Несмотря на то, что искусственный интеллект сегодня является одной из основополагающих технологий в здравоохранении и персонализированной медицине, в профессиональной среде возникает вопрос: а так ли умен ИИ и какие риски связаны с его применением? Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка.
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке. Области применения искусственного интеллекта в медицине обширны и разнообразны. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. «Открытие Центра искусственного интеллекта ознаменовало важный шаг движения в сторону пациента, движения в сторону той медицины, которая называется персонализированной. Многие россияне опасаются применения ИИ в медицине.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
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.
Сообщается, что от его действий уже пострадали около 50 человек. Мотивы своих поступков он не объясняет. Помимо видео избиений, в блоге Ш. Ранее в петербургском метро пожилой мужчина напал с ножом на серебряного призера чемпионата России по фигурному катанию Владислава Дикиджи.
По его данным, тела были найдены со связанными руками и зашитыми животами, что вызывает подозрения в изъятии внутренних органов. Тела завернуты в нейлоновые черно-синие саваны, которые отличаются по цвету от саванов, используемых в Газе, передает ТАСС. Представители чрезвычайных служб считают, что это могло быть сделано с целью повышения температуры тел для ускорения процесса их разложения и сокрытия улик. Также агентство отмечает, что на некоторых телах обнаружены следы огнестрельных ранений в голову.
Ранее палестинские экстренные службы обнаружили на территории медицинского комплекса «Насер» в Хан-Юнисе массовое захоронение с 50 телами погибших. В частности, речь шла о поджоге связанного с Украиной коммерческого объекта в британской столице лицами, которые якобы контактировали с российскими разведслужбами, передает РИА «Новости». Посольство России в Лондоне отвергло эти обвинения, назвав их «абсурдными и заведомо бездоказательными». Они являются «очередной наспех состряпанной британским истеблишментом информационной фальшивкой», подчеркнули в диппредставительстве.
Посол Келин также отметил, что Россия, в отличие от Британии и других западных стран, не осуществляет и не поощряет диверсии против гражданских объектов. Авиация, ракетные войска и артиллерия поразили эшелон у поселка Удачное в ДНР, указало ведомство в своем Telegram-канале. Экс-сотрудник французской контрразведки Николя Чинкуини утверждает, что определение «наемник» в Уголовном кодексе Франции слишком узкое, что позволяет им избежать наказания.
При помощи машинного обучения, медицинские учреждения могут эффективно анализировать данные пациентов в реальном времени, что позволяет быстро идентифицировать потенциальные проблемы и предотвращать развитие заболеваний. Системы на базе ИИ могут анализировать медицинские изображения с большой точностью, помогая диагностировать различные заболевания, включая рак и диабет. По данным mos.
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.
В исследовании Journal of the National Cancer Institute ученые использовали ИИ для анализа маммограмм более чем 26 000 женщин. В целом, ранняя диагностика и прогнозирование с использованием ИИ открывает новые горизонты для медицинской науки, делая возможным профилактику и оперативное лечение многих заболеваний на самых ранних стадиях. Персонализированное лечение на основе искусственного интеллекта ИИ играет важную роль в разработке персонализированных планов лечения, основанных на индивидуальных характеристиках пациента. В хирургии, роботизированные системы и ИИ уже помогают хирургам в проведении сложных операций с большей точностью и меньшими рисками для пациента. В операционной ИИ может анализировать данные в реальном времени, предоставляя хирургам ценную информацию, которая помогает в принятии решений во время операций. Другое интересное направление - персонализированная терапия на основе генетической информации: при участии ИИ медицинские учреждения могут создавать индивидуализированные планы лечения, используя генетическую информацию пациента. Это может помочь в создании более эффективных и безопасных терапевтических планов лечения, минимизируя побочные эффекты и увеличивая шансы на успешное лечение. Алгоритмы предсказания реакции на лекарства: ИИ может анализировать большой объем данных о реакциях различных пациентов на лекарства, предсказывая, как конкретный пациент может отреагировать на определенное лекарство или терапию. Это способствует предотвращению нежелательных реакций и повышению эффективности лечения. Повышение точности и уменьшение травматизма: роботизированные хирургические системы, такие как da Vinci, используют ИИ для улучшения точности операций, уменьшения травматизма тканей и ускорения восстановления пациентов после операций. Роботы могут выполнять сложные манипуляции с высокой точностью и стабильностью. Это позволяет хирургам заранее спланировать операцию, предвидеть возможные трудности и снизить риски осложнений. Ассистенты на основе ИИ: в операционной ИИ может действовать в качестве ассистента, помогая врачам во время операций с помощью анализа данных пациента, мониторинга витальных показателей и предоставления рекомендаций по оптимальному ходу операции. Виртуальная реальность и обучение: технологии виртуальной реальности VR и дополненной реальности AR , интегрированные с ИИ, могут служить мощными инструментами для обучения молодых врачей и хирургов, предлагая им возможность тренироваться в виртуальной среде перед реальной операцией.
На специальном мониторе он подсвечивает врачу области с возможными отклонениями и даёт рекомендации дополнительно сфотографировать и исследовать выделенные области. После обследования врач загружает снимки в СППВР, которая помогает подтвердить или скорректировать ранее поставленный диагноз. Анализ такого снимка занимает у врача от одного до нескольких часов, что связано со сложностью данного вида исследований. Программа же выдаёт результат практически мгновенно, анализируя изображение по заданным алгоритмам. Врач видит уже размеченный снимок, на котором подсвечены опасные зоны, а также предварительные диагнозы, поставленные на основе анализа этого снимка. Главная ценность таких программ состоит в том, что они значительно сокращают время рутинных задач врача. Это позволяет сделать диагностику пациента более персонализированной и быстрой: СППВР ранжирует пациентов по степени тяжести, что также позволяет врачам своевременно реагировать на эти данные и оказывать помощь в первую очередь тем, кто нуждается в ней больше всего. Как создать медицинский сервис с использованием ИИ Как происходит разработка медицинских сервисов с использованием ИИ — с момента постановки задачи до выхода готового продукта в клиническую практику? Сбор данных. В первую очередь следует начать со сбора огромного массива данных реальных пациентов из тех медицинских учреждений, в которых они когда-либо проходили лечение. Для этого понадобится: выявить проблему и определить диагноз, с которым вы хотите работать; найти группы врачей, которые помогут вам валидировать вашу модель; собрать группу разработки, которая сможет выстроить эту модель и «обучить» её. Прежде чем обработать данные, предстоит подготовить их. Для этого их нужно обезличить: в ходе этого процесса пациент получает код, а также убираются персональных данных ФИО, номер паспорта и т. При этом год рождения и диагноз, не обезличиваются. Разметка данных. После того, как данные прошли процедуру обезличивания, они передаются врачам на разметку. Прежде чем приступить к разметке данных, врачи определяют методологию, по которой они будут работать с разметкой. Они определяют диагноз, симптоматику, а также зоны и маркеры, с которыми они будут работать. Только после этого врачи вручную размечают снимки. Сегодня разметка данных, как правило, происходит с помощью программ, где врач в специальном интерфейсе очерчивает необходимые зоны. Повторная разметка. После первичной разметки данных те же снимки проходят аналогичную процедуру, которую проводит уже другая группа врачей. На этом этапе отсеиваются сомнительные, спорные или неверные диагнозы, а также снимки, которые не могут быть валидированы в выбранной модели исследования. Обучение нейросети. Когда все снимки прошли разметку, этот набор данных попадает к разработчикам, которые на их основе начинают обучать нейронную сеть. Даже если сервис достиг определённого уровня работоспособности, он не может быть сразу использован на практике. Прежде он проходит этап валидации: группе врачей и обученной нейросети выдаются новые данные, которые им предстоит разметить. После этого результаты, полученные врачами и нейросетью, сопоставляются между собой, и модель получает класс точности. Регистрация в Министерстве здравоохранения. По завершении этапа валидации прототип должен пройти регистрацию в Минздраве и получить регистрационное утверждение. На этом этапе экспертная группа — на этот раз со стороны Минздрава — вновь внимательно проверяет работу модели и её алгоритмов. Интеграция в систему здравоохранения. Только если сервис пройдёт проверку в Минздраве и получит регистрационное утверждение, он может использоваться в медицинских учреждениях. Диагностика заболеваний Чат-боты уже могут с высокой эффективностью помогать пациентам самостоятельно ставить диагноз, а также помогать в постановке диагноза и врачам. Например, ИИ компании Babylon Health предоставляет соответствующую информацию о здоровье на основе симптомов, описанных самим пациентом. Понятно, что симптомы могут быть описаны неверно или пациент может попытаться ввести ИИ в заблуждение умышленно. Поэтому в компании прямо заявляют, что их компьютерный ассистент не ставит диагноз. Это сделано для того, чтобы свести к минимуму юридическую ответственность компании, но в будущем мы наверняка увидим, как чат-боты будут ставить диагнозы по мере повышения точности их работы. А на перспективы ИИ в Babylon Health смотрят оптимистично, заявляя, что они уже доказали эффективность своего ИИ в первичной медико-санитарной помощи, а также смогли создать такую систему искусственного интеллекта для медицины, которая не является «черным ящиком». Это отличает их, например, от Alphabet, материнской компании Google, представители которой еще сравнительно недавно заявляли о том, что до сих пор не знают, что конкретно изучают их модели машинного обучения, о чём мы писали в статье, посвященной LLM. И пока сложно сказать, насколько они продвинулись в понимании алгоритмов работы своих программ глубокого обучения. А вот исследователи из Babylon Health продвинулись совершенно точно. Также современные ИИ решают проблемы приоритизации и медицинской сортировки. Рекомендации на основе глубокого анализа данных поступающих пациентов для обеспечения точной приоритизации и медицинской сортировки ИИ дает очень быстро в режиме реального времени. Наиболее известные решения для этих целей предлагает Enlitic. ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных в том числе учитываются и старые диагностические карты и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу. Трудно переоценить пользу этих алгоритмов, исключающих из анализа человеческий фактор, ведь после того как они будут усовершенствованы, они помогут спасти тысячи жизней. Стоит рассказать и о новом алгоритме ИИ, который поможет диагностировать рак легких. Много лет человечество проигрывало борьбу с онкологическими заболеваниями, которые ежегодно убивают около 10 миллионов человек по всему миру. Одной из самых страшных форм онкологии является рак легких, распознавание которого на ранних стадиях и до сих пор является для ученых сложнейшей задачей. Но весьма вероятно, что справиться с этим человеку поможет искусственный интеллект.
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
С этими задачами неплохо справляются многие современные мобильные приложения: 1 AliveCor Карманный кардиолог. 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.
Например, анализируя КТ, МРТ, маммографию или рентген, компьютерное зрение распознает 37 заболеваний.
Собянин сообщил, что благодаря использованию ИИ врачи Москвы получат «цифровых помощников», которые помогут подобрать лечение пациентам. Информация будет регистрироваться и обрабатываться только в цифровом формате, врачи смогут больше времени уделять задачам, где нужны их компетенции.
Например, желчнокаменная болезнь, аневризма аорты, инфаркт миокарда, стенокардия напряжения второго функционального класса. Помогают врачам и ученые из ИТМО. Они создали алгоритм, который может определить признаки инфаркта миокарда. Чтобы создать такой алгоритм, ученые обучили модель более чем на 20 тысячах записях ЭКГ. Вот она обратила внимание на эти изменения, и когда врач смотрит, и у него эта кардиограмма с подписью инфаркт, он смотрит на кардиограмму, эти отведения, и согласен с тем, что сделала нейросеть», — отметила доцент факультета инфокоммуникационных технологий ИТМО Александра Ватьян. Однако юристы убеждены — несмотря на пользу и помощь искусственного интеллекта, работу главного звена в этой цепочке — врача, он не заменит. Если мы рассматриваем искусственный интеллект как автономную систему, которая подменяет работу врача, об этом речи не идет. Все системы-роботы на сегодня управляются человеком», — прокомментировала медицинский юрист Наталья Патрушева.
К слову, в феврале этого года Госдума приняла в первом чтении законопроект, в котором говорится о создании специальной комиссии в случае причинения вреда искусственным интеллектом.
Сервис ИИ MedWhat способен заменить личного врача — это приложение для мобильного телефона со встроенной функцией распознавания речи. Приложение способно интересоваться самочувствием человека и отвечать на разные вопросы, например: «Как избавиться от головной боли? В ближайшем будущем планируется дать доступ сервису MedWhat к историям болезней пациентов и к генетической информации. Обработка огромных объёмов информации ИИ способен обрабатывать несколько тысяч страниц в секунду при поиске необходимой информации. 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.
Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли
История[ править править код ] Развитие искусственного интеллекта, как научного направления, стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х годах XX века. В это же время Н. Винер создал свои основополагающие работы по кибернетике. Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики.
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. Будет доказанная безопасность, будет и доверие. Стандарты — залог доверия По мнению Дмитрия Павлюкова, которое он высказал на форуме, в условиях формирования доверия ключевую роль играет стандартизация в области применения ИИ.
Как отмечает его председатель Сергей Гарбук, в области здравоохранения стандартизация ИИ наиболее актуальна. С одной стороны, высок уровень технологической зрелости, с другой — не менее высок уровень ответственности, связанной с рисками для граждан в результате некорректной работы системы. Поэтому стандарты — это инструмент нахождения компромисса между безопасностью системы новой технологии для людей и простотой продвижения новых технологий на практике. В прошлом году была разработана перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на 2021-2024. В ней есть раздел, посвященный стандартам ИИ в области здравоохранения. При разработке программы подразумевался обязательный этап обучения на прецедентах. Значительная часть систем ИИ рассчитана на автоматизацию естественных интеллектуальных способностей человека.
Технический комитет является представительным органом РФ в международной организации по стандартизации ИИ, и сейчас по инициативе российской стороны там рассматривается возможность разработки международного стандарта клинических испытаний систем с ИИ.
Зачем врачам нейросети Правительство оценит готовность внедрения искусственного интеллекта во всех регионах России Пандемия COVID-19 серьезно ускорила технологический прогресс в медицине по всему миру. В результате сфера здравоохранения стала лидером по внедрению инноваций, в основном на базе искусственного интеллекта. Заместитель главы федерального минздрава Павел Пугачев отметил, что на данный момент зарегистрированы Росздравнадзором и уже применяются в больницах более 20 медицинских изделий на основе нейросетей. Кроме того, по оценкам ВОЗ, к 2030 году во всем мире ожидается дефицит порядка 10 миллионов медработников.
Спрос на высококвалифицированных специалистов растет уже сейчас. Все это говорит о необходимости освободить врачей от рутины, заполнения бумаг и медкарт пациентов. Обработка речи человека, интеллектуальная поддержка принятия решений и другие технологии на базе ИИ помогут медикам уделять больше времени на диагностику сложных случаев и повысить эффективность лечения больных.
Также в медицине начинают активно использоваться чат-боты, голосовые ассистенты, интеллектуальные помощники, работающие на основе таких технологий ИИ, как обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальная поддержка принятия решений.
Цифровые помощники освобождают квалифицированных медиков от выполнения рутинных задач и позволяют им полностью сосредоточиться на более сложных диагностических вопросах и лечении. Так, при поддержке Фонда содействия инновациям российская компания «Диджитал вижн солюшнс» разработала облачную офтальмологическую платформу на базе искусственного интеллекта. Медицинский директор компании-разработчика Евгения Каталевская рассказала РИА Новости, что в проекте используются сверточные нейронные сети, которые обучаются на размеченных специалистами данных и решают задачу сегментации признаков патологий на медицинских изображениях сетчатки глаза. ИИ выявляет заболевания на ранней стадии, когда пациент еще не имеет жалоб, а также пациентов, имеющих высокий риск потери зрения, которым срочно требуется сложное специализированное лечение», - говорит Каталевская.
Создатели платформы видят свои перспективы во внедрении технологии в широкую клиническую практику, чтобы пациенты, пришедшие на осмотр в городскую поликлинику, имели доступ к передовым технологиям. РФ , который выделяет специальные гранты на модернизацию программного обеспечения с применением алгоритмов ИИ. Так, резидент «Сколково» и грантополучатель Фонда содействия инновациям — «Платформа третье мнение» «ПТМ» — уже в 19 регионах страны внедряет сервисы искусственного интеллекта, поддерживающие рабочий процесс врача при интерпретации диагностических исследований. Также в ряде регионов запускаются системы для анализа видеопотока в стационарах, отделениях реанимации и интенсивной терапии.
При диспансеризации врачи обрабатывают большой поток исследований, не имеющих отклонений от нормы, что создает высокую рутинную нагрузку и повышает риск пропуска редкой патологии. А решение «ИИ-Мониторинг» от «ПТМ» позволяет в режиме реального времени анализировать видеопоток в стационарах и эффективно наблюдать даже за пациентами в тяжелом состоянии.
Онлайн-курсы
- «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
- ИИ в медицине: тренды и примеры применения
- Искусственный интеллект в клинической медицине
- Читайте также
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является инновационной технологией, которая вызвала настоящую революцию в различных отраслях, и медицина не стала. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед".
Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. 2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. 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. Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине.
Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
- НБМЗ — Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Москва | ФедералПресс
- Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
- Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Москва | ФедералПресс
Национальная база медицинских знаний
Врач-рентгенолог при интерпретации исследования может воспользоваться выводами и расчетами искусственного интеллекта. Готовое описание сохраняется в ЕРИС и сразу доступно лечащему врачу и пациенту в электронной медицинской карте. Результаты Реализация проекта позволила создать рынок сервисов искусственного интеллекта в лучевой диагностике, где поддерживается конкурентная среда разработчиков ИИ-сервисов. В результате эксперимента разработаны и внедрены уникальные научные методологии, на основе которых подготовлено свыше 200 эталонных наборов данных, создана первая в Российской Федерации официальная библиотека наборов данных для сферы здравоохранения. На основе научных результатов эксперимента разработаны, утверждены и вступили в силу 11 национальных стандартов в сфере применения искусственного интеллекта в здравоохранении. В 2022 году проект масштабирован на другие регионы России.
Первая цель была направлена на то, чтобы опередить иностранных конкурентов, рассказал замруководителя Департамента здравоохранения Москвы Илья Тыров. По его словам, приведены и решения для здоровой конкуренции сервисов. Так, в каждом направлении активизировано как минимум два продукта. Поддерживать высокий уровень медицинских ИИ-решений Москве помогают инвестиции. Так, в 2020-2022 годах на апробацию решений в рамках эксперимента выделено 900 млн рублей. По словам Ильи Тырова, ИИ в московском здравоохранении используется для поддержки решений в диагностике. Например, цифровое зрение применяется в радиологии, ИИ помогает в расшифровке ЭКГ, также пилотируется аналитика патоморфологических исследований. К тому же ИИ автоматизирует рутинные процессы. Так, чат-бот принимает жалобы пациентов, видеоаналитика в медорганизациях следит за сервисом, а технологии распознавания речи переводят речь медработника в текст.
Ключевые достижения цифровых платформ базируются на данных В 40 раз с 2019 года вырос объем медицинских данных, ежедневно регистрируемых в Федеральном реестре электронных медицинских документов. Эта информация доступна для машинной обработки, что способствует целям развития ИИ в здравоохранении, полагает Дмитрий Темнов. О необходимости работы с разными источниками данных рассказала Елена Соколова Sber AI Lab; лаборатория искусственного интеллекта «Сбера» : «Это и медицинские тексты, и изображения, и сигналы. Например, в 2021 году благодаря анализу медицинских сведений мы создали решения для определения вероятности нового коронавируса по кашлю, и Symptom Checker — решение для анализа симптоматики заболевания пациента и подсказки, к какому врачу с такой симптоматикой лучше обратиться». В планах Sber AI Lab — развивать направление популяционного анализа населения для выявления пациентов из группы риска развития хронических болезней. Этот проект базируется на анализе электронных медкарт. А еще один проект — персональная комплексная диагностика пациента, которая также будет основана на изучении ИИ его медкарты.
Так, в каждом направлении активизировано как минимум два продукта.
Поддерживать высокий уровень медицинских ИИ-решений Москве помогают инвестиции. Так, в 2020-2022 годах на апробацию решений в рамках эксперимента выделено 900 млн рублей. По словам Ильи Тырова, ИИ в московском здравоохранении используется для поддержки решений в диагностике. Например, цифровое зрение применяется в радиологии, ИИ помогает в расшифровке ЭКГ, также пилотируется аналитика патоморфологических исследований. К тому же ИИ автоматизирует рутинные процессы. Так, чат-бот принимает жалобы пациентов, видеоаналитика в медорганизациях следит за сервисом, а технологии распознавания речи переводят речь медработника в текст. Ключевые достижения цифровых платформ базируются на данных В 40 раз с 2019 года вырос объем медицинских данных, ежедневно регистрируемых в Федеральном реестре электронных медицинских документов. Эта информация доступна для машинной обработки, что способствует целям развития ИИ в здравоохранении, полагает Дмитрий Темнов.
О необходимости работы с разными источниками данных рассказала Елена Соколова Sber AI Lab; лаборатория искусственного интеллекта «Сбера» : «Это и медицинские тексты, и изображения, и сигналы. Например, в 2021 году благодаря анализу медицинских сведений мы создали решения для определения вероятности нового коронавируса по кашлю, и Symptom Checker — решение для анализа симптоматики заболевания пациента и подсказки, к какому врачу с такой симптоматикой лучше обратиться». В планах Sber AI Lab — развивать направление популяционного анализа населения для выявления пациентов из группы риска развития хронических болезней. Этот проект базируется на анализе электронных медкарт. А еще один проект — персональная комплексная диагностика пациента, которая также будет основана на изучении ИИ его медкарты. Пример такого проекта мы реализовывали в 2022 году вместе с правительством Москвы. Речь идет о проекте диагностического ассистента.
Также российскими разработчиками были анонсированы появления уникального прибора идиокапилляроскопа, офтальмологического анализатора, сфокусированного ультразвука и т.
Почти полувековой опыт применения роботизированных систем в сегменте лабораторной диагностики подтверждает слова эксперта. С помощью лабораторных анализов, сделанных посредством искусственного интеллекта, можно выявить широкий спектр заболеваний, включая инфекционные, воспалительные, онкологические и наследственные. Первые автоматические анализаторы, которые могли проводить измерения одновременно нескольких биохимических параметров и оперативно выполнять комплекс исследований в одном образце биоматериала, появились ещё в 70—х годах прошлого века. При этом необходимо нивелировать риск ошибок по причине человеческого фактора, а также защитить сотрудников от контакта с потенциально опасным биологическим материалом. Современное оборудование может также исключить из исследования некачественный биоматериал на основе тестирования пробы в процессе постановки, а также выполнять дополнительные исследования по предустановленным правилам и назначениям", — поясняет Ирина Скибо. В соответствии с идентификатором он получает из лабораторной информационной системы ЛИС задание, включающее перечень аналитов, которые нужно в этой пробе определить. Далее анализатор берёт нужный объём крови на исследование, помещает в реакционную ячейку внутри прибора, добавляет необходимые реагенты, проводит реакцию, одновременно записывая в память её протокол, считывает результат исследования и передаёт его в ЛИС. Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора.
Или, если есть необходимость, отправить пробу на повторное исследование".
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
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. Глава Минздрава отметил: искусственный интеллект будут использовать для получения снимков с различных видов цифровых приборов. Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных.
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
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.
В части поиска информации и ее классификации нейросети показывают отличные результаты. Они способны относительно быстро сканировать интернет на всех существующих языках, собирая данные, которые касаются конкретной темы. Добиться такой эффективности при работе вручную не получится. Искусственный интеллект и персонифицированная медицина Для большинства наиболее распространенных болезней разработаны терапевтические схемы приема лекарственных препаратов. Для лечения некоторых болезней например, туберкулеза или онкологии единственными эффективными препаратами выступают довольно токсичные вещества. Из-за низкой селективности такие лекарства оказывают побочные действия, пагубно влияют на печень, почки и сердечно-сосудистую систему. И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам. Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово.
К тому же их нужно проводить несколько раз в день. Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно. AI для комбинационной терапии раковых больных с помощью искусственного интеллекта. Уже во время первого тестирования система показала свою эффективность. Для пациента с прогрессирующим раком простаты система рассчитывала индивидуальную комбинацию препаратов на протяжении всего курса лечения. Как результат — рост опухоли значительно замедлился, а затем болезнь и вовсе перешла в стадию ремиссии. При этом дозировки препаратов были практически в два раза меньше, чем при стандартной терапии таких случаев. Персонализация терапии открывает невообразимые возможности для медицины. При наличии достаточного количества данных нейросети и другие методы машинного обучения могут помочь не только оперативно решать задачу оптимизации дозы, но и подбирать комбинации препаратов для повышения эффективности лечения, определять наиболее результативную тактику лечения и предотвращать критические состояния пациента уже на самых ранних стадиях.
Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера Принять все.
В день медикам приходится расшифровывать более 150 снимков. При такой большой обработке данных, признаются, — это настоящее спасение. Особенность этой программы в том, что она распознает самые сложные медицинские термины, в том числе и латинскую лексику. То, что непонятно обычному человеку, машина узнает и прописывает без ошибок. Например, желчнокаменная болезнь, аневризма аорты, инфаркт миокарда, стенокардия напряжения второго функционального класса. Помогают врачам и ученые из ИТМО. Они создали алгоритм, который может определить признаки инфаркта миокарда. Чтобы создать такой алгоритм, ученые обучили модель более чем на 20 тысячах записях ЭКГ. Вот она обратила внимание на эти изменения, и когда врач смотрит, и у него эта кардиограмма с подписью инфаркт, он смотрит на кардиограмму, эти отведения, и согласен с тем, что сделала нейросеть», — отметила доцент факультета инфокоммуникационных технологий ИТМО Александра Ватьян.
Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
— Илья Александрович, почему применение искусственного интеллекта (ИИ) в государственном здравоохранении обрело такую высокую актуальность? На сессии «Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении: новые возможности для стартапов и цифрового бизнеса» RIW-2022 эксперты обсудили эффективные практики внедрения искусственного интеллекта и перспективы технологий в России. «Открытие Центра искусственного интеллекта ознаменовало важный шаг движения в сторону пациента, движения в сторону той медицины, которая называется персонализированной.