— узнаете, как ИИ меняет рынок здравоохранения и фармацевтики; — разберете реальные кейсы применения Data Science в медицине и познакомитесь с прикладным анализом данных; — поймете с чего начать карьеру в HealthTech. Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов. Искусственный интеллект стал лидером цифрового здравоохранения России по объему инвестиций. Можно ли назвать научным направление Искусственный интеллект (ИИ) и сhatGPT4 вобравшим в себя достижения вычислительной математики, философии, нейрофизиологии для создания систем, которые бы обладали. Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в медицине внедряют 70 российских регионов. Искусственный интеллект приносит значительные инновации в медицину в России. Нормативное регулирование искусственного интеллекта в медицине. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений. Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими. Платформа Искусственного интеллекта Минздрава России — первый национальный проект, объединяющий медицинское сообщество и разработчиков решений на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Можно ли назвать научным направление Искусственный интеллект (ИИ) и сhatGPT4 вобравшим в себя достижения вычислительной математики, философии, нейрофизиологии для создания систем, которые бы обладали.
ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
Можно ли назвать научным направление Искусственный интеллект (ИИ) и сhatGPT4 вобравшим в себя достижения вычислительной математики, философии, нейрофизиологии для создания систем, которые бы обладали. 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. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения. Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением.
Применение искусственного интеллекта в медицине
2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает. В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
| Искусственный интеллект в медицине | Обрфм | Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. |
| ИИ в частных клиниках: как помогает врачам и пациентам | Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. |
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ | «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине. |
| ИТ в Медицине – Telegram | Разрабатываем решения для медицины будущего с искусственным интеллектом. |
Решения СберМедИИ вошли в ТОП-10 медицинских нейросетей (ИИ) в России в 2024 году
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке. Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных. Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России. нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Технологии ИИ находят все большее применение в биологических науках, медицине и национальных системах здравоохранения. Авторы выделили пять основных уровней, где внедрение ИИ за последние годы дало наибольшие результаты: на уровне живой клетки — ИИ применяется в биоинформатике, биотехнологических и медицинских исследованиях, дизайне лекарственных препаратов; на уровне тканей и органов — активно используются технологии компьютерного зрения; на уровне целого организма — интенсивно развивается разработка носимых устройств медицинский интернет вещей , мобильные приложения, цифровые медицинские консьержи, платформы агрегации медицинских данных и др.
ИИ может научиться это делать. Искусственный интеллект — это система, построенная из слоев нейронов, которые анализируют и обрабатывают информацию. Если ИИ дает неправильные результаты, его переобучают, чтобы исправить ошибки и улучшить качество работы.
Чем больше данных у ИИ, тем точнее он работает. Это происходит потому, что так ИИ лучше понимает контекст и предоставляет более обоснованные сведения. Однако, изначальные данные могут быть неполными или тоже содержать ошибки. Это также сказывается на результатах, которые выдает ИИ.
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.
За счёт небольшого размера робот может совершать более мелкие движения, чем человеческие пальцы. Это открывает возможности для операций на крохотных участках тела и органах, которые раньше казались недоступными. Например, с помощью da Vinci российские хирурги удалили грыжу межпозвонкового диска, а в Канаде робот ассистировал врачам при удалении двух раковых опухолей с почек.
Обе операции очень сложные, но da Vinci способствовал их успешному исходу, а в последнем случае помог пациенту избежать удаления органа. Хирург управляет движениями робота при помощи инструментов на консоли. Например, миниатюрный робот HeartLander сам передвигается и совершает простые операции на работающем сердце. При этом он не задевает лёгкие и другие органы, находящиеся рядом, что заметно снижает болезненность операции для пациента. А STAR, Smart Tissue Autonomous Robot, самостоятельно проводит лапароскопию, позволяющую «заглянуть» внутрь человеческого организма через небольшой разрез. Обе разработки прошли испытания на животных, но ещё не используются в медицинской практике.
Их главные преимущества в том, что хирургам не нужно вскрывать большие участки тела для операций и медицинское вмешательство практически не оставляет следов на коже. 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.
Дебютной разработкой в этой области стала система Webiomed компания «К-Скай» — резидент «Сколково».
Как медицинское изделие платформу прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении зарегистрировали 3 апреля 2020 года. Это первая система ИИ в России, которая способна обработать большой объем информации о пациенте, выявить на основе данных подозрения на заболевания и спрогнозировать возможное ухудшение здоровья. При этом ИИ изучает не только медицинские показатели, но и социальные данные. Платформа формирует цифровой паспорт пациента.
Можно сказать, что система заменяет целый консилиум врачей, что позволяет работать быстрее и точнее. В России этой сфере уделяется особое внимание. Несколько проектов уже достигли весомых результатов в использовании ИИ в радиологии. В их число вошли Botkin.
Качество работы подтверждает статистика. Например, заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова сообщила , что за два года сервисы ИИ обработали более 6 млн лучевых снимков. По ее словам, технологии помогли быстрее описать снимки и заметили мельчайшие отклонения. ИИ хорошо показал себя в медицине, поэтому ученые уже пишут алгоритм, по которому можно будет обнаружить ранние проявления болезни Альцгеймера по результатам МРТ.
Еще одним направлением, где применяется искусственный интеллект, стала область семантического анализа. ИИ анализирует и систематизирует данные, содержащиеся в электронной медицинской карте пациента. Ее заполняют сразу несколько врачей: кардиолог, невролог, терапевт и другие. Алгоритм собирает анамнезы воедино, и так специалист может обнаружить определенные паттерны.
Метод, при котором медкарта заполнена разными специалистами, а данные собраны воедино, позволяет оптимизировать постановку точного диагноза.
Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме
Городу» врач-эксперт Тимур Пестерев. Один из последних примеров — китайская биотехнологическая компания в начале этого года с помощью ИИ придумала лекарство для лечения идиопатического легочного фиброза ИЛФ. 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.
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.
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. Добиться такой эффективности при работе вручную не получится. Искусственный интеллект и персонифицированная медицина Для большинства наиболее распространенных болезней разработаны терапевтические схемы приема лекарственных препаратов. Для лечения некоторых болезней например, туберкулеза или онкологии единственными эффективными препаратами выступают довольно токсичные вещества. Из-за низкой селективности такие лекарства оказывают побочные действия, пагубно влияют на печень, почки и сердечно-сосудистую систему. И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам.
Это создает потенциальные риски для пациентов и требует дальнейшего усовершенствования технологий. Зависимость от качества данных: эффективность ИИ во многом зависит от качества и объема входных данных. 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.