Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. Возможности нейросетей и искусственного интеллекта активно тестируют в самых разных отраслях медицины: от диагностики и профилактики болезней до вирусологии и генетики. Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. Сегодня искусственный интеллект помогает находить признаки заболеваний по более чем 20 направлениям, а количество обработанных с помощью него лучевых исследований уже превысило 11 миллионов. Попробуем проанализировать, как решения на основе искусственного интеллекта применяются в медицинских учреждениях и как они влияют на качество диагностики и лечения.
Искусственный интеллект в клинической медицине
Эта разработка способна излечивать генетические заболевания, модифицировать сельскохозяйственные культуры для повышения урожайности и устойчивости и даже уничтожать переносчиков болезней, таких как комары. Попав в цель, Cas9 разрезает ДНК в нужном месте, позволяя ученым вставлять, удалять или модифицировать гены с поразительной точностью. В области генетических заболеваний у него есть потенциал для коррекции генетических мутаций, ответственных за такие заболевания, как муковисцидоз, серповидноклеточная анемия и болезнь Хантингтона. Фактически, в 2020 году было проведено первое в истории клиническое испытание с использованием CRISPR на людях для лечения генетической формы слепоты, продемонстрировавшее его потенциал для применения в реальных условиях.
Телемедицина Телемедицина, еще одно прорывное достижение в области медицины, революционизирует способы оказания медицинской помощи. Благодаря телемедицине пациенты теперь могут получать доступ к медицинским услугам удаленно, устраняя географические пробелы, расширяя доступ к специалистам и сокращая потребность в личных посещениях. Эта технология становится все более необходимой, особенно во времена кризисов, таких как пандемия COVID-19, когда физический контакт и поездки создают значительные проблемы.
Реальные примеры проиллюстрировали успех внедрения телемедицины. В сельских районах таких стран, как Австралия и Канада, телемедицина играет важную роль в предоставлении медицинских услуг отдаленным общинам. Кроме того, во время пандемии COVID-19 системы здравоохранения по всему миру быстро внедрили телемедицину, чтобы обеспечить непрерывный уход за пациентами и свести к минимуму риск передачи инфекции.
Искусственный интеллект Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям. Он включает в себя разработку компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и решение проблем. В области медицины алгоритмы и модели искусственного интеллекта используются для анализа сложных данных и получения информации, которая помогает в принятии клинических решений.
Области применения искусственного интеллекта в медицине обширны и разнообразны. Одним из ярких примеров является использование искусственного интеллекта в радиологии. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, компьютерная томография и магнитно-резонансная томография, для выявления отклонений, оказания помощи в ранней диагностике и повышения точности интерпретаций рентгенологов.
Врачи рассказали о новых стандартах в столичном здравоохранении Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. В ближайшие годы планируется превратить искусственный интеллект в базовую медицинскую технологию. В результате не только у терапевтов, но и у других московских врачей появятся цифровые помощники, которые смогут подсказывать оптимальную тактику лечения пациентов. Помимо этого, исчезнет рутинная бумажная работа — медицинская информация будет регистрироваться и обрабатываться исключительно в цифровой среде, врачи смогут больше времени уделять задачам, где действительно необходимы их компетенции. Кроме того, планируется внедрить проактивный подход, в рамках которого искусственный интеллект будет анализировать медкарты пациентов и выявлять риски возникновения заболеваний. Задача врача в этом случае — инициативная работа с пациентом: позвонить, пригласить на прием, порекомендовать различные формы профилактики заболеваний.
Специальная программа, Voice2Med, позволяет врачам делать описание снимков за 15 минут вместо часа. В день медикам приходится расшифровывать более 150 снимков. При такой большой обработке данных, признаются, — это настоящее спасение.
Особенность этой программы в том, что она распознает самые сложные медицинские термины, в том числе и латинскую лексику. То, что непонятно обычному человеку, машина узнает и прописывает без ошибок. Например, желчнокаменная болезнь, аневризма аорты, инфаркт миокарда, стенокардия напряжения второго функционального класса.
Помогают врачам и ученые из ИТМО. Они создали алгоритм, который может определить признаки инфаркта миокарда. Чтобы создать такой алгоритм, ученые обучили модель более чем на 20 тысячах записях ЭКГ.
Еще одна проблема — предвзятость. Низкий социально-экономический статус — основной фактор риска преждевременной смертности. Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья. С этой проблемой тесно связано смещение результатов из-за отсутствия включения меньшинств в наборы данных. Пример — алгоритмы в дерматологии, которые диагностируют меланому, но не учитывают цвет кожи. Требуется искоренить предрассудки и стремиться к медицинским исследованиям, которые обеспечивают действительно репрезентативное представление населения. Возможности Ученые подчеркивают , что критически важны тщательные исследования результатов работы алгоритмов и проведения тестирований в клинических условиях. Человеческое здоровье слишком ценно, поэтому в ближайшее время ИИ сможет выполнять только рутинные задачи с минимальным риском. Не смотря на проблемы, в дальнейшем исследователи видят использование нейронных сетей в программном обеспечении, которое будет быстро и точно обрабатывать огромные массивы данных и машинах, которые будут видеть и делать то, что не под силу человеку.
Это в конечном итоге заложит основу для высокопроизводительной медицины, которая будет основана на данных и уменьшит зависимость от человеческих ресурсов.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. 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.
Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
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.
Данные о пациентах: доскональная обработка Чтобы лечение было грамотным, а диагноз — точным, необходимо изучить данные о пациенте: снимки, анализы, протоколы осмотра; анамнез, содержащий полную информацию. Иногда даже опытные врачи не в состоянии увидеть полную картину болезни из-за того, что данные в карточке не систематизированы, а история теряется в толще листов. По данным Google, каждый десятый пациент страдает из-за того, что его болезнь была неправильно интерпретирована. Считается, что ИИ может разрешить эту проблему.
Специальные Google уже работают в некоторых больницах, где программа Google Deepmind Health проводит анализ доступной информации о симптомах пациента и выдаёт список рекомендаций, а врач, пользуясь подсказками такого помощника, назначает пациенту курс лечения. Программа IBM Watson Health также позволяет ставить диагнозы: распознавать кардиомиопатию, тромбозы, сердечные приступы. Также ИИ дает возможность оценивать влияние медикаментов на организм человека, помогая врачам понять, как особенности генетического строения пациента влияют на течение заболевания, и какой эффект может оказать новый лекарственный препарат. С помощью приложения IBM Watson Health Cloud доктор получает и анализирует данные об организме пациента с электронного браслета, и на основе этого подбирает эффективный курс лечения. Диагностика В России записаться на приём к врачу можно через интернет. Однако пациентов много, поэтому ждать приёма приходится целыми днями и даже неделями. Технологии ИИ позволяют решить этот вопрос. Например, с помощью телемедицины и программы mHealth. Кроме того, искусственный интеллект учат распознавать симптомы возникновения злокачественных новообразований, диагностировать нарушения зрения, туберкулез, нарушение работы головного мозга.
Он напомнил, что всем субъектам РФ необходимо в этом году внедрить не менее одного решения с ИИ, а в следующем - не менее трех. Пока большинство регионов выбрали технологии, работающие с медицинскими изображениями: маммографией, компьютерной томографией органов грудной клетки и головного мозга, рентген-снимками органов грудной клетки. Также 32 региона заключили контракт на закупку решений для работы с электронными медкартами, говорится в презентации замминистра. Замминистра также обратил внимание, что перевес в этой сфере имеют российские продукты - из 24 медицинских изделий с ИИ, зарегистрированных Росздравнадзором, 17 - от российских разработчиков. Как работает анализ медицинских изображений? А врач, когда работает с этим исследованием, уже использует результаты работы искусственного интеллекта, - рассказал "РГ" коммерческий директор компании Цельс Артем Капнинский. И мы эту работу делаем не для того, чтобы заменить его, а чтобы ему помочь.
Когда врач работает вместе с искусственным интеллектом, это минимизирует возможность ошибки. До 50 процентов уменьшается время на интерпретацию исследования, и до 15-20 процентов повышается качество - выявление онкологических и других заболеваний на ранних стадиях". Один из самых активных регионов в плане использования ИИ для анализа медицинских изображений - город Москва. Научная база столицы включает более 10,5 миллиона исследований, проанализированных с помощью сервисов искусственного интеллекта, рассказал директор Центра диагностики и телемедицины, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике департамента здравоохранения Москвы Юрий Васильев.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
На сегодня не было ни одного неблагоприятного события, связанного с их применением. Но вместе с тем, так как мы относим эти программные продукты к высокому классу риска, до февраля 2022 года все производители должны предоставить подробные отчеты об их применении в медицинской практике, чтобы мы могли аккумулировать данные и понять, как развивается эта технология». Здравоохранение — лидер по применению искусственного интеллекта Эксперт по искусственному интеллекту «Центрального научно-исследовательского института организации и информатизации здравоохранения» Минздрава России Александр Гусев отмечает: «Сейчас сфера искусственного интеллекта является мировым рекордсменом в мире по размеру инвестиций, вливаемых в программные продукты с использованием технологий ИИ, и по количеству сделок. Здравоохранение — это та отрасль, где инвесторы имеют максимальные надежды на то, что эти продукты будут востребованы и популярны». По словам А. 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.
Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны — возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. Например, в 2019 г. В компьютер было загружено 2260 изображений мазков, сделанных в период с 2006 по 2019 г.
Самым известным примером по внедрению ИИ в медицину остается суперкомпьютер Watson. На сегодняшний день он может обрабатывать 200 млн цифровых документов за три секунды. Watson в первую очередь призван помочь врачам в работе с электронными медицинскими картами. Он способен составить историю болезни пациента, членов его семьи, структурировать генетическую предрасположенность к тем или иным патологиям и выдать моментально всю эту информацию лечащему доктору.
Система предлагает свои рекомендации по лечению заболеваний, в том числе онкологических. А возможность через приложение связать Watson и фитнес-трекер позволяет отслеживать даже самые незначительные изменения состояния здоровья пациента. Freepik Но диагностика не единственная сфера медицины, куда сегодня проник ИИ. Это, например, поиск перспективных молекул для определенных рецепторов, что может предварять открытие новых препаратов», — рассказал «Ведомости.
Городу» врач-эксперт Тимур Пестерев. Один из последних примеров — китайская биотехнологическая компания в начале этого года с помощью ИИ придумала лекарство для лечения идиопатического легочного фиброза ИЛФ. Это тяжелое заболевание, сопровождающееся рубцеванием легких, от которого страдают в основном пожилые люди. ИИ исследовал массив данных о фиброзе дыхательных путей с целью найти белок, отвечающий за заболевание.
Когда белок был найден, нейросеть приступила к синтезированию молекулы, которая бы эффективно боролась с недугом. Препарат от ИЛФ прошел первую стадию клинических исследований, и его уже испытали на добровольцах.
По статистике ВОЗ, чтобы каждый человек, даже в странах с низким уровнем доходов, к 2030 году имел доступ к услугам здравоохранения, потребуется 18 млн. Перспективы улучшить ситуацию с доступностью медицинского обслуживания ничтожны: население растет, общество стареет. Проблема усугубляется еще и тем, что многие патогены мутируют, меняется клиническая картина заболеваний.
Все эти факторы увеличивают спрос на квалифицированных врачей и медицинский медперсонал, пациентам становится все сложнее быстро получить необходимую медицинскую помощь. ИИ и другие инновационные технологии помогают освободить врачей от многих повседневных рутинных задач. Внедрение технологий ИИ позволяет быстро и правильно вносить данные в медкарту, проводить детальный анализ проведенных исследований, формировать историю болезни, отслеживать и корректировать ход лечения. Это позволит специалисту больше времени уделять каждому пациенту, заниматься решением серьезных диагностических вопросов, сконцентрироваться на поиске причин патологии и эффективной схемы лечения. Применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить удовлетворенность пациентов работой медицинского персонала, снизить нагрузку на врачей, уменьшить стоимость услуг и повысить качество медицинской помощи.
Удаленные консультации Консультации врачей онлайн — это возможность получить качественную медицинскую помощь большему количеству людей. Удаленные консультации особенно актуальны для жителей малонаселенных пунктов или во время эпидемий и пандемий. Онлайн-консультации — это возможность значительно снизить расходы и здравоохранение, быстро получить еще одно мнение при спорном диагнозе. ИИ делает телемедицину более простой и удобной. Его применяют для удаленной диагностики, сбора необходимых данных и показателей анализа информации о пациентах.
Есть приложения, которые анализируют симптомы и переводят запись приема в текст. Google разработал алгоритм, который делает фотографию сетчатки глаза для диагностирования диабетической ретинопатии. ИИ значительно облегчает работу врачам, снижается риск постановки ошибочного диагноза или назначения неправильного лечения. Перспективы развития ИИ в медицине Разработкой приложений с использованием искусственного интеллекта в медицине занимаются известные корпорации — Google, Apple, Microsoft. Их продукты помогают повысить точность диагнозов, сделать квалифицированную медицинскую помощь более доступной, систематизировать все необходимые данные о пациентах.
Компании создают все больше комплексных продуктов, которые объединяют различные услуги для врачей и пациентов. Приложения ИИ уже успешно применяют для предотвращения потери зрения, раннего выявления рака груди, улучшения и поддержания психического здоровья. Области медицины и сервисы, которые можно улучшить при помощи искусственного интеллекта: хирургия;.
А повышение уровня качества обслуживания в медицине влияет и на улучшение показателей здоровья населения всей нашей страны. Что, конечно же, особенно актуально в последние два года, когда идёт борьба с коронавирусом.
Это стало очевидно уже в 2020 году, и касалось не только напрямую сферы медицины, но и смежных областей. Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. 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.
Искусственный интеллект в клинической медицине
Внедрение такой технологии облегчит жизнь медикам и поможет спасти чьи-то жизни. Так, суперкомпьютер IBM Watson, изучив 20 млн статей о раке, помог выявить редкую форму лейкемии у 60-летней пациентки с неверным диагнозом. С помощью ИИ можно распознавать симптомы возникновения злокачественных новообразований, диагностировать нарушение работы головного мозга, туберкулез, нарушения зрения. Примером работы программы выступает сервис Ada. 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.
ИИ-системы используются для заполнения медицинских карт, создание отчетов и др.
ИИ может улучшить координацию и коммуникацию между медицинскими работниками, например, путем обучения и мониторинга основных симптомов. Как обучают нейросети для медицины Обучение нейросетей начинается со сбора большого объема данных, содержащих информацию о здоровье и заболеваниях пациентов. Они могут быть представлены в виде медицинских записей, результатов тестов, изображений, видео и других типов файлов. Далее, данные обрабатываются и подготавливаются для обучения нейросети.
Процесс может включать в себя удаление несущественной информации, нормализацию и стандартизацию данных. Затем, выбирается подходящая нейросетевая архитектура и проводится обучение. Этот этап включает в себя передачу данных через различные слои нейросети, где каждый слой проходит через процесс вычисления, используя свои веса и функции активации, для получения вывода. Обучение происходит при помощи алгоритмов обратного распространения ошибки, которые корректируют веса нейронов в соответствии с приближением к оптимальным значениям функции ошибки.
После обучения нейросеть тестируется на тестовых данных, чтобы определить точность ее работы. При достаточно высоких показателях, она может быть использована для анализа новых данных пациентов и предоставления рекомендаций врачам. Развитие ИИ-медицины в России Как и во всем мире, в России существуют различные проекты и инициативы, связанные с использованием искусственного интеллекта в медицине. Некоторые из них уже демонстрируют успешные результаты в областях, таких как диагностика и алгоритмизация лечения.
Однако, можно сказать, что в целом Россия не является лидером в развитии ИИ-медицины в мире. Ведущие страны, такие как США и Китай, вкладывают большие ресурсы исследований и разработок в эту область.
Он стал важным помощником для медперсонала. Инновационные технологии помогают минимизировать вероятность ошибок при диагностике, освободить врачей от многих рутинных дел, создать эффективную схему терапии. Области применения искусственного интеллекта в медицине: анализ графиков, изображений, снимков медицинских обследований — рентгена, УЗИ, томографии; подробная расшифровка результатов анализов с выводами; помощь врачу в разработке индивидуальной схемы терапии; дистанционные консультации пациентов; анализ состояния здоровья на основе симптомов, жалоб, данных обследований; разработка новых медикаментов; оценка эффективности и влияния лекарственных препаратов на здоровье больных; помощь в создании совершенных протезов. За последние 7 лет рынок технологий, основанных на ИИ, вырос в 10 раз и по прогнозам, увеличится до 10 трлн. Искусственный интеллект для точной диагностики Одно из самых перспективных направлений использования искусственного интеллекта в медицине — это диагностика. Несмотря на то, что записаться к врачу теперь можно через интернет, многим пациентам приходится ждать приема несколько дней, а иногда и недель. Это связано с большой нагрузкой на специалистов из-за нехватки медперсонала и большого количества пациентов. Применение искусственного интеллекта в медицине — это, прежде всего, помощь пациентам, своевременное выявление опасных заболеваний.
ИИ может распознать симптомы онкологических патологий, туберкулеза, нарушений в работе головного мозга на ранней стадии. Ранняя диагностика — один из важных шагов для успешного выздоровления. Медицинские приложения на основе искусственного интеллекта Ada. Мобильное приложение для оценки состояния здоровья. Человек просто отвечает на вопросы, ИИ их анализирует, ищет информацию о возможной проблеме. Затем выдает рекомендации о необходимых обследованиях и образе жизни. Есть много схожих сервисов, которые на основании анализа ответов могут указать на сахарный диабет и другие серьезные болезни. Это диалоговая платформа, на которой человек общается с виртуальным помощником. Здесь можно проверить симптомы, получить рекомендации по уходу за собой, оценить вероятность развития различных заболеваний. Сервис будет полезен людям с хроническими заболеваниями для отслеживания состояния здоровья.
После анализа приложение отправляет информацию лечащему врачу. Есть удаленный мониторинг коронавирусной инфекции. Приложение нацелено на то, чтобы построить будущее медицины при помощи ИИ. Сервис работает более, чем в 70 странах, в клиентской базе более 790 учреждений здравоохранения.
Медиацентр СМИ о нас Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине 20 июля 2022 г. За первый квартал 2022 года частные инвестиционные компании вложили миллиарды долларов в здравоохранение. Треть из них была направлена на одно из самых перспективных направлений в медицине — интеграцию и развитие ИИ. О том, насколько перспективна эта технология, чем она может помочь пациентам и врачам, и почему некоторые люди опасаются ИИ в медицине, рассказывает Сергей Воинов, директор по акселерации по направлению «Цифровая медицина» Кластера биологических и медицинских технологий Фонда «Сколково». Успешные проекты с ИИ Главные задачи ИИ — улучшить эффективность системы здравоохранения и снизить нагрузку и объем рутинной работы врачей, позволив им сконцентрироваться на постановке точных диагнозов. Именно поэтому рынок технологий и, в частности, ИИ так активно развивается в сегменте медицины. Первым направлением, где искусственный интеллект получил широкое распространение, стала радиология — в части компьютерных и магнитно-резонансных томограмм, рентгена и флюорографии. Алгоритмы ИИ помогают выявить патологию на ранней стадии, обозначить потенциальные проблемы, на которые стоит обратить внимание, а также собрать воедино данные с анализов. Такой способ диагностики уже доказал свою эффективность, поскольку врач не всегда может заметить мельчайшие изменения — они будут видны только при систематизации огромного массива данных. Кроме того, ИИ позволяет эффективно контролировать ход заболеваний, например, онкологических, или выявлять его первые симптомы и признаки, свидетельствующие о скором развитии болезни. Дебютной разработкой в этой области стала система Webiomed компания «К-Скай» — резидент «Сколково». Как медицинское изделие платформу прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении зарегистрировали 3 апреля 2020 года. Это первая система ИИ в России, которая способна обработать большой объем информации о пациенте, выявить на основе данных подозрения на заболевания и спрогнозировать возможное ухудшение здоровья. При этом ИИ изучает не только медицинские показатели, но и социальные данные. Платформа формирует цифровой паспорт пациента. Можно сказать, что система заменяет целый консилиум врачей, что позволяет работать быстрее и точнее. В России этой сфере уделяется особое внимание. Несколько проектов уже достигли весомых результатов в использовании ИИ в радиологии.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Инструменты искусственного интеллекта помогли обнаружить онкогенные соматические мутации и понять сложность взаимодействия генов клеток раковых опухолей. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам. Применение искусственного интеллекта в медицине.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
| Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы | О том, как искусственный интеллект внедряют в сфере медицины, рассказал директор АИИ Роман Душкин. |
| Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины | 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. |
Что хотите найти?
Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. На сессии «Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении: новые возможности для стартапов и цифрового бизнеса» RIW-2022 эксперты обсудили эффективные практики внедрения искусственного интеллекта и перспективы технологий в России. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
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. Думаю, что в дальнейшем доля участия ИИ в непосредственном лечении, а также в последующем сопровождении пациентов будет только увеличиваться. Как Вы считаете, обоснована ли на данном этапе развития российской медицины такая статья расходов?
Несомненно, что потребуются значительные финансовые ресурсы, однако столь же очевидно, что такие вложения имеют долгосрочную отдачу.
В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, нейронная сеть. Рецензент: Гладских Наталья Александровна - Кандидат технических наук, ассистент кафедры медицинской информатики и статистики. ВГМУ им. Бурденко В современном мире информационные технологии затрагивают почти каждую сферу деятельности человека.
И медицина тому не исключение. Искусственный интеллект ИИ - основа новых информационных технологий. ИИ в лечении и диагностике Одной из главных задач ИИ в медицине является оптимизация диагностики и лечения. В настоящее время созданы и внедрены программы, способные обрабатывать данные жалоб пациентов, осмотра, лабораторных анализов и инструментальных обследований. Так для назначения оптимального лечения используется IBM Watson for oncology, помогающий врачам-онкологам в кратчайшие сроки подобрать терапию, основываясь на большой базе данных, загруженных для обучения ИИ: более 25 тысяч историй болезней, 300 медицинских журналов и 200 учебников. 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.
Однако если отложить внедрение ИИ, есть риск безвозвратно отстать, вместо того чтобы управлять процессом перехода системы здравоохранения в новый технологический уклад. В чем выражается этот риск? Наши жители не получат новые возможности по поддержанию и сохранению здоровья, а мы окажемся в роли «догоняющего» участника новой реальности. Тем временем ИИ становится новой базовой технологией, как когда-то персональные компьютеры и программы, которыми мы пользуемся повседневно переводчики, навигация, домашние умные помощники и т. Скорость этих изменений, а также требования к росту качества жизни постоянно увеличиваются. В этих новых условиях нам необходимо предоставлять лучшие медицинские услуги для наших жителей и условия труда для наших медицинских работников. При постоянном развитии цифровизации здравоохранения, экспоненциальном росте накапливаемых данных без новых технологий их обработки просто не обойтись. И такой технологией является искусственный интеллект. В каких мегаполисах мира работают аналогичные сервисы? Конечно, мы активно изучаем международный опыт, но у нас есть проекты, по масштабу не имеющие аналогов в мире. Например, московский эксперимент по использованию компьютерного зрения для анализа медицинских изображений. Результаты этого проекта легли в основу 11 национальных стандартов разработки и применения ИИ для клинической медицины. Проекты по исследованию возможностей ИИ в столичном здравоохранении реализуют единым фронтом несколько команд Комплекса социального развития Правительства Москвы — от разработки принципиально новых для страны ИИ-сервисов, тестирования прототипов до масштабного внедрения готовых продуктов. Мы разрабатываем и реализуем собственные подходы по применению ИИ в здравоохранении, с исследовательским скепсисом подходим к информации о возможностях тех или иных технологий, все проверяем и тестируем на своей базе. В последних отчетах исследовательских и консалтинговых компаний о цикле развития новейших технологий генеративный ИИ находится на пике завышенных ожиданий — о нем много говорят, с ним экспериментируют. 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.
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. В последние годы мы наблюдаем постоянный венчурного инвестирования в медицинские стартапы, использующие технологии искусственного интеллекта. По данным CB Insights , интерес инвесторов к этому рынку является одним из самых высоких среди всех направлений цифрового здравоохранения. В 2021 г.
Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли
Практически все основные технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в реальной практике организаций здравоохранения, повышая качество медицинских услуг и тем самым увеличивая продолжительность и качество жизни граждан. Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка. Искусственный интеллект в медицине. Применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить удовлетворенность пациентов работой медицинского персонала, снизить нагрузку на врачей, уменьшить стоимость услуг и повысить качество медицинской помощи. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. На сессии «Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении: новые возможности для стартапов и цифрового бизнеса» RIW-2022 эксперты обсудили эффективные практики внедрения искусственного интеллекта и перспективы технологий в России.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
| Искусственный интеллект в медицине: добро или зло? | Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ. |
| Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли | Динамика венчурного инвестирования в искусственный интеллект для медицины, по данным CB Insights. |
| Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве // Новости НТВ | Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г. |
| Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни | Возможность делать прогнозы с помощью искусственного интеллекта в медицине применяют и иначе. |
| Роман Душкин: «Медицина — это область доверия» | Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. |