Искусственный интеллект в здравоохранении уже способствует научным открытиям и активно его меняет. Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями, а с развитием технологий сделает реальным появление сверхэффективных персональных. Искусственный интеллект в здравоохранении уже способствует научным открытиям и активно его меняет. Решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в медицине внедряют 70 российских регионов. Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения.
VR для ПТСР и роботы да Винчи: как передовые технологии изменили медицину в 2023 году
Для этого достаточно сделать снимок сетчатки глаза, загрузить его в систему, а результат прислать доктору в любой точке страны для постановки полноценного диагноза и подбора лечения», — подчеркнул Каталевский. Он отметил, что компанией создан инструмент, который позволяет доктору и сэкономить время для диагностики, и получить второе мнение, если речь идет о сложном или спорном случае. Также система помогает в обучении молодых врачей. Систему поддержки принятия врачебных решений для диагностики рака нижних отделов желудочно-кишечного тракта ЖКТ на базе алгоритмов искусственного интеллекта Polyptron при поддержке Фонда содействия инновациям разработали специалисты компании «ЭВА Лаб» из Челябинской области. Как сообщил ИА Регнум директор по продукту Евгений Алханов, система с помощью ИИ помогает врачам в режиме реального времени выявлять ранние признаки рака кишечника. ИИ распознает аномалии прямо во время эндоскопического исследования и информирует об этом врача. Сейчас пилотный проект реализуется в больницах Челябинска, Екатеринбурга и Москвы.
Ведь беспилотники выполняют задачи, которые находятся в зоне повышенного риска, потери неминуемы», — считает Климов. Кроме того, был случай, когда американский беспилотник упал в Черном море в результате инцидента с российскими истребителями Су-27 в марте 2023 года.
Эта деятельность продолжается сейчас как в Черном, так и в Красном морях», — сказал военный эксперт. Однако у России не получится перенять опыт хуситов в борьбе с Reaper. Климов указал: американские разведывательные аппараты в Черном море летают над международными водами, их уничтожение приведет к неблагоприятным для Москвы международным последствиям. Об уязвимости разведывательно-ударных беспилотников Reaper говорит и эксперт в области беспилотной авиации Денис Федутинов. При этом они малоскоростные и неманевренные. Совокупность этих факторов делает их несложными целями для средств ПВО», — указал он. Собеседник напомнил, что БПЛА Reaper использовались американскими военными в ходе всех конфликтов последних почти двух десятков лет, а также применялись в отдельных операциях ЦРУ. Сейчас США также используют Reaper в числе прочих пилотируемых и беспилотных средств разведки вблизи наших границ на Черном море, добавил Федутинов.
Тем не менее их использование, очевидно, связано с решением Украины собственных военных задач. В этом вопросе они буквально балансируют на грани casus belli», — подчеркнул он. Федутинов в этой связи вспомнил события, повлекшие потерю одного из Reaper над акваторией Черного моря. Сейчас все возвращается обратно. Чтобы память наших визави не подводила, необходимо, чтобы такие вещи повторялись чаще», — заключил эксперт. Ранее йеменские хуситы сбили американский беспилотник MQ-9 Reaper. Об этом сообщили представители движения «Ансар Алла». Цель была поражена в воздушном пространстве провинции Саада.
Кроме того, с помощью противокорабельных ракет им удалось нанести удар по британскому нефтяному танкеру Andromeda Star. Издание CBS News пишет, что стоимость одного экземпляра равна примерно 30 млн долларов. Подчеркивается, что американские дроны, базирующиеся в регионе, призваны защищать международную торговлю в акватории Красного моря. Так, MQ-9 Reaper был уничтожен хуситами в ноябре. Тогда представитель движения Яхья Сариа сообщил, что силами ПВО удалось сбить беспилотник Штатов, «осуществлявший враждебные разведывательные действия» над территориальными водами страны для «поддержки израильского режима». В феврале заместитель пресс-секретаря Пентагона Сабрина Сингх подтвердила , что хуситы сбили второй дрон. По ее словам, ликвидация аппарата происходила с помощью ракеты класса «земля-воздух». Между тем, по данным открытых источников, всего йеменским повстанцам начиная с 2019 года удалось сбить четыре MQ-9 Reaper.
Напомним, американский аппарат является модульным разведывательно-ударным дроном, разработанным компанией General Atomics Aeronautical Systems. Первый экспериментальный полет состоялся в 2001 году. От предшественника он отличается большей скоростью. Максимальная высота движения — 15 тыс.
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. Отчет представляет из себя большой обзор всех стран - участников региона по основным показателям.
В профилях указаны важнейшие компоненты цифрового здравоохранения на национальном уровне, включая цифровое управление здравоохранением, электронные медицинские карты, порталы пациентов, телемедицину, мобильное здравоохранение, а также большие данные и аналитику. Всего в рамках награды было подано более 100 заявок. Также победителями номинаций стали: Русагро, Авито, Росатом и Роскосмос. Премия Data Fusion Awards присуждается за достижения в области развития тренда Data Fusion, реализацию успешных кросс-отраслевых проектов по анализу больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, развитие образовательных инициатив для подготовки специалистов.
Мы уверены, что уже к концу года это начнёт в масштабах всей нашей страны приносить пользу как медицинским работникам, так и пациентам», — отметил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачёв. Разрабатывать и внедрять передовые решения также помогает федеральный проект «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика». В ходе его реализации с 2021 года Фондом содействия инновациям запущена линейка эффективных инструментов. Такой комплексный подход позволяет не терять взаимодействие с перспективными командами и стимулирует приток новых идей и решений», — рассказал ИА Регнум генеральный директор Фонда содействия инновациям Сергей Поляков. По его словам, о востребованности мер поддержки свидетельствует статистика поступающих заявок: по линии федпроекта «Искусственный интеллект» Фондом уже поддержано более 800 проектов, каждый десятый из которых связан с медициной.
Предложенные инноваторами решения направлены на предупреждение развития конкретных заболеваний или патологических состояний, что, в свою очередь, ведёт к снижению заболеваемости населения и повышению трудоспособности», — подчеркнул Сергей Поляков. Уже на этапе клинических испытаний врачебное сообщество проявило к данной системе большой интерес.
VR для ПТСР и роботы да Винчи: как передовые технологии изменили медицину в 2023 году
Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении безоблачно и имеет огромный потенциал, чтобы революционизировать способы оказания медицинской помощи. Чем искусственный интеллект лучше «человеческого» врача, почему перегруженные работой медработники пока не доверяют ИИ, возможен ли в медицине симбиоз естественного и искусственного интеллектов, а также причем здесь мораль и врачебная этика? О том, как искусственный интеллект внедряют в сфере медицины, рассказал директор АИИ Роман Душкин. Рассматриваем применение ИИ в здравоохранении на примере интеллектуальной системы «Джейн», которая помогает врачам ставить верные диагнозы. Разрабатываем решения для медицины будущего с искусственным интеллектом. Решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в медицине внедряют 70 российских регионов. Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке.
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
ИИ может уменьшить время на разработку новых лекарств в несколько раз, анализируя молекулярные структуры существующих препаратов и предлагая новые согласно заданным требованиям. Например, в 2019 году компания Insilico Medicine таким образом создала несколько вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза. Для этой задачи алгоритмам понадобился 21 день, после чего ученые отобрали наиболее подходящие варианты препаратов и за 25 дней провели тест на лабораторных животных. Таким образом, понадобилось 46 дней для выбора подходящего лекарства. Однако традиционный процесс разработки лекарств занимает около 8 лет и стоит фармкомпаниям несколько миллионов долларов. 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.
Ещё ИИ помогает студентам-медикам практиковаться. Нейросеть SAIS оценивает работу хирургов по видеозаписям проведённых ими операций. С ней начинающие специалисты смогут мгновенно получать фидбэк о своей работе и заниматься без наставников. А российская компания «Нейроспутник», входящая в Сколково, разрабатывает тренажёр для безопасного обучения будущих медиков: он заменит тела животных и людей, на которых обычно тренируются студенты. Тренажёр — один из трёх элементов экосистемы «Левша». В неё также входит 3D-симулятор, который имитирует архитектуру сосудов конкретного пациента и позволяет подготовиться к операции, и робот-хирург на дистанционном управлении — он защищает врачей от рентгена и корректирует тремор в их движениях, минимизируя риски для пациента. Диагностика заболеваний Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. Алгоритмы научились анализировать медицинские изображения и выявлять по ним заболевания — от плоскостопия до инсульта. Основные преимущества таких разработок — скорость и точность. Они оптимизируют работу докторов, снижают вероятность ошибки и сокращают время получения результатов, что может спасти не одну жизнь. Разработчики СберМедИИ шагнули ещё дальше и научили искусственный интеллект ставить диагноз не по снимкам, а по словам. Они используются во всех взрослых поликлиниках Москвы и постепенно проникают в другие субъекты России. ТОП-3 предлагает три наиболее вероятных диагноза по Международной классификации болезней на основе жалоб пациента. AIDA использует для постановки диагноза данные электронной медицинской карты за последние два года. Эти сервисы не вытесняют врачей, как может показаться, — наоборот, они помогают не упустить важные детали и вынести наиболее подходящее для пациента решение. Уход за больными В больницах искусственный интеллект активно помогает медсёстрам и медбратьям. Российская компания «Третье мнение» создала умную видеоаналитику на базе компьютерного зрения — области искусственного интеллекта, которая может обнаружить, отследить и проанализировать увиденное. ИИ-мониторинг уже работает в частных и государственных клиниках: он распознаёт движения пациентов и предупреждает медперсонал в случае угрозы, например падения.
Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач. Разумеется, максимум внимания в исследовательской работе стало уделяться таким направлениям, которые целиком либо в какой-то мере были направлены на борьбу с пандемией, на снижение нагрузки врачей, на оптимизацию здравоохранения. И, конечно же, отдельно стоит упомянуть разработки, нацеленные на предиктивную аналитику и моделирование сценариев развития событий с учётом вероятности возникновения иных эпидемий. 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.
ChatGPT оказался особенно хорош в общей медицине, но не так силен в специализированных областях, например, в офтальмологии. Области применения ИИ в медицине: диагностика заболеваний , микрохирургия и даже распознавание рака кожи по фото. Области применения ИИ в медицине Разработки в разных медицинских областях ведутся по всему миру. Американский суперкомпьютер Watson помогает в анализе сердечных заболеваний и онкологии. Google разрабатывает ИИ DM Health для помощи офтальмологам, а израильская компания MedyMatch Technology создаёт систему для диагностики инсульта, сравнивая снимки мозга пациента с миллионами других снимков. Диагностика заболеваний Особенно искусственный интеллект преуспел в точности диагностики болезней. ИИ имеет доступ к большому количеству медицинских данных, поэтому может быстро анализировать и предлагать решения. Как это работает? Например, пациент сообщает чату симптомы: «головная боль» или «лихорадка». Нейронная сеть анализирует данные других пациентов со схожими медицинскими состояниями и предлагает возможный диагноз. Первоначально ей диагностировали клещевую инфекцию, но анализы по всем связанным с клещами инфекциям пришли отрицательные. Состояние Сасси ухудшалось. Владелец собаки использовал ChatGPT, чтобы узнать, что может быть с его собакой. Он ввел данные анализа крови Сасси в чат-бот, и искусственный интеллект предположил, что у собаки аутоиммунная гемолитическая анемия. А вот GPT-4 оказался достаточно умен» — говорит хозяин. Хозяин болеющей собаки вбил результаты ее анализов в ChatGPT в надежде получить верный диагноз питомца. Что из этого вышло? Читайте здесь. Аутоиммунная гемолитическая анемия — это состояние, при котором иммунная система организма ошибочно атакует и разрушает собственные эритроциты — красные кровяные клетки, что приводит к их недостаточности. Это разрушение происходит быстрее, чем костный мозг может производить новые эритроциты, в результате чего развивается анемия. Ветеринар подтвердил, что у Сасси действительно аутоиммунная гемолитическая анемия, и назначил соответствующее лечение. После лечения Сасси наконец-то стало лучше.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Научная база столицы включает более 10,5 миллиона исследований, проанализированных с помощью сервисов искусственного интеллекта, рассказал директор Центра диагностики и телемедицины, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике департамента здравоохранения Москвы Юрий Васильев. Врач-рентгенолог большую часть времени что-то пишет, а не смотрит на изображение, а должно быть наоборот", - сказал он. Пока искусственный интеллект применяется в основном для анализа медицинских изображений и электронных медицинских карт Есть и другие технологии ИИ, помогающие повысить эффективность системы здравоохранения. Например, голосовые сервисы ввода данных устной речи - врач может наговаривать то, что он видит, а данные записываются в медицинскую карту уже в виде текстового сообщения. Сервисы видеоаналитики могут следить за состоянием пациентов с ограничениями по движению, например, в реанимации и при необходимости послать сообщение на пост. Ну и, конечно, стоит отметить чат-боты, которые помогают с первичным сбором данных о пациенте в кол-центрах при записи к врачу. Она позволяет на УЗИ-аппаратах неэкспертного уровня за счет анализа данных получать то же качество, как и на УЗИ-аппаратах более высокого класса", - рассказал Павел Пугачев. Искусственный интеллект имеет большие возможности, но решать с его помощью все задачи сразу не требуется, полагают эксперты. Инвесторы, работающие в сегменте цифровой медицины, считают, что нужно фокусироваться на отдельных ключевых элементах, где ИИ сегодня действительно может помогать, отметил директор по развитию венчурного фонда НТИ под управлением Kama Flow Евгений Борисов. В первую очередь это все, что связано с ассистированием и поддержкой врачебных решений. Второе - это работа с таргетами.
Например, у одного ребёнка «Джейн» выявила жёсткую причинно-следственную зависимость между фазами Луны и обострениями болезни. Ни родители, ни врачи этой связи не чувствовали и не знали о ней. Они просто отмечали в электронном дневнике дни, в которые происходили приступы. Я, конечно, всё перепроверил, долго копался в научных трудах.
И нашёл публикации, в которых учёные отмечали селенозависимость течения эпилепсии у отдельных людей. Но объяснить её, кстати, медики пока не могут. Зачастую эпилептики — очень метеозависимые люди. Циклолептическое течение эпилепсии встречается довольно часто, и система очень быстро научается прогнозировать интервалы этих циклов.
Если у ребёнка приступы происходят, например, каждые пять дней, система это спрогнозирует. Напомнит родителям, что сегодня с большой вероятностью будет обострение, и попросит быть внимательнее к своему чаду. Современная медицина не обладает такими средствами. Но, как я уже сказал, к приступу можно будет подготовиться, чтобы он нанёс минимальный вред.
В этот день ребёнок должен быть дома и избегать активностей, которые могут быть опасны в случае потери сознания. То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее. Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии.
Врачи ей пользовались под моим контролем. Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов. Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил.
Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят. А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было. Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов. У нас был чат-бот, у нас была веб-версия, система «крутилась» на сервере.
Если бы я не остановил разработку, то следующий модуль, который мы делали, обеспечивал бы вывод по аналогии. Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни. И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением.
Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник. Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов. Таких крутых фишек, интеллектуальных функций, настроенных именно на проблему эпилепсии, как в «Джейн», больше ни у кого в мире не было.
Встречались с представителями популярных компаний, предоставляющих услуги по лабораторной диагностике. Мы предлагали им войти в проект и развивать его под своим брендом. Мы могли бы сделать полную интеграцию. Но этого не случилось, никто из потенциальных инвесторов так и не решился на сотрудничество.
Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы? То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами.
Какая должна быть методика?
Женщина решила обратиться к ChatGPT. ИИ предположил, что Алекс может страдать от синдрома фиксированного спинного мозга — это когда спинной мозг растягивается из-за того, что его нижняя часть, каудальный конец, фиксируется и не может двигаться нормально. Это натяжение и вызывает боль. Диагноз был подтвержден. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний США , медицинское состояние Алекса считалось «скрытым», то есть его было трудно диагностировать. Как ИИ справился лучше 17 врачей в постановке диагноза ребенку?
После операции по устранению фиксации спинного мозга, состояние Алекса улучшилось. Сейчас с ним все хорошо. Эндрю Бим, доктор философии и доцент кафедры эпидемиологии в Гарварде: «ChatGPT может стать хорошим партнером в наших диагностических одиссеях. Он прочесывает буквально весь Интернет и у него нет таких же слепых зон, как у врача-человека». Как еще ИИ используется в диагностике заболеваний? Вот несколько примеров: Помогает в медицинской сортировке: быстро определяет, каким пациентам нужна срочная помощь. Например, так делает ИИ от Enlitic : он анализирует данные пациентов, а затем направляет их к подходящему врачу.
Компания Babylon Health разработала ИИ, который предоставляет информацию о здоровье на основе симптомов пациента. Предсказывает, как изменения в геноме могут повлиять на организм. Например, они могут привести к изменению функции белков, что, в свою очередь, может нарушить нормальные процессы в организме. Помогает выявлять рак на ранней стадии. ИИ уже умеет диагностировать рак легких, анализируя большие фотографии легочных тканей. Также есть разработки ИИ для диагностики рака кожи по фотографиям. Об этом я подробнее расскажу ниже.
Используется в британских больницах для УЗИ-обследования беременных. Система ScanNav анализирует снимки плода, используя большую базу данных.
По его словам, в результате этого все московские врачи получат надежных цифровых помощников, которые подскажут оптимальную тактику лечения пациентов. Кроме того, исчезнет рутинная бумажная работа — медицинская информация будет регистрироваться и обрабатываться исключительно в цифровой среде, а врачи смогут больше времени уделять задачам, где действительно нужны их компетенции. Также будет внедрен "умный" проактивный подход, в рамках которого ИИ будет анализировать медкарты пациентов и выявлять риски возникновения заболеваний, "подсвечивая" их медикам.
Мэр отметил, что телемедицина станет обычной практикой, когда значительную часть рутинных проблем со здоровьем можно будет решить онлайн, без личного визита к врачу. Собянин подчеркнул, что это основные положения Стратегии развития московского здравоохранения до 2030 года.
Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме
Технологии на базе искусственного интеллекта становятся все более востребованными в медицине и здравоохранении. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений. Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. На сессии «Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении: новые возможности для стартапов и цифрового бизнеса» RIW-2022 эксперты обсудили эффективные практики внедрения искусственного интеллекта и перспективы технологий в России. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России.