Искусственный интеллект. Можно ли использовать ИИ в медицине и здравоохранении? Искусственный интеллект (ИИ) отлично зарекомендовал себя в отечественной медицине. Искусственный интеллект все активнее применяется в здравоохранении — он помогает в диагностике, принятии клинических решений и управлении данными.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы. Борис Зингерман — директор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине и его экспертиза в этом вопросе особенна ценна. Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов. ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений. 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.
Решения СберМедИИ вошли в ТОП-10 медицинских нейросетей (ИИ) в России в 2024 году
Авторы выделили пять основных уровней, где внедрение ИИ за последние годы дало наибольшие результаты: на уровне живой клетки — ИИ применяется в биоинформатике, биотехнологических и медицинских исследованиях, дизайне лекарственных препаратов; на уровне тканей и органов — активно используются технологии компьютерного зрения; на уровне целого организма — интенсивно развивается разработка носимых устройств медицинский интернет вещей , мобильные приложения, цифровые медицинские консьержи, платформы агрегации медицинских данных и др.
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.
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.
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. Также система помогает в обучении молодых врачей. Систему поддержки принятия врачебных решений для диагностики рака нижних отделов желудочно-кишечного тракта ЖКТ на базе алгоритмов искусственного интеллекта Polyptron при поддержке Фонда содействия инновациям разработали специалисты компании «ЭВА Лаб» из Челябинской области.
Как сообщил ИА Регнум директор по продукту Евгений Алханов, система с помощью ИИ помогает врачам в режиме реального времени выявлять ранние признаки рака кишечника.
Такие инструменты очень важны для своевременного вмешательства и решения психических нарушений до начала обострения. Улучшение обучения специалистов Возможности ИИ становятся революционными в области обучения медиков. Благодаря симуляторам виртуальной реальности создается максимально реалистичная и захватывающая среда обучения. VR-симуляция облегчают отработку сложных процедур. За счет этого медицинские работники набираются опыта и получают уверенность в своих действиях без рисков для пациентов.
Внедрение ИИ существенно изменит здравоохранение в 2024 г. Благодаря алгоритмам машинного обучения медпомощь станет более эффективной, доступной, персонифицированной. По мере освоения этих технологий потенциал ИИ становится поистине безграничным.
Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме
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. Поэтому неудивительно, что созданный людьми искусственный интеллект тоже может их совершать. С врачебной ошибкой все ясно — ответственность несет тот, кто совершил неверное действие, а вот с ИИ зона ответственности непонятна. Обеспечение работы искусственного интеллекта связано с применением вычислительных мощностей, которых нет во многих медицинских учреждениях.
Первого российско-американского конкурса стартапов Сбер500Startups Первый поставщик специализированного сервиса видеоаналитики для здравоохранения Финалист конкурса "Новатор Москвы" на медицинские изделия по 3-му классу риска В 2019 году команда "Третье Мнение" победила в акселерационной программе Сбер500Startups и продолжила развитие в Кремниевой долине США В 2020 году сервис "Третье Мнение. ИИ-мониторинг" стал первым в России сервисом видеоаналитики для медучреждений Финалист конкурса 2020 года в номинации "Меняющие реальность" Первое регистрационное удостоверение для модуля анализа рентгенологических исследований Лидер Эксперимента по использованию инновационных технологий В области компьютерного зрения для анализа изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы по направлению КТ COVID-19 Сервисы "Третье Мнение" победили в акселераторе «Будущее здравоохранения» Медтех-центра Москвы и «МЕДСИ» Победитель акселератора медицинских стартапов Future Healthcare Партнеры.
Обе операции очень сложные, но da Vinci способствовал их успешному исходу, а в последнем случае помог пациенту избежать удаления органа. Хирург управляет движениями робота при помощи инструментов на консоли. Например, миниатюрный робот HeartLander сам передвигается и совершает простые операции на работающем сердце. При этом он не задевает лёгкие и другие органы, находящиеся рядом, что заметно снижает болезненность операции для пациента.
А STAR, Smart Tissue Autonomous Robot, самостоятельно проводит лапароскопию, позволяющую «заглянуть» внутрь человеческого организма через небольшой разрез. Обе разработки прошли испытания на животных, но ещё не используются в медицинской практике. Их главные преимущества в том, что хирургам не нужно вскрывать большие участки тела для операций и медицинское вмешательство практически не оставляет следов на коже. Ещё ИИ помогает студентам-медикам практиковаться.
Нейросеть SAIS оценивает работу хирургов по видеозаписям проведённых ими операций. С ней начинающие специалисты смогут мгновенно получать фидбэк о своей работе и заниматься без наставников. А российская компания «Нейроспутник», входящая в Сколково, разрабатывает тренажёр для безопасного обучения будущих медиков: он заменит тела животных и людей, на которых обычно тренируются студенты. Тренажёр — один из трёх элементов экосистемы «Левша».
В неё также входит 3D-симулятор, который имитирует архитектуру сосудов конкретного пациента и позволяет подготовиться к операции, и робот-хирург на дистанционном управлении — он защищает врачей от рентгена и корректирует тремор в их движениях, минимизируя риски для пациента. Диагностика заболеваний Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. Алгоритмы научились анализировать медицинские изображения и выявлять по ним заболевания — от плоскостопия до инсульта. Основные преимущества таких разработок — скорость и точность.
Они оптимизируют работу докторов, снижают вероятность ошибки и сокращают время получения результатов, что может спасти не одну жизнь. Разработчики СберМедИИ шагнули ещё дальше и научили искусственный интеллект ставить диагноз не по снимкам, а по словам.
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. Также система помогает в обучении молодых врачей. Систему поддержки принятия врачебных решений для диагностики рака нижних отделов желудочно-кишечного тракта ЖКТ на базе алгоритмов искусственного интеллекта Polyptron при поддержке Фонда содействия инновациям разработали специалисты компании «ЭВА Лаб» из Челябинской области. Как сообщил ИА Регнум директор по продукту Евгений Алханов, система с помощью ИИ помогает врачам в режиме реального времени выявлять ранние признаки рака кишечника.
ИИ распознает аномалии прямо во время эндоскопического исследования и информирует об этом врача.
Яндекс Образование
| Правительство планирует поддержать рублём ИИ для медицины | Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. |
| Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме | Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". |
| Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве | Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) призывает в вопросах медицины относиться к «познаниям» созданных искусственным интеллектом больших языковых моделей «с осторожностью». |
| Яндекс Образование | рассказал он РИА Новости. |
| ВЦИОМ. Новости: Прогресс или угроза, или об искусственном интеллекте в медицине | Диагнозы уже ставит искусственный интеллект, мгновенно анализируя все обследования пациента. |
Роль искусственного интеллекта в различных областях здравоохранения
- 31.10.2023 Искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения
- Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
- Сейчас на главной
- Домен не добавлен в панели
Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
рассказал он РИА Новости. Искусственный интеллект стал лидером цифрового здравоохранения России по объему инвестиций. Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими. Искусственный интеллект приносит значительные инновации в медицину в России. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
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. К этой сфере исследований сейчас наблюдается повышенный интерес, и это понятно: никто не хочет вновь пережить то, что до сих пор происходит в мире с декабря 2019 года в процессе борьбы с пандемией.
Во избежание повторения событий последних двух лет группа учёных с моим непосредственным участием в настоящее время проводит внедрение предиктивной аналитики, которое реализуется с помощью искусственного интеллекта и позволяет моделировать различные сценарии развития событий и анализировать ход эпидемий, что даёт возможность заранее подготовить систему здравоохранения к вероятности масштабного противостояния очередным заболеваниям и «предсказать» их возможные последствия. Современные технологии необходимы и административному аппарату, и непосредственно в лечении. К примеру, давно установлено, что некоторые элементы высокоточных операций лучше доверить автоматике, исключив тем самым влияние человеческого фактора и снизив вероятность ошибок. Думаю, что в дальнейшем доля участия ИИ в непосредственном лечении, а также в последующем сопровождении пациентов будет только увеличиваться.
В работе конференции приняли участие эксперты компании «Нетрика Медицина» входит в N3. Представитель ведомства рассказала о внедрении тиражируемых решений на базе искусственного интеллекта ИИ в рамках федерального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе Единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения ЕГИСЗ ». В 2023 году решения на базе ИИ ввели в эксплуатацию 58 регионов страны. В целом за прошлый год субъекты Федерации приобрели 106 медицинских изделий решений с ИИ. На закупку таких решений было направлено 368,8 млн рублей из федерального бюджета и 79,5 млн рублей — из региональных.
В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта.
В 2023 году в промышленности создали 51 новую модель машинного обучения, в то время как в академических целях были представлены только в 15. Модели Frontier становятся намного дороже. В 2023 году 61 известная ИИ-модель была создана американскими учреждениями, что намного превышает 21 модель Европейского союза и 15 моделей Китая.
Инвестиции в генеративный ИИ стремительно растут. Несмотря на снижение общих частных инвестиций в ИИ в прошлом году, финансирование генеративного ИИ резко выросло, увеличившись по сравнению с 2022 годом и достигнув 25,2 млрд долларов. ИИ повышает производительность труда сотрудников. В 2023 году в нескольких исследованиях оценивалось влияние ИИ на труд, и было высказано предположение, что ИИ позволяет работникам быстрее выполнять задачи и повышать качество своей продукции.
Эти исследования также продемонстрировали потенциал ИИ для преодоления разрыва в навыках между низкоквалифицированными и высококвалифицированными работниками.
В США же система здравоохранения более коммерциализирована, и пациенты могут опасаться, что внедрение ИИ приведет к уменьшению внимания и заботы со стороны врачей. Также возможно, что американские граждане более скептически относятся к новым технологиям в целом и ожидают от них больших рисков и проблем. Кроме того, в США есть свои особенности доступа к услугам здравоохранения — в частности, высокая стоимость медицинской страховки. Это может усиливать опасения, что использование ИИ усугубит проблемы доступности качественных услуг и взаимоотношений с врачами.
Еще один вопрос касался проблемы предвзятости врачей: в американской версии опроса речь шла о предвзятости врачей в отношении пациентов разных рас и этнических групп, в российской версии — о предвзятости к пациентам разных возрастов. Наибольший технооптимизм в вопросах использования ИИ в медицине присущ российской молодежи до 25 лет, тем, кто быстрее усваивает новации и лучше в них разбирается. Американское исследование проведено исследовательской компанией Pew Research Center 12—18 декабря 2022 г. В опросе приняли участие 11 004 человека старше 18 лет. Метод опроса — национальная репрезентативная онлайн-панель.
Разработка и синтез лекарственных препаратов
- Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Робот со скальпелем
- Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
- Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
- Что такое CRISPR?
Что хотите найти?
Робототехника позволяет устранить это, обеспечивая устойчивость движений. Эта функция особенно полезна при микрохирургических кардио- и нейро- операциях с минимальной погрешностью. Благодаря им врачи отрабатывают хирургические операции в виртуальной среде перед проведением их непосредственно на пациентах. Используя AR-гарнитуры, хирурги накладывают цифровые изображения на тело пациента, что позволяет им в режиме реального времени следить за состоянием критических структур — кровеносных сосудов или опухолей. Эта технология значительно повышает точность и снижает риск осложнений во время операции. Медицинские школы и институты используют AR-приложения для преподавания анатомии, позволяя студентам взаимодействовать с 3D-моделями человеческого тела.
Столь практический подход улучшает понимание и запоминание сложных медицинских концепций. В то же время VR — мощный инструмент для снятия негатива во время разного рода процедур. Пациенты погружаются в успокаивающую VR-среду, отвлекаясь от боли и дискомфорта при обработке ран или физиотерапии. VR также используется при лечении фобий, посттравматических стрессовых расстройств ПТСР и тревожности. Пациенты безопасно противостоят страхам в контролируемой виртуальной среде, что делает терапию более эффективной.
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. Также система помогает в обучении молодых врачей. Систему поддержки принятия врачебных решений для диагностики рака нижних отделов желудочно-кишечного тракта ЖКТ на базе алгоритмов искусственного интеллекта Polyptron при поддержке Фонда содействия инновациям разработали специалисты компании «ЭВА Лаб» из Челябинской области. Как сообщил ИА Регнум директор по продукту Евгений Алханов, система с помощью ИИ помогает врачам в режиме реального времени выявлять ранние признаки рака кишечника. ИИ распознает аномалии прямо во время эндоскопического исследования и информирует об этом врача.
Например, компании применяют технологии ИИ на стадии поиска и разработки ключевой молекулы drug discovery. С помощью собственной ИИ-платформы фармпроизводитель определил два препарата для лечения фиброза. Один из них уже находится на первой стадии клинических исследований. В целом, по данным Альянса в сфере ИИ, время от обнаружения лекарства до проведения испытаний сокращается с 6 лет до 1 года. Искусственный интеллект может анализировать и предсказывать, как потенциальные лекарственные соединения будут взаимодействовать с белками, рецепторами и другими биологическими мишенями. Это позволяет исследователям фокусироваться на наиболее перспективных стратегиях для дальнейшего изучения, а также снизить риски во время испытаний препаратов. В 6 раз уменьшается время от обнаружения лекарства до проведения испытаний В целом, по данным Альянса в сфере ИИ, время от обнаружения лекарства до проведения испытаний сокращается с 6 лет до 1 года.
Если же ИИ найдёт отклонение от нормы, описание поступит врачам. В этом случае пациент получит заключение специалиста в течение суток. С помощью применения искусственного интеллекта рассчитываем ускорить описание исследований и повысить точность диагностики.
Применение искусственного интеллекта в медицине
В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта. Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы. Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке. Искусственный интеллект в здравоохранении уже способствует научным открытиям и активно его меняет. О том, как искусственный интеллект внедряют в сфере медицины, рассказал директор АИИ Роман Душкин. Рассматриваем применение ИИ в здравоохранении на примере интеллектуальной системы «Джейн», которая помогает врачам ставить верные диагнозы.
Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
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. Также система помогает в обучении молодых врачей.
Систему поддержки принятия врачебных решений для диагностики рака нижних отделов желудочно-кишечного тракта ЖКТ на базе алгоритмов искусственного интеллекта Polyptron при поддержке Фонда содействия инновациям разработали специалисты компании «ЭВА Лаб» из Челябинской области. Как сообщил ИА Регнум директор по продукту Евгений Алханов, система с помощью ИИ помогает врачам в режиме реального времени выявлять ранние признаки рака кишечника. ИИ распознает аномалии прямо во время эндоскопического исследования и информирует об этом врача.
Подтвердили в итоге всего пять. Могу сказать, что если в фармацевтике вполне можно незатратно моделировать химические соединения, экономя время и ресурсы, то в такой консервативной области, как медицина, сотканной из исключительных сценариев с высокими рисками, полностью положиться на ИИ мы сможем нескоро. В случае наступления осложнений вряд ли можно переложить ответственность на ИИ.
Поэтому за каждым алгоритмом ML пока что всегда будет стоять врач. ИИ позволяет вместо проведения ресурсоёмких опытов по взаимодействию молекул для получения необходимых свойств соединения использовать генеративные и рекомендательные модели. За счёт этого сокращается время и затраты на подбор идеальной рецептуры лекарства.
Например, компании применяют технологии ИИ на стадии поиска и разработки ключевой молекулы drug discovery.
Искусственный интеллект делает такое будущее возможным. От анализа огромных объемов медицинских данных до обнаружения ранних признаков заболеваний искусственный интеллект революционизирует отрасль здравоохранения и улучшает результаты лечения пациентов. С помощью ИИ врачи и исследователи могут получить представление о сложных медицинских данных, что может привести к новым методам лечения и даже лекарствам от болезней, которые ранее были неизлечимы. С помощью ИИ врачи могут быстро выявлять закономерности и тенденции в данных пациентов, что позволяет ставить более ранние диагнозы и составлять более персонализированные планы лечения.
Давайте посмотрим, как ИИ играет большую роль в различных областях здравоохранения. Роль искусственного интеллекта в различных областях здравоохранения Роль ИИ в радиологии Использование ИИ в радиологии помогает улучшить контроль качества процессов медицинской визуализации. ИИ используется для оценки качества изображения, уменьшения артефактов изображения и оптимизации доз облучения. Это обеспечивает пациентов высококачественными диагностическими изображениями, которые можно использовать для принятия обоснованных решений об их лечении. Использование ИИ в радиологии помогает улучшить контроль качества процессов медицинской визуализации.
ИИ используется для анализа медицинских изображений и выявления заболеваний или аномалий. Системы искусственного интеллекта могут обнаруживать рак, переломы костей и другие состояния точнее и быстрее, чем люди-радиологи. ИИ используется для интеграции нескольких медицинских изображений, чтобы создать полное представление об анатомии пациента. Это важно при лучевой терапии, хирургии под визуальным контролем и других медицинских процедурах. ИИ можно использовать для автоматической идентификации и классификации поражений, опухолей и других аномалий по размеру и текстуре.
ИИ можно научить распознавать закономерности на медицинских изображениях и прогнозировать прогрессирование заболевания или вероятность рецидива. ИИ может помочь рентгенологам в анализе медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, компьютерная томография и МРТ, для выявления аномалий и помощи в диагностике. Роль ИИ в дерматологии ИИ можно использовать для анализа изображений кожных заболеваний, таких как дерматит, рак кожи или другие поражения кожи. ИИ можно научить классифицировать различные типы поражений кожи, такие как меланома или немеланомный рак кожи. Это может помочь повысить точность диагностики.
ИИ можно использовать для разработки индивидуальных планов лечения кожных заболеваний, таких как меланома, с использованием информации о пациентах и рекомендаций, основанных на данных. ИИ может извлекать сложную количественную информацию из медицинских изображений для создания радиомикроскопических сигнатур различных видов рака. ИИ можно использовать для анализа больших объемов данных для выявления потенциальных новых лекарств и методов лечения рака. ИИ можно использовать для разработки индивидуальных планов лечения онкологических больных. Эти персонализированные планы лечения могут быть основаны на индивидуальных факторах пациента, таких как генетическая информация и биология опухоли.
Роль ИИ в кардиологии ИИ может помочь в диагностике сердечных заболеваний. Он может анализировать данные ЭКГ для обнаружения аритмий, таких как мерцательная аритмия. ИИ можно использовать для анализа рентгенограмм грудной клетки для выявления признаков сердечных заболеваний, таких как увеличенное сердце или жидкость в легких. ИИ можно использовать для оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний у пациента на основе таких факторов, как демографические данные, история болезни и образ жизни. На основании чего можно выявить пациентов, нуждающихся в раннем вмешательстве.
ИИ можно использовать для обнаружения и диагностики сердечных заболеваний, таких как ишемическая болезнь сердца или заболевания сердечных клапанов, путем анализа изображений с эхокардиограмм или компьютерной томографии. Раннее выявление важно для контроля и лечения сердечных заболеваний, а прогнозы на основе ИИ могут спасти жизнь. Роль ИИ в инфекционных заболеваниях ИИ может помочь в диагностике инфекционных заболеваний, идентифицируя микроорганизмы, такие как бактерии, вирусы и грибки, на основе данных секвенирования ДНК. ИИ можно использовать для прогнозирования устойчивости микроорганизмов к различным антибиотикам. Таким образом, ИИ может помочь оптимизировать лечение и уменьшить распространение устойчивости к противомикробным препаратам.
ИИ можно использовать для мониторинга распространения инфекционных заболеваний, отслеживая количество случаев заболевания и смертей.
Поэтому очень важно тщательно дифференцировать эпилептический синдром. Врач мог эту информацию изучить и принять верное решение. Это очень тяжёлый диагноз, при его наличии надо принимать несколько сильнодействующих препаратов с кучей побочных эффектов. Когда доктор ознакомился с заключением системы, он переосмыслил все вводные заново, собрал консилиум и представил новые результаты коллегам. В результате консилиум срочно скорректировал программу лечения. Благодаря этому состояние пациента нормализовалось. Сейчас он уже ходит в третий класс. Что такое «персонализированная медицина» — Откуда система брала информацию о пациенте? Из электронной истории болезни?
Сама суть «Джейн» состоит в том, что она должна собирать полную и актуальную историю болезни пациента. Буквально всю информацию, до мельчайших подробностей. Чем больше система будет знать обо всех обстоятельствах происходящих с пациентом процессов, тем более качественные рекомендации она будет выдавать. Врач или пациент? Для быстрого добавления новых записей в «Джейн» был создан чат-бот, доступный со смартфона. Можно, конечно, воспользоваться обычной веб-версией, но с чат-ботом процесс сильно ускоряется. Чат-бот — очень оперативный интерфейс: запустил, быстро ввёл туда всё, что нужно. А веб-приложение — уже более мощный инструмент. Он может использоваться на стационарной основе и предоставлять больше функций. Это трудоёмкий процесс?
Но от него зависят жизнь и здоровье человека, ребёнка. Если родители хотят ребёнку добра, то им придётся этим заниматься. Всё зависит от мотивации. Именно для облегчения этого процесса мы создали чат-бота. Работать с ним было проще, чем пользоваться обычным мессенджером. Во многих случаях даже писать ничего было не нужно — только нажимать кнопки на экране. Туда же можно было отправить и результаты анализов например, общего анализа крови , полученные из лаборатории в виде стандартных PDF-файлов. Прикрепляете файл, система его парсит, извлекает текст и вносит в базу. Очень удобно! В этом как раз и состояла одна из фишек системы.
Есть мощный тренд: мы от статистической доказательной медицины переходим к персональной медицине , но тоже доказательной. Однако пока ни в одной стране полного перехода к ней так и не произошло. И вот «Джейн» попыталась сделать шаг к светлому будущему, когда мы сможем собирать все показатели здоровья человека, а компьютерная система будет находить в них закономерности, которые важны для успешного лечения. Вы ему что-то отвечаете. Хотя откуда вы можете достоверно знать о противопоказаниях? Но если у нас будет возможность пользоваться «Джейн» или подобной программой, то все данные о пациенте рано или поздно станут известны системе и она сможет указать врачу на эти аспекты, индивидуальные особенности. Причём, в отличие от доктора-человека, компьютерная система не может что-то забыть или потерять, она способна запомнить информацию о тысячах пациентов с абсолютной точностью. Персонализация является одной из частей современного подхода к здравоохранению, известного как концепция 4П-медицины. Название происходит от четырёх английских слов, начинающихся с буквы П: персонализация, прогнозирование, профилактика и преемственность Инфографика: Skillbox Media — Что из этого было реализовано в «Джейн»? Мы взяли базу РЛС, распарсили и ввели в систему.
Так у «Джейн» появились знания о показаниях, противопоказаниях и побочных явлениях приёма лекарственных средств. Далее врач, когда решал, какой препарат назначить, давал алгоритму задание: «Подбери лекарство для этого ребёнка».
Что хотите найти?
В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. В фокусе: технологии искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). В российской системе здравоохранения большие возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ), он уже активно внедряется по всей стране. В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта. Научное исследование возможности использования в системе здравоохранения города Москвы методов поддержки принятия решений на основе результатов анализа данных с применением передовых инновационных технологий. Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов.