Журналисты приводят данные, согласно которым совокупный экономический эффект от использования искусственного интеллекта в медорганизациях достиг 13 млрд рублей еще в 2021 году. Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить.
Искусственный интеллект в медицине
Врачебные ошибки и безопасность данных Внедрение ИИ в систему здравоохранения сопряжено с рядом этических, технологических сложностей, рисков врачебных ошибок и конфиденциальности. Опрос показал, что по одним аспектам применения ИИ в здравоохранении россияне и американцы совпадают, по другим — расходятся во мнениях. Врачи и пациенты Россияне и американцы по-разному оценивают влияние ИИ на взаимоотношения между пациентом и врачом. Такие расхождения могут объясняться целым комплексом причин, различиями в культуре и системе здравоохранения стран. В России здравоохранение — это общественная система, основанная на коллективизме и вере в авторитетность врача. А американские пациенты часто ожидают более тесного взаимодействия с врачом и более персонализированного подхода к лечению. Еще одним фактором оптимизма россиян может быть восприятие технологий в целом, их применение часто рассматривается как символ прогресса и успеха, поэтому отношение к ИИ и его влиянию может быть более положительным.
В США же система здравоохранения более коммерциализирована, и пациенты могут опасаться, что внедрение ИИ приведет к уменьшению внимания и заботы со стороны врачей. Также возможно, что американские граждане более скептически относятся к новым технологиям в целом и ожидают от них больших рисков и проблем.
Каждый из них может просматривать в день снимки не более трех-четырех пациентов. Соответственно, ожидание растягивается более чем на полгода. Мы начали делать систему, которая должна выполнить две базовые задачи: помочь опытному врачу сократить время поиска, а неопытному — подсказать, какие части мозга смотреть. Исследования, которыми занимается Центр прикладного ИИ, применяются в лечении онкологии и эпилепсии Источник: Анастасия Пешкова Мы собирали данные из двух медицинских центров больше года, проводили их разметку, и сейчас у нашей команды самый большой в мире датасет по этой патологии.
Пока наша система работает на уровне среднего врача, но мы совершенствуем ее. Структурная показывает трехмерную картинку мозга, а функциональная — активность разных зон мозга. У здоровых людей расположение областей, отвечающих за движение, речь, зрение, плюс-минус известно. Но даже у здоровых людей они могут немного варьироваться, их расположение может отличаться на несколько сантиметров. У людей со структурными патологиями, такими как опухоль, эти зоны могут смещаться ввиду нейропластичности, и до операции это неизвестно. Во время операции нужно соблюдать баланс: убрать как можно больше пораженной ткани и оставить как можно больше здоровой, чтобы не повредить важные мозговые центры.
Чтобы не вырезать лишнего, прямо во время операции пациента будят, разговаривают с ним, дотрагиваются электродами до поверхности мозга и смотрят на результат. 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?
В день медикам приходится расшифровывать более 150 снимков. При такой большой обработке данных, признаются, — это настоящее спасение. Особенность этой программы в том, что она распознает самые сложные медицинские термины, в том числе и латинскую лексику. 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.
Эти достижения революционизируют варианты лечения, улучшая уход за пациентами и прокладывают путь к более здоровому миру. Технология мРНК 2023 год ознаменовался замечательными достижениями в области медицины, и одним из прорывов, который произвел революцию в нашем подходе к здравоохранению, является технология мРНК. Этот новаторский подход проложил путь к значительному прогрессу в профилактике и лечении заболеваний. Традиционные вакцины часто содержат ослабленные или неактивные формы вируса или бактерии для стимуляции иммунного ответа. Однако мРНК-вакцины используют другой подход. Они используют небольшой фрагмент генетической информации вируса или патогена, чтобы дать указание нашим клеткам вырабатывать безвредный белок, похожий на часть вируса. Этот белок запускает иммунный ответ, позволяя нашему организму распознавать настоящую инфекцию и бороться с ней. Эта технология потенциально способна произвести революцию в области терапии таких заболеваний, как рак, генетические нарушения и аутоиммунные состояния.
Предоставляя клеткам точные инструкции, мРНК-терапия может нацеливаться на конкретные молекулы, вызывающие заболевание, и запускать выработку терапевтических белков. Перспективы персонализированной медицины с помощью мРНК-терапии дают надежду на индивидуальные варианты лечения, которые ранее были немыслимы. Виртуальная реальность в медицине В то время как технология мРНК находится в центре внимания, другой технологией, которая добилась значительных успехов в 2023 году, является виртуальная реальность VR. В медицине виртуальная реальность стала мощным инструментом для революционизирования медицинского образования и улучшения ухода за пациентами. В медицинском образовании виртуальная реальность обеспечивает имитируемую среду, в которой студенты могут изучать и практиковать различные процедуры, операции и медицинские сценарии. Этот захватывающий тренинг позволяет студентам приобрести практический опыт, усовершенствовать свои навыки и повысить уверенность в себе перед выполнением процедур на реальных пациентах. Виртуальная реальность также предлагает ценную платформу для непрерывного медицинского образования, позволяя медицинским работникам быть в курсе новейших технологий и методик. Более того, виртуальная реальность также доказала свою эффективность в улучшении ухода за пациентами.
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
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. «Открытие Центра искусственного интеллекта ознаменовало важный шаг движения в сторону пациента, движения в сторону той медицины, которая называется персонализированной. 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.
Правила комментирования
- Читайте также
- Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
- Нейросеть ииМед спрогнозировала достижения ИИ в медицине к 2030 году. Вот они.
- Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
- Доктор нейросеть: что умеет искусственный интеллект в медицине - Ведомости.Город
- Что хотите найти?
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Этот белок запускает иммунный ответ, позволяя нашему организму распознавать настоящую инфекцию и бороться с ней. Эта технология потенциально способна произвести революцию в области терапии таких заболеваний, как рак, генетические нарушения и аутоиммунные состояния. Предоставляя клеткам точные инструкции, мРНК-терапия может нацеливаться на конкретные молекулы, вызывающие заболевание, и запускать выработку терапевтических белков. Перспективы персонализированной медицины с помощью мРНК-терапии дают надежду на индивидуальные варианты лечения, которые ранее были немыслимы. Виртуальная реальность в медицине В то время как технология мРНК находится в центре внимания, другой технологией, которая добилась значительных успехов в 2023 году, является виртуальная реальность VR. В медицине виртуальная реальность стала мощным инструментом для революционизирования медицинского образования и улучшения ухода за пациентами.
В медицинском образовании виртуальная реальность обеспечивает имитируемую среду, в которой студенты могут изучать и практиковать различные процедуры, операции и медицинские сценарии. Этот захватывающий тренинг позволяет студентам приобрести практический опыт, усовершенствовать свои навыки и повысить уверенность в себе перед выполнением процедур на реальных пациентах. Виртуальная реальность также предлагает ценную платформу для непрерывного медицинского образования, позволяя медицинским работникам быть в курсе новейших технологий и методик. Более того, виртуальная реальность также доказала свою эффективность в улучшении ухода за пациентами. Этот подход может помочь справиться с болью, беспокойством и стрессом, создавая захватывающую обстановку или переживания, которые отвлекают пациентов от их физического дискомфорта.
VR показала себя многообещающей в таких областях, как обезболивание, терапия психического здоровья, физическая реабилитация и даже помощь пациентам справляться с хроническими заболеваниями. Нейротехнология Одной из самых захватывающих областей инноваций в области медицинских технологий за последние годы стала область нейротехнологий. Ученые и исследователи добились огромных успехов в понимании сложной работы человеческого мозга и разработке технологий, которые непосредственно взаимодействуют с ним. С появлением интерфейсов мозг-компьютер BCI люди с параличом теперь могут управлять роботизированными конечностями и общаться с помощью силы мысли. Эти BCI обеспечивают прямую связь между мозгом и внешними устройствами, предлагая новый уровень независимости тем, кто ранее зависел от опекунов даже в выполнении простейших задач.
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. Последнее слово будет оставаться за врачом. Это позволит держать работу ИИ под контролем, объективно оценивать алгоритмы и видеть потенциал развития.
На основе медицинской истории пациента, данных о его образе жизни формируется цифровой двойник пациента. Это позволит перейти от всеобщей унификации к персонализированному здравоохранению. Извлечь ценность из этих данных можно при помощи ИИ. ИИ-помощники смогут формировать необходимый набор профилактических мер, обследований для конкретного пациента, назначения, исходя не из установленных стандартов, а индивидуальные, в том числе учитывая резистентность к лекарственным препаратам, аллергоанамнез пациента и другие важные индивидуальные особенности. ИИ сможет освободить, с одной стороны, врача от рутины, а с другой стороны — стать персонализированным помощником для пациентов. Умным и эмпатичным, который сможет ответить на определенные вопросы, помочь подготовиться к исследованиям, оптимизировать прием препаратов. ИИ станет помощником в проактивном выявлении рисков развития заболевания и диагностировать болезнь не на стадии ее проявления или обострения, а заранее выявить риск и сформировать набор мер для предотвращения ее развития. В будущем сервисы ИИ могут стать «младшим научным сотрудником», помогая врачам и ученым в научных и клинических исследованиях.
ИИ для распознаваний психических отклонений по голосу ИИ находит применение и в психиатрической практике: проект NeuroLex. Целью является обучение нейронных сетей определять соответствие между психиатрическим диагнозом и речевыми паттернами, чтобы сделать процесс постановки диагноза более быстрым и точным. ИИ в разработке лекарственных средств Важнейшим направлением в медицине является разработка новых лекарственных средств, где также может помочь ИИ. К примеру, алгоритм машинного обучения Массачусетского технологического института открыл новые антибиотики, которые способны побороть клостридиозы, туберкулез и более 30 видов антибиотикорезистентных бактерий. Также компания Atomwise, используя алгоритмы ИИ и машинного обучения, создала нейронную сеть AtomNet, которая способна проанализировать более 100 миллионов химических соединений и сократить время на открытие новых лекарственных препаратов, а также сеть может прогнозировать эффективность препаратов и их возможные побочные эффекты. Так, проект Sophia Genetics направлен на визуализацию результатов исследования генетического материала и дальнейшее определение склонности человека к тем или иным заболеваниям, возможности передачи заболеваний по наследству, а также одной из приоритетных задач является выявление генетических мутаций у плода на ранних стадиях беременности. На стадии разработки находится другая система - Deep Gemonics. Этот проект позволит анализировать и прогнозировать влияние генетических вариаций и мутаций на внутриклеточные процессы, в первую очередь, на ядерные процессы транскрипция, сплайсинг и др. Подобные разработки смогут помочь понять патогенез многих заболеваний и лучше составлять их терапию. ИИ в борьбе с COVID-19 В период пандемии коронавирусной инфекции стали разрабатывать и внедряться технологии ИИ, помогающие выявить заболевших, оценить тяжесть течения заболевания, произвести дифференциальную диагностику, подобрать оптимальное лечение, создать вакцины и лекарства. Для мониторинга числа заболевших и определения очагов инфекции используется HealthMap. Программа позволяет отследить динамику распространения заболевания, оценить распространенность COVID-19 в разных странах и в мире. Также создана система на основе ИИ для выявления людей с повышенной температурой или без медицинской маски. Обнаружив у проходящего поблизости человека признаки жара, система автоматически оповещает об этом медицинские организации. Приоритетной задачей ИИ в борьбе с коронавирусной инфекцией стала точная и быстрая диагностика, поэтому во многих странах мира ИИ применяется для оценки КТ-снимков и определения стадии заболевания и тяжести его течения. Нейронные сети способны определять признаки ковидной пневмонии, обрабатывая данные анализов крови и общей клинической симптоматики, что значительно ускоряет постановку диагноза и назначения лечения.
Настройки телеэфира Перечень запрещенных в РФ организаций Все права на материалы, находящиеся на сайте m24. При любом использовании материалов сайта ссылка на m24. Редакция не несет ответственности за информацию и мнения, высказанные в комментариях читателей и новостных материалах, составленных на основе сообщений читателей. СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24.
Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины
Чтобы не вырезать лишнего, прямо во время операции пациента будят, разговаривают с ним, дотрагиваются электродами до поверхности мозга и смотрят на результат. 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.
Все материалы автора Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения. Благодаря современным инновационным решениям рамки возможностей в медицине постоянно расширяются. 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. Точные результаты Рынок ИИ в медицине достаточно активно рос в последние годы, однако с 2022—го из—за санкций возникли трудности с дальнейшим использованием технологий западных производителей. Впрочем, эта проблема достаточно быстро решилась: на рынок вышли отечественные разработки и, по оценке Анны Соломахиной, основателя Школы медицинского бизнеса, многие из них не уступают иностранным аналогам. Читайте также: Нейросети скоростного плетения: Россия даст свободу искусственному интеллекту В частности, только в этом году был предложен целый ряд инновационных продуктов, которые будут использованы в сфере диагностики. Так, ученые из химико—биологического кластера Санкт—Петербургского ИТМО разработали ИИ—платформу для поиска наночастиц, которые можно будет использовать в терапии онкологических заболеваний.
Прорывом в области диагностики можно считать и один из первых в мире видеокапилляроскопов для обнаружения самых ранних стадий всех видов карцином, который был представлен сотрудниками МГМУ им. 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.
Несмотря на снижение общих частных инвестиций в ИИ в прошлом году, финансирование генеративного ИИ резко выросло, увеличившись по сравнению с 2022 годом и достигнув 25,2 млрд долларов. ИИ повышает производительность труда сотрудников. В 2023 году в нескольких исследованиях оценивалось влияние ИИ на труд, и было высказано предположение, что ИИ позволяет работникам быстрее выполнять задачи и повышать качество своей продукции. Эти исследования также продемонстрировали потенциал ИИ для преодоления разрыва в навыках между низкоквалифицированными и высококвалифицированными работниками. Благодаря искусственному интеллекту научный прогресс ускоряется еще сильнее. В 2022 году ИИ начал ускорять научные открытия.
Однако в 2023 году были запущены еще более значимые приложения искусственного интеллекта, связанные с наукой, — от AlphaDev, который делает алгоритмическую сортировку более эффективной, до GNoME, который облегчает процесс обнаружения материалов. Количество нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, в США значительно выросло за последний год и за последние пять лет.
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.
Они помогли предотвратить эпизоды гипогликемии. Таким образом, распространенные хронические состояния, такие как гипертония, депрессия и астма, теоретически можно лучше контролировать с помощью приложений. Проблемы и ограничения Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных.
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
В 2023 году 61 известная ИИ-модель была создана американскими учреждениями, что намного превышает 21 модель Европейского союза и 15 моделей Китая. Инвестиции в генеративный ИИ стремительно растут. Несмотря на снижение общих частных инвестиций в ИИ в прошлом году, финансирование генеративного ИИ резко выросло, увеличившись по сравнению с 2022 годом и достигнув 25,2 млрд долларов. ИИ повышает производительность труда сотрудников. В 2023 году в нескольких исследованиях оценивалось влияние ИИ на труд, и было высказано предположение, что ИИ позволяет работникам быстрее выполнять задачи и повышать качество своей продукции. Эти исследования также продемонстрировали потенциал ИИ для преодоления разрыва в навыках между низкоквалифицированными и высококвалифицированными работниками. Благодаря искусственному интеллекту научный прогресс ускоряется еще сильнее. В 2022 году ИИ начал ускорять научные открытия.
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. Такие типы ИИ-программ могут использовать не только врачи, но и пациенты. Сервис 23andMe анализирует генетическую информацию и рассказывает пользователю о его предках. Стартап Sophia Genetics использует генетические данные для выявления предрасположенности к определенным заболеваниям. Так пациенты корректируют свой образ жизни, а врачи выбирают наиболее вероятные диагнозы.
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. Новые технологии дают надежду на то, что с их помощью мы сможем быстрее получить лекарства от болезней, которые сегодня не поддаются лечению: рассеянный склероз, болезнь Альцгеймера и другие. Автоматизация процессов Дисбаланс и дефицит медицинских кадров высшего и среднего звена был во всем мире еще до вспышки коронавируса.
По данным Всемирной Организации Здравоохранения, чтобы люди во всем мире имели доступ к услугам здравоохранения к 2030 году, странам с низким уровнем дохода нужно еще 18 миллионов медицинских работников. В дальнейшем ситуация, скорее всего, не стабилизируется из-за роста населения, старения общества и изменения клинической картины заболеваний. Эти факторы только повысят спрос на высококвалифицированных медицинских работников и усложнят доступ к медицинской помощи. Поэтому инновационные технологии должны содержать в себе искусственный интеллект и базу знаний в предметной области. Так они освободят врачей от рутинных повседневных задач: внесение информации в медкарту, детальный анализ большого массива данных из истории болезней и т. Благодаря этому медработники сконцентрируют время и усилия на решении серьезных диагностических вопросов и выборе лечения. Современные ИИ-технологии могут помочь системе здравоохранения повысить удовлетворенность пациентов и медицинского персонала, снизить стоимость медицинских услуг и улучшить качество медицинской помощи. Онлайн-консультации О популярности телемедицины мы уже говорили в статье про медтех тренды 2021.
Удаленные консультации расширяют доступ к качественной медицинской помощи, особенно в малонаселенных пунктах, где в ней нуждаются больше всего. Кроме того, онлайн-консультации предоставляет возможность снизить затраты на здравоохранение и получить второе мнение по результатам исследований, чтобы уточнить диагноз и план лечения. ИИ делает телемедицину значительно удобнее. Он применяется для удаленной диагностики, сбора медицинских показателей и работы с информацией о пациентах. Например, в нашем приложении для докторов Primu. Online планируется внедрить ИИ для анализа симптомов и перевода записей приёмов в текстовый формат. А в Google уже разработали алгоритм, который по фотографии сетчатки глаза выявляет диабетическую ретинопатию. Так врачи могут избежать рутинных задач и сложностей диагностики, чтобы сосредоточиться на лечении.
Например, В Google разработали алгоритм, который по фотографии сетчатки глаза выявляет диабетическую ретинопатию. Над телемедицинскими приложениями работают многие крупные компании, например, Сбер. Приложение СберЗдоровье использует искусственный интеллект для распознавания симптомов. Перед онлайн-консультацией оно предполагает диагнозы и исходя из этого советует клиенту врача. Это снижает нагрузку на медицинских работников, при этом позволяя пациентам более внимательно отслеживать свое состояние. Их продукты с использованием ИИ улучшают точность диагнозов, доступность врачей и систематизацию медицинских данных. Преимущество этих больших компаний в наличии средств и квалифицированных сотрудников. Это позволяет им создавать комплексные продукты, которые включают не доступные ранее возможности.
Например, Google Health — это сервис, объединяющий разнообразные услуги как для пациентов, так и для врачей. С помощью ИИ он помогает предотвратить слепоту, выявить рак груди на ранней стадии, поддерживать психическое здоровье и т. Однако новейшим технологиям сейчас противопоставлены их дороговизна и недоверие людей к машинам. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Следовательно, чтобы удовлетворить аудиторию, нужно создавать оптимальные продукты. Например, более простые и дешевые ИИ-системы сделают медицину доступнее, а качественный маркетинг и положительные отзывы убедят клиентов в пользе искусственного интеллекта. Это отличный шанс нащупать правильный подход к аудитории и занять прибыльную нишу. Кроме того, согласно исследованиям, рынок ИИ в медицине будет стремительно расти в ближайшие несколько лет.
ГЛАВА 2 С целью решить поставленные задачи были проведены следующие исследования: я нашла приложения, которые основаны с помощью искусственного интеллекта. Подробно о них: Первым приложением является ПроРодинки.
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.
Новые технологии дают надежду на то, что с их помощью мы сможем быстрее получить лекарства от болезней, которые сегодня не поддаются лечению: рассеянный склероз, болезнь Альцгеймера и другие. Автоматизация процессов Дисбаланс и дефицит медицинских кадров высшего и среднего звена был во всем мире еще до вспышки коронавируса. По данным Всемирной Организации Здравоохранения, чтобы люди во всем мире имели доступ к услугам здравоохранения к 2030 году, странам с низким уровнем дохода нужно еще 18 миллионов медицинских работников. В дальнейшем ситуация, скорее всего, не стабилизируется из-за роста населения, старения общества и изменения клинической картины заболеваний.
То есть прогноз эффективности ИИ в медицине в российском и американском обществе находится примерно на одном уровне. В целом российскому обществу присущ умеренный энтузиазм по вопросу использования ИИ в здравоохранении. По-видимому, ИИ еще не успел заработать себе «антирейтинг» в этой сфере, в том числе потому, что значимая часть россиян еще не сформировала своей позиции на этот счет. Тогда как в американском обществе вопрос применения ИИ в медицине стоит более остро: здесь есть противоборство мнений, доли оптимистов и скептиков близки. Врачебные ошибки и безопасность данных Внедрение ИИ в систему здравоохранения сопряжено с рядом этических, технологических сложностей, рисков врачебных ошибок и конфиденциальности. Опрос показал, что по одним аспектам применения ИИ в здравоохранении россияне и американцы совпадают, по другим — расходятся во мнениях. Врачи и пациенты Россияне и американцы по-разному оценивают влияние ИИ на взаимоотношения между пациентом и врачом. Такие расхождения могут объясняться целым комплексом причин, различиями в культуре и системе здравоохранения стран. В России здравоохранение — это общественная система, основанная на коллективизме и вере в авторитетность врача.
Искусственный интеллект в клинической медицине
В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить. Инструменты искусственного интеллекта помогли обнаружить онкогенные соматические мутации и понять сложность взаимодействия генов клеток раковых опухолей. 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. Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением.
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. Медицинские продукты с применением искусственного интеллекта активно разрабатывают известные компании: Microsoft, Apple, Google, IBM. Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью.
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
Алгоритмы предсказания реакции на лекарства: ИИ может анализировать большой объем данных о реакциях различных пациентов на лекарства, предсказывая, как конкретный пациент может отреагировать на определенное лекарство или терапию. Это способствует предотвращению нежелательных реакций и повышению эффективности лечения. Повышение точности и уменьшение травматизма: роботизированные хирургические системы, такие как da Vinci, используют ИИ для улучшения точности операций, уменьшения травматизма тканей и ускорения восстановления пациентов после операций. 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.
Но мы поняли, что для адекватной проверки нашей ИИ-платформы необходимо не только создать новые препараты с новым механизмом действия, но и довести их до клинической проверки. Только тогда можно будет сказать, что наша технология работает», — отметил Жаворонков. Фаза 2 В настоящее время лекарство проходит двойное слепое рандомизированное плацебо-контролируемое исследование, в котором участвуют 60 пациентов в 40 разных клиниках США и Китая. Если эта фаза пройдет успешно, испытание продолжится с большим количеством вовлеченных людей. Текущее исследование займет около 12 недель, а его итоги планируется подвести в следующем году. Проблема в том, что он с той же эффективностью способен создавать и новые отравляющие вещества и оружие.
По данным сайта Da Vinci, с 2007 по 2022 год в России американскими роботами—хирургами было выполнено около 28 тыс. Однако в ближайшее время в больницах страны появятся первые роботы—хирурги отечественного производства, разработанные учёными Института конструкторско—технологической информатики РАН. Российские роботы—хирурги смогут делать операции в брюшной полости, в области гинекологии и урологии, а также в сфере нейро— и кардиохирургии. Одним из ключевых преимуществ отечественной разработки станет её стоимость: она примерно в 3 раза ниже американской, благодаря чему операции войдут в программы ОМС и будут бесплатны для пациентов. Роботизированные системы в медицине, несомненно, с каждым годом будут всё активнее применяться. Однако пока есть ряд факторов, которые сдерживают развитие рынка автоматизированной медицины. По мнению Дениса Банного, одними из ключевых являются большие финансовые затраты на покупку оборудования и эксплуатационные расходы, а также расходы на обучение персонала. Со временем этот вопрос будет решён. Пока же сложные роботизированные системы доступны только крупным медицинским центрам и клиникам. Лента новостей.
Точность такой диагностики превышает 95 процентов. Часто искусственный интеллект выявляет патологию на самой ранней стадии, когда врач еще ее не обнаружил. Цифровизация позволяет московским врачам больше времени уделять пациентам — Мэр Эра технологий. Врачи рассказали о новых стандартах в столичном здравоохранении Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. В ближайшие годы планируется превратить искусственный интеллект в базовую медицинскую технологию. В результате не только у терапевтов, но и у других московских врачей появятся цифровые помощники, которые смогут подсказывать оптимальную тактику лечения пациентов.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ | Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. |
| Искусственный интеллект в медицине: пример того, как ИИ улучшает здравоохранение / Skillbox Media | Искусственный интеллект (ИИ) сделают базовой медицинской технологией, эта задача вошла в Стратегию развития московского здравоохранения до 2030 года. |
| Цельс | ИИ в медицине – Telegram | Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. |
| Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта | Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов. |
Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
| Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам | Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. |
| Роман Душкин: «Медицина — это область доверия» | Провалы искусственного интеллекта в медицине происходят потому, что это вовсе не интеллект, а схожий с системой распознавания лиц алгоритм, сказал газете ВЗГЛЯД руководитель экспертного совета ЭИСИ (Экспертный институт социальных исследований) Глеб. |
| Искусственный интеллект в медицине: добро или зло? | Крупная международная биотехнологическая компания Insilico Medicine объявила о том, что лекарство, которое открыл искусственный интеллект, впервые в мире успешно прошло первую фазу клинических испытаний. |
| Журнал Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине | Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. |
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. 2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. Искусственный интеллект в медицине.