Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. по использованию алгоритмов искусственного интеллекта для решения научных и прикладных задач в области офтальмологии. Несмотря на то, что искусственный интеллект сегодня является одной из основополагающих технологий в здравоохранении и персонализированной медицине, в профессиональной среде возникает вопрос: а так ли умен ИИ и какие риски связаны с его применением?
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
В этом году мы запускаем пилотный проект в рамках территориальной программы обязательного медицинского страхования по применению ИИ в автономном режиме, без участия врача — для проекционных методов исследований, флюорографии и рентгенографии органов грудной клетки. ИИ будет сортировать все исследования взрослых пациентов, сделанные в поликлиниках, на те, где достоверно отсутствует патология, и те, где есть признаки заболевания. Для первых ИИ будет самостоятельно формировать заключение в виде электронной медицинской записи в ЭМК, а вторые — направлять на описание врачу. При этом характерная особенность профилактических исследований, таких как флюорография, — низкая доля исследований с патологическими признаками. Это решение позволит перенаправить время врача на более сложные виды исследований, где действительно требуется врачебная экспертиза. По итогам пилотного проекта мы сможем достоверно оценить безопасность применения автономного ИИ для пациентов. Первыми шагами в развитии персональных ассистентов врача стал диагностический ассистент врачей-терапевтов и врачей общей практики для постановки предварительного диагноза. Сервис был внедрен в 2020 году, на основе анализа жалоб пациента он предлагает топ-3 диагноза.
К выбранному диагнозу врачу предлагаются пакетные назначения. Такой «синтез» искусственного и естественного интеллекта. В этом году внедрен диагностический ассистент при постановке заключительного диагноза во взрослых поликлиниках. Сервис анализирует данные ЭМК пациента за последние два года и сигнализирует врачу, если мнения с ИИ разошлись. В обоих случаях ИИ выступает помощником, окончательное решение остается за врачом. Вся информация, все снимки, загруженные в электронную медицинскую карту пациента, могут стать частью «обучающей программы» для искусственного интеллекта. ИИ не нужен отдых, сон, он не болеет и не устает.
Поэтому в алгоритмизированных задачах он может превзойти человека. Как калькулятор, автоматическая линейка. Это продвинутые математические системы, способные мгновенно или за считаные минуты обрабатывать данные и выдавать стабильно точный результат. Также способность ИИ анализировать гигантские объемы данных позволит учитывать влияние неочевидных факторов на развитие рисков и заболеваний. То, что недоступно возможностям человека в условиях временных ограничений. ИИ может в считаные минуты обрабатывать полный объем данных и просчитать все взаимосвязи, учесть ретроспективные данные. Однако эффективная работа ИИ возможна только в результате совместных усилий ученых, экспертного врачебного сообщества и разработчиков.
Последнее слово будет оставаться за врачом. Это позволит держать работу ИИ под контролем, объективно оценивать алгоритмы и видеть потенциал развития. На основе медицинской истории пациента, данных о его образе жизни формируется цифровой двойник пациента. Это позволит перейти от всеобщей унификации к персонализированному здравоохранению.
Однако и нынешние возможности очень интересны для врачей, пациентов и клиник.
Врачам Сегодня искусственный интеллект отлично справляется с простыми задачами. Например, он способен выявить наличие инородного тела или патологии по рентгеновскому снимку, а также определить наличие раковых клеток в цитологическом материале. Интересно еще и то, что сейчас разрабатывается все большее количество проектов, ориентированных именно на врачей: 1 IBM: Watson Это суперкомпьютер, способный отвечать на вопросы, которые задаются не на языке программирования, а на простом человеческом языке. Позднее было запущено подразделение Watson Health, главное направление которого — использование суперкомпьютера в медицине. Компьютеру обеспечили доступ к огромному количеству данных: энциклопедиям, базам научных статей, а также медицинским картам и снимкам.
Машина проанализировала свыше 50 миллионов анонимных медкарт и более 30 миллиардов снимков. Вся эта информация использовалась для дальнейшего применения в онкологии, для поиска на УЗИ признаков порока сердца. IBM запустило облачную платформу Watson Health Cloud, благодаря которой технологии доступны для врачей и исследователей по всему миру. ИИ используют для анализа анонимных глазных снимков и выявления первичных симптомов слепоты. Новый проект от израильских разработчиков призван помочь правильно диагностировать инсульт — система сравнивает снимок мозга пациента со снимками сотен тысяч других людей для выявления и подтверждения отклонений.
Пациентам Системы ИИ в медицине разрабатываются не только для врачей, но и для их пациентов. Многие современные разработки позволяют людям самостоятельно отслеживать свое состояние здоровья, следить за динамикой пульса, давления, дыхания и прочих показателей. Причем необходимо не просто собирать данные, но и анализировать и интерпретировать их. С этими задачами неплохо справляются многие современные мобильные приложения: 1 AliveCor Карманный кардиолог. Приложение, которое позволяет в домашних условиях обработать сведения с датчика, снимающего кардиограммы.
Искусственный интеллект анализирует данные пациента, отслеживает любые тревожные сигналы и рекомендует пользователю обратиться к врачу, если предвидит скорый инфаркт. На основе полученных от человека данных программа отправляет информацию лечащему врачу или рекомендует обратиться к определенному специалисту. Может рассказать о правилах приема лекарств или связать пациента по видеосвязи с врачом. Управление больницей Работа больницы требует быстрой координации персонала и имеющихся ресурсов, ведь на кону стоит не только здоровье, но и жизни людей. ИИ в здравоохранении может существенно помочь в управлении клиникой.
Уже сегодня существуют проекты, предназначенные именно для этого: 1 Bright. Он предназначен для быстрого решения важных задач: организации встреч, назначения времени сдачи анализов, получения ответов больных по опросному листу и т. С его помощью врач освобождается от выполнения многих бюрократических процедур и может сосредоточиться на спасении жизней людей. Она умеет анализировать многочисленные данные здоровья, может предсказывать ухудшение состояния, а также резервировать врачей и оборудование в случае возникновения критических ситуаций. Искусственный интеллект в российской медицине Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран.
Конечно, передовые технологии зачастую внедряются в США и Азии, однако и Европа Россия в том числе применяет многочисленные инновации и выстраивает стратегию использования ИИ в здравоохранении. Самые актуальные для нашей страны методы искусственного интеллекта в медицине — это распознавание речи и онлайн-диагностика заболеваний по медицинским картам и снимкам. В 2017 году Институт развития интернета начал работу над созданием системы ИИ, предназначенной для постановки диагноза по снимкам.
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.
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. Еще одной областью применения искусственного интеллекта является персонализированная медицина. Системы ИИ могут анализировать генетические данные пациентов, учитывать их индивидуальные особенности и предлагать персонализированные подходы к диагностике и лечению. Это позволяет более точно определить риск развития заболеваний, выбрать наиболее эффективные лекарственные препараты и предотвратить нежелательные побочные эффекты. Самым перспективным направлением ИИ в медцине можно считать квантовое машинное обучение.
Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
Применение искусственного интеллекта в медицине. Применение искусственного интеллекта в медицине. Искусственный интеллект (ИИ) сделают базовой медицинской технологией, эта задача вошла в Стратегию развития московского здравоохранения до 2030 года. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. Медицинские продукты с применением искусственного интеллекта активно разрабатывают известные компании: Microsoft, Apple, Google, IBM.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. Попробуем проанализировать, как решения на основе искусственного интеллекта применяются в медицинских учреждениях и как они влияют на качество диагностики и лечения. Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. Применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить удовлетворенность пациентов работой медицинского персонала, снизить нагрузку на врачей, уменьшить стоимость услуг и повысить качество медицинской помощи.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
Сегодня умные алгоритмы доступны рентгенологам более чем 150 медицинских организаций, в том числе детских. К концу 2023 г. Недоверие и интерес бизнеса Несмотря на столь массовое внедрение ИИ в столичное здравоохранение, эксперты отмечают несколько принципиальных проблем. Первая, как это ни странно, недоверие не только пациентов, но самих врачей к нейросетям. Об этом, в частности, говорится в докладе АНО «Цифровая экономика» — «Эффективные решения на базе ИИ в здравоохранении», который есть в распоряжении редакции. Специалисты признают и дефицит кадров, способных эффективно работать со сложными нейросетями.
В свою очередь, врач-эксперт Тимур Пестерев считает, что большинство нейросетей имеют достаточно простой в использовании интерфейс. Вы вводите определенные показатели — и нейросеть выдает какие-то вероятности относительно того или иного диагноза. Нейросеть может указывать на определенные ошибки, подсвечивать места, провисающие в диагностике, по принципу «вы сделали все, но не сделали вот это». Есть, конечно, и более сложные нейросети, пользоваться которыми может только подготовленный человек. Но в целом сейчас нейросети унифицируются», — отметил Пестерев.
По его словам, уровень развития и внедрения ИИ по стране действительно сильно разнится. Многое зависит от поколения врачей. Старшему поколению все-таки сложнее обуздать новые технологии. Еще одна проблема связана с тем, что крупные инвесторы не торопятся вкладывать деньги в отрасль, даже несмотря на имеющийся в Москве хороший инфраструктурный базис, считают в АНО «Цифровая экономика». Причина — отсутствие на данный момент понятной для них монетизации решений.
С другой стороны, сами участники рынка в развитии ИИ отмечают особую роль высокотехнологичных стартапов, которым помогает именно частный сектор.
Однако говорить о его массовом внедрении, в первую очередь в медицине, пока рано — нет ни одного готового продукта с понятным сценарием использования и доказанными эффектами для роста производительности труда или повышения качества медицинского обслуживания, диагностики или лечения. Безусловно, у технологии большой потенциал, и мы пока даже не представляем его глубину и трансформационную силу. Предполагаю, что оценить первые результаты мы сможем в среднесрочной перспективе — на горизонте пяти лет. Но на протяжении этого времени нам, стороне заказчика и пользователя технологии, предстоит провести немало экспериментов. И возможно, не все сразу принесут желаемые результаты. Пандемия заставила рентгенологов обучаться буквально не отходя от рабочего места. Насколько они достоверны? И это, безусловно, гигантские объемы данных.
Практически каждое соприкосновение жителя с системой здравоохранения оставляет цифровой след в его электронной медицинской карте. Сегодня порядка трех миллиардов цифровых записей аккумулирует электронная медицинская карта ЭМК пациента. Мониторинг полноты данных, оценка их качества, поддержание необходимого уровня «гигиены» данных — это неотъемлемая часть нашей повседневной рутины. Но благодаря этой постоянной скрупулезной работе данные сегодня стали применимыми для машинной обработки и анализа, а также для обучения и внедрения сервисов на основе искусственного интеллекта. Мы организовали совместную с медицинским сообществом работу по разработке и поддержанию в актуальном состоянии структуры собираемых медицинских данных. Совместно мы определяем набор необходимых сведений, определяем требования к обязательности полей — стремимся собирать только востребованные данные. Эта работа позволяет нам собирать данные не «в один котел» наряду с неструктурированными данными так называемого озера данных, а в структурированном виде с формализованными значениями там, где это нужно и возможно. Это важно для синхронизации понятийного аппарата, одинаковой интерпретации сущностей в физическом и цифровом мире. При формировании нового стандарта оказания экстренной помощи на фактических данных мы увидели рассогласованность в наименованиях и емкости терминов одних и тех же лабораторных и инструментальных исследований клинический анализ крови или общий клинический анализ крови — минимальное отклонение в одно слово, а для анализа и обработки — это разные единицы данных.
В результате медицинское сообщество договорилось об укрупнении синонимичных значений, о приведении множества понятий к единству. Как повлияли эти технологии на эффективность системы? ИИ уже сегодня — эффективный помощник, избавляющий врача от части рутины. В работе функциональных диагностов взрослых поликлиник Москвы помогает автоматическая расшифровка ЭКГ с предзаполненным заключением. С сервисами записи ЕМИАС интегрирован чат-бот, который «опрашивает» пациента о жалобах на самочувствие до приема, а результаты врач увидит сразу в протоколе осмотра. Наиболее масштабный проект — применение компьютерного зрения в лучевой диагностике. Более 50 ИИ-сервисов по 29 клиническим направлениям обрабатывают в потоковом режиме медицинские снимки, оконтуривают выявленные патологии, проводят рутинные измерения, в том числе сложные, на которые у врача уходит много времени, а также готовят проект заключения. В арсенале столичных рентгенологов сегодня 6 комплексных сервисов для анализа КТ органов грудной клетки, органов брюшной полости. Такие сервисы в рамках одного исследования выявляют сразу несколько патологий и формируют заключение.
Компания выложила OpenCRISPR-1 в открытый доступ, чтобы способствовать развитию технологии и её использованию в научных исследованиях и коммерческих проектах. Статью с научным исследованием можно почитать тут. Предоставить доступ к еще большему разнообразию. С помощью AI появилась возможность экстраполировать на новые белковые пространства, которые еще не были освоены, тем самым выходя за рамки природных белков.
Активировать новые функции, ранее не доступные ученым. OpenCRISPR-1, разработанный Profluent, представляет собой прорыв в области и обещает значительное ускорение процесса генной инженерии, уменьшение его стоимости и расширение возможностей модификации организмов. Общедоступность этого инструмента определенно поспособствует более широкому распространению и совершенствованию технологии CRISPR, что приведет к новым открытиям и достижениям в области.
При любом использовании материалов сайта ссылка на m24. 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.
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
| Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день | Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. |
| Искусственный интеллект в медицине | Как искусственный интеллект создает лекарства. ИИ от фирмы Insilico Medicine носит название GENTRL. |
| Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией | Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. |
| Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире | Как присутствие искусственного интеллекта влияет на современную российскую медицину? |
| Искусственный интеллект в медицине: добро или зло? | Чем искусственный интеллект лучше «человеческого» врача, почему перегруженные работой медработники пока не доверяют ИИ, возможен ли в медицине симбиоз естественного и искусственного интеллектов, а также причем здесь мораль и врачебная этика? |
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
Искусственный интеллект в медицине. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. Применение искусственного интеллекта в медицине.
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ | Крупная международная биотехнологическая компания Insilico Medicine объявила о том, что лекарство, которое открыл искусственный интеллект, впервые в мире успешно прошло первую фазу клинических испытаний. |
| Искусственный интеллект в медицине: пример того, как ИИ улучшает здравоохранение / Skillbox Media | Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. |
| Главные тренды развития искусственного интеллекта в медицине | MedAboutMe | "Искусственный интеллект, даже какой-то удачный вариант его изобретения и внедрения, может повести себя неконтролируемо в чем-то. |
| Цельс | ИИ в медицине – Telegram | Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. |
| Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли | искусственный интеллект в медицине, искусственный интеллект. Рост применения КТ приводит к выявлению большого количества очагов и округлых образований в легких. |
Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни
Это специальное мобильное приложение, которое задает человеку вопросы, а тот описывает симптомы. После этого сервис проводит поиск информации о проблеме и дает рекомендации. Также программы с искусственным интеллектом используются в анализе рентгеновских снимков и в разработке новых лекарств. У компании Semantic Hub есть сервис на базе ИИ для оценки потенциала медицинских препаратов перед их выпуском на рынок. Алгоритм собирает и проводит анализ научных публикаций, связанных с заболеванием, назначением и действием разрабатываемого лекарства. После этого ИИ анализирует информацию и делает вывод о конкурентных преимуществах медикамента и возможностях его продвижения на рынке.
Еще ИИ дает возможность оценивать влияние медикаментов на организм человека. Это помогает врачам понять, как генетические особенности того или иного 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. И это лишь малая часть того, что способен делать искусственный интеллект. Но наряду с плюсами есть и минусы.
Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину? Почему некоторые медицинские эксперты относятся с недоверием к искусственному интеллекту? Все дело в том, что технологии еще далеки от совершенства и их использование для лечения пациентов может быть небезопасным.
Ведущие спикеры обсудят последние достижения в области биоинформатики: платформы для обработки данных, секвенирование и мультиомиксные технологии, а также перспективы внедрения искусственного интеллекта для поддержки врачебных решений в терапии и диагностике. Отдельно будут рассмотрены современные технологические решения для практического здравоохранения и превентивной медицины: информационные системы сбора и анализа медицинских данных, облачные хранилища, мобильные приложения и веб-сервисы для врачей и пациентов. Участие в конференции бесплатное.
Применение ИИ в медицине Данные о пациентах Информация о пациентах может храниться в десятках клиник и медицинских карточек. Это усложняет сбор анамнеза и постановку диагноза. Интерпретация анализов, тестов и снимков тоже может быть недостаточно точной из-за объема данных. Даже если у врача на руках находится вся необходимая информация, он не всегда может правильно ее интерпретировать и заметить каждую деталь. От этого могут зависеть жизни пациентов. Google Deepmind Health анализирует симптомы и предлагает несколько диагнозов. Результаты поиска основаны на миллионах страниц научной информации, которые содержат даже самые малоизвестные заболевания. Сервис MedClueRx анализирует симптомы и не просто диагностирует болезнь, но и выбирает максимально безопасные и эффективные препараты в зависимости от особенностей пациента. Диагностика Системы с искусственным интеллектом позволяют распознавать заболевания даже на ранней стадии. Например, сервисы Zebra Medical Vision и Arterys помогают врачам-диагностам сосредоточиться на общении с пациентами и избавиться от необходимости вглядываться в мельчайшие детали снимков легких и УЗИ сердца. Создание лекарств Разработка вакцины и последующие клинические исследования — это долгие и дорогостоящие процессы. ИИ может уменьшить время на разработку новых лекарств в несколько раз, анализируя молекулярные структуры существующих препаратов и предлагая новые согласно заданным требованиям.
Собянин Сергей Мэр Москвы Сергей Собянин рассказал, какую роль будут играть цифровые технологии в столичной медицине в ближайшем будущем. Цифровые технологии в московской медицине спасают жизни и повышают качество лечения пациентов. Искусственный интеллект ИИ помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. Основную работу ИИ сейчас выполняет в службе лучевой диагностики.