Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
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. При этом не стоит забывать, что стопроцентно точные и достоверные результаты машины показывают далеко не всегда: есть вероятность возникновения ошибок, поэтому так важно, чтобы была правовая база, в деталях регламентирующая особенности данной сферы. Работы в этом направлении уже ведутся.
К примеру, в стране обсуждается возможность создания специального государственного агентства по робототехнике и введения поста профильного премьера, чтобы специалисты могли курировать сферу в целом. Проблемы внедрения ИИ в здравоохранении: за и против Искусственный интеллект и интернет вещей в здравоохранении — очень перспективные области, внедрение и развитие которых имеет преимущества и недостатки. Повышение эффективности диагностики ИИ работает на основе огромных объемов данных, благодаря чему существенно увеличивается точность и эффективность постановки диагнозов. Чтобы изучить несколько миллионов медицинских карт, специалисту нужны годы, а компьютер справляется с этим за короткое время. Сокращение рутинных задач врачей Искусственный интеллект может взять на себя все задачи, которые отвлекают медицинский персонал от основной работы — спасения человеческого здоровья и жизни. Программы могут подбирать палаты, искать доступное оборудование, следить за исправностью медтехники и т. Уменьшение количества врачебных ошибок ИИ уже сегодня часто показывает более высокую точность при постановке диагнозов и выполнении других работ, чем врач. Если же доктор и ИИ будут работать вместе, то вероятность ошибок сводится практически к уровню статистической погрешности.
Инвестиции в ИИ в медицине сегодня чрезвычайно важны — они дают возможность развивать сферу, а в перспективе и полностью изменить весь облик здравоохранения в мире, сделать его более надежным, эффективным, комфортным и безопасным для человека. Однако в настоящее время не все идет гладко. У внедрения систем искусственного интеллекта в медицинскую сферу есть проблемы и недостатки, о которых нельзя забывать. Можно выделить несколько препятствий для ИИ в медицине.
В исследовании Journal of the National Cancer Institute ученые использовали ИИ для анализа маммограмм более чем 26 000 женщин. В целом, ранняя диагностика и прогнозирование с использованием ИИ открывает новые горизонты для медицинской науки, делая возможным профилактику и оперативное лечение многих заболеваний на самых ранних стадиях. Персонализированное лечение на основе искусственного интеллекта ИИ играет важную роль в разработке персонализированных планов лечения, основанных на индивидуальных характеристиках пациента. В хирургии, роботизированные системы и ИИ уже помогают хирургам в проведении сложных операций с большей точностью и меньшими рисками для пациента.
В операционной ИИ может анализировать данные в реальном времени, предоставляя хирургам ценную информацию, которая помогает в принятии решений во время операций. Другое интересное направление - персонализированная терапия на основе генетической информации: при участии ИИ медицинские учреждения могут создавать индивидуализированные планы лечения, используя генетическую информацию пациента. Это может помочь в создании более эффективных и безопасных терапевтических планов лечения, минимизируя побочные эффекты и увеличивая шансы на успешное лечение. Алгоритмы предсказания реакции на лекарства: ИИ может анализировать большой объем данных о реакциях различных пациентов на лекарства, предсказывая, как конкретный пациент может отреагировать на определенное лекарство или терапию. Это способствует предотвращению нежелательных реакций и повышению эффективности лечения. Повышение точности и уменьшение травматизма: роботизированные хирургические системы, такие как da Vinci, используют ИИ для улучшения точности операций, уменьшения травматизма тканей и ускорения восстановления пациентов после операций. Роботы могут выполнять сложные манипуляции с высокой точностью и стабильностью. Это позволяет хирургам заранее спланировать операцию, предвидеть возможные трудности и снизить риски осложнений.
Ассистенты на основе ИИ: в операционной ИИ может действовать в качестве ассистента, помогая врачам во время операций с помощью анализа данных пациента, мониторинга витальных показателей и предоставления рекомендаций по оптимальному ходу операции. Виртуальная реальность и обучение: технологии виртуальной реальности VR и дополненной реальности AR , интегрированные с ИИ, могут служить мощными инструментами для обучения молодых врачей и хирургов, предлагая им возможность тренироваться в виртуальной среде перед реальной операцией.
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. ИИ, разработанный командой SkinVision, позволяет обнаруживать рак кожи на ранней стадии по фотографиям, сделанным на телефон. Умные алгоритмы после исследования очередного фото просигнализируют о том, если с кожей что-то не так. Таким образом, пациент сможет вовремя обратиться в клинику за помощью. Медицинская визуализация на основе ИИ также широко используется для диагностики ОРВИ и выявления пациентов, которым требуется клиническая поддержка. Нейросеть научилась отличать родинки от некоторых видов рака кожи Американские ученые создали систему искусственного интеллекта, которая умеет отличать родинки от некоторых видов рака кожи лучше врачей. Работа исследователей опубликована в журнале Nature. На протяжении последних десятилетий число людей, у которых обнаруживают рак кожи, постоянно увеличивается.
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.
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
Возникают и морально-нравственные аспекты — кто несет ответственность за принятое и непринятое решение. Эта проблема рождается в самом алгоритме: он гибкий и критерий «не навреди» не всегда самый быстрый или дешевый способ лечения пациента. Разработчики могут установить параметры для системы, которые не совпадают с медицинской этикой и это также может повредить здоровью пациентов. Вопрос потери конфиденциальности тоже стоит довольно остро — данные пациента должны быть защищены от несанкционированного доступа, а использование ИИ в медицине может невольно повысить риск утечки личной информации. Еще одна проблема — неуместное лечение. Может возникнуть ситуация, когда ИИ предлагает протокол, который не подходит пациенту или его приоритетному заболеванию, что может привести к серьезным последствиям.
Алгоритмы ИИ могут быть недостаточно точными в отношении определенных групп пациентов, таких как дети, пожилые люди и беременные женщины. Наконец, использование ИИ может создать зависимость от технологии и уменьшить важность роли врача в лечебном процессе или даже вызвать что-то новое — типа «киосков самолечения». Перспективы ИИ-медицины Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Нейросети и другие формы ИИ используются для диагностики, лечения и прогнозирования различных заболеваний. В будущем мы можем ожидать ещё большего расширения использования нейронных сетей в медицине, и она может стать одной из главных областей применения ИИ.
Однако, необходимо учитывать, что использование нейросетей требует от специалистов тщательного контроля работы систем и ответственного подхода к принятию решений на основе анализа данных. Перспективны любые направления — от назначений индивидуальной программы диспансеризации, до ранжирования рисков пациентов. Последнее особенно интересно: рисковое управление на математическом уровне, позволит намного эффективнее использовать ресурсы. Еще одно важное направление — снижение отчетно-аналитической нагрузки на врача и медицинскую организацию в целом.
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».
Редакторы генов, основанные на технологию CRISPR и полученные из микробов, хоть и являются важным и незаменимым инструментом, часто демонстрируют значительные функциональные недостатки, особенно при переносе в чужеродную среду, например в клетки человека. Компания Profluent считает, что основанный на AI-технологиях генный редактор OpenCRISPR представляет собой мощную альтернативу, которая позволит обойти различные ограничения и даст возможность создавать оптимальные свойства. Используя большие языковые модели LLM , обученные работе с биологическим разнообразием, мы демонстрируем успешное и максимально точное редактирование генома человека с помощью программируемого редактора генов, разработанного с использованием искусственного интеллекта. Это удалось благодаря систематическому анализу 26 терабаз собранных геномов и метагеномов. С помощью AI появилась возможность генерировать в 4,8 раза больше белковых кластеров, чем существует в природе. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Компания выложила OpenCRISPR-1 в открытый доступ, чтобы способствовать развитию технологии и её использованию в научных исследованиях и коммерческих проектах.
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. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Еще сервис умеет сортировать проблемы по степени опасности и оповещать о необходимости немедленного вмешательства. Цифровой помощник врача Сервисы компании «Платформа третьего мнения» в 2020 году внесли большой вклад в борьбу с коронавирусной инфекцией.
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
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 Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". — Илья Александрович, почему применение искусственного интеллекта (ИИ) в государственном здравоохранении обрело такую высокую актуальность?
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
Эти BCI обеспечивают прямую связь между мозгом и внешними устройствами, предлагая новый уровень независимости тем, кто ранее зависел от опекунов даже в выполнении простейших задач. Кроме того, нейропротезирование достигло значительных успехов, позволив людям с потерей конечностей восстановить не только движение, но и осязание. Имплантируя электроды непосредственно в периферические нервы, нейропротезы теперь могут обеспечить пользователям реалистичные и интуитивные ощущения, позволяя им держать предметы, ощущать текстуру и даже испытывать колебания температуры. Влияние этих прорывов в области нейротехнологий невозможно переоценить. Они дают пациентам с травмами спинного мозга новое чувство надежды, позволяя им вновь обрести подвижность и независимость. Применение ИМК и нейропротезирования выходит за рамки физической реабилитации; они также многообещающи для людей с неврологическими расстройствами, такими как эпилепсия, болезнь Альцгеймера и Паркинсона. Непосредственно взаимодействуя с мозгом, эти технологии позволяют проводить более целенаправленные и эффективные методы лечения, потенциально повышая качество жизни бесчисленного множества пациентов. В то время как 3D-печать используется в различных отраслях промышленности, ее применение в области медицинских технологий особенно перспективно.
Возможность 3D-печати органов обладает огромным потенциалом в решении глобального кризиса нехватки органов. Используя собственные клетки пациента, ученые могут создавать функциональные органы, которые являются биосовместимыми и не требуют иммуносупрессии. Представьте себе мир, в котором люди, нуждающиеся в пересадке почки, могут просто напечатать новую почку в 3D-формате, избавив от необходимости в длинных очередях ожидания и риска отторжения органа. CRISPR, сокращение от сгруппированных коротких палиндромных повторов с регулярными промежутками, является мощным инструментом редактирования генов, который позволяет ученым вносить точные изменения в ДНК организма. Эта разработка способна излечивать генетические заболевания, модифицировать сельскохозяйственные культуры для повышения урожайности и устойчивости и даже уничтожать переносчиков болезней, таких как комары. Попав в цель, Cas9 разрезает ДНК в нужном месте, позволяя ученым вставлять, удалять или модифицировать гены с поразительной точностью. В области генетических заболеваний у него есть потенциал для коррекции генетических мутаций, ответственных за такие заболевания, как муковисцидоз, серповидноклеточная анемия и болезнь Хантингтона.
Фактически, в 2020 году было проведено первое в истории клиническое испытание с использованием CRISPR на людях для лечения генетической формы слепоты, продемонстрировавшее его потенциал для применения в реальных условиях.
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. Используя искусственный интеллект в этом процессе, исследователи могут ускорить процесс поиска лекарств, сокращая как время, так и затраты, связанные с выводом новых лекарств на рынок.
Вывод 2023 год стал свидетелем замечательных событий в области прорывов в области медицинских технологий.
В настоящее время созданы и внедрены программы, способные обрабатывать данные жалоб пациентов, осмотра, лабораторных анализов и инструментальных обследований. Так для назначения оптимального лечения используется IBM Watson for oncology, помогающий врачам-онкологам в кратчайшие сроки подобрать терапию, основываясь на большой базе данных, загруженных для обучения ИИ: более 25 тысяч историй болезней, 300 медицинских журналов и 200 учебников. Программа, обрабатывая данные с помощью многочисленных источников, предлагает несколько вариантов терапии, из которых врач может выбрать наиболее подходящий, а также дополнить клиническую картину новыми данными, в зависимости от которых ИИ формирует новый алгоритм лечения. Human Diagnosis project - это программа, соединяющая в себе знания врачей со всего мира и алгоритмы машинного обучения. 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.
Кроме того, планируется внедрить проактивный подход, в рамках которого искусственный интеллект будет анализировать медкарты пациентов и выявлять риски возникновения заболеваний. Задача врача в этом случае — инициативная работа с пациентом: позвонить, пригласить на прием, порекомендовать различные формы профилактики заболеваний. Обычной практикой станет телемедицина.
Значительную часть несложных проблем со здоровьем можно будет решить онлайн, без личного визита к врачу. Работы много, но все поставленные нами цели абсолютно конкретны и достижимы», — заключил Сергей Собянин.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
Специалисты получат надежных цифровых помощников, уйдет в прошлое бумажная рутина, врачи будут пользоваться проактивным подходом, когда нейросети будут подсвечивать риски возникновения у пациентов различных болезней. Также в ближайшем будущем обычной практикой станет телемедицина. Большинство проблем со здоровьем пациенты смогут решать без личного посещения врача. Работы много, но все поставленные нами цели — абсолютно конкретны и достижимы», — подытожил Собянин.
У Ксюши — врожденный гиперинсулинизм. Это редкое и тяжелое заболевание, при котором стремительно падает уровень глюкозы. Если его вовремя не обнаружить и не начать лечить, исход может быть летальным. Помочь маленькой пациентке смогли лишь в Санкт-Петербурге, проведя специально исследование. Медики спасли жизнь маленькой Ксюши.
Помочь врачам определить опасную болезнь всего за несколько минут помог искусственный интеллект. 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.
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. 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.
В 2022 году ИИ начал ускорять научные открытия. Однако в 2023 году были запущены еще более значимые приложения искусственного интеллекта, связанные с наукой, — от AlphaDev, который делает алгоритмическую сортировку более эффективной, до GNoME, который облегчает процесс обнаружения материалов. Количество нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, в США значительно выросло за последний год и за последние пять лет. В 2023 году было принято 25 нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, по сравнению с одним в 2016 году. Люди во всем мире лучше осведомлены о потенциальном влиянии ИИ и больше нервничают. Подробнее о результатах исследования мы расскажем подробнее в отдельной статье в ближайшие недели! В условиях быстро меняющейся ситуации в сфере цифровизации сектор здравоохранения переживает глубокую трансформацию, характеризующуюся растущей интеграцией технологий цифрового здравоохранения, телемедицины, единых реестров и ИИ. Этот сдвиг не только предлагает множество преимуществ, но и меняет динамику отношений между пациентами и поставщиками медицинских услуг в рамках системы здравоохранения.
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
| Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения | Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. |
| Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке | Глава Минздрава отметил: искусственный интеллект будут использовать для получения снимков с различных видов цифровых приборов. |
| Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении | 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 |
Содержание
- Направления деятельности и рабочие группы
- Искусственный интеллект в медицине | Обрфм
- ИИ-революция в генной инженерии: OpenCRISPR-1 открывает новую эру в редактировании ДНК / Хабр
- Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
- Что такое CRISPR?
- Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине в значительной степени уже сейчас заменяет человека в разработке новых лекарств, диагностике болезней, а также улучшает медицинские услуги в целом. 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. Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. Применение искусственного интеллекта в медицине. Как искусственный интеллект создает лекарства. ИИ от фирмы Insilico Medicine носит название GENTRL.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
"Искусственный интеллект, даже какой-то удачный вариант его изобретения и внедрения, может повести себя неконтролируемо в чем-то. Глава Минздрава отметил: искусственный интеллект будут использовать для получения снимков с различных видов цифровых приборов. Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является инновационной технологией, которая вызвала настоящую революцию в различных отраслях, и медицина не стала. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения.