Лекторий ФКН в Библиотеке иностранной литературы им. М. И. Рудомино в рамках Дней компьютерных пересечение технологий и здравоохранения меняет будущ. Искусственный интеллект все активнее применяется в здравоохранении — он помогает в диагностике, принятии клинических решений и управлении данными.
Что хотите найти?
Для преодоления этого барьера необходимо появление большого количества успешных кейсов в сфере компьютерной диагностики для разных областей медицины, а также большая работа по формированию и соблюдению этических принципов использования ИИ для отрасли. Потребность в повышенной защите данных. При внедрении ИИ в медицине возникают риски безопасности, связанные с возможными хакерскими атаками, компрометацией данных и нарушением врачебной тайны. Поэтому сегодняшние технологические решения должны отвечать самым строгим требованиям конфиденциальности и обеспечивать полную безопасность подобных данных. Так, ИИ в медицине не может считаться самостоятельной диагностической системой. Технология призвана помочь специалисту поставить более точный диагноз, сформировать индивидуальный план лечения, подобрать наиболее эффективные и безопасные препараты и т. При этом надо помнить, что это право неразрывно связано с ответственностью — врачи, начиная трудовую деятельность, приносят клятву Гиппократа, обязуясь руководствоваться определенными моральными и этическими принципами в своей деятельности. Сегодня на разработчиков ИИ возлагается не меньшая ответственность. При всех достоинствах и достижениях ИИ в медицине, транспорте, производстве и других сферах мы не можем игнорировать потенциальные риски, связанные с его использованием. Поэтому, чтобы достичь лучшего результата завтра, мы должны уже сегодня создать аналог "клятвы Гиппократа" в сфере ИИ, договорившись о базовых этических принципах развития и использования этой технологии. Государственным комитетом Российской Федерации по печати.
Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. На информационном ресурсе применяются.
Компьютерные технологии сократили время разработки результативной вакцины буквально до нескольких месяцев, когда для классических методов исследований требуется минимум год-два. Но на самом деле исследования куда глубже, чем можно представить. И касаются они не только вирусологии, но также профилактической медицины и нутрициологии, для которых анализируют натуральные органические соединения. Их существует десятки миллиардов, поэтому исследования вручную не слишком эффективны.
Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет. Для разработки нового препарата нужно протестировать на клеточных культурах десятки и сотни химических соединений, которые в дальнейшем нужно будет проверить и на живых организмах. Из-за этого все фазы клинических испытаний могут занять несколько лет. Компьютерные мощности способны помочь исследователям, значительно ускорив процесс создания новых лекарственных препаратов, а также ощутимо сократить расходы на проведение дорогостоящих клинических испытаний. К примеру, британо-ирландская компания Nuritas использует искусственный интеллект для поиска активных органических соединений, которые в теории можно использовать для лечения и предотвращения болезней. Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики.
Впрочем, без человека пока еще не обойтись. После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики. За восемь лет сотрудники компании зарегистрировали 65 патентов в медицинской отрасли, сейчас компания активно разрабатывает препараты для восстановления мышц, нормализации метаболизма глюкозы и замедления клеточного старения. Это лишь один из нескольких десятков проектов, которые изучают химические соединения для разработки диетических и биологических пищевых добавок, а также лекарственных препаратов. А развитие искусственного интеллекта в перспективе еще больше ускорит исследования и улучшит их результативность. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, редкими считаются болезни с распространенностью от 1 случая на 1 000 человек до 1 случая на 200 000 человек.
Концерны не слишком часто инвестируют средства в поиски лекарств от таких болезней. Время окупаемости таких исследований составит десятки лет, если они вообще когда-нибудь окупятся.
В ряде случаев искусственный интеллект выступает помощником при записи на приём к врачу, заполнении электронной медицинской карты, выполняя административные функции. Есть видеоаналитика, которая используется в медицинских организациях, есть решения в диагностике.
Ну, разумеется, хотелось бы больше, если открываются подобные возможности.
Участник дискуссии, доктор медицинских наук, профессор Владислав Шафалинов считает, что в ситуации с применением ИИ в существующей системе здравоохранения первичным должен быть вопрос безопасности , а уже потом — эффективности. Важно, чтобы его использование не навредило пациентам.
Несмотря на то, что ИИ сегодня является технологией будущего для здравоохранения и персонализированной медицине, важно правильно оценивать риски его применения и разделять зоны ответственности. Сможет ли ИИ давать рекомендации относительно таких сложных тем, как например, проведение эвтаназии, во многом это будет зависеть и от корректно прописанных алгоритмов нейросетей. Если у компьютера появится возможность исполнения рекомендаций, тогда мы все окажется в огромной опасности, поэтому важнейшими являются вопросы этических и моральных устоев разработчиков, — рассуждает Ян Власов.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
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. Разрабатываем решения для медицины будущего с искусственным интеллектом. «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине.
ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
| Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине | В фокусе: технологии искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). |
| MIBS + HealthCareBusinessNews - Технологии на страже здоровья | В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. |
| Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам | О том в каких областях медицины уже сейчас искусственный интеллект максимально точен и уже абсолютно необходим разговор в программе «Утро России» с заместителем министра здравоохранения Российской Федерации Павлом Пугачевым. |
| Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект? | Искусственный интеллект. Можно ли использовать ИИ в медицине и здравоохранении? |
| ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране | 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? |
Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве
Уже 80 регионов в той или иной степени используют в медучреждениях нейронные сети. В ряде случаев искусственный интеллект выступает помощником при записи на приём к врачу, заполнении электронной медицинской карты, выполняя административные функции. Есть видеоаналитика, которая используется в медицинских организациях, есть решения в диагностике.
Персонализированное лечение на основе искусственного интеллекта ИИ играет важную роль в разработке персонализированных планов лечения, основанных на индивидуальных характеристиках пациента. В хирургии, роботизированные системы и ИИ уже помогают хирургам в проведении сложных операций с большей точностью и меньшими рисками для пациента. В операционной ИИ может анализировать данные в реальном времени, предоставляя хирургам ценную информацию, которая помогает в принятии решений во время операций.
Другое интересное направление - персонализированная терапия на основе генетической информации: при участии ИИ медицинские учреждения могут создавать индивидуализированные планы лечения, используя генетическую информацию пациента. Это может помочь в создании более эффективных и безопасных терапевтических планов лечения, минимизируя побочные эффекты и увеличивая шансы на успешное лечение. Алгоритмы предсказания реакции на лекарства: ИИ может анализировать большой объем данных о реакциях различных пациентов на лекарства, предсказывая, как конкретный пациент может отреагировать на определенное лекарство или терапию. Это способствует предотвращению нежелательных реакций и повышению эффективности лечения. Повышение точности и уменьшение травматизма: роботизированные хирургические системы, такие как da Vinci, используют ИИ для улучшения точности операций, уменьшения травматизма тканей и ускорения восстановления пациентов после операций.
Роботы могут выполнять сложные манипуляции с высокой точностью и стабильностью. Это позволяет хирургам заранее спланировать операцию, предвидеть возможные трудности и снизить риски осложнений. Ассистенты на основе ИИ: в операционной ИИ может действовать в качестве ассистента, помогая врачам во время операций с помощью анализа данных пациента, мониторинга витальных показателей и предоставления рекомендаций по оптимальному ходу операции. Виртуальная реальность и обучение: технологии виртуальной реальности VR и дополненной реальности AR , интегрированные с ИИ, могут служить мощными инструментами для обучения молодых врачей и хирургов, предлагая им возможность тренироваться в виртуальной среде перед реальной операцией. Ограничения и риски, связанные с применением ИИ в медицине Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками.
Сюда входят вопросы конфиденциальности и безопасности данных, а также потенциальные ошибки в диагностировании или лечении, вызванные ошибками алгоритмов ИИ.
Американское управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов запустило собственный проект, цель которого — на порядки сократить траты на клинические исследования с помощью машинного обучения. ИИ проекта обучен на основе 20 последних лет клинических исследований американских препаратов.
По предварительным оценкам, использование искусственного интеллекта и нейросетей поможет сократить инвестиции в создание лекарственных препаратов в четыре раза, а время разработки — в два раза. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет Пока что концерны используют ИИ только как вспомогательный инструмент для синтеза лекарств, проводя все стадии клинических исследований как обычно. Но проекты уже показывают хорошие результаты.
ИИ на службе нутрициологии Успехи искусственного интеллекта в создании вакцин от коронавируса известны всему миру. Компьютерные технологии сократили время разработки результативной вакцины буквально до нескольких месяцев, когда для классических методов исследований требуется минимум год-два. Но на самом деле исследования куда глубже, чем можно представить.
И касаются они не только вирусологии, но также профилактической медицины и нутрициологии, для которых анализируют натуральные органические соединения. Их существует десятки миллиардов, поэтому исследования вручную не слишком эффективны. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет.
Для разработки нового препарата нужно протестировать на клеточных культурах десятки и сотни химических соединений, которые в дальнейшем нужно будет проверить и на живых организмах. Из-за этого все фазы клинических испытаний могут занять несколько лет. Компьютерные мощности способны помочь исследователям, значительно ускорив процесс создания новых лекарственных препаратов, а также ощутимо сократить расходы на проведение дорогостоящих клинических испытаний.
К примеру, британо-ирландская компания Nuritas использует искусственный интеллект для поиска активных органических соединений, которые в теории можно использовать для лечения и предотвращения болезней. Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики. Впрочем, без человека пока еще не обойтись.
После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики.
Подобными проектами занимается и Google: в 2018 году DeepMind смог лучше биологов предсказать форму свертывания белка. Это потенциально способно существенно ускорить процесс разработки новых лекарств. Основные препятствия Несмотря на большие перспективы, существует целый спектр ограничений для развития ИИ в медицине. Эти стоп-факторы должны стать основным объектом для совместной работы технологических компаний и медицинских организаций, так как их минимизация способна существенно расширить возможности применения этой технологии в здравоохранении. Нехватка компетенций и сотрудников. Для эффективного внедрения технологии искусственного интеллекта необходимы квалифицированные специалисты, наличие ресурсов для тестирования гипотез и разработки эффективных бизнес-моделей. Это касается рынка систем ИИ в целом, и медицинские организации не меньше других сталкиваются с дефицитом кадров, недостатком квалификации уже работающих сотрудников, а также нехваткой ресурсов для внедрения технологии. Недостаток структурированных данных.
Далеко не во всех сферах здравоохранения достигнуты такие результаты, как, например, в борьбе с раком. Действительно, в медицине очень много неструктурированных данных, но для использования в системах машинного обучения их необходимо сначала структурировать и разметить. Это большая работа для Data Scientists специалистов по классификации данных. Недостаточный уровень доверия. Искусственному интеллекту еще только предстоит заработать свой кредит доверия — как со стороны пациентов, так и практикующих специалистов.
Применение искусственного интеллекта в медицине
Далее анализатор берёт нужный объём крови на исследование, помещает в реакционную ячейку внутри прибора, добавляет необходимые реагенты, проводит реакцию, одновременно записывая в память её протокол, считывает результат исследования и передаёт его в ЛИС. Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора. Или, если есть необходимость, отправить пробу на повторное исследование". Робот со скальпелем Однако использование роботов в медицине не ограничивается только диагностическими автоматизированными системами. Активно развивается применение искусственного интеллекта и в хирургии. По словам Андрея Наташкина, основателя и СЕО Mirey Robotics, сегодня в рамках общей хирургии уже выделилось отдельное направление — телехирургия. Технология позволяет хирургу управлять роботизированным манипулятором, который способен совершать сверхточные движения.
Но здесь есть две опасности. Первая — разрыв интернет—соединения, вторая — это кибератаки. А во время операционного вмешательства эти факторы, которые ведут к потере управления процессом, могут стать фатальными для пациента".
Эти технологии, в основном помогают врачам в анализе медицинских данных, включая изображения и цифровые медицинские записи. Например, они могут помочь выявить новообразования в реальном времени во время колоноскопии. В рамках национального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе ЕГИСЗ» регионы обязаны использовать медицинские изделия с ИИ в определённых системах государственной информационной инфраструктуры здравоохранения.
Он напомнил, что анализируя снимки КТ, МРТ, маммографию или рентген, компьютерное зрение распознает 37 разных заболеваний, включая рак легких, пневмонию, остеопороз, ишемическую болезнь сердца, инсульт и другие. Ранее заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова рассказала , что ИИ поможет столичным врачам определять патологии шейного отдела позвоночника. По словам заммэра, алгоритмы ИИ позволяют увеличить скорость диагностики указанных заболеваний. Врачи, опираясь на предоставленные данные, быстрее формируют заключение. Нейросети проанализировали более 12 млн лучевых исследований в Москве за 4 года Читайте также.
Поэтому большинство сервисов, которые мы в «Третьем мнении» вывели на рынок, — это сервисы для отделения лучевой диагностики». Недавно организация в одном из регионов завершила проект по ретроспективному анализу исследований грудной клетки, были проанализированы данные за 1,5 года. Технологии помогают и младшему медперсоналу. Например, медсестры благодаря push-уведомлениям смогут до 50 раз быстрее реагировать на тревожные ситуации, связанные с возможным падением пациентов», - говорит Анна Мещерякова. Барьеры для внедрения ИИ Вопреки всем успехам, реального внедрения серьезных, глубоких систем поддержки принятия врачебных решений на федеральном уровне очень мало, подытожил руководитель экспертной группы «Цифровые технологии в медицине» при АНО «Цифровая экономика», гендиректор ассоциации «НБМЗ» и руководитель направления цифровой медицины компании «Инвитро» Борис Зингерман. По его мнению, сейчас ИИ охотнее всего доверяют сами пациенты. А у пациентов нет медобразования, и они рады любой помощи и подсказке от искусственного интеллекта», — отметил Борис Зингерман. Сложнее ситуация обстоит в здравоохранении в субъектах. На первом этапе обновлен парк медоборудования, создан центральный архив медицинских изображений и проведено несколько технических интеграций с сервисами ИИ. Для контроля качества ИИ-решений в медицине не хватало специалистов, поэтому на призывы о помощи откликнулись эксперты Департамента здравоохранения Москвы. Согласно договоренностям со столичными экспертами, в ЯНАО подключаются сервисы, занимающие в Москве лидирующие позиции. Сейчас реализуется третий этап — вовлечение врачей-рентгенологов в работу с ИИ. Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ. Следующее, что мы сделаем, — продумаем, как мотивировать врачей на работу с ИИ-решениями», — объяснил Андрей Дорофеев. Для выбора обоснованного подхода к этому вопросу он предлагает рассмотреть три различных уровня зрелости ИИ-систем: «Первый уровень — это новые идеи и разработки, требующие апробации на предмет востребованности рынком. Такие решения еще не прошли необходимые клинические испытания.
Применение искусственного интеллекта в медицине
Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) выпустила новую публикацию, в которой излагаются основные принципы регулирования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения.
2. Индивидуальные схемы лечения
- 1. Системы мониторинга за здоровьем
- Искусственный интеллект в медицине
- 1. Системы мониторинга за здоровьем
- Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Москва | ФедералПресс
- «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
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. Там проектами, связанными с искусственным интеллектом, стали активно интересоваться инвесторы — крупные раунды подняли медицинские компании WoundMetrics, Genuity Science, Tempus, AI Therapeutics. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) призывает в вопросах медицины относиться к «познаниям» созданных искусственным интеллектом больших языковых моделей «с осторожностью».
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
А STAR, Smart Tissue Autonomous Robot, самостоятельно проводит лапароскопию, позволяющую «заглянуть» внутрь человеческого организма через небольшой разрез. Обе разработки прошли испытания на животных, но ещё не используются в медицинской практике. Их главные преимущества в том, что хирургам не нужно вскрывать большие участки тела для операций и медицинское вмешательство практически не оставляет следов на коже. Ещё ИИ помогает студентам-медикам практиковаться.
Нейросеть SAIS оценивает работу хирургов по видеозаписям проведённых ими операций. С ней начинающие специалисты смогут мгновенно получать фидбэк о своей работе и заниматься без наставников. А российская компания «Нейроспутник», входящая в Сколково, разрабатывает тренажёр для безопасного обучения будущих медиков: он заменит тела животных и людей, на которых обычно тренируются студенты.
Тренажёр — один из трёх элементов экосистемы «Левша». В неё также входит 3D-симулятор, который имитирует архитектуру сосудов конкретного пациента и позволяет подготовиться к операции, и робот-хирург на дистанционном управлении — он защищает врачей от рентгена и корректирует тремор в их движениях, минимизируя риски для пациента. Диагностика заболеваний Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов.
Алгоритмы научились анализировать медицинские изображения и выявлять по ним заболевания — от плоскостопия до инсульта. Основные преимущества таких разработок — скорость и точность. Они оптимизируют работу докторов, снижают вероятность ошибки и сокращают время получения результатов, что может спасти не одну жизнь.
Разработчики СберМедИИ шагнули ещё дальше и научили искусственный интеллект ставить диагноз не по снимкам, а по словам. Они используются во всех взрослых поликлиниках Москвы и постепенно проникают в другие субъекты России. ТОП-3 предлагает три наиболее вероятных диагноза по Международной классификации болезней на основе жалоб пациента.
AIDA использует для постановки диагноза данные электронной медицинской карты за последние два года. Эти сервисы не вытесняют врачей, как может показаться, — наоборот, они помогают не упустить важные детали и вынести наиболее подходящее для пациента решение.
С применением ИИ ведется разработка систем, способных проводить раннее обнаружение множества заболеваний, включая онкологические и сердечно-сосудистые, через анализ медицинских данных и образов. При помощи машинного обучения, медицинские учреждения могут эффективно анализировать данные пациентов в реальном времени, что позволяет быстро идентифицировать потенциальные проблемы и предотвращать развитие заболеваний. Системы на базе ИИ могут анализировать медицинские изображения с большой точностью, помогая диагностировать различные заболевания, включая рак и диабет.
По данным mos. Все они одобрены Росздравнадзором, причем 11 — это нейросети, которые помогают врачам-рентгенологам искать признаки заболеваний на компьютерных снимках рентгенограмме, томограмме, маммограмме и флюорограмме. Кроме того ИИ помогает в анализе генетической информации, что способствует разработке персонализированных методов лечения. В поликлиниках Москвы используют программы на базе ИИ, которые помогают терапевтам поставить пациенту диагноз. Нейросеть анализирует жалобу пациента, и сравнивает ее с несколькими миллионами записей других пациентов из базы ЕМИАС Единой медицинской информационно-аналитической системе.
Сфера прогнозирования заболеваний также претерпела существенные изменения, с появлением алгоритмов, способных предсказывать возникновение заболеваний на основе анализа большого объема данных. Например, исследования, основанные на данных электронных медицинских карт, могут предсказать риск развития диабета, сердечных заболеваний или депрессии у конкретного пациента. К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков, и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных. Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить. Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении.
Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья.
Системы мониторинга за здоровьем Ожидается рост популярности портативных «умных» гаджетов, работающих на алгоритмах ИИ, которые непрерывно отслеживают и анализируют показатели здоровья человека. Такие устройства призваны предсказывать потенциальные угрозы уже при минимально недопустимых отклонениях, что позволит предупреждать серьезные нарушения для профилактики разнообразных заболеваний. Индивидуальные схемы лечения Ученые планируют активнее применять способности ИИ быстро выполнять анализ огромных массивов информации, в т. Благодаря этим возможностям облегчается задача составления индивидуальных планов лечения для врачей. Учет персональных особенностей здоровья пациентов существенно повышает эффективность лечебных курсов, снижает риск побочных эффектов. Совершенствование диагностических возможностей Системы диагностики с искусственным интеллектом с каждым годом работают все стремительнее и точнее. Благодаря уникальным инструментам обеспечивается раннее и высокоточное выявление аномалий, что позволяет оперативно приступить к лечению. Роботы-ассистенты в хирургии Искусственный интеллект все чаще используется при проведении хирургических операций.
За счет роботизированных систем обеспечивается повышенная ловкость и улучшенный контроль выполнения манипуляций для хирургов, что делает многие сложные вмешательства малоинвазивными.
То есть осуществляла поиск скрытых закономерностей. Например, у одного ребёнка «Джейн» выявила жёсткую причинно-следственную зависимость между фазами Луны и обострениями болезни. Ни родители, ни врачи этой связи не чувствовали и не знали о ней.
Они просто отмечали в электронном дневнике дни, в которые происходили приступы. Я, конечно, всё перепроверил, долго копался в научных трудах. И нашёл публикации, в которых учёные отмечали селенозависимость течения эпилепсии у отдельных людей. Но объяснить её, кстати, медики пока не могут.
Зачастую эпилептики — очень метеозависимые люди. Циклолептическое течение эпилепсии встречается довольно часто, и система очень быстро научается прогнозировать интервалы этих циклов. Если у ребёнка приступы происходят, например, каждые пять дней, система это спрогнозирует. Напомнит родителям, что сегодня с большой вероятностью будет обострение, и попросит быть внимательнее к своему чаду.
Современная медицина не обладает такими средствами. Но, как я уже сказал, к приступу можно будет подготовиться, чтобы он нанёс минимальный вред. В этот день ребёнок должен быть дома и избегать активностей, которые могут быть опасны в случае потери сознания. То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее.
Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии. Врачи ей пользовались под моим контролем. Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов.
Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил. Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят. А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было.
Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов. У нас был чат-бот, у нас была веб-версия, система «крутилась» на сервере. Если бы я не остановил разработку, то следующий модуль, который мы делали, обеспечивал бы вывод по аналогии. Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни.
И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник.
Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов. Таких крутых фишек, интеллектуальных функций, настроенных именно на проблему эпилепсии, как в «Джейн», больше ни у кого в мире не было. Встречались с представителями популярных компаний, предоставляющих услуги по лабораторной диагностике. Мы предлагали им войти в проект и развивать его под своим брендом.
Мы могли бы сделать полную интеграцию. Но этого не случилось, никто из потенциальных инвесторов так и не решился на сотрудничество. Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы?
То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке. Лекторий ФКН в Библиотеке иностранной литературы им. М. И. Рудомино в рамках Дней компьютерных пересечение технологий и здравоохранения меняет будущ. Влияние Искусственного интеллекта в области медицины увеличивается с каждым годом. Благодаря возможностям искусственного интеллекта (ИИ) здравоохранение в России постепенно трансформируется по мере того, как передовые технологии меняют медицинскую практику, включая диагностику, лечение пациентов и медицинские операции.
Чем так хорош искусственный интеллект в медицине?
- Содержание
- Что такое ИИ?
- ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
- Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
- Искусственный интеллект в медицине