2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями, а с развитием технологий сделает реальным появление сверхэффективных персональных.
Диагностика заболеваний
- Альманах ИИ №11. ИИ в здравоохранении
- ИИ-революция в генной инженерии: OpenCRISPR-1 открывает новую эру в редактировании ДНК / Хабр
- Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом
- 31.10.2023 Искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения
- Технология мРНК
- Робототехника
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Искусственный интеллект. Можно ли использовать ИИ в медицине и здравоохранении? Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Нормативное регулирование искусственного интеллекта в медицине. Команда ученых из Калифорнийского технологического института создала систему SAIS на базе искусственного интеллекта для тренировки хирургических навыков. Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям.
VR для ПТСР и роботы да Винчи: как передовые технологии изменили медицину в 2023 году
В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. Там проектами, связанными с искусственным интеллектом, стали активно интересоваться инвесторы — крупные раунды подняли медицинские компании WoundMetrics, Genuity Science, Tempus, AI Therapeutics. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений. 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.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Сегодня искусственный интеллект позволяет выявить опасные заболевания на самых ранних этапах, создавать оптимальные схемы терапии, сводить к минимуму вероятность ошибок в лабораторной диагностике и даже делать хирургические операции. Точные результаты Рынок ИИ в медицине достаточно активно рос в последние годы, однако с 2022—го из—за санкций возникли трудности с дальнейшим использованием технологий западных производителей. Впрочем, эта проблема достаточно быстро решилась: на рынок вышли отечественные разработки и, по оценке Анны Соломахиной, основателя Школы медицинского бизнеса, многие из них не уступают иностранным аналогам. Читайте также: Нейросети скоростного плетения: Россия даст свободу искусственному интеллекту В частности, только в этом году был предложен целый ряд инновационных продуктов, которые будут использованы в сфере диагностики. Так, ученые из химико—биологического кластера Санкт—Петербургского ИТМО разработали ИИ—платформу для поиска наночастиц, которые можно будет использовать в терапии онкологических заболеваний. Прорывом в области диагностики можно считать и один из первых в мире видеокапилляроскопов для обнаружения самых ранних стадий всех видов карцином, который был представлен сотрудниками МГМУ им. Также российскими разработчиками были анонсированы появления уникального прибора идиокапилляроскопа, офтальмологического анализатора, сфокусированного ультразвука и т. Почти полувековой опыт применения роботизированных систем в сегменте лабораторной диагностики подтверждает слова эксперта. С помощью лабораторных анализов, сделанных посредством искусственного интеллекта, можно выявить широкий спектр заболеваний, включая инфекционные, воспалительные, онкологические и наследственные.
Первые автоматические анализаторы, которые могли проводить измерения одновременно нескольких биохимических параметров и оперативно выполнять комплекс исследований в одном образце биоматериала, появились ещё в 70—х годах прошлого века.
Перейти к источнику Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Авторы отмечают, что существует ряд условий, необходимых для дальнейшего развития ИИ в сфере здравоохранения: совершенствование нормативного регулирования, разработка единых стандартов по распоряжению биомедицинскими данными, их контролю и определению границ использования ИИ, этических норм; создание общедоступных датасетов, репрезентативных, релевантных и корректно структурированных медицинских данных, необходимых для обучения моделей, которые должны быть разработаны совместно с экспертным сообществом; стимулирование спроса со стороны государственных органов и медицинских организаций в виде грантов и субсидий на использование ИИ-продуктов и сбора данных для общего пользования внутри медицинских организаций; разработка ускоренных процедур сертификации и регистрации или решений на основе ИИ в медицине с четко определенной процедурой, сроками, алгоритмами для тестирования и апробации систем.
Документы pdf16.
Он определил роль ИИ в медицине как инструмента, помогающего врачу не только в оптимизировать время на рутинные операции, но и избегать или минимизировать врачебные ошибки. Кроме того, стоит вопрос стандартизации этой технологии: ИИ потребуется признавать медицинской программой для того, чтобы работать со здоровьем населения». Участник дискуссии, доктор медицинских наук, профессор Владислав Шафалинов считает, что в ситуации с применением ИИ в существующей системе здравоохранения первичным должен быть вопрос безопасности , а уже потом — эффективности. Важно, чтобы его использование не навредило пациентам. Несмотря на то, что ИИ сегодня является технологией будущего для здравоохранения и персонализированной медицине, важно правильно оценивать риски его применения и разделять зоны ответственности.
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. Такие расхождения могут объясняться целым комплексом причин, различиями в культуре и системе здравоохранения стран.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения. В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта. рассказал он РИА Новости.
Решения СберМедИИ вошли в ТОП-10 медицинских нейросетей (ИИ) в России в 2024 году
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё шире проникают в различные сферы жизни, меняя и ускоряя привычные процессы. Искусственный интеллект все активнее применяется в здравоохранении — он помогает в диагностике, принятии клинических решений и управлении данными. Решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в медицине внедряют 70 российских регионов. В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
По мнению экспертов, искусственный интеллект никогда не заменит врачей, но врачи, использующие ИИ, заменят менее продвинутых коллег. В качестве примера он привел вопрос, адресованный chatGPT: "Опишите этапы удаления головы по Вишневскому, клинические ситуации, при которых операция полного удаления головы оправдана". И, как пояснил эксперт, ответ будет следующий: "Удаление головы по методу Вишневского является сложной и опасной процедурой, которую должен выполнять только опытный хирург". Модератор сессии, директор по проектной деятельности ассоциации «Национальная база медицинских знаний» Андрей Алмазов спросил у директора Института перспективных исследований мозга МГУ им. Анохина", акад. РАН Константина Анохина, как работает мозг и что такое интеллект.
Первая - это развитие таких технологий, которые меняют любую профессию, в том числе и медицину. Об этом надо знать.
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.
История[ править править код ] Развитие искусственного интеллекта, как научного направления, стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х годах XX века. В это же время Н. Винер создал свои основополагающие работы по кибернетике. Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление».
В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики.
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 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.
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
Однако, несмотря на планы и возможности, внедрению технологий не исключено столкнуться с ограничениями и препятствиями. Изображение сгенерировано нейросетью Midjourney В настоящее время, ИИ в медицине представлен двумя типами решений: медицинскими анализ изображений, данных электронной медкарты, видеопотока и немедицинскими голосовые сервисы оптимизации работы центров обработки звонков, сервисы видеоаналитики для обеспечения безопасности пациента, чат-боты для первичного сбора данных о пациенте перед записью к врачу. Эксперты отмечают, что выбор проектов для внедрения должен базироваться на точности инструмента, измеримом эффекте, качестве информационной защиты и стоимости продукта. Необходимость финансирования со стороны государства для отрасли, сфокусированной на проектах с ИИ, также подчеркивается собеседниками «Ъ». Однако, даже с ростом использования ИИ, встречаются проблемы.
Вендоры имеют свой взгляд на рынок, создают конкурентоспособные продукты, выполняющие разный спектр задач и различающиеся характеристиками.
Не последней в очереди идёт и стоимость решения, а также условия внедрения и поддержки. Гайд для предпринимателей по созданию медицинского приложения Опыт внедрения ИИ в «МеркуриМед» показал, что выбор должен строиться на двух основных критериях. Решения для отрасли здравоохранения должны проходить обязательную процедуру регистрации в Росздравнадзоре с получение удостоверения, а также находиться в реестре Минкомсвязи, то есть изделие должно относится к категории отечественного ПО. Фрагмент реестра медизделий с ИИ, имеющих регистрационное удостоверение Предварительная оценка решения. На него стоит обращать внимание при соблюдение первого критерия можно смотреть и на второй.
Сюда может относиться как изучение реальных кейсов, советов коллег по цеху, репутации разработчика, так и непосредственная работа с продуктов в тестовом режиме. Специалисты «МеркуриМед» проводили полноценное тестирование технологии, прежде чем допустить ИИ к работе с реальными ситуациями. На первом этапе врачи проверяли выборочно «сложные случаи» в которых были сомнения. Однако весьма скоро они поняли что ИИ «реально работает», несмотря на все предубеждения». Александр Тюрнин Спустя несколько недель в «МеркуриМед» стали использовать систему на всем потоке и производить мониторинг результатов Отношение врачей к искусственному интеллекту Во времена бурного развития искусственного интеллекта главным вопросом является возможность технологии заменить человека на рабочем месте, стать более эффективной, точной и экономичной версией работника.
Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии. Врачи ей пользовались под моим контролем. Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов.
Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил. Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят. А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было.
Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов. У нас был чат-бот, у нас была веб-версия, система «крутилась» на сервере. Если бы я не остановил разработку, то следующий модуль, который мы делали, обеспечивал бы вывод по аналогии. Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни.
И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник.
Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов. Таких крутых фишек, интеллектуальных функций, настроенных именно на проблему эпилепсии, как в «Джейн», больше ни у кого в мире не было. Встречались с представителями популярных компаний, предоставляющих услуги по лабораторной диагностике. Мы предлагали им войти в проект и развивать его под своим брендом.
Мы могли бы сделать полную интеграцию. Но этого не случилось, никто из потенциальных инвесторов так и не решился на сотрудничество. Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы?
То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами. 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.
Это помогает врачам понять, как генетические особенности того или иного пациента влияют на течение заболевания и какой эффект может оказать новый лекарственный препарат. С помощью приложения IBM Watson Health Cloud доктор получает и анализирует данные об организме пациента с электронного браслета и на основе этого подбирает эффективный курс лечения. И это лишь малая часть того, что способен делать искусственный интеллект. Но наряду с плюсами есть и минусы. Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину?
Почему некоторые медицинские эксперты относятся с недоверием к искусственному интеллекту? Все дело в том, что технологии еще далеки от совершенства и их использование для лечения пациентов может быть небезопасным. Да, ИИ в медицине и здравоохранении значительно упростит жизнь врачам и пациентам, но только при его грамотном внедрении. Искусственный интеллект работает по принципу «черного ящика»: если в алгоритме будет какая-то ошибка, и система примет неверное решение, то на вопрос «почему» будет трудно ответить. К тому же, новые технологии стоят недешево. Многие клиники и больницы не смогут внедрить их в виду ограниченного бюджета.
Во внедрении ИИ в медицину есть еще множество неразрешенных вопросов. К примеру, кто будет нести ответственность за ошибки? Все люди совершают ошибки.
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
Чем ИИ отличается от обычных программ? Он не просто работает по заранее заданным алгоритмам. ИИ обучаем. Пример: обычная программа не «видит» болезнь на рентгеновском снимке. ИИ может научиться это делать. Искусственный интеллект — это система, построенная из слоев нейронов, которые анализируют и обрабатывают информацию. Если ИИ дает неправильные результаты, его переобучают, чтобы исправить ошибки и улучшить качество работы.
Чем больше данных у ИИ, тем точнее он работает. Это происходит потому, что так ИИ лучше понимает контекст и предоставляет более обоснованные сведения. Однако, изначальные данные могут быть неполными или тоже содержать ошибки. Это также сказывается на результатах, которые выдает ИИ. ChatGPT оказался особенно хорош в общей медицине, но не так силен в специализированных областях, например, в офтальмологии. Области применения ИИ в медицине: диагностика заболеваний , микрохирургия и даже распознавание рака кожи по фото.
Области применения ИИ в медицине Разработки в разных медицинских областях ведутся по всему миру. Американский суперкомпьютер Watson помогает в анализе сердечных заболеваний и онкологии. Google разрабатывает ИИ DM Health для помощи офтальмологам, а израильская компания MedyMatch Technology создаёт систему для диагностики инсульта, сравнивая снимки мозга пациента с миллионами других снимков. Диагностика заболеваний Особенно искусственный интеллект преуспел в точности диагностики болезней. ИИ имеет доступ к большому количеству медицинских данных, поэтому может быстро анализировать и предлагать решения. Как это работает?
Например, пациент сообщает чату симптомы: «головная боль» или «лихорадка». Нейронная сеть анализирует данные других пациентов со схожими медицинскими состояниями и предлагает возможный диагноз. Первоначально ей диагностировали клещевую инфекцию, но анализы по всем связанным с клещами инфекциям пришли отрицательные.
Всероссийский центр изучения общественного мнения ВЦИОМ представляет результаты всероссийского опроса о применении искусственного интеллекта в здравоохранении, вопросы которого повторяют аналогичный опрос Исследовательского центра Пью Pew Research Center в США. ИИ в белом халате Применение искусственного интеллекта ИИ в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Но, как и в любой другой сфере, применение ИИ в медицине имеет свои риски и ограничения. Важно понимать, как общество воспринимает такие новации и какие ожидания и опасения связаны с их использованием. Особый интерес в этой связи представляют сравнительные межстрановые исследования, так как в них раскрываются коллективные ориентации и ценности, присущие тому или иному обществу.
Опросы ВЦИОМ и Pew показывают, что в российском и американском обществе пациенты больше будут чувствовать дискомфорт, чем комфорт, если врач будет полагаться на искусственный интеллект для диагностики заболеваний и рекомендации лечения. Это значит, что и в российском, и в американском обществе существуют опасения по вопросу применения ИИ в здравоохранении. К чему все это приведет? ИИ обладает способностью обрабатывать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности.
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. При этом дозировки препаратов были практически в два раза меньше, чем при стандартной терапии таких случаев. Персонализация терапии открывает невообразимые возможности для медицины. При наличии достаточного количества данных нейросети и другие методы машинного обучения могут помочь не только оперативно решать задачу оптимизации дозы, но и подбирать комбинации препаратов для повышения эффективности лечения, определять наиболее результативную тактику лечения и предотвращать критические состояния пациента уже на самых ранних стадиях. Подобные системы уже используются для контроля состояний пациентов и сбора долговременных медицинских данных, но со временем они будут все сильнее интегрированы в отрасль здравоохранения. Важно отметить, что в последние годы всё больше внимания привлекают именно методы профилактики и ранней диагностики заболеваний. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. Нейросети и другие методы машинного обучения уже сегодня помогают создавать новые лекарства, исследовать болезни, мониторить состояние пациентов.
Пока что их внедряют только крупные исследовательские центры и самые передовые клиники, но их влияние на медицину уже огромно. Сейчас идет активное развитие нейросетей в медицине — гораздо быстрее, чем можно представить.
Разработчики могут видеть показатели качества своих продуктов уже на этапе тестирования. Также созданы равные условия для всех участников: постоянно обновляется каталог решений на базе искусственного интеллекта, ежемесячно составляется лидерборд сервисов. С этого года Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью систем искусственного интеллекта. Сейчас алгоритмы доступны рентгенологам 150 медицинских учреждений, в том числе детских. Искусственный интеллект помогает находить на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, легочной гипертензии, гидроторакса, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, плоскостопия и других заболеваний.
Москва уже более 10 лет занимается цифровизацией системы здравоохранения.
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
Состояние Сасси ухудшалось. Владелец собаки использовал ChatGPT, чтобы узнать, что может быть с его собакой. Он ввел данные анализа крови Сасси в чат-бот, и искусственный интеллект предположил, что у собаки аутоиммунная гемолитическая анемия. А вот GPT-4 оказался достаточно умен» — говорит хозяин.
Хозяин болеющей собаки вбил результаты ее анализов в ChatGPT в надежде получить верный диагноз питомца. Что из этого вышло? Читайте здесь.
Аутоиммунная гемолитическая анемия — это состояние, при котором иммунная система организма ошибочно атакует и разрушает собственные эритроциты — красные кровяные клетки, что приводит к их недостаточности. Это разрушение происходит быстрее, чем костный мозг может производить новые эритроциты, в результате чего развивается анемия. Ветеринар подтвердил, что у Сасси действительно аутоиммунная гемолитическая анемия, и назначил соответствующее лечение.
После лечения Сасси наконец-то стало лучше. BionMax — сервис на основе ИИ, который помогает в профилактике здоровья. Она предположила, что у него кариес или начали прорезываться зубы, но стоматолог исключил эти варианты.
Помимо этого, Алекс жаловался на болевые ощущения и головокружение во время прыжков на батуте. Стоматолог отправил семью к ортодонту, специализирующемуся на обструкции дыхательных путей. Но и он не помог ребенку.
Другие специалисты — невролог и врач-отоларинголог, тоже не нашли причину болей Алекса. Спустя три года и безуспешное посещение 17-ти различных врачей диагноз так и не был поставлен. Женщина решила обратиться к ChatGPT.
ИИ предположил, что Алекс может страдать от синдрома фиксированного спинного мозга — это когда спинной мозг растягивается из-за того, что его нижняя часть, каудальный конец, фиксируется и не может двигаться нормально. Это натяжение и вызывает боль. Диагноз был подтвержден.
Большая часть таких разработок - решения для работы с медицинскими изображениями, уточнил Пугачев. Поделиться новостью Нажимая на кнопку вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Треть из них была направлена на одно из самых перспективных направлений в медицине — интеграцию и развитие ИИ. О том, насколько перспективна эта технология, чем она может помочь пациентам и врачам, и почему некоторые люди опасаются ИИ в медицине, рассказывает Сергей Воинов, директор по акселерации по направлению «Цифровая медицина» Кластера биологических и медицинских технологий Фонда «Сколково». Успешные проекты с ИИ Главные задачи ИИ — улучшить эффективность системы здравоохранения и снизить нагрузку и объем рутинной работы врачей, позволив им сконцентрироваться на постановке точных диагнозов. Именно поэтому рынок технологий и, в частности, ИИ так активно развивается в сегменте медицины.
Первым направлением, где искусственный интеллект получил широкое распространение, стала радиология — в части компьютерных и магнитно-резонансных томограмм, рентгена и флюорографии. Алгоритмы ИИ помогают выявить патологию на ранней стадии, обозначить потенциальные проблемы, на которые стоит обратить внимание, а также собрать воедино данные с анализов. Такой способ диагностики уже доказал свою эффективность, поскольку врач не всегда может заметить мельчайшие изменения — они будут видны только при систематизации огромного массива данных. 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.
ИИ на службе нутрициологии Успехи искусственного интеллекта в создании вакцин от коронавируса известны всему миру. Компьютерные технологии сократили время разработки результативной вакцины буквально до нескольких месяцев, когда для классических методов исследований требуется минимум год-два. Но на самом деле исследования куда глубже, чем можно представить. И касаются они не только вирусологии, но также профилактической медицины и нутрициологии, для которых анализируют натуральные органические соединения.
Их существует десятки миллиардов, поэтому исследования вручную не слишком эффективны. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет. Для разработки нового препарата нужно протестировать на клеточных культурах десятки и сотни химических соединений, которые в дальнейшем нужно будет проверить и на живых организмах. Из-за этого все фазы клинических испытаний могут занять несколько лет. Компьютерные мощности способны помочь исследователям, значительно ускорив процесс создания новых лекарственных препаратов, а также ощутимо сократить расходы на проведение дорогостоящих клинических испытаний. К примеру, британо-ирландская компания Nuritas использует искусственный интеллект для поиска активных органических соединений, которые в теории можно использовать для лечения и предотвращения болезней.
Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики. Впрочем, без человека пока еще не обойтись. После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики. За восемь лет сотрудники компании зарегистрировали 65 патентов в медицинской отрасли, сейчас компания активно разрабатывает препараты для восстановления мышц, нормализации метаболизма глюкозы и замедления клеточного старения. Это лишь один из нескольких десятков проектов, которые изучают химические соединения для разработки диетических и биологических пищевых добавок, а также лекарственных препаратов. А развитие искусственного интеллекта в перспективе еще больше ускорит исследования и улучшит их результативность.
Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, редкими считаются болезни с распространенностью от 1 случая на 1 000 человек до 1 случая на 200 000 человек. Концерны не слишком часто инвестируют средства в поиски лекарств от таких болезней.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине. В 2024 году технологии искусственного интеллекта будут более глубоко и масштабно внедряться в здравоохранении. Разрабатываем решения для медицины будущего с искусственным интеллектом. Искусственный интеллект в медицине. Как может ИИ улучшить систему здравоохранения, по мнению Билла Гейтса? Во-первых, он освободит медицинских работников от рутинных задач и позволит врачам максимально эффективно использовать своё время.