Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ.

Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств.

Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине

Также в указанном перечне присутствуют: программный модуль для анализа флюорограмм и рентгенограмм грудной клетки человека, система для диагностики ковида, нейросеть для анализа маммографии, нейросеть для определения продольного плоскостопия, системы для принятия врачебных решений и многое другое. В России медизделия на основе искусственного интеллекта применяются во многих регионах, однако не во всех. Ситуация изменится совсем скоро: к концу этого года все субъекты РФ обязаны будут внедрить не менее одного медизделия с искусственным интеллектом в одну из централизованных подсистем государственной информационной системы в сфере здравоохранения. Это может быть, например, подсистема ведения интегрированной электронной медицинской карты или централизованный сервис информирования о взаимодействии лекарственных средств. А в следующем году региональные медцентры обяжут отчитаться об использовании не менее трех программных решений на основе ИИ, одобренных Росздравнадзором. Минздрав полагает, что искусственный интеллект поможет повысить качество и доступность медицинской помощи.

В этом году уже необходимо было внедрить не менее одного решения с искусственным интеллектом, в следующем году - не менее трех централизованных систем, в которых должны использоваться медицинские изделия с искусственным интеллектом. Та статистика, которую мы имели на начало октября, - это 70 регионов [, которые] уже приобрели и внедряют соответствующие решения", - сказал он на форуме "Биотехмед".

Медицинские школы и институты используют AR-приложения для преподавания анатомии, позволяя студентам взаимодействовать с 3D-моделями человеческого тела. Столь практический подход улучшает понимание и запоминание сложных медицинских концепций. В то же время VR — мощный инструмент для снятия негатива во время разного рода процедур. Пациенты погружаются в успокаивающую VR-среду, отвлекаясь от боли и дискомфорта при обработке ран или физиотерапии. VR также используется при лечении фобий, посттравматических стрессовых расстройств ПТСР и тревожности. Пациенты безопасно противостоят страхам в контролируемой виртуальной среде, что делает терапию более эффективной. Интернет медицинских вещей IoMT Интернет медицинских вещей — один из главных технологических трендов в здравоохранении в 2023 году. IoMT — это сеть подключенных медицинских приборов, которые интегрированы с облачными вычислительными системами. Носимые технологии — пульсометры и смартчасы — одни из самых популярных устройств, которые подключены к системе IoMT. Трекеры собирают данные с помощью датчиков и сообщают о таких показателях организма, как частота сердечных сокращений, температура тела и артериальное давление. Эти данные можно отправлять врачам для анализа, диагностики и лечения.

Американский суперкомпьютер Watson помогает в анализе сердечных заболеваний и онкологии. Google разрабатывает ИИ DM Health для помощи офтальмологам, а израильская компания MedyMatch Technology создаёт систему для диагностики инсульта, сравнивая снимки мозга пациента с миллионами других снимков. Диагностика заболеваний Особенно искусственный интеллект преуспел в точности диагностики болезней. ИИ имеет доступ к большому количеству медицинских данных, поэтому может быстро анализировать и предлагать решения. Как это работает? Например, пациент сообщает чату симптомы: «головная боль» или «лихорадка». 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.

Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине

Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. Нормативное регулирование искусственного интеллекта в медицине. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. В российской системе здравоохранения большие возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ), он уже активно внедряется по всей стране.

Подпишитесь на нашу рассылку.

Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Подписка на дайджест
Искусственный интеллект в медицине | Обрфм
Онлайн-курсы

Олия Артемова

В результате сфера здравоохранения стала лидером по внедрению инноваций, в основном на базе искусственного интеллекта. Заместитель главы федерального минздрава Павел Пугачев отметил, что на данный момент зарегистрированы Росздравнадзором и уже применяются в больницах более 20 медицинских изделий на основе нейросетей. Кроме того, по оценкам ВОЗ, к 2030 году во всем мире ожидается дефицит порядка 10 миллионов медработников. Спрос на высококвалифицированных специалистов растет уже сейчас. Все это говорит о необходимости освободить врачей от рутины, заполнения бумаг и медкарт пациентов. Обработка речи человека, интеллектуальная поддержка принятия решений и другие технологии на базе ИИ помогут медикам уделять больше времени на диагностику сложных случаев и повысить эффективность лечения больных. Как российские медики применяют ИИ сейчас Компьютерное зрение Эта разработка — одна из наиболее востребованных сейчас в медицине технологий на базе нейросетей.

Адрес: г. Санкт-Петербург, Левашовкий пр-кт, д. А, ком.

Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ. Следующее, что мы сделаем, — продумаем, как мотивировать врачей на работу с ИИ-решениями», — объяснил Андрей Дорофеев. Для выбора обоснованного подхода к этому вопросу он предлагает рассмотреть три различных уровня зрелости ИИ-систем: «Первый уровень — это новые идеи и разработки, требующие апробации на предмет востребованности рынком. Такие решения еще не прошли необходимые клинические испытания. Источником финансирования для них могут быть собственные средства разработчиков, инвесторов или институтов развития. Второй уровень — это технологически зрелые компании, имеющие регистрационное удостоверение медицинского изделия Росздравнадзора на свою ИИ-систему. Такие решения уже полностью готовы к внедрению, но пока не имеют убедительных доказательств клинической или экономической эффективности. Их оптимально финансировать за счет целевых программ, как это, например, реализуется в рамках московского эксперимента. Третий уровень — это продукты, успешно прошедшие проспективные контролируемые клинические исследования. Решения, по которым собрана обширная доказательная база их клинической или экономической эффективности. При «погружении» таких систем в клинические рекомендации появится возможность оплачивать их применение из средств ОМС. Пока таких продуктов на рынке России нет». Наконец, немаловажной проблемой является доверие к ИИ со стороны практического здравоохранения — о ней говорили Борис Зингерман, Антон Владзимирский и Александр Гусев. Без формирования доверия невозможно будет ожидать массового применения врачами систем на основе ИИ. Для ее решения необходима продуманная стратегия, включающая обеспечение прозрачности создания и валидации ИИ-систем, развитие доступа к качественным наборам данных, а также публикацию научных работ в этой сфере.

Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Компания выложила OpenCRISPR-1 в открытый доступ, чтобы способствовать развитию технологии и её использованию в научных исследованиях и коммерческих проектах. Статью с научным исследованием можно почитать тут. Предоставить доступ к еще большему разнообразию. С помощью AI появилась возможность экстраполировать на новые белковые пространства, которые еще не были освоены, тем самым выходя за рамки природных белков. Активировать новые функции, ранее не доступные ученым. OpenCRISPR-1, разработанный Profluent, представляет собой прорыв в области и обещает значительное ускорение процесса генной инженерии, уменьшение его стоимости и расширение возможностей модификации организмов.

Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме

Более оптимистичное отношение россиян коррелирует с высшим образованием, материальным положением и доступом к интернету. По оценкам Национального центра развития искусственного интеллекта НЦРИИ , сегодня более половины технологий ИИ в области здравоохранения находятся на стадии экспериментального запуска. Наиболее успешно развиваются направления, связанные с компьютерной диагностикой: скрининг и более глубокий анализ симптомов на базе изучения медицинских изображений — рентгеновских или КТ-снимков. Это подтвердила и врач МРТ Ольга Козловская, отметив, что ИИ уже сейчас становится хорошим помощником рентгенологам благодаря автоматизации рутинной работы и поддержке врачебных решений.

Сопредседатель Всероссийского союза пациентов, член СПЧ при Президенте РФ Ян Власов уверен, что в условиях серьезной проблемы дефицита кадров в здравоохранении, когда у врачей не хватает времени на работу с пациентом, ИИ сможет технологически облегчить жизнь медперсоналу за счет поставки первично обработанного объема информации.

Но вот с этими самыми данными как раз бывает загвоздка. В обычной жизни годные, подлежащие нормализации данные встречаются нечасто, и если к ним у компании нет доступа, значит, обучать ИИ будет не на чем.

Такой доступ обычно есть у государственных организаций, клиник, больниц. И в дни пандемии, когда на базе «НМЦ-Томографии» была сделана не одна тысяча снимков для определения эффекта «матового стекла» и процента поражения лёгких, одна компания, специализирующаяся на исследованиях снимков с помощью AI вышла на нас с предложением запустить пилот анализа результатов КТ для определения патологий и новообразований в лёгких пациентов. Мы наладили процесс передачи обезличенных снимков в эту компанию, и в ответ нам приходили рекомендации о приёме специалистов для ранней диагностики тех или иных пациентов.

Примерно из 3000 снимков в 120 были обнаружены подозрения на новообразования, которые потом перепроверял врач. Подтвердили в итоге всего пять.

Кроме того, исчезнет рутинная бумажная работа — медицинская информация будет регистрироваться и обрабатываться исключительно в цифровой среде, а врачи смогут больше времени уделять задачам, где действительно нужны их компетенции. Также будет внедрен "умный" проактивный подход, в рамках которого ИИ будет анализировать медкарты пациентов и выявлять риски возникновения заболеваний, "подсвечивая" их медикам. Мэр отметил, что телемедицина станет обычной практикой, когда значительную часть рутинных проблем со здоровьем можно будет решить онлайн, без личного визита к врачу. 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.

В рамках национального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе ЕГИСЗ» регионы обязаны использовать медицинские изделия с ИИ в определённых системах государственной информационной инфраструктуры здравоохранения. Эти требования будут ужесточены в следующие годы, где ожидается увеличение числа систем, использующих технологии ИИ в медицине.

Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом

Поэтому большинство сервисов, которые мы в «Третьем мнении» вывели на рынок, — это сервисы для отделения лучевой диагностики». Недавно организация в одном из регионов завершила проект по ретроспективному анализу исследований грудной клетки, были проанализированы данные за 1,5 года. Технологии помогают и младшему медперсоналу. Например, медсестры благодаря push-уведомлениям смогут до 50 раз быстрее реагировать на тревожные ситуации, связанные с возможным падением пациентов», - говорит Анна Мещерякова. Барьеры для внедрения ИИ Вопреки всем успехам, реального внедрения серьезных, глубоких систем поддержки принятия врачебных решений на федеральном уровне очень мало, подытожил руководитель экспертной группы «Цифровые технологии в медицине» при АНО «Цифровая экономика», гендиректор ассоциации «НБМЗ» и руководитель направления цифровой медицины компании «Инвитро» Борис Зингерман. По его мнению, сейчас ИИ охотнее всего доверяют сами пациенты. А у пациентов нет медобразования, и они рады любой помощи и подсказке от искусственного интеллекта», — отметил Борис Зингерман. Сложнее ситуация обстоит в здравоохранении в субъектах.

На первом этапе обновлен парк медоборудования, создан центральный архив медицинских изображений и проведено несколько технических интеграций с сервисами ИИ. Для контроля качества ИИ-решений в медицине не хватало специалистов, поэтому на призывы о помощи откликнулись эксперты Департамента здравоохранения Москвы. Согласно договоренностям со столичными экспертами, в ЯНАО подключаются сервисы, занимающие в Москве лидирующие позиции. Сейчас реализуется третий этап — вовлечение врачей-рентгенологов в работу с ИИ. Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ. Следующее, что мы сделаем, — продумаем, как мотивировать врачей на работу с ИИ-решениями», — объяснил Андрей Дорофеев. Для выбора обоснованного подхода к этому вопросу он предлагает рассмотреть три различных уровня зрелости ИИ-систем: «Первый уровень — это новые идеи и разработки, требующие апробации на предмет востребованности рынком.

Такие решения еще не прошли необходимые клинические испытания.

Авторы отмечают, что существует ряд условий, необходимых для дальнейшего развития ИИ в сфере здравоохранения: совершенствование нормативного регулирования, разработка единых стандартов по распоряжению биомедицинскими данными, их контролю и определению границ использования ИИ, этических норм; создание общедоступных датасетов, репрезентативных, релевантных и корректно структурированных медицинских данных, необходимых для обучения моделей, которые должны быть разработаны совместно с экспертным сообществом; стимулирование спроса со стороны государственных органов и медицинских организаций в виде грантов и субсидий на использование ИИ-продуктов и сбора данных для общего пользования внутри медицинских организаций; разработка ускоренных процедур сертификации и регистрации или решений на основе ИИ в медицине с четко определенной процедурой, сроками, алгоритмами для тестирования и апробации систем. Документы pdf16. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь.

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. С помощью лабораторных анализов, сделанных посредством искусственного интеллекта, можно выявить широкий спектр заболеваний, включая инфекционные, воспалительные, онкологические и наследственные. Первые автоматические анализаторы, которые могли проводить измерения одновременно нескольких биохимических параметров и оперативно выполнять комплекс исследований в одном образце биоматериала, появились ещё в 70—х годах прошлого века. При этом необходимо нивелировать риск ошибок по причине человеческого фактора, а также защитить сотрудников от контакта с потенциально опасным биологическим материалом.

Современное оборудование может также исключить из исследования некачественный биоматериал на основе тестирования пробы в процессе постановки, а также выполнять дополнительные исследования по предустановленным правилам и назначениям", — поясняет Ирина Скибо. В соответствии с идентификатором он получает из лабораторной информационной системы ЛИС задание, включающее перечень аналитов, которые нужно в этой пробе определить. Далее анализатор берёт нужный объём крови на исследование, помещает в реакционную ячейку внутри прибора, добавляет необходимые реагенты, проводит реакцию, одновременно записывая в память её протокол, считывает результат исследования и передаёт его в ЛИС. Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора.

Уже 80 регионов в той или иной степени используют в медучреждениях нейронные сети. В ряде случаев искусственный интеллект выступает помощником при записи на приём к врачу, заполнении электронной медицинской карты, выполняя административные функции. Есть видеоаналитика, которая используется в медицинских организациях, есть решения в диагностике.

VR для ПТСР и роботы да Винчи: как передовые технологии изменили медицину в 2023 году

Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Ещё один не менее важный результат – активное развитие технического регулирования систем искусственного интеллекта для клинической медицины. Искусственный интеллект существенно улучшает точность аппаратной диагностики в медицине благодаря нескольким ключевым аспектам. Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении.

Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме

Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) выпустила новую публикацию, в которой излагаются основные принципы регулирования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин. Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения.

Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине

Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин. «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине. Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине.

Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине

Первая, как это ни странно, недоверие не только пациентов, но самих врачей к нейросетям. Об этом, в частности, говорится в докладе АНО «Цифровая экономика» — «Эффективные решения на базе ИИ в здравоохранении», который есть в распоряжении редакции. Специалисты признают и дефицит кадров, способных эффективно работать со сложными нейросетями. В свою очередь, врач-эксперт Тимур Пестерев считает, что большинство нейросетей имеют достаточно простой в использовании интерфейс. Вы вводите определенные показатели — и нейросеть выдает какие-то вероятности относительно того или иного диагноза.

Нейросеть может указывать на определенные ошибки, подсвечивать места, провисающие в диагностике, по принципу «вы сделали все, но не сделали вот это». Есть, конечно, и более сложные нейросети, пользоваться которыми может только подготовленный человек. Но в целом сейчас нейросети унифицируются», — отметил Пестерев. По его словам, уровень развития и внедрения ИИ по стране действительно сильно разнится.

Многое зависит от поколения врачей. Старшему поколению все-таки сложнее обуздать новые технологии. Еще одна проблема связана с тем, что крупные инвесторы не торопятся вкладывать деньги в отрасль, даже несмотря на имеющийся в Москве хороший инфраструктурный базис, считают в АНО «Цифровая экономика». Причина — отсутствие на данный момент понятной для них монетизации решений.

С другой стороны, сами участники рынка в развитии ИИ отмечают особую роль высокотехнологичных стартапов, которым помогает именно частный сектор. Государство в этой схеме должно регулировать лишь развитие рынков в стране. И оно создает все необходимые институты развития. Если говорить о программах поддержки в нашей стране, то их существует достаточно много», — резюмировал основатель онлайн-платформы «Здоровье.

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. 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.

Далее читаем интересное: «…внедрение технологии дистанционного мониторинга обеспечит контроль за состоянием здоровья как пациентов с хроническими заболеваниями, так и пациентов, не имеющих хронических заболеваний, при помощи прогностических инструментов, используемых в практике медицинских работников». То есть дистанционный мониторинг показан будет не только диабетикам, а вообще всем нам. Чтобы «обеспечить контроль за нашим состоянием здоровья». На единой платформе «Гостех». И делать прогнозы о нашем здоровье с помощью нейросети.

В общем, всем все понятно. 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.

Особое внимание уделяется радиологии — использованию нейросетей для анализа рентгеновских снимков. Google использовали алгоритмы для интерпретации снимков грудной клетки, чтобы поставить 14 различных диагнозов, от пневмонии до гипертрофии сердца и коллапса легкого. DNN также способны диагностировать отдельные виды рака , переломы, кровоизлияния, ретинопатию, поражения кожи и множество других заболеваний. Алгоритмы могут улучшить работу дерматологов, кардиологов, офтальмологов и даже психотерапевтов, позволяя отслеживать развитие депрессии.

Примеры применения ИИ в здравоохранении на протяжении жизни человека Проблема состоит в том, что большинство исследований и отчетов все еще существуют только в виде препринта. Они не опубликованы и не проверены рецензентами. В препринтах проверка работоспособности алгоритмов осуществляется с точки зрения точности, что еще не равно клинической эффективности. Эффективность подтверждается с помощью недешевых клинических испытаний.

Нейронные сети для пациентов Алгоритмы, которые пациенты могут использовать самостоятельно, развиваются медленнее, чем те, которые используют клиницисты. Датчики на часах определяют частоту сердечных сокращений пользователя в состоянии покоя и при физической нагрузке, и когда происходит сильное отклонение от ожидаемого, пользователю выдается предупреждение о записи ЭКГ через часы, результаты которого затем интерпретирует алгоритм.