В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Еще сервис умеет сортировать проблемы по степени опасности и оповещать о необходимости немедленного вмешательства. Цифровой помощник врача Сервисы компании «Платформа третьего мнения» в 2020 году внесли большой вклад в борьбу с коронавирусной инфекцией. Сейчас платформа умеет: Проводить анализ маммограмм, флюорограмм, КТ органов грудной клетки и других изображений; Заменять помощника врача, выявляя патологии; Автоматически заполнять заключения по исследованию, что экономит время и снижает вероятность ошибок; Привлекать внимание врача к проблемным областям снимка. Библиотека молекул для создания лекарств Как утверждает глава медицинского кластера СНГ Дмитрий Власов, на изобретение нового препарата обычно уходит от 10 до 15 лет и колоссальные суммы денег. Однако искусственный интеллект способен ускорить и удешевить этот процесс. Например, российская платформа Syntelly умеет анализировать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а база данных сервиса хранит информацию о 96 миллионах молекул, позволяя исследовать и сравнивать их.
Возникают и морально-нравственные аспекты — кто несет ответственность за принятое и непринятое решение. Эта проблема рождается в самом алгоритме: он гибкий и критерий «не навреди» не всегда самый быстрый или дешевый способ лечения пациента. Разработчики могут установить параметры для системы, которые не совпадают с медицинской этикой и это также может повредить здоровью пациентов.
Вопрос потери конфиденциальности тоже стоит довольно остро — данные пациента должны быть защищены от несанкционированного доступа, а использование ИИ в медицине может невольно повысить риск утечки личной информации. Еще одна проблема — неуместное лечение. Может возникнуть ситуация, когда ИИ предлагает протокол, который не подходит пациенту или его приоритетному заболеванию, что может привести к серьезным последствиям. Алгоритмы ИИ могут быть недостаточно точными в отношении определенных групп пациентов, таких как дети, пожилые люди и беременные женщины. Наконец, использование ИИ может создать зависимость от технологии и уменьшить важность роли врача в лечебном процессе или даже вызвать что-то новое — типа «киосков самолечения». Перспективы ИИ-медицины Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Нейросети и другие формы ИИ используются для диагностики, лечения и прогнозирования различных заболеваний. В будущем мы можем ожидать ещё большего расширения использования нейронных сетей в медицине, и она может стать одной из главных областей применения ИИ. Однако, необходимо учитывать, что использование нейросетей требует от специалистов тщательного контроля работы систем и ответственного подхода к принятию решений на основе анализа данных.
Перспективны любые направления — от назначений индивидуальной программы диспансеризации, до ранжирования рисков пациентов. Последнее особенно интересно: рисковое управление на математическом уровне, позволит намного эффективнее использовать ресурсы. Еще одно важное направление — снижение отчетно-аналитической нагрузки на врача и медицинскую организацию в целом.
Кроме того, ИИ позволяет эффективно контролировать ход заболеваний, например, онкологических, или выявлять его первые симптомы и признаки, свидетельствующие о скором развитии болезни. 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.
Чинкуини объясняет это тем, что понятие «наемник» во Франции табуировано, так как за это грозит уголовное преследование, передает РИА «Новости». На родине этих людей называют «волонтерами», однако, как подчеркивает эксперт, Россия справедливо называет их наемниками. По мнению аналитика, ожидаются «интересные юридические дебаты», если российским военным удастся поймать «разоблаченного агента французского правительства». Ранее Чинкуини сообщал , что на Украине погибли минимум 75 французских наемников. Скорее всего, это связано с ротацией ВСУ на херсонском направлении, сообщил представитель пророссийского подполья Сергей Лебедев.
По его словам, наблюдается большое скопление военных около военкомата в Корабельном районе Николаева, что может быть связано с ротацией на Херсонском направлении, передает ТАСС. Выставка будет интересна и тем, кто все еще верит в «западные ценности» и не видит «гибридной агрессии, развернутой натовцами» против России и ее населения, добавила дипломат. Ранее в Кремле оценили выставку трофейной техники в Москве. Стоит отметить, что другие элементы, названные в честь российских спортсменок, остались в правилах FIG. Ранее FIG разработала критерии допуска российских и белорусских атлетов на соревнования под эгидой организации. Напомним, в начале октября президент Всероссийской федерации художественной гимнастики Ирина Винер заявила о непринятии нейтрального статуса российских спортсменов. По словам Репке, танки Т-72, оснащенные огромной навесной броней, сначала вызывали смех, однако, как оказалось, эта защита настолько сильна, что не дает FPV дронам ВСУ ни единого шанса пробиться через нее, передает РИА «Новости». Помимо необычной брони, танки оснащены системами радиоэлектронной борьбы РЭБ , которые установлены прямо на них, отметил журналист.
Они не подпускают дроны противника близко к танку, а их эффективность подтверждают украинские военные, сообщил Репке. Подозреваемого зовут Джумохон Бегиджонович Курбонов, это уроженец города Пархор, 2003 года рождения, он также является гражданином Таджикистана, сообщил источник РБК. Ему вменяется статья «Совершение террористического акта, повлекшего умышленное причинение смерти человеку». Ранее глава Росфинмониторинга Юрий Чиханчин заявлял , что теракт в «Крокусе» финансировался через множество финорганизаций, для этого применялась криптовалюта. Набиуллина пояснила, что инфляция возникает из-за того, что для этих денег не будет хватать товаров и услуг по старым ценам, передает РИА «Новости». Глава ЦБ отметила, что политика регулятора напротив направлена на стимуляцию роста сбережения. Набиуллина также отметила, что период высокого роста номинальных зарплат идет практически с начала 2023 года. Одна из них действительно заключается в эффективности российских дронов против бронированной техники, сказал газете ВЗГЛЯД военный эксперт Александр Бартош.
Если говорить о танках Abrams, то больше всего проблем им создают «Ланцеты». За время спецоперации они продемонстрировали высокую эффективность в борьбе с бронированными целями. Так как аппарат работает в паре с дроном-разведчиком, беспилотник способен сначала выявить цель, а затем нанести удар аккурат в уязвимое место танка», — сказал Александр Бартош, член-корреспондент Академии военных наук.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
Для людей, страдающих сердечно-сосудистыми заболеваниями разработана программа AliveCor, способная делать запись ЭКГ в любом месте с помощью смартфона и специальных детекторов, а после сообщать об отклонениях. 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.
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.
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.
Какая должна быть методика? И разработка методики испытаний входит в состав клинических испытаний. То есть мы должны сначала разработать методику, представить её комиссии, которая подтвердит, что методика соответствует стандартам качества проведения клинических испытаний. Затем в ходе испытаний мы проходим по всем пунктам этой методики. Пишем научно-технические отчёты. Консилиумы их проверяют, подтверждают, что отчёты соответствуют критериям, описанным в документах. В России IT-продукт с искусственным интеллектом впервые сумел успешно пройти технические и клинические испытания, получить статус медизделия и одобрение Росздравнадзора только в апреле 2020 года. Почему же в больницах до сих пор очень мало таких программ? MYCIN считается первой интеллектуальной компьютерной системой, разработанной специально для медиков. Её создали в 1970-х годах учёные Стэнфордского университета США. MYCIN предназначалась для подбора антибактериальной терапии. Название было образовано от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Всё дело в доверии. Медицина — это область доверия. Мы же доверяем врачу самое дорогое — своё здоровье и здоровье наших детей. Поэтому компьютерные системы должны не только выдавать рекомендации, но ещё и обладать функцией объяснения, обоснования предложенных решений. Это важный компонент доверия. Вот почему в сфере медицины очень сложно применять популярные сегодня нейронные сети и другие модели, основанные на методах восходящей парадигмы искусственного интеллекта. Если система, основанная на нейронных сетях, сможет объяснять свои решения, то, пожалуйста, применяйте. Но обычно нейросети на это неспособны. Вопрос, как я уже сказал, в доверии. Врач или консилиум врачей должен иметь возможность проверить выводы программы. Если ИИ даёт второе мнение по какому-то пациенту, то доктору нужно понимать, почему алгоритм пришёл к таким выводам. В случаях, когда «Джейн» помогла уточнить диагнозы, фактически решение приняли врачи консилиум. Система лишь обратила внимание на нестыковки и смогла обосновать альтернативное решение. Окончательное решение всегда остаётся за человеком. И поэтому она была основана не на нейросетях, а на наборах хранимых правил. То есть в ней была база знаний, правила вывода, семантические сети. При поиске решения применялось нечёткое сопоставление то есть правила нечёткой логики. Я всегда мог объяснить врачам, почему система, основываясь на наблюдениях за состоянием пациента, сообщала о вероятности того или иного диагноза. Говоря научным языком, «Джейн» относилась к объяснимому искусственному интеллекту. Росстандарт принял первый в нашей стране ГОСТ по этой теме только несколько месяцев назад. К его созданию имел отношение Технический комитет по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект», в работе которого я участвую. Новая серия стандартов «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине» начала действовать с 1 марта 2022 года. ГОСТ был разработан под руководством Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы. Раньше ИИ в российской медицине находился, по сути, в серой зоне. И государство не шло на массовое распространение таких систем, потому что не было ни правовой, ни нормативно-технической базы, на основании которой можно было эти системы внедрять и использовать. Сейчас такая база появляется. И это очень хорошо. Читайте также:.
Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка.
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
В начале 2019 года, конечно, кариес выявлять не мог. А сейчас он может кариес выявлять: на какой поверхности, насколько глубоко", — рассказал Наам. Нейросети помогают стоматологам, хирургам, онкологам — словом, в каждом направлении медицины есть искусственный интеллект. Один из самых необычных используют в Краснодаре. Там алгоритм оценивает эмбрионы для трансплантации будущим мамам. Оценивает плод нейросеть в течение пяти дней. Алгоритм ведет съемку зародышей каждые десять минут. В отличие от традиционного метода, вынимать эмбрионы из инкубатора не нужно.
И, соответственно, это идет в помощь эмбриологу, чтобы лучшего качества эмбрион перенести", — пояснила заведующая эмбриологической лабораторией Алина Карпенко. Есть и обратные примеры. В ноябре Росздравнадзор впервые приостановил работу нейросети компании "Интеллоджик". Решение регулятора разработчики хотят опровергнуть.
И такой технологией является искусственный интеллект. В каких мегаполисах мира работают аналогичные сервисы? Конечно, мы активно изучаем международный опыт, но у нас есть проекты, по масштабу не имеющие аналогов в мире. Например, московский эксперимент по использованию компьютерного зрения для анализа медицинских изображений. Результаты этого проекта легли в основу 11 национальных стандартов разработки и применения ИИ для клинической медицины. Проекты по исследованию возможностей ИИ в столичном здравоохранении реализуют единым фронтом несколько команд Комплекса социального развития Правительства Москвы — от разработки принципиально новых для страны ИИ-сервисов, тестирования прототипов до масштабного внедрения готовых продуктов. Мы разрабатываем и реализуем собственные подходы по применению ИИ в здравоохранении, с исследовательским скепсисом подходим к информации о возможностях тех или иных технологий, все проверяем и тестируем на своей базе. В последних отчетах исследовательских и консалтинговых компаний о цикле развития новейших технологий генеративный ИИ находится на пике завышенных ожиданий — о нем много говорят, с ним экспериментируют. Однако говорить о его массовом внедрении, в первую очередь в медицине, пока рано — нет ни одного готового продукта с понятным сценарием использования и доказанными эффектами для роста производительности труда или повышения качества медицинского обслуживания, диагностики или лечения. Безусловно, у технологии большой потенциал, и мы пока даже не представляем его глубину и трансформационную силу. Предполагаю, что оценить первые результаты мы сможем в среднесрочной перспективе — на горизонте пяти лет. Но на протяжении этого времени нам, стороне заказчика и пользователя технологии, предстоит провести немало экспериментов. И возможно, не все сразу принесут желаемые результаты. Пандемия заставила рентгенологов обучаться буквально не отходя от рабочего места. Насколько они достоверны? И это, безусловно, гигантские объемы данных. Практически каждое соприкосновение жителя с системой здравоохранения оставляет цифровой след в его электронной медицинской карте. Сегодня порядка трех миллиардов цифровых записей аккумулирует электронная медицинская карта ЭМК пациента. Мониторинг полноты данных, оценка их качества, поддержание необходимого уровня «гигиены» данных — это неотъемлемая часть нашей повседневной рутины. Но благодаря этой постоянной скрупулезной работе данные сегодня стали применимыми для машинной обработки и анализа, а также для обучения и внедрения сервисов на основе искусственного интеллекта. Мы организовали совместную с медицинским сообществом работу по разработке и поддержанию в актуальном состоянии структуры собираемых медицинских данных. Совместно мы определяем набор необходимых сведений, определяем требования к обязательности полей — стремимся собирать только востребованные данные. Эта работа позволяет нам собирать данные не «в один котел» наряду с неструктурированными данными так называемого озера данных, а в структурированном виде с формализованными значениями там, где это нужно и возможно. Это важно для синхронизации понятийного аппарата, одинаковой интерпретации сущностей в физическом и цифровом мире. При формировании нового стандарта оказания экстренной помощи на фактических данных мы увидели рассогласованность в наименованиях и емкости терминов одних и тех же лабораторных и инструментальных исследований клинический анализ крови или общий клинический анализ крови — минимальное отклонение в одно слово, а для анализа и обработки — это разные единицы данных. В результате медицинское сообщество договорилось об укрупнении синонимичных значений, о приведении множества понятий к единству.
Программа конференции подробно отразит все современные возможности применения информационных технологий в биомедицинских исследованиях и клинической деятельности. Ведущие спикеры обсудят последние достижения в области биоинформатики: платформы для обработки данных, секвенирование и мультиомиксные технологии, а также перспективы внедрения искусственного интеллекта для поддержки врачебных решений в терапии и диагностике. Отдельно будут рассмотрены современные технологические решения для практического здравоохранения и превентивной медицины: информационные системы сбора и анализа медицинских данных, облачные хранилища, мобильные приложения и веб-сервисы для врачей и пациентов.
Алгоритм повторно проверяли на втором наборе данных других 204 пациентов. Исследователи считают, что алгоритм можно использовать во время операций, чтобы снизить вероятность возникновения осложнений. Распознавание рака кожи Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Эксперимент провели в 2018 году ученые из США, Франции и Германии, которые обучили нейросети идентифицировать изображения для диагностики онкозаболеваний кожных покровов. Машине предоставили более 100 тысяч снимков безвредных родинок и опасных для жизни меланом, а позднее показали эти же фотографии профессиональным дерматологам, которые попытались выявить рак по снимкам. Машина справилась с задачей лучше специалистов. ИИ в УЗИ-обследовании беременных Уже сегодня в некоторых британских больницах применяют новый способ тестирования плода на патологии, которые сложно или невозможно выявить другими средствами. Система работает на основе искусственного интеллекта, и в нее заложено более 350 тысяч снимков плодов с теми или иными отклонениями. Система называется ScanNav и она способна давать врачу много полезной информации о патологиях плода, опираясь на имеющиеся в базе данные по другим пациенткам. Пока ScanNav работает в тестовом режиме и используется только в акушерстве, но в будущем она может получить намного более широкое распространение и будет особенно полезна для стран, испытывающих острый дефицит во врачах. Применение и польза искусственного интеллекта в медицине Разработка ИИ сегодня является приоритетной задачей для многих стран мира. Если рассматривать внедрение умных систем в медицинской сфере, то в первую очередь их польза будет состоять в увеличении точности диагностики различных заболеваний. Практики и опыта врача может быть недостаточно для того, чтобы своевременно выявить ту или иную проблему в организме человека, тогда как нейронная сеть, обладающая доступом к огромному объему данных, передовой научной литературе и миллионам историй болезней, сможет быстро классифицировать любой случай, соотнести его со схожими проблемами у других пациентов и предложить план лечения. Сегодня искусственный интеллект не может решать сложные медицинские задачи: он самостоятельно не придумает и не спроектирует прибор из будущего, который сможет за пару секунд отсканировать организм человека, выявить любые проблемы и назначить оптимальное лечение. Однако и нынешние возможности очень интересны для врачей, пациентов и клиник. Врачам Сегодня искусственный интеллект отлично справляется с простыми задачами. Например, он способен выявить наличие инородного тела или патологии по рентгеновскому снимку, а также определить наличие раковых клеток в цитологическом материале. Интересно еще и то, что сейчас разрабатывается все большее количество проектов, ориентированных именно на врачей: 1 IBM: Watson Это суперкомпьютер, способный отвечать на вопросы, которые задаются не на языке программирования, а на простом человеческом языке. Позднее было запущено подразделение Watson Health, главное направление которого — использование суперкомпьютера в медицине. Компьютеру обеспечили доступ к огромному количеству данных: энциклопедиям, базам научных статей, а также медицинским картам и снимкам. Машина проанализировала свыше 50 миллионов анонимных медкарт и более 30 миллиардов снимков. Вся эта информация использовалась для дальнейшего применения в онкологии, для поиска на УЗИ признаков порока сердца. IBM запустило облачную платформу Watson Health Cloud, благодаря которой технологии доступны для врачей и исследователей по всему миру. ИИ используют для анализа анонимных глазных снимков и выявления первичных симптомов слепоты. Новый проект от израильских разработчиков призван помочь правильно диагностировать инсульт — система сравнивает снимок мозга пациента со снимками сотен тысяч других людей для выявления и подтверждения отклонений. Пациентам Системы ИИ в медицине разрабатываются не только для врачей, но и для их пациентов. Многие современные разработки позволяют людям самостоятельно отслеживать свое состояние здоровья, следить за динамикой пульса, давления, дыхания и прочих показателей. Причем необходимо не просто собирать данные, но и анализировать и интерпретировать их. С этими задачами неплохо справляются многие современные мобильные приложения: 1 AliveCor Карманный кардиолог.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
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? Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. по использованию алгоритмов искусственного интеллекта для решения научных и прикладных задач в области офтальмологии. «Открытие Центра искусственного интеллекта ознаменовало важный шаг движения в сторону пациента, движения в сторону той медицины, которая называется персонализированной. "Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами. Возможности нейросетей и искусственного интеллекта активно тестируют в самых разных отраслях медицины: от диагностики и профилактики болезней до вирусологии и генетики.
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
Это может существенно повысить раннюю выявляемость заболеваний, включая рак. Без сомнения это влияет на эффективность лечения и снижает риски для пациентов. В целом, сервисы на основе ИИ улучшают качество медицинской помощи и экономят время и усилия медицинских работников, что в свою очередь помогает им улучшать процессы лечения и ухода за пациентами. Направления использования ИИ в медицине Мониторинг. ИИ может использоваться для непрерывного мониторинга состояния пациента, а также для прогнозирования его будущего здоровья. Поиск новых лекарственных препаратов. ИИ помогает ускорить процесс, а также оптимизировать их дозирование. Обработка и анализ больших объемов медицинских данных.
Самое важное применение ИИ, позволяющее улучшить диагностику и лечение пациентов. 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.
Например, некоторые сервисы, помимо анализа изображений, автоматически заполняют врачебное заключение. Если сервис выявляет патологию, то ещё помогает врачу составить маршрутизацию пациента — к каким специалистам дальше его необходимо направить. Прогноз течения заболевания. ИИ-технологии помогают врачам обнаружить неизвестные корреляции и скрытые закономерности течения заболевания путем изучения больших массивов данных, после чего подбирается индивидуальный план лечения с наиболее подходящими препаратами. Кроме того, использование ИИ позволяет выявлять людей, подверженных риску заболеваний, с более высокой вероятностью предсказывать хронические заболевания у пациентов, чтобы принимать соответствующие профилактические меры и давать рекомендации пациентам. Ещё одно преимущество — повышение эффективности управления оказанием медпомощи. Анализ исторических данных, электронных медкарт и данные о потоках пациентов позволяют предотвращать скопление заражённых и здоровых людей в помещениях или нехватку коек в стационарах.
Создание цифровых двойников пациентов. Виртуальные пациенты могут использоваться для изучения различных патологий, тестирования лекарств и методов лечения. На данный момент уже есть симуляции отдельных органов или систем, однако в ближайшей перспективе возможно создание моделей, имитирующих целые тела. Созданием цифровых двойников группы наиболее распространенных заболеваний в области кардиологии и онкологии занимаются ученые Сеченовского университета. Разработку прототипов цифровых двойников планируется завершить к 2025 году.
Вся информация, все снимки, загруженные в электронную медицинскую карту пациента, могут стать частью «обучающей программы» для искусственного интеллекта.
ИИ не нужен отдых, сон, он не болеет и не устает. Поэтому в алгоритмизированных задачах он может превзойти человека. Как калькулятор, автоматическая линейка. Это продвинутые математические системы, способные мгновенно или за считаные минуты обрабатывать данные и выдавать стабильно точный результат. Также способность ИИ анализировать гигантские объемы данных позволит учитывать влияние неочевидных факторов на развитие рисков и заболеваний. То, что недоступно возможностям человека в условиях временных ограничений.
ИИ может в считаные минуты обрабатывать полный объем данных и просчитать все взаимосвязи, учесть ретроспективные данные. Однако эффективная работа ИИ возможна только в результате совместных усилий ученых, экспертного врачебного сообщества и разработчиков. Последнее слово будет оставаться за врачом. Это позволит держать работу ИИ под контролем, объективно оценивать алгоритмы и видеть потенциал развития. На основе медицинской истории пациента, данных о его образе жизни формируется цифровой двойник пациента. Это позволит перейти от всеобщей унификации к персонализированному здравоохранению.
Извлечь ценность из этих данных можно при помощи ИИ. ИИ-помощники смогут формировать необходимый набор профилактических мер, обследований для конкретного пациента, назначения, исходя не из установленных стандартов, а индивидуальные, в том числе учитывая резистентность к лекарственным препаратам, аллергоанамнез пациента и другие важные индивидуальные особенности. ИИ сможет освободить, с одной стороны, врача от рутины, а с другой стороны — стать персонализированным помощником для пациентов. Умным и эмпатичным, который сможет ответить на определенные вопросы, помочь подготовиться к исследованиям, оптимизировать прием препаратов. ИИ станет помощником в проактивном выявлении рисков развития заболевания и диагностировать болезнь не на стадии ее проявления или обострения, а заранее выявить риск и сформировать набор мер для предотвращения ее развития. В будущем сервисы ИИ могут стать «младшим научным сотрудником», помогая врачам и ученым в научных и клинических исследованиях.
Все мы хотим меньше соприкасаться с системой здравоохранения, переживать о своем здоровье, а если все же пришлось — получить быстрый, искренний и качественный сервис. Врачи, со своей стороны, хотят заниматься лечением, а не административными вопросами, избавиться от рутины. В этих целях мы и пробуем применять ИИ — он не склонен к профессиональному выгоранию и готов круглосуточно выполнять рутинные операции. Какие риски могут возникнуть при использовании ИИ в медицине? Внедрение новой технологии всегда ставит на первый план вопросы безопасности и этики. Если не урегулировать вопросы ответственности, не встроить механизмы контроля качества ИИ, обычной реакцией на допускаемые ошибки искусственного интеллекта станет рост регуляторного давления, которое замедлит развитие технологии.
Но совершенно точно не остановит.
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. С помощью этих данных искусственный интеллект помог подготовить алгоритм прогнозирования гипотонии. Алгоритм повторно проверяли на втором наборе данных других 204 пациентов. Исследователи считают, что алгоритм можно использовать во время операций, чтобы снизить вероятность возникновения осложнений.
Распознавание рака кожи Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Эксперимент провели в 2018 году ученые из США, Франции и Германии, которые обучили нейросети идентифицировать изображения для диагностики онкозаболеваний кожных покровов.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования.
ИИ в медицине: тренды и примеры применения
Применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить удовлетворенность пациентов работой медицинского персонала, снизить нагрузку на врачей, уменьшить стоимость услуг и повысить качество медицинской помощи. Провалы искусственного интеллекта в медицине происходят потому, что это вовсе не интеллект, а схожий с системой распознавания лиц алгоритм, сказал газете ВЗГЛЯД руководитель экспертного совета ЭИСИ (Экспертный институт социальных исследований) Глеб. В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей.