Искусственный интеллект на службе отечественной медицины. Петербургские врачи освоили инновационную методику, она позволяет ставить диагноз в случаях, когда однозначно определить причину болезни данные не позволяют. Теперь же искусственный интеллект готов прийти на помощь к профессионалам медицины. 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. В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине.
Столичные алгоритмы
- Читайте также:
- Применение искусственного интеллекта в диагностике: обзор основных технологий и методов
- Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
- Правила комментирования
Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
Я была поражена, когда увидела на что способен искусственный интеллект. Что меня особенно впечатлило, так это то, как нейросеть понимает наши потребности и угадывает предпочтения. И что меня особенно порадовало, она создает контент сразу адаптированный под название нашего бренда. Благодаря iiMed. Я желаю команде iiMed дальнейшего развития и искренне рекомендую iiMed. Александра Основатель и директор сети стоматологических клиник Теги ии нейросети продающий текст искусственный интеллект iimed.
Сервис создания контента с помощью искусственного интеллекта.
Да нет же. Завтра будет так, как мы решим сегодня, точнее, как решат те, кто готов найти в себе силы что-то решать. СМИ сообщают, что Росздравнадзор впервые приостановил использование медицинской системы с применением искусственного интеллекта — системы анализов Botkin. AI, которая должна была помочь врачам находить патологии на снимках томографии. Отмечается, что данное решение принято в связи с «угрозой причинения вреда жизни и здоровью». AI — очень расхваленная, распиаренная история. Так что для меня неудивительно, что приостановлено его использование. У нас это первый, но далеко не последний случай, когда проект в области медицинского ИИ провалится. В мире уже приостановлено использование огромного количества так называемых алгоритмов.
Списаны миллиарды долларов инвесторов, которые вкладывались в эти самые алгоритмы, но пока ИИ в здравоохранении толком не взлетает нигде», — говорит Кузнецов. Он объясняет, что провалы данных систем в медицине происходят потому, что на самом деле это никакой не ИИ: «Современный медицинский искусственный интеллект — это «искусственный», но не интеллект вовсе. Эти алгоритмы напоминают скорее систему распознавания лиц. Соответственно, они не «думают», не анализируют, а лишь сопоставляют данные пациентов с загруженной в них базой. И на основе этого сопоставления делают выводы». В пример собеседник приводит типовой алгоритм, который, как заявлялось, способен выявлять коронавирус по КТ. Однако если на снимке пациента есть какие-то отклонения от нормы, погрешности которые, например, появляются из-за использования разного оборудования или индивидуальных особенностей пациента — врожденных или приобретенных , то точность сопоставления начинает падать. Подобная проблема встречается и при определении алгоритмами онкологических болезней, инсульта, инфаркта и других диагнозов. У распознавания «по аналогии» есть набор всем известных проблем, поясняет эксперт. Иногда не всегда то, что распознается как болезнь, является болезнью — это «ложноположительный результат».
В других случаях наоборот: система это не распознает как болезнь, хотя болезнь есть — это «ложноотрицательный результат». Кроме того, бывает, что медицинская информация не поддается в полной мере алгоритмическому анализу — это так называемые эксквизитные случаи, специфика пациента, орфанные болезни и так далее. Возможно, следующие поколения алгоритмов будут избавлены от этих проблем, но пока надежды на медицинский ИИ, как диагностический философский камень — очевидный самообман», — заключил Кузнецов. По информации местных Telegram-каналов, агрессором является Богдан Ш. На видеороликах, которые сам блогер публикует в социальных сетях, видно, как он нападает на прохожих, бьет их по лицу и издевается над ними.
Промышленность продолжает доминировать в передовых исследованиях в области ИИ. 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.
Искусственный интеллект ИИ - основа новых информационных технологий.
ИИ в лечении и диагностике Одной из главных задач ИИ в медицине является оптимизация диагностики и лечения. В настоящее время созданы и внедрены программы, способные обрабатывать данные жалоб пациентов, осмотра, лабораторных анализов и инструментальных обследований. Так для назначения оптимального лечения используется IBM Watson for oncology, помогающий врачам-онкологам в кратчайшие сроки подобрать терапию, основываясь на большой базе данных, загруженных для обучения ИИ: более 25 тысяч историй болезней, 300 медицинских журналов и 200 учебников. Программа, обрабатывая данные с помощью многочисленных источников, предлагает несколько вариантов терапии, из которых врач может выбрать наиболее подходящий, а также дополнить клиническую картину новыми данными, в зависимости от которых ИИ формирует новый алгоритм лечения.
Human Diagnosis project - это программа, соединяющая в себе знания врачей со всего мира и алгоритмы машинного обучения. На сегодняшний день тысячи профессионалов медицины более чем из 80 стран и 500 медицинских институтов вовлечены в создание проекта. Human Diagnosis project направлен на создание наиболее полной базы, способной составить алгоритм помощи любому пациенту. Проект преследует цель не только оптимизировать принятие клинических решений, но и улучшить получение медицинского образования.
Одной из таких программ является IBM Medical Sieve, которая в среднем более точно выявляет дефекты и новообразования, что позволяет сократить время диагностики и уменьшить возможность упущения важных данных. Главной задачей этого проекта является создание системы умственного ассистента для лучевых диагностов и кардиологов, которая бы действовала как фильтр и быстро обнаруживала аномалии, используя общий анализ изображений, текста и клинических данных. Израильская компания MedyMatch разрабатывает ИИ, способный оценивать компьютерные томограммы и находить любые отклонения от нормы. MaxQ будет применяться в первую очередь для ранней диагностики травм черепа, инсульта и определения его вида геморрагический или ишемический в машинах неотложной помощи, что позволит медицинскому персоналу быстрее начать лечение.
ИИ для пациентов Использование ИИ не ограничивается его применением медицинскими сотрудниками - также нейронные сети могут оказывать помощь пациентам. Существует «приложение-медсестра» - Sense. На экране телефона пациента появляется анимированная медсестра, которая задает вопросы о самочувствии, узнает нет ли жалоб.
Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни
2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. Применяя когнитивные технологии и искусственный интеллект (ИИ) к этим данным, сектор может перейти от традиционного реактивного лечения к более проактивной медицинской системе, базирующейся на предотвращении заболеваний, укреплении здоровья, ускоренной. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине.
Диагностика
- Как искусственный интеллект создает лекарства
- Что такое CRISPR?
- Данные о пациентах: доскональная обработка
- Платформа ИИ Минздрав
Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
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? Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Использование искусственного интеллекта в медицине во всем мире вызывает активный интерес и надежду на успехи в лечении. Глава Минздрава отметил: искусственный интеллект будут использовать для получения снимков с различных видов цифровых приборов. Сбор данных и искусственный интеллект в медицине.
Нейронные сети для пациентов
- Виртуальная реальность в медицине
- Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
- «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
- Мы рекомендуем
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. В частности, Всемирная организация здравоохранения указала на негативные последствия применения искусственного интеллекта в медицине, если в основе его разработки и использования не будут заложены этические принципы и защита прав человека.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Компьютерное зрение позволяет находить закономерности и отклонения от нормы в снимках различных органов на КТ, МРТ, рентгенографии, маммографии и т. Это существенно экономит время для врачей при постановке диагноза, а также повышает его точность, снижает вероятность ошибок. Например, некоторые сервисы, помимо анализа изображений, автоматически заполняют врачебное заключение. Если сервис выявляет патологию, то ещё помогает врачу составить маршрутизацию пациента — к каким специалистам дальше его необходимо направить. Прогноз течения заболевания. ИИ-технологии помогают врачам обнаружить неизвестные корреляции и скрытые закономерности течения заболевания путем изучения больших массивов данных, после чего подбирается индивидуальный план лечения с наиболее подходящими препаратами. Кроме того, использование ИИ позволяет выявлять людей, подверженных риску заболеваний, с более высокой вероятностью предсказывать хронические заболевания у пациентов, чтобы принимать соответствующие профилактические меры и давать рекомендации пациентам.
Ещё одно преимущество — повышение эффективности управления оказанием медпомощи. Анализ исторических данных, электронных медкарт и данные о потоках пациентов позволяют предотвращать скопление заражённых и здоровых людей в помещениях или нехватку коек в стационарах. Создание цифровых двойников пациентов. Виртуальные пациенты могут использоваться для изучения различных патологий, тестирования лекарств и методов лечения. На данный момент уже есть симуляции отдельных органов или систем, однако в ближайшей перспективе возможно создание моделей, имитирующих целые тела.
Примерно каждые двадцать минут в мире появляется новая статья по медицине. В помощь медикам недавно была создана система поддержки по принятию решений — CDSS на основе ИИ, которая объединила информацию и данные о показателях здоровья пациентов и их истории болезни. Автоматизация и улучшение Бывает, что пациент отменяет визит к врачу, и это несёт клинике убытки: в США подсчитали, что система здравоохранения страны ежегодно теряет около 150 миллиардов долларов. Чтобы снизить эти показатели нужен новый подход к организации и управлению.
С такой задачей может справиться только ИИ, который будет учитывать нюансы и грамотно наладит поток пациентов в медицинские учреждения. Касательно автоматизации, ИИ может помочь специалисту при проведении анализа УЗИ, всевозможных снимков и анализов. IBM разработала сервис Arterys который совмещает в себе визуализацию работы сердца и аналитику. Основой сервиса выступает нейросеть, способная анализировать изображения. Создание лекарственных препаратов Препараты представляют собой сложные органические соединения, и поиск правильной структуры занимает много времени. ИИ призван точнее моделировать состав препаратов. В будущем исследователи смогут задавать свойства, а искусственный интеллект будет формировать химическую структуру препарата. Уже сегодня компания Atomwise применяет ИИ для поиска оптимальных лекарственных формул. А как в России В России ведётся работа сразу по нескольким направлениям из сферы медицинского искусственного интеллекта.
Как вписать его в нормативно-правовые документы? Заместитель начальника Управления организации государственного контроля и регистрации медицинских изделий Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения Мария Суханова рассказала, что после выхода указа Президента Росздравнадзор совместно с Минздравом и профессиональным сообществом образовали рабочую группу, которая создала критерии отнесения программных продуктов к медицинским изделиям и ввела классификацию медицинских изделий как по классам потенциального риска применения, так и по видам номенклатуры Приказ Минздрава России от 06. Важным результатом совместной работы стало введение одноэтапной процедуры государственной регистрации программных продуктов для медицины. Говорит заместитель руководителя Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения Дмитрий Павлюков: «Нам нужно понимать, насколько вообще несет в себе риски этот продукт и как его дальше регулировать.
Мы вывели на рынок 11 программных продуктов с искусственным интеллектом. Почти все они были зарегистрированы в Росздравнадзоре в 2021 году. На сегодня не было ни одного неблагоприятного события, связанного с их применением. Но вместе с тем, так как мы относим эти программные продукты к высокому классу риска, до февраля 2022 года все производители должны предоставить подробные отчеты об их применении в медицинской практике, чтобы мы могли аккумулировать данные и понять, как развивается эта технология».
Здравоохранение — лидер по применению искусственного интеллекта Эксперт по искусственному интеллекту «Центрального научно-исследовательского института организации и информатизации здравоохранения» Минздрава России Александр Гусев отмечает: «Сейчас сфера искусственного интеллекта является мировым рекордсменом в мире по размеру инвестиций, вливаемых в программные продукты с использованием технологий ИИ, и по количеству сделок. Здравоохранение — это та отрасль, где инвесторы имеют максимальные надежды на то, что эти продукты будут востребованы и популярны». По словам А. Это абсолютный рекорд по сравнению с другими отраслями.
А по размеру привлеченных средств у здравоохранения второе место — 2,766 млрд. Впереди только транспорт и логистика. Но, несмотря на эти рекорды, с прошлого года все острее становится дискуссия о доверии и ответственном отношении всех участников сферы ИИ. Слишком много спекуляций.
Большая часть ни к чему плохому не привела, однако 18 процентов причинили вред разной степени тяжести, в том числе были зафиксированы 4 смертельных случая.
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. Поэтому компьютерные системы должны не только выдавать рекомендации, но ещё и обладать функцией объяснения, обоснования предложенных решений. Это важный компонент доверия. Вот почему в сфере медицины очень сложно применять популярные сегодня нейронные сети и другие модели, основанные на методах восходящей парадигмы искусственного интеллекта.
Если система, основанная на нейронных сетях, сможет объяснять свои решения, то, пожалуйста, применяйте. Но обычно нейросети на это неспособны. Вопрос, как я уже сказал, в доверии. Врач или консилиум врачей должен иметь возможность проверить выводы программы. Если ИИ даёт второе мнение по какому-то пациенту, то доктору нужно понимать, почему алгоритм пришёл к таким выводам. В случаях, когда «Джейн» помогла уточнить диагнозы, фактически решение приняли врачи консилиум. Система лишь обратила внимание на нестыковки и смогла обосновать альтернативное решение.
Окончательное решение всегда остаётся за человеком. И поэтому она была основана не на нейросетях, а на наборах хранимых правил. То есть в ней была база знаний, правила вывода, семантические сети. При поиске решения применялось нечёткое сопоставление то есть правила нечёткой логики. Я всегда мог объяснить врачам, почему система, основываясь на наблюдениях за состоянием пациента, сообщала о вероятности того или иного диагноза. Говоря научным языком, «Джейн» относилась к объяснимому искусственному интеллекту. Росстандарт принял первый в нашей стране ГОСТ по этой теме только несколько месяцев назад.