Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
На специальном мониторе он подсвечивает врачу области с возможными отклонениями и даёт рекомендации дополнительно сфотографировать и исследовать выделенные области. После обследования врач загружает снимки в СППВР, которая помогает подтвердить или скорректировать ранее поставленный диагноз. Анализ такого снимка занимает у врача от одного до нескольких часов, что связано со сложностью данного вида исследований. Программа же выдаёт результат практически мгновенно, анализируя изображение по заданным алгоритмам. Врач видит уже размеченный снимок, на котором подсвечены опасные зоны, а также предварительные диагнозы, поставленные на основе анализа этого снимка. Главная ценность таких программ состоит в том, что они значительно сокращают время рутинных задач врача. Это позволяет сделать диагностику пациента более персонализированной и быстрой: СППВР ранжирует пациентов по степени тяжести, что также позволяет врачам своевременно реагировать на эти данные и оказывать помощь в первую очередь тем, кто нуждается в ней больше всего. Как создать медицинский сервис с использованием ИИ Как происходит разработка медицинских сервисов с использованием ИИ — с момента постановки задачи до выхода готового продукта в клиническую практику? Сбор данных. В первую очередь следует начать со сбора огромного массива данных реальных пациентов из тех медицинских учреждений, в которых они когда-либо проходили лечение.
Для этого понадобится: выявить проблему и определить диагноз, с которым вы хотите работать; найти группы врачей, которые помогут вам валидировать вашу модель; собрать группу разработки, которая сможет выстроить эту модель и «обучить» её. Прежде чем обработать данные, предстоит подготовить их. Для этого их нужно обезличить: в ходе этого процесса пациент получает код, а также убираются персональных данных ФИО, номер паспорта и т. При этом год рождения и диагноз, не обезличиваются. Разметка данных. После того, как данные прошли процедуру обезличивания, они передаются врачам на разметку. Прежде чем приступить к разметке данных, врачи определяют методологию, по которой они будут работать с разметкой. Они определяют диагноз, симптоматику, а также зоны и маркеры, с которыми они будут работать. Только после этого врачи вручную размечают снимки.
Сегодня разметка данных, как правило, происходит с помощью программ, где врач в специальном интерфейсе очерчивает необходимые зоны. Повторная разметка. После первичной разметки данных те же снимки проходят аналогичную процедуру, которую проводит уже другая группа врачей. На этом этапе отсеиваются сомнительные, спорные или неверные диагнозы, а также снимки, которые не могут быть валидированы в выбранной модели исследования. Обучение нейросети. Когда все снимки прошли разметку, этот набор данных попадает к разработчикам, которые на их основе начинают обучать нейронную сеть. Даже если сервис достиг определённого уровня работоспособности, он не может быть сразу использован на практике. Прежде он проходит этап валидации: группе врачей и обученной нейросети выдаются новые данные, которые им предстоит разметить. После этого результаты, полученные врачами и нейросетью, сопоставляются между собой, и модель получает класс точности.
Регистрация в Министерстве здравоохранения. По завершении этапа валидации прототип должен пройти регистрацию в Минздраве и получить регистрационное утверждение. На этом этапе экспертная группа — на этот раз со стороны Минздрава — вновь внимательно проверяет работу модели и её алгоритмов. Интеграция в систему здравоохранения. Только если сервис пройдёт проверку в Минздраве и получит регистрационное утверждение, он может использоваться в медицинских учреждениях. Диагностика заболеваний Чат-боты уже могут с высокой эффективностью помогать пациентам самостоятельно ставить диагноз, а также помогать в постановке диагноза и врачам. Например, ИИ компании Babylon Health предоставляет соответствующую информацию о здоровье на основе симптомов, описанных самим пациентом. Понятно, что симптомы могут быть описаны неверно или пациент может попытаться ввести ИИ в заблуждение умышленно. Поэтому в компании прямо заявляют, что их компьютерный ассистент не ставит диагноз.
Это сделано для того, чтобы свести к минимуму юридическую ответственность компании, но в будущем мы наверняка увидим, как чат-боты будут ставить диагнозы по мере повышения точности их работы. А на перспективы ИИ в Babylon Health смотрят оптимистично, заявляя, что они уже доказали эффективность своего ИИ в первичной медико-санитарной помощи, а также смогли создать такую систему искусственного интеллекта для медицины, которая не является «черным ящиком». Это отличает их, например, от Alphabet, материнской компании Google, представители которой еще сравнительно недавно заявляли о том, что до сих пор не знают, что конкретно изучают их модели машинного обучения, о чём мы писали в статье, посвященной LLM. И пока сложно сказать, насколько они продвинулись в понимании алгоритмов работы своих программ глубокого обучения. А вот исследователи из Babylon Health продвинулись совершенно точно. Также современные ИИ решают проблемы приоритизации и медицинской сортировки. Рекомендации на основе глубокого анализа данных поступающих пациентов для обеспечения точной приоритизации и медицинской сортировки ИИ дает очень быстро в режиме реального времени. Наиболее известные решения для этих целей предлагает Enlitic. ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных в том числе учитываются и старые диагностические карты и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу.
Трудно переоценить пользу этих алгоритмов, исключающих из анализа человеческий фактор, ведь после того как они будут усовершенствованы, они помогут спасти тысячи жизней. Стоит рассказать и о новом алгоритме ИИ, который поможет диагностировать рак легких. Много лет человечество проигрывало борьбу с онкологическими заболеваниями, которые ежегодно убивают около 10 миллионов человек по всему миру. Одной из самых страшных форм онкологии является рак легких, распознавание которого на ранних стадиях и до сих пор является для ученых сложнейшей задачей. Но весьма вероятно, что справиться с этим человеку поможет искусственный интеллект.
Это тяжелое заболевание, сопровождающееся рубцеванием легких, от которого страдают в основном пожилые люди. ИИ исследовал массив данных о фиброзе дыхательных путей с целью найти белок, отвечающий за заболевание. Когда белок был найден, нейросеть приступила к синтезированию молекулы, которая бы эффективно боролась с недугом.
Препарат от ИЛФ прошел первую стадию клинических исследований, и его уже испытали на добровольцах. Столичные алгоритмы По данным Национального центра развития ИИ при правительстве РФ, Россия занимает лидирующие позиции в мире по разработке и внедрению ИИ в здравоохранении. Значительную роль в этом сыграл московский опыт внедрения ИИ в здравоохранение. Как рассказали «Ведомости. Городу» в столичном депздраве, сегодня в Москве реализуются четыре крупнейших проекта использования ИИ в здравоохранении. Компьютерные алгоритмы находят патологии уже по 21 клиническому направлению. Нейросети помогают врачам определять на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, артроза, плоскостопия и других заболеваний. О совершенно новой области применения ИИ в московском здравоохранении «Ведомости.
Городу» рассказала заммэра по вопросам социального развития Анастасия Ракова. Это опасное неврологическое заболевание обычно начинает развиваться в молодом возрасте и со временем может привести к тяжелой инвалидности. Технологии ИИ позволят медикам повысить скорость и точность его диагностики на МРТ головного мозга», — объяснила Ракова. Алгоритмы отмечают области возможных патологий цветовыми подсказками и ранжируют медицинские снимки по степени вероятности патологии. Окончательный диагноз в любом случае ставит врач, но технологии значительно ускоряют постановку диагноза и повышают его точность. На сегодняшний момент нейросети обработали уже больше 9 млн лучевых исследований пациентов.
Сервисы видеоаналитики могут следить за состоянием пациентов с ограничениями по движению, например, в реанимации и при необходимости послать сообщение на пост. Ну и, конечно, стоит отметить чат-боты, которые помогают с первичным сбором данных о пациенте в кол-центрах при записи к врачу. Она позволяет на УЗИ-аппаратах неэкспертного уровня за счет анализа данных получать то же качество, как и на УЗИ-аппаратах более высокого класса", - рассказал Павел Пугачев. Искусственный интеллект имеет большие возможности, но решать с его помощью все задачи сразу не требуется, полагают эксперты.
Инвесторы, работающие в сегменте цифровой медицины, считают, что нужно фокусироваться на отдельных ключевых элементах, где ИИ сегодня действительно может помогать, отметил директор по развитию венчурного фонда НТИ под управлением Kama Flow Евгений Борисов. В первую очередь это все, что связано с ассистированием и поддержкой врачебных решений. Второе - это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, - сказал эксперт. Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции". По словам специалиста, сегодня среди инвесторов цифрового здравоохранения и сервисов ИИ доминируют не крупнейшие фармацевтические компании и не производители медицинского оборудования.
AI, которая должна была помочь врачам находить патологии на снимках томографии. Отмечается, что данное решение принято в связи с «угрозой причинения вреда жизни и здоровью». AI — очень расхваленная, распиаренная история.
Так что для меня неудивительно, что приостановлено его использование. У нас это первый, но далеко не последний случай, когда проект в области медицинского ИИ провалится. В мире уже приостановлено использование огромного количества так называемых алгоритмов. Списаны миллиарды долларов инвесторов, которые вкладывались в эти самые алгоритмы, но пока ИИ в здравоохранении толком не взлетает нигде», — говорит Кузнецов. Он объясняет, что провалы данных систем в медицине происходят потому, что на самом деле это никакой не ИИ: «Современный медицинский искусственный интеллект — это «искусственный», но не интеллект вовсе. Эти алгоритмы напоминают скорее систему распознавания лиц. Соответственно, они не «думают», не анализируют, а лишь сопоставляют данные пациентов с загруженной в них базой. И на основе этого сопоставления делают выводы». В пример собеседник приводит типовой алгоритм, который, как заявлялось, способен выявлять коронавирус по КТ. Однако если на снимке пациента есть какие-то отклонения от нормы, погрешности которые, например, появляются из-за использования разного оборудования или индивидуальных особенностей пациента — врожденных или приобретенных , то точность сопоставления начинает падать.
Подобная проблема встречается и при определении алгоритмами онкологических болезней, инсульта, инфаркта и других диагнозов. У распознавания «по аналогии» есть набор всем известных проблем, поясняет эксперт. Иногда не всегда то, что распознается как болезнь, является болезнью — это «ложноположительный результат». В других случаях наоборот: система это не распознает как болезнь, хотя болезнь есть — это «ложноотрицательный результат». Кроме того, бывает, что медицинская информация не поддается в полной мере алгоритмическому анализу — это так называемые эксквизитные случаи, специфика пациента, орфанные болезни и так далее. Возможно, следующие поколения алгоритмов будут избавлены от этих проблем, но пока надежды на медицинский ИИ, как диагностический философский камень — очевидный самообман», — заключил Кузнецов. По информации местных Telegram-каналов, агрессором является Богдан Ш. На видеороликах, которые сам блогер публикует в социальных сетях, видно, как он нападает на прохожих, бьет их по лицу и издевается над ними. Сообщается, что от его действий уже пострадали около 50 человек. Мотивы своих поступков он не объясняет.
Помимо видео избиений, в блоге Ш.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
В 2014 году Алекс основал уже упомянутую Insilico Medicine, имея за плечами опыт работы в индустрии высоких технологий и заинтересовавшись вопросами фармации. Это интересно: Как работает искусственный интеллект Если вернуться к ИИ, то сами разработчики называют основную технологию работы искусственного интеллекта «генеративным тензорным обучением». Она позволяет ИИ, если не вдаваться в подробности, более эффективно и быстро обучаться требуемым навыкам. Мы подумали: можем ли мы заставить машины придумывать с нуля новые молекулы с определенными свойствами вместо того, чтобы заставлять их перебирать десятки доступных вариантов, — говорит Алекс Жаворонков. Insilico использовали GENTRL для того, чтобы создать несколько а если быть точным, то 6 вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза. Созданные лекарственные средства ингибируют рецептор DDR1, который участвует в развитии болезни. Для этого ИИ потребовался 21 день, после чего ученые выбрали наиболее подходящие варианты препаратов и протестировали их на лабораторных животных.
Ещё одно преимущество — повышение эффективности управления оказанием медпомощи.
Анализ исторических данных, электронных медкарт и данные о потоках пациентов позволяют предотвращать скопление заражённых и здоровых людей в помещениях или нехватку коек в стационарах. Создание цифровых двойников пациентов. Виртуальные пациенты могут использоваться для изучения различных патологий, тестирования лекарств и методов лечения. На данный момент уже есть симуляции отдельных органов или систем, однако в ближайшей перспективе возможно создание моделей, имитирующих целые тела. Созданием цифровых двойников группы наиболее распространенных заболеваний в области кардиологии и онкологии занимаются ученые Сеченовского университета. Разработку прототипов цифровых двойников планируется завершить к 2025 году. Обучение медперсонала.
Медики осваивают новые навыки благодаря симуляции реальных обстоятельств, без риска нанести травму пациенту или испортить оборудование. Например, уже разработана технология виртуальной реальности для обучения специалистов по рентгенографии. Разработка новых лекарств. По данным Калифорнийской ассоциации биомедицинских исследований, путь лекарства от исследовательской лаборатории до пациента занимает в среднем 12 лет.
Здравоохранение В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта ИИ в медицине и здравоохранении. Нейросети, созданные и обученные людьми, могут способствовать разработке новых лекарств, улучшить систему диагностики, повысить качество медицинских услуг, систематизировать большие объемы данных и многое другое. Однако, несмотря на столь широкие возможности, здесь есть свои подводные камни.
Виктория Егорова Виктория Егорова В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта ИИ в медицине и здравоохранении. Чем так хорош искусственный интеллект в медицине? Технологии ИИ проникают во все сферы деятельности человека, в числе которых и медицина со здравоохранением. К примеру, не так давно Министерство здравоохранения РФ вместе с Ростехом создали первую версию федеральной платформы ИИ для здравоохранения. С ее помощью ИТ-разработчики смогут получать доступ к обезличенным медицинским данным жителей России из медицинских карт. Главная цель этого проекта заключается в том, чтобы объединить обезличенные медицинские данные в верифицированные датасеты наборы данных , а также дать отечественным ИТ-компаниям площадку для разработки и тестирования сервисов ИИ в сфере здравоохранения. Компаниям нужен доступ к структурированным данным для разработки алгоритмов, которые смогут стать основой систем поддержки врачебных решений.
Появление подобных сервисов поможет усовершенствовать систему здравоохранения. Врачам нужно на постоянной основе обновлять информацию о последних исследованиях в медицине. Они не способны это делать с такой же скоростью, что и искусственный интеллект, так как врач не может одновременно и лечить людей, и отдыхать, и обновлять информацию, а еще и держать ее в голове. Искусственный интеллект может регулярно обновлять данные об исследованиях и хранить всю полученную информацию.
Что нужно сделать, чтобы перестать отставать от развитых стран? Эти вопросы «МВ» адресовал члену наблюдательного совета ассоциации «Национальная база медицинских знаний» и участнику рабочей группы по подготовке проекта приказа об электронном медицинском документообороте Александру Гусеву. Искусственный интеллект преодолевает препятствия Ассоциация разработчиков и пользователей ИИ в медицине «Национальная база медицинских знаний» НБМЗ , созданная несколько лет назад при поддержке РВК, поставила перед собой цель способствовать внедрению новейших технологий в клиническую практику.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
по использованию алгоритмов искусственного интеллекта для решения научных и прикладных задач в области офтальмологии. Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных.
Применение искусственного интеллекта в медицине
“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Практически все основные технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в реальной практике организаций здравоохранения, повышая качество медицинских услуг и тем самым увеличивая продолжительность и качество жизни граждан. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. Практически все основные технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в реальной практике организаций здравоохранения, повышая качество медицинских услуг и тем самым увеличивая продолжительность и качество жизни граждан.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Практически все основные технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в реальной практике организаций здравоохранения, повышая качество медицинских услуг и тем самым увеличивая продолжительность и качество жизни граждан. Искусственный интеллект в медицине. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Динамика венчурного инвестирования в искусственный интеллект для медицины, по данным CB Insights. Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья. Возможность делать прогнозы с помощью искусственного интеллекта в медицине применяют и иначе.
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
Рассмотрим реальные примеры применения ИИ в медицине. Данные о пациентах: доскональная обработка Чтобы лечение было грамотным, а диагноз — точным, необходимо изучить данные о пациенте: снимки, анализы, протоколы осмотра; анамнез, содержащий полную информацию. Иногда даже опытные врачи не в состоянии увидеть полную картину болезни из-за того, что данные в карточке не систематизированы, а история теряется в толще листов. По данным Google, каждый десятый пациент страдает из-за того, что его болезнь была неправильно интерпретирована.
Считается, что ИИ может разрешить эту проблему. Специальные Google уже работают в некоторых больницах, где программа Google Deepmind Health проводит анализ доступной информации о симптомах пациента и выдаёт список рекомендаций, а врач, пользуясь подсказками такого помощника, назначает пациенту курс лечения. Программа IBM Watson Health также позволяет ставить диагнозы: распознавать кардиомиопатию, тромбозы, сердечные приступы.
Также ИИ дает возможность оценивать влияние медикаментов на организм человека, помогая врачам понять, как особенности генетического строения пациента влияют на течение заболевания, и какой эффект может оказать новый лекарственный препарат. С помощью приложения IBM Watson Health Cloud доктор получает и анализирует данные об организме пациента с электронного браслета, и на основе этого подбирает эффективный курс лечения. Диагностика В России записаться на приём к врачу можно через интернет.
Однако пациентов много, поэтому ждать приёма приходится целыми днями и даже неделями. Технологии ИИ позволяют решить этот вопрос. Например, с помощью телемедицины и программы mHealth.
Также при внедрении ИИ в работу службы лучевой диагностики, было доказано, что цифровые технологии могут спасти жизнь и повысить качество лечения. Например, анализируя КТ, МРТ, маммографию или рентген, компьютерное зрение распознает 37 заболеваний. Собянин сообщил, что благодаря использованию ИИ врачи Москвы получат «цифровых помощников», которые помогут подобрать лечение пациентам.
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. Это удалось благодаря систематическому анализу 26 терабаз собранных геномов и метагеномов. С помощью AI появилась возможность генерировать в 4,8 раза больше белковых кластеров, чем существует в природе.
Если его вовремя не обнаружить и не начать лечить, исход может быть летальным. Помочь маленькой пациентке смогли лишь в Санкт-Петербурге, проведя специально исследование. Медики спасли жизнь маленькой Ксюши. Помочь врачам определить опасную болезнь всего за несколько минут помог искусственный интеллект.
Ученым удалось установить связь между формой заболевания, яркостью и цветовым тоном очагов инсулина при анализе каждого пикселя на КТ-снимках. Причем программа может фиксировать различия в цветовых характеристиках, которые невидимы для глаза врача. Сейчас они пролечены, и мы имеем на исходе выздоровление», — рассказала заведующая кафедрой детских болезней Центра Алмазова Ирина Никитина. Благодаря искусственному помощнику и работе эндокринологов, радиологов, хирургов и патоморфологов более 120 детей из России и ближнего зарубежья с врожденным гиперинсулинизмом получили лечение и выздоровели.
Специальная программа, Voice2Med, позволяет врачам делать описание снимков за 15 минут вместо часа.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
В частности, Всемирная организация здравоохранения указала на негативные последствия применения искусственного интеллекта в медицине, если в основе его разработки и использования не будут заложены этические принципы и защита прав человека. Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями, а с развитием технологий сделает реальным появление сверхэффективных персональных. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. Области применения искусственного интеллекта в медицине обширны и разнообразны.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
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.
За последние 7 лет рынок технологий, основанных на ИИ, вырос в 10 раз и по прогнозам, увеличится до 10 трлн. Искусственный интеллект для точной диагностики Одно из самых перспективных направлений использования искусственного интеллекта в медицине — это диагностика.
Несмотря на то, что записаться к врачу теперь можно через интернет, многим пациентам приходится ждать приема несколько дней, а иногда и недель. Это связано с большой нагрузкой на специалистов из-за нехватки медперсонала и большого количества пациентов. Применение искусственного интеллекта в медицине — это, прежде всего, помощь пациентам, своевременное выявление опасных заболеваний.
ИИ может распознать симптомы онкологических патологий, туберкулеза, нарушений в работе головного мозга на ранней стадии. Ранняя диагностика — один из важных шагов для успешного выздоровления. Медицинские приложения на основе искусственного интеллекта Ada.
Мобильное приложение для оценки состояния здоровья. Человек просто отвечает на вопросы, ИИ их анализирует, ищет информацию о возможной проблеме. Затем выдает рекомендации о необходимых обследованиях и образе жизни.
Есть много схожих сервисов, которые на основании анализа ответов могут указать на сахарный диабет и другие серьезные болезни. Это диалоговая платформа, на которой человек общается с виртуальным помощником. Здесь можно проверить симптомы, получить рекомендации по уходу за собой, оценить вероятность развития различных заболеваний.
Сервис будет полезен людям с хроническими заболеваниями для отслеживания состояния здоровья. После анализа приложение отправляет информацию лечащему врачу. Есть удаленный мониторинг коронавирусной инфекции.
Приложение нацелено на то, чтобы построить будущее медицины при помощи ИИ. Сервис работает более, чем в 70 странах, в клиентской базе более 790 учреждений здравоохранения. Платформа специализируется на диагностике онкологических патологий и наследственных заболеваний.
На основании анализа ДНК можно получить информацию о предрасположенности к различным заболеваниям. Область применения этого сервиса — фармакогеномика.
Редакция не несет ответственности за информацию и мнения, высказанные в комментариях читателей и новостных материалах, составленных на основе сообщений читателей. СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24.
Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа».
Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Еще сервис умеет сортировать проблемы по степени опасности и оповещать о необходимости немедленного вмешательства. Цифровой помощник врача Сервисы компании «Платформа третьего мнения» в 2020 году внесли большой вклад в борьбу с коронавирусной инфекцией. Сейчас платформа умеет: Проводить анализ маммограмм, флюорограмм, КТ органов грудной клетки и других изображений; Заменять помощника врача, выявляя патологии; Автоматически заполнять заключения по исследованию, что экономит время и снижает вероятность ошибок; Привлекать внимание врача к проблемным областям снимка. Библиотека молекул для создания лекарств Как утверждает глава медицинского кластера СНГ Дмитрий Власов, на изобретение нового препарата обычно уходит от 10 до 15 лет и колоссальные суммы денег. Однако искусственный интеллект способен ускорить и удешевить этот процесс. Например, российская платформа Syntelly умеет анализировать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а база данных сервиса хранит информацию о 96 миллионах молекул, позволяя исследовать и сравнивать их.
Национальная база медицинских знаний
Искусственный интеллект в медицине. Медицинские продукты с применением искусственного интеллекта активно разрабатывают известные компании: Microsoft, Apple, Google, IBM. Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает.