Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. Теперь же искусственный интеллект готов прийти на помощь к профессионалам медицины. Области применения искусственного интеллекта в медицине обширны и разнообразны. Крупная международная биотехнологическая компания Insilico Medicine объявила о том, что лекарство, которое открыл искусственный интеллект, впервые в мире успешно прошло первую фазу клинических испытаний.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
В первую очередь проект ориентирован на два заболевания: диабетическую ретинопатию и возрастную дегенерацию желтого пятна, которые являются наиболее распространенными. ИИ для распознаваний психических отклонений по голосу ИИ находит применение и в психиатрической практике: проект NeuroLex. Целью является обучение нейронных сетей определять соответствие между психиатрическим диагнозом и речевыми паттернами, чтобы сделать процесс постановки диагноза более быстрым и точным. ИИ в разработке лекарственных средств Важнейшим направлением в медицине является разработка новых лекарственных средств, где также может помочь ИИ. К примеру, алгоритм машинного обучения Массачусетского технологического института открыл новые антибиотики, которые способны побороть клостридиозы, туберкулез и более 30 видов антибиотикорезистентных бактерий. Также компания Atomwise, используя алгоритмы ИИ и машинного обучения, создала нейронную сеть AtomNet, которая способна проанализировать более 100 миллионов химических соединений и сократить время на открытие новых лекарственных препаратов, а также сеть может прогнозировать эффективность препаратов и их возможные побочные эффекты. Так, проект Sophia Genetics направлен на визуализацию результатов исследования генетического материала и дальнейшее определение склонности человека к тем или иным заболеваниям, возможности передачи заболеваний по наследству, а также одной из приоритетных задач является выявление генетических мутаций у плода на ранних стадиях беременности. На стадии разработки находится другая система - Deep Gemonics. Этот проект позволит анализировать и прогнозировать влияние генетических вариаций и мутаций на внутриклеточные процессы, в первую очередь, на ядерные процессы транскрипция, сплайсинг и др. Подобные разработки смогут помочь понять патогенез многих заболеваний и лучше составлять их терапию.
ИИ в борьбе с COVID-19 В период пандемии коронавирусной инфекции стали разрабатывать и внедряться технологии ИИ, помогающие выявить заболевших, оценить тяжесть течения заболевания, произвести дифференциальную диагностику, подобрать оптимальное лечение, создать вакцины и лекарства. Для мониторинга числа заболевших и определения очагов инфекции используется HealthMap. Программа позволяет отследить динамику распространения заболевания, оценить распространенность COVID-19 в разных странах и в мире. Также создана система на основе ИИ для выявления людей с повышенной температурой или без медицинской маски. Обнаружив у проходящего поблизости человека признаки жара, система автоматически оповещает об этом медицинские организации. Приоритетной задачей ИИ в борьбе с коронавирусной инфекцией стала точная и быстрая диагностика, поэтому во многих странах мира ИИ применяется для оценки КТ-снимков и определения стадии заболевания и тяжести его течения.
Метод, при котором медкарта заполнена разными специалистами, а данные собраны воедино, позволяет оптимизировать постановку точного диагноза. Настоящей технологией будущего можно считать роботов-хирургов — это решение на стыке роботизации и ИИ. Успешный проект в этом направлении представил резидент «Сколково» — компания «Экзоскелет». Специалисты разрабатывают роботы-экзоскелеты, которые помогают людям после тяжелых травм заново учиться ходить. Однако говорить об использовании роботов-хирургов пока рано. Причина кроется в большом количестве алгоритмических частей, с помощью которых можно создать конечный продукт. При этом они могут быть не связаны напрямую с медицинскими показателями. К примеру, автопилот распознает препятствия на дороге, но не имеет доступа к управлению машиной. Польза для каждого Применение ИИ выгодно как для врача, так и для пациента — то есть, для всей системы здравоохранения в целом. Качество диагностики выходит на совершенно другой уровень. Однако с развитием технологий появляются и опасения у людей — некоторые пациенты сейчас склонны не доверять искусственному интеллекту. Но дело в том, что за весь процесс полная ответственность все также остается на враче — именно он выносит окончательное решение о диагнозе и лечении. ИИ лишь помогает ему собрать все нужные данные воедино и указывает на сигналы, которые могут свидетельствовать об отклонении. Сама технология рассматривается только в качестве СППВР-сервиса — системы поддержки принятия врачебных решений. ИИ анализирует информацию о пациенте, и только врач определяет, что и как делать дальше. Искусственный интеллект не менее полезен для Министерства здравоохранения, например, при массовом медицинском осмотре — скрининге. Для примера возьмем норматив — двойной повторный пересмотр маммографических исследований на рак молочной железы. В этом случае мы снимаем с врачей обязанность проводить первичный или второй просмотр карты пациента и поручаем это искусственному интеллекту.
С её помощью можно изменять практически любые гены и делать хромосомную перестройку. Эти свойства широко используются даже в лечении онкологических заболеваний. Технология была открыта в 1987 году во время изучения кишечной палочки Escherichia coli. Ученые обнаружили в её ДНК странные повторяющиеся последовательности, но не смогли выяснить их предназначение. Бактерии производят специальные ферменты, когда пытаются бороться с вирусами. Это помогает бороться с будущими вирусными атаками. Бактерия использует сохраненный генетический материал и производит белки Cas9, которые способны при совпадении генов с геном вируса быстро его нейтрализовать.
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. Новые технологии дают надежду на то, что с их помощью мы сможем быстрее получить лекарства от болезней, которые сегодня не поддаются лечению: рассеянный склероз, болезнь Альцгеймера и другие. Автоматизация процессов Дисбаланс и дефицит медицинских кадров высшего и среднего звена был во всем мире еще до вспышки коронавируса. По данным Всемирной Организации Здравоохранения, чтобы люди во всем мире имели доступ к услугам здравоохранения к 2030 году, странам с низким уровнем дохода нужно еще 18 миллионов медицинских работников. В дальнейшем ситуация, скорее всего, не стабилизируется из-за роста населения, старения общества и изменения клинической картины заболеваний. Эти факторы только повысят спрос на высококвалифицированных медицинских работников и усложнят доступ к медицинской помощи. Поэтому инновационные технологии должны содержать в себе искусственный интеллект и базу знаний в предметной области. Так они освободят врачей от рутинных повседневных задач: внесение информации в медкарту, детальный анализ большого массива данных из истории болезней и т. Благодаря этому медработники сконцентрируют время и усилия на решении серьезных диагностических вопросов и выборе лечения.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
На сегодняшний момент нейросети обработали уже больше 9 млн лучевых исследований пациентов. Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью ИИ. Таким образом, был завершен первый этап внедрения в систему здравоохранения и рутинную медицинскую практику технологий компьютерного зрения. Этот инструмент помогает на основе жалоб пациента подобрать наиболее вероятные диагнозы, а врач уже решает, соглашаться ли с ними. Третий — чат-бот, собирающий жалобы пациентов на самочувствие перед посещением врача. Он опрашивает пациента и передает данные врачу. Таким образом, врач тратит меньше времени на сбор жалоб и анамнеза. Сервис был запущен в 2021 г. И четвертый — анализ электрокардиограмм. Все взрослые поликлиники в Москве оснастили цифровыми электрокардиографами с ИИ.
Как сообщала Ракова, с помощью умного помощника терапевты и врачи общей практики уже поставили более 10 млн предварительных диагнозов, из них с начала этого года — более миллиона. Сегодня умные алгоритмы доступны рентгенологам более чем 150 медицинских организаций, в том числе детских. К концу 2023 г. Недоверие и интерес бизнеса Несмотря на столь массовое внедрение ИИ в столичное здравоохранение, эксперты отмечают несколько принципиальных проблем. Первая, как это ни странно, недоверие не только пациентов, но самих врачей к нейросетям. Об этом, в частности, говорится в докладе АНО «Цифровая экономика» — «Эффективные решения на базе ИИ в здравоохранении», который есть в распоряжении редакции. Специалисты признают и дефицит кадров, способных эффективно работать со сложными нейросетями.
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. 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.
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. 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.
Компаниям нужен доступ к структурированным данным для разработки алгоритмов, которые смогут стать основой систем поддержки врачебных решений. Появление подобных сервисов поможет усовершенствовать систему здравоохранения. Врачам нужно на постоянной основе обновлять информацию о последних исследованиях в медицине. Они не способны это делать с такой же скоростью, что и искусственный интеллект, так как врач не может одновременно и лечить людей, и отдыхать, и обновлять информацию, а еще и держать ее в голове. Искусственный интеллект может регулярно обновлять данные об исследованиях и хранить всю полученную информацию. Внедрение такой технологии облегчит жизнь медикам и поможет спасти чьи-то жизни. Так, суперкомпьютер IBM Watson, изучив 20 млн статей о раке, помог выявить редкую форму лейкемии у 60-летней пациентки с неверным диагнозом. С помощью ИИ можно распознавать симптомы возникновения злокачественных новообразований, диагностировать нарушение работы головного мозга, туберкулез, нарушения зрения. Примером работы программы выступает сервис Ada. Это специальное мобильное приложение, которое задает человеку вопросы, а тот описывает симптомы. После этого сервис проводит поиск информации о проблеме и дает рекомендации. Также программы с искусственным интеллектом используются в анализе рентгеновских снимков и в разработке новых лекарств. У компании Semantic Hub есть сервис на базе ИИ для оценки потенциала медицинских препаратов перед их выпуском на рынок. Алгоритм собирает и проводит анализ научных публикаций, связанных с заболеванием, назначением и действием разрабатываемого лекарства.
Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
| Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве | по использованию алгоритмов искусственного интеллекта для решения научных и прикладных задач в области офтальмологии. |
| Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире | Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. |
| Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения | 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: главные тренды в мире
| Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве – Москва 24, 22.12.2023 | Искусственный интеллект (ИИ) сделают базовой медицинской технологией, эта задача вошла в Стратегию развития московского здравоохранения до 2030 года. |
| ИИ в медицине: тренды и примеры применения | Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов. |
| Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине | Области применения искусственного интеллекта в медицине обширны и разнообразны. |
| Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве | Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. |
| Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве // Новости НТВ | Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. |
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Теперь же искусственный интеллект готов прийти на помощь к профессионалам медицины. Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. 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. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований.
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине в значительной степени уже сейчас заменяет человека в разработке новых лекарств, диагностике болезней, а также улучшает медицинские услуги в целом. 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. Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить. Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. Сегодня искусственный интеллект помогает находить признаки заболеваний по более чем 20 направлениям, а количество обработанных с помощью него лучевых исследований уже превысило 11 миллионов.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
| Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине. |
| Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект? | Глава Минздрава отметил: искусственный интеллект будут использовать для получения снимков с различных видов цифровых приборов. |
| Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни | Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов. |
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
В условиях быстро меняющейся ситуации в сфере цифровизации сектор здравоохранения переживает глубокую трансформацию, характеризующуюся растущей интеграцией технологий цифрового здравоохранения, телемедицины, единых реестров и ИИ. Этот сдвиг не только предлагает множество преимуществ, но и меняет динамику отношений между пациентами и поставщиками медицинских услуг в рамках системы здравоохранения. Отчет представляет из себя большой обзор всех стран - участников региона по основным показателям. В профилях указаны важнейшие компоненты цифрового здравоохранения на национальном уровне, включая цифровое управление здравоохранением, электронные медицинские карты, порталы пациентов, телемедицину, мобильное здравоохранение, а также большие данные и аналитику. Всего в рамках награды было подано более 100 заявок.
Также победителями номинаций стали: Русагро, Авито, Росатом и Роскосмос. Премия Data Fusion Awards присуждается за достижения в области развития тренда Data Fusion, реализацию успешных кросс-отраслевых проектов по анализу больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, развитие образовательных инициатив для подготовки специалистов. От лица Цельса хотим поблагодарить организаторов за высочайший уровень организации конференции Data Fusion, качество докладов и актуальность повестки.
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.
Созданием цифровых двойников группы наиболее распространенных заболеваний в области кардиологии и онкологии занимаются ученые Сеченовского университета. Разработку прототипов цифровых двойников планируется завершить к 2025 году. Обучение медперсонала. Медики осваивают новые навыки благодаря симуляции реальных обстоятельств, без риска нанести травму пациенту или испортить оборудование. Например, уже разработана технология виртуальной реальности для обучения специалистов по рентгенографии.
Разработка новых лекарств. По данным Калифорнийской ассоциации биомедицинских исследований, путь лекарства от исследовательской лаборатории до пациента занимает в среднем 12 лет. Только один из тысячи препаратов доходит до тестирования на людях, и только один из пяти тысяч препаратов утверждается для практического использования и выходит на рынок. Применение технологий ИИ значительно сократит как время вывода новых лекарств на рынок, так и их стоимость. Более того, она способна предсказывать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а потенциально и вовсе снижать их токсичность.
Современные технологии необходимы и административному аппарату, и непосредственно в лечении. К примеру, давно установлено, что некоторые элементы высокоточных операций лучше доверить автоматике, исключив тем самым влияние человеческого фактора и снизив вероятность ошибок. Думаю, что в дальнейшем доля участия ИИ в непосредственном лечении, а также в последующем сопровождении пациентов будет только увеличиваться. Как Вы считаете, обоснована ли на данном этапе развития российской медицины такая статья расходов? Несомненно, что потребуются значительные финансовые ресурсы, однако столь же очевидно, что такие вложения имеют долгосрочную отдачу.
Постепенное расширение сектора ИИ в медицине способствует повышению качества медицинского обслуживания, а следовательно, позитивно отражается на здоровье нации. Есть, кстати, и обратная зависимость: недостаток финансирования сектора развития ИИ влечёт за собой достаточно масштабные последствия. Их мы могли наблюдать, в частности, на примере первого года борьбы с пандемией. В целом, вложения в развитие искусственного интеллекта нельзя даже рассматривать как расходы — это скорее инвестиции в оптимизацию сферы здравоохранения. Для адекватного соответствия текущей обстановке, глобальности встающих перед человечеством проблем нашей сфере здравоохранения необходима трансформация, осуществить которую с наименьшими затратами получится только с привлечением возможностей искусственного интеллекта.
В 2023 году в нескольких исследованиях оценивалось влияние ИИ на труд, и было высказано предположение, что ИИ позволяет работникам быстрее выполнять задачи и повышать качество своей продукции. Эти исследования также продемонстрировали потенциал ИИ для преодоления разрыва в навыках между низкоквалифицированными и высококвалифицированными работниками. Благодаря искусственному интеллекту научный прогресс ускоряется еще сильнее. В 2022 году ИИ начал ускорять научные открытия. Однако в 2023 году были запущены еще более значимые приложения искусственного интеллекта, связанные с наукой, — от AlphaDev, который делает алгоритмическую сортировку более эффективной, до GNoME, который облегчает процесс обнаружения материалов. Количество нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, в США значительно выросло за последний год и за последние пять лет.
В 2023 году было принято 25 нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, по сравнению с одним в 2016 году. Люди во всем мире лучше осведомлены о потенциальном влиянии ИИ и больше нервничают.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Использование искусственного интеллекта в медицине во всем мире вызывает активный интерес и надежду на успехи в лечении. Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является инновационной технологией, которая вызвала настоящую революцию в различных отраслях, и медицина не стала. Инструменты искусственного интеллекта помогли обнаружить онкогенные соматические мутации и понять сложность взаимодействия генов клеток раковых опухолей.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Медики спасли жизнь маленькой Ксюши. Помочь врачам определить опасную болезнь всего за несколько минут помог искусственный интеллект. Ученым удалось установить связь между формой заболевания, яркостью и цветовым тоном очагов инсулина при анализе каждого пикселя на КТ-снимках. Причем программа может фиксировать различия в цветовых характеристиках, которые невидимы для глаза врача. Сейчас они пролечены, и мы имеем на исходе выздоровление», — рассказала заведующая кафедрой детских болезней Центра Алмазова Ирина Никитина. Благодаря искусственному помощнику и работе эндокринологов, радиологов, хирургов и патоморфологов более 120 детей из России и ближнего зарубежья с врожденным гиперинсулинизмом получили лечение и выздоровели. Специальная программа, Voice2Med, позволяет врачам делать описание снимков за 15 минут вместо часа. 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. 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.
Здесь и выручает ФМРТ, которая при наложении на структурную МРТ позволяет получить карту функциональных зон, которые для наглядности можно раскрасить в разные цвета.
Если нейрохирург увидит такую трехмерную модель до операции, он сможет спланировать ее ход. А если мы загрузим эту модель в нейронавигационную систему, то хирург в реальном времени будет видеть на экране, где находится его скальпель относительно конкретных зон. Лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией Источник: Анастасия Пешкова — Недавно вы начали совместный проект с Университетом Шарджи ОАЭ. Это ваше первое сотрудничество с арабскими коллегами? Российскую часть возглавляю я, а арабскую — Рифат Хамуди, профессор и директор Научно-инновационного центра точной медицины в Университете Шарджи. Они в большей степени отвечают за медицину и биологию, сбор данных, мы как центр ИИ — за анализ данных, обработку и построение моделей. Стартовым проектом совместной лаборатории стало создание методов и моделей исследования гетерогенности раковых опухолей. Но проблема в том, что в этом образце присутствует много разных типов клеток, которые содержат разную информацию. Если мы берем полностью часть ткани и проводим генетический или транскриптомный анализ, то мы смотрим «среднюю температуру». Мы считаем, что всё гомогенно и однообразно, но это не так.
Часть клеток могут откликаться на какую-то одну терапию, а другие — только на другую. Чтобы не терять информацию об отдельных структурах, правильнее делать одноклеточный анализ. Из каждой однородной подгруппы клеток выделять «представителя» и анализировать его. Таким образом получаются генетические и транскриптомные профили каждого отдельного участка. Имея профили большого числа участков в этом кусочке ткани, можно строить биологические модели о генетических путях, механизмах регулирования клеток. Например, модель эволюции этой ткани во времени: что будет происходить с разными типами клеток через определенный период. И тогда мы сможем моделировать на компьютере взаимодействие каких-то веществ и тканей. Что будет, если мы добавим какое-то одно лекарство? А другое, третье или комбинацию препаратов? Мы прогнозируем, какие средства подействуют лучше и как они перекликаются.
В первую очередь на астму и диабет.
Искусственный интеллект ИИ помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. Основную работу ИИ сейчас выполняет в службе лучевой диагностики. Нейросеть распознает 37 различных заболеваний.
В ближайшие годы ИИ станет базовой медицинской технологией столицы.
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
— Илья Александрович, почему применение искусственного интеллекта (ИИ) в государственном здравоохранении обрело такую высокую актуальность? “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи.