Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью. Применение методов искусственного интеллекта в медицине и сфере здравоохранения Для использования врачами и медицинскими специалистами Плюсы и минусы Заменит ли ИИ врачей? Примеры | Онлайн-университет доказательной медицины Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии.
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Сбор данных и искусственный интеллект в медицине.
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. Какова же ситуация с применением ИИ в медицине по состоянию на июнь 2021 г.? На наш взгляд, такая фиксация времени необходима ввиду бурного развития рассматриваемой области. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”.
Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
Кроме того, искусственный интеллект учат распознавать симптомы возникновения злокачественных новообразований, диагностировать нарушения зрения, туберкулез, нарушение работы головного мозга. Примером работы программы выступает сервис Ada. Это мобильное приложение, которое задаёт человеку вопросы, а тот — описывает симптомы, после чего Ada ищет информацию о проблеме и даёт рекомендации. Существуют похожие сервисы, способные указать на заболевания, и даже на сахарный диабет.
Для людей, которые выписались из больницы разработано специальное приложение Sense. Набирает популярность генетический анализ с помощью сервиса Sophia Genetics. Так, анализ ДНК даёт возможность выявить предрасположенность человека к некоторым заболеваниям: диабету, язве желудка и другим.
Проект MedClueRx позволяет определить, какие лекарственные препараты могут помочь при депрессии, эпилепсии, заболеваниях нервной системы. Сервис ИИ MedWhat способен заменить личного врача — это приложение для мобильного телефона со встроенной функцией распознавания речи. Приложение способно интересоваться самочувствием человека и отвечать на разные вопросы, например: «Как избавиться от головной боли?
В ближайшем будущем планируется дать доступ сервису MedWhat к историям болезней пациентов и к генетической информации. Обработка огромных объёмов информации ИИ способен обрабатывать несколько тысяч страниц в секунду при поиске необходимой информации. Примерно каждые двадцать минут в мире появляется новая статья по медицине.
Это тяжелое заболевание, сопровождающееся рубцеванием легких, от которого страдают в основном пожилые люди. ИИ исследовал массив данных о фиброзе дыхательных путей с целью найти белок, отвечающий за заболевание. Когда белок был найден, нейросеть приступила к синтезированию молекулы, которая бы эффективно боролась с недугом.
Препарат от ИЛФ прошел первую стадию клинических исследований, и его уже испытали на добровольцах. Столичные алгоритмы По данным Национального центра развития ИИ при правительстве РФ, Россия занимает лидирующие позиции в мире по разработке и внедрению ИИ в здравоохранении. Значительную роль в этом сыграл московский опыт внедрения ИИ в здравоохранение.
Как рассказали «Ведомости. Городу» в столичном депздраве, сегодня в Москве реализуются четыре крупнейших проекта использования ИИ в здравоохранении. Компьютерные алгоритмы находят патологии уже по 21 клиническому направлению.
Нейросети помогают врачам определять на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, артроза, плоскостопия и других заболеваний. О совершенно новой области применения ИИ в московском здравоохранении «Ведомости. Городу» рассказала заммэра по вопросам социального развития Анастасия Ракова.
Это опасное неврологическое заболевание обычно начинает развиваться в молодом возрасте и со временем может привести к тяжелой инвалидности. Технологии ИИ позволят медикам повысить скорость и точность его диагностики на МРТ головного мозга», — объяснила Ракова. Алгоритмы отмечают области возможных патологий цветовыми подсказками и ранжируют медицинские снимки по степени вероятности патологии.
Окончательный диагноз в любом случае ставит врач, но технологии значительно ускоряют постановку диагноза и повышают его точность. На сегодняшний момент нейросети обработали уже больше 9 млн лучевых исследований пациентов.
Во-первых, начала работу платформа ИИ Минздрава. По словам замдиректора Департамента цифрового развития и информационных технологий Минздрава России Дмитрия Темнова, она станет инструментом, объединяющим медицинское сообщество и специалистов в области ИИ. На платформе размещаются приоритетные клинические задачи и дата-сеты для разработчиков технологий ИИ. Платформа Минздрава России призвана помочь медсообществу формулировать актуальные клинические задачи, организовывать сбор и разметку медицинских сведений, публиковать задачи и созданные под них дата-сеты.
Описания задач и дата-сетов доступны публично, доступ к дата-сетам, размещенным на платформе, получит любая российская аккредитованная IT-организация. Во-вторых, были приняты стандарты в области ИИ в здравоохранении. Напомним, в феврале 2022 года Россия приняла несколько стандартов в области ИИ в медицине. Среди первых стандартов: «Интеллектуальные методы обработки медицинских данных. Основные положения»; «Системы ИИ в клинической медицине — программа, методика клинических испытаний»; «Стандарт управления изменениями в системах ИИ с непрерывным обучением». Разрабатывается еще более 120 стандартов.
Все это благодаря платформенному подходу. В 2019 году в Москве начался эксперимент по внедрению в систему столичного здравоохранения ИИ и цифрового зрения, старт которого пришёлся на то время, когда на мировом рынке только появились попытки обучить алгоритмы ИИ решению практических задач. Первая цель была направлена на то, чтобы опередить иностранных конкурентов, рассказал замруководителя Департамента здравоохранения Москвы Илья Тыров. По его словам, приведены и решения для здоровой конкуренции сервисов. Так, в каждом направлении активизировано как минимум два продукта. Поддерживать высокий уровень медицинских ИИ-решений Москве помогают инвестиции.
Кроме того, онлайн-консультации предоставляет возможность снизить затраты на здравоохранение и получить второе мнение по результатам исследований, чтобы уточнить диагноз и план лечения. ИИ делает телемедицину значительно удобнее. Он применяется для удаленной диагностики, сбора медицинских показателей и работы с информацией о пациентах. Например, в нашем приложении для докторов Primu. Online планируется внедрить ИИ для анализа симптомов и перевода записей приёмов в текстовый формат. А в Google уже разработали алгоритм, который по фотографии сетчатки глаза выявляет диабетическую ретинопатию. Так врачи могут избежать рутинных задач и сложностей диагностики, чтобы сосредоточиться на лечении. Например, В Google разработали алгоритм, который по фотографии сетчатки глаза выявляет диабетическую ретинопатию. 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. Например, Google Health — это сервис, объединяющий разнообразные услуги как для пациентов, так и для врачей. С помощью ИИ он помогает предотвратить слепоту, выявить рак груди на ранней стадии, поддерживать психическое здоровье и т. Однако новейшим технологиям сейчас противопоставлены их дороговизна и недоверие людей к машинам. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Следовательно, чтобы удовлетворить аудиторию, нужно создавать оптимальные продукты.
Например, более простые и дешевые ИИ-системы сделают медицину доступнее, а качественный маркетинг и положительные отзывы убедят клиентов в пользе искусственного интеллекта. Это отличный шанс нащупать правильный подход к аудитории и занять прибыльную нишу. Кроме того, согласно исследованиям, рынок ИИ в медицине будет стремительно расти в ближайшие несколько лет. ГЛАВА 2 С целью решить поставленные задачи были проведены следующие исследования: я нашла приложения, которые основаны с помощью искусственного интеллекта. Подробно о них: Первым приложением является ПроРодинки. ПроРодинки — это комплекс программ с мобильным приложением, которое по фотографии «родинки» и присланным данным формирует рекомендацию о выборе врача. Анализ и формирование рекомендации выполняется нейросетью, построенной и обученной на нескольких тысячах диагностированных случаев и работающей под непрерывным контролем врачей-экспертов. Функционал приложения бесплатен для пользователей. Именно в этом приложении искусственный интеллект выявил, что мое новообразование ничем не помешает моей жизни, но для окончательного результата я все же рекомендую обратиться к квалифицированным врачам. О разработке сообщил один из ее создателей Роман Давыдов.
Давыдов рассказал, что идея написать программу, которая смогла бы помочь диагностировать рак, пришла к ним на одной из секций «бизнес-ускорителя» инновационных стартапов «А:Старт». Команда российских программистов создала приложение Check Melanoma, которое уже доступно для пользователей Android. Фотобанк, с помощью которого и происходит распознавание заболевания, молодые специалисты собирали буквально по крупицам. Сам процесс диагностики прост: нужно зарегистрироваться на сайте или скачать программу, затем авторизоваться и создать личный кабинет, в котором можно уже непосредственно подгружать фотографии подозрительных родинок либо рентген легких и отправлять их на исследование. Однако авторы приложения рекомендуют закачивать только качественные макроснимки, сделанные на расстоянии 15 сантиметров с четким фокусом на участке кожи, который нужно проверить. Мы даже посчитали статистику: порядка 65-70 процентов верных «диагнозов». Сейчас наша задача — найти больше фотографий, чтобы составить еще больший результат, возможно, даже самый большой в мире». По словам Давыдова, за год он с коллегой планирует собрать более 200 тысяч изображений опухолей, совершенствовать нейросеть, чтобы впоследствии она могла определять не только меланому, но также рак груди и легких на ранних стадиях, а точность прогноза составляла 80-85 процентов. Однако программисты предупреждают, что предназначение программы не в том, чтобы заниматься лечением на дому и ставить диагноз самому себе — за этим следует обращаться непосредственно к квалифицированным медикам. Создать методику тестирования и проверки правильности для алгоритмов ИИ для оценки эффективности работы алгоритмов в условиях, отличных от обучающего набора.
Вывод: Процесс развития новых технологий как принятый стандарт услуг использует устойчивую практику научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок, прошедших экспертную оценку и может обеспечить защиту от использования вводящих в заблуждение или плохо проверенных алгоритмов ИИ. Использование диагностики ИИ как замены принятым этапам в медицинских стандартах предоставления услуг потребует намного большей проверки и оценки, чем использование такой диагностики для предоставления подтверждающей информации, помогающей принимать решения. Тема искусственного интеллекта является одной из популярных и используемых для защиты проектов, найденная информация дала мне больше знаний о нём, и больше заинтересованности, я думаю, что в дальнейшем, я свяжу свою жизнь с искусственным интеллектом. Мне понравилось экспериментировать с разными сайтами, для выявления диагноза, но я не стану полностью доверять этим приложениям. В наше время искусственный интеллект только начинает набирать обороты, и я не стану рекомендовать эти сайты без полной уверенности, но ради интереса можно опробовать данные приложения. Искусственный интеллект в медицине. Как умные технологии меняют подход к лечению, 2021. Paul Cerrato, John Halamka. Цифровая реконструкция здравоохранения, 2021. Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Сценарии применения искусственного интеллекта в медицине. Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
Ученым удалось установить связь между формой заболевания, яркостью и цветовым тоном очагов инсулина при анализе каждого пикселя на КТ-снимках. Причем программа может фиксировать различия в цветовых характеристиках, которые невидимы для глаза врача. Сейчас они пролечены, и мы имеем на исходе выздоровление», — рассказала заведующая кафедрой детских болезней Центра Алмазова Ирина Никитина. Благодаря искусственному помощнику и работе эндокринологов, радиологов, хирургов и патоморфологов более 120 детей из России и ближнего зарубежья с врожденным гиперинсулинизмом получили лечение и выздоровели. Специальная программа, Voice2Med, позволяет врачам делать описание снимков за 15 минут вместо часа. В день медикам приходится расшифровывать более 150 снимков. При такой большой обработке данных, признаются, — это настоящее спасение.
Особенность этой программы в том, что она распознает самые сложные медицинские термины, в том числе и латинскую лексику. То, что непонятно обычному человеку, машина узнает и прописывает без ошибок.
Это трудоёмкий процесс?
Но от него зависят жизнь и здоровье человека, ребёнка. Если родители хотят ребёнку добра, то им придётся этим заниматься. Всё зависит от мотивации.
Именно для облегчения этого процесса мы создали чат-бота. Работать с ним было проще, чем пользоваться обычным мессенджером. Во многих случаях даже писать ничего было не нужно — только нажимать кнопки на экране.
Туда же можно было отправить и результаты анализов например, общего анализа крови , полученные из лаборатории в виде стандартных PDF-файлов. Прикрепляете файл, система его парсит, извлекает текст и вносит в базу. Очень удобно!
В этом как раз и состояла одна из фишек системы. Есть мощный тренд: мы от статистической доказательной медицины переходим к персональной медицине , но тоже доказательной. Однако пока ни в одной стране полного перехода к ней так и не произошло.
И вот «Джейн» попыталась сделать шаг к светлому будущему, когда мы сможем собирать все показатели здоровья человека, а компьютерная система будет находить в них закономерности, которые важны для успешного лечения. Вы ему что-то отвечаете. Хотя откуда вы можете достоверно знать о противопоказаниях?
Но если у нас будет возможность пользоваться «Джейн» или подобной программой, то все данные о пациенте рано или поздно станут известны системе и она сможет указать врачу на эти аспекты, индивидуальные особенности. Причём, в отличие от доктора-человека, компьютерная система не может что-то забыть или потерять, она способна запомнить информацию о тысячах пациентов с абсолютной точностью. Персонализация является одной из частей современного подхода к здравоохранению, известного как концепция 4П-медицины.
Название происходит от четырёх английских слов, начинающихся с буквы П: персонализация, прогнозирование, профилактика и преемственность Инфографика: Skillbox Media — Что из этого было реализовано в «Джейн»? Мы взяли базу РЛС, распарсили и ввели в систему. Так у «Джейн» появились знания о показаниях, противопоказаниях и побочных явлениях приёма лекарственных средств.
Далее врач, когда решал, какой препарат назначить, давал алгоритму задание: «Подбери лекарство для этого ребёнка». И система рассчитывала интегральный показатель для каждого вещества, который показывал степень риска приёма средства для конкретного пациента. Вещества, которые могут ухудшить состояние больного, компьютер подсветит красным.
Более того, лекарственные средства взаимодействуют друг с другом. Если врач попытается назначить несовместимые препараты, то «Джейн» и об этом просигнализирует. Так алгоритм подбирает лекарство, наилучшим образом подходящее конкретному пациенту.
Это наглядный пример персонализированной медицины. Её можно модифицировать под другие болезни, не только для эпилепсии? Это отдельный модуль, который был встроен в «Джейн» и работал очень успешно.
Кстати, им пользовались не только неврологи, но и врачи других специализаций. Как «Джейн» помогала предсказать приступы эпилепсии — Из каких частей состояла «Джейн»? Перечислю основные модули: диагностика; разработка плана лечения и подбор лекарств; контроль принятия лекарств; Также был дневник пациента.
Поскольку эпилепсия требует пристального внимания к состоянию пациента, были необходимы инструменты контроля. Сегодня все системы делаются с веб-доступом. Я не могу себе представить стационарную программу такого рода, которую нужно было бы устанавливать как отдельное приложение.
Естественно, «Джейн» тоже имела веб-доступ, а чат-бот — это просто дополнительный интерфейс к базе данных, в которой аккумулировались данные о пациенте — история болезни, жизненные показатели, дневник наблюдений и так далее. Если назначены какие-то антиэпилептические вещества, то их надо принимать ровно так, как назначено, буквально минута в минуту. Любой пропуск — риск для жизни.
И соответствующий модуль «Джейн» как раз напоминал ребёнку или его родителям о том, что прямо сейчас надо выпить ту или иную таблетку.
На это ушло еще 25 дней. Таким образом на выбор потенциального лекарства потребовалось всего 46 дней. Для сравнения, традиционный процесс разработки кандидатов на звание лекарства занимает около 8 лет и обходится компаниям в несколько миллионов долларов США. В то время как на создание ИИ ушло всего 150 тысяч долларов. Слева — нормальная мышечная ткань.
Справа — ткань с развитием фиброза При этом Insilico подчеркивают, что они еще не доказали, что новый препарат эффективнее существующих лекарств. Однако время и затраты, которые ушли у ученых на создание потенциальных лекарств, куда меньше, чем у традиционных методов фармации.
Благодаря своим вычислительным возможностям и способности обрабатывать и анализировать большие объемы данных, искусственный интеллект может помочь в определении и понимании этих сложных и необычных состояний. Искусственный интеллект использует алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для анализа различных типов данных, таких как медицинские изображения, генетическая информация, результаты лабораторных анализов и многое другое. При помощи этих данных искусственный интеллект может выявлять корреляции, паттерны и скрытые взаимосвязи между различными заболеваниями и их симптомами. Одной из самых важных функций искусственного интеллекта в диагностике редких и генетических заболеваний является распознавание нежелательных генетических вариантов. Используя мощные алгоритмы, искусственный интеллект может анализировать генетическую информацию пациента и сравнивать ее с базами данных геномов, чтобы идентифицировать редкие или мутационные гены, которые могут быть связаны с заболеванием.
Благодаря такому анализу искусственный интеллект может помочь в определении вероятности развития определенного генетического заболевания у пациента, что позволяет врачам принимать ранние меры по предупреждению или лечению. Он также может помочь в выборе наиболее эффективных методов лечения, учитывая индивидуальные особенности пациента и его генетическую предрасположенность. Кроме того, искусственный интеллект может помочь в исследованиях редких и генетических заболеваний путем анализа большого объема данных о пациентах. Это позволяет ученым выявлять новые паттерны и корреляции, определять новые подтипы заболеваний и разрабатывать инновационные методы лечения. Искусственный интеллект является мощным инструментом в борьбе с редкими и генетическими заболеваниями, обеспечивая более точную диагностику, персонализированное лечение и новые направления исследований. Это открывает новые перспективы для пациентов, страдающих от этих сложных состояний, и помогает предотвратить прогрессирование заболевания и улучшить качество их жизни. Искусственный интеллект в процессе лечения: персонализированная медицина и индивидуальные прогнозы Искусственный интеллект ИИ в медицине привносит новые возможности в процесс лечения, делая его более персонализированным и эффективным.
Благодаря ИИ, врачи и исследователи получают доступ к огромным объемам данных, анализ и обработка которых помогают прогнозировать результаты лечения и предсказывать индивидуальные характеристики пациентов. Использование ИИ в процессе лечения способствует развитию персонализированной медицины, где каждому пациенту предлагается индивидуальный подход и оптимальный план лечения. Алгоритмы машинного обучения и искусственные нейронные сети позволяют анализировать множество факторов, таких как генетическая предрасположенность, медицинская история, прогнозируемые реакции на определенные лекарственные препараты и другие факторы, которые могут влиять на эффективность лечения. Искусственный интеллект также помогает врачам прогнозировать и предотвращать возможные осложнения и побочные эффекты лечения. Анализ данных, полученных от предыдущих пациентов с аналогичными характеристиками и диагнозами, позволяет предсказывать вероятность возникновения определенных проблем и рекомендовать соответствующие меры по их предотвращению. Применение ИИ в медицине также способствует улучшению диагностики. Алгоритмы искусственного интеллекта могут сравнивать медицинские снимки и анализировать отклонения, которые человеческий глаз может упустить.
Таким образом, ИИ помогает врачам выявлять заболевания на более ранних стадиях и принимать соответствующие меры для лечения их. Искусственный интеллект в медицине — это один из инновационных инструментов, который помогает улучшить процесс лечения пациентов. Персонализированная медицина и индивидуальные прогнозы, основанные на анализе данных, позволяют врачам предоставлять наиболее оптимальные варианты лечения каждому пациенту в зависимости от его индивидуальных потребностей и рисков. Это открывает новые возможности для более эффективного и успешного лечения пациентов в будущем. Возможности искусственного интеллекта в развитии новых методов лечения и терапии Искусственный интеллект предоставляет огромные возможности для развития новых методов лечения и терапии в медицине. Благодаря использованию алгоритмов искусственного интеллекта, медицинские учреждения и специалисты в области здравоохранения могут значительно улучшить качество и эффективность лечения.
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
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. Эта технология становится все более необходимой, особенно во времена кризисов, таких как пандемия COVID-19, когда физический контакт и поездки создают значительные проблемы. Реальные примеры проиллюстрировали успех внедрения телемедицины. В сельских районах таких стран, как Австралия и Канада, телемедицина играет важную роль в предоставлении медицинских услуг отдаленным общинам.
Кроме того, во время пандемии COVID-19 системы здравоохранения по всему миру быстро внедрили телемедицину, чтобы обеспечить непрерывный уход за пациентами и свести к минимуму риск передачи инфекции. Искусственный интеллект Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям. Он включает в себя разработку компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и решение проблем. В области медицины алгоритмы и модели искусственного интеллекта используются для анализа сложных данных и получения информации, которая помогает в принятии клинических решений. Области применения искусственного интеллекта в медицине обширны и разнообразны.
Одним из ярких примеров является использование искусственного интеллекта в радиологии. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, компьютерная томография и магнитно-резонансная томография, для выявления отклонений, оказания помощи в ранней диагностике и повышения точности интерпретаций рентгенологов. Системы распознавания изображений на основе искусственного интеллекта продемонстрировали впечатляющие результаты в выявлении таких заболеваний, как рак, аневризмы головного мозга и заболевания легких, с большой точностью и эффективностью. Другой пример использования искусственного интеллекта в медицине — это открытие и разработка лекарств. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы биомедицинских данных, чтобы идентифицировать потенциальные лекарственные препараты-кандидаты и прогнозировать их эффективность и безопасность.
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.
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.
Главный редактор сетевого издания И. Адрес редакции: 125124, РФ, г. Москва, ул. Правды, д.
ИИ в медицине: тренды и примеры применения
Второе - это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, - сказал эксперт. Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции". По словам специалиста, сегодня среди инвесторов цифрового здравоохранения и сервисов ИИ доминируют не крупнейшие фармацевтические компании и не производители медицинского оборудования. В эту отрасль пришли ИТ-гиганты, телеком и финансовые организации. Еще одна важная сфера применения ИИ - разработка новых лекарственных препаратов. Обычно на этапе ранней разработки в пробирках синтезируют примерно 10 тысяч препаратов, которые прогоняют через серию тестов, чтобы выбрать 250 препаратов, которые затем отправят на доклинические испытания.
Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована С ИИ синтезировать все препараты вручную не требуется. А дальше другие программы определяют - правильно ли он их сгенерировал. Из миллиона выбирается 50 самых лучших, и уже эти 50 мы синтезируем и проверяем".
Новые технологии дают надежду на то, что с их помощью мы сможем быстрее получить лекарства от болезней, которые сегодня не поддаются лечению: рассеянный склероз, болезнь Альцгеймера и другие. Автоматизация процессов Дисбаланс и дефицит медицинских кадров высшего и среднего звена был во всем мире еще до вспышки коронавируса. По данным Всемирной Организации Здравоохранения, чтобы люди во всем мире имели доступ к услугам здравоохранения к 2030 году, странам с низким уровнем дохода нужно еще 18 миллионов медицинских работников. В дальнейшем ситуация, скорее всего, не стабилизируется из-за роста населения, старения общества и изменения клинической картины заболеваний. 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.
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. При разработке программы подразумевался обязательный этап обучения на прецедентах. Значительная часть систем ИИ рассчитана на автоматизацию естественных интеллектуальных способностей человека. Технический комитет является представительным органом РФ в международной организации по стандартизации ИИ, и сейчас по инициативе российской стороны там рассматривается возможность разработки международного стандарта клинических испытаний систем с ИИ. Опыт и мудрость не заменить Медицина все больше переходит на цифру, и требуются новые цифровые инструменты обработки цифровых данных. Два года назад начались клинические испытания ПО на основе технологий лучевая диагностика. В 2020-21 гг. Сервисы использовались в 102 медицинских организациях при проведении 13 видов исследований КТ, МРТ и другие. Было обработано 3,8 млн исследований, подготовлено 104 дата-сетов механизмов хранения информации, предоставляющих быстрый доступ к большим объемам данных. Говорит главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике, директор ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» Сергей Морозов: «За время эксперимента мы увидели, что искусственный интеллект значительно снижает длительность подготовки описания результатов. Он не может заменить врача, но может в отдельных клинических сценариях ускорить работу рентгенолога, оптимизировать ресурсы за счет автоматизации двойных просмотров результатов скринингов. Поначалу врачи опасались, что ИИ заменит их, относились как к конкуренту, но потом настороженность все же сменилась слабопозитивным отношением». Очевидно, что искусственный интеллект может взять на себя лишь часть врачебных функций. Окончательный диагноз все равно ставит только врач.
Искусственный интеллект ИИ помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. Основную работу ИИ сейчас выполняет в службе лучевой диагностики. Нейросеть распознает 37 различных заболеваний. В ближайшие годы ИИ станет базовой медицинской технологией столицы.
Диагностика
- Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
- Столичные алгоритмы
- Искусственный интеллект в медицине: пример того, как ИИ улучшает здравоохранение / Skillbox Media
- Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Позднее было запущено подразделение Watson Health, главное направление которого — использование суперкомпьютера в медицине. Компьютеру обеспечили доступ к огромному количеству данных: энциклопедиям, базам научных статей, а также медицинским картам и снимкам. Машина проанализировала свыше 50 миллионов анонимных медкарт и более 30 миллиардов снимков. Вся эта информация использовалась для дальнейшего применения в онкологии, для поиска на УЗИ признаков порока сердца. IBM запустило облачную платформу Watson Health Cloud, благодаря которой технологии доступны для врачей и исследователей по всему миру. ИИ используют для анализа анонимных глазных снимков и выявления первичных симптомов слепоты. Новый проект от израильских разработчиков призван помочь правильно диагностировать инсульт — система сравнивает снимок мозга пациента со снимками сотен тысяч других людей для выявления и подтверждения отклонений. Пациентам Системы ИИ в медицине разрабатываются не только для врачей, но и для их пациентов. Многие современные разработки позволяют людям самостоятельно отслеживать свое состояние здоровья, следить за динамикой пульса, давления, дыхания и прочих показателей.
Причем необходимо не просто собирать данные, но и анализировать и интерпретировать их. С этими задачами неплохо справляются многие современные мобильные приложения: 1 AliveCor Карманный кардиолог. Приложение, которое позволяет в домашних условиях обработать сведения с датчика, снимающего кардиограммы. Искусственный интеллект анализирует данные пациента, отслеживает любые тревожные сигналы и рекомендует пользователю обратиться к врачу, если предвидит скорый инфаркт. На основе полученных от человека данных программа отправляет информацию лечащему врачу или рекомендует обратиться к определенному специалисту. Может рассказать о правилах приема лекарств или связать пациента по видеосвязи с врачом. Управление больницей Работа больницы требует быстрой координации персонала и имеющихся ресурсов, ведь на кону стоит не только здоровье, но и жизни людей. ИИ в здравоохранении может существенно помочь в управлении клиникой.
Уже сегодня существуют проекты, предназначенные именно для этого: 1 Bright. Он предназначен для быстрого решения важных задач: организации встреч, назначения времени сдачи анализов, получения ответов больных по опросному листу и т. С его помощью врач освобождается от выполнения многих бюрократических процедур и может сосредоточиться на спасении жизней людей. Она умеет анализировать многочисленные данные здоровья, может предсказывать ухудшение состояния, а также резервировать врачей и оборудование в случае возникновения критических ситуаций. Искусственный интеллект в российской медицине Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. Конечно, передовые технологии зачастую внедряются в США и Азии, однако и Европа Россия в том числе применяет многочисленные инновации и выстраивает стратегию использования ИИ в здравоохранении. Самые актуальные для нашей страны методы искусственного интеллекта в медицине — это распознавание речи и онлайн-диагностика заболеваний по медицинским картам и снимкам. В 2017 году Институт развития интернета начал работу над созданием системы ИИ, предназначенной для постановки диагноза по снимкам.
Ожидается, что она позволит гражданам узнавать о состоянии здоровья по снимкам, в том числе и в домашних условиях. Ведутся также работы по созданию системы TeleMD, которая должна позволить онкологам связываться с коллегами для консультаций и своевременного выявления раковых клеток. Регулирование сферы на законодательном уровне Искусственный интеллект в медицине в России, как впрочем и в остальном мире, представляет собой абсолютно новое решение, требующее самого пристального внимания со стороны не только инвесторов, врачей и пациентов, но и законодателей. Пока данная сфера никак не регламентируется законодательством, а ведь в будущем ИИ может серьезно влиять на работу медицинских учреждений.
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. Обучение нейросети. Когда все снимки прошли разметку, этот набор данных попадает к разработчикам, которые на их основе начинают обучать нейронную сеть.
Даже если сервис достиг определённого уровня работоспособности, он не может быть сразу использован на практике. Прежде он проходит этап валидации: группе врачей и обученной нейросети выдаются новые данные, которые им предстоит разметить. После этого результаты, полученные врачами и нейросетью, сопоставляются между собой, и модель получает класс точности. Регистрация в Министерстве здравоохранения. По завершении этапа валидации прототип должен пройти регистрацию в Минздраве и получить регистрационное утверждение.
На этом этапе экспертная группа — на этот раз со стороны Минздрава — вновь внимательно проверяет работу модели и её алгоритмов. Интеграция в систему здравоохранения. Только если сервис пройдёт проверку в Минздраве и получит регистрационное утверждение, он может использоваться в медицинских учреждениях. Диагностика заболеваний Чат-боты уже могут с высокой эффективностью помогать пациентам самостоятельно ставить диагноз, а также помогать в постановке диагноза и врачам. Например, ИИ компании Babylon Health предоставляет соответствующую информацию о здоровье на основе симптомов, описанных самим пациентом.
Понятно, что симптомы могут быть описаны неверно или пациент может попытаться ввести ИИ в заблуждение умышленно. Поэтому в компании прямо заявляют, что их компьютерный ассистент не ставит диагноз. Это сделано для того, чтобы свести к минимуму юридическую ответственность компании, но в будущем мы наверняка увидим, как чат-боты будут ставить диагнозы по мере повышения точности их работы. А на перспективы ИИ в Babylon Health смотрят оптимистично, заявляя, что они уже доказали эффективность своего ИИ в первичной медико-санитарной помощи, а также смогли создать такую систему искусственного интеллекта для медицины, которая не является «черным ящиком». Это отличает их, например, от Alphabet, материнской компании Google, представители которой еще сравнительно недавно заявляли о том, что до сих пор не знают, что конкретно изучают их модели машинного обучения, о чём мы писали в статье, посвященной LLM.
И пока сложно сказать, насколько они продвинулись в понимании алгоритмов работы своих программ глубокого обучения. А вот исследователи из Babylon Health продвинулись совершенно точно. Также современные ИИ решают проблемы приоритизации и медицинской сортировки. Рекомендации на основе глубокого анализа данных поступающих пациентов для обеспечения точной приоритизации и медицинской сортировки ИИ дает очень быстро в режиме реального времени. Наиболее известные решения для этих целей предлагает Enlitic.
ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных в том числе учитываются и старые диагностические карты и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу. Трудно переоценить пользу этих алгоритмов, исключающих из анализа человеческий фактор, ведь после того как они будут усовершенствованы, они помогут спасти тысячи жизней. Стоит рассказать и о новом алгоритме ИИ, который поможет диагностировать рак легких. Много лет человечество проигрывало борьбу с онкологическими заболеваниями, которые ежегодно убивают около 10 миллионов человек по всему миру. Одной из самых страшных форм онкологии является рак легких, распознавание которого на ранних стадиях и до сих пор является для ученых сложнейшей задачей.
Но весьма вероятно, что справиться с этим человеку поможет искусственный интеллект. Исследователи из Бостонского университета разработали ИИ, который долгое время обучался на полноформатных фотографиях легочных тканей пациентов размеры таких изображений составляют обычно более 1 Гб, что делает их анализ человеком крайне сложным. ИИ на примере фото обучали распознавать аденокарциному легкого, плоскоклеточный рак легкого и соседнюю не раковую ткань. Результаты обучения оказались положительными: алгоритм смог продемонстрировать более высокую эффективность, чем другие современные методы распознавания патологий на полноформатных слайдах. На данный момент новый алгоритм планируется внедрить в помощь патологоанатомам, однако при успешном внедрении возможности ИИ могут быть расширены, ведь главное — научиться диагностировать опасные заболевания на самых ранних стадиях, пока сохраняются высокие шансы на полноценное излечение.
Существуют и компании, специализирующиеся на разработке ИИ-продуктов для ранней диагностики различных заболеваний. Они позволяют анализировать хронические состояния, используя лабораторные и другие медицинские данные, чтобы выявлять опасные болезни как можно раньше. Так, программное обеспечение от Ezra использует ИИ при анализе МРТ-сканов всего тела, чтобы помочь специалистам в раннем выявлении рака. Их слоган говорит сам за себя: «Мы обнаружили самую большую слабость рака — раннее обнаружение». SkinVision — компания, занимающаяся диагностикой рака кожи на основе медицинской визуализации, то есть диагностикой по фото.
Плохие или неадекватные данные могут привести к неточным или даже опасным выводам. Юридическая ответственность: определение юридической ответственности в случае ошибок или недочетов, связанных с использованием ИИ, остается сложным вопросом. Это создает правовую неопределенность и потенциальные риски для медицинских учреждений. Сопротивление со стороны медицинского сообщества: некоторые врачи и медицинские работники могут испытывать сопротивление новым технологиям, возможно, из-за опасений относительно замещения человеческого труда или потери профессиональной автономии. Необходимость обучения и адаптации: для эффективного внедрения ИИ необходимо обучение медицинского персонала работе с новыми технологиями, что может занять значительное время и ресурсы.
Кибербезопасность: поскольку ИИ, как правило, зависит от сетей передачи данных, системы ИИ подвержены рискам безопасности. Более того, ИИ может активно использоваться для атаки на многочисленные компании. Перспективы применения ИИ в медицине будущего Уже сейчас понятно, что интенсивное внедрение ИИ в медицинскую практику будет только нарастать. Возможно появление новых методов диагностики и лечения заболеваний с использованием ИИ, а также расширение областей применения роботизированной хирургии. Кроме того, ИИ может внести значительный вклад в исследования в области медицины, ускоряя процесс разработки новых лекарств и терапий.
Все это в совокупности будет способствовать эволюции медицинской отрасли: Сокращение времени и затрат на исследования: ИИ может значительно сократить время и затраты на разработку новых лекарств, предсказывая потенциальную эффективность отдельных компонентов и помогая в оптимизации процессов клинических испытаний. Расширение доступа к медицинской помощи: ИИ может значительно расширить доступ к медицинской помощи, особенно в отдаленных регионах с плохой транспортной доступностью - через развитие телемедицины и дистанционного слежения за состоянием пациентов. Развитие превентивной медицины: ИИ может способствовать переходу от реактивной к превентивной модели здравоохранения, помогая в раннем выявлении рисков и предложении стратегий для предотвращения болезней, а не только их лечения.
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. Думаю, что в дальнейшем доля участия ИИ в непосредственном лечении, а также в последующем сопровождении пациентов будет только увеличиваться. Как Вы считаете, обоснована ли на данном этапе развития российской медицины такая статья расходов? Несомненно, что потребуются значительные финансовые ресурсы, однако столь же очевидно, что такие вложения имеют долгосрочную отдачу.