Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике.
Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни
| Журнал «Московская медицина» - Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении | Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. |
| Искусственный интеллект в медицине: пример того, как ИИ улучшает здравоохранение / Skillbox Media | Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. |
| Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект? — Реальное время | "Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами. |
| Видео: Как искусственный интеллект помогает в медицине | Новости России | Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. |
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
| Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является инновационной технологией, которая вызвала настоящую революцию в различных отраслях, и медицина не стала. |
| Журнал Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине | Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, перспективы практического внедрения. |
| Искусственный интеллект в медицине | Многие россияне опасаются применения ИИ в медицине. |
| Доктор нейросеть: что умеет искусственный интеллект в медицине - Ведомости.Город | “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. |
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
Как присутствие искусственного интеллекта влияет на современную российскую медицину? 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. Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, перспективы практического внедрения. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. Сбор данных и искусственный интеллект в медицине.
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
| Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве | Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. |
| Искусственный интеллект в медицине | "Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами. |
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ | Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. |
| Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований | В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. |
Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли
Социально-экономическое значение Использование компьютерного зрения в медицине позволяет сократить время, затрачиваемое на диагностические процедуры, а также предоставляет медперсоналу информацию для постановки более точных диагнозов и назначения более эффективного лечения. Благодаря искусственному интеллекту значительно повышается доступность медицинской помощи для пациентов. В свою очередь реализация проекта по внедрению компьютерного зрения в здравоохранение дает возможность создавать и развивать рынок систем поддержки врачебных решений в лучевой диагностике. Организаторы Проект Комплекса социального развития мэрии Москвы реализован на базе Центра диагностики и телемедицины ДЗМ при поддержке Департамента информационных технологий. Мы используем cookie-файлы, чтобы получить статистику, которая помогает нам улучшить сервис для Вас с целью персонализации сервисов и предложений. Вы можете прочитать подробнее о cookie-файлах или изменить настройки браузера.
Мы теперь можем производить ежедневные обновления наших социальных сетей и веб-сайтов, без затрат на найм копирайтеров и маркетологов. Это не только экономит деньги, но и время, поскольку наша администратор теперь создает контент в несколько кликов. Алексей Владелец семейного медицинского центра iiMed превратила процесс создания контента из утомительного и дорогостоящего в удовольствие и экономическую выгоду. Она позволяет нам создавать уникальные и продающие тексты, которые привлекают новых пациентов. Екатерина Основатель клиники Я долго искал кто будет вести сицсети моей клиники из-за того что просили дорого или плохо работали. Когда я посмотрел этот сервис то понял что админ может сама их вести с этим сервисом. Без проблем моя админша освоила эту нейросеть и научилась сама постить хорошие посты.
Freepik Но диагностика не единственная сфера медицины, куда сегодня проник ИИ. Это, например, поиск перспективных молекул для определенных рецепторов, что может предварять открытие новых препаратов», — рассказал «Ведомости. 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.
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.
Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
ГЛАВА 1 Медицинские сервисы с использованием технологий ИИ Медицинские технологии — молодая, но быстроразвивающаяся отрасль науки и бизнеса, основной целью которой является повышение качества, удобства и безопасности оказываемых медицинских услуг. Сегодня в медицинской практике активно используются нейросети — модели, которые построены на основе человеческой нервной системы. Нейросети активно применяются в рентгенологической практике, помогая врачу-рентгенологу поставить диагноз на раннем этапе. Например, нейросеть может проанализировать сотни обезличенных снимков, сравнить их со снимками здоровых пациентов и подсветить врачу наличие или отсутствие опасной патологии. Именно такие системы активно интегрируются в системы поддержки принятия врачебных решений. Система поддержки принятия врачебных решений СППВР — это сервис на основе искусственного интеллекта, который позволяет врачу получить рекомендацию при лечении, диагностике и мониторинге состояния пациента. При этом такие системы включают в себя не только искусственный интеллект, но и электронные справочники, системы проверки безопасности терапии, системы контроля качества и системы скрининга врачебных лекарственных назначений. Можно легко представить ситуацию: на приём к врачу пришёл пациент с сахарным диабетом. Как правило, у таких пациентов, помимо диабета, есть много сопутствующих заболеваний, о которых врачу также необходимо помнить. И главная задача врача в таком случае — вылечить пациента, учитывая все особенности его анамнеза.
В этом врачу помогает СППВР: она видит всю историю болезни и в своих рекомендациях основывается на анализе всех имеющихся данных. Представим, что врач назначил препарат, который противопоказан пациенту по какому-то из имеющихся у него заболеваний. При сахарном диабете второго типа СД-2 часто назначают метморфин. Если врач назначит пациенту с хронической сердечной недостаточностью такое лекарство, программа подскажет врачу, что это лекарство лучше заменить, а также предложит ему список более подходящих препаратов. И врач, в свою очередь, может скорректировать план лечения с учётом этих рекомендаций. Однако важно понимать, что такие системы являются вспомогательными. В российской практике законодательно закреплено, что такое программное обеспечение не может самостоятельно ставить диагноз: это может сделать только врач! Чтобы разработать такую систему, необходима высокая медицинская технологическая экспертиза, а также очень большое количество медицинских данных, потому что именно на них алгоритмы обучаются ставить диагнозы. На сегодняшний день существует несколько видов подобных сервисов — СППВР, симптомчекеры, а также сервисы, работающие в режиме реального времени и помогающие врачам при диагностических исследованиях.
Симптомчекер представляет собой анкету с перечнем симптомов. Такие анкеты могут заполняться пациентом либо перед приёмом, либо непосредственно на самом приёме совместно с врачом. В российской практике, чтобы избежать самолечения со стороны пациентов, внедряется предварительное заполнение таких анкет, но без демонстрации пациентам возможных диагнозов: их видит только врач. Симптомчекеры особенно актуальны в случаях, когда к начинающему врачу приходят пациенты с обширной или размытой симптоматикой — в этих случаях программа может подсказать врачу не только диагнозы, которые наиболее вероятны при определённой клинической картине, но и рекомендации по лечению, а также направления на дополнительные исследования или на приём к узкоспециализированному врачу. В более продвинутых медицинских сервисах могут использоваться технологии компьютерного зрения. Например, такие технологии применяются при процедурах гастроскопии. В классической практике врач с помощью камеры эндоскопа исследует слизистые оболочки органов и самостоятельно ищет отклонения. В силу сложности данного исследования врач может упустить детали, важные для постановки верного диагноза. Компьютерное зрение помогает врачу замечать такие детали.
Работа сервиса выглядит следующим образом: к камере эндоскопа подключается специальный алгоритм на базе искусственного интеллекта. На специальном мониторе он подсвечивает врачу области с возможными отклонениями и даёт рекомендации дополнительно сфотографировать и исследовать выделенные области. После обследования врач загружает снимки в СППВР, которая помогает подтвердить или скорректировать ранее поставленный диагноз. Анализ такого снимка занимает у врача от одного до нескольких часов, что связано со сложностью данного вида исследований. Программа же выдаёт результат практически мгновенно, анализируя изображение по заданным алгоритмам. Врач видит уже размеченный снимок, на котором подсвечены опасные зоны, а также предварительные диагнозы, поставленные на основе анализа этого снимка. Главная ценность таких программ состоит в том, что они значительно сокращают время рутинных задач врача. Это позволяет сделать диагностику пациента более персонализированной и быстрой: СППВР ранжирует пациентов по степени тяжести, что также позволяет врачам своевременно реагировать на эти данные и оказывать помощь в первую очередь тем, кто нуждается в ней больше всего. Как создать медицинский сервис с использованием ИИ Как происходит разработка медицинских сервисов с использованием ИИ — с момента постановки задачи до выхода готового продукта в клиническую практику?
Сбор данных. В первую очередь следует начать со сбора огромного массива данных реальных пациентов из тех медицинских учреждений, в которых они когда-либо проходили лечение. Для этого понадобится: выявить проблему и определить диагноз, с которым вы хотите работать; найти группы врачей, которые помогут вам валидировать вашу модель; собрать группу разработки, которая сможет выстроить эту модель и «обучить» её. Прежде чем обработать данные, предстоит подготовить их. Для этого их нужно обезличить: в ходе этого процесса пациент получает код, а также убираются персональных данных ФИО, номер паспорта и т. При этом год рождения и диагноз, не обезличиваются. Разметка данных. После того, как данные прошли процедуру обезличивания, они передаются врачам на разметку. Прежде чем приступить к разметке данных, врачи определяют методологию, по которой они будут работать с разметкой.
Они определяют диагноз, симптоматику, а также зоны и маркеры, с которыми они будут работать. Только после этого врачи вручную размечают снимки. Сегодня разметка данных, как правило, происходит с помощью программ, где врач в специальном интерфейсе очерчивает необходимые зоны. Повторная разметка. После первичной разметки данных те же снимки проходят аналогичную процедуру, которую проводит уже другая группа врачей.
Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа». Главный редактор сетевого издания И. Адрес редакции: 125124, РФ, г. Москва, ул.
Искусственный интеллект преодолевает препятствия Ассоциация разработчиков и пользователей ИИ в медицине «Национальная база медицинских знаний» НБМЗ , созданная несколько лет назад при поддержке РВК, поставила перед собой цель способствовать внедрению новейших технологий в клиническую практику. Мы встретились с директором по проектной деятельности ассоциации, научным сотрудником НИИ общественного здоровья имени Н. Семашко Андреем Алмазовым, чтобы узнать, что удается сделать для внедрения ИИ в медицинскую практику и что этому мешает.
Это не только экономит деньги, но и время, поскольку наша администратор теперь создает контент в несколько кликов. Алексей Владелец семейного медицинского центра iiMed превратила процесс создания контента из утомительного и дорогостоящего в удовольствие и экономическую выгоду. Она позволяет нам создавать уникальные и продающие тексты, которые привлекают новых пациентов. Екатерина Основатель клиники Я долго искал кто будет вести сицсети моей клиники из-за того что просили дорого или плохо работали. Когда я посмотрел этот сервис то понял что админ может сама их вести с этим сервисом. Без проблем моя админша освоила эту нейросеть и научилась сама постить хорошие посты. Рекомендую однозначно!
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
Возникают вопросы о прозрачности и объяснимости алгоритмов, использованных ИИ, чтобы врач мог понять и объяснить пациенту, какой именно алгоритм или модель привела к определенному диагнозу или рекомендации. Кроме того, ИИ должен использоваться только в тех случаях, где его применение будет полезным и эффективным для пациента, а не для коммерческих или иных целей. Искусственный интеллект в медицине стал важной и развивающейся областью. Однако, проблемы и вызовы, связанные с этикой и безопасностью данных, должны быть учтены и регулироваться соответствующими нормами и правилами, чтобы обеспечить эффективное и этичное использование ИИ в сфере здравоохранения. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях: ускорение разработки новых лекарств и терапий Искусственный интеллект ИИ играет важную роль в современных медицинских исследованиях, позволяя ускорить разработку новых лекарств и терапий. Благодаря использованию ИИ, процесс разработки новых лекарств и терапий становится более эффективным и быстрым.
Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют анализировать огромные объемы данных, включая генетическую информацию, результаты клинических испытаний и данные о воздействии лекарственных препаратов на организм. Использование ИИ позволяет выявить связи и тренды, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах исследования. Таким образом, ученые и фармацевты могут получить новые и глубокие понимания основных механизмов заболеваний и разработать более эффективные методы их лечения. Техники ИИ также позволяют ускорить процесс поиска молекулярных структур, которые могут подавлять определенный вид заболевания. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромное количество химических соединений и предсказывать их эффект на организм.
Это позволяет исследователям экономить время и ресурсы, и ускоряет процесс разработки новых лекарственных препаратов и терапий. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях — это мощный инструмент, который позволяет находить новые подходы к лечению заболеваний и способы предупреждения их развития. С помощью ИИ ученые имеют возможность углубиться в сложные механизмы заболеваний и найти инновационные решения для обеспечения лучшей медицинской помощи и улучшения качества жизни пациентов. Перспективы развития искусственного интеллекта в медицине: роль автоматизации и улучшение пациентского ухода. Искусственный интеллект в медицине — это одна из наиболее перспективных областей развития современной медицины.
На сегодняшний день автоматизация и использование искусственного интеллекта уже сыграли значительную роль в повышении качества оказания медицинской помощи и улучшении пациентского ухода. Развитие искусственного интеллекта в медицине открывает новые возможности для диагностики различных заболеваний. Автоматизированные системы на основе искусственного интеллекта позволяют проводить точную и быструю диагностику, основанную на анализе большого объема медицинских данных. Это помогает врачам принимать обоснованные решения и назначать эффективное лечение. Еще одной перспективой развития искусственного интеллекта в медицине является его роль в проведении лечения.
Системы искусственного интеллекта могут помочь медицинскому персоналу в выборе оптимальных методов лечения, учете индивидуальных особенностей пациента и прогнозировании результатов. Автоматизация и искусственный интеллект также существенно улучшают пациентский уход и коммуникацию между медицинским персоналом и пациентами. Системы умного мониторинга здоровья позволяют в реальном времени следить за состоянием пациента и предупреждать о возможных проблемах. Виртуальные помощники и роботы повышают доступность и качество пациентского ухода, облегчая уход и поддержку пациентов.
Так, для проверки работы своей системы на основе ИИ в корпорации Google провели эксперимент: снимки предложили изучить шестерым сертифицированным радиологам. В тех случаях, когда диагноз ставился по единственному снимку, искусственный интеллект справился так же или даже лучше людей. Сегодня рядом с живыми медсестрами в госпиталях США уже работают компьютерные помощники, от которых можно получать советы, подсказки и другую информацию.
Например, цифровой ассистент Салли, улыбающаяся женщина в белом халате, или медбрат Уолт. Салли и Уолт — это анимированные аватары, виртуальные личные тренеры по здоровью из платформы iCare Navigator на базе искусственного интеллекта, предназначенной для взаимодействия с пациентами и их обучения. Компания TeleHealth Services, разработавшая iCare Navigator, утверждает, что использует электронные медицинские записи пациентов и применяет машинное обучение для выстраивания индивидуальных отношений. Приложение определяет, когда пациент будет наиболее восприимчив к информации о состоянии своего здоровья и можно будет лучше всего управлять его лечением. Толчком для создания платформы iCare Navigator стали исследования Медицинской школы Бостонского университета, в ходе которых были разработаны виртуальные медсестры Луиза и Элизабет, объясняющие пациентам, например, когда принимать лекарства. Молли от компании Sensely — еще один популярный аватар медсестры с искусственным интеллектом, который используют Калифорнийский университет в Сан-Франциско и Национальная служба здравоохранения Великобритании. Молли задает пациентам вопросы, касающиеся их здоровья, оценивает симптомы и на основе симптомов дает рекомендации по наиболее эффективному лечению.
Таким образом, вместо того, чтобы искать обнаруженные у себя симптомы в интернете, сегодня человек может получить помощь от виртуальной медсестры. Виртуальные медсестры не только предоставляют медицинские консультации по поводу распространенных заболеваний или недомоганий, но также позволяют записаться на прием к врачу. Они доступны круглосуточно и без выходных и готовы ответить на вопросы в режиме реального времени. Это одно из основных приложений искусственного интеллекта в здравоохранении, которое все чаще применяется для повышения информированности и улучшения навыков самоуправления у пациентов с хроническими заболеваниями. Благодаря виртуальной медсестре пациент сможет предотвратить ухудшение своего состояния. Системы мультимодальной диагностики В развитии ИИ можно выделить несколько трендов, один из которых связан с интеграцией типов модальностей данных, на которых выполняется обучение. Например, для аудиовизуального распознавания речи визуальное описание движения губ объединяется с аудиовходом для предсказания произнесенных слов.
Документы pdf16. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.
Во-первых, применение ИИ в медицине поднимает вопросы этики и конфиденциальности. Сбор и анализ большого объема данных о пациентах может привести к нарушению их конфиденциальности и частной жизни. Компании и организации, работающие с данными пациентов, должны обеспечивать высокий уровень защиты этих данных, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и их злоупотребление. Во-вторых, существует риск зависимости от искусственного интеллекта и автоматизации процессов в медицине. Биологические и медицинские аспекты требуют внимательного и профессионального вмешательства врачей. Полное полагание на ИИ может привести к ослаблению роли врача и человеческого фактора в принятии решений, что сложно для понимания пациентами и вызывает опасения о безошибочности и безопасности процедур и лечения. Третьим важным аспектом является этическое использование ИИ в медицине. Возникают вопросы о прозрачности и объяснимости алгоритмов, использованных ИИ, чтобы врач мог понять и объяснить пациенту, какой именно алгоритм или модель привела к определенному диагнозу или рекомендации. Кроме того, ИИ должен использоваться только в тех случаях, где его применение будет полезным и эффективным для пациента, а не для коммерческих или иных целей. Искусственный интеллект в медицине стал важной и развивающейся областью. Однако, проблемы и вызовы, связанные с этикой и безопасностью данных, должны быть учтены и регулироваться соответствующими нормами и правилами, чтобы обеспечить эффективное и этичное использование ИИ в сфере здравоохранения. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях: ускорение разработки новых лекарств и терапий Искусственный интеллект ИИ играет важную роль в современных медицинских исследованиях, позволяя ускорить разработку новых лекарств и терапий. Благодаря использованию ИИ, процесс разработки новых лекарств и терапий становится более эффективным и быстрым. Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют анализировать огромные объемы данных, включая генетическую информацию, результаты клинических испытаний и данные о воздействии лекарственных препаратов на организм. Использование ИИ позволяет выявить связи и тренды, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах исследования. Таким образом, ученые и фармацевты могут получить новые и глубокие понимания основных механизмов заболеваний и разработать более эффективные методы их лечения. Техники ИИ также позволяют ускорить процесс поиска молекулярных структур, которые могут подавлять определенный вид заболевания. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромное количество химических соединений и предсказывать их эффект на организм. Это позволяет исследователям экономить время и ресурсы, и ускоряет процесс разработки новых лекарственных препаратов и терапий. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях — это мощный инструмент, который позволяет находить новые подходы к лечению заболеваний и способы предупреждения их развития. С помощью ИИ ученые имеют возможность углубиться в сложные механизмы заболеваний и найти инновационные решения для обеспечения лучшей медицинской помощи и улучшения качества жизни пациентов. Перспективы развития искусственного интеллекта в медицине: роль автоматизации и улучшение пациентского ухода. Искусственный интеллект в медицине — это одна из наиболее перспективных областей развития современной медицины. На сегодняшний день автоматизация и использование искусственного интеллекта уже сыграли значительную роль в повышении качества оказания медицинской помощи и улучшении пациентского ухода. Развитие искусственного интеллекта в медицине открывает новые возможности для диагностики различных заболеваний.
Что хотите найти?
Еще одной областью применения искусственного интеллекта является персонализированная медицина. Системы ИИ могут анализировать генетические данные пациентов, учитывать их индивидуальные особенности и предлагать персонализированные подходы к диагностике и лечению. Это позволяет более точно определить риск развития заболеваний, выбрать наиболее эффективные лекарственные препараты и предотвратить нежелательные побочные эффекты. Самым перспективным направлением ИИ в медцине можно считать квантовое машинное обучение. Генеративные модели ИИ на база квантовых алгоритмов позволят проектирвоать и разарбатывать новые сложные молекулярные соединения новых лекарств и материалов. Необходимо отметить, что в России также активно разрабатываются и внедряются системы искусственного интеллекта в клиническую медицину.
Главный редактор сетевого издания И. Адрес редакции: 125124, РФ, г. Москва, ул. Правды, д.
Помогает в этом утверждённый президентом федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика». Проект начал реализовываться в 2021 году. Меры поддержки предусматривают подготовку кадров в этой области, стимулирование научных исследований, финансовую поддержку разработки новых и внедрения существующих решений. Эти продукты уже используются медицинскими организациями при диагностике пациентов. Задача Минздрава — создать условия для расширения внедрения технологий искусственного интеллекта в клиническую практику. Рассчитываем, что меры поддержки, предусмотренные в федеральном проекте, позволят реализовывать конкретные проекты в области искусственного интеллекта», — отметил замминистра здравоохранения России Павел Пугачев. Как меняются поликлиники Москвы Подробнее «Использование технологий ИИ позволяет на раннем этапе выявить заболевание, а соответственно — дешевле и проще его вылечить. Это снижает финансовую нагрузку на систему здравоохранения в целом, упрощает работу врачей и повышает продолжительность и качество жизни нас, обычных граждан», — подчеркнул директор по направлению «Цифровая трансформация отраслей и компаний» АНО «Цифровая экономика» Алексей Сидорюк. Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта ИИ в здравоохранении. Анализ медицинских изображений. Компьютерное зрение позволяет находить закономерности и отклонения от нормы в снимках различных органов на КТ, МРТ, рентгенографии, маммографии и т. Это существенно экономит время для врачей при постановке диагноза, а также повышает его точность, снижает вероятность ошибок.
Городу» рассказала заммэра по вопросам социального развития Анастасия Ракова. Это опасное неврологическое заболевание обычно начинает развиваться в молодом возрасте и со временем может привести к тяжелой инвалидности. Технологии ИИ позволят медикам повысить скорость и точность его диагностики на МРТ головного мозга», — объяснила Ракова. Алгоритмы отмечают области возможных патологий цветовыми подсказками и ранжируют медицинские снимки по степени вероятности патологии. Окончательный диагноз в любом случае ставит врач, но технологии значительно ускоряют постановку диагноза и повышают его точность. На сегодняшний момент нейросети обработали уже больше 9 млн лучевых исследований пациентов. Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью ИИ. Таким образом, был завершен первый этап внедрения в систему здравоохранения и рутинную медицинскую практику технологий компьютерного зрения. Этот инструмент помогает на основе жалоб пациента подобрать наиболее вероятные диагнозы, а врач уже решает, соглашаться ли с ними. Третий — чат-бот, собирающий жалобы пациентов на самочувствие перед посещением врача. Он опрашивает пациента и передает данные врачу. Таким образом, врач тратит меньше времени на сбор жалоб и анамнеза. Сервис был запущен в 2021 г. И четвертый — анализ электрокардиограмм. Все взрослые поликлиники в Москве оснастили цифровыми электрокардиографами с ИИ. Как сообщала Ракова, с помощью умного помощника терапевты и врачи общей практики уже поставили более 10 млн предварительных диагнозов, из них с начала этого года — более миллиона. Сегодня умные алгоритмы доступны рентгенологам более чем 150 медицинских организаций, в том числе детских.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Области применения искусственного интеллекта в медицине обширны и разнообразны. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Использование искусственного интеллекта в медицине во всем мире вызывает активный интерес и надежду на успехи в лечении.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам. Применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить удовлетворенность пациентов работой медицинского персонала, снизить нагрузку на врачей, уменьшить стоимость услуг и повысить качество медицинской помощи. Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка.
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
Собянин сообщил, что благодаря использованию ИИ врачи Москвы получат «цифровых помощников», которые помогут подобрать лечение пациентам. Информация будет регистрироваться и обрабатываться только в цифровом формате, врачи смогут больше времени уделять задачам, где нужны их компетенции. Кроме того, планируется внедрить умный проактивный подход, в рамках которого ИИ будет анализировать медицинские карты и выявлять риски возникновения заболеваний.
Одним из ключевых направлений стратегии является развитие рынка программных продуктов на основе ИИ для здравоохранения нашей страны. В настоящее время мы нашли информацию о 65 разнообразных ИИ-системах для медицины и здравоохранения, созданных и продвигаемых на рынке нашей страны. Условно существующие продукты можно объединить в несколько основных групп: Анализ медицинских изображений и цифровая диагностика Профилактика и лечение состояний, заболеваний и осложнений Прочие направления.
На сегодняшний день существует несколько видов подобных сервисов — СППВР, симптомчекеры, а также сервисы, работающие в режиме реального времени и помогающие врачам при диагностических исследованиях. Симптомчекер представляет собой анкету с перечнем симптомов. Такие анкеты могут заполняться пациентом либо перед приёмом, либо непосредственно на самом приёме совместно с врачом. В российской практике, чтобы избежать самолечения со стороны пациентов, внедряется предварительное заполнение таких анкет, но без демонстрации пациентам возможных диагнозов: их видит только врач. Симптомчекеры особенно актуальны в случаях, когда к начинающему врачу приходят пациенты с обширной или размытой симптоматикой — в этих случаях программа может подсказать врачу не только диагнозы, которые наиболее вероятны при определённой клинической картине, но и рекомендации по лечению, а также направления на дополнительные исследования или на приём к узкоспециализированному врачу. В более продвинутых медицинских сервисах могут использоваться технологии компьютерного зрения. Например, такие технологии применяются при процедурах гастроскопии. В классической практике врач с помощью камеры эндоскопа исследует слизистые оболочки органов и самостоятельно ищет отклонения. В силу сложности данного исследования врач может упустить детали, важные для постановки верного диагноза.
Компьютерное зрение помогает врачу замечать такие детали. Работа сервиса выглядит следующим образом: к камере эндоскопа подключается специальный алгоритм на базе искусственного интеллекта. На специальном мониторе он подсвечивает врачу области с возможными отклонениями и даёт рекомендации дополнительно сфотографировать и исследовать выделенные области. После обследования врач загружает снимки в СППВР, которая помогает подтвердить или скорректировать ранее поставленный диагноз. Анализ такого снимка занимает у врача от одного до нескольких часов, что связано со сложностью данного вида исследований. Программа же выдаёт результат практически мгновенно, анализируя изображение по заданным алгоритмам. Врач видит уже размеченный снимок, на котором подсвечены опасные зоны, а также предварительные диагнозы, поставленные на основе анализа этого снимка. Главная ценность таких программ состоит в том, что они значительно сокращают время рутинных задач врача. Это позволяет сделать диагностику пациента более персонализированной и быстрой: СППВР ранжирует пациентов по степени тяжести, что также позволяет врачам своевременно реагировать на эти данные и оказывать помощь в первую очередь тем, кто нуждается в ней больше всего. Как создать медицинский сервис с использованием ИИ Как происходит разработка медицинских сервисов с использованием ИИ — с момента постановки задачи до выхода готового продукта в клиническую практику?
Сбор данных. В первую очередь следует начать со сбора огромного массива данных реальных пациентов из тех медицинских учреждений, в которых они когда-либо проходили лечение. Для этого понадобится: выявить проблему и определить диагноз, с которым вы хотите работать; найти группы врачей, которые помогут вам валидировать вашу модель; собрать группу разработки, которая сможет выстроить эту модель и «обучить» её. Прежде чем обработать данные, предстоит подготовить их. Для этого их нужно обезличить: в ходе этого процесса пациент получает код, а также убираются персональных данных ФИО, номер паспорта и т. При этом год рождения и диагноз, не обезличиваются. Разметка данных. После того, как данные прошли процедуру обезличивания, они передаются врачам на разметку. Прежде чем приступить к разметке данных, врачи определяют методологию, по которой они будут работать с разметкой. Они определяют диагноз, симптоматику, а также зоны и маркеры, с которыми они будут работать.
Только после этого врачи вручную размечают снимки. Сегодня разметка данных, как правило, происходит с помощью программ, где врач в специальном интерфейсе очерчивает необходимые зоны. Повторная разметка. После первичной разметки данных те же снимки проходят аналогичную процедуру, которую проводит уже другая группа врачей. На этом этапе отсеиваются сомнительные, спорные или неверные диагнозы, а также снимки, которые не могут быть валидированы в выбранной модели исследования. Обучение нейросети. Когда все снимки прошли разметку, этот набор данных попадает к разработчикам, которые на их основе начинают обучать нейронную сеть. Даже если сервис достиг определённого уровня работоспособности, он не может быть сразу использован на практике. Прежде он проходит этап валидации: группе врачей и обученной нейросети выдаются новые данные, которые им предстоит разметить. После этого результаты, полученные врачами и нейросетью, сопоставляются между собой, и модель получает класс точности.
Регистрация в Министерстве здравоохранения. По завершении этапа валидации прототип должен пройти регистрацию в Минздраве и получить регистрационное утверждение. На этом этапе экспертная группа — на этот раз со стороны Минздрава — вновь внимательно проверяет работу модели и её алгоритмов. Интеграция в систему здравоохранения. Только если сервис пройдёт проверку в Минздраве и получит регистрационное утверждение, он может использоваться в медицинских учреждениях. Диагностика заболеваний Чат-боты уже могут с высокой эффективностью помогать пациентам самостоятельно ставить диагноз, а также помогать в постановке диагноза и врачам. Например, ИИ компании Babylon Health предоставляет соответствующую информацию о здоровье на основе симптомов, описанных самим пациентом. Понятно, что симптомы могут быть описаны неверно или пациент может попытаться ввести ИИ в заблуждение умышленно. Поэтому в компании прямо заявляют, что их компьютерный ассистент не ставит диагноз. Это сделано для того, чтобы свести к минимуму юридическую ответственность компании, но в будущем мы наверняка увидим, как чат-боты будут ставить диагнозы по мере повышения точности их работы.
А на перспективы ИИ в Babylon Health смотрят оптимистично, заявляя, что они уже доказали эффективность своего ИИ в первичной медико-санитарной помощи, а также смогли создать такую систему искусственного интеллекта для медицины, которая не является «черным ящиком». Это отличает их, например, от Alphabet, материнской компании Google, представители которой еще сравнительно недавно заявляли о том, что до сих пор не знают, что конкретно изучают их модели машинного обучения, о чём мы писали в статье, посвященной LLM.
В ближайшие годы планируется превратить искусственный интеллект в базовую медицинскую технологию. В результате не только у терапевтов, но и у других московских врачей появятся цифровые помощники, которые смогут подсказывать оптимальную тактику лечения пациентов. Помимо этого, исчезнет рутинная бумажная работа — медицинская информация будет регистрироваться и обрабатываться исключительно в цифровой среде, врачи смогут больше времени уделять задачам, где действительно необходимы их компетенции. 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.