Благодаря чудесам искусственного интеллекта медицинские работники получают доступ к беспрецедентным сведениям, основанным на миллиардах точек данных. Научное исследование возможности использования в системе здравоохранения города Москвы методов поддержки принятия решений на основе результатов анализа данных с применением передовых инновационных технологий. Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине.
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении безоблачно и имеет огромный потенциал, чтобы революционизировать способы оказания медицинской помощи. Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента.
ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
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. По той же схеме, белок ищет совпадающий генетический материал и разрезает его вне зависимости от того, принадлежит он бактерии, животному или человеку. Например, в сельском хозяйстве технологию используют для изменения свойств продуктов: можно удалить из арахиса ген, который вызывает аллергическую реакцию, можно создавать необычные сорта. Ученые даже занимались созданием комаров, не способных переносить малярию. Редакторы генов, основанные на технологию CRISPR и полученные из микробов, хоть и являются важным и незаменимым инструментом, часто демонстрируют значительные функциональные недостатки, особенно при переносе в чужеродную среду, например в клетки человека.
По словам специалиста, сегодня среди инвесторов цифрового здравоохранения и сервисов ИИ доминируют не крупнейшие фармацевтические компании и не производители медицинского оборудования. В эту отрасль пришли ИТ-гиганты, телеком и финансовые организации. Еще одна важная сфера применения ИИ - разработка новых лекарственных препаратов. Обычно на этапе ранней разработки в пробирках синтезируют примерно 10 тысяч препаратов, которые прогоняют через серию тестов, чтобы выбрать 250 препаратов, которые затем отправят на доклинические испытания. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована С ИИ синтезировать все препараты вручную не требуется. А дальше другие программы определяют - правильно ли он их сгенерировал. Из миллиона выбирается 50 самых лучших, и уже эти 50 мы синтезируем и проверяем". По словам специалиста, если раньше этап ранней разработки занимал 36 месяцев, то благодаря ИИ он может сократиться до 10-12 месяцев. Помимо ускорения процесса ИИ также увеличивает вероятность получения нужного препарата. Третья его задача - уменьшение стоимости разработки. Следующая цель - использовать ИИ на самом продолжительном и дорогом этапе разработки: клинических исследованиях.
Доступ к медицинским данным дает возможность создавать цифровые сервисы. Самый популярный в настоящий момент — сервис удаленной записи на прием к врачу через портал госуслуг. Напомним, что в 2022 г. В 2023 г.
Онлайн-доступ для тестирования программного обеспечения получили более 500 врачей. В настоящий момент мы заканчиваем клинические испытания», — подчеркнул Каталевский. По его словам, искусственному интеллекту в данном проекте отводится вспомогательная функция: система подсвечивает вероятные изменения, на основе которых диагноз ставит врач. На основе созданного ПО возможно проводить массовый скрининг населения посредством быстрой, качественной и недорогой диагностики. Система может с успехом применяться в телемедицине — например, в отдаленных регионах страны. Для этого достаточно сделать снимок сетчатки глаза, загрузить его в систему, а результат прислать доктору в любой точке страны для постановки полноценного диагноза и подбора лечения», — подчеркнул Каталевский. Он отметил, что компанией создан инструмент, который позволяет доктору и сэкономить время для диагностики, и получить второе мнение, если речь идет о сложном или спорном случае.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
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. Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника.
ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Президентом РФ было поручено уделить особое внимание внедрению искусственного интеллекта в медицине. Нормативное регулирование искусственного интеллекта в медицине. Искусственный интеллект все активнее применяется в здравоохранении — он помогает в диагностике, принятии клинических решений и управлении данными.
Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом
Директор по акселерации фонда «Сколково» Юлия Щеглова представила доклад, посвященный мерам поддержки стартапов, разрабатывающих ИИ-решения в здравоохранении. Так, участниками конференции стали несколько компаний-разработчиков, получивших грантовую поддержку в рамках программ фонда. Важной темой дискуссий стали расхождения в результатах работы над аналогичными задачами врачей и ИИ, их выявление и корректировка, а также недостаток в публичном поле исследований эффективности тех или иных ИИ-решений. Решения на базе ИИ регионы сегодня рассматривают уже не в качестве любопытной новинки, а как еще один компонент системы здравоохранения, который должен решать конкретные задачи и обладать доказанной эффективностью.
Исходя из региональных показателей, в текущем году таких кейсов станет примерно в 3 раза больше, в том числе ИИ-решений, работающих со структурированными электронными медицинскими документами СЭМД и медицинскими записями. Наша компания располагает опытом работы с большими массивами медицинских записей и документов, которые необходимы для обучения и работы моделей ИИ.
Это касается рынка систем ИИ в целом, и медицинские организации не меньше других сталкиваются с дефицитом кадров, недостатком квалификации уже работающих сотрудников, а также нехваткой ресурсов для внедрения технологии. Недостаток структурированных данных. Далеко не во всех сферах здравоохранения достигнуты такие результаты, как, например, в борьбе с раком. Действительно, в медицине очень много неструктурированных данных, но для использования в системах машинного обучения их необходимо сначала структурировать и разметить. Это большая работа для Data Scientists специалистов по классификации данных.
Недостаточный уровень доверия. Искусственному интеллекту еще только предстоит заработать свой кредит доверия — как со стороны пациентов, так и практикующих специалистов. В своем большинстве люди пока еще скептически относятся к прогнозам, построенным алгоритмами. Для преодоления этого барьера необходимо появление большого количества успешных кейсов в сфере компьютерной диагностики для разных областей медицины, а также большая работа по формированию и соблюдению этических принципов использования ИИ для отрасли. Потребность в повышенной защите данных. При внедрении ИИ в медицине возникают риски безопасности, связанные с возможными хакерскими атаками, компрометацией данных и нарушением врачебной тайны. Поэтому сегодняшние технологические решения должны отвечать самым строгим требованиям конфиденциальности и обеспечивать полную безопасность подобных данных.
Так, ИИ в медицине не может считаться самостоятельной диагностической системой.
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. 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.
А повышение уровня качества обслуживания в медицине влияет и на улучшение показателей здоровья населения всей нашей страны. Что, конечно же, особенно актуально в последние два года, когда идёт борьба с коронавирусом. Это стало очевидно уже в 2020 году, и касалось не только напрямую сферы медицины, но и смежных областей. Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач. Разумеется, максимум внимания в исследовательской работе стало уделяться таким направлениям, которые целиком либо в какой-то мере были направлены на борьбу с пандемией, на снижение нагрузки врачей, на оптимизацию здравоохранения. И, конечно же, отдельно стоит упомянуть разработки, нацеленные на предиктивную аналитику и моделирование сценариев развития событий с учётом вероятности возникновения иных эпидемий. Подготовка к таким событиям становится залогом успеха в борьбе с ними. Существуют ли какие-то разработки, позволяющие в будущем действовать на упреждение и успешнее бороться с такими проблемами, как SARS-CoV-2? Столкнувшись с трудностями борьбы с коронавирусом, мы в очередной раз заострили внимание исследователей на важности аналитики, в частности, аналитики эпидемиологической обстановки в мире.
Конференция, выставка решений
- Цифровой ассистент: как искусственный интеллект помогает московским врачам
- Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину?
- Как искусственный интеллект применяется в медицине
- Домен не добавлен в панели
- Искусственный интеллект для точной диагностики
- Как AI может повлиять на CRISPR?
Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам
В 2022 году ИИ начал ускорять научные открытия. Однако в 2023 году были запущены еще более значимые приложения искусственного интеллекта, связанные с наукой, — от AlphaDev, который делает алгоритмическую сортировку более эффективной, до GNoME, который облегчает процесс обнаружения материалов. Количество нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, в США значительно выросло за последний год и за последние пять лет. В 2023 году было принято 25 нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, по сравнению с одним в 2016 году. Люди во всем мире лучше осведомлены о потенциальном влиянии ИИ и больше нервничают. Подробнее о результатах исследования мы расскажем подробнее в отдельной статье в ближайшие недели! В условиях быстро меняющейся ситуации в сфере цифровизации сектор здравоохранения переживает глубокую трансформацию, характеризующуюся растущей интеграцией технологий цифрового здравоохранения, телемедицины, единых реестров и ИИ.
Этот сдвиг не только предлагает множество преимуществ, но и меняет динамику отношений между пациентами и поставщиками медицинских услуг в рамках системы здравоохранения.
Также в сборник включены материалы о нормативно-правовом регулировании и проблемах этики в сфере искусственного интеллекта для здравоохранения. Альманах подготовлен на основе анализа открытых источников, в том числе баз патентов, СМИ, сайтов компаний, сайтов университетов, баз данных научных публикаций Google Scholar, OpenAlex, PubMed, Scopus и др.
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.
Так, совсем недавно Росздравнадзор впервые приостановил использование системы анализов Botkin. AI, предназначенной для выявления патологий на компьютерных томографиях при помощи ИИ.
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. При этом необходимо нивелировать риск ошибок по причине человеческого фактора, а также защитить сотрудников от контакта с потенциально опасным биологическим материалом. Современное оборудование может также исключить из исследования некачественный биоматериал на основе тестирования пробы в процессе постановки, а также выполнять дополнительные исследования по предустановленным правилам и назначениям", — поясняет Ирина Скибо. В соответствии с идентификатором он получает из лабораторной информационной системы ЛИС задание, включающее перечень аналитов, которые нужно в этой пробе определить. Далее анализатор берёт нужный объём крови на исследование, помещает в реакционную ячейку внутри прибора, добавляет необходимые реагенты, проводит реакцию, одновременно записывая в память её протокол, считывает результат исследования и передаёт его в ЛИС.
Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора. Или, если есть необходимость, отправить пробу на повторное исследование". Робот со скальпелем Однако использование роботов в медицине не ограничивается только диагностическими автоматизированными системами.
Цифровой ассистент: как искусственный интеллект помогает московским врачам
Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. 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. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. О том в каких областях медицины уже сейчас искусственный интеллект максимально точен и уже абсолютно необходим разговор в программе «Утро России» с заместителем министра здравоохранения Российской Федерации Павлом Пугачевым.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
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. Благодаря возможностям искусственного интеллекта (ИИ) здравоохранение в России постепенно трансформируется по мере того, как передовые технологии меняют медицинскую практику, включая диагностику, лечение пациентов и медицинские операции. 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? Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения.
Эксперимент
Эти технологии, в основном помогают врачам в анализе медицинских данных, включая изображения и цифровые медицинские записи. Например, они могут помочь выявить новообразования в реальном времени во время колоноскопии. В рамках национального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе ЕГИСЗ» регионы обязаны использовать медицинские изделия с ИИ в определённых системах государственной информационной инфраструктуры здравоохранения.
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. 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.
Роботы-ассистенты в хирургии Искусственный интеллект все чаще используется при проведении хирургических операций. За счет роботизированных систем обеспечивается повышенная ловкость и улучшенный контроль выполнения манипуляций для хирургов, что делает многие сложные вмешательства малоинвазивными. Применение роботов-ассистентов способствует улучшению результатов операций, сокращению времени восстановления организма и минимизации риска осложнений. Виртуальные консультанты Такие системы с ИИ расширяют возможности медпомощи. Они способны круглосуточно получать заявки и консультировать по вопросам, касающимся здоровья, напоминать о важных событиях, давать различные рекомендации. Такие помощники очень удобны для людей, к тому же они снижают нагрузку на персонал медучреждений. Ускоренная разработка медикаментов Технологии ИИ ускоряют процессы создания лекарственных препаратов, традиционно занимающие много времени и требующие внушительных финансовых вложений. Благодаря анализу сложных биохимических взаимодействий алгоритмы машинного обучения способны мгновенно определять лучшие составы лечебных средств. Ускорение процессов максимально важно для адаптации в условиях кризисов в здравоохранении и быстрой разработки эффективных методов лечения новых болезней.
А вот как Правительство воспринимает главный вызов при внедрении пилотного проекта по дистанционному наблюдению за состоянием здоровья с использованием информационной системы "Персональные медицинские помощники": «- высокие финансовые издержки при внедрении инструментов дистанционного мониторинга; высокие затраты на внедрение практики широкого использования носимых устройств, включая обучение их правильному применению; низкая скорость внедрения инструментов контроля за своим здоровьем; несовершенство аппаратного или программного обеспечения при обработке данных». Низкая скорость внедрения и большие затраты — вот какая у них главная проблема. Далее читаем интересное: «…внедрение технологии дистанционного мониторинга обеспечит контроль за состоянием здоровья как пациентов с хроническими заболеваниями, так и пациентов, не имеющих хронических заболеваний, при помощи прогностических инструментов, используемых в практике медицинских работников». То есть дистанционный мониторинг показан будет не только диабетикам, а вообще всем нам. Чтобы «обеспечить контроль за нашим состоянием здоровья». На единой платформе «Гостех». И делать прогнозы о нашем здоровье с помощью нейросети. В общем, всем все понятно. Далее раскрываются цели внедрения дистанционного мониторинга: «…расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; повышается сознательное отношение граждан к состоянию своего здоровья». Вот оно что — наше сознательное отношение к состоянию здоровья оказывается сильно повысится, если будем постоянно вставленный в тело датчик носить, который по беспроводной связи будет постоянно наши биоданные передавать «кому следует». А риски отказа от этого связаны у них со «сдерживанием перехода от реактивной на превентивную модель контроля». Знакомая тема — профилактика и раннее выявление превыше всего. Именно такие "инновации" активно двигают Всемирный экономический форум, Всемирная организация здравоохранения в рамках их глобального тренда на "цифровую медицину", "цифровое здоровье" и т. Не к ночи и не к Пасхе помянутые Клаус Шваб, Ноэль Харрари и прочие "спикеры четвертой промреволюции" постоянно "пророчествуют" нам, что скоро настанет эра "человека взломанного", когда электронные устройства будут монтироваться прямо в тела людей. История с дистанционным мониторингом, призванная вроде как помочь нашему здоровью, полностью вписывается в их концепцию.