Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, перспективы практического внедрения. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора.
Подписка на дайджест
- Искусственный интеллект в клинической медицине | Новый Элемент
- Применение ИИ в медицине
- AI-платформа для анализа медицинских изображений
- Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
- Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
- Правила комментирования
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. Глава Минздрава отметил: искусственный интеллект будут использовать для получения снимков с различных видов цифровых приборов. Искусственный интеллект на службе отечественной медицины. Петербургские врачи освоили инновационную методику, она позволяет ставить диагноз в случаях, когда однозначно определить причину болезни данные не позволяют. 6 случаев, когда искусственный интеллект может творить чудеса в здравоохранении.
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
Сервисы могут предоставить наиболее подходящие варианты лечения на основании собственной базы знаний, включающей потенциально лучшие варианты лечения и предсказание эффективности их использования. Автоматизация рутинных задач. ИИ-системы используются для заполнения медицинских карт, создание отчетов и др. ИИ может улучшить координацию и коммуникацию между медицинскими работниками, например, путем обучения и мониторинга основных симптомов.
Как обучают нейросети для медицины Обучение нейросетей начинается со сбора большого объема данных, содержащих информацию о здоровье и заболеваниях пациентов. 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.
На сегодняшний день тысячи профессионалов медицины более чем из 80 стран и 500 медицинских институтов вовлечены в создание проекта. Human Diagnosis project направлен на создание наиболее полной базы, способной составить алгоритм помощи любому пациенту. Проект преследует цель не только оптимизировать принятие клинических решений, но и улучшить получение медицинского образования. Одной из таких программ является IBM Medical Sieve, которая в среднем более точно выявляет дефекты и новообразования, что позволяет сократить время диагностики и уменьшить возможность упущения важных данных. Главной задачей этого проекта является создание системы умственного ассистента для лучевых диагностов и кардиологов, которая бы действовала как фильтр и быстро обнаруживала аномалии, используя общий анализ изображений, текста и клинических данных. Израильская компания MedyMatch разрабатывает ИИ, способный оценивать компьютерные томограммы и находить любые отклонения от нормы.
MaxQ будет применяться в первую очередь для ранней диагностики травм черепа, инсульта и определения его вида геморрагический или ишемический в машинах неотложной помощи, что позволит медицинскому персоналу быстрее начать лечение. ИИ для пациентов Использование ИИ не ограничивается его применением медицинскими сотрудниками - также нейронные сети могут оказывать помощь пациентам. Существует «приложение-медсестра» - Sense. На экране телефона пациента появляется анимированная медсестра, которая задает вопросы о самочувствии, узнает нет ли жалоб. Приложение может сразу отправить результаты опроса врачу, напомнить о приеме лекарств, помочь в случае необходимости связаться с доктором по видеосвязи. Для людей, страдающих сердечно-сосудистыми заболеваниями разработана программа AliveCor, способная делать запись ЭКГ в любом месте с помощью смартфона и специальных детекторов, а после сообщать об отклонениях. В первую очередь, ИИ направлен на выявление аритмий. Еще одним полезным мобильным приложением является Babylon Health, позволяющим из любой точки Земли и в любое время получить онлайн-консультацию врача со стажем не менее 10 лет.
А чат-бот поможет предварительно по симптомам, которые ему опишет пациент, поставить диагноз, а также даст краткую справку об этом заболевании. ИИ для распознавания заболеваний по фотографиям Создаются программы, которые с помощью анализа фотографии и сопоставления их с загруженной базой данных, смогут обнаружить наличие патологии.
Опрос показал, что по одним аспектам применения ИИ в здравоохранении россияне и американцы совпадают, по другим — расходятся во мнениях. Врачи и пациенты Россияне и американцы по-разному оценивают влияние ИИ на взаимоотношения между пациентом и врачом. Такие расхождения могут объясняться целым комплексом причин, различиями в культуре и системе здравоохранения стран. В России здравоохранение — это общественная система, основанная на коллективизме и вере в авторитетность врача. А американские пациенты часто ожидают более тесного взаимодействия с врачом и более персонализированного подхода к лечению.
Еще одним фактором оптимизма россиян может быть восприятие технологий в целом, их применение часто рассматривается как символ прогресса и успеха, поэтому отношение к ИИ и его влиянию может быть более положительным. В США же система здравоохранения более коммерциализирована, и пациенты могут опасаться, что внедрение ИИ приведет к уменьшению внимания и заботы со стороны врачей. Также возможно, что американские граждане более скептически относятся к новым технологиям в целом и ожидают от них больших рисков и проблем. Кроме того, в США есть свои особенности доступа к услугам здравоохранения — в частности, высокая стоимость медицинской страховки.
Недоверие и интерес бизнеса Несмотря на столь массовое внедрение ИИ в столичное здравоохранение, эксперты отмечают несколько принципиальных проблем. 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.
Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении
Динамика венчурного инвестирования в искусственный интеллект для медицины, по данным CB Insights. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине.
ИИ в медицине: тренды и примеры применения
Возможности нейросетей и искусственного интеллекта активно тестируют в самых разных отраслях медицины: от диагностики и профилактики болезней до вирусологии и генетики. ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. Сценарии применения искусственного интеллекта в медицине.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. 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. 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. Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
Это позволяет более точно определить риск развития заболеваний, выбрать наиболее эффективные лекарственные препараты и предотвратить нежелательные побочные эффекты. Самым перспективным направлением ИИ в медцине можно считать квантовое машинное обучение. Генеративные модели ИИ на база квантовых алгоритмов позволят проектирвоать и разарбатывать новые сложные молекулярные соединения новых лекарств и материалов. Необходимо отметить, что в России также активно разрабатываются и внедряются системы искусственного интеллекта в клиническую медицину.
Ниже представлен список российских ИИ решений, которые уже вышли на рынок: Anna Project.
Все люди совершают ошибки.
Поэтому неудивительно, что созданный людьми искусственный интеллект тоже может их совершать. С врачебной ошибкой все ясно — ответственность несет тот, кто совершил неверное действие, а вот с ИИ зона ответственности непонятна. Обеспечение работы искусственного интеллекта связано с применением вычислительных мощностей, которых нет во многих медицинских учреждениях.
Также остается открытым вопрос предоставления и хранения личной информации пациента. Поскольку кибермошенники не дремлют, данный вопрос требует особой проработки. Могу сказать точно, что никакие технологии не смогут заменить человеческого общения.
Искусственный интеллект никогда не научится сострадать человеку и морально поддерживать в трудную минуту. Общение врача с пациентами имеет большое значение. Однажды был случай, когда врач в Калифорнии послал робота в палату к 78-летнему пациенту и его родственникам, чтобы с помощью видеосвязи сообщить им о том, что тот умрет.
Конечно же родные пациента, да и сам пациент были в шоке, хотя они и знали, что смерть неминуема. Однако это не означает, что подобные новости можно преподносить таким образом. Искусственный интеллект нельзя научить эмпатии, поэтому он не может работать в одиночку.
На мой взгляд, идеальное будущее медицины и здравоохранении заключается в тандеме ИИ и доктора.
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. Она помогает врачу определить правильный диагноз и была очень полезна для медиков, работавших в ковид-госпиталях во время пандемии. Компьютерное зрение способно: анализировать изображения; определить состояние органов и тканей при различных заболеваниях; быстро обнаружить патологии на КТ-снимках легких. Он помогает медику быстрее и точнее интерпретировать флюорограммы и рентгенограммы.
Эти факторы только повысят спрос на высококвалифицированных медицинских работников и усложнят доступ к медицинской помощи. Поэтому инновационные технологии должны содержать в себе искусственный интеллект и базу знаний в предметной области. Так они освободят врачей от рутинных повседневных задач: внесение информации в медкарту, детальный анализ большого массива данных из истории болезней и т. Благодаря этому медработники сконцентрируют время и усилия на решении серьезных диагностических вопросов и выборе лечения. Современные ИИ-технологии могут помочь системе здравоохранения повысить удовлетворенность пациентов и медицинского персонала, снизить стоимость медицинских услуг и улучшить качество медицинской помощи. Онлайн-консультации Над телемедицинскими приложениями работают многие крупные компании, например, Сбер. Приложение СберЗдоровье использует искусственный интеллект для распознавания симптомов. Перед онлайн-консультацией оно предполагает диагнозы и исходя из этого советует клиенту врача. Это снижает нагрузку на медицинских работников, при этом позволяя пациентам более внимательно отслеживать свое состояние.
Их продукты с использованием ИИ улучшают точность диагнозов, доступность врачей и систематизацию медицинских данных. Преимущество этих больших компаний в наличии средств и квалифицированных сотрудников. Это позволяет им создавать комплексные продукты, которые включают не доступные ранее возможности.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
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. Подготовка к таким событиям становится залогом успеха в борьбе с ними. Существуют ли какие-то разработки, позволяющие в будущем действовать на упреждение и успешнее бороться с такими проблемами, как SARS-CoV-2? Столкнувшись с трудностями борьбы с коронавирусом, мы в очередной раз заострили внимание исследователей на важности аналитики, в частности, аналитики эпидемиологической обстановки в мире. К этой сфере исследований сейчас наблюдается повышенный интерес, и это понятно: никто не хочет вновь пережить то, что до сих пор происходит в мире с декабря 2019 года в процессе борьбы с пандемией. Во избежание повторения событий последних двух лет группа учёных с моим непосредственным участием в настоящее время проводит внедрение предиктивной аналитики, которое реализуется с помощью искусственного интеллекта и позволяет моделировать различные сценарии развития событий и анализировать ход эпидемий, что даёт возможность заранее подготовить систему здравоохранения к вероятности масштабного противостояния очередным заболеваниям и «предсказать» их возможные последствия. Современные технологии необходимы и административному аппарату, и непосредственно в лечении. К примеру, давно установлено, что некоторые элементы высокоточных операций лучше доверить автоматике, исключив тем самым влияние человеческого фактора и снизив вероятность ошибок.
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.
На сегодня в мире существует примерно 30 масштабных проектов с использованием искусственного интеллекта, которые работают в этом направлении. Американское управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов запустило собственный проект, цель которого — на порядки сократить траты на клинические исследования с помощью машинного обучения. ИИ проекта обучен на основе 20 последних лет клинических исследований американских препаратов. По предварительным оценкам, использование искусственного интеллекта и нейросетей поможет сократить инвестиции в создание лекарственных препаратов в четыре раза, а время разработки — в два раза. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет Пока что концерны используют ИИ только как вспомогательный инструмент для синтеза лекарств, проводя все стадии клинических исследований как обычно. Но проекты уже показывают хорошие результаты. ИИ на службе нутрициологии Успехи искусственного интеллекта в создании вакцин от коронавируса известны всему миру. Компьютерные технологии сократили время разработки результативной вакцины буквально до нескольких месяцев, когда для классических методов исследований требуется минимум год-два. Но на самом деле исследования куда глубже, чем можно представить. И касаются они не только вирусологии, но также профилактической медицины и нутрициологии, для которых анализируют натуральные органические соединения. Их существует десятки миллиардов, поэтому исследования вручную не слишком эффективны. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет. Для разработки нового препарата нужно протестировать на клеточных культурах десятки и сотни химических соединений, которые в дальнейшем нужно будет проверить и на живых организмах. Из-за этого все фазы клинических испытаний могут занять несколько лет. Компьютерные мощности способны помочь исследователям, значительно ускорив процесс создания новых лекарственных препаратов, а также ощутимо сократить расходы на проведение дорогостоящих клинических испытаний. К примеру, британо-ирландская компания Nuritas использует искусственный интеллект для поиска активных органических соединений, которые в теории можно использовать для лечения и предотвращения болезней. Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики. Впрочем, без человека пока еще не обойтись.
Редакция не несет ответственности за информацию и мнения, высказанные в комментариях читателей и новостных материалах, составленных на основе сообщений читателей. СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24. Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа».