Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. Искусственный интеллект в медицине.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. — Илья Александрович, почему применение искусственного интеллекта (ИИ) в государственном здравоохранении обрело такую высокую актуальность? Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Динамика венчурного инвестирования в искусственный интеллект для медицины, по данным CB Insights.
Онлайн-курсы
- Минимизация ошибок
- Платформа ИИ Минздрав
- Применение ИИ в медицине
- Платформа ИИ Минздрав
- Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину?
- Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
В первую очередь, ИИ направлен на выявление аритмий. Еще одним полезным мобильным приложением является Babylon Health, позволяющим из любой точки Земли и в любое время получить онлайн-консультацию врача со стажем не менее 10 лет. А чат-бот поможет предварительно по симптомам, которые ему опишет пациент, поставить диагноз, а также даст краткую справку об этом заболевании. ИИ для распознавания заболеваний по фотографиям Создаются программы, которые с помощью анализа фотографии и сопоставления их с загруженной базой данных, смогут обнаружить наличие патологии. Face2Gene - это основанная на ИИ программа, позволяющая диагностировать по фотографии многие генетические заболевания. Для ИИ составлен алгоритм определения фенотипических признаков различных синдромов, с которыми нейронная сеть сравнивает снимок и делает заключение о наличии отклонений. Для этого более миллиона анонимных снимков были предоставлены Глазной клиникой Мурфилдс. В первую очередь проект ориентирован на два заболевания: диабетическую ретинопатию и возрастную дегенерацию желтого пятна, которые являются наиболее распространенными. ИИ для распознаваний психических отклонений по голосу ИИ находит применение и в психиатрической практике: проект NeuroLex. Целью является обучение нейронных сетей определять соответствие между психиатрическим диагнозом и речевыми паттернами, чтобы сделать процесс постановки диагноза более быстрым и точным.
ИИ в разработке лекарственных средств Важнейшим направлением в медицине является разработка новых лекарственных средств, где также может помочь ИИ. К примеру, алгоритм машинного обучения Массачусетского технологического института открыл новые антибиотики, которые способны побороть клостридиозы, туберкулез и более 30 видов антибиотикорезистентных бактерий. Также компания Atomwise, используя алгоритмы ИИ и машинного обучения, создала нейронную сеть AtomNet, которая способна проанализировать более 100 миллионов химических соединений и сократить время на открытие новых лекарственных препаратов, а также сеть может прогнозировать эффективность препаратов и их возможные побочные эффекты. Так, проект Sophia Genetics направлен на визуализацию результатов исследования генетического материала и дальнейшее определение склонности человека к тем или иным заболеваниям, возможности передачи заболеваний по наследству, а также одной из приоритетных задач является выявление генетических мутаций у плода на ранних стадиях беременности. На стадии разработки находится другая система - Deep Gemonics. Этот проект позволит анализировать и прогнозировать влияние генетических вариаций и мутаций на внутриклеточные процессы, в первую очередь, на ядерные процессы транскрипция, сплайсинг и др.
В 2023 году в промышленности создали 51 новую модель машинного обучения, в то время как в академических целях были представлены только в 15. Модели Frontier становятся намного дороже. В 2023 году 61 известная ИИ-модель была создана американскими учреждениями, что намного превышает 21 модель Европейского союза и 15 моделей Китая. Инвестиции в генеративный ИИ стремительно растут. Несмотря на снижение общих частных инвестиций в ИИ в прошлом году, финансирование генеративного ИИ резко выросло, увеличившись по сравнению с 2022 годом и достигнув 25,2 млрд долларов. ИИ повышает производительность труда сотрудников. В 2023 году в нескольких исследованиях оценивалось влияние ИИ на труд, и было высказано предположение, что ИИ позволяет работникам быстрее выполнять задачи и повышать качество своей продукции. Эти исследования также продемонстрировали потенциал ИИ для преодоления разрыва в навыках между низкоквалифицированными и высококвалифицированными работниками.
