В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке.
Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
Причём, в отличие от доктора-человека, компьютерная система не может что-то забыть или потерять, она способна запомнить информацию о тысячах пациентов с абсолютной точностью. Персонализация является одной из частей современного подхода к здравоохранению, известного как концепция 4П-медицины. Название происходит от четырёх английских слов, начинающихся с буквы П: персонализация, прогнозирование, профилактика и преемственность Инфографика: Skillbox Media — Что из этого было реализовано в «Джейн»? Мы взяли базу РЛС, распарсили и ввели в систему. Так у «Джейн» появились знания о показаниях, противопоказаниях и побочных явлениях приёма лекарственных средств. Далее врач, когда решал, какой препарат назначить, давал алгоритму задание: «Подбери лекарство для этого ребёнка». И система рассчитывала интегральный показатель для каждого вещества, который показывал степень риска приёма средства для конкретного пациента. Вещества, которые могут ухудшить состояние больного, компьютер подсветит красным.
Более того, лекарственные средства взаимодействуют друг с другом. Если врач попытается назначить несовместимые препараты, то «Джейн» и об этом просигнализирует. Так алгоритм подбирает лекарство, наилучшим образом подходящее конкретному пациенту. Это наглядный пример персонализированной медицины. Её можно модифицировать под другие болезни, не только для эпилепсии? Это отдельный модуль, который был встроен в «Джейн» и работал очень успешно. Кстати, им пользовались не только неврологи, но и врачи других специализаций.
Как «Джейн» помогала предсказать приступы эпилепсии — Из каких частей состояла «Джейн»? Перечислю основные модули: диагностика; разработка плана лечения и подбор лекарств; контроль принятия лекарств; Также был дневник пациента. Поскольку эпилепсия требует пристального внимания к состоянию пациента, были необходимы инструменты контроля. Сегодня все системы делаются с веб-доступом. Я не могу себе представить стационарную программу такого рода, которую нужно было бы устанавливать как отдельное приложение. Естественно, «Джейн» тоже имела веб-доступ, а чат-бот — это просто дополнительный интерфейс к базе данных, в которой аккумулировались данные о пациенте — история болезни, жизненные показатели, дневник наблюдений и так далее. Если назначены какие-то антиэпилептические вещества, то их надо принимать ровно так, как назначено, буквально минута в минуту.
Любой пропуск — риск для жизни. И соответствующий модуль «Джейн» как раз напоминал ребёнку или его родителям о том, что прямо сейчас надо выпить ту или иную таблетку. И в качестве подтверждения требовал нажатия соответствующей кнопки на экране смартфона. То есть осуществляла поиск скрытых закономерностей. Например, у одного ребёнка «Джейн» выявила жёсткую причинно-следственную зависимость между фазами Луны и обострениями болезни. Ни родители, ни врачи этой связи не чувствовали и не знали о ней. Они просто отмечали в электронном дневнике дни, в которые происходили приступы.
Я, конечно, всё перепроверил, долго копался в научных трудах. И нашёл публикации, в которых учёные отмечали селенозависимость течения эпилепсии у отдельных людей. Но объяснить её, кстати, медики пока не могут. Зачастую эпилептики — очень метеозависимые люди. Циклолептическое течение эпилепсии встречается довольно часто, и система очень быстро научается прогнозировать интервалы этих циклов. Если у ребёнка приступы происходят, например, каждые пять дней, система это спрогнозирует. Напомнит родителям, что сегодня с большой вероятностью будет обострение, и попросит быть внимательнее к своему чаду.
Современная медицина не обладает такими средствами. Но, как я уже сказал, к приступу можно будет подготовиться, чтобы он нанёс минимальный вред. В этот день ребёнок должен быть дома и избегать активностей, которые могут быть опасны в случае потери сознания. То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее. Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени?
Приложение СберЗдоровье использует искусственный интеллект для распознавания симптомов. Перед онлайн-консультацией оно предполагает диагнозы и исходя из этого советует клиенту врача. Это снижает нагрузку на медицинских работников, при этом позволяя пациентам более внимательно отслеживать свое состояние. Их продукты с использованием ИИ улучшают точность диагнозов, доступность врачей и систематизацию медицинских данных. Преимущество этих больших компаний в наличии средств и квалифицированных сотрудников.
Это позволяет им создавать комплексные продукты, которые включают не доступные ранее возможности. 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.
Одной из них является диагностика заболеваний. Системы ИИ могут анализировать медицинские изображения например, снимки рентгена, МРТ, КТ , выявлять аномалии и помогать врачам в постановке диагноза. Это позволяет улучшить точность диагностики и своевременно выявлять заболевания, такие как рак или сердечно-сосудистые заболевания и многое другое.
Другим применением искусственного интеллекта является прогнозирование результатов лечения. Системы ИИ могут анализировать исторические данные о лечении пациентов и предсказывать вероятность успеха лечения для конкретного пациента. Это позволяет врачам принимать более обоснованные решения и выбирать оптимальные лечебные стратегии.
Благодаря современным инновационным решениям рамки возможностей в медицине постоянно расширяются. Сегодня искусственный интеллект позволяет выявить опасные заболевания на самых ранних этапах, создавать оптимальные схемы терапии, сводить к минимуму вероятность ошибок в лабораторной диагностике и даже делать хирургические операции. Точные результаты Рынок ИИ в медицине достаточно активно рос в последние годы, однако с 2022—го из—за санкций возникли трудности с дальнейшим использованием технологий западных производителей. Впрочем, эта проблема достаточно быстро решилась: на рынок вышли отечественные разработки и, по оценке Анны Соломахиной, основателя Школы медицинского бизнеса, многие из них не уступают иностранным аналогам.
Читайте также: Нейросети скоростного плетения: Россия даст свободу искусственному интеллекту В частности, только в этом году был предложен целый ряд инновационных продуктов, которые будут использованы в сфере диагностики. Так, ученые из химико—биологического кластера Санкт—Петербургского ИТМО разработали ИИ—платформу для поиска наночастиц, которые можно будет использовать в терапии онкологических заболеваний. Прорывом в области диагностики можно считать и один из первых в мире видеокапилляроскопов для обнаружения самых ранних стадий всех видов карцином, который был представлен сотрудниками МГМУ им. Также российскими разработчиками были анонсированы появления уникального прибора идиокапилляроскопа, офтальмологического анализатора, сфокусированного ультразвука и т. Почти полувековой опыт применения роботизированных систем в сегменте лабораторной диагностики подтверждает слова эксперта. С помощью лабораторных анализов, сделанных посредством искусственного интеллекта, можно выявить широкий спектр заболеваний, включая инфекционные, воспалительные, онкологические и наследственные.
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам. Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками. Возможности нейросетей и искусственного интеллекта активно тестируют в самых разных отраслях медицины: от диагностики и профилактики болезней до вирусологии и генетики. Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении.
Искусственный интеллект в медицине
Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ.
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
ИИ-мониторинг" стал первым в России сервисом видеоаналитики для медучреждений Финалист конкурса 2020 года в номинации "Меняющие реальность" Первое регистрационное удостоверение для модуля анализа рентгенологических исследований Лидер Эксперимента по использованию инновационных технологий В области компьютерного зрения для анализа изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы по направлению КТ COVID-19 Сервисы "Третье Мнение" победили в акселераторе «Будущее здравоохранения» Медтех-центра Москвы и «МЕДСИ» Победитель акселератора медицинских стартапов Future Healthcare Партнеры.
Увеличение объёма и доступности связанных со здоровьем данных, которые получены из личных и медицинских устройств врачей и пациентов. Рост геномных баз данных секвенирования. К 2019 году для специального исследования будут отобраны 1 миллион добровольцев. Исследование направлено на то, чтобы показать связь между состоянием здоровья, образом жизни, окружающей средой, а также социальным и экономическим статусом. Полученные данные будут обработаны с помощью ИИ.
ИИ повышает производительность труда сотрудников. В 2023 году в нескольких исследованиях оценивалось влияние ИИ на труд, и было высказано предположение, что ИИ позволяет работникам быстрее выполнять задачи и повышать качество своей продукции. Эти исследования также продемонстрировали потенциал ИИ для преодоления разрыва в навыках между низкоквалифицированными и высококвалифицированными работниками. Благодаря искусственному интеллекту научный прогресс ускоряется еще сильнее. В 2022 году ИИ начал ускорять научные открытия. Однако в 2023 году были запущены еще более значимые приложения искусственного интеллекта, связанные с наукой, — от AlphaDev, который делает алгоритмическую сортировку более эффективной, до GNoME, который облегчает процесс обнаружения материалов. Количество нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, в США значительно выросло за последний год и за последние пять лет.
В 2023 году было принято 25 нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, по сравнению с одним в 2016 году.
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. Исследователи из Бостонского университета разработали ИИ, который долгое время обучался на полноформатных фотографиях легочных тканей пациентов размеры таких изображений составляют обычно более 1 Гб, что делает их анализ человеком крайне сложным. ИИ на примере фото обучали распознавать аденокарциному легкого, плоскоклеточный рак легкого и соседнюю не раковую ткань. Результаты обучения оказались положительными: алгоритм смог продемонстрировать более высокую эффективность, чем другие современные методы распознавания патологий на полноформатных слайдах. На данный момент новый алгоритм планируется внедрить в помощь патологоанатомам, однако при успешном внедрении возможности ИИ могут быть расширены, ведь главное — научиться диагностировать опасные заболевания на самых ранних стадиях, пока сохраняются высокие шансы на полноценное излечение.
Существуют и компании, специализирующиеся на разработке ИИ-продуктов для ранней диагностики различных заболеваний. Они позволяют анализировать хронические состояния, используя лабораторные и другие медицинские данные, чтобы выявлять опасные болезни как можно раньше. Так, программное обеспечение от Ezra использует ИИ при анализе МРТ-сканов всего тела, чтобы помочь специалистам в раннем выявлении рака. Их слоган говорит сам за себя: «Мы обнаружили самую большую слабость рака — раннее обнаружение». SkinVision — компания, занимающаяся диагностикой рака кожи на основе медицинской визуализации, то есть диагностикой по фото. ИИ, разработанный командой SkinVision, позволяет обнаруживать рак кожи на ранней стадии по фотографиям, сделанным на телефон. Умные алгоритмы после исследования очередного фото просигнализируют о том, если с кожей что-то не так.
Таким образом, пациент сможет вовремя обратиться в клинику за помощью. Медицинская визуализация на основе ИИ также широко используется для диагностики ОРВИ и выявления пациентов, которым требуется клиническая поддержка. Нейросеть научилась отличать родинки от некоторых видов рака кожи Американские ученые создали систему искусственного интеллекта, которая умеет отличать родинки от некоторых видов рака кожи лучше врачей.
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
Цифровизация По словам Жаворонкова, когда компания создавалась, ее основатели сразу же сосредоточились на алгоритмах — на разработке технологии, способной самостоятельно обнаруживать и конструировать новые молекулы. Но мы поняли, что для адекватной проверки нашей ИИ-платформы необходимо не только создать новые препараты с новым механизмом действия, но и довести их до клинической проверки. Только тогда можно будет сказать, что наша технология работает», — отметил Жаворонков. Фаза 2 В настоящее время лекарство проходит двойное слепое рандомизированное плацебо-контролируемое исследование, в котором участвуют 60 пациентов в 40 разных клиниках США и Китая. Если эта фаза пройдет успешно, испытание продолжится с большим количеством вовлеченных людей. Текущее исследование займет около 12 недель, а его итоги планируется подвести в следующем году.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения 63 181 Гусев Александр, Директор по развитию бизнеса Согласно Markets And Markets , объем глобального рынка искусственного интеллекта ИИ в сфере здравоохранения вырастет с 4,9 млрд долларов США в 2020 году до 45,2 млрд долларов США к 2026 году. В мире около 3 тыс. Рост интереса к ИИ обусловлен сразу несколькими трендами: появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных. Эти технологии дали возможность выполнять автоматизированное машинное обучение с высокой точностью получаемых моделей, что в свою очередь открыло многочисленные примеры успешной автоматизации процессов и перспектив цифровой трансформации с возможностью сокращения затрат на здравоохранение.
Особый интерес в этой связи представляют сравнительные межстрановые исследования, так как в них раскрываются коллективные ориентации и ценности, присущие тому или иному обществу. Опросы ВЦИОМ и Pew показывают, что в российском и американском обществе пациенты больше будут чувствовать дискомфорт, чем комфорт, если врач будет полагаться на искусственный интеллект для диагностики заболеваний и рекомендации лечения. Это значит, что и в российском, и в американском обществе существуют опасения по вопросу применения ИИ в здравоохранении. К чему все это приведет? ИИ обладает способностью обрабатывать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности. Теоретически это позволит врачам лучше исследовать болезни, быстрее и точнее ставить диагнозы и эффективнее лечить пациентов. То есть прогноз эффективности ИИ в медицине в российском и американском обществе находится примерно на одном уровне. В целом российскому обществу присущ умеренный энтузиазм по вопросу использования ИИ в здравоохранении. По-видимому, ИИ еще не успел заработать себе «антирейтинг» в этой сфере, в том числе потому, что значимая часть россиян еще не сформировала своей позиции на этот счет.
Это произошло в 40-х годах XX века. В это же время Н. Винер создал свои основополагающие работы по кибернетике. Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России.
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
Как присутствие искусственного интеллекта влияет на современную российскую медицину? Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить. Платформа Искусственного интеллекта Минздрава России — первый национальный проект, объединяющий медицинское сообщество и разработчиков решений на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ).
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
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. Только один из тысячи препаратов доходит до тестирования на людях, и только один из пяти тысяч препаратов утверждается для практического использования и выходит на рынок. Применение технологий ИИ значительно сократит как время вывода новых лекарств на рынок, так и их стоимость. Более того, она способна предсказывать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а потенциально и вовсе снижать их токсичность. Сейчас платформа тестируется. Данные обезличены.
Медицину двигают технологии искусственного интеллекта Подробнее Уменьшение бумажной работы врачей. Внесение информации в медкарту, работа с документами и т. В итоге врач получает больше времени на работу с пациентом. Например, в Москве реализовали первое масштабное применение голосового ввода.
В 2019 году в Москве начался эксперимент по внедрению в систему столичного здравоохранения ИИ и цифрового зрения, старт которого пришёлся на то время, когда на мировом рынке только появились попытки обучить алгоритмы ИИ решению практических задач. Первая цель была направлена на то, чтобы опередить иностранных конкурентов, рассказал замруководителя Департамента здравоохранения Москвы Илья Тыров. По его словам, приведены и решения для здоровой конкуренции сервисов.
Так, в каждом направлении активизировано как минимум два продукта. Поддерживать высокий уровень медицинских ИИ-решений Москве помогают инвестиции. Так, в 2020-2022 годах на апробацию решений в рамках эксперимента выделено 900 млн рублей. По словам Ильи Тырова, ИИ в московском здравоохранении используется для поддержки решений в диагностике. Например, цифровое зрение применяется в радиологии, ИИ помогает в расшифровке ЭКГ, также пилотируется аналитика патоморфологических исследований. К тому же ИИ автоматизирует рутинные процессы. Так, чат-бот принимает жалобы пациентов, видеоаналитика в медорганизациях следит за сервисом, а технологии распознавания речи переводят речь медработника в текст.
Ключевые достижения цифровых платформ базируются на данных В 40 раз с 2019 года вырос объем медицинских данных, ежедневно регистрируемых в Федеральном реестре электронных медицинских документов. Эта информация доступна для машинной обработки, что способствует целям развития ИИ в здравоохранении, полагает Дмитрий Темнов. О необходимости работы с разными источниками данных рассказала Елена Соколова Sber AI Lab; лаборатория искусственного интеллекта «Сбера» : «Это и медицинские тексты, и изображения, и сигналы. Например, в 2021 году благодаря анализу медицинских сведений мы создали решения для определения вероятности нового коронавируса по кашлю, и Symptom Checker — решение для анализа симптоматики заболевания пациента и подсказки, к какому врачу с такой симптоматикой лучше обратиться». В планах Sber AI Lab — развивать направление популяционного анализа населения для выявления пациентов из группы риска развития хронических болезней. Этот проект базируется на анализе электронных медкарт.
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. Только один из тысячи препаратов доходит до тестирования на людях, и только один из пяти тысяч препаратов утверждается для практического использования и выходит на рынок. Применение технологий ИИ значительно сократит как время вывода новых лекарств на рынок, так и их стоимость. Более того, она способна предсказывать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а потенциально и вовсе снижать их токсичность.
Сегодня ученые надеются, что с помощью искусственного интеллекта уже в ближайшем будущем возможно будет прийти к сверхточной или прецизионной медицине, в рамках которой появится возможность назначать индивидуальное лечение каждому отдельному человеку, учитывая его уникальные генетические и другие особенности. В США уже объявили о запуске пилотных проектов по развитию прецизионной медицины. Медико-технологические достижения, произошедшие в этот полувековой период, позволили вывести здравоохранение на новый уровень. Новые приложения и системы, связанные с ИИ, обладают рядом неоспоримых преимуществ: Увеличенная вычислительная мощность приводит к более быстрому сбору и обработке данных. Увеличение объёма и доступности связанных со здоровьем данных, которые получены из личных и медицинских устройств врачей и пациентов. Рост геномных баз данных секвенирования.
Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
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. Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью.