Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам. 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? Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью.
Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
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. Статью с научным исследованием можно почитать тут.
Предоставить доступ к еще большему разнообразию.
Без лечения оно способно свести пациента в могилу в течение 2-5 лет. Применяемые на сегодняшний день лекарства преимущественно нацелены на замедление развития заболевания, но нередко дают крайне неприятные побочные эффекты.
Фото: ru. Цифровизация По словам Жаворонкова, когда компания создавалась, ее основатели сразу же сосредоточились на алгоритмах — на разработке технологии, способной самостоятельно обнаруживать и конструировать новые молекулы. Но мы поняли, что для адекватной проверки нашей ИИ-платформы необходимо не только создать новые препараты с новым механизмом действия, но и довести их до клинической проверки.
Только тогда можно будет сказать, что наша технология работает», — отметил Жаворонков.
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. Постепенное расширение сектора ИИ в медицине способствует повышению качества медицинского обслуживания, а следовательно, позитивно отражается на здоровье нации. Есть, кстати, и обратная зависимость: недостаток финансирования сектора развития ИИ влечёт за собой достаточно масштабные последствия.
Их мы могли наблюдать, в частности, на примере первого года борьбы с пандемией. В целом, вложения в развитие искусственного интеллекта нельзя даже рассматривать как расходы — это скорее инвестиции в оптимизацию сферы здравоохранения. Для адекватного соответствия текущей обстановке, глобальности встающих перед человечеством проблем нашей сфере здравоохранения необходима трансформация, осуществить которую с наименьшими затратами получится только с привлечением возможностей искусственного интеллекта.
ИИ-сервисы используются, чтобы обрабатывать большие объемы медицинских данных и проводить предварительный анализ, например, с целью выявления тех или иных специфических заболеваний на начальных стадиях. Автоматический анализ медицинских изображений. ИИ-сервисы, основанные на глубоком обучении, могут быстро и точно анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ, КТ и другие визуальные данные, и выявлять на них патологии, что позволяет врачам быстро и точно определять диагноз и начинать лечение. Помощь в принятии врачебных решений.
Это одна из очевидных сфер использования ИИ. Сервисы могут предоставить наиболее подходящие варианты лечения на основании собственной базы знаний, включающей потенциально лучшие варианты лечения и предсказание эффективности их использования. Автоматизация рутинных задач. ИИ-системы используются для заполнения медицинских карт, создание отчетов и др. ИИ может улучшить координацию и коммуникацию между медицинскими работниками, например, путем обучения и мониторинга основных симптомов. Как обучают нейросети для медицины Обучение нейросетей начинается со сбора большого объема данных, содержащих информацию о здоровье и заболеваниях пациентов. Они могут быть представлены в виде медицинских записей, результатов тестов, изображений, видео и других типов файлов.
Далее, данные обрабатываются и подготавливаются для обучения нейросети. Процесс может включать в себя удаление несущественной информации, нормализацию и стандартизацию данных. Затем, выбирается подходящая нейросетевая архитектура и проводится обучение. Этот этап включает в себя передачу данных через различные слои нейросети, где каждый слой проходит через процесс вычисления, используя свои веса и функции активации, для получения вывода.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
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.
Зачем врачам нейросети Правительство оценит готовность внедрения искусственного интеллекта во всех регионах России Пандемия COVID-19 серьезно ускорила технологический прогресс в медицине по всему миру. В результате сфера здравоохранения стала лидером по внедрению инноваций, в основном на базе искусственного интеллекта. Заместитель главы федерального минздрава Павел Пугачев отметил, что на данный момент зарегистрированы Росздравнадзором и уже применяются в больницах более 20 медицинских изделий на основе нейросетей. Кроме того, по оценкам ВОЗ, к 2030 году во всем мире ожидается дефицит порядка 10 миллионов медработников. Спрос на высококвалифицированных специалистов растет уже сейчас. Все это говорит о необходимости освободить врачей от рутины, заполнения бумаг и медкарт пациентов. Обработка речи человека, интеллектуальная поддержка принятия решений и другие технологии на базе ИИ помогут медикам уделять больше времени на диагностику сложных случаев и повысить эффективность лечения больных.
Очевидно, что искусственный интеллект может взять на себя лишь часть врачебных функций. Окончательный диагноз все равно ставит только врач. И тем более никакой искусственный интеллект не сможет конкурировать с опытом, мудростью и непосредственным общением доктора с пациентом, а ведь все это играет важную роль при постановке диагноза и выработке схемы лечения. Как начать доверять машинам? С какими проблемами сталкиваются сами разработчики и производители медицинского программного обеспечения? В ней содержится информация о тех исследованиях, которые проводятся в ходе обследования — например, флюорография, узи, МРТ, рентген. Ключевой продукт — это система описания, рекомендации и статистики. В нее входит набор протоколов разной степени формализации, которые позволяют эффективно описывать те или иные нозологии, чтобы потом иметь возможность организовать общение врачей — диагностов и клиницистов, а также помочь пациенту понять, о чем говорится в заключении». Весной 2020 года компания обратилась к проблеме коронавируса и применила к этому заболеванию формализованный протокол. Получился продукт, который определяет в ходе исследования объем поражения легких и позволяет визуализировать поражения. Модуль искусственного интеллекта заполняет необходимые поля, предлагая врачу те или иные решения, а тот может или согласиться с ними или заменить своими данными. Аналогичная работа будет продолжаться в области онкологии. По словам С. Дьяченко, сложности есть, и заключаются они, в основном, в «недоверии к машинам», непонимании роли искусственного интеллекта, скепсису относительно инновационных методов диагностики и лечения, низкому уровню знаний современных компьютерных технологий особенно в регионах. По мнению разработчика, чтобы снять барьеры, нужно популяризировать ИИ среди врачей и пациентов, добавить соответствующие курсы в программу как технических, так и медицинских вузов, сформировать систему поощрения применения технологий искусственного интеллекта для медицинских учреждений и для поставщиков, а также непременно проводить открытое общественное обсуждение. Все это так, но не надо забывать, что хороший продукт продает себя сам. Если эффект очевиден, то излишняя стимуляция может даже навредить.
Каждый год в области медицины совершается множество значительных открытий и инноваций, которые вселяют надежду и меняют наш подход к здравоохранению. В этой статье рассмотрим 7 самих громких медицинских прорывов 2023 года, которые готовы определить будущее медицины. Эти достижения революционизируют варианты лечения, улучшая уход за пациентами и прокладывают путь к более здоровому миру. Технология мРНК 2023 год ознаменовался замечательными достижениями в области медицины, и одним из прорывов, который произвел революцию в нашем подходе к здравоохранению, является технология мРНК. Этот новаторский подход проложил путь к значительному прогрессу в профилактике и лечении заболеваний. Традиционные вакцины часто содержат ослабленные или неактивные формы вируса или бактерии для стимуляции иммунного ответа. Однако мРНК-вакцины используют другой подход. Они используют небольшой фрагмент генетической информации вируса или патогена, чтобы дать указание нашим клеткам вырабатывать безвредный белок, похожий на часть вируса. Этот белок запускает иммунный ответ, позволяя нашему организму распознавать настоящую инфекцию и бороться с ней. Эта технология потенциально способна произвести революцию в области терапии таких заболеваний, как рак, генетические нарушения и аутоиммунные состояния. Предоставляя клеткам точные инструкции, мРНК-терапия может нацеливаться на конкретные молекулы, вызывающие заболевание, и запускать выработку терапевтических белков. Перспективы персонализированной медицины с помощью мРНК-терапии дают надежду на индивидуальные варианты лечения, которые ранее были немыслимы. Виртуальная реальность в медицине В то время как технология мРНК находится в центре внимания, другой технологией, которая добилась значительных успехов в 2023 году, является виртуальная реальность VR. В медицине виртуальная реальность стала мощным инструментом для революционизирования медицинского образования и улучшения ухода за пациентами. В медицинском образовании виртуальная реальность обеспечивает имитируемую среду, в которой студенты могут изучать и практиковать различные процедуры, операции и медицинские сценарии. Этот захватывающий тренинг позволяет студентам приобрести практический опыт, усовершенствовать свои навыки и повысить уверенность в себе перед выполнением процедур на реальных пациентах.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
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. Применяя когнитивные технологии и искусственный интеллект (ИИ) к этим данным, сектор может перейти от традиционного реактивного лечения к более проактивной медицинской системе, базирующейся на предотвращении заболеваний, укреплении здоровья, ускоренной. Как присутствие искусственного интеллекта влияет на современную российскую медицину?
ИИ в медицине: тренды и примеры применения
Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. 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?
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
Вложения в медицинские проекты обычно характеризуются высоким риском для инвесторов и достаточно долгой окупаемостью. Тем не менее, интерес бизнес-сообщества к таким проектам, в том числе к цифровым решениям для здравоохранения, постоянно растет. Инвесторы понимают, что спрос на услуги медицины будет высоким всегда. Ведь инвестиции в свое здоровье - долгосрочная перспектива. В России стартапы по цифровизации здравоохранения с применением искусственного интеллекта находят дополнительную поддержку на государственном уровне: ряд институтов развития инвестируют в такие проекты на разных стадиях, а разработчики получают гранты по федеральному проекту «Искусственный интеллект». В своем послании Федеральному Собранию президент РФ Владимир Путин заявил о необходимости достижения самодостаточности и конкурентоспособности в области искусственного интеллекта, что позволит обеспечить «настоящий прорыв» в экономике и социальной сфере. Глава государства сообщил об утверждении обновленной Национальной стратегии развития искусственного интеллекта, включающей участие ИИ в создании цифровых платформ для здравоохранения.
Например, на основе данных цифрового профиля он сможет получить дистанционное заключение специалиста федерального медицинского центра, а доктор, семейный врач — оценить именно целостную картину здоровья человека, прогнозировать возникновение заболеваний, предотвращать осложнения, выбирать индивидуальную и потому наиболее эффективную тактику лечения», - указал в своем послании глава государства. Ранее вице-премьер Дмитрий Чернышенко обозначил основные глобальные тренды в сфере искусственного интеллекта. Первый тренд - стремление к технологическому суверенитету; второй - ужесточение борьбы за ИИ-специалистов; третий — движение к безопасному ИИ с упором на конкретного человека; четвертый — развитие больших языковых моделей и генеративного ИИ и пятый - рост экономического эффекта от использования ИИ. Интеллектуальные технологии помогают прогнозировать возникновение и развитие заболеваний, выявлять их на раннем этапе, что увеличивает шанс на успешное лечение.
Без лечения оно способно свести пациента в могилу в течение 2-5 лет. Применяемые на сегодняшний день лекарства преимущественно нацелены на замедление развития заболевания, но нередко дают крайне неприятные побочные эффекты. Фото: ru. Цифровизация По словам Жаворонкова, когда компания создавалась, ее основатели сразу же сосредоточились на алгоритмах — на разработке технологии, способной самостоятельно обнаруживать и конструировать новые молекулы.
Но мы поняли, что для адекватной проверки нашей ИИ-платформы необходимо не только создать новые препараты с новым механизмом действия, но и довести их до клинической проверки. Только тогда можно будет сказать, что наша технология работает», — отметил Жаворонков.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения 63 181 Гусев Александр, Директор по развитию бизнеса Согласно Markets And Markets , объем глобального рынка искусственного интеллекта ИИ в сфере здравоохранения вырастет с 4,9 млрд долларов США в 2020 году до 45,2 млрд долларов США к 2026 году. В мире около 3 тыс. Рост интереса к ИИ обусловлен сразу несколькими трендами: появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных. Эти технологии дали возможность выполнять автоматизированное машинное обучение с высокой точностью получаемых моделей, что в свою очередь открыло многочисленные примеры успешной автоматизации процессов и перспектив цифровой трансформации с возможностью сокращения затрат на здравоохранение.
К примеру, британо-ирландская компания Nuritas использует искусственный интеллект для поиска активных органических соединений, которые в теории можно использовать для лечения и предотвращения болезней. Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики.
Впрочем, без человека пока еще не обойтись. После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики. За восемь лет сотрудники компании зарегистрировали 65 патентов в медицинской отрасли, сейчас компания активно разрабатывает препараты для восстановления мышц, нормализации метаболизма глюкозы и замедления клеточного старения. Это лишь один из нескольких десятков проектов, которые изучают химические соединения для разработки диетических и биологических пищевых добавок, а также лекарственных препаратов. А развитие искусственного интеллекта в перспективе еще больше ускорит исследования и улучшит их результативность. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, редкими считаются болезни с распространенностью от 1 случая на 1 000 человек до 1 случая на 200 000 человек. Концерны не слишком часто инвестируют средства в поиски лекарств от таких болезней. Время окупаемости таких исследований составит десятки лет, если они вообще когда-нибудь окупятся.
Основная сложность лечения редких болезней не в синтезе лекарств и лабораторных тестированиях, а в недостатке клинических данных. Поэтому компания Healx с помощью нейросетей создает полную информационную базу 7 000 редких болезней, в которой собирает все ведомости из научных материалов, баз данных пациентов и исследований лекарств. Созданная база помогла при разработке лекарства от синдрома Мартина-Белл. За 18 месяцев команда смогла создать препарат, который уже успешно прошел две фазы клинических исследований. Для сравнения, в обычных условиях разработка и тестирование лекарственного препарата занимает от пяти до десяти лет. При этом затраты на его создание просто на порядки меньше классических. В части поиска информации и ее классификации нейросети показывают отличные результаты. Они способны относительно быстро сканировать интернет на всех существующих языках, собирая данные, которые касаются конкретной темы.
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
Учился на кафедре биофизики. Максим — эксперт в области нейровизуализации, нейротехнологий и машинного обучения, автор ряда исследований в области когнитивных технологий и нейроинтерфейсов. Мне с детства было очень интересно находить новую информацию, которую приходилось буквально собирать по крупицам. Когда начал работать в науке, стало понятно, что и здесь много рутины.
Это только в кино каждый день какие-то прорывы, а в реальности работа ученого — это в основном кропотливый труд. Больше всего раздражают бюрократические, административные вопросы, которые отвлекают от научной деятельности и сильно выматывают. Но зато, когда что-то получается, подтверждается гипотеза и есть результат — например, научная статья в авторитетном журнале — это радует и вдохновляет.
Максим с детства хотел заниматься наукой Источник: Анастасия Пешкова — А почему вы выбрали биофизику? Еще с ранних лет мне было интересно всё, что связано с изучением мозга. Когда я был маленьким, мне казалось, что для этого нужны знания по биологии, нейрофизиологии, психологии.
Но потом, в том числе благодаря родителям и учителям, я понял, что современные науки, особенно те, где есть большое количество экспериментальных данных, сложные приборы, установки, невозможно постичь без естественно-научного образования в качестве базы. Эмпирическая биология и нейрофизиология, когда было достаточно простых наблюдений и анализов, давно закончилась. Сейчас любая сложная наука — это наука данных, а методы их анализа одни и те же в любых областях.
Биохимическая физика — это применение физико-математических методов к биологическим системам. Исследования по большей части имеют прикладной характер Источник: Анастасия Пешкова — Наша лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией — получением и анализом данных работы мозга. Для этого применяются математическое моделирование, методы машинного обучения и искусственного интеллекта.
Но в процессе решения прикладных задач часто возникают и фундаментальные, например, касающиеся методов: разработка новых типов нейронных сетей, новых архитектур, подходов к анализу данных. Также мы занимаемся так называемой персонализированной медициной. По каждому человеку можно собрать огромное количество данных: геномные, транскриптомные, МРТ мозга, энцефалограмма, анализы крови и так далее.
Суммарно это даст очень информативный индивидуальный портрет человека. А методы машинного обучения ИИ позволяют эти данные объединить и сделать полезный вывод для науки или для лечения человека. Пока это поиск общих тенденций, но мы надеемся, что со временем получится давать конкретные рекомендации.
Это помогает бороться с будущими вирусными атаками. Бактерия использует сохраненный генетический материал и производит белки Cas9, которые способны при совпадении генов с геном вируса быстро его нейтрализовать. По той же схеме, белок ищет совпадающий генетический материал и разрезает его вне зависимости от того, принадлежит он бактерии, животному или человеку. Например, в сельском хозяйстве технологию используют для изменения свойств продуктов: можно удалить из арахиса ген, который вызывает аллергическую реакцию, можно создавать необычные сорта. Ученые даже занимались созданием комаров, не способных переносить малярию. 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.
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. Так, в 2020-2022 годах на апробацию решений в рамках эксперимента выделено 900 млн рублей. По словам Ильи Тырова, ИИ в московском здравоохранении используется для поддержки решений в диагностике. Например, цифровое зрение применяется в радиологии, ИИ помогает в расшифровке ЭКГ, также пилотируется аналитика патоморфологических исследований. К тому же ИИ автоматизирует рутинные процессы.
Так, чат-бот принимает жалобы пациентов, видеоаналитика в медорганизациях следит за сервисом, а технологии распознавания речи переводят речь медработника в текст. Ключевые достижения цифровых платформ базируются на данных В 40 раз с 2019 года вырос объем медицинских данных, ежедневно регистрируемых в Федеральном реестре электронных медицинских документов.
В том числе появилось и определение для самого искусственного интеллекта — комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Но что такое ИИ для здравоохранения? Как вписать его в нормативно-правовые документы? Заместитель начальника Управления организации государственного контроля и регистрации медицинских изделий Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения Мария Суханова рассказала, что после выхода указа Президента Росздравнадзор совместно с Минздравом и профессиональным сообществом образовали рабочую группу, которая создала критерии отнесения программных продуктов к медицинским изделиям и ввела классификацию медицинских изделий как по классам потенциального риска применения, так и по видам номенклатуры Приказ Минздрава России от 06. Важным результатом совместной работы стало введение одноэтапной процедуры государственной регистрации программных продуктов для медицины. Говорит заместитель руководителя Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения Дмитрий Павлюков: «Нам нужно понимать, насколько вообще несет в себе риски этот продукт и как его дальше регулировать.
Мы вывели на рынок 11 программных продуктов с искусственным интеллектом. Почти все они были зарегистрированы в Росздравнадзоре в 2021 году. На сегодня не было ни одного неблагоприятного события, связанного с их применением. Но вместе с тем, так как мы относим эти программные продукты к высокому классу риска, до февраля 2022 года все производители должны предоставить подробные отчеты об их применении в медицинской практике, чтобы мы могли аккумулировать данные и понять, как развивается эта технология». Здравоохранение — лидер по применению искусственного интеллекта Эксперт по искусственному интеллекту «Центрального научно-исследовательского института организации и информатизации здравоохранения» Минздрава России Александр Гусев отмечает: «Сейчас сфера искусственного интеллекта является мировым рекордсменом в мире по размеру инвестиций, вливаемых в программные продукты с использованием технологий ИИ, и по количеству сделок. Здравоохранение — это та отрасль, где инвесторы имеют максимальные надежды на то, что эти продукты будут востребованы и популярны». По словам А. Это абсолютный рекорд по сравнению с другими отраслями.
А по размеру привлеченных средств у здравоохранения второе место — 2,766 млрд. Впереди только транспорт и логистика. Но, несмотря на эти рекорды, с прошлого года все острее становится дискуссия о доверии и ответственном отношении всех участников сферы ИИ.
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
| Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей | Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. |
| Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы | Попробуем проанализировать, как решения на основе искусственного интеллекта применяются в медицинских учреждениях и как они влияют на качество диагностики и лечения. |
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
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. Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью. Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает.
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Области применения искусственного интеллекта в медицине обширны и разнообразны. Возможность делать прогнозы с помощью искусственного интеллекта в медицине применяют и иначе. 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 Искусственный интеллект (ИИ) помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования.