В фокусе: технологии искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Искусственный интеллект в медицине. Роль искусственного интеллекта в генетической диагностике Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой компьютерных систем, способных самостоятельно обучаться и принимать решения на основе полученных данных, что. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии.
Альманах ИИ №11. ИИ в здравоохранении
- Конференция, выставка решений
- Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
- Оценка решений на основе ИИ и критерии их выбора
- ИИ в частных клиниках: как помогает врачам и пациентам
- Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
- Матрица зрелости ИИ-сервисов
ИИ в частных клиниках: как помогает врачам и пациентам
| VR для ПТСР и роботы да Винчи: как передовые технологии изменили медицину в 2023 году | Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. |
| Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом | Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. |
| Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам | Ещё один не менее важный результат – активное развитие технического регулирования систем искусственного интеллекта для клинической медицины. |
| Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве | Диагнозы уже ставит искусственный интеллект, мгновенно анализируя все обследования пациента. |
Яндекс Образование
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 профилях указаны важнейшие компоненты цифрового здравоохранения на национальном уровне, включая цифровое управление здравоохранением, электронные медицинские карты, порталы пациентов, телемедицину, мобильное здравоохранение, а также большие данные и аналитику. Всего в рамках награды было подано более 100 заявок. Также победителями номинаций стали: Русагро, Авито, Росатом и Роскосмос. Премия Data Fusion Awards присуждается за достижения в области развития тренда Data Fusion, реализацию успешных кросс-отраслевых проектов по анализу больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, развитие образовательных инициатив для подготовки специалистов.
От лица Цельса хотим поблагодарить организаторов за высочайший уровень организации конференции Data Fusion, качество докладов и актуальность повестки. Почти в каждом четвертом случае была обнаружена патология. Технология для анализа цифровых изображений помогает оперативно обнаружить изменения скелета, сердечно-сосудистые нарушения, фиброз и т. Результаты работы Цельса проверяет врач», — отметил заммминистра здравоохранения региона в сфере цифровизации Алексей Захаров.
И таких кейсов становится все больше: так, белорусский стартап DBrain вместе с американской компанией LigoLabs с помощью технологий ИИ и блокчейн повышают точность диагностики онкологических заболеваний. Подобные технологии используются и в России — российская платформа Botkin. AI позволяет выявлять онкологические заболевания легких благодаря анализу медицинских изображений с помощью технологий искусственного интеллекта в облаке Microsoft Azure. Решение уже успешно внедрено в нескольких регионах страны. В России также есть цифровая гистологическая лаборатория UNIM, которая исследует гистологические материалы при помощи нейронной сети для постановки верного диагноза. Помимо этого, большой потенциал существует у использования ИИ в разработке и тестировании новых лекарств. Одна из крупнейших фармацевтических компаний — Novartis — совместно с Microsoft открыла ИИ-лабораторию, чтобы использовать "умные" алгоритмы в создании лекарственных препаратов. Подобными проектами занимается и Google: в 2018 году DeepMind смог лучше биологов предсказать форму свертывания белка. 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.
Пока искусственный интеллект применяется в основном для анализа медицинских изображений и электронных медицинских карт Есть и другие технологии ИИ, помогающие повысить эффективность системы здравоохранения. Например, голосовые сервисы ввода данных устной речи - врач может наговаривать то, что он видит, а данные записываются в медицинскую карту уже в виде текстового сообщения. 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.
Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину?
- Применение искусственного интеллекта в медицине | ComNews
- ИИ в частных клиниках: как помогает врачам и пациентам
- Перспективы применения ИИ
- Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
Эксперимент
Искусственный интеллект существенно улучшает точность аппаратной диагностики в медицине благодаря нескольким ключевым аспектам. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Провалы искусственного интеллекта в медицине происходят потому, что это вовсе не интеллект, а схожий с системой распознавания лиц алгоритм, сказал газете ВЗГЛЯД руководитель экспертного совета ЭИСИ (Экспертный институт социальных исследований) Глеб. 2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями.
Искусственный интеллект в медицине
Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения. Визуальная диагностика Искусственный интеллект. Исследователи из Огайо создадут «виртуальное» контрастное вещество на основе ИИ. Лекторий ФКН в Библиотеке иностранной литературы им. М. И. Рудомино в рамках Дней компьютерных пересечение технологий и здравоохранения меняет будущ. Искусственный интеллект в здравоохранении уже способствует научным открытиям и активно его меняет.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
| Олия Артемова | Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса. |
| Искусственный интеллект в медицине: добро или зло? | Искусственный интеллект все активнее применяется в здравоохранении — он помогает в диагностике, принятии клинических решений и управлении данными. |
| Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек | Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения. |
ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
Применение роботов-ассистентов способствует улучшению результатов операций, сокращению времени восстановления организма и минимизации риска осложнений. Виртуальные консультанты Такие системы с ИИ расширяют возможности медпомощи. Они способны круглосуточно получать заявки и консультировать по вопросам, касающимся здоровья, напоминать о важных событиях, давать различные рекомендации. Такие помощники очень удобны для людей, к тому же они снижают нагрузку на персонал медучреждений. Ускоренная разработка медикаментов Технологии ИИ ускоряют процессы создания лекарственных препаратов, традиционно занимающие много времени и требующие внушительных финансовых вложений. Благодаря анализу сложных биохимических взаимодействий алгоритмы машинного обучения способны мгновенно определять лучшие составы лечебных средств.
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.
ИИ на службе нутрициологии Успехи искусственного интеллекта в создании вакцин от коронавируса известны всему миру. Компьютерные технологии сократили время разработки результативной вакцины буквально до нескольких месяцев, когда для классических методов исследований требуется минимум год-два.
Но на самом деле исследования куда глубже, чем можно представить. И касаются они не только вирусологии, но также профилактической медицины и нутрициологии, для которых анализируют натуральные органические соединения. Их существует десятки миллиардов, поэтому исследования вручную не слишком эффективны. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет. Для разработки нового препарата нужно протестировать на клеточных культурах десятки и сотни химических соединений, которые в дальнейшем нужно будет проверить и на живых организмах.
Из-за этого все фазы клинических испытаний могут занять несколько лет. Компьютерные мощности способны помочь исследователям, значительно ускорив процесс создания новых лекарственных препаратов, а также ощутимо сократить расходы на проведение дорогостоящих клинических испытаний. К примеру, британо-ирландская компания Nuritas использует искусственный интеллект для поиска активных органических соединений, которые в теории можно использовать для лечения и предотвращения болезней. Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики. Впрочем, без человека пока еще не обойтись.
После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики. За восемь лет сотрудники компании зарегистрировали 65 патентов в медицинской отрасли, сейчас компания активно разрабатывает препараты для восстановления мышц, нормализации метаболизма глюкозы и замедления клеточного старения. Это лишь один из нескольких десятков проектов, которые изучают химические соединения для разработки диетических и биологических пищевых добавок, а также лекарственных препаратов. А развитие искусственного интеллекта в перспективе еще больше ускорит исследования и улучшит их результативность. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, редкими считаются болезни с распространенностью от 1 случая на 1 000 человек до 1 случая на 200 000 человек.
Концерны не слишком часто инвестируют средства в поиски лекарств от таких болезней.
С помощью собственной ИИ-платформы фармпроизводитель определил два препарата для лечения фиброза. Один из них уже находится на первой стадии клинических исследований. В целом, по данным Альянса в сфере ИИ, время от обнаружения лекарства до проведения испытаний сокращается с 6 лет до 1 года. Искусственный интеллект может анализировать и предсказывать, как потенциальные лекарственные соединения будут взаимодействовать с белками, рецепторами и другими биологическими мишенями. Это позволяет исследователям фокусироваться на наиболее перспективных стратегиях для дальнейшего изучения, а также снизить риски во время испытаний препаратов. В 6 раз уменьшается время от обнаружения лекарства до проведения испытаний В целом, по данным Альянса в сфере ИИ, время от обнаружения лекарства до проведения испытаний сокращается с 6 лет до 1 года.
В 6 раз уменьшается время от обнаружения лекарства до проведения испытаний Искусственный интеллект может анализировать и предсказывать, как потенциальные лекарственные соединения будут взаимодействовать с белками, рецепторами и другими биологическими мишенями.
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. Несмотря на то, что ИИ сегодня является технологией будущего для здравоохранения и персонализированной медицине, важно правильно оценивать риски его применения и разделять зоны ответственности. Сможет ли ИИ давать рекомендации относительно таких сложных тем, как например, проведение эвтаназии, во многом это будет зависеть и от корректно прописанных алгоритмов нейросетей. Если у компьютера появится возможность исполнения рекомендаций, тогда мы все окажется в огромной опасности, поэтому важнейшими являются вопросы этических и моральных устоев разработчиков, — рассуждает Ян Власов.
Искусственный интеллект в медицине
По его словам, работы много, но все поставленные цели конкретны и достижимы. Мэр напомнил, что еще 10—15 лет назад цифровизацию здравоохранения рассматривали как вспомогательную технологию, чтобы решить организационные проблемы — сократить очереди к врачам, наладить контроль, навести порядок с ведением документации. Но далеко не главное. Главное — современные цифровые технологии реально спасают жизни и радикально повышают качество лечения людей. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", — заявил Собянин.
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. Как ИИ помогает в открытии и разработке лекарств? ИИ революционизирует поиск и разработку лекарств, сокращая время выхода новых лекарств на рынок. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы данных для выявления потенциальных кандидатов в лекарства и прогнозирования их эффективности и безопасности. Это может привести к более целенаправленной терапии и снизить затраты и частоту неудач клинических испытаний. Каковы этические соображения при использовании ИИ в здравоохранении? Этические соображения включают конфиденциальность и безопасность данных, алгоритмическую предвзятость и риск чрезмерной зависимости от технологий. Несмотря на то, что искусственный интеллект может улучшить уход за больными, крайне важно обеспечить надежную обработку данных пациентов. Кроме того, системы искусственного интеллекта должны быть прозрачными и свободными от предубеждений, которые могут негативно повлиять на результаты лечения пациентов. Заменит ли ИИ медицинских работников в будущем?
Хотя ИИ может автоматизировать определенные задачи, он не может заменить чуткий уход, оказываемый медицинскими работниками. ИИ может быть инструментом, который помогает медицинским работникам, снижая их рабочую нагрузку и позволяя им больше сосредоточиться на уходе за пациентами. Будущее здравоохранения, скорее всего, будет сочетанием услуг, управляемых человеком и искусственным интеллектом. Как ИИ может улучшить профилактическое здравоохранение? ИИ может помочь в профилактическом здравоохранении, анализируя данные пациентов, чтобы выявлять факторы риска и прогнозировать потенциальные проблемы со здоровьем до того, как они возникнут. Это может привести к своевременным вмешательствам и более здоровому образу жизни. Например, носимые устройства, интегрированные с искусственным интеллектом, могут отслеживать показатели жизнедеятельности и предупреждать людей о потенциальных проблемах со здоровьем. Как ИИ способствует точной медицине? ИИ вносит свой вклад в точную медицину, позволяя анализировать большие наборы данных, таких как геномные данные, для выявления закономерностей, влияющих на здоровье и болезни. Это может помочь в разработке индивидуальных стратегий лечения, основанных на индивидуальном генетическом составе, образе жизни и окружающей среде.
Что мешает внедрению ИИ в здравоохранение? Барьеры включают проблемы с конфиденциальностью данных, отсутствие стандартизированных данных и нехватку навыков для внедрения и управления решениями ИИ. Кроме того, существует проблема интеграции систем искусственного интеллекта в существующие инфраструктуры здравоохранения. Преодоление этих барьеров требует тщательного планирования, правил и междисциплинарного сотрудничества. Какую роль ИИ играет в охране психического здоровья? ИИ играет важную роль в охране психического здоровья, предлагая инструменты для раннего выявления, лечения и поддержки. Алгоритмы ИИ могут анализировать речевые паттерны и поведение в социальных сетях, чтобы обнаруживать признаки проблем с психическим здоровьем. Кроме того, чат-боты с поддержкой ИИ могут оказывать психологическую поддержку и терапию тем, у кого может быть ограниченный доступ к традиционным службам охраны психического здоровья. Может ли ИИ помочь в лечении хронических заболеваний?
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. Это подбор эффективного препарата и дозировки в лечении различных заболеваний на основе анализа генетического теста. Врачи при лечении чаще всего используют стандартные схемы медикаментозной терапии. ИИ помогает создать индивидуальный план с учетом индивидуальных особенностей пациента. Надежный виртуальный помощник для врачей и пациентов, мгновенно отвечает на все вопросы.
ИИ ежедневно собирает все новшества в области здравоохранения и оперирует только актуальными данными. Сервис помогает разработать алгоритм для эффективного лечения диабетической ретинопатии, спрогнозировать риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. Приложение распознает человеческую речь, может интересоваться самочувствием, отвечать на любые вопросы, связанные со здоровьем. Это приложение предназначено для распознавания симптомов и формирования общей клинической картины. Оно предполагает диагнозы, исходя из полученных данных, подсказывает, к какому специалисту нужно обратиться. Это помогает пациенту внимательно следить за состоянием своего здоровья, быстро получать нужную врачебную помощь без нерациональной траты времени на запись, ожидание и посещение непрофильных специалистов. Снижается нагрузка на медперсонал, увеличивается время общения доктора с пациентом. 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.
Разработанная модель ИИ анализирует всю содержащуюся в медкарте информацию: жалобы, результаты инструментальных и лабораторных исследований, анамнез, описание заключений — и выдает второе мнение врачу. Модель обучалась на обезличенных данных более чем на 30 млн визитов пациентов», - поделилась Елена Соколова из лаборатории искусственного интеллекта «Сбера». В медицине большинство сервисов для обработки диагностических изображений ориентировано на лучевое исследование, говорит Анна Мещерякова, гендиректор компании «Платформа «Третье мнение»: «Уровень зрелости этого направления самый высокий: данные — цифровые, инфраструктура наиболее готова к внедрению ИИ. Поэтому большинство сервисов, которые мы в «Третьем мнении» вывели на рынок, — это сервисы для отделения лучевой диагностики». Недавно организация в одном из регионов завершила проект по ретроспективному анализу исследований грудной клетки, были проанализированы данные за 1,5 года. Технологии помогают и младшему медперсоналу. Например, медсестры благодаря push-уведомлениям смогут до 50 раз быстрее реагировать на тревожные ситуации, связанные с возможным падением пациентов», - говорит Анна Мещерякова. Барьеры для внедрения ИИ Вопреки всем успехам, реального внедрения серьезных, глубоких систем поддержки принятия врачебных решений на федеральном уровне очень мало, подытожил руководитель экспертной группы «Цифровые технологии в медицине» при АНО «Цифровая экономика», гендиректор ассоциации «НБМЗ» и руководитель направления цифровой медицины компании «Инвитро» Борис Зингерман. По его мнению, сейчас ИИ охотнее всего доверяют сами пациенты.
А у пациентов нет медобразования, и они рады любой помощи и подсказке от искусственного интеллекта», — отметил Борис Зингерман. Сложнее ситуация обстоит в здравоохранении в субъектах. На первом этапе обновлен парк медоборудования, создан центральный архив медицинских изображений и проведено несколько технических интеграций с сервисами ИИ. Для контроля качества ИИ-решений в медицине не хватало специалистов, поэтому на призывы о помощи откликнулись эксперты Департамента здравоохранения Москвы. Согласно договоренностям со столичными экспертами, в ЯНАО подключаются сервисы, занимающие в Москве лидирующие позиции. Сейчас реализуется третий этап — вовлечение врачей-рентгенологов в работу с ИИ. Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач. Разумеется, максимум внимания в исследовательской работе стало уделяться таким направлениям, которые целиком либо в какой-то мере были направлены на борьбу с пандемией, на снижение нагрузки врачей, на оптимизацию здравоохранения. И, конечно же, отдельно стоит упомянуть разработки, нацеленные на предиктивную аналитику и моделирование сценариев развития событий с учётом вероятности возникновения иных эпидемий. Подготовка к таким событиям становится залогом успеха в борьбе с ними. Существуют ли какие-то разработки, позволяющие в будущем действовать на упреждение и успешнее бороться с такими проблемами, как SARS-CoV-2? Столкнувшись с трудностями борьбы с коронавирусом, мы в очередной раз заострили внимание исследователей на важности аналитики, в частности, аналитики эпидемиологической обстановки в мире.
К этой сфере исследований сейчас наблюдается повышенный интерес, и это понятно: никто не хочет вновь пережить то, что до сих пор происходит в мире с декабря 2019 года в процессе борьбы с пандемией. Во избежание повторения событий последних двух лет группа учёных с моим непосредственным участием в настоящее время проводит внедрение предиктивной аналитики, которое реализуется с помощью искусственного интеллекта и позволяет моделировать различные сценарии развития событий и анализировать ход эпидемий, что даёт возможность заранее подготовить систему здравоохранения к вероятности масштабного противостояния очередным заболеваниям и «предсказать» их возможные последствия. Современные технологии необходимы и административному аппарату, и непосредственно в лечении. К примеру, давно установлено, что некоторые элементы высокоточных операций лучше доверить автоматике, исключив тем самым влияние человеческого фактора и снизив вероятность ошибок.
Применение роботов-ассистентов способствует улучшению результатов операций, сокращению времени восстановления организма и минимизации риска осложнений. Виртуальные консультанты Такие системы с ИИ расширяют возможности медпомощи. Они способны круглосуточно получать заявки и консультировать по вопросам, касающимся здоровья, напоминать о важных событиях, давать различные рекомендации. Такие помощники очень удобны для людей, к тому же они снижают нагрузку на персонал медучреждений.
Ускоренная разработка медикаментов Технологии ИИ ускоряют процессы создания лекарственных препаратов, традиционно занимающие много времени и требующие внушительных финансовых вложений. Благодаря анализу сложных биохимических взаимодействий алгоритмы машинного обучения способны мгновенно определять лучшие составы лечебных средств. 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.
Фантомов молочной железы сразу несколько. Нужно это для имитации разных патологий у пациентов. На некоторых образцах заболевания видны даже без УЗИ. Причем одну и ту же патологию создают с разными характеристиками, чтобы картина была максимально реалистична. Денис Леонов, старший научный сотрудник Центра диагностики и телемедицины: «Здесь заложены образования различной жесткости. Жесткость — один из диагностических критериев, который позволяет отличить одно образование от другого. Данный фантом позволяет научиться студентам работать в режиме эластографии». А еще фантомы помогают настраивать медоборудование. Например, аппарат-фантом имитирует позвоночник человека. По нему можно исследовать остеопороз. Кости при этом заболевании становятся хрупкими, и как раз их состояние с максимальной точностью отражает фантом. Дмитрий Семёнов, руководитель сектора стандартизации и контроля качества Центра диагностики и телемедицины: «Наш фантом достаточно точно имитирует эту минеральную плотность. И если откалибровать томограф при помощи нашего фантома, то изображение с этого томографа можно использовать для диагностики остеопороза».
В операционной ИИ может анализировать данные в реальном времени, предоставляя хирургам ценную информацию, которая помогает в принятии решений во время операций. Другое интересное направление - персонализированная терапия на основе генетической информации: при участии ИИ медицинские учреждения могут создавать индивидуализированные планы лечения, используя генетическую информацию пациента. Это может помочь в создании более эффективных и безопасных терапевтических планов лечения, минимизируя побочные эффекты и увеличивая шансы на успешное лечение. Алгоритмы предсказания реакции на лекарства: ИИ может анализировать большой объем данных о реакциях различных пациентов на лекарства, предсказывая, как конкретный пациент может отреагировать на определенное лекарство или терапию. 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.
Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам
| Применение искусственного интеллекта в медицине | Борис Зингерман — директор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине и его экспертиза в этом вопросе особенна ценна. |
| Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам | Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине. |
| Яндекс Образование | Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента. |
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Подкомитет «Искусственный интеллект в здравоохранении» (ПК 01). Искусственный интеллект (ИИ) отлично зарекомендовал себя в отечественной медицине. Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке. 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. Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении безоблачно и имеет огромный потенциал, чтобы революционизировать способы оказания медицинской помощи.
Как работают нейронные сети в медицинской сфере?
- Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
- Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
- 2. Индивидуальные схемы лечения
- Как работают нейронные сети в медицинской сфере?
- Мы рекомендуем