ИИ, обученной рассматривать как внешнее изображение человека и фрагментов его тела, так и результаты анализов, МРТ- и КТ-изображения, аудиозаписи ответов на вопросы и т. Все это приближает нас к построению универсального диагноста, использующего холистический подход к диагностике заболеваний, и сокращению количества посещений разных врачей-специалистов для назначения эффективного лечения. Приложения для здоровья на базе искусственного интеллекта Самое большое потенциальное преимущество искусственного интеллекта — возможность помочь людям оставаться бодрыми, чтобы им не приходилось посещать врача или по крайней мере делать это не слишком часто.
ИИ в медицине: тренды и примеры применения
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. Израильская компания MedyMatch разрабатывает ИИ, способный оценивать компьютерные томограммы и находить любые отклонения от нормы.
В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. 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.
Ведущие спикеры обсудят последние достижения в области биоинформатики: платформы для обработки данных, секвенирование и мультиомиксные технологии, а также перспективы внедрения искусственного интеллекта для поддержки врачебных решений в терапии и диагностике. Отдельно будут рассмотрены современные технологические решения для практического здравоохранения и превентивной медицины: информационные системы сбора и анализа медицинских данных, облачные хранилища, мобильные приложения и веб-сервисы для врачей и пациентов. Участие в конференции бесплатное.
Такие сервисы в рамках одного исследования выявляют сразу несколько патологий и формируют заключение. Всего в рамках проекта ИИ-сервисы проанализировали уже 12 миллионов лучевых исследований. Более того, если раньше ИИ-решения в медицине рассматривались в первую очередь как системы поддержки принятия врачебных решений, то сегодня мы делаем первые шаги в сторону системной автоматизации производственных процессов. Так, на базе эксперимента технологии ИИ достигли того уровня зрелости, когда мы начинаем «делегировать» искусственному интеллекту отдельные диагностические задачи. В этом году мы запускаем пилотный проект в рамках территориальной программы обязательного медицинского страхования по применению ИИ в автономном режиме, без участия врача — для проекционных методов исследований, флюорографии и рентгенографии органов грудной клетки. ИИ будет сортировать все исследования взрослых пациентов, сделанные в поликлиниках, на те, где достоверно отсутствует патология, и те, где есть признаки заболевания. Для первых ИИ будет самостоятельно формировать заключение в виде электронной медицинской записи в ЭМК, а вторые — направлять на описание врачу. При этом характерная особенность профилактических исследований, таких как флюорография, — низкая доля исследований с патологическими признаками. Это решение позволит перенаправить время врача на более сложные виды исследований, где действительно требуется врачебная экспертиза. По итогам пилотного проекта мы сможем достоверно оценить безопасность применения автономного ИИ для пациентов. Первыми шагами в развитии персональных ассистентов врача стал диагностический ассистент врачей-терапевтов и врачей общей практики для постановки предварительного диагноза. Сервис был внедрен в 2020 году, на основе анализа жалоб пациента он предлагает топ-3 диагноза. К выбранному диагнозу врачу предлагаются пакетные назначения. Такой «синтез» искусственного и естественного интеллекта. В этом году внедрен диагностический ассистент при постановке заключительного диагноза во взрослых поликлиниках. Сервис анализирует данные ЭМК пациента за последние два года и сигнализирует врачу, если мнения с ИИ разошлись. В обоих случаях ИИ выступает помощником, окончательное решение остается за врачом. Вся информация, все снимки, загруженные в электронную медицинскую карту пациента, могут стать частью «обучающей программы» для искусственного интеллекта. ИИ не нужен отдых, сон, он не болеет и не устает. Поэтому в алгоритмизированных задачах он может превзойти человека. Как калькулятор, автоматическая линейка. Это продвинутые математические системы, способные мгновенно или за считаные минуты обрабатывать данные и выдавать стабильно точный результат. Также способность ИИ анализировать гигантские объемы данных позволит учитывать влияние неочевидных факторов на развитие рисков и заболеваний. То, что недоступно возможностям человека в условиях временных ограничений. ИИ может в считаные минуты обрабатывать полный объем данных и просчитать все взаимосвязи, учесть ретроспективные данные. Однако эффективная работа ИИ возможна только в результате совместных усилий ученых, экспертного врачебного сообщества и разработчиков.