Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке. Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных.
ИИ в области здравоохранения: общий взгляд
- Цельс | ИИ в медицине – Telegram
- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
- Решения СберМедИИ вошли в ТОП-10 медицинских нейросетей (ИИ) в России в 2024 году | SBERMED AI
- Перспективы применения ИИ
- Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
- Интеллектуальный подход. 7 задач, которые решает ИИ в здравоохранении и фарме
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
Эти стоп-факторы должны стать основным объектом для совместной работы технологических компаний и медицинских организаций, так как их минимизация способна существенно расширить возможности применения этой технологии в здравоохранении. Нехватка компетенций и сотрудников. Для эффективного внедрения технологии искусственного интеллекта необходимы квалифицированные специалисты, наличие ресурсов для тестирования гипотез и разработки эффективных бизнес-моделей. Это касается рынка систем ИИ в целом, и медицинские организации не меньше других сталкиваются с дефицитом кадров, недостатком квалификации уже работающих сотрудников, а также нехваткой ресурсов для внедрения технологии. Недостаток структурированных данных. Далеко не во всех сферах здравоохранения достигнуты такие результаты, как, например, в борьбе с раком. Действительно, в медицине очень много неструктурированных данных, но для использования в системах машинного обучения их необходимо сначала структурировать и разметить. Это большая работа для Data Scientists специалистов по классификации данных. Недостаточный уровень доверия. Искусственному интеллекту еще только предстоит заработать свой кредит доверия — как со стороны пациентов, так и практикующих специалистов. В своем большинстве люди пока еще скептически относятся к прогнозам, построенным алгоритмами.
Для преодоления этого барьера необходимо появление большого количества успешных кейсов в сфере компьютерной диагностики для разных областей медицины, а также большая работа по формированию и соблюдению этических принципов использования ИИ для отрасли. Потребность в повышенной защите данных.
Учет персональных особенностей здоровья пациентов существенно повышает эффективность лечебных курсов, снижает риск побочных эффектов. Совершенствование диагностических возможностей Системы диагностики с искусственным интеллектом с каждым годом работают все стремительнее и точнее. Благодаря уникальным инструментам обеспечивается раннее и высокоточное выявление аномалий, что позволяет оперативно приступить к лечению. Роботы-ассистенты в хирургии Искусственный интеллект все чаще используется при проведении хирургических операций. За счет роботизированных систем обеспечивается повышенная ловкость и улучшенный контроль выполнения манипуляций для хирургов, что делает многие сложные вмешательства малоинвазивными. Применение роботов-ассистентов способствует улучшению результатов операций, сокращению времени восстановления организма и минимизации риска осложнений. Виртуальные консультанты Такие системы с ИИ расширяют возможности медпомощи.
Они способны круглосуточно получать заявки и консультировать по вопросам, касающимся здоровья, напоминать о важных событиях, давать различные рекомендации. Такие помощники очень удобны для людей, к тому же они снижают нагрузку на персонал медучреждений.
Планируется, что с 2025 года будут выделены средства для финансирования данного процесса. Однако, несмотря на планы и возможности, внедрению технологий не исключено столкнуться с ограничениями и препятствиями. Изображение сгенерировано нейросетью Midjourney В настоящее время, ИИ в медицине представлен двумя типами решений: медицинскими анализ изображений, данных электронной медкарты, видеопотока и немедицинскими голосовые сервисы оптимизации работы центров обработки звонков, сервисы видеоаналитики для обеспечения безопасности пациента, чат-боты для первичного сбора данных о пациенте перед записью к врачу. Эксперты отмечают, что выбор проектов для внедрения должен базироваться на точности инструмента, измеримом эффекте, качестве информационной защиты и стоимости продукта. Необходимость финансирования со стороны государства для отрасли, сфокусированной на проектах с ИИ, также подчеркивается собеседниками «Ъ».
Каждый из вас может скачать chatGPT на телефон и утром с ним беседовать. Спланировать какую-либо операцию он не сможет никогда", - отметил он. С анекдота про корреспондента газеты "Правда" и говорящую корову начал свою речь генеральный директор ассоциации "Национальная база медицинских знаний", руководитель направления цифровой медицины "Инвитро" Борис Зингерман.
С одной стороны — это чудо. С другой — окончила ли она "Гарвард"? Мы живём в мире, полностью пронизанным информационным окружением.
А заменит ли врачей chatGPT? По мнению экспертов, искусственный интеллект никогда не заменит врачей, но врачи, использующие ИИ, заменят менее продвинутых коллег.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Например, Google Health — это сервис, объединяющий разнообразные услуги как для пациентов, так и для врачей. С помощью ИИ он помогает предотвратить слепоту, выявить рак груди на ранней стадии, поддерживать психическое здоровье и т. Однако новейшим технологиям сейчас противопоставлены их дороговизна и недоверие людей к машинам. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Следовательно, чтобы удовлетворить аудиторию, нужно создавать оптимальные продукты. Например, более простые и дешевые ИИ-системы сделают медицину доступнее, а качественный маркетинг и положительные отзывы убедят клиентов в пользе искусственного интеллекта. Это отличный шанс нащупать правильный подход к аудитории и занять прибыльную нишу. Кроме того, согласно исследованиям, рынок ИИ в медицине будет стремительно расти в ближайшие несколько лет: Источник: McKinsey and Company За искусственным интеллектом будущее, и оно наступает уже сегодня. Мы в Azoft стремимся использовать все возможности новейших технологий.
Наш отдел RnD разрабатывает и использует искусственный интеллект, машинное обучение и нейронные сети для решения задач в области медицины и не только. Напишите нам на medtech azoft.
Изображение сгенерировано нейросетью Midjourney В настоящее время, ИИ в медицине представлен двумя типами решений: медицинскими анализ изображений, данных электронной медкарты, видеопотока и немедицинскими голосовые сервисы оптимизации работы центров обработки звонков, сервисы видеоаналитики для обеспечения безопасности пациента, чат-боты для первичного сбора данных о пациенте перед записью к врачу.
Эксперты отмечают, что выбор проектов для внедрения должен базироваться на точности инструмента, измеримом эффекте, качестве информационной защиты и стоимости продукта. Необходимость финансирования со стороны государства для отрасли, сфокусированной на проектах с ИИ, также подчеркивается собеседниками «Ъ». Однако, даже с ростом использования ИИ, встречаются проблемы. Так, совсем недавно Росздравнадзор впервые приостановил использование системы анализов Botkin.
В государственных медучреждениях создано около 1 млн рабочих мест , подключенных к МИС. Электронные подписи есть у 522 тыс. Доступ к медицинским данным дает возможность создавать цифровые сервисы. Самый популярный в настоящий момент — сервис удаленной записи на прием к врачу через портал госуслуг.
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.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
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 здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. В ряде зарубежных исследований было показано, что прогностические модели искусственного интеллекта со временем могут оказаться ненадежными в клинических условиях. Роль искусственного интеллекта в генетической диагностике Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой компьютерных систем, способных самостоятельно обучаться и принимать решения на основе полученных данных, что.
Наши решения
- ИИ в области здравоохранения: общий взгляд
- Подпишитесь на нашу рассылку.
- 31.10.2023 Искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения
- VR для ПТСР и роботы да Винчи: как передовые технологии изменили медицину в 2023 году
Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
Президентом РФ было поручено уделить особое внимание внедрению искусственного интеллекта в медицине. Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных. Влияние Искусственного интеллекта в области медицины увеличивается с каждым годом. Президентом РФ было поручено уделить особое внимание внедрению искусственного интеллекта в медицине.
Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом
Бактерия использует сохраненный генетический материал и производит белки Cas9, которые способны при совпадении генов с геном вируса быстро его нейтрализовать. По той же схеме, белок ищет совпадающий генетический материал и разрезает его вне зависимости от того, принадлежит он бактерии, животному или человеку. Например, в сельском хозяйстве технологию используют для изменения свойств продуктов: можно удалить из арахиса ген, который вызывает аллергическую реакцию, можно создавать необычные сорта. Ученые даже занимались созданием комаров, не способных переносить малярию. Редакторы генов, основанные на технологию CRISPR и полученные из микробов, хоть и являются важным и незаменимым инструментом, часто демонстрируют значительные функциональные недостатки, особенно при переносе в чужеродную среду, например в клетки человека. Компания Profluent считает, что основанный на AI-технологиях генный редактор OpenCRISPR представляет собой мощную альтернативу, которая позволит обойти различные ограничения и даст возможность создавать оптимальные свойства. Используя большие языковые модели LLM , обученные работе с биологическим разнообразием, мы демонстрируем успешное и максимально точное редактирование генома человека с помощью программируемого редактора генов, разработанного с использованием искусственного интеллекта.
Нейронные сети в помощь врачам Глубокие нейронные сети DNN могут помочь в интерпретации медицинских сканов патологий, электрокардиограмм, эндоскопии. Особое внимание уделяется радиологии — использованию нейросетей для анализа рентгеновских снимков. Google использовали алгоритмы для интерпретации снимков грудной клетки, чтобы поставить 14 различных диагнозов, от пневмонии до гипертрофии сердца и коллапса легкого. DNN также способны диагностировать отдельные виды рака , переломы, кровоизлияния, ретинопатию, поражения кожи и множество других заболеваний. Алгоритмы могут улучшить работу дерматологов, кардиологов, офтальмологов и даже психотерапевтов, позволяя отслеживать развитие депрессии. Примеры применения ИИ в здравоохранении на протяжении жизни человека Проблема состоит в том, что большинство исследований и отчетов все еще существуют только в виде препринта. Они не опубликованы и не проверены рецензентами. В препринтах проверка работоспособности алгоритмов осуществляется с точки зрения точности, что еще не равно клинической эффективности. Эффективность подтверждается с помощью недешевых клинических испытаний. Нейронные сети для пациентов Алгоритмы, которые пациенты могут использовать самостоятельно, развиваются медленнее, чем те, которые используют клиницисты.
Искусственный интеллект ИИ для диагностики Управляемые ИИ чат-боты — одна из самых интересных тенденций в сфере цифрового здравоохранения. Диагностические инструменты анализируют огромные объемы данных о пациенте, включая медицинские снимки, результаты анализов и истории болезни, помогая врачам ставить точные и своевременные диагнозы. Алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять закономерности и аномалии, которые порой просто невозможно отследить невооруженным глазом. Особенно это касается обнаружения рака, диабета и сердечно-сосудистых заболеваний. Робототехника Роботизированная хирургия совершает революцию в операционной. Врачи получили возможность выполнять сложные операции с помощью автоматических систем, обеспечивающих улучшенную визуализацию и ловкость рук. Так, аппарат da Vinci, разработанный компанией Intuitive Surgical, считается одним из пионеров в данной области. Эта роботизированная платформа позволяет хирургам проводить операции с крошечными разрезами и 3D-визуализацией, сводя к минимуму травматизацию тела пациента. Одно из наиболее значимых преимуществ роботизированной хирургии — уровень точности, ведь даже у самых опытных врачей дрожат руки. Робототехника позволяет устранить это, обеспечивая устойчивость движений. Эта функция особенно полезна при микрохирургических кардио- и нейро- операциях с минимальной погрешностью.
Мы подробно разбирали суть платформы «Гостех» в 2023 г. Просто отметим еще раз, что суть внедрения «Гостеха» - в разгосударствлении всех ключевых социальных сфер. Тотальный перевод всей мед. Вообще-то куда больше похоже на контроль над нашими телами, а не на защиту здоровья. И все застрахованные — в единой базе. А далее честно приводится одна из причин, почему граждане не спешат пользоваться «цифровой медициной»: «Рост киберпреступности, участившиеся случаи атак, связанные с хищением и уничтожением конфиденциальных данных, нарушением функционирования информационных систем, в том числе на значимых объектах критической информационной инфраструктуры, не только угрожают безопасности жизнедеятельности граждан, но и вызывают у них нежелание использовать государственные информационные системы, обеспечивающие предоставление государственных и муниципальных услуг, в связи с отсутствием доверия у граждан и недостаточной информационной безопасностью». Все сказано предельно точно, все риски причем — неустранимые риски! Удивительное двоемыслие Мишустина и Ко. Внедряемые технологии: В ходе реализации проектов стратегического направления будут внедрены: нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта; технологии работы с большими данными; технологии беспроводной связи. Искусственный интеллект будет применен для автоматизации процессов, оптимизации ресурсов, обнаружения аномалий и предоставления аналитической информации для поддержки принятия управленческих и иных решений в сфере здравоохранения. Технологии работы с большими данными обеспечат возможность использования предиктивного моделирования при разработке лекарственных препаратов и совершенствовании методов лечения пациентов. Анализ больших данных также позволит повысить точность планирования клинических исследований». Сразу вопрос — а можно ли слепо доверять «предиктивному моделированию» при назначении лекарства или того или иного метода лечения с «помощью» нейросети? Нужна ли нам такая помощь? Как можно принимать управленческие решения в здравоохранении, базируясь на ИИ.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими. Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Искусственный интеллект стал лидером цифрового здравоохранения России по объему инвестиций.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
Цифровизация и искусственный интеллект в медицине нужны по всей стране. Уже 80 регионов в той или иной степени используют в медучреждениях нейронные сети. В ряде случаев искусственный интеллект выступает помощником при записи на приём к врачу, заполнении электронной медицинской карты, выполняя административные функции.
Есть, например, случаи, в которых опыт специалисты гораздо важнее, чем сравнение миллионов изображений. Конечно, нейтральная и даже отрицательная обратная связь от врачей встречается и даже часто, рассказывает Александр Николаевич, но такие комментарии становятся все реже, а сами врачи все активнее пользуются ИИ. Важным моментом является то, что ошибаются все. Искусственный интеллект может дать неверное определение, человек может допустить ошибку. Ключевой фактор — найти оптимальный баланс между преимуществами врачей и искусственного интеллекта, чтобы предложить клиентом лучший стандарт проведения и описания исследования. Эффективность ИИ в реальных задачах и текущие недостатки Медицинские изделия на основе ИИ призваны упростить работу специалистам, в частности врачам, исключить ошибки из-за «человеческого фактора». С этой задачей технология справляется отлично, что подтверждается реальными отзывами директоров медицинских центров, об этом же сказал нам и Александр Николаевич.
Из текущих недостатков директор «МеркуриМед» выделил сложности интеграции искусственного интеллекта с медицинской информационной системой. Это больше относится к удобству, пользовательскому опыту, но также сказывается и на скорости работы. Мы работаем над этим вопросом вместе с Цельсом». Александр Тюрнин Директор медицинского центра «МеркуриМед» Продукты на основе ИИ на сегодняшний день — это вполне доступные технологии, особенно для коммерческих медицинских учреждений.
Будем по традиции цитировать и комментировать самые яркие места документа: «Паспорт направления цифровой трансформации здравоохранения, к 2030 году: - достижение высокого уровня показателя "цифровая зрелость" участников реализации стратегического направления, ускоренный переход сектора здравоохранения РФ на новые управленческий и технологический уровни посредством полного перехода к "цифровым двойникам", тем самым обеспечивая создание единой платформенной экосистемы на основе целостных и однородных первичных данных. Цифровое преобразование способствует достижению технологического суверенитета и обеспечивает условия для развития сферы здравоохранения и долгосрочного устойчивого социально-экономического развития РФ в условиях высокой динамики изменений внешних и внутренних факторов» В общем, во имя технологического суверенитета и долгосрочного устойчивого развития понятие ЦУР ООН на каждого из нас создадут «цифрового двойника» пациента и будут обрабатывать наши мед. И в единой экосистеме все здоровее будем. Мы подробно разбирали суть платформы «Гостех» в 2023 г. Просто отметим еще раз, что суть внедрения «Гостеха» - в разгосударствлении всех ключевых социальных сфер. Тотальный перевод всей мед. Вообще-то куда больше похоже на контроль над нашими телами, а не на защиту здоровья. И все застрахованные — в единой базе. А далее честно приводится одна из причин, почему граждане не спешат пользоваться «цифровой медициной»: «Рост киберпреступности, участившиеся случаи атак, связанные с хищением и уничтожением конфиденциальных данных, нарушением функционирования информационных систем, в том числе на значимых объектах критической информационной инфраструктуры, не только угрожают безопасности жизнедеятельности граждан, но и вызывают у них нежелание использовать государственные информационные системы, обеспечивающие предоставление государственных и муниципальных услуг, в связи с отсутствием доверия у граждан и недостаточной информационной безопасностью». Все сказано предельно точно, все риски причем — неустранимые риски! Удивительное двоемыслие Мишустина и Ко. Внедряемые технологии: В ходе реализации проектов стратегического направления будут внедрены: нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта; технологии работы с большими данными; технологии беспроводной связи. Искусственный интеллект будет применен для автоматизации процессов, оптимизации ресурсов, обнаружения аномалий и предоставления аналитической информации для поддержки принятия управленческих и иных решений в сфере здравоохранения. Технологии работы с большими данными обеспечат возможность использования предиктивного моделирования при разработке лекарственных препаратов и совершенствовании методов лечения пациентов. Анализ больших данных также позволит повысить точность планирования клинических исследований».
И оказалось, что он может делать это даже лучше, чем врачи Благодаря обширным историческим медицинским данным искусственный интеллект может оказаться полезным при постановке диагноза и выборе подходящего лечения, предоставив врачу "третье мнение". При наличии всей имеющейся медицинской информации о конкретном заболевании ИИ сможет проанализировать ее и выяснить, какие методы лечения и препараты были наиболее эффективны за всю историю врачебной практики. Дополнительный объем информации генерируют также набирающие популярность различные носимые устройства. Сегодня существуют портативные измерители пульса и давления, устройства, способные постоянно контролировать сердечный ритм или уровень сахара в крови. По мере снижения их стоимости и расширения функционала уже ставших популярными фитнес-браслетов системы диагностики на базе ИИ получат еще больше данных о состоянии здоровья каждого конкретного пациента, предоставив врачу возможность точнее и эффективнее назначать план лечения и своевременно корректировать его в процессе. От теории к практике Прорыв в решениях в сфере медицины напрямую связан с развитием алгоритмов ИИ. В 2016 году, к примеру, искусственный интеллект, разработанный Microsoft, достиг уровня человека в распознавании речи, а за последние три года мы совершили несколько исторических прорывов в достижении паритета между компьютерами и людьми в переводе и понимании естественного языка. Алгоритмы и методы обучения ИИ постоянно совершенствуются, и этот прогресс уже находит выражение в конкретных решениях и в медицинской сфере. Уже сегодня ИИ-сервисы могут анализировать медицинские изображения и находить на них настолько ранние признаки заболевания, которые врач пока не может заметить. К примеру, проект InnerEye помогает онкологам-радиологам повышать эффективность лечения различных типов рака, ускоряя работу со снимками внутренних органов и тканей пациентов. Другой недавний пример — это использование суперкомпьютера IBM Watson в Токио, чтобы уточнить диагноз 60-летнего пациента с лейкемией и назначить успешное лечение, сопоставив генетические данные миллионов исследовательских работ. И таких кейсов становится все больше: так, белорусский стартап DBrain вместе с американской компанией LigoLabs с помощью технологий ИИ и блокчейн повышают точность диагностики онкологических заболеваний. Подобные технологии используются и в России — российская платформа Botkin.