Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Применение искусственного интеллекта в медицине. Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов.
Чем так хорош искусственный интеллект в медицине?
- Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
- Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
- Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
- ОБ АССОЦИАЦИИ
- Применение искусственного интеллекта в диагностике: обзор основных технологий и методов
- Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день -
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. Применение методов искусственного интеллекта в медицине и сфере здравоохранения Для использования врачами и медицинскими специалистами Плюсы и минусы Заменит ли ИИ врачей? Примеры | Онлайн-университет доказательной медицины Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний.
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
6 случаев, когда искусственный интеллект может творить чудеса в здравоохранении. Какова же ситуация с применением ИИ в медицине по состоянию на июнь 2021 г.? На наш взгляд, такая фиксация времени необходима ввиду бурного развития рассматриваемой области. Практически все основные технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в реальной практике организаций здравоохранения, повышая качество медицинских услуг и тем самым увеличивая продолжительность и качество жизни граждан. В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. "Искусственный интеллект, даже какой-то удачный вариант его изобретения и внедрения, может повести себя неконтролируемо в чем-то.
Искусственный интеллект в медицине: новая эпоха в диагностике и лечении
- «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
- Цельс — Медицинские скрининг системы | CELSUS
- Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине - Российская газета
- Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы
- Виртуальная реальность в медицине
Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении
Возможность делать прогнозы с помощью искусственного интеллекта в медицине применяют и иначе. 6 случаев, когда искусственный интеллект может творить чудеса в здравоохранении. Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. Применение методов искусственного интеллекта в медицине и сфере здравоохранения Для использования врачами и медицинскими специалистами Плюсы и минусы Заменит ли ИИ врачей? Примеры | Онлайн-университет доказательной медицины
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Какова же ситуация с применением ИИ в медицине по состоянию на июнь 2021 г.? На наш взгляд, такая фиксация времени необходима ввиду бурного развития рассматриваемой области. "Искусственный интеллект, даже какой-то удачный вариант его изобретения и внедрения, может повести себя неконтролируемо в чем-то. искусственный интеллект в медицине, искусственный интеллект. Рост применения КТ приводит к выявлению большого количества очагов и округлых образований в легких. 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 в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
Это помогает пациенту внимательно следить за состоянием своего здоровья, быстро получать нужную врачебную помощь без нерациональной траты времени на запись, ожидание и посещение непрофильных специалистов. Снижается нагрузка на медперсонал, увеличивается время общения доктора с пациентом. Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. Любой человек может получить точную информацию о том, как скорректировать образ жизни, питания, чтобы избежать проблем со здоровьем. Для врачей ИИ стал надежным помощником при установлении наиболее вероятного диагноза и разработке эффективной схемы лечения. Применение искусственного интеллекта в медицине для разработки новых препаратов Чтобы разработать вакцину или новое лекарственное средство, требуется много времени и средств на дорогостоящие исследования и испытания. ИИ помогает сократить время на разработку новых препаратов в несколько раз. Искусственный интеллект анализирует структуру существующих медикаментов на молекулярном уровне, предлагает новые, с учетом заданных требований.
В 2019 году компания Insilico Medicine при помощи ИИ создала несколько препаратов для эффективного лечения мышечного фиброза. Раньше для этого назначали множество медикаментов, терапия не всегда была эффективной. Искусственный интеллект всего за 3 недели создал нужный алгоритм, ученые выбрали наиболее подходящие варианты, за 25 дней провели тестирование новых лекарств на животных. Для выбора оптимального варианта потребовалось 46 дней. Без ИИ на это потребовалось бы более 8 лет и несколько миллионов долларов. Активное внедрение искусственного интеллекта в медицину — это возможность наконец-то найти лекарства от заболеваний, которые на сегодняшний день считаются неизлечимыми. Это болезнь Альцгеймера, рассеянный склероз и множество других патологий, которые становятся причиной преждевременной инвалидности или смерти.
Использование искусственного интеллекта в медицине для автоматизации данных о пациентах Информация о пациентах обычно хранится в медицинских карточках. У каждого медучреждения своя картотека. Из-за этого процесс сбора анамнеза и постановки диагноза затягивается на неопределенное время. Врачу не всегда удается правильно интерпретировать результаты анализов, тестов и других видов обследований, потому что у него нет полной картины со всеми необходимыми данными. Технология блокчейн — это новый подход в хранении и управлении данными пациентов. Позволяет сегментировать и защитить информацию, быстро обмениваться всеми необходимыми медицинскими данными. В фармацевтике и медицине блокчейн применяют в следующих направлениях: управление цепочками поставок лекарственных препаратов; борьба с контрафактной продукцией; заполнение электронных медкарт и управление ими; анализ результатов обследования; улучшение процессов страхования и выставление счетов; удаленный мониторинг состояния пациентов; проведение исследований разного характера.
Конференция "Вычислительная биология и искусственный интеллект для персонализированной медицины — 2024" - яркое ежегодное событие для врачей, ученых, представителей IT-отрасли и всех специалистов, которых волнуют вопросы медицины будущего. Программа конференции подробно отразит все современные возможности применения информационных технологий в биомедицинских исследованиях и клинической деятельности. Ведущие спикеры обсудят последние достижения в области биоинформатики: платформы для обработки данных, секвенирование и мультиомиксные технологии, а также перспективы внедрения искусственного интеллекта для поддержки врачебных решений в терапии и диагностике.
Сервис помогает разработать алгоритм для эффективного лечения диабетической ретинопатии, спрогнозировать риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. Приложение распознает человеческую речь, может интересоваться самочувствием, отвечать на любые вопросы, связанные со здоровьем. Это приложение предназначено для распознавания симптомов и формирования общей клинической картины. Оно предполагает диагнозы, исходя из полученных данных, подсказывает, к какому специалисту нужно обратиться. Это помогает пациенту внимательно следить за состоянием своего здоровья, быстро получать нужную врачебную помощь без нерациональной траты времени на запись, ожидание и посещение непрофильных специалистов. Снижается нагрузка на медперсонал, увеличивается время общения доктора с пациентом. Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний.
Любой человек может получить точную информацию о том, как скорректировать образ жизни, питания, чтобы избежать проблем со здоровьем. Для врачей ИИ стал надежным помощником при установлении наиболее вероятного диагноза и разработке эффективной схемы лечения. Применение искусственного интеллекта в медицине для разработки новых препаратов Чтобы разработать вакцину или новое лекарственное средство, требуется много времени и средств на дорогостоящие исследования и испытания. ИИ помогает сократить время на разработку новых препаратов в несколько раз. Искусственный интеллект анализирует структуру существующих медикаментов на молекулярном уровне, предлагает новые, с учетом заданных требований. В 2019 году компания Insilico Medicine при помощи ИИ создала несколько препаратов для эффективного лечения мышечного фиброза. Раньше для этого назначали множество медикаментов, терапия не всегда была эффективной. Искусственный интеллект всего за 3 недели создал нужный алгоритм, ученые выбрали наиболее подходящие варианты, за 25 дней провели тестирование новых лекарств на животных. Для выбора оптимального варианта потребовалось 46 дней. Без ИИ на это потребовалось бы более 8 лет и несколько миллионов долларов.
Активное внедрение искусственного интеллекта в медицину — это возможность наконец-то найти лекарства от заболеваний, которые на сегодняшний день считаются неизлечимыми. Это болезнь Альцгеймера, рассеянный склероз и множество других патологий, которые становятся причиной преждевременной инвалидности или смерти. Использование искусственного интеллекта в медицине для автоматизации данных о пациентах Информация о пациентах обычно хранится в медицинских карточках. У каждого медучреждения своя картотека. Из-за этого процесс сбора анамнеза и постановки диагноза затягивается на неопределенное время.
Приложение, которое позволяет в домашних условиях обработать сведения с датчика, снимающего кардиограммы.
Искусственный интеллект анализирует данные пациента, отслеживает любые тревожные сигналы и рекомендует пользователю обратиться к врачу, если предвидит скорый инфаркт. На основе полученных от человека данных программа отправляет информацию лечащему врачу или рекомендует обратиться к определенному специалисту. Может рассказать о правилах приема лекарств или связать пациента по видеосвязи с врачом. Управление больницей Работа больницы требует быстрой координации персонала и имеющихся ресурсов, ведь на кону стоит не только здоровье, но и жизни людей. ИИ в здравоохранении может существенно помочь в управлении клиникой. Уже сегодня существуют проекты, предназначенные именно для этого: 1 Bright.
Он предназначен для быстрого решения важных задач: организации встреч, назначения времени сдачи анализов, получения ответов больных по опросному листу и т. С его помощью врач освобождается от выполнения многих бюрократических процедур и может сосредоточиться на спасении жизней людей. Она умеет анализировать многочисленные данные здоровья, может предсказывать ухудшение состояния, а также резервировать врачей и оборудование в случае возникновения критических ситуаций. Искусственный интеллект в российской медицине Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. Конечно, передовые технологии зачастую внедряются в США и Азии, однако и Европа Россия в том числе применяет многочисленные инновации и выстраивает стратегию использования ИИ в здравоохранении. Самые актуальные для нашей страны методы искусственного интеллекта в медицине — это распознавание речи и онлайн-диагностика заболеваний по медицинским картам и снимкам.
В 2017 году Институт развития интернета начал работу над созданием системы ИИ, предназначенной для постановки диагноза по снимкам. Ожидается, что она позволит гражданам узнавать о состоянии здоровья по снимкам, в том числе и в домашних условиях. Ведутся также работы по созданию системы TeleMD, которая должна позволить онкологам связываться с коллегами для консультаций и своевременного выявления раковых клеток. Регулирование сферы на законодательном уровне Искусственный интеллект в медицине в России, как впрочем и в остальном мире, представляет собой абсолютно новое решение, требующее самого пристального внимания со стороны не только инвесторов, врачей и пациентов, но и законодателей. Пока данная сфера никак не регламентируется законодательством, а ведь в будущем ИИ может серьезно влиять на работу медицинских учреждений. При этом не стоит забывать, что стопроцентно точные и достоверные результаты машины показывают далеко не всегда: есть вероятность возникновения ошибок, поэтому так важно, чтобы была правовая база, в деталях регламентирующая особенности данной сферы.
Работы в этом направлении уже ведутся. К примеру, в стране обсуждается возможность создания специального государственного агентства по робототехнике и введения поста профильного премьера, чтобы специалисты могли курировать сферу в целом. Проблемы внедрения ИИ в здравоохранении: за и против Искусственный интеллект и интернет вещей в здравоохранении — очень перспективные области, внедрение и развитие которых имеет преимущества и недостатки. Повышение эффективности диагностики ИИ работает на основе огромных объемов данных, благодаря чему существенно увеличивается точность и эффективность постановки диагнозов. Чтобы изучить несколько миллионов медицинских карт, специалисту нужны годы, а компьютер справляется с этим за короткое время. Сокращение рутинных задач врачей Искусственный интеллект может взять на себя все задачи, которые отвлекают медицинский персонал от основной работы — спасения человеческого здоровья и жизни.
Программы могут подбирать палаты, искать доступное оборудование, следить за исправностью медтехники и т. Уменьшение количества врачебных ошибок ИИ уже сегодня часто показывает более высокую точность при постановке диагнозов и выполнении других работ, чем врач. Если же доктор и ИИ будут работать вместе, то вероятность ошибок сводится практически к уровню статистической погрешности. Инвестиции в ИИ в медицине сегодня чрезвычайно важны — они дают возможность развивать сферу, а в перспективе и полностью изменить весь облик здравоохранения в мире, сделать его более надежным, эффективным, комфортным и безопасным для человека.
Правила комментирования
- Искусственный интеллект в медицине - не конкурент, но помощник - ФармМедПром
- Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
- Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
- Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
- ACHIEVEMENTS AND PROSPECTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
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».
И система рассчитывала интегральный показатель для каждого вещества, который показывал степень риска приёма средства для конкретного пациента. Вещества, которые могут ухудшить состояние больного, компьютер подсветит красным. Более того, лекарственные средства взаимодействуют друг с другом. Если врач попытается назначить несовместимые препараты, то «Джейн» и об этом просигнализирует. Так алгоритм подбирает лекарство, наилучшим образом подходящее конкретному пациенту. Это наглядный пример персонализированной медицины.
Её можно модифицировать под другие болезни, не только для эпилепсии? Это отдельный модуль, который был встроен в «Джейн» и работал очень успешно. Кстати, им пользовались не только неврологи, но и врачи других специализаций. Как «Джейн» помогала предсказать приступы эпилепсии — Из каких частей состояла «Джейн»? Перечислю основные модули: диагностика; разработка плана лечения и подбор лекарств; контроль принятия лекарств; Также был дневник пациента. Поскольку эпилепсия требует пристального внимания к состоянию пациента, были необходимы инструменты контроля.
Сегодня все системы делаются с веб-доступом. Я не могу себе представить стационарную программу такого рода, которую нужно было бы устанавливать как отдельное приложение. Естественно, «Джейн» тоже имела веб-доступ, а чат-бот — это просто дополнительный интерфейс к базе данных, в которой аккумулировались данные о пациенте — история болезни, жизненные показатели, дневник наблюдений и так далее. Если назначены какие-то антиэпилептические вещества, то их надо принимать ровно так, как назначено, буквально минута в минуту. Любой пропуск — риск для жизни. И соответствующий модуль «Джейн» как раз напоминал ребёнку или его родителям о том, что прямо сейчас надо выпить ту или иную таблетку.
И в качестве подтверждения требовал нажатия соответствующей кнопки на экране смартфона. То есть осуществляла поиск скрытых закономерностей. Например, у одного ребёнка «Джейн» выявила жёсткую причинно-следственную зависимость между фазами Луны и обострениями болезни. Ни родители, ни врачи этой связи не чувствовали и не знали о ней. Они просто отмечали в электронном дневнике дни, в которые происходили приступы. Я, конечно, всё перепроверил, долго копался в научных трудах.
И нашёл публикации, в которых учёные отмечали селенозависимость течения эпилепсии у отдельных людей. Но объяснить её, кстати, медики пока не могут. Зачастую эпилептики — очень метеозависимые люди. Циклолептическое течение эпилепсии встречается довольно часто, и система очень быстро научается прогнозировать интервалы этих циклов.
На данный момент новый алгоритм планируется внедрить в помощь патологоанатомам, однако при успешном внедрении возможности ИИ могут быть расширены, ведь главное — научиться диагностировать опасные заболевания на самых ранних стадиях, пока сохраняются высокие шансы на полноценное излечение. Существуют и компании, специализирующиеся на разработке ИИ-продуктов для ранней диагностики различных заболеваний. Они позволяют анализировать хронические состояния, используя лабораторные и другие медицинские данные, чтобы выявлять опасные болезни как можно раньше. Так, программное обеспечение от Ezra использует ИИ при анализе МРТ-сканов всего тела, чтобы помочь специалистам в раннем выявлении рака. Их слоган говорит сам за себя: «Мы обнаружили самую большую слабость рака — раннее обнаружение». SkinVision — компания, занимающаяся диагностикой рака кожи на основе медицинской визуализации, то есть диагностикой по фото. ИИ, разработанный командой SkinVision, позволяет обнаруживать рак кожи на ранней стадии по фотографиям, сделанным на телефон. Умные алгоритмы после исследования очередного фото просигнализируют о том, если с кожей что-то не так. Таким образом, пациент сможет вовремя обратиться в клинику за помощью. Медицинская визуализация на основе ИИ также широко используется для диагностики ОРВИ и выявления пациентов, которым требуется клиническая поддержка. Нейросеть научилась отличать родинки от некоторых видов рака кожи Американские ученые создали систему искусственного интеллекта, которая умеет отличать родинки от некоторых видов рака кожи лучше врачей. Работа исследователей опубликована в журнале Nature. На протяжении последних десятилетий число людей, у которых обнаруживают рак кожи, постоянно увеличивается. По данным Всемирной организации здравоохранения, раком кожи страдает каждый третий онкологический больной, а каждый пятый американец заболеет им в течение жизни. Это заболевание особенно опасно тем, что злокачественное образование легко не заметить и спутать с родинкой. При этом, если вовремя обратить внимание на опухоль, шансы на выздоровление резко увеличиваются. Пациенты, у которых находят меланому самый распространенный и злокачественный вид опухоли на ранней стадии развития, выживают в 97 процентах случаев, в то время как при поздней диагностике заболевания эта доля сокращается до 14 процентов. Основным способом первичного выявления рака кожи до сих пор остается визуальный осмотр за которым обычно следует дерматоскопия или биопсия. Чтобы помочь пациентам самостоятельно обнаружить злокачественное образование на ранней стадии, ученые из Стэнфордского университета создали систему искусственного интеллекта, которая анализирует фотографии «подозрительных» родинок. Авторы новой работы использовали сверточную нейросеть Inception v3, которая была ранее разработана компанией Google. Исследователи удалили ее верхний слой и обучили систему, изначально ориентированную на распознавание различных объектов, определять некоторые виды рака кожи — меланому и карциному. Для этого они использовали 130 тысяч фотографий более двух тысяч различных кожных заболеваний. После того, как программа научилась ставить диагноз, ее работу сравнили с работой двух ведущих дерматологов США. Анализ показал, что система не только справляется не хуже специалистов, но и превосходит их: нейросеть верно отличала родинки от злокачественной меланомы и карциномы в 72 процентах случаев, в то время как врачи успешно справились с заданием лишь в 66 процентах случаев. Дополнительная проверка нейросети, в которой принял участие уже 21 специалист, также показала, что, чувствительность и специфичность алгоритма которая отражает способность корректно определить доброкачественную и злокачественную опухоль не уступает чувствительности и специфичности дерматологов. В будущем компьютерная программа может быть адаптирована для смартфона или планшета, и позволит любому желающему пройти первичную диагностику рака кожи. Тем не менее, до этого момента системе будет необходимо пройти еще много дополнительных проверок. Так, по мнению авторов статьи, программа может плохо справляться с определением редких типов карцином и меланом, по каким-либо причинам не окрашенным в черный или коричневый цвет. Недавно американские ученые также создали алгоритм, который успешно справляется с ранней диагностикой меланомы. В ходе эксперимента система смогла правильно определить меланому в 98 процентах случаев. В то же время специфичность алгоритма оказалась не такой высокой — диагностика доброкачественных образований была проведена верно лишь в 36 процентах случаев. Применение ИИ в медицине Данные о пациентах Информация о пациентах может храниться в десятках клиник и медицинских карточек. 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. Такие типы ИИ-программ могут использовать не только врачи, но и пациенты. Сервис 23andMe анализирует генетическую информацию и рассказывает пользователю о его предках. Стартап Sophia Genetics использует генетические данные для выявления предрасположенности к определенным заболеваниям. Так пациенты корректируют свой образ жизни, а врачи выбирают наиболее вероятные диагнозы. 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. Для этой задачи алгоритмам понадобился 21 день, после чего ученые отобрали наиболее подходящие варианты препаратов и за 25 дней провели тест на лабораторных животных. Таким образом, понадобилось 46 дней для выбора подходящего лекарства. Однако традиционный процесс разработки лекарств занимает около 8 лет и стоит фармкомпаниям несколько миллионов долларов.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения 63 181 Гусев Александр, Директор по развитию бизнеса Согласно Markets And Markets , объем глобального рынка искусственного интеллекта ИИ в сфере здравоохранения вырастет с 4,9 млрд долларов США в 2020 году до 45,2 млрд долларов США к 2026 году. В мире около 3 тыс. Рост интереса к ИИ обусловлен сразу несколькими трендами: появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных. Эти технологии дали возможность выполнять автоматизированное машинное обучение с высокой точностью получаемых моделей, что в свою очередь открыло многочисленные примеры успешной автоматизации процессов и перспектив цифровой трансформации с возможностью сокращения затрат на здравоохранение.
Если у ребёнка приступы происходят, например, каждые пять дней, система это спрогнозирует. Напомнит родителям, что сегодня с большой вероятностью будет обострение, и попросит быть внимательнее к своему чаду. Современная медицина не обладает такими средствами. Но, как я уже сказал, к приступу можно будет подготовиться, чтобы он нанёс минимальный вред. В этот день ребёнок должен быть дома и избегать активностей, которые могут быть опасны в случае потери сознания. То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее. Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии. Врачи ей пользовались под моим контролем. Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов. Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил. Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят. А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было. Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов. У нас был чат-бот, у нас была веб-версия, система «крутилась» на сервере. Если бы я не остановил разработку, то следующий модуль, который мы делали, обеспечивал бы вывод по аналогии. Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни. И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник. Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов. Таких крутых фишек, интеллектуальных функций, настроенных именно на проблему эпилепсии, как в «Джейн», больше ни у кого в мире не было. Встречались с представителями популярных компаний, предоставляющих услуги по лабораторной диагностике. Мы предлагали им войти в проект и развивать его под своим брендом. Мы могли бы сделать полную интеграцию. Но этого не случилось, никто из потенциальных инвесторов так и не решился на сотрудничество. Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы? То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами. Какая должна быть методика? И разработка методики испытаний входит в состав клинических испытаний. То есть мы должны сначала разработать методику, представить её комиссии, которая подтвердит, что методика соответствует стандартам качества проведения клинических испытаний. Затем в ходе испытаний мы проходим по всем пунктам этой методики. Пишем научно-технические отчёты. Консилиумы их проверяют, подтверждают, что отчёты соответствуют критериям, описанным в документах. В России IT-продукт с искусственным интеллектом впервые сумел успешно пройти технические и клинические испытания, получить статус медизделия и одобрение Росздравнадзора только в апреле 2020 года. Почему же в больницах до сих пор очень мало таких программ? MYCIN считается первой интеллектуальной компьютерной системой, разработанной специально для медиков.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
| Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении | Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов. |
| Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины — СП.АРМ | Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями, а с развитием технологий сделает реальным появление сверхэффективных персональных. |
| НБМЗ — Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине | Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. |
Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. 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. Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине.