В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. Искусственный интеллект (ИИ) сделают базовой медицинской технологией, эта задача вошла в Стратегию развития московского здравоохранения до 2030 года.
Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины
В 2021 г. Для сравнения, в 2020 г. Одним из ключевых направлений стратегии является развитие рынка программных продуктов на основе ИИ для здравоохранения нашей страны. В настоящее время мы нашли информацию о 65 разнообразных ИИ-системах для медицины и здравоохранения, созданных и продвигаемых на рынке нашей страны.
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.
Чтобы получить одобрение Минздрава РФ , пришлось подготовить убедительную аргументацию о необходимости данной разработки, обосновать для чиновников ценность таких устройств. Эти приборы в итоге были одобрены, что позволило использовать их в борьбе с тяжёлыми патологиями и рядом иных острых заболеваний. Фактически, внедрение таких аппаратов ежедневно демонстрирует преимущества использования искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, позволяя сокращать влияние человеческого фактора на диагностику и лечение, и, соответственно, снижать количество врачебных ошибок. А повышение уровня качества обслуживания в медицине влияет и на улучшение показателей здоровья населения всей нашей страны. Что, конечно же, особенно актуально в последние два года, когда идёт борьба с коронавирусом. Это стало очевидно уже в 2020 году, и касалось не только напрямую сферы медицины, но и смежных областей. Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач. Разумеется, максимум внимания в исследовательской работе стало уделяться таким направлениям, которые целиком либо в какой-то мере были направлены на борьбу с пандемией, на снижение нагрузки врачей, на оптимизацию здравоохранения. И, конечно же, отдельно стоит упомянуть разработки, нацеленные на предиктивную аналитику и моделирование сценариев развития событий с учётом вероятности возникновения иных эпидемий.
Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN [4] , которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. 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.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
| Роман Душкин: «Медицина — это область доверия» | Как присутствие искусственного интеллекта влияет на современную российскую медицину? |
| Роман Душкин: «Медицина — это область доверия» | Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает. |
| Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве // Новости НТВ | Искусственный интеллект (ИИ) помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. |
| Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке | Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками. |
| Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли | Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. |
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
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. В рамках системы контроля также установлены определенные классы риска ПО, присвоение которых зависит от данных и решений, принимающихся ИИ. Самый низкий класс — это учетные медицинские системы, которые никак не влияют на пациента. Максимально высокий класс — это ПО, от которого зависит жизнь человека.
Зачем врачам нейросети Правительство оценит готовность внедрения искусственного интеллекта во всех регионах России Пандемия COVID-19 серьезно ускорила технологический прогресс в медицине по всему миру. 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.
Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни. И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник. Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов. Таких крутых фишек, интеллектуальных функций, настроенных именно на проблему эпилепсии, как в «Джейн», больше ни у кого в мире не было. Встречались с представителями популярных компаний, предоставляющих услуги по лабораторной диагностике. Мы предлагали им войти в проект и развивать его под своим брендом. Мы могли бы сделать полную интеграцию. Но этого не случилось, никто из потенциальных инвесторов так и не решился на сотрудничество. Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы? То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами. Какая должна быть методика? И разработка методики испытаний входит в состав клинических испытаний. То есть мы должны сначала разработать методику, представить её комиссии, которая подтвердит, что методика соответствует стандартам качества проведения клинических испытаний. Затем в ходе испытаний мы проходим по всем пунктам этой методики. Пишем научно-технические отчёты. Консилиумы их проверяют, подтверждают, что отчёты соответствуют критериям, описанным в документах. В России IT-продукт с искусственным интеллектом впервые сумел успешно пройти технические и клинические испытания, получить статус медизделия и одобрение Росздравнадзора только в апреле 2020 года. Почему же в больницах до сих пор очень мало таких программ? MYCIN считается первой интеллектуальной компьютерной системой, разработанной специально для медиков. Её создали в 1970-х годах учёные Стэнфордского университета США. MYCIN предназначалась для подбора антибактериальной терапии. Название было образовано от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Всё дело в доверии. Медицина — это область доверия. Мы же доверяем врачу самое дорогое — своё здоровье и здоровье наших детей. Поэтому компьютерные системы должны не только выдавать рекомендации, но ещё и обладать функцией объяснения, обоснования предложенных решений. Это важный компонент доверия. Вот почему в сфере медицины очень сложно применять популярные сегодня нейронные сети и другие модели, основанные на методах восходящей парадигмы искусственного интеллекта. Если система, основанная на нейронных сетях, сможет объяснять свои решения, то, пожалуйста, применяйте. Но обычно нейросети на это неспособны. Вопрос, как я уже сказал, в доверии. Врач или консилиум врачей должен иметь возможность проверить выводы программы. Если ИИ даёт второе мнение по какому-то пациенту, то доктору нужно понимать, почему алгоритм пришёл к таким выводам. В случаях, когда «Джейн» помогла уточнить диагнозы, фактически решение приняли врачи консилиум. Система лишь обратила внимание на нестыковки и смогла обосновать альтернативное решение. Окончательное решение всегда остаётся за человеком.
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. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера Принять все.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Но вместе с тем, так как мы относим эти программные продукты к высокому классу риска, до февраля 2022 года все производители должны предоставить подробные отчеты об их применении в медицинской практике, чтобы мы могли аккумулировать данные и понять, как развивается эта технология». Здравоохранение — лидер по применению искусственного интеллекта Эксперт по искусственному интеллекту «Центрального научно-исследовательского института организации и информатизации здравоохранения» Минздрава России Александр Гусев отмечает: «Сейчас сфера искусственного интеллекта является мировым рекордсменом в мире по размеру инвестиций, вливаемых в программные продукты с использованием технологий ИИ, и по количеству сделок. Здравоохранение — это та отрасль, где инвесторы имеют максимальные надежды на то, что эти продукты будут востребованы и популярны». По словам А.
Это абсолютный рекорд по сравнению с другими отраслями. А по размеру привлеченных средств у здравоохранения второе место — 2,766 млрд. Впереди только транспорт и логистика.
Но, несмотря на эти рекорды, с прошлого года все острее становится дискуссия о доверии и ответственном отношении всех участников сферы ИИ. Слишком много спекуляций. Большая часть ни к чему плохому не привела, однако 18 процентов причинили вред разной степени тяжести, в том числе были зафиксированы 4 смертельных случая.
Будет доказанная безопасность, будет и доверие. Стандарты — залог доверия По мнению Дмитрия Павлюкова, которое он высказал на форуме, в условиях формирования доверия ключевую роль играет стандартизация в области применения ИИ. Как отмечает его председатель Сергей Гарбук, в области здравоохранения стандартизация ИИ наиболее актуальна.
С одной стороны, высок уровень технологической зрелости, с другой — не менее высок уровень ответственности, связанной с рисками для граждан в результате некорректной работы системы. Поэтому стандарты — это инструмент нахождения компромисса между безопасностью системы новой технологии для людей и простотой продвижения новых технологий на практике. В прошлом году была разработана перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на 2021-2024.
В ней есть раздел, посвященный стандартам ИИ в области здравоохранения.
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. Опрос показал, что по одним аспектам применения ИИ в здравоохранении россияне и американцы совпадают, по другим — расходятся во мнениях. Врачи и пациенты Россияне и американцы по-разному оценивают влияние ИИ на взаимоотношения между пациентом и врачом.
Такие расхождения могут объясняться целым комплексом причин, различиями в культуре и системе здравоохранения стран.
Сегодня в медицинской практике активно используются нейросети — модели, которые построены на основе человеческой нервной системы. Нейросети активно применяются в рентгенологической практике, помогая врачу-рентгенологу поставить диагноз на раннем этапе. Например, нейросеть может проанализировать сотни обезличенных снимков, сравнить их со снимками здоровых пациентов и подсветить врачу наличие или отсутствие опасной патологии. Именно такие системы активно интегрируются в системы поддержки принятия врачебных решений. Система поддержки принятия врачебных решений СППВР — это сервис на основе искусственного интеллекта, который позволяет врачу получить рекомендацию при лечении, диагностике и мониторинге состояния пациента. При этом такие системы включают в себя не только искусственный интеллект, но и электронные справочники, системы проверки безопасности терапии, системы контроля качества и системы скрининга врачебных лекарственных назначений. Можно легко представить ситуацию: на приём к врачу пришёл пациент с сахарным диабетом.
Как правило, у таких пациентов, помимо диабета, есть много сопутствующих заболеваний, о которых врачу также необходимо помнить. И главная задача врача в таком случае — вылечить пациента, учитывая все особенности его анамнеза. В этом врачу помогает СППВР: она видит всю историю болезни и в своих рекомендациях основывается на анализе всех имеющихся данных. Представим, что врач назначил препарат, который противопоказан пациенту по какому-то из имеющихся у него заболеваний. При сахарном диабете второго типа СД-2 часто назначают метморфин. Если врач назначит пациенту с хронической сердечной недостаточностью такое лекарство, программа подскажет врачу, что это лекарство лучше заменить, а также предложит ему список более подходящих препаратов. И врач, в свою очередь, может скорректировать план лечения с учётом этих рекомендаций. Однако важно понимать, что такие системы являются вспомогательными.
В российской практике законодательно закреплено, что такое программное обеспечение не может самостоятельно ставить диагноз: это может сделать только врач! Чтобы разработать такую систему, необходима высокая медицинская технологическая экспертиза, а также очень большое количество медицинских данных, потому что именно на них алгоритмы обучаются ставить диагнозы. На сегодняшний день существует несколько видов подобных сервисов — СППВР, симптомчекеры, а также сервисы, работающие в режиме реального времени и помогающие врачам при диагностических исследованиях. Симптомчекер представляет собой анкету с перечнем симптомов. Такие анкеты могут заполняться пациентом либо перед приёмом, либо непосредственно на самом приёме совместно с врачом. В российской практике, чтобы избежать самолечения со стороны пациентов, внедряется предварительное заполнение таких анкет, но без демонстрации пациентам возможных диагнозов: их видит только врач. Симптомчекеры особенно актуальны в случаях, когда к начинающему врачу приходят пациенты с обширной или размытой симптоматикой — в этих случаях программа может подсказать врачу не только диагнозы, которые наиболее вероятны при определённой клинической картине, но и рекомендации по лечению, а также направления на дополнительные исследования или на приём к узкоспециализированному врачу. В более продвинутых медицинских сервисах могут использоваться технологии компьютерного зрения.
Например, такие технологии применяются при процедурах гастроскопии. В классической практике врач с помощью камеры эндоскопа исследует слизистые оболочки органов и самостоятельно ищет отклонения. В силу сложности данного исследования врач может упустить детали, важные для постановки верного диагноза. Компьютерное зрение помогает врачу замечать такие детали. Работа сервиса выглядит следующим образом: к камере эндоскопа подключается специальный алгоритм на базе искусственного интеллекта. На специальном мониторе он подсвечивает врачу области с возможными отклонениями и даёт рекомендации дополнительно сфотографировать и исследовать выделенные области. После обследования врач загружает снимки в СППВР, которая помогает подтвердить или скорректировать ранее поставленный диагноз. Анализ такого снимка занимает у врача от одного до нескольких часов, что связано со сложностью данного вида исследований.
Программа же выдаёт результат практически мгновенно, анализируя изображение по заданным алгоритмам. Врач видит уже размеченный снимок, на котором подсвечены опасные зоны, а также предварительные диагнозы, поставленные на основе анализа этого снимка. Главная ценность таких программ состоит в том, что они значительно сокращают время рутинных задач врача. Это позволяет сделать диагностику пациента более персонализированной и быстрой: СППВР ранжирует пациентов по степени тяжести, что также позволяет врачам своевременно реагировать на эти данные и оказывать помощь в первую очередь тем, кто нуждается в ней больше всего. Как создать медицинский сервис с использованием ИИ Как происходит разработка медицинских сервисов с использованием ИИ — с момента постановки задачи до выхода готового продукта в клиническую практику? Сбор данных. В первую очередь следует начать со сбора огромного массива данных реальных пациентов из тех медицинских учреждений, в которых они когда-либо проходили лечение. Для этого понадобится: выявить проблему и определить диагноз, с которым вы хотите работать; найти группы врачей, которые помогут вам валидировать вашу модель; собрать группу разработки, которая сможет выстроить эту модель и «обучить» её.
Прежде чем обработать данные, предстоит подготовить их. Для этого их нужно обезличить: в ходе этого процесса пациент получает код, а также убираются персональных данных ФИО, номер паспорта и т. При этом год рождения и диагноз, не обезличиваются. Разметка данных. После того, как данные прошли процедуру обезличивания, они передаются врачам на разметку. Прежде чем приступить к разметке данных, врачи определяют методологию, по которой они будут работать с разметкой. Они определяют диагноз, симптоматику, а также зоны и маркеры, с которыми они будут работать. Только после этого врачи вручную размечают снимки.
Сегодня разметка данных, как правило, происходит с помощью программ, где врач в специальном интерфейсе очерчивает необходимые зоны. Повторная разметка. После первичной разметки данных те же снимки проходят аналогичную процедуру, которую проводит уже другая группа врачей. На этом этапе отсеиваются сомнительные, спорные или неверные диагнозы, а также снимки, которые не могут быть валидированы в выбранной модели исследования.
Молли задает пациентам вопросы, касающиеся их здоровья, оценивает симптомы и на основе симптомов дает рекомендации по наиболее эффективному лечению. Таким образом, вместо того, чтобы искать обнаруженные у себя симптомы в интернете, сегодня человек может получить помощь от виртуальной медсестры.
Виртуальные медсестры не только предоставляют медицинские консультации по поводу распространенных заболеваний или недомоганий, но также позволяют записаться на прием к врачу. Они доступны круглосуточно и без выходных и готовы ответить на вопросы в режиме реального времени. Это одно из основных приложений искусственного интеллекта в здравоохранении, которое все чаще применяется для повышения информированности и улучшения навыков самоуправления у пациентов с хроническими заболеваниями. Благодаря виртуальной медсестре пациент сможет предотвратить ухудшение своего состояния. Системы мультимодальной диагностики В развитии ИИ можно выделить несколько трендов, один из которых связан с интеграцией типов модальностей данных, на которых выполняется обучение. Например, для аудиовизуального распознавания речи визуальное описание движения губ объединяется с аудиовходом для предсказания произнесенных слов.
Информация, поступающая из источников различных модальностей, может иметь различную предсказательную силу и топологию шума, а в некоторых источниках данные могут отсутствовать. Неоднородность мультимодальных данных затрудняет построение моделей. Важно изучить, как представлять входные данные и обобщать их таким образом, чтобы они отражали несколько модальностей. Например, текст представляется символами, а аудио и визуальные модальности — сигналами. В контексте медицинского применения вся диагностическая информация о пациенте может быть интегрирована в такие мультимодальные данные и обрабатываться системой ИИ, обученной рассматривать как внешнее изображение человека и фрагментов его тела, так и результаты анализов, МРТ- и КТ-изображения, аудиозаписи ответов на вопросы и т. Все это приближает нас к построению универсального диагноста, использующего холистический подход к диагностике заболеваний, и сокращению количества посещений разных врачей-специалистов для назначения эффективного лечения.
Приложения для здоровья на базе искусственного интеллекта Самое большое потенциальное преимущество искусственного интеллекта — возможность помочь людям оставаться бодрыми, чтобы им не приходилось посещать врача или по крайней мере делать это не слишком часто. Искусственный интеллект и интернет медицинских вещей IoMT уже постепенно меняют парадигму с «реактивного» здравоохранения на «проактивное». Сочетание искусственного интеллекта и IoMT со временем сделает подключенные устройства для мониторинга состояния здоровья более интеллектуальными. ИИ и огромные объемы данных, генерируемые IoMT, также могут использоваться для постановки диагноза.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке. ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине.
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
Они могут быть представлены в виде медицинских записей, результатов тестов, изображений, видео и других типов файлов. Далее, данные обрабатываются и подготавливаются для обучения нейросети. Процесс может включать в себя удаление несущественной информации, нормализацию и стандартизацию данных. Затем, выбирается подходящая нейросетевая архитектура и проводится обучение. Этот этап включает в себя передачу данных через различные слои нейросети, где каждый слой проходит через процесс вычисления, используя свои веса и функции активации, для получения вывода. Обучение происходит при помощи алгоритмов обратного распространения ошибки, которые корректируют веса нейронов в соответствии с приближением к оптимальным значениям функции ошибки. После обучения нейросеть тестируется на тестовых данных, чтобы определить точность ее работы.
При достаточно высоких показателях, она может быть использована для анализа новых данных пациентов и предоставления рекомендаций врачам. Развитие ИИ-медицины в России Как и во всем мире, в России существуют различные проекты и инициативы, связанные с использованием искусственного интеллекта в медицине. Некоторые из них уже демонстрируют успешные результаты в областях, таких как диагностика и алгоритмизация лечения. Однако, можно сказать, что в целом Россия не является лидером в развитии ИИ-медицины в мире. Ведущие страны, такие как США и Китай, вкладывают большие ресурсы исследований и разработок в эту область. В России важным фактором сдерживания развития ИИ-медицины, является недостаток финансирования, ограниченный доступ к высокотехнологичному оборудованию, а также недостаточная масштабность проектов.
Тем не менее, Россия продолжает развивать эту сферу и прилагает усилия для преодоления препятствий. Вместе с тем, нужно отметить, что эта область относительно новая и ее развитие может занять много времени и усилий.
Первого российско-американского конкурса стартапов Сбер500Startups Первый поставщик специализированного сервиса видеоаналитики для здравоохранения Финалист конкурса "Новатор Москвы" на медицинские изделия по 3-му классу риска В 2019 году команда "Третье Мнение" победила в акселерационной программе Сбер500Startups и продолжила развитие в Кремниевой долине США В 2020 году сервис "Третье Мнение.
ИИ-мониторинг" стал первым в России сервисом видеоаналитики для медучреждений Финалист конкурса 2020 года в номинации "Меняющие реальность" Первое регистрационное удостоверение для модуля анализа рентгенологических исследований Лидер Эксперимента по использованию инновационных технологий В области компьютерного зрения для анализа изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы по направлению КТ COVID-19 Сервисы "Третье Мнение" победили в акселераторе «Будущее здравоохранения» Медтех-центра Москвы и «МЕДСИ» Победитель акселератора медицинских стартапов Future Healthcare Партнеры.
Для сравнения, в обычных условиях разработка и тестирование лекарственного препарата занимает от пяти до десяти лет. При этом затраты на его создание просто на порядки меньше классических. В части поиска информации и ее классификации нейросети показывают отличные результаты. Они способны относительно быстро сканировать интернет на всех существующих языках, собирая данные, которые касаются конкретной темы. Добиться такой эффективности при работе вручную не получится. Искусственный интеллект и персонифицированная медицина Для большинства наиболее распространенных болезней разработаны терапевтические схемы приема лекарственных препаратов. Для лечения некоторых болезней например, туберкулеза или онкологии единственными эффективными препаратами выступают довольно токсичные вещества.
Из-за низкой селективности такие лекарства оказывают побочные действия, пагубно влияют на печень, почки и сердечно-сосудистую систему. И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам. Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово. К тому же их нужно проводить несколько раз в день. Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно. AI для комбинационной терапии раковых больных с помощью искусственного интеллекта. Уже во время первого тестирования система показала свою эффективность.
Для пациента с прогрессирующим раком простаты система рассчитывала индивидуальную комбинацию препаратов на протяжении всего курса лечения. Как результат — рост опухоли значительно замедлился, а затем болезнь и вовсе перешла в стадию ремиссии. При этом дозировки препаратов были практически в два раза меньше, чем при стандартной терапии таких случаев.
Искусственный интеллект в медицине стал важной и развивающейся областью. Однако, проблемы и вызовы, связанные с этикой и безопасностью данных, должны быть учтены и регулироваться соответствующими нормами и правилами, чтобы обеспечить эффективное и этичное использование ИИ в сфере здравоохранения. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях: ускорение разработки новых лекарств и терапий Искусственный интеллект ИИ играет важную роль в современных медицинских исследованиях, позволяя ускорить разработку новых лекарств и терапий. Благодаря использованию ИИ, процесс разработки новых лекарств и терапий становится более эффективным и быстрым.
Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют анализировать огромные объемы данных, включая генетическую информацию, результаты клинических испытаний и данные о воздействии лекарственных препаратов на организм. Использование ИИ позволяет выявить связи и тренды, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах исследования. Таким образом, ученые и фармацевты могут получить новые и глубокие понимания основных механизмов заболеваний и разработать более эффективные методы их лечения. Техники ИИ также позволяют ускорить процесс поиска молекулярных структур, которые могут подавлять определенный вид заболевания. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромное количество химических соединений и предсказывать их эффект на организм. Это позволяет исследователям экономить время и ресурсы, и ускоряет процесс разработки новых лекарственных препаратов и терапий. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях — это мощный инструмент, который позволяет находить новые подходы к лечению заболеваний и способы предупреждения их развития.
С помощью ИИ ученые имеют возможность углубиться в сложные механизмы заболеваний и найти инновационные решения для обеспечения лучшей медицинской помощи и улучшения качества жизни пациентов. Перспективы развития искусственного интеллекта в медицине: роль автоматизации и улучшение пациентского ухода. Искусственный интеллект в медицине — это одна из наиболее перспективных областей развития современной медицины. На сегодняшний день автоматизация и использование искусственного интеллекта уже сыграли значительную роль в повышении качества оказания медицинской помощи и улучшении пациентского ухода. Развитие искусственного интеллекта в медицине открывает новые возможности для диагностики различных заболеваний. Автоматизированные системы на основе искусственного интеллекта позволяют проводить точную и быструю диагностику, основанную на анализе большого объема медицинских данных. Это помогает врачам принимать обоснованные решения и назначать эффективное лечение.
Еще одной перспективой развития искусственного интеллекта в медицине является его роль в проведении лечения. Системы искусственного интеллекта могут помочь медицинскому персоналу в выборе оптимальных методов лечения, учете индивидуальных особенностей пациента и прогнозировании результатов. Автоматизация и искусственный интеллект также существенно улучшают пациентский уход и коммуникацию между медицинским персоналом и пациентами. Системы умного мониторинга здоровья позволяют в реальном времени следить за состоянием пациента и предупреждать о возможных проблемах. Виртуальные помощники и роботы повышают доступность и качество пациентского ухода, облегчая уход и поддержку пациентов. Таким образом, перспективы развития искусственного интеллекта в медицине включают в себя автоматизацию процессов, улучшение диагностики, эффективное лечение и улучшение пациентского ухода. Искусственный интеллект становится незаменимым инструментом, способствующим совершенствованию медицинской практики и повышению качества жизни пациентов.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
«Открытие Центра искусственного интеллекта ознаменовало важный шаг движения в сторону пациента, движения в сторону той медицины, которая называется персонализированной. Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Сегодня искусственный интеллект позволяет выявить опасные заболевания на самых ранних этапах, создавать оптимальные схемы терапии, сводить к минимуму вероятность ошибок в лабораторной диагностике и даже делать хирургические операции.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Практически все основные технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в реальной практике организаций здравоохранения, повышая качество медицинских услуг и тем самым увеличивая продолжительность и качество жизни граждан. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Президентом РФ было поручено уделить особое внимание внедрению искусственного интеллекта в медицине. Инструменты искусственного интеллекта помогли обнаружить онкогенные соматические мутации и понять сложность взаимодействия генов клеток раковых опухолей.
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
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.
А врач, когда работает с этим исследованием, уже использует результаты работы искусственного интеллекта, - рассказал "РГ" коммерческий директор компании Цельс Артем Капнинский. И мы эту работу делаем не для того, чтобы заменить его, а чтобы ему помочь. Когда врач работает вместе с искусственным интеллектом, это минимизирует возможность ошибки. До 50 процентов уменьшается время на интерпретацию исследования, и до 15-20 процентов повышается качество - выявление онкологических и других заболеваний на ранних стадиях". Один из самых активных регионов в плане использования ИИ для анализа медицинских изображений - город Москва. Научная база столицы включает более 10,5 миллиона исследований, проанализированных с помощью сервисов искусственного интеллекта, рассказал директор Центра диагностики и телемедицины, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике департамента здравоохранения Москвы Юрий Васильев. Врач-рентгенолог большую часть времени что-то пишет, а не смотрит на изображение, а должно быть наоборот", - сказал он. Пока искусственный интеллект применяется в основном для анализа медицинских изображений и электронных медицинских карт Есть и другие технологии ИИ, помогающие повысить эффективность системы здравоохранения. Например, голосовые сервисы ввода данных устной речи - врач может наговаривать то, что он видит, а данные записываются в медицинскую карту уже в виде текстового сообщения. Сервисы видеоаналитики могут следить за состоянием пациентов с ограничениями по движению, например, в реанимации и при необходимости послать сообщение на пост.
Ну и, конечно, стоит отметить чат-боты, которые помогают с первичным сбором данных о пациенте в кол-центрах при записи к врачу.
Чтобы снизить эти показатели нужен новый подход к организации и управлению. С такой задачей может справиться только ИИ, который будет учитывать нюансы и грамотно наладит поток пациентов в медицинские учреждения. Касательно автоматизации, ИИ может помочь специалисту при проведении анализа УЗИ, всевозможных снимков и анализов. IBM разработала сервис Arterys который совмещает в себе визуализацию работы сердца и аналитику. Основой сервиса выступает нейросеть, способная анализировать изображения. Создание лекарственных препаратов Препараты представляют собой сложные органические соединения, и поиск правильной структуры занимает много времени.
ИИ призван точнее моделировать состав препаратов. В будущем исследователи смогут задавать свойства, а искусственный интеллект будет формировать химическую структуру препарата. Уже сегодня компания Atomwise применяет ИИ для поиска оптимальных лекарственных формул. А как в России В России ведётся работа сразу по нескольким направлениям из сферы медицинского искусственного интеллекта. Популярны распознаватели речи и сервисы онлайн-диагностирования болезней по снимкам. В 2017 году запущен проект Voice2Med , призванный сократить время на заполнение бумаг. Он успешно протестирован в республиканской больнице Татарстана в городе Казань.
Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера Принять все.
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
— Илья Александрович, почему применение искусственного интеллекта (ИИ) в государственном здравоохранении обрело такую высокую актуальность? Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных.