Ещё один не менее важный результат – активное развитие технического регулирования систем искусственного интеллекта для клинической медицины. Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении безоблачно и имеет огромный потенциал, чтобы революционизировать способы оказания медицинской помощи. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения.
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения. Визуальная диагностика Искусственный интеллект. Исследователи из Огайо создадут «виртуальное» контрастное вещество на основе ИИ. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. Благодаря возможностям искусственного интеллекта (ИИ) здравоохранение в России постепенно трансформируется по мере того, как передовые технологии меняют медицинскую практику, включая диагностику, лечение пациентов и медицинские операции. Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
Нет, очевидно, что беспроводная связь будет поддерживаться между людьми, носимыми устройствами и базовыми устройствами мониторинга показателей людей. Вот и дождались упоминания о телемедицине — чем больше удаленных консультаций врачей, тем лучше, значит, идет цифровая трансформация сектора. Главное, чтобы на портале Госуслуг побольше использовали сервис «Мое здоровье». А вот как Правительство воспринимает главный вызов при внедрении пилотного проекта по дистанционному наблюдению за состоянием здоровья с использованием информационной системы "Персональные медицинские помощники": «- высокие финансовые издержки при внедрении инструментов дистанционного мониторинга; высокие затраты на внедрение практики широкого использования носимых устройств, включая обучение их правильному применению; низкая скорость внедрения инструментов контроля за своим здоровьем; несовершенство аппаратного или программного обеспечения при обработке данных». Низкая скорость внедрения и большие затраты — вот какая у них главная проблема. Далее читаем интересное: «…внедрение технологии дистанционного мониторинга обеспечит контроль за состоянием здоровья как пациентов с хроническими заболеваниями, так и пациентов, не имеющих хронических заболеваний, при помощи прогностических инструментов, используемых в практике медицинских работников». То есть дистанционный мониторинг показан будет не только диабетикам, а вообще всем нам. Чтобы «обеспечить контроль за нашим состоянием здоровья». На единой платформе «Гостех». И делать прогнозы о нашем здоровье с помощью нейросети. В общем, всем все понятно.
Далее раскрываются цели внедрения дистанционного мониторинга: «…расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; повышается сознательное отношение граждан к состоянию своего здоровья». Вот оно что — наше сознательное отношение к состоянию здоровья оказывается сильно повысится, если будем постоянно вставленный в тело датчик носить, который по беспроводной связи будет постоянно наши биоданные передавать «кому следует». А риски отказа от этого связаны у них со «сдерживанием перехода от реактивной на превентивную модель контроля». Знакомая тема — профилактика и раннее выявление превыше всего.
В этом году искусственный интеллект помог исследователям из Университета Торонто найти возможное лекарство от рака печени.
Учёные использовали программу для построения структуры белка AlphaFold и платформу для поиска лекарств Pharma. За 30 дней ИИ обнаружил в ДНК раковой клетки уязвимые места и предложил вариант новой молекулы, которая смогла бы их поразить. Сейчас лекарство находится на стадии испытаний. Его успех не только вылечит кого-то, но и утвердит возможность поиска лекарств с помощью искусственного интеллекта. С ним создание и производство препаратов ускорится в несколько раз.
Что будет дальше Последний тренд искусственного интеллекта в медицине — коллаборации: Американская компания Aitia подписала с Charles River Laboratories договор, по которому сможет использовать их ИИ-платформу по разработке лекарств от болезней Альцгеймера, Паркинсона и Хантингтона. Если всё пройдёт успешно, искусственный интеллект сможет лечить ещё больше заболеваний и спасёт ещё больше жизней. Гиганты фармацевтики Bayer и AstraZeneca будут тестировать свои лекарственные препараты на «цифровых двойниках» от Altis — симуляторах человеческого организма на базе искусственного интеллекта. Эта разработка не только ускорит клинические испытания — и, следовательно, получение готового лекарства, — но и сделает их более этичными. Тенденция, которая будет продолжаться, — снятие с медперсонала груза административных обязанностей.
Стартап Phare Health заявил о создании ИИ-системы по контролю финансов и денежных потоков для медучреждений. С ней, по задумке авторов, у медработников должно появиться больше времени на общение с пациентами, пока искусственный интеллект будет выполнять бухгалтерскую работу. ИИ может стать помощником и для беременных. Оно, по заявлению компании, станет заменой дорогостоящему и сложному для использования УЗИ-оборудованию. Это должно облегчить уход за беременными в развивающихся странах, где не хватает опытных медработников для проведения привычных УЗИ.
Разработка ещё не разрешена для клинического применения, но в скором времени будет протестирована в Африке.
Управление больницей Работа больницы требует быстрой координации персонала и имеющихся ресурсов, ведь на кону стоит не только здоровье, но и жизни людей. ИИ в здравоохранении может существенно помочь в управлении клиникой.
Уже сегодня существуют проекты, предназначенные именно для этого: 1 Bright. Он предназначен для быстрого решения важных задач: организации встреч, назначения времени сдачи анализов, получения ответов больных по опросному листу и т. С его помощью врач освобождается от выполнения многих бюрократических процедур и может сосредоточиться на спасении жизней людей. Она умеет анализировать многочисленные данные здоровья, может предсказывать ухудшение состояния, а также резервировать врачей и оборудование в случае возникновения критических ситуаций.
Искусственный интеллект в российской медицине Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. Конечно, передовые технологии зачастую внедряются в США и Азии, однако и Европа Россия в том числе применяет многочисленные инновации и выстраивает стратегию использования ИИ в здравоохранении. Самые актуальные для нашей страны методы искусственного интеллекта в медицине — это распознавание речи и онлайн-диагностика заболеваний по медицинским картам и снимкам. В 2017 году Институт развития интернета начал работу над созданием системы ИИ, предназначенной для постановки диагноза по снимкам.
Ожидается, что она позволит гражданам узнавать о состоянии здоровья по снимкам, в том числе и в домашних условиях. Ведутся также работы по созданию системы TeleMD, которая должна позволить онкологам связываться с коллегами для консультаций и своевременного выявления раковых клеток. Регулирование сферы на законодательном уровне Искусственный интеллект в медицине в России, как впрочем и в остальном мире, представляет собой абсолютно новое решение, требующее самого пристального внимания со стороны не только инвесторов, врачей и пациентов, но и законодателей. Пока данная сфера никак не регламентируется законодательством, а ведь в будущем ИИ может серьезно влиять на работу медицинских учреждений.
При этом не стоит забывать, что стопроцентно точные и достоверные результаты машины показывают далеко не всегда: есть вероятность возникновения ошибок, поэтому так важно, чтобы была правовая база, в деталях регламентирующая особенности данной сферы. Работы в этом направлении уже ведутся. К примеру, в стране обсуждается возможность создания специального государственного агентства по робототехнике и введения поста профильного премьера, чтобы специалисты могли курировать сферу в целом. Проблемы внедрения ИИ в здравоохранении: за и против Искусственный интеллект и интернет вещей в здравоохранении — очень перспективные области, внедрение и развитие которых имеет преимущества и недостатки.
Повышение эффективности диагностики ИИ работает на основе огромных объемов данных, благодаря чему существенно увеличивается точность и эффективность постановки диагнозов. Чтобы изучить несколько миллионов медицинских карт, специалисту нужны годы, а компьютер справляется с этим за короткое время. Сокращение рутинных задач врачей Искусственный интеллект может взять на себя все задачи, которые отвлекают медицинский персонал от основной работы — спасения человеческого здоровья и жизни. Программы могут подбирать палаты, искать доступное оборудование, следить за исправностью медтехники и т.
Уменьшение количества врачебных ошибок ИИ уже сегодня часто показывает более высокую точность при постановке диагнозов и выполнении других работ, чем врач. Если же доктор и ИИ будут работать вместе, то вероятность ошибок сводится практически к уровню статистической погрешности. Инвестиции в ИИ в медицине сегодня чрезвычайно важны — они дают возможность развивать сферу, а в перспективе и полностью изменить весь облик здравоохранения в мире, сделать его более надежным, эффективным, комфортным и безопасным для человека. Однако в настоящее время не все идет гладко.
У внедрения систем искусственного интеллекта в медицинскую сферу есть проблемы и недостатки, о которых нельзя забывать. Можно выделить несколько препятствий для ИИ в медицине. Проблемы используемых медицинских данных Для обучения ИИ используются уже имеющиеся медицинские карты пациентов, информация в которых может быть неполной, содержать всевозможные неточности и ошибки.
Зависимость от качества данных: эффективность ИИ во многом зависит от качества и объема входных данных. Плохие или неадекватные данные могут привести к неточным или даже опасным выводам. Юридическая ответственность: определение юридической ответственности в случае ошибок или недочетов, связанных с использованием ИИ, остается сложным вопросом. Это создает правовую неопределенность и потенциальные риски для медицинских учреждений.
Сопротивление со стороны медицинского сообщества: некоторые врачи и медицинские работники могут испытывать сопротивление новым технологиям, возможно, из-за опасений относительно замещения человеческого труда или потери профессиональной автономии. Необходимость обучения и адаптации: для эффективного внедрения ИИ необходимо обучение медицинского персонала работе с новыми технологиями, что может занять значительное время и ресурсы. Кибербезопасность: поскольку ИИ, как правило, зависит от сетей передачи данных, системы ИИ подвержены рискам безопасности. Более того, ИИ может активно использоваться для атаки на многочисленные компании. Перспективы применения ИИ в медицине будущего Уже сейчас понятно, что интенсивное внедрение ИИ в медицинскую практику будет только нарастать. Возможно появление новых методов диагностики и лечения заболеваний с использованием ИИ, а также расширение областей применения роботизированной хирургии. Кроме того, ИИ может внести значительный вклад в исследования в области медицины, ускоряя процесс разработки новых лекарств и терапий.
Все это в совокупности будет способствовать эволюции медицинской отрасли: Сокращение времени и затрат на исследования: ИИ может значительно сократить время и затраты на разработку новых лекарств, предсказывая потенциальную эффективность отдельных компонентов и помогая в оптимизации процессов клинических испытаний. Расширение доступа к медицинской помощи: ИИ может значительно расширить доступ к медицинской помощи, особенно в отдаленных регионах с плохой транспортной доступностью - через развитие телемедицины и дистанционного слежения за состоянием пациентов. Развитие превентивной медицины: ИИ может способствовать переходу от реактивной к превентивной модели здравоохранения, помогая в раннем выявлении рисков и предложении стратегий для предотвращения болезней, а не только их лечения.
Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве Фото: телеграм-канал "Сергей Собянин. Личный блог" Перед столичными властями стоит задача превратить искусственный интеллект в базовую медицинскую технологию, сообщил Сергей Собянин на своем личном сайте. По его словам, в результате этого все московские врачи получат надежных цифровых помощников, которые подскажут оптимальную тактику лечения пациентов. Кроме того, исчезнет рутинная бумажная работа — медицинская информация будет регистрироваться и обрабатываться исключительно в цифровой среде, а врачи смогут больше времени уделять задачам, где действительно нужны их компетенции. Также будет внедрен "умный" проактивный подход, в рамках которого ИИ будет анализировать медкарты пациентов и выявлять риски возникновения заболеваний, "подсвечивая" их медикам.
К чему все это приведет? ИИ обладает способностью обрабатывать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности. Теоретически это позволит врачам лучше исследовать болезни, быстрее и точнее ставить диагнозы и эффективнее лечить пациентов. То есть прогноз эффективности ИИ в медицине в российском и американском обществе находится примерно на одном уровне. В целом российскому обществу присущ умеренный энтузиазм по вопросу использования ИИ в здравоохранении. По-видимому, ИИ еще не успел заработать себе «антирейтинг» в этой сфере, в том числе потому, что значимая часть россиян еще не сформировала своей позиции на этот счет. Тогда как в американском обществе вопрос применения ИИ в медицине стоит более остро: здесь есть противоборство мнений, доли оптимистов и скептиков близки. Врачебные ошибки и безопасность данных Внедрение ИИ в систему здравоохранения сопряжено с рядом этических, технологических сложностей, рисков врачебных ошибок и конфиденциальности. Опрос показал, что по одним аспектам применения ИИ в здравоохранении россияне и американцы совпадают, по другим — расходятся во мнениях.
Ускорение процессов максимально важно для адаптации в условиях кризисов в здравоохранении и быстрой разработки эффективных методов лечения новых болезней. Мониторинг за психическим здоровьем Традиционные модели здравоохранения часто игнорируют факторы психического здоровья пациентов, которые становятся одними из самых важных благодаря возможностям ИИ. Уникальные приложения позволяют заблаговременно выявлять психические отклонения за счет комплексного анализа речевых шаблонов, текстовых сообщений, социальной активности человека. Такие инструменты очень важны для своевременного вмешательства и решения психических нарушений до начала обострения. Улучшение обучения специалистов Возможности ИИ становятся революционными в области обучения медиков. Благодаря симуляторам виртуальной реальности создается максимально реалистичная и захватывающая среда обучения. VR-симуляция облегчают отработку сложных процедур. За счет этого медицинские работники набираются опыта и получают уверенность в своих действиях без рисков для пациентов. Внедрение ИИ существенно изменит здравоохранение в 2024 г.
Сопредседатель Всероссийского союза пациентов, член СПЧ при Президенте РФ Ян Власов уверен, что в условиях серьезной проблемы дефицита кадров в здравоохранении, когда у врачей не хватает времени на работу с пациентом, ИИ сможет технологически облегчить жизнь медперсоналу за счет поставки первично обработанного объема информации. Он определил роль ИИ в медицине как инструмента, помогающего врачу не только в оптимизировать время на рутинные операции, но и избегать или минимизировать врачебные ошибки. Кроме того, стоит вопрос стандартизации этой технологии: ИИ потребуется признавать медицинской программой для того, чтобы работать со здоровьем населения». Участник дискуссии, доктор медицинских наук, профессор Владислав Шафалинов считает, что в ситуации с применением ИИ в существующей системе здравоохранения первичным должен быть вопрос безопасности , а уже потом — эффективности. Важно, чтобы его использование не навредило пациентам.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
| Цифровой ассистент: как искусственный интеллект помогает московским врачам | «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине. |
| MIBS + HealthCareBusinessNews - Технологии на страже здоровья | Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. |
| Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом | В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта. |
| 31.10.2023 Искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения | Искусственный интеллект оцифровывает данные. |
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
| ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране | Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. |
| Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России | Команда ученых из Калифорнийского технологического института создала систему SAIS на базе искусственного интеллекта для тренировки хирургических навыков. |
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ | Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. |
| Что хотите найти? | Анализ искусственного интеллекта в медицине включает прогноз рынка на 2024–2029 годы и исторический обзор. |
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
Искусственный интеллект (ИИ) отлично зарекомендовал себя в отечественной медицине. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Там проектами, связанными с искусственным интеллектом, стали активно интересоваться инвесторы — крупные раунды подняли медицинские компании WoundMetrics, Genuity Science, Tempus, AI Therapeutics.
VR для ПТСР и роботы да Винчи: как передовые технологии изменили медицину в 2023 году
“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний.
Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом
| В помощь врачу: как искусственный интеллект меняет здравоохранение - Мнения ТАСС | О том, как искусственный интеллект внедряют в сфере медицины, рассказал директор АИИ Роман Душкин. Рассматриваем применение ИИ в здравоохранении на примере интеллектуальной системы «Джейн», которая помогает врачам ставить верные диагнозы. |
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ | Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. |
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Медико-технологические достижения, произошедшие в этот полувековой период, позволили вывести здравоохранение на новый уровень. Новые приложения и системы, связанные с ИИ, обладают рядом неоспоримых преимуществ: Увеличенная вычислительная мощность приводит к более быстрому сбору и обработке данных. Увеличение объёма и доступности связанных со здоровьем данных, которые получены из личных и медицинских устройств врачей и пациентов. Рост геномных баз данных секвенирования.
К 2019 году для специального исследования будут отобраны 1 миллион добровольцев. Исследование направлено на то, чтобы показать связь между состоянием здоровья, образом жизни, окружающей средой, а также социальным и экономическим статусом.
Нейронные сети влияют на состояние медицины на трех уровнях: помогают врачам быстро и точно интерпретировать изображения; уменьшают количество врачебных ошибок; помогают пациентам самостоятельно анализировать данные с помощью датчиков, чтобы контролировать свое состояние. Однако пока исследователи находятся на начальном этапе использования нейронных сетей в медицинской практике из-за ограничений, которые не позволяют применять их в полной мере. Какие возможности и проблемы есть у нейронных сетей в медицине сегодня?
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.
Авторы отмечают, что существует ряд условий, необходимых для дальнейшего развития ИИ в сфере здравоохранения: совершенствование нормативного регулирования, разработка единых стандартов по распоряжению биомедицинскими данными, их контролю и определению границ использования ИИ, этических норм; создание общедоступных датасетов, репрезентативных, релевантных и корректно структурированных медицинских данных, необходимых для обучения моделей, которые должны быть разработаны совместно с экспертным сообществом; стимулирование спроса со стороны государственных органов и медицинских организаций в виде грантов и субсидий на использование ИИ-продуктов и сбора данных для общего пользования внутри медицинских организаций; разработка ускоренных процедур сертификации и регистрации или решений на основе ИИ в медицине с четко определенной процедурой, сроками, алгоритмами для тестирования и апробации систем. Документы pdf16. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь.
В основном ИИ задействуют для того, чтобы избавить врача от рутинной обработки больших объемов информации или же поручают умной программе перепроверку результатов обследования, чтобы минимизировать ошибки, связанные с человеческим фактором. Однако не только ИИ проверяет результаты работы врачей, но и наоборот. Все российское медицинское программное обеспечение, созданное с применением технологий ИИ, автоматически относится к наивысшему третьему классу потенциального риска. Это означает, что все заключения, выданные искусственным интеллектом, проходят строгий контроль медицинских специалистов.
В России любое программное обеспечение, созданное для применения в медицинских целях, считается медицинским изделием. Обращение медицинских изделий на территории РФ возможно только при условии государственной регистрации.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта. В ряде зарубежных исследований было показано, что прогностические модели искусственного интеллекта со временем могут оказаться ненадежными в клинических условиях. Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России. Визуальная диагностика Искусственный интеллект. Исследователи из Огайо создадут «виртуальное» контрастное вещество на основе ИИ. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества.
ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
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. Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям. В России работает цифровой сервис диагностики MDDC, основанный на алгоритмах нейросети: он помогает выявлять минимальные новообразования в легких менее 4 мм , а также диагностировать рак на ранней стадии.
Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний.
Любой человек может получить точную информацию о том, как скорректировать образ жизни, питания, чтобы избежать проблем со здоровьем. Для врачей ИИ стал надежным помощником при установлении наиболее вероятного диагноза и разработке эффективной схемы лечения. Применение искусственного интеллекта в медицине для разработки новых препаратов Чтобы разработать вакцину или новое лекарственное средство, требуется много времени и средств на дорогостоящие исследования и испытания. ИИ помогает сократить время на разработку новых препаратов в несколько раз. Искусственный интеллект анализирует структуру существующих медикаментов на молекулярном уровне, предлагает новые, с учетом заданных требований.
В 2019 году компания Insilico Medicine при помощи ИИ создала несколько препаратов для эффективного лечения мышечного фиброза. Раньше для этого назначали множество медикаментов, терапия не всегда была эффективной. Искусственный интеллект всего за 3 недели создал нужный алгоритм, ученые выбрали наиболее подходящие варианты, за 25 дней провели тестирование новых лекарств на животных. Для выбора оптимального варианта потребовалось 46 дней. Без ИИ на это потребовалось бы более 8 лет и несколько миллионов долларов.
Активное внедрение искусственного интеллекта в медицину — это возможность наконец-то найти лекарства от заболеваний, которые на сегодняшний день считаются неизлечимыми. Это болезнь Альцгеймера, рассеянный склероз и множество других патологий, которые становятся причиной преждевременной инвалидности или смерти. Использование искусственного интеллекта в медицине для автоматизации данных о пациентах Информация о пациентах обычно хранится в медицинских карточках. У каждого медучреждения своя картотека. Из-за этого процесс сбора анамнеза и постановки диагноза затягивается на неопределенное время.
Врачу не всегда удается правильно интерпретировать результаты анализов, тестов и других видов обследований, потому что у него нет полной картины со всеми необходимыми данными. Технология блокчейн — это новый подход в хранении и управлении данными пациентов. Позволяет сегментировать и защитить информацию, быстро обмениваться всеми необходимыми медицинскими данными. В фармацевтике и медицине блокчейн применяют в следующих направлениях: управление цепочками поставок лекарственных препаратов; борьба с контрафактной продукцией; заполнение электронных медкарт и управление ими; анализ результатов обследования; улучшение процессов страхования и выставление счетов; удаленный мониторинг состояния пациентов; проведение исследований разного характера. Приложение от Google Deepmind Health быстро анализирует все симптомы и результаты диагностики, предлагает несколько диагнозов, соответствующих полученным результатам.
ИИ помогает диагностировать даже редкие, плохо изученные патологии.
Распознавание рака кожи Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Эксперимент провели в 2018 году ученые из США, Франции и Германии, которые обучили нейросети идентифицировать изображения для диагностики онкозаболеваний кожных покровов. Машине предоставили более 100 тысяч снимков безвредных родинок и опасных для жизни меланом, а позднее показали эти же фотографии профессиональным дерматологам, которые попытались выявить рак по снимкам. Машина справилась с задачей лучше специалистов.
ИИ в УЗИ-обследовании беременных Уже сегодня в некоторых британских больницах применяют новый способ тестирования плода на патологии, которые сложно или невозможно выявить другими средствами. Система работает на основе искусственного интеллекта, и в нее заложено более 350 тысяч снимков плодов с теми или иными отклонениями. Система называется ScanNav и она способна давать врачу много полезной информации о патологиях плода, опираясь на имеющиеся в базе данные по другим пациенткам. Пока ScanNav работает в тестовом режиме и используется только в акушерстве, но в будущем она может получить намного более широкое распространение и будет особенно полезна для стран, испытывающих острый дефицит во врачах. Применение и польза искусственного интеллекта в медицине Разработка ИИ сегодня является приоритетной задачей для многих стран мира.
Если рассматривать внедрение умных систем в медицинской сфере, то в первую очередь их польза будет состоять в увеличении точности диагностики различных заболеваний. Практики и опыта врача может быть недостаточно для того, чтобы своевременно выявить ту или иную проблему в организме человека, тогда как нейронная сеть, обладающая доступом к огромному объему данных, передовой научной литературе и миллионам историй болезней, сможет быстро классифицировать любой случай, соотнести его со схожими проблемами у других пациентов и предложить план лечения. Сегодня искусственный интеллект не может решать сложные медицинские задачи: он самостоятельно не придумает и не спроектирует прибор из будущего, который сможет за пару секунд отсканировать организм человека, выявить любые проблемы и назначить оптимальное лечение. Однако и нынешние возможности очень интересны для врачей, пациентов и клиник. Врачам Сегодня искусственный интеллект отлично справляется с простыми задачами.
Например, он способен выявить наличие инородного тела или патологии по рентгеновскому снимку, а также определить наличие раковых клеток в цитологическом материале. Интересно еще и то, что сейчас разрабатывается все большее количество проектов, ориентированных именно на врачей: 1 IBM: Watson Это суперкомпьютер, способный отвечать на вопросы, которые задаются не на языке программирования, а на простом человеческом языке. Позднее было запущено подразделение Watson Health, главное направление которого — использование суперкомпьютера в медицине. Компьютеру обеспечили доступ к огромному количеству данных: энциклопедиям, базам научных статей, а также медицинским картам и снимкам. Машина проанализировала свыше 50 миллионов анонимных медкарт и более 30 миллиардов снимков.
Вся эта информация использовалась для дальнейшего применения в онкологии, для поиска на УЗИ признаков порока сердца. IBM запустило облачную платформу Watson Health Cloud, благодаря которой технологии доступны для врачей и исследователей по всему миру. ИИ используют для анализа анонимных глазных снимков и выявления первичных симптомов слепоты. Новый проект от израильских разработчиков призван помочь правильно диагностировать инсульт — система сравнивает снимок мозга пациента со снимками сотен тысяч других людей для выявления и подтверждения отклонений. Пациентам Системы ИИ в медицине разрабатываются не только для врачей, но и для их пациентов.
Многие современные разработки позволяют людям самостоятельно отслеживать свое состояние здоровья, следить за динамикой пульса, давления, дыхания и прочих показателей. Причем необходимо не просто собирать данные, но и анализировать и интерпретировать их. 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.
Нейросеть SAIS оценивает работу хирургов по видеозаписям проведённых ими операций. С ней начинающие специалисты смогут мгновенно получать фидбэк о своей работе и заниматься без наставников. А российская компания «Нейроспутник», входящая в Сколково, разрабатывает тренажёр для безопасного обучения будущих медиков: он заменит тела животных и людей, на которых обычно тренируются студенты. Тренажёр — один из трёх элементов экосистемы «Левша». В неё также входит 3D-симулятор, который имитирует архитектуру сосудов конкретного пациента и позволяет подготовиться к операции, и робот-хирург на дистанционном управлении — он защищает врачей от рентгена и корректирует тремор в их движениях, минимизируя риски для пациента. Диагностика заболеваний Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. Алгоритмы научились анализировать медицинские изображения и выявлять по ним заболевания — от плоскостопия до инсульта.
Основные преимущества таких разработок — скорость и точность. Они оптимизируют работу докторов, снижают вероятность ошибки и сокращают время получения результатов, что может спасти не одну жизнь. Разработчики СберМедИИ шагнули ещё дальше и научили искусственный интеллект ставить диагноз не по снимкам, а по словам. Они используются во всех взрослых поликлиниках Москвы и постепенно проникают в другие субъекты России. ТОП-3 предлагает три наиболее вероятных диагноза по Международной классификации болезней на основе жалоб пациента. AIDA использует для постановки диагноза данные электронной медицинской карты за последние два года. Эти сервисы не вытесняют врачей, как может показаться, — наоборот, они помогают не упустить важные детали и вынести наиболее подходящее для пациента решение.
Уход за больными В больницах искусственный интеллект активно помогает медсёстрам и медбратьям. Российская компания «Третье мнение» создала умную видеоаналитику на базе компьютерного зрения — области искусственного интеллекта, которая может обнаружить, отследить и проанализировать увиденное. ИИ-мониторинг уже работает в частных и государственных клиниках: он распознаёт движения пациентов и предупреждает медперсонал в случае угрозы, например падения. Так работникам поликлиник не нужно постоянно следить за видеокамерами, чтобы быть в курсе состояния больных.
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. Технологии на базе искусственного интеллекта становятся все более востребованными в медицине и здравоохранении. Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения. Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных. Альманах содержит ряд статей о применении технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, в частности, в медицинской диагностике и мониторинге хронических заболеваний. Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине.