Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Альманах содержит ряд статей о применении технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, в частности, в медицинской диагностике и мониторинге хронических заболеваний.
Что хотите найти?
| Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Москва | ФедералПресс | Технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё шире проникают в различные сферы жизни, меняя и ускоряя привычные процессы. |
| Искусственный интеллект в медицине | Обрфм | В 2024 году технологии искусственного интеллекта будут более глубоко и масштабно внедряться в здравоохранении. |
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ | Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине. |
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы. Искусственный интеллект приносит значительные инновации в медицину в России.
Искусственный интеллект (ИИ) для диагностики
- Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Москва | ФедералПресс
- Искусственный интеллект (ИИ) для диагностики
- Нейронные сети в помощь врачам
- Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
- Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
В поликлиниках Москвы искусственный интеллект будет анализировать рентгеновские снимки без участия врача Ежегодно выполняется в среднем 2 млн флюорографий и рентгенографий органов грудной клетки, и большую часть из них проводят для профилактики. Учитывая огромный накопленный опыт в этой сфере, умные алгоритмы способны точно определить отсутствие признаков заболеваний. Для этого внедрён специальный тариф ОМС.
Для этого достаточно сделать снимок сетчатки глаза, загрузить его в систему, а результат прислать доктору в любой точке страны для постановки полноценного диагноза и подбора лечения», — подчеркнул Каталевский. Он отметил, что компанией создан инструмент, который позволяет доктору и сэкономить время для диагностики, и получить второе мнение, если речь идет о сложном или спорном случае. Также система помогает в обучении молодых врачей. Систему поддержки принятия врачебных решений для диагностики рака нижних отделов желудочно-кишечного тракта ЖКТ на базе алгоритмов искусственного интеллекта Polyptron при поддержке Фонда содействия инновациям разработали специалисты компании «ЭВА Лаб» из Челябинской области. Как сообщил ИА Регнум директор по продукту Евгений Алханов, система с помощью ИИ помогает врачам в режиме реального времени выявлять ранние признаки рака кишечника. ИИ распознает аномалии прямо во время эндоскопического исследования и информирует об этом врача.
Сейчас пилотный проект реализуется в больницах Челябинска, Екатеринбурга и Москвы.
Мэр напомнил, что еще 10—15 лет назад цифровизацию здравоохранения рассматривали как вспомогательную технологию, чтобы решить организационные проблемы — сократить очереди к врачам, наладить контроль, навести порядок с ведением документации. Но далеко не главное.
Главное — современные цифровые технологии реально спасают жизни и радикально повышают качество лечения людей. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", — заявил Собянин. Он напомнил, что анализируя снимки КТ, МРТ, маммографию или рентген, компьютерное зрение распознает 37 разных заболеваний, включая рак легких, пневмонию, остеопороз, ишемическую болезнь сердца, инсульт и другие.
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.
Это создает правовую неопределенность и потенциальные риски для медицинских учреждений. Сопротивление со стороны медицинского сообщества: некоторые врачи и медицинские работники могут испытывать сопротивление новым технологиям, возможно, из-за опасений относительно замещения человеческого труда или потери профессиональной автономии. Необходимость обучения и адаптации: для эффективного внедрения ИИ необходимо обучение медицинского персонала работе с новыми технологиями, что может занять значительное время и ресурсы. Кибербезопасность: поскольку ИИ, как правило, зависит от сетей передачи данных, системы ИИ подвержены рискам безопасности. Более того, ИИ может активно использоваться для атаки на многочисленные компании.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
Нейросеть анализирует жалобу пациента, и сравнивает ее с несколькими миллионами записей других пациентов из базы ЕМИАС Единой медицинской информационно-аналитической системе. Сфера прогнозирования заболеваний также претерпела существенные изменения, с появлением алгоритмов, способных предсказывать возникновение заболеваний на основе анализа большого объема данных. Например, исследования, основанные на данных электронных медицинских карт, могут предсказать риск развития диабета, сердечных заболеваний или депрессии у конкретного пациента. К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков, и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных. Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить. Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении. Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья.
Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных о здоровье населения, включая информацию из социальных сетей, новостных порталов и официальных статистических данных, для прогнозирования возможных вспышек болезней и эпидемий. Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям. В России работает цифровой сервис диагностики MDDC, основанный на алгоритмах нейросети: он помогает выявлять минимальные новообразования в легких менее 4 мм , а также диагностировать рак на ранней стадии. В исследовании Journal of the National Cancer Institute ученые использовали ИИ для анализа маммограмм более чем 26 000 женщин. В целом, ранняя диагностика и прогнозирование с использованием ИИ открывает новые горизонты для медицинской науки, делая возможным профилактику и оперативное лечение многих заболеваний на самых ранних стадиях. Персонализированное лечение на основе искусственного интеллекта ИИ играет важную роль в разработке персонализированных планов лечения, основанных на индивидуальных характеристиках пациента.
В хирургии, роботизированные системы и ИИ уже помогают хирургам в проведении сложных операций с большей точностью и меньшими рисками для пациента.
Идет работа по отбору лучших сервисов искусственного интеллекта для врачей лучевой диагностики, проводится обучение медперсонала работе с нейросетями, а также продолжается расширение возможностей по внедрению умных сервисов. На сегодняшний день по 19 направлениям разработчики вышли на потоковую обработку исследований, по остальным проводится тестирование и доработка моделей. При этом важно, что она ведется на основе реального потока исследований и врачи постоянно предоставляют обратную связь по работе алгоритмов. Разработчики могут видеть показатели качества своих продуктов уже на этапе тестирования.
Также созданы равные условия для всех участников: постоянно обновляется каталог решений на базе искусственного интеллекта, ежемесячно составляется лидерборд сервисов. С этого года Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью систем искусственного интеллекта.
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. Кроме того, нейропротезирование достигло значительных успехов, позволив людям с потерей конечностей восстановить не только движение, но и осязание. Имплантируя электроды непосредственно в периферические нервы, нейропротезы теперь могут обеспечить пользователям реалистичные и интуитивные ощущения, позволяя им держать предметы, ощущать текстуру и даже испытывать колебания температуры. Влияние этих прорывов в области нейротехнологий невозможно переоценить. Они дают пациентам с травмами спинного мозга новое чувство надежды, позволяя им вновь обрести подвижность и независимость.
Искусственный интеллект помогает находить на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, легочной гипертензии, гидроторакса, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, плоскостопия и других заболеваний. Москва уже более 10 лет занимается цифровизацией системы здравоохранения. 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.
Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Еще сервис умеет сортировать проблемы по степени опасности и оповещать о необходимости немедленного вмешательства. Цифровой помощник врача Сервисы компании «Платформа третьего мнения» в 2020 году внесли большой вклад в борьбу с коронавирусной инфекцией. Сейчас платформа умеет: Проводить анализ маммограмм, флюорограмм, КТ органов грудной клетки и других изображений; Заменять помощника врача, выявляя патологии; Автоматически заполнять заключения по исследованию, что экономит время и снижает вероятность ошибок; Привлекать внимание врача к проблемным областям снимка. Библиотека молекул для создания лекарств Как утверждает глава медицинского кластера СНГ Дмитрий Власов, на изобретение нового препарата обычно уходит от 10 до 15 лет и колоссальные суммы денег. Однако искусственный интеллект способен ускорить и удешевить этот процесс. Например, российская платформа Syntelly умеет анализировать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а база данных сервиса хранит информацию о 96 миллионах молекул, позволяя исследовать и сравнивать их.
Бактерии производят специальные ферменты, когда пытаются бороться с вирусами. Это помогает бороться с будущими вирусными атаками.
Бактерия использует сохраненный генетический материал и производит белки Cas9, которые способны при совпадении генов с геном вируса быстро его нейтрализовать. По той же схеме, белок ищет совпадающий генетический материал и разрезает его вне зависимости от того, принадлежит он бактерии, животному или человеку. Например, в сельском хозяйстве технологию используют для изменения свойств продуктов: можно удалить из арахиса ген, который вызывает аллергическую реакцию, можно создавать необычные сорта. Ученые даже занимались созданием комаров, не способных переносить малярию. Редакторы генов, основанные на технологию CRISPR и полученные из микробов, хоть и являются важным и незаменимым инструментом, часто демонстрируют значительные функциональные недостатки, особенно при переносе в чужеродную среду, например в клетки человека.
Технологии ИИ находят все большее применение в биологических науках, медицине и национальных системах здравоохранения.
Авторы выделили пять основных уровней, где внедрение ИИ за последние годы дало наибольшие результаты: на уровне живой клетки — ИИ применяется в биоинформатике, биотехнологических и медицинских исследованиях, дизайне лекарственных препаратов; на уровне тканей и органов — активно используются технологии компьютерного зрения; на уровне целого организма — интенсивно развивается разработка носимых устройств медицинский интернет вещей , мобильные приложения, цифровые медицинские консьержи, платформы агрегации медицинских данных и др.
Собянин подчеркнул, что это основные положения Стратегии развития московского здравоохранения до 2030 года. По его словам, работы много, но все поставленные цели конкретны и достижимы.
Мэр напомнил, что еще 10—15 лет назад цифровизацию здравоохранения рассматривали как вспомогательную технологию, чтобы решить организационные проблемы — сократить очереди к врачам, наладить контроль, навести порядок с ведением документации. Но далеко не главное. Главное — современные цифровые технологии реально спасают жизни и радикально повышают качество лечения людей.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
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. — узнаете, как ИИ меняет рынок здравоохранения и фармацевтики; — разберете реальные кейсы применения Data Science в медицине и познакомитесь с прикладным анализом данных; — поймете с чего начать карьеру в HealthTech. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств.
Яндекс Образование
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё шире проникают в различные сферы жизни, меняя и ускоряя привычные процессы. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Но борьба за жизнь пациента, за качество его жизни, избавление от мучений — это выбор, который не всегда экономически обоснован. Это человеческий выбор. Хочется помочь, и есть надежда. А если не получится? Ухудшим показатели. Это моральные и организационно-методические проблемы людей. Но может ли здесь помочь искусственный интеллект? А это зависит от того, как настроен этот инструмент, на какой результат он нацелен. И не забываем, что инструмент — просто набор алгоритмов, зависящий от объема и качества данных «на входе», настройки, обучения и целеполагания. В некоторой степени он лишен моральных критериев.
Они задаются человеком. Для этого необходимо участие экспертов в наполнении базы, нужны подготовленные с их помощью размеченные выборки данных для обучения нейросетей, оцифрованные порядки и стандарты оказания медпомощи, клинические рекомендации. Сейчас сложно анализировать данные, которые есть в медицинских информационных системах. Как врач на приеме вводит данные в систему? В условиях ограниченного времени на прием нередко встречаются некорректное построение предложений, необщепринятые сокращения, аббревиатуры, использование нестандартных символов, отсутствие разделения слов. Врач понимает, что он написал, и другой врач поймет или догадается, потому что это их предметная область, которую они научились понимать, но, к сожалению, это большие сложности для систем анализа медицинских данных, негативно влияющие на те результаты, которые формирует нам ИИ. Еще одна сложность — большое количество данных, необходимых для обучения. В идеале все данные из истории заболеваний должны быть оцифрованы, информация структурирована.
Это натяжение и вызывает боль. Диагноз был подтвержден. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний США , медицинское состояние Алекса считалось «скрытым», то есть его было трудно диагностировать. Как ИИ справился лучше 17 врачей в постановке диагноза ребенку? После операции по устранению фиксации спинного мозга, состояние Алекса улучшилось. Сейчас с ним все хорошо. Эндрю Бим, доктор философии и доцент кафедры эпидемиологии в Гарварде: «ChatGPT может стать хорошим партнером в наших диагностических одиссеях. Он прочесывает буквально весь Интернет и у него нет таких же слепых зон, как у врача-человека». Как еще ИИ используется в диагностике заболеваний? Вот несколько примеров: Помогает в медицинской сортировке: быстро определяет, каким пациентам нужна срочная помощь. Например, так делает ИИ от Enlitic : он анализирует данные пациентов, а затем направляет их к подходящему врачу. Компания Babylon Health разработала ИИ, который предоставляет информацию о здоровье на основе симптомов пациента. Предсказывает, как изменения в геноме могут повлиять на организм. Например, они могут привести к изменению функции белков, что, в свою очередь, может нарушить нормальные процессы в организме. Помогает выявлять рак на ранней стадии. ИИ уже умеет диагностировать рак легких, анализируя большие фотографии легочных тканей. Также есть разработки ИИ для диагностики рака кожи по фотографиям. Об этом я подробнее расскажу ниже. Используется в британских больницах для УЗИ-обследования беременных. Система ScanNav анализирует снимки плода, используя большую базу данных. В этой базе более 350 тысяч изображений плодов с различными патологиями. Система помогает получить информацию о возможных отклонениях в развитии плода.
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. Врачу непонятно «мышление» системы и то, как ИИ получил итоговый результат. Формировать доверие медицинских работников к ИИ возможно, объясняя базовые алгоритмы его работы и то, на каких данных обучаются системы. Возможно также более широкое участие врачей в рабочих группах по подготовке данных для обучения нейросетей. Объяснять базовые алгоритмы работы искусственного интеллекта необходимо в рамках вузовской подготовки специалистов на цифровых кафедрах и в рамках профессиональной переподготовки. Ну и, отвечая на вопрос: возможен ли симбиоз врачей и ИИ. Да, при условии, что мы разделим решение задач между интеллектами. Если мы оставим естественному интеллекту возможность решать стратегические и творческие задачи и будем использовать искусственный как инструмент для выполнения рутинных задач, чтобы снизить нагрузку на врачей. Преодолев все эти сложности, мы сможем стать с искусственным интеллектом друзьями и партнерами. Дина Филюшина.
Несмотря на то, что ИИ сегодня является технологией будущего для здравоохранения и персонализированной медицине, важно правильно оценивать риски его применения и разделять зоны ответственности. Сможет ли ИИ давать рекомендации относительно таких сложных тем, как например, проведение эвтаназии, во многом это будет зависеть и от корректно прописанных алгоритмов нейросетей. Если у компьютера появится возможность исполнения рекомендаций, тогда мы все окажется в огромной опасности, поэтому важнейшими являются вопросы этических и моральных устоев разработчиков, — рассуждает Ян Власов. По его мнению, именно врач и пациент должны указать максимально возможную планку для «очеловечивания» искусственного интеллекта и обозначить ту границу, где необходимо остановиться, чтобы в развитие искусственного интеллекта не имело негативных последствий от неконтролируемого применения и использовалось во благо жизни и здоровья человека. Ещё в этом разделе:.
Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
Это значит, что и в российском, и в американском обществе существуют опасения по вопросу применения ИИ в здравоохранении. К чему все это приведет? ИИ обладает способностью обрабатывать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности. Теоретически это позволит врачам лучше исследовать болезни, быстрее и точнее ставить диагнозы и эффективнее лечить пациентов. 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.
Нейронная сеть анализирует данные других пациентов со схожими медицинскими состояниями и предлагает возможный диагноз. Первоначально ей диагностировали клещевую инфекцию, но анализы по всем связанным с клещами инфекциям пришли отрицательные. Состояние Сасси ухудшалось. Владелец собаки использовал ChatGPT, чтобы узнать, что может быть с его собакой. Он ввел данные анализа крови Сасси в чат-бот, и искусственный интеллект предположил, что у собаки аутоиммунная гемолитическая анемия.
А вот GPT-4 оказался достаточно умен» — говорит хозяин. Хозяин болеющей собаки вбил результаты ее анализов в ChatGPT в надежде получить верный диагноз питомца. Что из этого вышло? Читайте здесь. Аутоиммунная гемолитическая анемия — это состояние, при котором иммунная система организма ошибочно атакует и разрушает собственные эритроциты — красные кровяные клетки, что приводит к их недостаточности.
Это разрушение происходит быстрее, чем костный мозг может производить новые эритроциты, в результате чего развивается анемия. Ветеринар подтвердил, что у Сасси действительно аутоиммунная гемолитическая анемия, и назначил соответствующее лечение. После лечения Сасси наконец-то стало лучше. BionMax — сервис на основе ИИ, который помогает в профилактике здоровья. Она предположила, что у него кариес или начали прорезываться зубы, но стоматолог исключил эти варианты.
Помимо этого, Алекс жаловался на болевые ощущения и головокружение во время прыжков на батуте. Стоматолог отправил семью к ортодонту, специализирующемуся на обструкции дыхательных путей. Но и он не помог ребенку. Другие специалисты — невролог и врач-отоларинголог, тоже не нашли причину болей Алекса. Спустя три года и безуспешное посещение 17-ти различных врачей диагноз так и не был поставлен.
Женщина решила обратиться к ChatGPT. ИИ предположил, что Алекс может страдать от синдрома фиксированного спинного мозга — это когда спинной мозг растягивается из-за того, что его нижняя часть, каудальный конец, фиксируется и не может двигаться нормально.
По состоянию на 2022 г. К 2024 г. Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны — возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. Например, в 2019 г. В компьютер было загружено 2260 изображений мазков, сделанных в период с 2006 по 2019 г. Самым известным примером по внедрению ИИ в медицину остается суперкомпьютер Watson. На сегодняшний день он может обрабатывать 200 млн цифровых документов за три секунды.
Watson в первую очередь призван помочь врачам в работе с электронными медицинскими картами. Он способен составить историю болезни пациента, членов его семьи, структурировать генетическую предрасположенность к тем или иным патологиям и выдать моментально всю эту информацию лечащему доктору. Система предлагает свои рекомендации по лечению заболеваний, в том числе онкологических. А возможность через приложение связать Watson и фитнес-трекер позволяет отслеживать даже самые незначительные изменения состояния здоровья пациента. Freepik Но диагностика не единственная сфера медицины, куда сегодня проник ИИ. Это, например, поиск перспективных молекул для определенных рецепторов, что может предварять открытие новых препаратов», — рассказал «Ведомости. Городу» врач-эксперт Тимур Пестерев. Один из последних примеров — китайская биотехнологическая компания в начале этого года с помощью ИИ придумала лекарство для лечения идиопатического легочного фиброза ИЛФ. Это тяжелое заболевание, сопровождающееся рубцеванием легких, от которого страдают в основном пожилые люди.
ИИ исследовал массив данных о фиброзе дыхательных путей с целью найти белок, отвечающий за заболевание.
Далее раскрываются цели внедрения дистанционного мониторинга: «…расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; повышается сознательное отношение граждан к состоянию своего здоровья». Вот оно что — наше сознательное отношение к состоянию здоровья оказывается сильно повысится, если будем постоянно вставленный в тело датчик носить, который по беспроводной связи будет постоянно наши биоданные передавать «кому следует». А риски отказа от этого связаны у них со «сдерживанием перехода от реактивной на превентивную модель контроля». Знакомая тема — профилактика и раннее выявление превыше всего. Именно такие "инновации" активно двигают Всемирный экономический форум, Всемирная организация здравоохранения в рамках их глобального тренда на "цифровую медицину", "цифровое здоровье" и т. Не к ночи и не к Пасхе помянутые Клаус Шваб, Ноэль Харрари и прочие "спикеры четвертой промреволюции" постоянно "пророчествуют" нам, что скоро настанет эра "человека взломанного", когда электронные устройства будут монтироваться прямо в тела людей. История с дистанционным мониторингом, призванная вроде как помочь нашему здоровью, полностью вписывается в их концепцию.
Ну и напоследок — целевые показатели проекта, несколько конкретных цифр. К 2030 г. Надеемся, что перед прикреплением к нашим телам датчиков, хотя бы поинтересуются нашим мнением? Еще приходит на ум, что крайняя конференция в московском офисе ВОЗ, перед тем, как он был закрыт в связи с односторонними санкциями ВОЗ против России из-за проведения СВО, была посвящена как раз «цифровому здравоохранению». Так что не подумайте, что эту повестку внедряют какие-то айтишники — нет, это самое настоящее цифролобби в медицине, цель которого — трансформировать до неузнаваемости так и хочется сказать — уничтожить медицину традиционную. Мы конечно попробуем и дальше жить и лечиться, при необходимости, без цифровых профилей, но пора уже ставить заслон этой глобальной антисуверенной повестке в работе Правительства РФ. И выход из ВОЗ будет лучшим лекарством от нее.
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
| Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект? — Реальное время | В ряде зарубежных исследований было показано, что прогностические модели искусственного интеллекта со временем могут оказаться ненадежными в клинических условиях. |
| ИТ в Медицине – Telegram | Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине. |
Подписка на дайджест
- Как работают нейронные сети в медицинской сфере?
- Данные на 23 апреля 2024 г.
- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
- Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Москва | ФедералПресс
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. Благодаря возможностям искусственного интеллекта (ИИ) здравоохранение в России постепенно трансформируется по мере того, как передовые технологии меняют медицинскую практику, включая диагностику, лечение пациентов и медицинские операции. Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов.