Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса. Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения.
Читайте также
- «Россия 1» 27.11.2023 «Утро России». «Искусственный интеллект в медицине: достижения и перспективы»
- Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
- Нейронные сети в помощь врачам
- Онлайн-курсы
Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом
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 помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. — узнаете, как ИИ меняет рынок здравоохранения и фармацевтики; — разберете реальные кейсы применения Data Science в медицине и познакомитесь с прикладным анализом данных; — поймете с чего начать карьеру в HealthTech.
ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения. Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
HUB Telemed Телемедицина Телемедицинская платформа для врачей с возможностью выбора метода описания лучевых исследований на основе ИИ Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. Использование этих систем может значительно улучшить диагностику, ускорить процесс лечения и сделать медицинские услуги более доступными и персонализированными для пациентов. Со ссылкой на последние исследования и данные становится очевидной тенденция усиления значимости искусственного интеллекта в обеспечении здоровья нации.
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. Их оптимально финансировать за счет целевых программ, как это, например, реализуется в рамках московского эксперимента.
Третий уровень — это продукты, успешно прошедшие проспективные контролируемые клинические исследования. Решения, по которым собрана обширная доказательная база их клинической или экономической эффективности. При «погружении» таких систем в клинические рекомендации появится возможность оплачивать их применение из средств ОМС.
Пока таких продуктов на рынке России нет». Наконец, немаловажной проблемой является доверие к ИИ со стороны практического здравоохранения — о ней говорили Борис Зингерман, Антон Владзимирский и Александр Гусев. Без формирования доверия невозможно будет ожидать массового применения врачами систем на основе ИИ.
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. Также остается открытым вопрос предоставления и хранения личной информации пациента. Поскольку кибермошенники не дремлют, данный вопрос требует особой проработки.
Могу сказать точно, что никакие технологии не смогут заменить человеческого общения. Искусственный интеллект никогда не научится сострадать человеку и морально поддерживать в трудную минуту. Общение врача с пациентами имеет большое значение. Однажды был случай, когда врач в Калифорнии послал робота в палату к 78-летнему пациенту и его родственникам, чтобы с помощью видеосвязи сообщить им о том, что тот умрет.
В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN [4] , которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств , сетей Байеса и искусственных нейронных сетей , были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах.
Однако с 2002 года технологии сделали большой шаг вперед, а к программам внедрения искусственного интеллекта в медицину подключились и IT-гиганты, и целые государства. Сегодня ученые надеются, что с помощью искусственного интеллекта уже в ближайшем будущем возможно будет прийти к сверхточной или прецизионной медицине, в рамках которой появится возможность назначать индивидуальное лечение каждому отдельному человеку, учитывая его уникальные генетические и другие особенности.
Применение искусственного интеллекта в медицине
- Подпишитесь на нашу рассылку.
- Как работают нейронные сети в медицинской сфере?
- Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
- Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году | Главная
- Олия Артемова
- Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
Есть видеоаналитика, которая используется в медицинских организациях, есть решения в диагностике. Ну, разумеется, хотелось бы больше, если открываются подобные возможности. 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.
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.
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. Время окупаемости таких исследований составит десятки лет, если они вообще когда-нибудь окупятся.
Основная сложность лечения редких болезней не в синтезе лекарств и лабораторных тестированиях, а в недостатке клинических данных.
Данный фантом позволяет научиться студентам работать в режиме эластографии». А еще фантомы помогают настраивать медоборудование. Например, аппарат-фантом имитирует позвоночник человека. По нему можно исследовать остеопороз. Кости при этом заболевании становятся хрупкими, и как раз их состояние с максимальной точностью отражает фантом. Дмитрий Семёнов, руководитель сектора стандартизации и контроля качества Центра диагностики и телемедицины: «Наш фантом достаточно точно имитирует эту минеральную плотность. И если откалибровать томограф при помощи нашего фантома, то изображение с этого томографа можно использовать для диагностики остеопороза». Важно, что пациенту при этом проходить дополнительные исследования не нужно.
Пока производство подобных фантомов штучное. Сейчас ученые работают над созданием фантомов печени и почек. Производство нарастят, а потом такое «учебное пособие» отправят в медицинские университеты. При этом московскими разработками уже сейчас делятся с другими регионами России.
VR для ПТСР и роботы да Винчи: как передовые технологии изменили медицину в 2023 году
Будет расширяться использование в здравоохранении искусственного интеллекта. Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. 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 (ИИ) — это чудо современной технологии, которое уже не просто фантастика из фильмов, но и реальность, влияющая на множество сфер нашей жизни от смартфонов и голосовых помощников до систем автоматизации в производстве и медицине.
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
Искусственный интеллект (ИИ) для диагностики. Платформа Искусственного интеллекта Минздрава России — первый национальный проект, объединяющий медицинское сообщество и разработчиков решений на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Искусственный интеллект стал лидером цифрового здравоохранения России по объему инвестиций. Диагнозы уже ставит искусственный интеллект, мгновенно анализируя все обследования пациента. Искусственный интеллект существенно улучшает точность аппаратной диагностики в медицине благодаря нескольким ключевым аспектам.
Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом
Имплантируя электроды непосредственно в периферические нервы, нейропротезы теперь могут обеспечить пользователям реалистичные и интуитивные ощущения, позволяя им держать предметы, ощущать текстуру и даже испытывать колебания температуры. Влияние этих прорывов в области нейротехнологий невозможно переоценить. Они дают пациентам с травмами спинного мозга новое чувство надежды, позволяя им вновь обрести подвижность и независимость. Применение ИМК и нейропротезирования выходит за рамки физической реабилитации; они также многообещающи для людей с неврологическими расстройствами, такими как эпилепсия, болезнь Альцгеймера и Паркинсона. Непосредственно взаимодействуя с мозгом, эти технологии позволяют проводить более целенаправленные и эффективные методы лечения, потенциально повышая качество жизни бесчисленного множества пациентов. В то время как 3D-печать используется в различных отраслях промышленности, ее применение в области медицинских технологий особенно перспективно.
Возможность 3D-печати органов обладает огромным потенциалом в решении глобального кризиса нехватки органов. Используя собственные клетки пациента, ученые могут создавать функциональные органы, которые являются биосовместимыми и не требуют иммуносупрессии. Представьте себе мир, в котором люди, нуждающиеся в пересадке почки, могут просто напечатать новую почку в 3D-формате, избавив от необходимости в длинных очередях ожидания и риска отторжения органа. CRISPR, сокращение от сгруппированных коротких палиндромных повторов с регулярными промежутками, является мощным инструментом редактирования генов, который позволяет ученым вносить точные изменения в ДНК организма. Эта разработка способна излечивать генетические заболевания, модифицировать сельскохозяйственные культуры для повышения урожайности и устойчивости и даже уничтожать переносчиков болезней, таких как комары.
Попав в цель, Cas9 разрезает ДНК в нужном месте, позволяя ученым вставлять, удалять или модифицировать гены с поразительной точностью. В области генетических заболеваний у него есть потенциал для коррекции генетических мутаций, ответственных за такие заболевания, как муковисцидоз, серповидноклеточная анемия и болезнь Хантингтона. Фактически, в 2020 году было проведено первое в истории клиническое испытание с использованием CRISPR на людях для лечения генетической формы слепоты, продемонстрировавшее его потенциал для применения в реальных условиях. Телемедицина Телемедицина, еще одно прорывное достижение в области медицины, революционизирует способы оказания медицинской помощи. Благодаря телемедицине пациенты теперь могут получать доступ к медицинским услугам удаленно, устраняя географические пробелы, расширяя доступ к специалистам и сокращая потребность в личных посещениях.
Системы мониторинга за здоровьем Ожидается рост популярности портативных «умных» гаджетов, работающих на алгоритмах ИИ, которые непрерывно отслеживают и анализируют показатели здоровья человека. Такие устройства призваны предсказывать потенциальные угрозы уже при минимально недопустимых отклонениях, что позволит предупреждать серьезные нарушения для профилактики разнообразных заболеваний. Индивидуальные схемы лечения Ученые планируют активнее применять способности ИИ быстро выполнять анализ огромных массивов информации, в т.
Благодаря этим возможностям облегчается задача составления индивидуальных планов лечения для врачей. Учет персональных особенностей здоровья пациентов существенно повышает эффективность лечебных курсов, снижает риск побочных эффектов. Совершенствование диагностических возможностей Системы диагностики с искусственным интеллектом с каждым годом работают все стремительнее и точнее.
Благодаря уникальным инструментам обеспечивается раннее и высокоточное выявление аномалий, что позволяет оперативно приступить к лечению. 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.
Все они одобрены Росздравнадзором, причем 11 — это нейросети, которые помогают врачам-рентгенологам искать признаки заболеваний на компьютерных снимках рентгенограмме, томограмме, маммограмме и флюорограмме. Кроме того ИИ помогает в анализе генетической информации, что способствует разработке персонализированных методов лечения. В поликлиниках Москвы используют программы на базе ИИ, которые помогают терапевтам поставить пациенту диагноз. Нейросеть анализирует жалобу пациента, и сравнивает ее с несколькими миллионами записей других пациентов из базы ЕМИАС Единой медицинской информационно-аналитической системе. Сфера прогнозирования заболеваний также претерпела существенные изменения, с появлением алгоритмов, способных предсказывать возникновение заболеваний на основе анализа большого объема данных. Например, исследования, основанные на данных электронных медицинских карт, могут предсказать риск развития диабета, сердечных заболеваний или депрессии у конкретного пациента. К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков, и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных.
Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить. Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении. Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья. Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных о здоровье населения, включая информацию из социальных сетей, новостных порталов и официальных статистических данных, для прогнозирования возможных вспышек болезней и эпидемий. Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям. В России работает цифровой сервис диагностики MDDC, основанный на алгоритмах нейросети: он помогает выявлять минимальные новообразования в легких менее 4 мм , а также диагностировать рак на ранней стадии. В исследовании Journal of the National Cancer Institute ученые использовали ИИ для анализа маммограмм более чем 26 000 женщин.
В первую очередь это все, что связано с ассистированием и поддержкой врачебных решений. Второе - это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, - сказал эксперт. Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции".
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.