Компания Profluent считает, что основанный на AI-технологиях генный редактор OpenCRISPR представляет собой мощную альтернативу, которая позволит обойти различные ограничения и даст возможность создавать оптимальные свойства. Используя большие языковые модели LLM , обученные работе с биологическим разнообразием, мы демонстрируем успешное и максимально точное редактирование генома человека с помощью программируемого редактора генов, разработанного с использованием искусственного интеллекта. Это удалось благодаря систематическому анализу 26 терабаз собранных геномов и метагеномов. С помощью AI появилась возможность генерировать в 4,8 раза больше белковых кластеров, чем существует в природе. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Компания выложила OpenCRISPR-1 в открытый доступ, чтобы способствовать развитию технологии и её использованию в научных исследованиях и коммерческих проектах. Статью с научным исследованием можно почитать тут.
Одно из первых определений ИИ было предложено еще в 80-х годах XX века. Ученые в области теории вычислений Файгенбаум и Барр назвали искусственный интеллект областью информатики, направленной на создание интеллектуальных систем, обладающих возможностями, присущими человеческому разуму. К ним относят возможность обучения, распознавание языка, умение рассуждать и решать различные проблемы. Сегодня к ИИ относят программные средства с набором алгоритмов и методов, которые могут решать интеллектуальные задачи так же, как это сделал бы человек. К примеру, искусственный интеллект способен: Прогнозировать различные ситуации Оценивать информацию и формулировать заключительную оценку Анализировать данные и искать скрытые закономерности Стоит отметить, что на настоящий момент компьютеру не доступно моделирование сложных процессов высшей нервной системы человека: творчество, эмоции и т. Все это может возникнуть со временем и с появлением более сильного искусственного интеллекта. Однако компьютеры уже научились решать задачи так называемого «слабого искусственного интеллекта». Машина может работать по заранее установленным человеком правилам. Кроме того увеличивается количество проектов, в которых компьютеры не только работают по установленным алгоритмам, но также самообучаются, совершенствуются и решают более сложные задачи. Первые создаются программистами, которым не нужно обладать информацией обо всех зависимостях между входными параметрами и ответом — полученным результатом. Такие программные продукты прекрасно справляются со многими задачами, в том числе медицинскими — системы используются для расчетов статистик, формирования реестров и т. Искусственный интеллект нужен там, где невозможно задать четкие правила и алгоритмы. К примеру, как простая программа может на рентгенологическом снимке выявить наличие патологии? Для решения такой задачи машина должна не проводить расчет по заданным формулам, а самостоятельно выявить формулу по эмпирическим данным, чтобы научиться распознавать болезни. Разработчики при этом работают в первую очередь над подготовкой данных и обучением системы. Как работают нейронные сети в медицинской сфере? Нейронные сети сегодня активно применяются в разработке интеллектуальных систем, в том числе и в медицине, благодаря их способности к обучению. Механизм работы искусственных нейросетей повторяет принцип биологических. В цифровом исполнении нейронная сеть представляет собой граф с тремя и более слоями нейронов, которые соединяются между собой. В процессе обучения входные нейроны получают данные, обрабатывают их на внутреннем слое нейросети, а на выход поступают результаты. Если полученный результат в процессе обучения не устраивает исследователей, они меняют вес соединений и заново обучают сеть. При этом успешность процесса и достоверность результатов зависит от количества входных данных — чем их больше, тем лучше. Нейросети могут применяться в медицине разными способами. Например, пациент делает запрос «головная боль», «высокая температура», «озноб», а нейронная сеть анализирует тысячи или миллионы карточек других людей и на основе их диагнозов может предположить заболевание у человека, сделавшего запрос. Сегодня на основе нейронных сетей разработано множество технологий для медицины, и некоторые из них уже активно применяются в клиниках по всему миру. Предсказание падения артериального давления с помощью ИИ В 2018 году были опубликованы результаты исследований нескольких ученых, разработавших алгоритм прогнозирования аномального падения давления или гипотонии в процессе хирургического вмешательства. Алгоритм разработан с помощью технологий машинного обучения в медицине. Исследователи использовали ИИ, который проанализировал данные более 1300 пациентов, у которых во время операции фиксировалось артериальное давление. Общая продолжительность наблюдения составила почти 546 тысяч минут.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. 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. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии.
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
Для сравнения, в 2020 г. 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.
Второе - это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, - сказал эксперт.
Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции". По словам специалиста, сегодня среди инвесторов цифрового здравоохранения и сервисов ИИ доминируют не крупнейшие фармацевтические компании и не производители медицинского оборудования. В эту отрасль пришли ИТ-гиганты, телеком и финансовые организации. Еще одна важная сфера применения ИИ - разработка новых лекарственных препаратов.
Обычно на этапе ранней разработки в пробирках синтезируют примерно 10 тысяч препаратов, которые прогоняют через серию тестов, чтобы выбрать 250 препаратов, которые затем отправят на доклинические испытания. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована С ИИ синтезировать все препараты вручную не требуется. А дальше другие программы определяют - правильно ли он их сгенерировал. Из миллиона выбирается 50 самых лучших, и уже эти 50 мы синтезируем и проверяем".
Почему буксует информатизация отрасли? Что нужно сделать, чтобы перестать отставать от развитых стран? Эти вопросы «МВ» адресовал члену наблюдательного совета ассоциации «Национальная база медицинских знаний» и участнику рабочей группы по подготовке проекта приказа об электронном медицинском документообороте Александру Гусеву.
Проблема в том, что он с той же эффективностью способен создавать и новые отравляющие вещества и оружие. ИИ — сам по себе потенциальное оружие, которое нуждается в жестком контроле. Что же касается усилий по созданию с его помощью новых средств спасения жизней, то это можно только приветствовать». Еще два препарата, созданных Insilico Medicine при участии ИИ, сейчас проходят клинические испытания: лекарство от COVID-19 на первой фазе и препарат против онкологических заболеваний, который должен будет помочь в лечении твердых опухолей. Они, однако, были созданы ИИ лишь частично.
Онлайн-курсы
- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
- Как AI может повлиять на CRISPR?
- Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
- Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы
- Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день -
- AI-платформа для анализа медицинских изображений
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
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. От лица Цельса хотим поблагодарить организаторов за высочайший уровень организации конференции Data Fusion, качество докладов и актуальность повестки. Почти в каждом четвертом случае была обнаружена патология. Технология для анализа цифровых изображений помогает оперативно обнаружить изменения скелета, сердечно-сосудистые нарушения, фиброз и т. Результаты работы Цельса проверяет врач», — отметил заммминистра здравоохранения региона в сфере цифровизации Алексей Захаров.
Корреспондент «Известий» Екатерина Моран все выяснила. Елизавета Бакши вместе с маленькой дочкой готовится к выписке.
У Ксюши — врожденный гиперинсулинизм. Это редкое и тяжелое заболевание, при котором стремительно падает уровень глюкозы. Если его вовремя не обнаружить и не начать лечить, исход может быть летальным. Помочь маленькой пациентке смогли лишь в Санкт-Петербурге, проведя специально исследование. Медики спасли жизнь маленькой Ксюши. Помочь врачам определить опасную болезнь всего за несколько минут помог искусственный интеллект. Ученым удалось установить связь между формой заболевания, яркостью и цветовым тоном очагов инсулина при анализе каждого пикселя на КТ-снимках.
Модели Frontier становятся намного дороже. В 2023 году 61 известная ИИ-модель была создана американскими учреждениями, что намного превышает 21 модель Европейского союза и 15 моделей Китая. Инвестиции в генеративный ИИ стремительно растут. Несмотря на снижение общих частных инвестиций в ИИ в прошлом году, финансирование генеративного ИИ резко выросло, увеличившись по сравнению с 2022 годом и достигнув 25,2 млрд долларов. ИИ повышает производительность труда сотрудников. В 2023 году в нескольких исследованиях оценивалось влияние ИИ на труд, и было высказано предположение, что ИИ позволяет работникам быстрее выполнять задачи и повышать качество своей продукции. Эти исследования также продемонстрировали потенциал ИИ для преодоления разрыва в навыках между низкоквалифицированными и высококвалифицированными работниками. Благодаря искусственному интеллекту научный прогресс ускоряется еще сильнее.
Это способствует предотвращению нежелательных реакций и повышению эффективности лечения. Повышение точности и уменьшение травматизма: роботизированные хирургические системы, такие как da Vinci, используют ИИ для улучшения точности операций, уменьшения травматизма тканей и ускорения восстановления пациентов после операций. Роботы могут выполнять сложные манипуляции с высокой точностью и стабильностью. Это позволяет хирургам заранее спланировать операцию, предвидеть возможные трудности и снизить риски осложнений. Ассистенты на основе ИИ: в операционной ИИ может действовать в качестве ассистента, помогая врачам во время операций с помощью анализа данных пациента, мониторинга витальных показателей и предоставления рекомендаций по оптимальному ходу операции. Виртуальная реальность и обучение: технологии виртуальной реальности VR и дополненной реальности AR , интегрированные с ИИ, могут служить мощными инструментами для обучения молодых врачей и хирургов, предлагая им возможность тренироваться в виртуальной среде перед реальной операцией. Ограничения и риски, связанные с применением ИИ в медицине Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками. Сюда входят вопросы конфиденциальности и безопасности данных, а также потенциальные ошибки в диагностировании или лечении, вызванные ошибками алгоритмов ИИ. Большой вопрос также представляет собой интеграция новых технологий в существующие медицинские системы и обеспечение подготовки персонала к работе с новыми инструментами. Конфиденциальность данных: с учетом того, что ИИ обрабатывает большое количество личной медицинской информации, вопросы конфиденциальности данных становятся крайне актуальными. Необходимо выработать регламент для защиты приватности пациентов. Недостаточная точность и ошибки в диагностике: в настоящее время алгоритмы ИИ могут допускать ошибки, иногда весьма серьезные, в диагностике и предсказании болезней. 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.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
"Искусственный интеллект, даже какой-то удачный вариант его изобретения и внедрения, может повести себя неконтролируемо в чем-то. ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. 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?
ИИ в медицине: тренды и примеры применения
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине в значительной степени уже сейчас заменяет человека в разработке новых лекарств, диагностике болезней, а также улучшает медицинские услуги в целом. Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. Сценарии применения искусственного интеллекта в медицине.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
IBM разработала сервис Arterys который совмещает в себе визуализацию работы сердца и аналитику. Основой сервиса выступает нейросеть, способная анализировать изображения. Создание лекарственных препаратов Препараты представляют собой сложные органические соединения, и поиск правильной структуры занимает много времени. ИИ призван точнее моделировать состав препаратов. В будущем исследователи смогут задавать свойства, а искусственный интеллект будет формировать химическую структуру препарата. Уже сегодня компания Atomwise применяет ИИ для поиска оптимальных лекарственных формул. А как в России В России ведётся работа сразу по нескольким направлениям из сферы медицинского искусственного интеллекта. Популярны распознаватели речи и сервисы онлайн-диагностирования болезней по снимкам. В 2017 году запущен проект Voice2Med , призванный сократить время на заполнение бумаг. Он успешно протестирован в республиканской больнице Татарстана в городе Казань.
Российский Институт развития интернета создает ИИ, который позволит ставить диагнозы самостоятельно, основываясь на снимках МРТ и рентгена. Ещё одно применение ИИ получило название TeleMD сервис удалённых консультационных эфиров , которая специализируется на онкологических болезнях. При этом приложение сохраняет информацию в электронную медицинскую карту, расположенную в телефоне пациента.
Но, несмотря на эти рекорды, с прошлого года все острее становится дискуссия о доверии и ответственном отношении всех участников сферы ИИ. Слишком много спекуляций. Большая часть ни к чему плохому не привела, однако 18 процентов причинили вред разной степени тяжести, в том числе были зафиксированы 4 смертельных случая.
Будет доказанная безопасность, будет и доверие. Стандарты — залог доверия По мнению Дмитрия Павлюкова, которое он высказал на форуме, в условиях формирования доверия ключевую роль играет стандартизация в области применения ИИ. Как отмечает его председатель Сергей Гарбук, в области здравоохранения стандартизация ИИ наиболее актуальна. С одной стороны, высок уровень технологической зрелости, с другой — не менее высок уровень ответственности, связанной с рисками для граждан в результате некорректной работы системы. Поэтому стандарты — это инструмент нахождения компромисса между безопасностью системы новой технологии для людей и простотой продвижения новых технологий на практике. В прошлом году была разработана перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на 2021-2024.
В ней есть раздел, посвященный стандартам ИИ в области здравоохранения. При разработке программы подразумевался обязательный этап обучения на прецедентах. Значительная часть систем ИИ рассчитана на автоматизацию естественных интеллектуальных способностей человека. Технический комитет является представительным органом РФ в международной организации по стандартизации ИИ, и сейчас по инициативе российской стороны там рассматривается возможность разработки международного стандарта клинических испытаний систем с ИИ. Опыт и мудрость не заменить Медицина все больше переходит на цифру, и требуются новые цифровые инструменты обработки цифровых данных. Два года назад начались клинические испытания ПО на основе технологий лучевая диагностика.
В 2020-21 гг. Сервисы использовались в 102 медицинских организациях при проведении 13 видов исследований КТ, МРТ и другие.
Первого российско-американского конкурса стартапов Сбер500Startups Первый поставщик специализированного сервиса видеоаналитики для здравоохранения Финалист конкурса "Новатор Москвы" на медицинские изделия по 3-му классу риска В 2019 году команда "Третье Мнение" победила в акселерационной программе Сбер500Startups и продолжила развитие в Кремниевой долине США В 2020 году сервис "Третье Мнение.
ИИ-мониторинг" стал первым в России сервисом видеоаналитики для медучреждений Финалист конкурса 2020 года в номинации "Меняющие реальность" Первое регистрационное удостоверение для модуля анализа рентгенологических исследований Лидер Эксперимента по использованию инновационных технологий В области компьютерного зрения для анализа изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы по направлению КТ COVID-19 Сервисы "Третье Мнение" победили в акселераторе «Будущее здравоохранения» Медтех-центра Москвы и «МЕДСИ» Победитель акселератора медицинских стартапов Future Healthcare Партнеры.
А это в несколько десятков раз быстрее, чем традиционные методы. Причем что примечательно, у руля компании стоит наш соотечественник Алекс Жаворонков. Господин Жаворонков еще в середине 2000-х годов получил степень магистра в Университете Джона Хопкинса, а затем и докторскую степень в Московском Государственном Университете, где его исследования были сосредоточены на использовании машинного обучения для изучения физики молекулярных взаимодействий в биологических системах.
В 2014 году Алекс основал уже упомянутую Insilico Medicine, имея за плечами опыт работы в индустрии высоких технологий и заинтересовавшись вопросами фармации. Это интересно: Как работает искусственный интеллект Если вернуться к ИИ, то сами разработчики называют основную технологию работы искусственного интеллекта «генеративным тензорным обучением». Она позволяет ИИ, если не вдаваться в подробности, более эффективно и быстро обучаться требуемым навыкам. Мы подумали: можем ли мы заставить машины придумывать с нуля новые молекулы с определенными свойствами вместо того, чтобы заставлять их перебирать десятки доступных вариантов, — говорит Алекс Жаворонков.