Анализ искусственного интеллекта в медицине включает прогноз рынка на 2024–2029 годы и исторический обзор. Искусственный интеллект (ИИ) — это чудо современной технологии, которое уже не просто фантастика из фильмов, но и реальность, влияющая на множество сфер нашей жизни от смартфонов и голосовых помощников до систем автоматизации в производстве и медицине. Искусственный интеллект в здравоохранении уже способствует научным открытиям и активно его меняет.
ИИ в частных клиниках: как помогает врачам и пациентам
Ну, разумеется, хотелось бы больше, если открываются подобные возможности. 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.
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. Постепенное расширение сектора ИИ в медицине способствует повышению качества медицинского обслуживания, а следовательно, позитивно отражается на здоровье нации.
Есть, кстати, и обратная зависимость: недостаток финансирования сектора развития ИИ влечёт за собой достаточно масштабные последствия. Их мы могли наблюдать, в частности, на примере первого года борьбы с пандемией.
Технологии ИИ находят все большее применение в биологических науках, медицине и национальных системах здравоохранения. Авторы выделили пять основных уровней, где внедрение ИИ за последние годы дало наибольшие результаты: на уровне живой клетки — ИИ применяется в биоинформатике, биотехнологических и медицинских исследованиях, дизайне лекарственных препаратов; на уровне тканей и органов — активно используются технологии компьютерного зрения; на уровне целого организма — интенсивно развивается разработка носимых устройств медицинский интернет вещей , мобильные приложения, цифровые медицинские консьержи, платформы агрегации медицинских данных и др.
Сегодня ученые надеются, что с помощью искусственного интеллекта уже в ближайшем будущем возможно будет прийти к сверхточной или прецизионной медицине, в рамках которой появится возможность назначать индивидуальное лечение каждому отдельному человеку, учитывая его уникальные генетические и другие особенности. В США уже объявили о запуске пилотных проектов по развитию прецизионной медицины. Медико-технологические достижения, произошедшие в этот полувековой период, позволили вывести здравоохранение на новый уровень. Новые приложения и системы, связанные с ИИ, обладают рядом неоспоримых преимуществ: Увеличенная вычислительная мощность приводит к более быстрому сбору и обработке данных.
Увеличение объёма и доступности связанных со здоровьем данных, которые получены из личных и медицинских устройств врачей и пациентов. Рост геномных баз данных секвенирования.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Искусственный интеллект (ИИ) для диагностики. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения.
ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
Как в здравоохранении помогает искусственный интеллект. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно. Подкомитет «Искусственный интеллект в здравоохранении» (ПК 01). Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими. Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов.
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
Использование этих систем может значительно улучшить диагностику, ускорить процесс лечения и сделать медицинские услуги более доступными и персонализированными для пациентов. Со ссылкой на последние исследования и данные становится очевидной тенденция усиления значимости искусственного интеллекта в обеспечении здоровья нации. В этих целях всем медицинским организациям в субъектах РФ в 2024 году предписано внедрить не менее трех решений с ИИ , об этом сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев.
Алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять закономерности и аномалии, которые порой просто невозможно отследить невооруженным глазом. Особенно это касается обнаружения рака, диабета и сердечно-сосудистых заболеваний. Робототехника Роботизированная хирургия совершает революцию в операционной. Врачи получили возможность выполнять сложные операции с помощью автоматических систем, обеспечивающих улучшенную визуализацию и ловкость рук. Так, аппарат da Vinci, разработанный компанией Intuitive Surgical, считается одним из пионеров в данной области.
Эта роботизированная платформа позволяет хирургам проводить операции с крошечными разрезами и 3D-визуализацией, сводя к минимуму травматизацию тела пациента. Одно из наиболее значимых преимуществ роботизированной хирургии — уровень точности, ведь даже у самых опытных врачей дрожат руки. Робототехника позволяет устранить это, обеспечивая устойчивость движений. Эта функция особенно полезна при микрохирургических кардио- и нейро- операциях с минимальной погрешностью. Благодаря им врачи отрабатывают хирургические операции в виртуальной среде перед проведением их непосредственно на пациентах. Используя AR-гарнитуры, хирурги накладывают цифровые изображения на тело пациента, что позволяет им в режиме реального времени следить за состоянием критических структур — кровеносных сосудов или опухолей.
Хозяин болеющей собаки вбил результаты ее анализов в ChatGPT в надежде получить верный диагноз питомца. Что из этого вышло? Читайте здесь. Аутоиммунная гемолитическая анемия — это состояние, при котором иммунная система организма ошибочно атакует и разрушает собственные эритроциты — красные кровяные клетки, что приводит к их недостаточности. Это разрушение происходит быстрее, чем костный мозг может производить новые эритроциты, в результате чего развивается анемия. Ветеринар подтвердил, что у Сасси действительно аутоиммунная гемолитическая анемия, и назначил соответствующее лечение. После лечения Сасси наконец-то стало лучше. BionMax — сервис на основе ИИ, который помогает в профилактике здоровья. Она предположила, что у него кариес или начали прорезываться зубы, но стоматолог исключил эти варианты. Помимо этого, Алекс жаловался на болевые ощущения и головокружение во время прыжков на батуте. Стоматолог отправил семью к ортодонту, специализирующемуся на обструкции дыхательных путей. Но и он не помог ребенку. Другие специалисты — невролог и врач-отоларинголог, тоже не нашли причину болей Алекса. Спустя три года и безуспешное посещение 17-ти различных врачей диагноз так и не был поставлен. Женщина решила обратиться к ChatGPT. ИИ предположил, что Алекс может страдать от синдрома фиксированного спинного мозга — это когда спинной мозг растягивается из-за того, что его нижняя часть, каудальный конец, фиксируется и не может двигаться нормально. Это натяжение и вызывает боль. Диагноз был подтвержден. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний США , медицинское состояние Алекса считалось «скрытым», то есть его было трудно диагностировать. Как ИИ справился лучше 17 врачей в постановке диагноза ребенку? После операции по устранению фиксации спинного мозга, состояние Алекса улучшилось. Сейчас с ним все хорошо.
Денис Леонов, старший научный сотрудник Центра диагностики и телемедицины: «Здесь заложены образования различной жесткости. Жесткость — один из диагностических критериев, который позволяет отличить одно образование от другого. Данный фантом позволяет научиться студентам работать в режиме эластографии». А еще фантомы помогают настраивать медоборудование. Например, аппарат-фантом имитирует позвоночник человека. По нему можно исследовать остеопороз. Кости при этом заболевании становятся хрупкими, и как раз их состояние с максимальной точностью отражает фантом. Дмитрий Семёнов, руководитель сектора стандартизации и контроля качества Центра диагностики и телемедицины: «Наш фантом достаточно точно имитирует эту минеральную плотность. И если откалибровать томограф при помощи нашего фантома, то изображение с этого томографа можно использовать для диагностики остеопороза». Важно, что пациенту при этом проходить дополнительные исследования не нужно. Пока производство подобных фантомов штучное. Сейчас ученые работают над созданием фантомов печени и почек. Производство нарастят, а потом такое «учебное пособие» отправят в медицинские университеты.
Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
Еще одна сложность — большое количество данных, необходимых для обучения. В идеале все данные из истории заболеваний должны быть оцифрованы, информация структурирована. Необходимо учитывать, что методология лечения, сбора отчетных данных, перечень отображаемых в медицинской документации сведений продолжает динамично изменяться, а для разработчиков ИИ это означает, что системы нужно будет время от времени переучивать. И здесь возникает вызов — как научиться делать это быстро. Итак, для корректной работы ИИ нужны «чистые» машиночитаемые данные, подготовленные и размеченные высококвалифицированными специалистами выборки данных для обучения нейросетей, оцифрованные порядки оказания медицинской помощи, клинические рекомендации и стандарты оказания медицинской помощи. При смене методологии медицинские информационные системы тоже начинают наполняться новыми данными только с появлением утвержденных изменений в методологии диагностики, лечения, наблюдения пациента и т. Симбиоз или противостояние? Если мы смотрим на искусственный интеллект глазами разработчика, то видим набор алгоритмов и математических методов, которые могут обучаться на данных, анализировать изображения, искать неочевидные связи и сходства в огромных массивах данных, обнаруживать различия там, где естественный интеллект может просто их не заметить.
Но для врача работа искусственного интеллекта — это черный ящик. Врачу непонятно «мышление» системы и то, как ИИ получил итоговый результат. Формировать доверие медицинских работников к ИИ возможно, объясняя базовые алгоритмы его работы и то, на каких данных обучаются системы. Возможно также более широкое участие врачей в рабочих группах по подготовке данных для обучения нейросетей. Объяснять базовые алгоритмы работы искусственного интеллекта необходимо в рамках вузовской подготовки специалистов на цифровых кафедрах и в рамках профессиональной переподготовки. Ну и, отвечая на вопрос: возможен ли симбиоз врачей и ИИ. Да, при условии, что мы разделим решение задач между интеллектами.
Если мы оставим естественному интеллекту возможность решать стратегические и творческие задачи и будем использовать искусственный как инструмент для выполнения рутинных задач, чтобы снизить нагрузку на врачей. Преодолев все эти сложности, мы сможем стать с искусственным интеллектом друзьями и партнерами. Дина Филюшина.
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.
Директор по акселерации фонда «Сколково» Юлия Щеглова представила доклад, посвященный мерам поддержки стартапов, разрабатывающих ИИ-решения в здравоохранении. Так, участниками конференции стали несколько компаний-разработчиков, получивших грантовую поддержку в рамках программ фонда. Важной темой дискуссий стали расхождения в результатах работы над аналогичными задачами врачей и ИИ, их выявление и корректировка, а также недостаток в публичном поле исследований эффективности тех или иных ИИ-решений. Решения на базе ИИ регионы сегодня рассматривают уже не в качестве любопытной новинки, а как еще один компонент системы здравоохранения, который должен решать конкретные задачи и обладать доказанной эффективностью. Исходя из региональных показателей, в текущем году таких кейсов станет примерно в 3 раза больше, в том числе ИИ-решений, работающих со структурированными электронными медицинскими документами СЭМД и медицинскими записями. Наша компания располагает опытом работы с большими массивами медицинских записей и документов, которые необходимы для обучения и работы моделей ИИ.
На расшифровку снимков у «машины» есть шесть минут, но на деле она справляется всего за две.
Игорь Шулькин, заместитель директора по перспективному развитию Центра диагностики и телемедицины: «Компьютерная томография головного мозга: искусственный интеллект четко оконтурил выявленное кровоизлияние и померил объем. Другой пример: компьютерная томография грудной клетки, где комплексный сервис, обрабатывающий исследования сразу на восемь патологий и наличие жидкости в полости, обнаружил аневризму грудного отдела аорты». По словам Шулькина, многие страны разрабатывают искусственный интеллект или пытаются его применять в том числе в здравоохранении, но в таком масштабе и по такому количеству направлений, как в Москве, технологии искусственного интеллекта в здравоохранении в мире нигде не используют. С этого года в столичных клиниках использование искусственного интеллекта при исследованиях по ОМС стало обязательным. Касается это маммографии. Юрий Васильев, директор Центра диагностики и телемедицины: «Наша научная составляющая — это понимание того, как работает система ИИ. Два года назад было непонятно: что-то он выявляет или что-то он не выявляет.
И на этом все. На сегодняшний день мы смотрим на ИИ с разных сторон. Абсолютно постоянно изучаю то, что может он делать, то, где он может принести для нас пользу или эффект». Базу для технологического прогресса в области медицины создают московские ученые. В День российской науки в Центре диагностики и телемедицины медики рассказывают еще об одной разработке.
Искусственный интеллект в медицине
О том, как искусственный интеллект внедряют в сфере медицины, рассказал директор АИИ Роман Душкин. Рассматриваем применение ИИ в здравоохранении на примере интеллектуальной системы «Джейн», которая помогает врачам ставить верные диагнозы. Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. Анализ искусственного интеллекта в медицине включает прогноз рынка на 2024–2029 годы и исторический обзор. Решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в медицине внедряют 70 российских регионов.
Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
Другой недавний пример — это использование суперкомпьютера IBM Watson в Токио, чтобы уточнить диагноз 60-летнего пациента с лейкемией и назначить успешное лечение, сопоставив генетические данные миллионов исследовательских работ. И таких кейсов становится все больше: так, белорусский стартап DBrain вместе с американской компанией LigoLabs с помощью технологий ИИ и блокчейн повышают точность диагностики онкологических заболеваний. Подобные технологии используются и в России — российская платформа Botkin. AI позволяет выявлять онкологические заболевания легких благодаря анализу медицинских изображений с помощью технологий искусственного интеллекта в облаке Microsoft Azure. Решение уже успешно внедрено в нескольких регионах страны. В России также есть цифровая гистологическая лаборатория UNIM, которая исследует гистологические материалы при помощи нейронной сети для постановки верного диагноза. Помимо этого, большой потенциал существует у использования ИИ в разработке и тестировании новых лекарств. Одна из крупнейших фармацевтических компаний — Novartis — совместно с Microsoft открыла ИИ-лабораторию, чтобы использовать "умные" алгоритмы в создании лекарственных препаратов. 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.
За счёт этого сокращается время и затраты на подбор идеальной рецептуры лекарства. Например, компании применяют технологии ИИ на стадии поиска и разработки ключевой молекулы drug discovery. С помощью собственной ИИ-платформы фармпроизводитель определил два препарата для лечения фиброза. Один из них уже находится на первой стадии клинических исследований. В целом, по данным Альянса в сфере ИИ, время от обнаружения лекарства до проведения испытаний сокращается с 6 лет до 1 года.
Искусственный интеллект может анализировать и предсказывать, как потенциальные лекарственные соединения будут взаимодействовать с белками, рецепторами и другими биологическими мишенями. Это позволяет исследователям фокусироваться на наиболее перспективных стратегиях для дальнейшего изучения, а также снизить риски во время испытаний препаратов.
Винер создал свои основополагающие работы по кибернетике. Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. 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.
Используемый сотнями больниц по всему миру для рекомендаций по лечению больных раком, алгоритм был основан на небольшом количестве синтетических случаев и очень ограниченом количестве реальных данных. Многие из его рекомендаций по лечению были ошибочными, например, предлагали использовать несовместимое лекарство для пациента с сильным кровотечением, что представляет явное противопоказание. 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.
Что хотите найти?
Диагнозы уже ставит искусственный интеллект, мгновенно анализируя все обследования пациента. Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения. Будет расширяться использование в здравоохранении искусственного интеллекта. Подкомитет «Искусственный интеллект в здравоохранении» (ПК 01). Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) призывает в вопросах медицины относиться к «познаниям» созданных искусственным интеллектом больших языковых моделей «с осторожностью». «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине.