Однако внедрение искусственного интеллекта в медицину сопряжено с некоторыми рисками и ограничениями. 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.
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. Применяя когнитивные технологии и искусственный интеллект (ИИ) к этим данным, сектор может перейти от традиционного реактивного лечения к более проактивной медицинской системе, базирующейся на предотвращении заболеваний, укреплении здоровья, ускоренной. В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, перспективы практического внедрения.
Еще по этой теме
- Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
- Столичные алгоритмы
- Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее | Образовательная социальная сеть
- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
- Искусственный интеллект в медицине - не конкурент, но помощник - ФармМедПром
- Искусственный интеллект в медицине | Обрфм
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN [4] , которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств , сетей Байеса и искусственных нейронных сетей , были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах.
Руководитель исследовательской группы Центра прикладного ИИ Сколтеха, кандидат физико-математических наук Максим Шараев Источник: Анастасия Пешкова Словарь Коллинс, который издает одна из крупнейших англоязычных издательских компаний «ХарперКоллинс», назвал искусственный интеллект ИИ, AI словом 2023 года. Эксперты связывают с появлением этой технологии новую техническую революцию, и она действительно может сильно повлиять на многие сферы жизни. Ученые из Сколковского института наук и технологий Сколтех занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. Об этом рассказал руководитель исследовательской группы Центра прикладного ИИ Сколтеха, кандидат физико-математических наук Максим Шараев. Учился на кафедре биофизики.
Максим — эксперт в области нейровизуализации, нейротехнологий и машинного обучения, автор ряда исследований в области когнитивных технологий и нейроинтерфейсов. Мне с детства было очень интересно находить новую информацию, которую приходилось буквально собирать по крупицам. Когда начал работать в науке, стало понятно, что и здесь много рутины. Это только в кино каждый день какие-то прорывы, а в реальности работа ученого — это в основном кропотливый труд. Больше всего раздражают бюрократические, административные вопросы, которые отвлекают от научной деятельности и сильно выматывают. Но зато, когда что-то получается, подтверждается гипотеза и есть результат — например, научная статья в авторитетном журнале — это радует и вдохновляет. Максим с детства хотел заниматься наукой Источник: Анастасия Пешкова — А почему вы выбрали биофизику? Еще с ранних лет мне было интересно всё, что связано с изучением мозга. Когда я был маленьким, мне казалось, что для этого нужны знания по биологии, нейрофизиологии, психологии. Но потом, в том числе благодаря родителям и учителям, я понял, что современные науки, особенно те, где есть большое количество экспериментальных данных, сложные приборы, установки, невозможно постичь без естественно-научного образования в качестве базы.
Эмпирическая биология и нейрофизиология, когда было достаточно простых наблюдений и анализов, давно закончилась. Сейчас любая сложная наука — это наука данных, а методы их анализа одни и те же в любых областях. Биохимическая физика — это применение физико-математических методов к биологическим системам. Исследования по большей части имеют прикладной характер Источник: Анастасия Пешкова — Наша лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией — получением и анализом данных работы мозга. Для этого применяются математическое моделирование, методы машинного обучения и искусственного интеллекта. Но в процессе решения прикладных задач часто возникают и фундаментальные, например, касающиеся методов: разработка новых типов нейронных сетей, новых архитектур, подходов к анализу данных. Также мы занимаемся так называемой персонализированной медициной.
И четвертый — анализ электрокардиограмм. Все взрослые поликлиники в Москве оснастили цифровыми электрокардиографами с ИИ. Как сообщала Ракова, с помощью умного помощника терапевты и врачи общей практики уже поставили более 10 млн предварительных диагнозов, из них с начала этого года — более миллиона.
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.
Программа, обрабатывая данные с помощью многочисленных источников, предлагает несколько вариантов терапии, из которых врач может выбрать наиболее подходящий, а также дополнить клиническую картину новыми данными, в зависимости от которых ИИ формирует новый алгоритм лечения. Human Diagnosis project - это программа, соединяющая в себе знания врачей со всего мира и алгоритмы машинного обучения. На сегодняшний день тысячи профессионалов медицины более чем из 80 стран и 500 медицинских институтов вовлечены в создание проекта. Human Diagnosis project направлен на создание наиболее полной базы, способной составить алгоритм помощи любому пациенту. Проект преследует цель не только оптимизировать принятие клинических решений, но и улучшить получение медицинского образования. Одной из таких программ является IBM Medical Sieve, которая в среднем более точно выявляет дефекты и новообразования, что позволяет сократить время диагностики и уменьшить возможность упущения важных данных. Главной задачей этого проекта является создание системы умственного ассистента для лучевых диагностов и кардиологов, которая бы действовала как фильтр и быстро обнаруживала аномалии, используя общий анализ изображений, текста и клинических данных. Израильская компания MedyMatch разрабатывает ИИ, способный оценивать компьютерные томограммы и находить любые отклонения от нормы. MaxQ будет применяться в первую очередь для ранней диагностики травм черепа, инсульта и определения его вида геморрагический или ишемический в машинах неотложной помощи, что позволит медицинскому персоналу быстрее начать лечение. ИИ для пациентов Использование ИИ не ограничивается его применением медицинскими сотрудниками - также нейронные сети могут оказывать помощь пациентам. Существует «приложение-медсестра» - Sense. На экране телефона пациента появляется анимированная медсестра, которая задает вопросы о самочувствии, узнает нет ли жалоб. Приложение может сразу отправить результаты опроса врачу, напомнить о приеме лекарств, помочь в случае необходимости связаться с доктором по видеосвязи. Для людей, страдающих сердечно-сосудистыми заболеваниями разработана программа AliveCor, способная делать запись ЭКГ в любом месте с помощью смартфона и специальных детекторов, а после сообщать об отклонениях. В первую очередь, ИИ направлен на выявление аритмий. Еще одним полезным мобильным приложением является Babylon Health, позволяющим из любой точки Земли и в любое время получить онлайн-консультацию врача со стажем не менее 10 лет.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
Время окупаемости таких исследований составит десятки лет, если они вообще когда-нибудь окупятся. Основная сложность лечения редких болезней не в синтезе лекарств и лабораторных тестированиях, а в недостатке клинических данных. Поэтому компания Healx с помощью нейросетей создает полную информационную базу 7 000 редких болезней, в которой собирает все ведомости из научных материалов, баз данных пациентов и исследований лекарств. Созданная база помогла при разработке лекарства от синдрома Мартина-Белл. За 18 месяцев команда смогла создать препарат, который уже успешно прошел две фазы клинических исследований. Для сравнения, в обычных условиях разработка и тестирование лекарственного препарата занимает от пяти до десяти лет. При этом затраты на его создание просто на порядки меньше классических.
В части поиска информации и ее классификации нейросети показывают отличные результаты. Они способны относительно быстро сканировать интернет на всех существующих языках, собирая данные, которые касаются конкретной темы. Добиться такой эффективности при работе вручную не получится. Искусственный интеллект и персонифицированная медицина Для большинства наиболее распространенных болезней разработаны терапевтические схемы приема лекарственных препаратов. Для лечения некоторых болезней например, туберкулеза или онкологии единственными эффективными препаратами выступают довольно токсичные вещества. Из-за низкой селективности такие лекарства оказывают побочные действия, пагубно влияют на печень, почки и сердечно-сосудистую систему.
И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам. Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово. К тому же их нужно проводить несколько раз в день. Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно.
Причем в десять раз быстрее стоматолога. Он просто пишет признаки пародонтита легкой степени. И, соответственно, выставляет процент, на какой процент он уверен, что это признаки пародонтита", — объяснил пародонтолог Константин Наам. Несмотря на проценты, решающее слово в лечении за врачом и пациентом.
Нейросеть сегодня — лишь помощник медика. Она выделяет проблемные места на снимках цветами, умеет виртуально корректировать расположение будущих протезов, воссоздавать 3D-модель челюсти. Искусственный интеллект может помнить десятки тысяч диагнозов. Но программная ошибка, как и человеческая, не исключена. С каждым годом все меньше и меньше ошибок и все больше и больше диагнозов. В начале 2019 года, конечно, кариес выявлять не мог. А сейчас он может кариес выявлять: на какой поверхности, насколько глубоко", — рассказал Наам. Нейросети помогают стоматологам, хирургам, онкологам — словом, в каждом направлении медицины есть искусственный интеллект.
Первого российско-американского конкурса стартапов Сбер500Startups Первый поставщик специализированного сервиса видеоаналитики для здравоохранения Финалист конкурса "Новатор Москвы" на медицинские изделия по 3-му классу риска В 2019 году команда "Третье Мнение" победила в акселерационной программе Сбер500Startups и продолжила развитие в Кремниевой долине США В 2020 году сервис "Третье Мнение. 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.
Главный редактор сетевого издания И. Адрес редакции: 125124, РФ, г. Москва, ул. Правды, д.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
Нейросеть распознает 37 различных заболеваний. В ближайшие годы ИИ станет базовой медицинской технологией столицы. Специалисты получат надежных цифровых помощников, уйдет в прошлое бумажная рутина, врачи будут пользоваться проактивным подходом, когда нейросети будут подсвечивать риски возникновения у пациентов различных болезней. Также в ближайшем будущем обычной практикой станет телемедицина.
К примеру, недавно гонконгская компания Insilico Medicine опубликовала результаты исследования, показывающего, что ее система на основе ИИ и глубокого обучения может создавать новые лекарства против определенных патологий всего за 3 недели. А это в несколько десятков раз быстрее, чем традиционные методы. Причем что примечательно, у руля компании стоит наш соотечественник Алекс Жаворонков. Господин Жаворонков еще в середине 2000-х годов получил степень магистра в Университете Джона Хопкинса, а затем и докторскую степень в Московском Государственном Университете, где его исследования были сосредоточены на использовании машинного обучения для изучения физики молекулярных взаимодействий в биологических системах. 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.
Документы pdf16. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.
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. На это ушло еще 25 дней. Таким образом на выбор потенциального лекарства потребовалось всего 46 дней.
Для сравнения, традиционный процесс разработки кандидатов на звание лекарства занимает около 8 лет и обходится компаниям в несколько миллионов долларов США.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить. Применение искусственного интеллекта в медицине. Начались клинические испытания первого лекарства, целиком разработанного искусственным интеллектом (ИИ), сообщает CNBC. Искусственный интеллект (ИИ) сделают базовой медицинской технологией, эта задача вошла в Стратегию развития московского здравоохранения до 2030 года. Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Экспоненциальный рост числа исследований, как правило, сопровождается постоянным расширением круга решаемых задач. Поэтому мы не будем претендовать на исчерпывающую картину применения ИИ в медицине, а попытаемся очертить наиболее успешные или перспективные с нашей точки зрения направления. ИИ в хирургии Речь идет о роботах, участвующих в хирургических операциях и сопровождающих хирургические операции и послеоперационных больных. В 2018 г. Важно заметить, что термин «робот» часто создает неправильное представление о том, что роботы выполняют хирургические операции. Это не совсем так.
Роботы с искусственным интеллектом применяются все чаще в микрохирургических процедурах. Но не следует считать, что скоро будут оперировать только роботы-хирурги. Зато справедливы ожидания, что роботы с ИИ помогут хирургам работать лучше. Роботизированная хирургия — это активно развивающаяся и эффективная технология, которая приобретает все большее значение при различных медицинских процедурах в неврологии, гинекологии, ортопедии, торакальной и общей хирургии, при установке зубных имплантатов, а также трансплантации волос. Роботизированные технологии позволяют врачам с минимальным опытом или практикующим врачам, плохо знакомым с той или иной операционной процедурой, проводить лечение на уровне, которого они не смогли бы достичь даже в результате многолетней практики.
Помощь робота во время операции уменьшает последствия тремора рук оперирующего врача, а также устраняет случайные движения. Робот Da Vinci, который считается одним из самых передовых в мире хирургических роботов, предоставляет врачу набор хирургических инструментов, которые можно использовать при проведении минимально инвазивной хирургии, и обеспечивает лучший контроль над обычными процедурами. Приобрел большую популярность и миниатюрный мобильный робот Heartlander. Он минимизирует повреждения, которые необходимо причинить пациенту для доступа к сердцу во время операции. Робот входит в грудную клетку через небольшой разрез ниже грудины.
Используя это устройство, хирурги теперь могут выполнять стабильное и локализованное картирование, зондирование и лечение всей поверхности сердца. Возможности нейронных сетей помогают трансформировать сферу радиологии, экономя время и деньги медицинских организаций.
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.
Так, резидент «Сколково» и грантополучатель Фонда содействия инновациям — «Платформа третье мнение» «ПТМ» — уже в 19 регионах страны внедряет сервисы искусственного интеллекта, поддерживающие рабочий процесс врача при интерпретации диагностических исследований. Также в ряде регионов запускаются системы для анализа видеопотока в стационарах, отделениях реанимации и интенсивной терапии. При диспансеризации врачи обрабатывают большой поток исследований, не имеющих отклонений от нормы, что создает высокую рутинную нагрузку и повышает риск пропуска редкой патологии. А решение «ИИ-Мониторинг» от «ПТМ» позволяет в режиме реального времени анализировать видеопоток в стационарах и эффективно наблюдать даже за пациентами в тяжелом состоянии. С помощью алгоритмов компьютерного зрения система отслеживает нежелательные события и уведомляет о них. Благодаря чему скорость реакции на них медперсонала повышается в 50 раз, а число наступивших негативных событий сокращается до нуля. По федеральному проекту «Искусственный интеллект» Фондом содействия инновациям уже профинансировано свыше 850 проектов ИИ-разработчиков. До 13 мая открыт прием заявок на конкурсы для инноваторов в сфере искусственного интеллекта.
Гранты до 8 млн рублей могут получить как физические, так и юридические лица. В свою очередь, за время действия федерального проекта Фондом «Сколково» поддержано 25 проектов пилотного внедрения ИИ-решений крупными заказчиками. Кроме этого, 12 исследовательских центров в сфере ИИ получили гранты на разработку прикладных технологических решений, обучение профильных специалистов и формирование дата-сетов.
Приложение может сразу отправить результаты опроса врачу, напомнить о приеме лекарств, помочь в случае необходимости связаться с доктором по видеосвязи. Для людей, страдающих сердечно-сосудистыми заболеваниями разработана программа AliveCor, способная делать запись ЭКГ в любом месте с помощью смартфона и специальных детекторов, а после сообщать об отклонениях. В первую очередь, ИИ направлен на выявление аритмий. Еще одним полезным мобильным приложением является Babylon Health, позволяющим из любой точки Земли и в любое время получить онлайн-консультацию врача со стажем не менее 10 лет. А чат-бот поможет предварительно по симптомам, которые ему опишет пациент, поставить диагноз, а также даст краткую справку об этом заболевании.
ИИ для распознавания заболеваний по фотографиям Создаются программы, которые с помощью анализа фотографии и сопоставления их с загруженной базой данных, смогут обнаружить наличие патологии. Face2Gene - это основанная на ИИ программа, позволяющая диагностировать по фотографии многие генетические заболевания. Для ИИ составлен алгоритм определения фенотипических признаков различных синдромов, с которыми нейронная сеть сравнивает снимок и делает заключение о наличии отклонений. Для этого более миллиона анонимных снимков были предоставлены Глазной клиникой Мурфилдс. В первую очередь проект ориентирован на два заболевания: диабетическую ретинопатию и возрастную дегенерацию желтого пятна, которые являются наиболее распространенными. ИИ для распознаваний психических отклонений по голосу ИИ находит применение и в психиатрической практике: проект NeuroLex. Целью является обучение нейронных сетей определять соответствие между психиатрическим диагнозом и речевыми паттернами, чтобы сделать процесс постановки диагноза более быстрым и точным. ИИ в разработке лекарственных средств Важнейшим направлением в медицине является разработка новых лекарственных средств, где также может помочь ИИ.
К примеру, алгоритм машинного обучения Массачусетского технологического института открыл новые антибиотики, которые способны побороть клостридиозы, туберкулез и более 30 видов антибиотикорезистентных бактерий. Также компания Atomwise, используя алгоритмы ИИ и машинного обучения, создала нейронную сеть AtomNet, которая способна проанализировать более 100 миллионов химических соединений и сократить время на открытие новых лекарственных препаратов, а также сеть может прогнозировать эффективность препаратов и их возможные побочные эффекты. Так, проект Sophia Genetics направлен на визуализацию результатов исследования генетического материала и дальнейшее определение склонности человека к тем или иным заболеваниям, возможности передачи заболеваний по наследству, а также одной из приоритетных задач является выявление генетических мутаций у плода на ранних стадиях беременности.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
Желательно локализацию этих зон хотя бы примерно знать до операции, когда череп еще не вскрыт. Здесь и выручает ФМРТ, которая при наложении на структурную МРТ позволяет получить карту функциональных зон, которые для наглядности можно раскрасить в разные цвета. Если нейрохирург увидит такую трехмерную модель до операции, он сможет спланировать ее ход. А если мы загрузим эту модель в нейронавигационную систему, то хирург в реальном времени будет видеть на экране, где находится его скальпель относительно конкретных зон. Лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией Источник: Анастасия Пешкова — Недавно вы начали совместный проект с Университетом Шарджи ОАЭ. Это ваше первое сотрудничество с арабскими коллегами? Российскую часть возглавляю я, а арабскую — Рифат Хамуди, профессор и директор Научно-инновационного центра точной медицины в Университете Шарджи. Они в большей степени отвечают за медицину и биологию, сбор данных, мы как центр ИИ — за анализ данных, обработку и построение моделей. Стартовым проектом совместной лаборатории стало создание методов и моделей исследования гетерогенности раковых опухолей. Но проблема в том, что в этом образце присутствует много разных типов клеток, которые содержат разную информацию.
Если мы берем полностью часть ткани и проводим генетический или транскриптомный анализ, то мы смотрим «среднюю температуру». Мы считаем, что всё гомогенно и однообразно, но это не так. Часть клеток могут откликаться на какую-то одну терапию, а другие — только на другую. Чтобы не терять информацию об отдельных структурах, правильнее делать одноклеточный анализ. Из каждой однородной подгруппы клеток выделять «представителя» и анализировать его. Таким образом получаются генетические и транскриптомные профили каждого отдельного участка. Имея профили большого числа участков в этом кусочке ткани, можно строить биологические модели о генетических путях, механизмах регулирования клеток. Например, модель эволюции этой ткани во времени: что будет происходить с разными типами клеток через определенный период. И тогда мы сможем моделировать на компьютере взаимодействие каких-то веществ и тканей.
Что будет, если мы добавим какое-то одно лекарство? А другое, третье или комбинацию препаратов? Мы прогнозируем, какие средства подействуют лучше и как они перекликаются.
Таким образом, понадобилось 46 дней для выбора подходящего лекарства. Однако традиционный процесс разработки лекарств занимает около 8 лет и стоит фармкомпаниям несколько миллионов долларов. Новые технологии дают надежду на то, что с их помощью мы сможем быстрее получить лекарства от болезней, которые сегодня не поддаются лечению: рассеянный склероз, болезнь Альцгеймера и другие. Автоматизация процессов Дисбаланс и дефицит медицинских кадров высшего и среднего звена был во всем мире еще до вспышки коронавируса. По данным Всемирной Организации Здравоохранения, чтобы люди во всем мире имели доступ к услугам здравоохранения к 2030 году, странам с низким уровнем дохода нужно еще 18 миллионов медицинских работников. В дальнейшем ситуация, скорее всего, не стабилизируется из-за роста населения, старения общества и изменения клинической картины заболеваний. Эти факторы только повысят спрос на высококвалифицированных медицинских работников и усложнят доступ к медицинской помощи. Поэтому инновационные технологии должны содержать в себе искусственный интеллект и базу знаний в предметной области. Так они освободят врачей от рутинных повседневных задач: внесение информации в медкарту, детальный анализ большого массива данных из истории болезней и т. Благодаря этому медработники сконцентрируют время и усилия на решении серьезных диагностических вопросов и выборе лечения. Современные ИИ-технологии могут помочь системе здравоохранения повысить удовлетворенность пациентов и медицинского персонала, снизить стоимость медицинских услуг и улучшить качество медицинской помощи. Онлайн-консультации Над телемедицинскими приложениями работают многие крупные компании, например, Сбер.
Это абсолютный рекорд по сравнению с другими отраслями. А по размеру привлеченных средств у здравоохранения второе место — 2,766 млрд. Впереди только транспорт и логистика. Но, несмотря на эти рекорды, с прошлого года все острее становится дискуссия о доверии и ответственном отношении всех участников сферы ИИ. Слишком много спекуляций. Большая часть ни к чему плохому не привела, однако 18 процентов причинили вред разной степени тяжести, в том числе были зафиксированы 4 смертельных случая. Будет доказанная безопасность, будет и доверие. Стандарты — залог доверия По мнению Дмитрия Павлюкова, которое он высказал на форуме, в условиях формирования доверия ключевую роль играет стандартизация в области применения ИИ. Как отмечает его председатель Сергей Гарбук, в области здравоохранения стандартизация ИИ наиболее актуальна. С одной стороны, высок уровень технологической зрелости, с другой — не менее высок уровень ответственности, связанной с рисками для граждан в результате некорректной работы системы. Поэтому стандарты — это инструмент нахождения компромисса между безопасностью системы новой технологии для людей и простотой продвижения новых технологий на практике. В прошлом году была разработана перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на 2021-2024. В ней есть раздел, посвященный стандартам ИИ в области здравоохранения. При разработке программы подразумевался обязательный этап обучения на прецедентах. Значительная часть систем ИИ рассчитана на автоматизацию естественных интеллектуальных способностей человека. Технический комитет является представительным органом РФ в международной организации по стандартизации ИИ, и сейчас по инициативе российской стороны там рассматривается возможность разработки международного стандарта клинических испытаний систем с ИИ. Опыт и мудрость не заменить Медицина все больше переходит на цифру, и требуются новые цифровые инструменты обработки цифровых данных.
К тому же, новые технологии стоят недешево. Многие клиники и больницы не смогут внедрить их в виду ограниченного бюджета. Во внедрении ИИ в медицину есть еще множество неразрешенных вопросов. К примеру, кто будет нести ответственность за ошибки? Все люди совершают ошибки. Поэтому неудивительно, что созданный людьми искусственный интеллект тоже может их совершать. С врачебной ошибкой все ясно — ответственность несет тот, кто совершил неверное действие, а вот с ИИ зона ответственности непонятна. Обеспечение работы искусственного интеллекта связано с применением вычислительных мощностей, которых нет во многих медицинских учреждениях. Также остается открытым вопрос предоставления и хранения личной информации пациента. Поскольку кибермошенники не дремлют, данный вопрос требует особой проработки. Могу сказать точно, что никакие технологии не смогут заменить человеческого общения. Искусственный интеллект никогда не научится сострадать человеку и морально поддерживать в трудную минуту. Общение врача с пациентами имеет большое значение. Однажды был случай, когда врач в Калифорнии послал робота в палату к 78-летнему пациенту и его родственникам, чтобы с помощью видеосвязи сообщить им о том, что тот умрет.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Инструменты искусственного интеллекта помогли обнаружить онкогенные соматические мутации и понять сложность взаимодействия генов клеток раковых опухолей. Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка.