Чем искусственный интеллект лучше «человеческого» врача, почему перегруженные работой медработники пока не доверяют ИИ, возможен ли в медицине симбиоз естественного и искусственного интеллектов, а также причем здесь мораль и врачебная этика? Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает. Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает.
Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Как в здравоохранении помогает искусственный интеллект. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно. Борис Зингерман — директор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине и его экспертиза в этом вопросе особенна ценна. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Искусственный интеллект (ИИ) отлично зарекомендовал себя в отечественной медицине.
Решения СберМедИИ вошли в ТОП-10 медицинских нейросетей (ИИ) в России в 2024 году
Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения.
Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
«Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине. О том в каких областях медицины уже сейчас искусственный интеллект максимально точен и уже абсолютно необходим разговор в программе «Утро России» с заместителем министра здравоохранения Российской Федерации Павлом Пугачевым. Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. 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. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
В фокусе: технологии искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. 2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями.
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
Они не способны это делать с такой же скоростью, что и искусственный интеллект, так как врач не может одновременно и лечить людей, и отдыхать, и обновлять информацию, а еще и держать ее в голове. Искусственный интеллект может регулярно обновлять данные об исследованиях и хранить всю полученную информацию. Внедрение такой технологии облегчит жизнь медикам и поможет спасти чьи-то жизни. Так, суперкомпьютер IBM Watson, изучив 20 млн статей о раке, помог выявить редкую форму лейкемии у 60-летней пациентки с неверным диагнозом. С помощью ИИ можно распознавать симптомы возникновения злокачественных новообразований, диагностировать нарушение работы головного мозга, туберкулез, нарушения зрения. Примером работы программы выступает сервис Ada.
Это специальное мобильное приложение, которое задает человеку вопросы, а тот описывает симптомы. После этого сервис проводит поиск информации о проблеме и дает рекомендации. Также программы с искусственным интеллектом используются в анализе рентгеновских снимков и в разработке новых лекарств. У компании Semantic Hub есть сервис на базе ИИ для оценки потенциала медицинских препаратов перед их выпуском на рынок. Алгоритм собирает и проводит анализ научных публикаций, связанных с заболеванием, назначением и действием разрабатываемого лекарства.
После этого ИИ анализирует информацию и делает вывод о конкурентных преимуществах медикамента и возможностях его продвижения на рынке. Еще ИИ дает возможность оценивать влияние медикаментов на организм человека. Это помогает врачам понять, как генетические особенности того или иного пациента влияют на течение заболевания и какой эффект может оказать новый лекарственный препарат.
Юрий Васильев, директор Центра диагностики и телемедицины: «Наша научная составляющая — это понимание того, как работает система ИИ.
Два года назад было непонятно: что-то он выявляет или что-то он не выявляет. И на этом все. На сегодняшний день мы смотрим на ИИ с разных сторон. Абсолютно постоянно изучаю то, что может он делать, то, где он может принести для нас пользу или эффект».
Базу для технологического прогресса в области медицины создают московские ученые. В День российской науки в Центре диагностики и телемедицины медики рассказывают еще об одной разработке. Там создали отечественные фантомы. Эти изделия имитируют органы и ткани тела человека.
Нужны они в первую очередь для обучения студентов-медиков. Ученые показывают фантомы мозга, простаты, сосудов кровеносной системы, молочной железы. Фантомов молочной железы сразу несколько. Нужно это для имитации разных патологий у пациентов.
Сама технология рассматривается только в качестве СППВР-сервиса — системы поддержки принятия врачебных решений. ИИ анализирует информацию о пациенте, и только врач определяет, что и как делать дальше. Искусственный интеллект не менее полезен для Министерства здравоохранения, например, при массовом медицинском осмотре — скрининге. Для примера возьмем норматив — двойной повторный пересмотр маммографических исследований на рак молочной железы. В этом случае мы снимаем с врачей обязанность проводить первичный или второй просмотр карты пациента и поручаем это искусственному интеллекту. Благодаря алгоритму, большой системный процесс автоматизируется, у врачей появляется свободное время — его можно уделить более тщательной диагностике, которую пока нельзя доверить технике. Этика применения ИИ Расширение участия ИИ в медицине поставило перед специалистами ряд этических вопросов, связанных, в том числе, с его использованием без контроля врача. Речь идет о вероятности самостоятельного применения инструментов пациентом. Между человеком и машиной всегда должно быть промежуточное звено — медицинский специалист. Чтобы пациенты не использовали технологии себе во вред и не занимались самолечением, существует Всероссийский свод этических правил применения искусственного интеллекта в медицине.
Что касается повсеместного использования «умных» устройств, которыми пользуется каждый второй, то отнести их к технологиям ИИ нельзя. Гаджеты не анализируют информацию и не могут поставить предположительный диагноз. Устройства могут считывать пульс, сердцебиение, уровень кислорода, то есть предоставлять данные об одном или нескольких параметрах, но не могут конкретно указать, в чем проблема. Крупные бренды, выпускающие «умные» устройства, всегда советуют обращаться к врачу, если показатели изменились в худшую сторону. Понятно, что нельзя просто прийти к врачу и показать часы, которые, например, сообщили о плохой динамике сердцебиения. Пациенту в любом случае назначат комплексное обследование, прежде чем делать выводы о возможной патологии. Контроль на законодательном уровне Фонд «Сколково» принял участие в разработке норм регулирования применения ИИ в медицине и оказал экспертную поддержку — софт, необходимый для врачебной практики, может попасть в систему здравоохранения только после обязательной регистрации. Это означает, что перед этим он пройдет ряд проверок и испытаний.
Электронные подписи есть у 522 тыс. Доступ к медицинским данным дает возможность создавать цифровые сервисы. Самый популярный в настоящий момент — сервис удаленной записи на прием к врачу через портал госуслуг. Напомним, что в 2022 г.
Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме
Та статистика, которую мы имели на начало октября, - это 70 регионов [, которые] уже приобрели и внедряют соответствующие решения", - сказал он на форуме "Биотехмед". Большая часть таких разработок - решения для работы с медицинскими изображениями, уточнил Пугачев.
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.
Эти сервисы не вытесняют врачей, как может показаться, — наоборот, они помогают не упустить важные детали и вынести наиболее подходящее для пациента решение. Уход за больными В больницах искусственный интеллект активно помогает медсёстрам и медбратьям. Российская компания «Третье мнение» создала умную видеоаналитику на базе компьютерного зрения — области искусственного интеллекта, которая может обнаружить, отследить и проанализировать увиденное. ИИ-мониторинг уже работает в частных и государственных клиниках: он распознаёт движения пациентов и предупреждает медперсонал в случае угрозы, например падения. Так работникам поликлиник не нужно постоянно следить за видеокамерами, чтобы быть в курсе состояния больных.
Видеоаналитика также делает наблюдение менее навязчивым. Сейчас компания развивает технологию для ухода на дому. Голосовой помощник Яндекса Алиса тоже стремится помогать больным. В Йошкар-Оле для неё разработали медсестёр Алсу и Снежану: при их запуске можно узнать расписание приёма врачей в двух больницах города. Американская компания IBM предлагает клиникам аналогичное решение — чат-бота watsonx Assistant для записи к врачу. Как и навыки Алисы, он снимает административную нагрузку с медработников и позволяет больным записаться на приём не выходя из дома. Помощь людям с особенностями здоровья Искусственный интеллект даёт возможность видеть, слышать и даже двигаться. Компания Intel создала инвалидные кресла, которые управляются при помощи мимики. За каждым из выражений лица владелец может закрепить ту или иную команду, а встроенные камеры будут их распознавать. Эта разработка решила проблему людей с параличом выше пояса, которые не могли управлять обычными колясками с рычагом.
Система распознаёт до 10 выражений лица, каждому из которых пользователь задаёт команду. Для этого им нужно выбрать интенсивность движения на планшете, который передаст сигналы кардиостимуляторам и вживлённым в спинной мозг электродам. Технология находится на стадии доработки и тестирований.
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 В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств , сетей Байеса и искусственных нейронных сетей , были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах. Однако с 2002 года технологии сделали большой шаг вперед, а к программам внедрения искусственного интеллекта в медицину подключились и IT-гиганты, и целые государства. Сегодня ученые надеются, что с помощью искусственного интеллекта уже в ближайшем будущем возможно будет прийти к сверхточной или прецизионной медицине, в рамках которой появится возможность назначать индивидуальное лечение каждому отдельному человеку, учитывая его уникальные генетические и другие особенности. В США уже объявили о запуске пилотных проектов по развитию прецизионной медицины. Медико-технологические достижения, произошедшие в этот полувековой период, позволили вывести здравоохранение на новый уровень.
Документы pdf16.
Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.
AI позволяет выявлять онкологические заболевания легких благодаря анализу медицинских изображений с помощью технологий искусственного интеллекта в облаке Microsoft Azure.
Решение уже успешно внедрено в нескольких регионах страны. В России также есть цифровая гистологическая лаборатория UNIM, которая исследует гистологические материалы при помощи нейронной сети для постановки верного диагноза. Помимо этого, большой потенциал существует у использования ИИ в разработке и тестировании новых лекарств.
Одна из крупнейших фармацевтических компаний — Novartis — совместно с Microsoft открыла ИИ-лабораторию, чтобы использовать "умные" алгоритмы в создании лекарственных препаратов. Подобными проектами занимается и Google: в 2018 году DeepMind смог лучше биологов предсказать форму свертывания белка. Это потенциально способно существенно ускорить процесс разработки новых лекарств.
Основные препятствия Несмотря на большие перспективы, существует целый спектр ограничений для развития ИИ в медицине. Эти стоп-факторы должны стать основным объектом для совместной работы технологических компаний и медицинских организаций, так как их минимизация способна существенно расширить возможности применения этой технологии в здравоохранении. Нехватка компетенций и сотрудников.
Для эффективного внедрения технологии искусственного интеллекта необходимы квалифицированные специалисты, наличие ресурсов для тестирования гипотез и разработки эффективных бизнес-моделей. Это касается рынка систем ИИ в целом, и медицинские организации не меньше других сталкиваются с дефицитом кадров, недостатком квалификации уже работающих сотрудников, а также нехваткой ресурсов для внедрения технологии. Недостаток структурированных данных.
В 2023 год первые решения на основе ИИ появились в системе здравоохранения каждого субъекта РФ, а к концу 2024 года их количество должно возрасти до трёх на регион. Если государственные учреждения законодательно обязаны внедрять у себя новые технологии, то коммерческие медорганизации делают этот выбор самостоятельно и готовы честно и открыто говорить о своем опыте. Таким коммерческим учреждением является медицинский центр «МеркуриМед» из Сыктывкара, который уже более года пользуется решением «Цельс маммография». Доверяют ли коммерческие организации ИИ, как новые решения справляются с поставленными задачами и есть ли будущее у искусственного интеллекта в радиологии — в материале для Бизнес-секретов. ИИ в области здравоохранения: общий взгляд Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса. Зарубежные компании начали исследования в данной области раньше и уже предлагали готовые решения.
В РФ первые решения на рынок пришли в конце 10-х годов, но при этом оказались более чем конкурентоспособны. Искусственный интеллект в рентгенологии: ландшафт рынка к концу 2023 года Однако, если брать ИИ в отрасли здравоохранения, то это всего лишь небольшой процент от всего сектора. На сегодняшний день технология применяется лишь в рентгенографии, анализе медицинских карт, распознавании врачебной речи и наблюдении за пациентами в стационарах. Это было единогласное решение руководства центра Оценка решений на основе ИИ и критерии их выбора Разработка медицинских решений на базе искусственного интеллекта — это коммерческая отрасль. Вендоры имеют свой взгляд на рынок, создают конкурентоспособные продукты, выполняющие разный спектр задач и различающиеся характеристиками.
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
К тому же ИИ автоматизирует рутинные процессы. Так, чат-бот принимает жалобы пациентов, видеоаналитика в медорганизациях следит за сервисом, а технологии распознавания речи переводят речь медработника в текст. Ключевые достижения цифровых платформ базируются на данных В 40 раз с 2019 года вырос объем медицинских данных, ежедневно регистрируемых в Федеральном реестре электронных медицинских документов. Эта информация доступна для машинной обработки, что способствует целям развития ИИ в здравоохранении, полагает Дмитрий Темнов. О необходимости работы с разными источниками данных рассказала Елена Соколова Sber AI Lab; лаборатория искусственного интеллекта «Сбера» : «Это и медицинские тексты, и изображения, и сигналы. Например, в 2021 году благодаря анализу медицинских сведений мы создали решения для определения вероятности нового коронавируса по кашлю, и Symptom Checker — решение для анализа симптоматики заболевания пациента и подсказки, к какому врачу с такой симптоматикой лучше обратиться». В планах Sber AI Lab — развивать направление популяционного анализа населения для выявления пациентов из группы риска развития хронических болезней. Этот проект базируется на анализе электронных медкарт. А еще один проект — персональная комплексная диагностика пациента, которая также будет основана на изучении ИИ его медкарты. Пример такого проекта мы реализовывали в 2022 году вместе с правительством Москвы.
Речь идет о проекте диагностического ассистента. Разработанная модель ИИ анализирует всю содержащуюся в медкарте информацию: жалобы, результаты инструментальных и лабораторных исследований, анамнез, описание заключений — и выдает второе мнение врачу. Модель обучалась на обезличенных данных более чем на 30 млн визитов пациентов», - поделилась Елена Соколова из лаборатории искусственного интеллекта «Сбера». В медицине большинство сервисов для обработки диагностических изображений ориентировано на лучевое исследование, говорит Анна Мещерякова, гендиректор компании «Платформа «Третье мнение»: «Уровень зрелости этого направления самый высокий: данные — цифровые, инфраструктура наиболее готова к внедрению ИИ. 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.
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. Применение ИМК и нейропротезирования выходит за рамки физической реабилитации; они также многообещающи для людей с неврологическими расстройствами, такими как эпилепсия, болезнь Альцгеймера и Паркинсона. Непосредственно взаимодействуя с мозгом, эти технологии позволяют проводить более целенаправленные и эффективные методы лечения, потенциально повышая качество жизни бесчисленного множества пациентов. В то время как 3D-печать используется в различных отраслях промышленности, ее применение в области медицинских технологий особенно перспективно. Возможность 3D-печати органов обладает огромным потенциалом в решении глобального кризиса нехватки органов. Используя собственные клетки пациента, ученые могут создавать функциональные органы, которые являются биосовместимыми и не требуют иммуносупрессии. Представьте себе мир, в котором люди, нуждающиеся в пересадке почки, могут просто напечатать новую почку в 3D-формате, избавив от необходимости в длинных очередях ожидания и риска отторжения органа. CRISPR, сокращение от сгруппированных коротких палиндромных повторов с регулярными промежутками, является мощным инструментом редактирования генов, который позволяет ученым вносить точные изменения в ДНК организма. Эта разработка способна излечивать генетические заболевания, модифицировать сельскохозяйственные культуры для повышения урожайности и устойчивости и даже уничтожать переносчиков болезней, таких как комары. Попав в цель, Cas9 разрезает ДНК в нужном месте, позволяя ученым вставлять, удалять или модифицировать гены с поразительной точностью. В области генетических заболеваний у него есть потенциал для коррекции генетических мутаций, ответственных за такие заболевания, как муковисцидоз, серповидноклеточная анемия и болезнь Хантингтона. Фактически, в 2020 году было проведено первое в истории клиническое испытание с использованием CRISPR на людях для лечения генетической формы слепоты, продемонстрировавшее его потенциал для применения в реальных условиях. Телемедицина Телемедицина, еще одно прорывное достижение в области медицины, революционизирует способы оказания медицинской помощи. Благодаря телемедицине пациенты теперь могут получать доступ к медицинским услугам удаленно, устраняя географические пробелы, расширяя доступ к специалистам и сокращая потребность в личных посещениях.
А еще один проект — персональная комплексная диагностика пациента, которая также будет основана на изучении ИИ его медкарты. Пример такого проекта мы реализовывали в 2022 году вместе с правительством Москвы. Речь идет о проекте диагностического ассистента. Разработанная модель ИИ анализирует всю содержащуюся в медкарте информацию: жалобы, результаты инструментальных и лабораторных исследований, анамнез, описание заключений — и выдает второе мнение врачу. Модель обучалась на обезличенных данных более чем на 30 млн визитов пациентов», - поделилась Елена Соколова из лаборатории искусственного интеллекта «Сбера». В медицине большинство сервисов для обработки диагностических изображений ориентировано на лучевое исследование, говорит Анна Мещерякова, гендиректор компании «Платформа «Третье мнение»: «Уровень зрелости этого направления самый высокий: данные — цифровые, инфраструктура наиболее готова к внедрению ИИ. 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.
В государственных медучреждениях создано около 1 млн рабочих мест , подключенных к МИС. Электронные подписи есть у 522 тыс. Доступ к медицинским данным дает возможность создавать цифровые сервисы. Самый популярный в настоящий момент — сервис удаленной записи на прием к врачу через портал госуслуг.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
С одной стороны — это чудо. С другой — окончила ли она "Гарвард"? Мы живём в мире, полностью пронизанным информационным окружением. А заменит ли врачей chatGPT? По мнению экспертов, искусственный интеллект никогда не заменит врачей, но врачи, использующие ИИ, заменят менее продвинутых коллег. В качестве примера он привел вопрос, адресованный chatGPT: "Опишите этапы удаления головы по Вишневскому, клинические ситуации, при которых операция полного удаления головы оправдана". И, как пояснил эксперт, ответ будет следующий: "Удаление головы по методу Вишневского является сложной и опасной процедурой, которую должен выполнять только опытный хирург". Модератор сессии, директор по проектной деятельности ассоциации «Национальная база медицинских знаний» Андрей Алмазов спросил у директора Института перспективных исследований мозга МГУ им.
Именно поэтому рынок технологий и, в частности, ИИ так активно развивается в сегменте медицины. Первым направлением, где искусственный интеллект получил широкое распространение, стала радиология — в части компьютерных и магнитно-резонансных томограмм, рентгена и флюорографии. Алгоритмы ИИ помогают выявить патологию на ранней стадии, обозначить потенциальные проблемы, на которые стоит обратить внимание, а также собрать воедино данные с анализов. Такой способ диагностики уже доказал свою эффективность, поскольку врач не всегда может заметить мельчайшие изменения — они будут видны только при систематизации огромного массива данных. Кроме того, ИИ позволяет эффективно контролировать ход заболеваний, например, онкологических, или выявлять его первые симптомы и признаки, свидетельствующие о скором развитии болезни. Дебютной разработкой в этой области стала система Webiomed компания «К-Скай» — резидент «Сколково». Как медицинское изделие платформу прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении зарегистрировали 3 апреля 2020 года. Это первая система ИИ в России, которая способна обработать большой объем информации о пациенте, выявить на основе данных подозрения на заболевания и спрогнозировать возможное ухудшение здоровья. При этом ИИ изучает не только медицинские показатели, но и социальные данные. Платформа формирует цифровой паспорт пациента. Можно сказать, что система заменяет целый консилиум врачей, что позволяет работать быстрее и точнее. В России этой сфере уделяется особое внимание. Несколько проектов уже достигли весомых результатов в использовании ИИ в радиологии. В их число вошли Botkin. Качество работы подтверждает статистика. Например, заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова сообщила , что за два года сервисы ИИ обработали более 6 млн лучевых снимков. По ее словам, технологии помогли быстрее описать снимки и заметили мельчайшие отклонения. ИИ хорошо показал себя в медицине, поэтому ученые уже пишут алгоритм, по которому можно будет обнаружить ранние проявления болезни Альцгеймера по результатам МРТ.
В условиях ограниченного времени на прием нередко встречаются некорректное построение предложений, необщепринятые сокращения, аббревиатуры, использование нестандартных символов, отсутствие разделения слов. Врач понимает, что он написал, и другой врач поймет или догадается, потому что это их предметная область, которую они научились понимать, но, к сожалению, это большие сложности для систем анализа медицинских данных, негативно влияющие на те результаты, которые формирует нам ИИ. Еще одна сложность — большое количество данных, необходимых для обучения. В идеале все данные из истории заболеваний должны быть оцифрованы, информация структурирована. Необходимо учитывать, что методология лечения, сбора отчетных данных, перечень отображаемых в медицинской документации сведений продолжает динамично изменяться, а для разработчиков ИИ это означает, что системы нужно будет время от времени переучивать. И здесь возникает вызов — как научиться делать это быстро. Итак, для корректной работы ИИ нужны «чистые» машиночитаемые данные, подготовленные и размеченные высококвалифицированными специалистами выборки данных для обучения нейросетей, оцифрованные порядки оказания медицинской помощи, клинические рекомендации и стандарты оказания медицинской помощи. При смене методологии медицинские информационные системы тоже начинают наполняться новыми данными только с появлением утвержденных изменений в методологии диагностики, лечения, наблюдения пациента и т. Симбиоз или противостояние? Если мы смотрим на искусственный интеллект глазами разработчика, то видим набор алгоритмов и математических методов, которые могут обучаться на данных, анализировать изображения, искать неочевидные связи и сходства в огромных массивах данных, обнаруживать различия там, где естественный интеллект может просто их не заметить. Но для врача работа искусственного интеллекта — это черный ящик. 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.
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. Так, в 2022 году в рамках эксперимента, который проводился в Москве, умные программы помогли врачам первичного звена поставить 9 млн верных диагнозов.