Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Теперь же искусственный интеллект готов прийти на помощь к профессионалам медицины. Применение искусственного интеллекта в медицине. Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении.
Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни
| Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы | Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. |
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ | Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. |
| Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее | Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. |
| Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. |
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам. искусственный интеллект в медицине, искусственный интеллект. Рост применения КТ приводит к выявлению большого количества очагов и округлых образований в легких. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Использование искусственного интеллекта в медицине во всем мире вызывает активный интерес и надежду на успехи в лечении.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Искусственный интеллект в медицине. Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является инновационной технологией, которая вызвала настоящую революцию в различных отраслях, и медицина не стала. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Так они освободят врачей от рутинных повседневных задач: внесение информации в медкарту, детальный анализ большого массива данных из истории болезней и т. Благодаря этому медработники сконцентрируют время и усилия на решении серьезных диагностических вопросов и выборе лечения. Современные ИИ-технологии могут помочь системе здравоохранения повысить удовлетворенность пациентов и медицинского персонала, снизить стоимость медицинских услуг и улучшить качество медицинской помощи. Онлайн-консультации Над телемедицинскими приложениями работают многие крупные компании, например, Сбер. Приложение СберЗдоровье использует искусственный интеллект для распознавания симптомов. Перед онлайн-консультацией оно предполагает диагнозы и исходя из этого советует клиенту врача. Это снижает нагрузку на медицинских работников, при этом позволяя пациентам более внимательно отслеживать свое состояние. Их продукты с использованием ИИ улучшают точность диагнозов, доступность врачей и систематизацию медицинских данных. Преимущество этих больших компаний в наличии средств и квалифицированных сотрудников.
Это позволяет им создавать комплексные продукты, которые включают не доступные ранее возможности. Например, Google Health — это сервис, объединяющий разнообразные услуги как для пациентов, так и для врачей. С помощью ИИ он помогает предотвратить слепоту, выявить рак груди на ранней стадии, поддерживать психическое здоровье и т.
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. И пока сложно сказать, насколько они продвинулись в понимании алгоритмов работы своих программ глубокого обучения. А вот исследователи из Babylon Health продвинулись совершенно точно. Также современные ИИ решают проблемы приоритизации и медицинской сортировки. Рекомендации на основе глубокого анализа данных поступающих пациентов для обеспечения точной приоритизации и медицинской сортировки ИИ дает очень быстро в режиме реального времени. Наиболее известные решения для этих целей предлагает Enlitic. ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных в том числе учитываются и старые диагностические карты и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу. Трудно переоценить пользу этих алгоритмов, исключающих из анализа человеческий фактор, ведь после того как они будут усовершенствованы, они помогут спасти тысячи жизней.
Стоит рассказать и о новом алгоритме ИИ, который поможет диагностировать рак легких. Много лет человечество проигрывало борьбу с онкологическими заболеваниями, которые ежегодно убивают около 10 миллионов человек по всему миру. Одной из самых страшных форм онкологии является рак легких, распознавание которого на ранних стадиях и до сих пор является для ученых сложнейшей задачей. Но весьма вероятно, что справиться с этим человеку поможет искусственный интеллект. Исследователи из Бостонского университета разработали ИИ, который долгое время обучался на полноформатных фотографиях легочных тканей пациентов размеры таких изображений составляют обычно более 1 Гб, что делает их анализ человеком крайне сложным. ИИ на примере фото обучали распознавать аденокарциному легкого, плоскоклеточный рак легкого и соседнюю не раковую ткань. Результаты обучения оказались положительными: алгоритм смог продемонстрировать более высокую эффективность, чем другие современные методы распознавания патологий на полноформатных слайдах. На данный момент новый алгоритм планируется внедрить в помощь патологоанатомам, однако при успешном внедрении возможности ИИ могут быть расширены, ведь главное — научиться диагностировать опасные заболевания на самых ранних стадиях, пока сохраняются высокие шансы на полноценное излечение. Существуют и компании, специализирующиеся на разработке ИИ-продуктов для ранней диагностики различных заболеваний.
Они позволяют анализировать хронические состояния, используя лабораторные и другие медицинские данные, чтобы выявлять опасные болезни как можно раньше. Так, программное обеспечение от Ezra использует ИИ при анализе МРТ-сканов всего тела, чтобы помочь специалистам в раннем выявлении рака. Их слоган говорит сам за себя: «Мы обнаружили самую большую слабость рака — раннее обнаружение». SkinVision — компания, занимающаяся диагностикой рака кожи на основе медицинской визуализации, то есть диагностикой по фото. ИИ, разработанный командой SkinVision, позволяет обнаруживать рак кожи на ранней стадии по фотографиям, сделанным на телефон. Умные алгоритмы после исследования очередного фото просигнализируют о том, если с кожей что-то не так. Таким образом, пациент сможет вовремя обратиться в клинику за помощью. Медицинская визуализация на основе ИИ также широко используется для диагностики ОРВИ и выявления пациентов, которым требуется клиническая поддержка. Нейросеть научилась отличать родинки от некоторых видов рака кожи Американские ученые создали систему искусственного интеллекта, которая умеет отличать родинки от некоторых видов рака кожи лучше врачей.
Работа исследователей опубликована в журнале Nature. На протяжении последних десятилетий число людей, у которых обнаруживают рак кожи, постоянно увеличивается. По данным Всемирной организации здравоохранения, раком кожи страдает каждый третий онкологический больной, а каждый пятый американец заболеет им в течение жизни. Это заболевание особенно опасно тем, что злокачественное образование легко не заметить и спутать с родинкой. При этом, если вовремя обратить внимание на опухоль, шансы на выздоровление резко увеличиваются. Пациенты, у которых находят меланому самый распространенный и злокачественный вид опухоли на ранней стадии развития, выживают в 97 процентах случаев, в то время как при поздней диагностике заболевания эта доля сокращается до 14 процентов. Основным способом первичного выявления рака кожи до сих пор остается визуальный осмотр за которым обычно следует дерматоскопия или биопсия. Чтобы помочь пациентам самостоятельно обнаружить злокачественное образование на ранней стадии, ученые из Стэнфордского университета создали систему искусственного интеллекта, которая анализирует фотографии «подозрительных» родинок. Авторы новой работы использовали сверточную нейросеть Inception v3, которая была ранее разработана компанией Google.
Исследователи удалили ее верхний слой и обучили систему, изначально ориентированную на распознавание различных объектов, определять некоторые виды рака кожи — меланому и карциному. Для этого они использовали 130 тысяч фотографий более двух тысяч различных кожных заболеваний. После того, как программа научилась ставить диагноз, ее работу сравнили с работой двух ведущих дерматологов США. Анализ показал, что система не только справляется не хуже специалистов, но и превосходит их: нейросеть верно отличала родинки от злокачественной меланомы и карциномы в 72 процентах случаев, в то время как врачи успешно справились с заданием лишь в 66 процентах случаев. Дополнительная проверка нейросети, в которой принял участие уже 21 специалист, также показала, что, чувствительность и специфичность алгоритма которая отражает способность корректно определить доброкачественную и злокачественную опухоль не уступает чувствительности и специфичности дерматологов. В будущем компьютерная программа может быть адаптирована для смартфона или планшета, и позволит любому желающему пройти первичную диагностику рака кожи. Тем не менее, до этого момента системе будет необходимо пройти еще много дополнительных проверок. Так, по мнению авторов статьи, программа может плохо справляться с определением редких типов карцином и меланом, по каким-либо причинам не окрашенным в черный или коричневый цвет. Недавно американские ученые также создали алгоритм, который успешно справляется с ранней диагностикой меланомы.
Соответственно, ожидание растягивается более чем на полгода. Мы начали делать систему, которая должна выполнить две базовые задачи: помочь опытному врачу сократить время поиска, а неопытному — подсказать, какие части мозга смотреть. Исследования, которыми занимается Центр прикладного ИИ, применяются в лечении онкологии и эпилепсии Источник: Анастасия Пешкова Мы собирали данные из двух медицинских центров больше года, проводили их разметку, и сейчас у нашей команды самый большой в мире датасет по этой патологии.
Пока наша система работает на уровне среднего врача, но мы совершенствуем ее. Структурная показывает трехмерную картинку мозга, а функциональная — активность разных зон мозга. У здоровых людей расположение областей, отвечающих за движение, речь, зрение, плюс-минус известно.
Но даже у здоровых людей они могут немного варьироваться, их расположение может отличаться на несколько сантиметров. У людей со структурными патологиями, такими как опухоль, эти зоны могут смещаться ввиду нейропластичности, и до операции это неизвестно. Во время операции нужно соблюдать баланс: убрать как можно больше пораженной ткани и оставить как можно больше здоровой, чтобы не повредить важные мозговые центры.
Чтобы не вырезать лишнего, прямо во время операции пациента будят, разговаривают с ним, дотрагиваются электродами до поверхности мозга и смотрят на результат. Например, когда попадают в речевую зону, человек начинает запинаться, а если воздействуют на моторную зону, он не может пошевелить рукой. В мозге нет болевых рецепторов, поэтому пациенту в сознании не больно.
Я сам несколько раз был на таких операциях, чтобы понимать, как это работает. Хирург о чём-то говорит с человеком и при этом удаляет какие-то участки. И так несколько часов.
Желательно локализацию этих зон хотя бы примерно знать до операции, когда череп еще не вскрыт. Здесь и выручает ФМРТ, которая при наложении на структурную МРТ позволяет получить карту функциональных зон, которые для наглядности можно раскрасить в разные цвета. Если нейрохирург увидит такую трехмерную модель до операции, он сможет спланировать ее ход.
А если мы загрузим эту модель в нейронавигационную систему, то хирург в реальном времени будет видеть на экране, где находится его скальпель относительно конкретных зон. Лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией Источник: Анастасия Пешкова — Недавно вы начали совместный проект с Университетом Шарджи ОАЭ. Это ваше первое сотрудничество с арабскими коллегами?
Российскую часть возглавляю я, а арабскую — Рифат Хамуди, профессор и директор Научно-инновационного центра точной медицины в Университете Шарджи.
За 18 месяцев команда смогла создать препарат, который уже успешно прошел две фазы клинических исследований. Для сравнения, в обычных условиях разработка и тестирование лекарственного препарата занимает от пяти до десяти лет.
При этом затраты на его создание просто на порядки меньше классических. В части поиска информации и ее классификации нейросети показывают отличные результаты. Они способны относительно быстро сканировать интернет на всех существующих языках, собирая данные, которые касаются конкретной темы.
Добиться такой эффективности при работе вручную не получится. Искусственный интеллект и персонифицированная медицина Для большинства наиболее распространенных болезней разработаны терапевтические схемы приема лекарственных препаратов. Для лечения некоторых болезней например, туберкулеза или онкологии единственными эффективными препаратами выступают довольно токсичные вещества.
Из-за низкой селективности такие лекарства оказывают побочные действия, пагубно влияют на печень, почки и сердечно-сосудистую систему. И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам.
Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово. К тому же их нужно проводить несколько раз в день. Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно.
AI для комбинационной терапии раковых больных с помощью искусственного интеллекта. Уже во время первого тестирования система показала свою эффективность. Для пациента с прогрессирующим раком простаты система рассчитывала индивидуальную комбинацию препаратов на протяжении всего курса лечения.
Как результат — рост опухоли значительно замедлился, а затем болезнь и вовсе перешла в стадию ремиссии.
Что хотите найти?
Практически все основные технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в реальной практике организаций здравоохранения, повышая качество медицинских услуг и тем самым увеличивая продолжительность и качество жизни граждан. Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает. Несмотря на то, что искусственный интеллект сегодня является одной из основополагающих технологий в здравоохранении и персонализированной медицине, в профессиональной среде возникает вопрос: а так ли умен ИИ и какие риски связаны с его применением? Как присутствие искусственного интеллекта влияет на современную российскую медицину? Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине.
Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни
Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г. 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. Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. Искусственный интеллект на службе отечественной медицины. Петербургские врачи освоили инновационную методику, она позволяет ставить диагноз в случаях, когда однозначно определить причину болезни данные не позволяют.
Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли
Только в США от этого заболевания сейчас страдают до 100 тыс. Без лечения оно способно свести пациента в могилу в течение 2-5 лет. Применяемые на сегодняшний день лекарства преимущественно нацелены на замедление развития заболевания, но нередко дают крайне неприятные побочные эффекты. Фото: ru. Цифровизация По словам Жаворонкова, когда компания создавалась, ее основатели сразу же сосредоточились на алгоритмах — на разработке технологии, способной самостоятельно обнаруживать и конструировать новые молекулы. Но мы поняли, что для адекватной проверки нашей ИИ-платформы необходимо не только создать новые препараты с новым механизмом действия, но и довести их до клинической проверки.
С 2023 года Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью систем искусственного интеллекта. 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.
Например, медсестры благодаря push-уведомлениям смогут до 50 раз быстрее реагировать на тревожные ситуации, связанные с возможным падением пациентов», - говорит Анна Мещерякова. Барьеры для внедрения ИИ Вопреки всем успехам, реального внедрения серьезных, глубоких систем поддержки принятия врачебных решений на федеральном уровне очень мало, подытожил руководитель экспертной группы «Цифровые технологии в медицине» при АНО «Цифровая экономика», гендиректор ассоциации «НБМЗ» и руководитель направления цифровой медицины компании «Инвитро» Борис Зингерман. По его мнению, сейчас ИИ охотнее всего доверяют сами пациенты. А у пациентов нет медобразования, и они рады любой помощи и подсказке от искусственного интеллекта», — отметил Борис Зингерман.
Сложнее ситуация обстоит в здравоохранении в субъектах. На первом этапе обновлен парк медоборудования, создан центральный архив медицинских изображений и проведено несколько технических интеграций с сервисами ИИ. Для контроля качества ИИ-решений в медицине не хватало специалистов, поэтому на призывы о помощи откликнулись эксперты Департамента здравоохранения Москвы. Согласно договоренностям со столичными экспертами, в ЯНАО подключаются сервисы, занимающие в Москве лидирующие позиции. Сейчас реализуется третий этап — вовлечение врачей-рентгенологов в работу с ИИ. Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ. Следующее, что мы сделаем, — продумаем, как мотивировать врачей на работу с ИИ-решениями», — объяснил Андрей Дорофеев. Для выбора обоснованного подхода к этому вопросу он предлагает рассмотреть три различных уровня зрелости ИИ-систем: «Первый уровень — это новые идеи и разработки, требующие апробации на предмет востребованности рынком.
Такие решения еще не прошли необходимые клинические испытания. Источником финансирования для них могут быть собственные средства разработчиков, инвесторов или институтов развития. Второй уровень — это технологически зрелые компании, имеющие регистрационное удостоверение медицинского изделия Росздравнадзора на свою ИИ-систему. Такие решения уже полностью готовы к внедрению, но пока не имеют убедительных доказательств клинической или экономической эффективности.
Novamed 2021». Одна из сессий была посвящена перспективам цифровизации и использования искусственного интеллекта в здравоохранении. Цифровизация здравоохранения идет огромными шагами. Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. Но тема эта насколько интересна, настолько и сложна.
Программные продукты с искусственным интеллектом дают поистине колоссальные возможности, но несут риски, которые не всегда можно просчитать. Как обеспечить доступ на рынок этих продуктов и при этом соблюсти интересы пациентов и медицинских работников в части обеспечения безопасности лечебного процесса? Искусственный интеллект как медицинское изделие Понятие «искусственный интеллект» присутствует в нашей жизни давно, но на официальном уровне признание произошло лишь пару лет назад. Тогда были сформулированы основные понятия, которые используются при обращении этого продукта. В том числе появилось и определение для самого искусственного интеллекта — комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Но что такое ИИ для здравоохранения? Как вписать его в нормативно-правовые документы? Заместитель начальника Управления организации государственного контроля и регистрации медицинских изделий Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения Мария Суханова рассказала, что после выхода указа Президента Росздравнадзор совместно с Минздравом и профессиональным сообществом образовали рабочую группу, которая создала критерии отнесения программных продуктов к медицинским изделиям и ввела классификацию медицинских изделий как по классам потенциального риска применения, так и по видам номенклатуры Приказ Минздрава России от 06. Важным результатом совместной работы стало введение одноэтапной процедуры государственной регистрации программных продуктов для медицины.
Говорит заместитель руководителя Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения Дмитрий Павлюков: «Нам нужно понимать, насколько вообще несет в себе риски этот продукт и как его дальше регулировать. Мы вывели на рынок 11 программных продуктов с искусственным интеллектом. Почти все они были зарегистрированы в Росздравнадзоре в 2021 году.
Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли
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.
Окончательный диагноз все равно ставит только врач. И тем более никакой искусственный интеллект не сможет конкурировать с опытом, мудростью и непосредственным общением доктора с пациентом, а ведь все это играет важную роль при постановке диагноза и выработке схемы лечения. Как начать доверять машинам?
С какими проблемами сталкиваются сами разработчики и производители медицинского программного обеспечения? В ней содержится информация о тех исследованиях, которые проводятся в ходе обследования — например, флюорография, узи, МРТ, рентген. Ключевой продукт — это система описания, рекомендации и статистики.
В нее входит набор протоколов разной степени формализации, которые позволяют эффективно описывать те или иные нозологии, чтобы потом иметь возможность организовать общение врачей — диагностов и клиницистов, а также помочь пациенту понять, о чем говорится в заключении». Весной 2020 года компания обратилась к проблеме коронавируса и применила к этому заболеванию формализованный протокол. Получился продукт, который определяет в ходе исследования объем поражения легких и позволяет визуализировать поражения.
Модуль искусственного интеллекта заполняет необходимые поля, предлагая врачу те или иные решения, а тот может или согласиться с ними или заменить своими данными. Аналогичная работа будет продолжаться в области онкологии. По словам С.
Дьяченко, сложности есть, и заключаются они, в основном, в «недоверии к машинам», непонимании роли искусственного интеллекта, скепсису относительно инновационных методов диагностики и лечения, низкому уровню знаний современных компьютерных технологий особенно в регионах. По мнению разработчика, чтобы снять барьеры, нужно популяризировать ИИ среди врачей и пациентов, добавить соответствующие курсы в программу как технических, так и медицинских вузов, сформировать систему поощрения применения технологий искусственного интеллекта для медицинских учреждений и для поставщиков, а также непременно проводить открытое общественное обсуждение. Все это так, но не надо забывать, что хороший продукт продает себя сам.
Если эффект очевиден, то излишняя стимуляция может даже навредить. Если технологии ИИ позволяют сокращать время диагностики и при этом повышать ее качество, то в скором времени их реальная польза в здравоохранении станет неоспоримым фактом для всех.
Самым известным примером по внедрению ИИ в медицину остается суперкомпьютер Watson. На сегодняшний день он может обрабатывать 200 млн цифровых документов за три секунды.
Watson в первую очередь призван помочь врачам в работе с электронными медицинскими картами. Он способен составить историю болезни пациента, членов его семьи, структурировать генетическую предрасположенность к тем или иным патологиям и выдать моментально всю эту информацию лечащему доктору. Система предлагает свои рекомендации по лечению заболеваний, в том числе онкологических. А возможность через приложение связать Watson и фитнес-трекер позволяет отслеживать даже самые незначительные изменения состояния здоровья пациента.
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.
ИИ обладает способностью обрабатывать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности. Теоретически это позволит врачам лучше исследовать болезни, быстрее и точнее ставить диагнозы и эффективнее лечить пациентов. То есть прогноз эффективности ИИ в медицине в российском и американском обществе находится примерно на одном уровне. В целом российскому обществу присущ умеренный энтузиазм по вопросу использования ИИ в здравоохранении. По-видимому, ИИ еще не успел заработать себе «антирейтинг» в этой сфере, в том числе потому, что значимая часть россиян еще не сформировала своей позиции на этот счет. Тогда как в американском обществе вопрос применения ИИ в медицине стоит более остро: здесь есть противоборство мнений, доли оптимистов и скептиков близки. Врачебные ошибки и безопасность данных Внедрение ИИ в систему здравоохранения сопряжено с рядом этических, технологических сложностей, рисков врачебных ошибок и конфиденциальности. Опрос показал, что по одним аспектам применения ИИ в здравоохранении россияне и американцы совпадают, по другим — расходятся во мнениях. Врачи и пациенты Россияне и американцы по-разному оценивают влияние ИИ на взаимоотношения между пациентом и врачом.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Среди важнейших вопросов — обработка колоссального объема биомедицинских данных, их подготовка и анализ для прогнозирования и лечения различных заболеваний. Конференция "Вычислительная биология и искусственный интеллект для персонализированной медицины — 2024" - яркое ежегодное событие для врачей, ученых, представителей IT-отрасли и всех специалистов, которых волнуют вопросы медицины будущего. Программа конференции подробно отразит все современные возможности применения информационных технологий в биомедицинских исследованиях и клинической деятельности.
Это заболевание особенно опасно тем, что злокачественное образование легко не заметить и спутать с родинкой.
При этом, если вовремя обратить внимание на опухоль, шансы на выздоровление резко увеличиваются. Пациенты, у которых находят меланому самый распространенный и злокачественный вид опухоли на ранней стадии развития, выживают в 97 процентах случаев, в то время как при поздней диагностике заболевания эта доля сокращается до 14 процентов. Основным способом первичного выявления рака кожи до сих пор остается визуальный осмотр за которым обычно следует дерматоскопия или биопсия.
Чтобы помочь пациентам самостоятельно обнаружить злокачественное образование на ранней стадии, ученые из Стэнфордского университета создали систему искусственного интеллекта, которая анализирует фотографии «подозрительных» родинок. Авторы новой работы использовали сверточную нейросеть Inception v3, которая была ранее разработана компанией Google. Исследователи удалили ее верхний слой и обучили систему, изначально ориентированную на распознавание различных объектов, определять некоторые виды рака кожи — меланому и карциному.
Для этого они использовали 130 тысяч фотографий более двух тысяч различных кожных заболеваний. После того, как программа научилась ставить диагноз, ее работу сравнили с работой двух ведущих дерматологов США. Анализ показал, что система не только справляется не хуже специалистов, но и превосходит их: нейросеть верно отличала родинки от злокачественной меланомы и карциномы в 72 процентах случаев, в то время как врачи успешно справились с заданием лишь в 66 процентах случаев.
Дополнительная проверка нейросети, в которой принял участие уже 21 специалист, также показала, что, чувствительность и специфичность алгоритма которая отражает способность корректно определить доброкачественную и злокачественную опухоль не уступает чувствительности и специфичности дерматологов. В будущем компьютерная программа может быть адаптирована для смартфона или планшета, и позволит любому желающему пройти первичную диагностику рака кожи. Тем не менее, до этого момента системе будет необходимо пройти еще много дополнительных проверок.
Так, по мнению авторов статьи, программа может плохо справляться с определением редких типов карцином и меланом, по каким-либо причинам не окрашенным в черный или коричневый цвет. Недавно американские ученые также создали алгоритм, который успешно справляется с ранней диагностикой меланомы. В ходе эксперимента система смогла правильно определить меланому в 98 процентах случаев.
В то же время специфичность алгоритма оказалась не такой высокой — диагностика доброкачественных образований была проведена верно лишь в 36 процентах случаев. Применение ИИ в медицине Данные о пациентах Информация о пациентах может храниться в десятках клиник и медицинских карточек. Это усложняет сбор анамнеза и постановку диагноза.
Интерпретация анализов, тестов и снимков тоже может быть недостаточно точной из-за объема данных. Даже если у врача на руках находится вся необходимая информация, он не всегда может правильно ее интерпретировать и заметить каждую деталь. От этого могут зависеть жизни пациентов.
Google Deepmind Health анализирует симптомы и предлагает несколько диагнозов. Результаты поиска основаны на миллионах страниц научной информации, которые содержат даже самые малоизвестные заболевания. Сервис MedClueRx анализирует симптомы и не просто диагностирует болезнь, но и выбирает максимально безопасные и эффективные препараты в зависимости от особенностей пациента.
Диагностика Системы с искусственным интеллектом позволяют распознавать заболевания даже на ранней стадии. Например, сервисы Zebra Medical Vision и Arterys помогают врачам-диагностам сосредоточиться на общении с пациентами и избавиться от необходимости вглядываться в мельчайшие детали снимков легких и УЗИ сердца. Такие типы ИИ-программ могут использовать не только врачи, но и пациенты.
Сервис 23andMe анализирует генетическую информацию и рассказывает пользователю о его предках. Стартап Sophia Genetics использует генетические данные для выявления предрасположенности к определенным заболеваниям. Так пациенты корректируют свой образ жизни, а врачи выбирают наиболее вероятные диагнозы.
Создание лекарств Разработка вакцины и последующие клинические исследования — это долгие и дорогостоящие процессы. ИИ может уменьшить время на разработку новых лекарств в несколько раз, анализируя молекулярные структуры существующих препаратов и предлагая новые согласно заданным требованиям. Например, в 2019 году компания Insilico Medicine таким образом создала несколько вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза.
Для этой задачи алгоритмам понадобился 21 день, после чего ученые отобрали наиболее подходящие варианты препаратов и за 25 дней провели тест на лабораторных животных. Таким образом, понадобилось 46 дней для выбора подходящего лекарства. Однако традиционный процесс разработки лекарств занимает около 8 лет и стоит фармкомпаниям несколько миллионов долларов.
Новые технологии дают надежду на то, что с их помощью мы сможем быстрее получить лекарства от болезней, которые сегодня не поддаются лечению: рассеянный склероз, болезнь Альцгеймера и другие. Автоматизация процессов Дисбаланс и дефицит медицинских кадров высшего и среднего звена был во всем мире еще до вспышки коронавируса. По данным Всемирной Организации Здравоохранения, чтобы люди во всем мире имели доступ к услугам здравоохранения к 2030 году, странам с низким уровнем дохода нужно еще 18 миллионов медицинских работников.
В дальнейшем ситуация, скорее всего, не стабилизируется из-за роста населения, старения общества и изменения клинической картины заболеваний. Эти факторы только повысят спрос на высококвалифицированных медицинских работников и усложнят доступ к медицинской помощи. Поэтому инновационные технологии должны содержать в себе искусственный интеллект и базу знаний в предметной области.
Так они освободят врачей от рутинных повседневных задач: внесение информации в медкарту, детальный анализ большого массива данных из истории болезней и т. Благодаря этому медработники сконцентрируют время и усилия на решении серьезных диагностических вопросов и выборе лечения. Современные ИИ-технологии могут помочь системе здравоохранения повысить удовлетворенность пациентов и медицинского персонала, снизить стоимость медицинских услуг и улучшить качество медицинской помощи.
Онлайн-консультации О популярности телемедицины мы уже говорили в статье про медтех тренды 2021. Удаленные консультации расширяют доступ к качественной медицинской помощи, особенно в малонаселенных пунктах, где в ней нуждаются больше всего. Кроме того, онлайн-консультации предоставляет возможность снизить затраты на здравоохранение и получить второе мнение по результатам исследований, чтобы уточнить диагноз и план лечения.
ИИ делает телемедицину значительно удобнее. Он применяется для удаленной диагностики, сбора медицинских показателей и работы с информацией о пациентах.
В своем послании Федеральному Собранию президент РФ Владимир Путин заявил о необходимости достижения самодостаточности и конкурентоспособности в области искусственного интеллекта, что позволит обеспечить «настоящий прорыв» в экономике и социальной сфере. Глава государства сообщил об утверждении обновленной Национальной стратегии развития искусственного интеллекта, включающей участие ИИ в создании цифровых платформ для здравоохранения.
Например, на основе данных цифрового профиля он сможет получить дистанционное заключение специалиста федерального медицинского центра, а доктор, семейный врач — оценить именно целостную картину здоровья человека, прогнозировать возникновение заболеваний, предотвращать осложнения, выбирать индивидуальную и потому наиболее эффективную тактику лечения», - указал в своем послании глава государства. Ранее вице-премьер Дмитрий Чернышенко обозначил основные глобальные тренды в сфере искусственного интеллекта. Первый тренд - стремление к технологическому суверенитету; второй - ужесточение борьбы за ИИ-специалистов; третий — движение к безопасному ИИ с упором на конкретного человека; четвертый — развитие больших языковых моделей и генеративного ИИ и пятый - рост экономического эффекта от использования ИИ. Интеллектуальные технологии помогают прогнозировать возникновение и развитие заболеваний, выявлять их на раннем этапе, что увеличивает шанс на успешное лечение.
Также ИИ-решения упрощают работу врачей при профилактических обследованиях, помогают в подборе оптимальных дозировок лекарств и увеличивают точность хирургических вмешательств. В перспективе, как считают специалисты, решения на основе ИИ позволят создать средства и методы лечения, персонализированные под каждого отдельного пациента. Наиболее активно в медучреждениях внедряется технология компьютерного зрения, позволяющая находить закономерности и аномалии в изображениях, получаемых с помощью рентгена, КТ и МРТ. Другая технология на основе ИИ - предиктивная аналитика, дающая возможность путем изучения больших массивов данных обнаружить скрытые связи, повысить точность диагностики и подобрать индивидуальный план лечения.
Еще одно направление — создание цифрового двойника пациента: на котором можно проверить различные методы лечения без риска навредить реальному больному.
В 2020-21 гг. Сервисы использовались в 102 медицинских организациях при проведении 13 видов исследований КТ, МРТ и другие. Было обработано 3,8 млн исследований, подготовлено 104 дата-сетов механизмов хранения информации, предоставляющих быстрый доступ к большим объемам данных.
Говорит главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике, директор ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» Сергей Морозов: «За время эксперимента мы увидели, что искусственный интеллект значительно снижает длительность подготовки описания результатов. Он не может заменить врача, но может в отдельных клинических сценариях ускорить работу рентгенолога, оптимизировать ресурсы за счет автоматизации двойных просмотров результатов скринингов. Поначалу врачи опасались, что ИИ заменит их, относились как к конкуренту, но потом настороженность все же сменилась слабопозитивным отношением». Очевидно, что искусственный интеллект может взять на себя лишь часть врачебных функций.
Окончательный диагноз все равно ставит только врач. И тем более никакой искусственный интеллект не сможет конкурировать с опытом, мудростью и непосредственным общением доктора с пациентом, а ведь все это играет важную роль при постановке диагноза и выработке схемы лечения. Как начать доверять машинам? С какими проблемами сталкиваются сами разработчики и производители медицинского программного обеспечения?
В ней содержится информация о тех исследованиях, которые проводятся в ходе обследования — например, флюорография, узи, МРТ, рентген. Ключевой продукт — это система описания, рекомендации и статистики. В нее входит набор протоколов разной степени формализации, которые позволяют эффективно описывать те или иные нозологии, чтобы потом иметь возможность организовать общение врачей — диагностов и клиницистов, а также помочь пациенту понять, о чем говорится в заключении». Весной 2020 года компания обратилась к проблеме коронавируса и применила к этому заболеванию формализованный протокол.
Получился продукт, который определяет в ходе исследования объем поражения легких и позволяет визуализировать поражения. Модуль искусственного интеллекта заполняет необходимые поля, предлагая врачу те или иные решения, а тот может или согласиться с ними или заменить своими данными.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
Конференция "Вычислительная биология и искусственный интеллект для персонализированной медицины — 2024" - яркое ежегодное событие для врачей, ученых, представителей IT-отрасли и всех специалистов, которых волнуют вопросы медицины будущего. 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.
Источник: Freepik Мэр Москвы отметил, что ИИ помогает врачам-терапевтам ставить диагнозы и создавать перечни исследований. Также при внедрении ИИ в работу службы лучевой диагностики, было доказано, что цифровые технологии могут спасти жизнь и повысить качество лечения. Например, анализируя КТ, МРТ, маммографию или рентген, компьютерное зрение распознает 37 заболеваний.
С её помощью можно изменять практически любые гены и делать хромосомную перестройку. Эти свойства широко используются даже в лечении онкологических заболеваний. Технология была открыта в 1987 году во время изучения кишечной палочки Escherichia coli. Ученые обнаружили в её ДНК странные повторяющиеся последовательности, но не смогли выяснить их предназначение. Бактерии производят специальные ферменты, когда пытаются бороться с вирусами. Это помогает бороться с будущими вирусными атаками.
Бактерия использует сохраненный генетический материал и производит белки Cas9, которые способны при совпадении генов с геном вируса быстро его нейтрализовать.
Огромный поток интерактивных данных и массив исторически накопившихся данных в виде анамнеза заболеваний, предыдущих исследований, динамики показателей здоровья пациента, множество факторов для принятия решений и катастрофическая нехватка времени — неподъемная ноша для обычного врача. Медработнику нужно осознать, проанализировать, сопоставить, пропустить через себя и выйти на принятие решения, на которое есть только минуты, а то и секунды. А если специалист не в настроении или плохо себя чувствует, то эффективность его диагностики снижается в разы. Хочу отдельно коснуться потенциальной пользы применения ИИ в медицине. Почему потенциальной? Потому, что сейчас систем ИИ, которые быстро определяют риски и учитывают множество входных параметров, не очень много и порядок их применения пока полностью не урегулирован. ИИ и нейросети способны в будущем преобразить современное здравоохранение.
Изменить к лучшему систему диагностики, повысить качество оказания медицинских услуг при одновременном снижении расходов. Искусственный интеллект учится на клинических данных и историях заболеваний пациентов. Учитывает множество входных параметров при вычислениях и потенциально способен быстро определить риски возникновения заболеваний, предсказать динамику их течения. О морали и экономической целесообразности Работник здравоохранения должен принимать решения на основе фактов, и эти решения должны быть рациональными и практичными. Но не менее важны ценности, на которых строится этот выбор: этика, мораль, представления о добре и зле, о благе для пациента. Порой рациональным решением кажется отказ от дальнейшей борьбы за жизнь и здоровье пациента. Стоимость, ресурсоемкость, плохой прогноз на излечение — это рациональные параметры. Но борьба за жизнь пациента, за качество его жизни, избавление от мучений — это выбор, который не всегда экономически обоснован.
Это человеческий выбор. Хочется помочь, и есть надежда. А если не получится?
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
Крупная международная биотехнологическая компания Insilico Medicine объявила о том, что лекарство, которое открыл искусственный интеллект, впервые в мире успешно прошло первую фазу клинических испытаний. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных. Журналисты приводят данные, согласно которым совокупный экономический эффект от использования искусственного интеллекта в медорганизациях достиг 13 млрд рублей еще в 2021 году. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения.