Новости искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Искусственный интеллект (ИИ) — это чудо современной технологии, которое уже не просто фантастика из фильмов, но и реальность, влияющая на множество сфер нашей жизни от смартфонов и голосовых помощников до систем автоматизации в производстве и медицине. Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы.

Применение ИИ в медицине

  • ВЗГЛЯД / Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине :: Новости дня
  • Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
  • 31.10.2023 Искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения
  • Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
  • Наши решения

«Россия 1» 27.11.2023 «Утро России». «Искусственный интеллект в медицине: достижения и перспективы»

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. Ведь в медицине на первом месте должен быть человеческий фактор. И почему такой упор именно на беспроводную связь?

Документы pdf16. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.

Со ссылкой на последние исследования и данные становится очевидной тенденция усиления значимости искусственного интеллекта в обеспечении здоровья нации. В этих целях всем медицинским организациям в субъектах РФ в 2024 году предписано внедрить не менее трех решений с ИИ , об этом сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев.

Cтратегия также опубликована на сайте Правительства — Искусственный интеллект РФ , а также на ai.

В рамках национального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе ЕГИСЗ» регионы обязаны использовать медицинские изделия с ИИ в определённых системах государственной информационной инфраструктуры здравоохранения. Эти требования будут ужесточены в следующие годы, где ожидается увеличение числа систем, использующих технологии ИИ в медицине.

Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России

Альманах содержит ряд статей о применении технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, в частности, в медицинской диагностике и мониторинге хронических заболеваний. Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. Можно ли назвать научным направление Искусственный интеллект (ИИ) и сhatGPT4 вобравшим в себя достижения вычислительной математики, философии, нейрофизиологии для создания систем, которые бы обладали. Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения.

2. Индивидуальные схемы лечения

  • Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект? — Реальное время
  • Перспективы применения ИИ
  • Будущее ИИ в здравоохранении
  • Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
  • Последние новости про современные технологии в медицине

Яндекс Образование

Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Технологии на базе искусственного интеллекта становятся все более востребованными в медицине и здравоохранении. Искусственный интеллект приносит значительные инновации в медицину в России. Искусственный интеллект существенно улучшает точность аппаратной диагностики в медицине благодаря нескольким ключевым аспектам. Там проектами, связанными с искусственным интеллектом, стали активно интересоваться инвесторы — крупные раунды подняли медицинские компании WoundMetrics, Genuity Science, Tempus, AI Therapeutics.

Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке

В фокусе: технологии искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения.

Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году

Это способствует предотвращению нежелательных реакций и повышению эффективности лечения. Повышение точности и уменьшение травматизма: роботизированные хирургические системы, такие как da Vinci, используют ИИ для улучшения точности операций, уменьшения травматизма тканей и ускорения восстановления пациентов после операций. Роботы могут выполнять сложные манипуляции с высокой точностью и стабильностью. Это позволяет хирургам заранее спланировать операцию, предвидеть возможные трудности и снизить риски осложнений. Ассистенты на основе ИИ: в операционной ИИ может действовать в качестве ассистента, помогая врачам во время операций с помощью анализа данных пациента, мониторинга витальных показателей и предоставления рекомендаций по оптимальному ходу операции. Виртуальная реальность и обучение: технологии виртуальной реальности VR и дополненной реальности AR , интегрированные с ИИ, могут служить мощными инструментами для обучения молодых врачей и хирургов, предлагая им возможность тренироваться в виртуальной среде перед реальной операцией. Ограничения и риски, связанные с применением ИИ в медицине Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками.

Сюда входят вопросы конфиденциальности и безопасности данных, а также потенциальные ошибки в диагностировании или лечении, вызванные ошибками алгоритмов ИИ. Большой вопрос также представляет собой интеграция новых технологий в существующие медицинские системы и обеспечение подготовки персонала к работе с новыми инструментами. Конфиденциальность данных: с учетом того, что ИИ обрабатывает большое количество личной медицинской информации, вопросы конфиденциальности данных становятся крайне актуальными. Необходимо выработать регламент для защиты приватности пациентов. Недостаточная точность и ошибки в диагностике: в настоящее время алгоритмы ИИ могут допускать ошибки, иногда весьма серьезные, в диагностике и предсказании болезней. Это создает потенциальные риски для пациентов и требует дальнейшего усовершенствования технологий.

Зависимость от качества данных: эффективность ИИ во многом зависит от качества и объема входных данных.

Используя собственные клетки пациента, ученые могут создавать функциональные органы, которые являются биосовместимыми и не требуют иммуносупрессии. Представьте себе мир, в котором люди, нуждающиеся в пересадке почки, могут просто напечатать новую почку в 3D-формате, избавив от необходимости в длинных очередях ожидания и риска отторжения органа. CRISPR, сокращение от сгруппированных коротких палиндромных повторов с регулярными промежутками, является мощным инструментом редактирования генов, который позволяет ученым вносить точные изменения в ДНК организма.

Эта разработка способна излечивать генетические заболевания, модифицировать сельскохозяйственные культуры для повышения урожайности и устойчивости и даже уничтожать переносчиков болезней, таких как комары. Попав в цель, Cas9 разрезает ДНК в нужном месте, позволяя ученым вставлять, удалять или модифицировать гены с поразительной точностью. В области генетических заболеваний у него есть потенциал для коррекции генетических мутаций, ответственных за такие заболевания, как муковисцидоз, серповидноклеточная анемия и болезнь Хантингтона. Фактически, в 2020 году было проведено первое в истории клиническое испытание с использованием CRISPR на людях для лечения генетической формы слепоты, продемонстрировавшее его потенциал для применения в реальных условиях.

Телемедицина Телемедицина, еще одно прорывное достижение в области медицины, революционизирует способы оказания медицинской помощи. Благодаря телемедицине пациенты теперь могут получать доступ к медицинским услугам удаленно, устраняя географические пробелы, расширяя доступ к специалистам и сокращая потребность в личных посещениях. Эта технология становится все более необходимой, особенно во времена кризисов, таких как пандемия COVID-19, когда физический контакт и поездки создают значительные проблемы. Реальные примеры проиллюстрировали успех внедрения телемедицины.

В сельских районах таких стран, как Австралия и Канада, телемедицина играет важную роль в предоставлении медицинских услуг отдаленным общинам. Кроме того, во время пандемии COVID-19 системы здравоохранения по всему миру быстро внедрили телемедицину, чтобы обеспечить непрерывный уход за пациентами и свести к минимуму риск передачи инфекции. Искусственный интеллект Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям. Он включает в себя разработку компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и решение проблем.

В области медицины алгоритмы и модели искусственного интеллекта используются для анализа сложных данных и получения информации, которая помогает в принятии клинических решений.

ИИ можно использовать для выявления факторов риска и потенциальных вспышек инфекционных заболеваний путем анализа больших объемов данных электронных медицинских карт. Роль ИИ в разработке лекарств ИИ можно использовать для анализа больших объемов данных из различных источников, таких как молекулярные базы данных, научная литература и клинические испытания, для определения новых мишеней для лекарств и потенциальных методов лечения. ИИ можно использовать для разработки новых лекарств. Прогнозируя, какие химические соединения будут наиболее эффективными и наименее токсичными, ИИ может улучшить дизайн лекарств. Роль ИИ в персонализированном уходе ИИ может анализировать большие объемы данных о пациентах для выявления закономерностей, корреляций и взаимосвязей между различными переменными, такими как демографическая информация, история болезни и история лечения. Эта информация может помочь в разработке индивидуальных планов лечения. ИИ можно использовать для определения оптимальной дозы препарата для пациента путем анализа данных о конкретном пациенте. Это может улучшить результаты лечения за счет снижения риска побочных эффектов. ИИ можно использовать для разработки точных методов лечения рака путем анализа генетической информации пациента.

Эти методы лечения могут быть адаптированы в соответствии с конкретной генетической мутацией, ответственной за конкретный рак. Роль ИИ в мониторинге пациентов ИИ можно использовать для постоянного наблюдения за пациентами, отслеживания состояния их здоровья и изменения планов лечения по мере необходимости. Собирая и отслеживая данные о здоровье пациентов с помощью носимых устройств и других датчиков, ИИ можно использовать для удаленного наблюдения за пациентами. Это может помочь в раннем выявлении потенциальных проблем со здоровьем. Анализируя собранные данные, ИИ можно использовать для удаленной диагностики. Это могло бы улучшить доступ к диагностическим услугам, особенно в сельских или недостаточно обслуживаемых районах. Будущее ИИ в здравоохранении ИИ изменит здравоохранение в ближайшие годы. Что отличает ИИ от традиционных технологий в здравоохранении, так это способность собирать данные, обрабатывать их и предоставлять конечным пользователям четко определенные выходные данные. Основная цель приложений искусственного интеллекта в здравоохранении будет заключаться в анализе взаимосвязи между клиническими методами и результатами для здоровья пациентов. Методы искусственного интеллекта будут все чаще использоваться в таких областях, как диагностика, разработка протоколов лечения, разработка лекарств, персонализированная медицина, а также мониторинг и уход за пациентами.

Полезная информация Какова роль ИИ в будущем здравоохранения? ИИ может преобразовать здравоохранение за счет повышения эффективности, персонализации и результатов лечения пациентов. От диагностической визуализации, прогнозирования рисков для пациентов до автоматизации административных задач ИИ может обеспечить точность, скорость и экономичность. Кроме того, ИИ помогает разрабатывать персонализированные планы лечения и обеспечивает удаленный мониторинг пациентов, расширяя сферу применения телемедицины. Как ИИ меняет диагностические процедуры в здравоохранении? ИИ значительно улучшает диагностические процедуры, анализируя медицинские изображения с высокой точностью и скоростью. Алгоритмы машинного обучения могут распознавать закономерности и аномалии при сканировании, которые могут быть пропущены человеческим глазом. Это может привести к раннему выявлению таких состояний, как рак, болезни сердца и неврологические расстройства, что позволит своевременно принять меры. Какое влияние ИИ окажет на расходы на здравоохранение в будущем? ИИ потенциально может снизить расходы на здравоохранение за счет повышения эффективности и сокращения потерь.

Это может упростить административные задачи, уменьшить диагностические ошибки и свести к минимуму повторные госпитализации. Используя прогностическую аналитику, ИИ также может помочь в упреждающем уходе за пациентами, уменьшая бремя лечения хронических заболеваний. Может ли ИИ улучшить качество обслуживания пациентов в сфере здравоохранения? Да, ИИ может значительно улучшить качество обслуживания пациентов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут оказывать помощь круглосуточно и без выходных, отвечая на вопросы и помогая пациентам в их лечении. Индивидуальные планы лечения и удаленный мониторинг с помощью ИИ могут обеспечить более удобное и индивидуальное медицинское обслуживание.

Также в сборник включены материалы о нормативно-правовом регулировании и проблемах этики в сфере искусственного интеллекта для здравоохранения. Альманах подготовлен на основе анализа открытых источников, в том числе баз патентов, СМИ, сайтов компаний, сайтов университетов, баз данных научных публикаций Google Scholar, OpenAlex, PubMed, Scopus и др.

Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?

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. При внедрении ИИ в медицине возникают риски безопасности, связанные с возможными хакерскими атаками, компрометацией данных и нарушением врачебной тайны. Поэтому сегодняшние технологические решения должны отвечать самым строгим требованиям конфиденциальности и обеспечивать полную безопасность подобных данных.

Это потенциально способно существенно ускорить процесс разработки новых лекарств. Основные препятствия Несмотря на большие перспективы, существует целый спектр ограничений для развития ИИ в медицине. 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.

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. Кроме того, в документах нет такой важной информации о больных, как особенности и условия их жизни, их привычки в том числе вредные и т. И сегодня отсутствуют эффективные механизмы сбора этих данных.

Далее анализатор берёт нужный объём крови на исследование, помещает в реакционную ячейку внутри прибора, добавляет необходимые реагенты, проводит реакцию, одновременно записывая в память её протокол, считывает результат исследования и передаёт его в ЛИС. Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора. Или, если есть необходимость, отправить пробу на повторное исследование". Робот со скальпелем Однако использование роботов в медицине не ограничивается только диагностическими автоматизированными системами. Активно развивается применение искусственного интеллекта и в хирургии. По словам Андрея Наташкина, основателя и СЕО Mirey Robotics, сегодня в рамках общей хирургии уже выделилось отдельное направление — телехирургия. Технология позволяет хирургу управлять роботизированным манипулятором, который способен совершать сверхточные движения. Но здесь есть две опасности. Первая — разрыв интернет—соединения, вторая — это кибератаки. А во время операционного вмешательства эти факторы, которые ведут к потере управления процессом, могут стать фатальными для пациента".

Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?

Используя AR-гарнитуры, хирурги накладывают цифровые изображения на тело пациента, что позволяет им в режиме реального времени следить за состоянием критических структур — кровеносных сосудов или опухолей. Эта технология значительно повышает точность и снижает риск осложнений во время операции. Медицинские школы и институты используют AR-приложения для преподавания анатомии, позволяя студентам взаимодействовать с 3D-моделями человеческого тела. Столь практический подход улучшает понимание и запоминание сложных медицинских концепций. В то же время VR — мощный инструмент для снятия негатива во время разного рода процедур. Пациенты погружаются в успокаивающую VR-среду, отвлекаясь от боли и дискомфорта при обработке ран или физиотерапии. VR также используется при лечении фобий, посттравматических стрессовых расстройств ПТСР и тревожности.

Пациенты безопасно противостоят страхам в контролируемой виртуальной среде, что делает терапию более эффективной. Интернет медицинских вещей IoMT Интернет медицинских вещей — один из главных технологических трендов в здравоохранении в 2023 году. IoMT — это сеть подключенных медицинских приборов, которые интегрированы с облачными вычислительными системами. Носимые технологии — пульсометры и смартчасы — одни из самых популярных устройств, которые подключены к системе IoMT.

Поделиться новостью Нажимая на кнопку вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.

Альманах подготовлен на основе анализа открытых источников, в том числе баз патентов, СМИ, сайтов компаний, сайтов университетов, баз данных научных публикаций Google Scholar, OpenAlex, PubMed, Scopus и др.

Технологии ИИ находят все большее применение в биологических науках, медицине и национальных системах здравоохранения.

Эти персонализированные планы лечения могут быть основаны на индивидуальных факторах пациента, таких как генетическая информация и биология опухоли. Роль ИИ в кардиологии ИИ может помочь в диагностике сердечных заболеваний.

Он может анализировать данные ЭКГ для обнаружения аритмий, таких как мерцательная аритмия. ИИ можно использовать для анализа рентгенограмм грудной клетки для выявления признаков сердечных заболеваний, таких как увеличенное сердце или жидкость в легких. ИИ можно использовать для оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний у пациента на основе таких факторов, как демографические данные, история болезни и образ жизни.

На основании чего можно выявить пациентов, нуждающихся в раннем вмешательстве. ИИ можно использовать для обнаружения и диагностики сердечных заболеваний, таких как ишемическая болезнь сердца или заболевания сердечных клапанов, путем анализа изображений с эхокардиограмм или компьютерной томографии. Раннее выявление важно для контроля и лечения сердечных заболеваний, а прогнозы на основе ИИ могут спасти жизнь.

Роль ИИ в инфекционных заболеваниях ИИ может помочь в диагностике инфекционных заболеваний, идентифицируя микроорганизмы, такие как бактерии, вирусы и грибки, на основе данных секвенирования ДНК. ИИ можно использовать для прогнозирования устойчивости микроорганизмов к различным антибиотикам. Таким образом, ИИ может помочь оптимизировать лечение и уменьшить распространение устойчивости к противомикробным препаратам.

ИИ можно использовать для мониторинга распространения инфекционных заболеваний, отслеживая количество случаев заболевания и смертей. ИИ можно использовать для выявления факторов риска и потенциальных вспышек инфекционных заболеваний путем анализа больших объемов данных электронных медицинских карт. Роль ИИ в разработке лекарств ИИ можно использовать для анализа больших объемов данных из различных источников, таких как молекулярные базы данных, научная литература и клинические испытания, для определения новых мишеней для лекарств и потенциальных методов лечения.

ИИ можно использовать для разработки новых лекарств. Прогнозируя, какие химические соединения будут наиболее эффективными и наименее токсичными, ИИ может улучшить дизайн лекарств. Роль ИИ в персонализированном уходе ИИ может анализировать большие объемы данных о пациентах для выявления закономерностей, корреляций и взаимосвязей между различными переменными, такими как демографическая информация, история болезни и история лечения.

Эта информация может помочь в разработке индивидуальных планов лечения. ИИ можно использовать для определения оптимальной дозы препарата для пациента путем анализа данных о конкретном пациенте. Это может улучшить результаты лечения за счет снижения риска побочных эффектов.

ИИ можно использовать для разработки точных методов лечения рака путем анализа генетической информации пациента. Эти методы лечения могут быть адаптированы в соответствии с конкретной генетической мутацией, ответственной за конкретный рак. Роль ИИ в мониторинге пациентов ИИ можно использовать для постоянного наблюдения за пациентами, отслеживания состояния их здоровья и изменения планов лечения по мере необходимости.

Собирая и отслеживая данные о здоровье пациентов с помощью носимых устройств и других датчиков, ИИ можно использовать для удаленного наблюдения за пациентами. Это может помочь в раннем выявлении потенциальных проблем со здоровьем. Анализируя собранные данные, ИИ можно использовать для удаленной диагностики.

Это могло бы улучшить доступ к диагностическим услугам, особенно в сельских или недостаточно обслуживаемых районах. Будущее ИИ в здравоохранении ИИ изменит здравоохранение в ближайшие годы. Что отличает ИИ от традиционных технологий в здравоохранении, так это способность собирать данные, обрабатывать их и предоставлять конечным пользователям четко определенные выходные данные.

Основная цель приложений искусственного интеллекта в здравоохранении будет заключаться в анализе взаимосвязи между клиническими методами и результатами для здоровья пациентов. Методы искусственного интеллекта будут все чаще использоваться в таких областях, как диагностика, разработка протоколов лечения, разработка лекарств, персонализированная медицина, а также мониторинг и уход за пациентами. Полезная информация Какова роль ИИ в будущем здравоохранения?

ИИ может преобразовать здравоохранение за счет повышения эффективности, персонализации и результатов лечения пациентов. От диагностической визуализации, прогнозирования рисков для пациентов до автоматизации административных задач ИИ может обеспечить точность, скорость и экономичность. Кроме того, ИИ помогает разрабатывать персонализированные планы лечения и обеспечивает удаленный мониторинг пациентов, расширяя сферу применения телемедицины.

ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране

В 2023 г. В целом, к сентябрю 2023 г. Почти половина из них были успешными.

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. Видеоаналитика также делает наблюдение менее навязчивым. Сейчас компания развивает технологию для ухода на дому. Голосовой помощник Яндекса Алиса тоже стремится помогать больным. В Йошкар-Оле для неё разработали медсестёр Алсу и Снежану: при их запуске можно узнать расписание приёма врачей в двух больницах города.

Американская компания IBM предлагает клиникам аналогичное решение — чат-бота watsonx Assistant для записи к врачу.

Также созданы равные условия для всех участников: постоянно обновляется каталог решений на базе искусственного интеллекта, ежемесячно составляется лидерборд сервисов. С этого года Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью систем искусственного интеллекта. Сейчас алгоритмы доступны рентгенологам 150 медицинских учреждений, в том числе детских. Искусственный интеллект помогает находить на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, легочной гипертензии, гидроторакса, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, плоскостопия и других заболеваний. Москва уже более 10 лет занимается цифровизацией системы здравоохранения. Использование компьютерного зрения в медицине позволяет сократить время, затрачиваемое на диагностические процедуры, а также предоставляет медперсоналу информацию для постановки более точных диагнозов и назначения более эффективного лечения.

В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN [4] , которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств , сетей Байеса и искусственных нейронных сетей , были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах.

Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?

Искусственный интеллект (ИИ) отлично зарекомендовал себя в отечественной медицине. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Влияние Искусственного интеллекта в области медицины увеличивается с каждым годом. В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта. Искусственный интеллект и Big Data (анализ больших данных) трансформировали медицинскую сферу.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий