Несмотря на то, что искусственный интеллект сегодня является одной из основополагающих технологий в здравоохранении и персонализированной медицине, в профессиональной среде возникает вопрос: а так ли умен ИИ и какие риски связаны с его применением? В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую.
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
Приложение определяет, когда пациент будет наиболее восприимчив к информации о состоянии своего здоровья и можно будет лучше всего управлять его лечением. Толчком для создания платформы iCare Navigator стали исследования Медицинской школы Бостонского университета, в ходе которых были разработаны виртуальные медсестры Луиза и Элизабет, объясняющие пациентам, например, когда принимать лекарства. Молли от компании Sensely — еще один популярный аватар медсестры с искусственным интеллектом, который используют Калифорнийский университет в Сан-Франциско и Национальная служба здравоохранения Великобритании. Молли задает пациентам вопросы, касающиеся их здоровья, оценивает симптомы и на основе симптомов дает рекомендации по наиболее эффективному лечению. Таким образом, вместо того, чтобы искать обнаруженные у себя симптомы в интернете, сегодня человек может получить помощь от виртуальной медсестры. Виртуальные медсестры не только предоставляют медицинские консультации по поводу распространенных заболеваний или недомоганий, но также позволяют записаться на прием к врачу. Они доступны круглосуточно и без выходных и готовы ответить на вопросы в режиме реального времени. Это одно из основных приложений искусственного интеллекта в здравоохранении, которое все чаще применяется для повышения информированности и улучшения навыков самоуправления у пациентов с хроническими заболеваниями. Благодаря виртуальной медсестре пациент сможет предотвратить ухудшение своего состояния.
Системы мультимодальной диагностики В развитии ИИ можно выделить несколько трендов, один из которых связан с интеграцией типов модальностей данных, на которых выполняется обучение. Например, для аудиовизуального распознавания речи визуальное описание движения губ объединяется с аудиовходом для предсказания произнесенных слов. Информация, поступающая из источников различных модальностей, может иметь различную предсказательную силу и топологию шума, а в некоторых источниках данные могут отсутствовать. Неоднородность мультимодальных данных затрудняет построение моделей. Важно изучить, как представлять входные данные и обобщать их таким образом, чтобы они отражали несколько модальностей. Например, текст представляется символами, а аудио и визуальные модальности — сигналами. В контексте медицинского применения вся диагностическая информация о пациенте может быть интегрирована в такие мультимодальные данные и обрабатываться системой ИИ, обученной рассматривать как внешнее изображение человека и фрагментов его тела, так и результаты анализов, МРТ- и КТ-изображения, аудиозаписи ответов на вопросы и т. Все это приближает нас к построению универсального диагноста, использующего холистический подход к диагностике заболеваний, и сокращению количества посещений разных врачей-специалистов для назначения эффективного лечения.
Today, artificial intelligence helps in the diagnosis of diseases and the appointment of optimal treatment. This article discusses promising areas of artificial intelligence in medicine, implemented on the basis of neural networks. Achievements and prospects of artificial intelligence in medicine Достижения и перспективы искусственного интеллекта в медицине Myasnyankina O. Scientific adviser: Ph. Мяснянкина О.
Научный руководитель: к. The introduction of systems based on artificial intelligence is one of the key trends in modern healthcare. Keywords: artificial intelligence, machine learning, neural network. Внедрение систем на базе искусственного интеллекта - один из ключевых трендов современного здравоохранения. Сегодня искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения.
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.
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. Какая должна быть методика? И разработка методики испытаний входит в состав клинических испытаний.
То есть мы должны сначала разработать методику, представить её комиссии, которая подтвердит, что методика соответствует стандартам качества проведения клинических испытаний. Затем в ходе испытаний мы проходим по всем пунктам этой методики. Пишем научно-технические отчёты. Консилиумы их проверяют, подтверждают, что отчёты соответствуют критериям, описанным в документах. В России IT-продукт с искусственным интеллектом впервые сумел успешно пройти технические и клинические испытания, получить статус медизделия и одобрение Росздравнадзора только в апреле 2020 года. Почему же в больницах до сих пор очень мало таких программ? MYCIN считается первой интеллектуальной компьютерной системой, разработанной специально для медиков.
Они также помогают автоматизировать первичный анализ рисков, предварительную оценку лабораторных результатов и витальных параметров, кодирование и разметку диагноза, поставленного врачом, отслеживание лекарственных препаратов и т. Кроме того, ИИ-сервисы в медицине дают возможность врачам-диагностам более точно определять заболевание при визуализирующих методах исследований, в том числе КТ, МРТ и рентгене, а также оценивать гистологические образцы тканей человека. Это может существенно повысить раннюю выявляемость заболеваний, включая рак. Без сомнения это влияет на эффективность лечения и снижает риски для пациентов. В целом, сервисы на основе ИИ улучшают качество медицинской помощи и экономят время и усилия медицинских работников, что в свою очередь помогает им улучшать процессы лечения и ухода за пациентами. Направления использования ИИ в медицине Мониторинг.
ИИ может использоваться для непрерывного мониторинга состояния пациента, а также для прогнозирования его будущего здоровья. Поиск новых лекарственных препаратов. ИИ помогает ускорить процесс, а также оптимизировать их дозирование. Обработка и анализ больших объемов медицинских данных. Самое важное применение ИИ, позволяющее улучшить диагностику и лечение пациентов. ИИ-сервисы используются, чтобы обрабатывать большие объемы медицинских данных и проводить предварительный анализ, например, с целью выявления тех или иных специфических заболеваний на начальных стадиях.
Автоматический анализ медицинских изображений. ИИ-сервисы, основанные на глубоком обучении, могут быстро и точно анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ, КТ и другие визуальные данные, и выявлять на них патологии, что позволяет врачам быстро и точно определять диагноз и начинать лечение. Помощь в принятии врачебных решений.
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Искусственный интеллект (ИИ) помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”.
Точные результаты
- Направления деятельности и рабочие группы
- Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией - Новости
- Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины
- Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине | Аргументы и Факты
- Третье Мнение - искусственный интеллект в здравоохранении
- Искусственный интеллект в медицине | Обрфм
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
Сервис помогает разработать алгоритм для эффективного лечения диабетической ретинопатии, спрогнозировать риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. Приложение распознает человеческую речь, может интересоваться самочувствием, отвечать на любые вопросы, связанные со здоровьем. Это приложение предназначено для распознавания симптомов и формирования общей клинической картины. Оно предполагает диагнозы, исходя из полученных данных, подсказывает, к какому специалисту нужно обратиться.
Это помогает пациенту внимательно следить за состоянием своего здоровья, быстро получать нужную врачебную помощь без нерациональной траты времени на запись, ожидание и посещение непрофильных специалистов. Снижается нагрузка на медперсонал, увеличивается время общения доктора с пациентом. Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний.
Любой человек может получить точную информацию о том, как скорректировать образ жизни, питания, чтобы избежать проблем со здоровьем. Для врачей ИИ стал надежным помощником при установлении наиболее вероятного диагноза и разработке эффективной схемы лечения. Применение искусственного интеллекта в медицине для разработки новых препаратов Чтобы разработать вакцину или новое лекарственное средство, требуется много времени и средств на дорогостоящие исследования и испытания.
ИИ помогает сократить время на разработку новых препаратов в несколько раз. Искусственный интеллект анализирует структуру существующих медикаментов на молекулярном уровне, предлагает новые, с учетом заданных требований. В 2019 году компания Insilico Medicine при помощи ИИ создала несколько препаратов для эффективного лечения мышечного фиброза.
Раньше для этого назначали множество медикаментов, терапия не всегда была эффективной. Искусственный интеллект всего за 3 недели создал нужный алгоритм, ученые выбрали наиболее подходящие варианты, за 25 дней провели тестирование новых лекарств на животных. Для выбора оптимального варианта потребовалось 46 дней.
Без ИИ на это потребовалось бы более 8 лет и несколько миллионов долларов. Активное внедрение искусственного интеллекта в медицину — это возможность наконец-то найти лекарства от заболеваний, которые на сегодняшний день считаются неизлечимыми. Это болезнь Альцгеймера, рассеянный склероз и множество других патологий, которые становятся причиной преждевременной инвалидности или смерти.
Использование искусственного интеллекта в медицине для автоматизации данных о пациентах Информация о пациентах обычно хранится в медицинских карточках. У каждого медучреждения своя картотека. Из-за этого процесс сбора анамнеза и постановки диагноза затягивается на неопределенное время.
Одной из них является диагностика заболеваний. Системы ИИ могут анализировать медицинские изображения например, снимки рентгена, МРТ, КТ , выявлять аномалии и помогать врачам в постановке диагноза. Это позволяет улучшить точность диагностики и своевременно выявлять заболевания, такие как рак или сердечно-сосудистые заболевания и многое другое.
Другим применением искусственного интеллекта является прогнозирование результатов лечения. Системы ИИ могут анализировать исторические данные о лечении пациентов и предсказывать вероятность успеха лечения для конкретного пациента. Это позволяет врачам принимать более обоснованные решения и выбирать оптимальные лечебные стратегии.
Компаниям нужен доступ к структурированным данным для разработки алгоритмов, которые смогут стать основой систем поддержки врачебных решений. Появление подобных сервисов поможет усовершенствовать систему здравоохранения. Врачам нужно на постоянной основе обновлять информацию о последних исследованиях в медицине. Они не способны это делать с такой же скоростью, что и искусственный интеллект, так как врач не может одновременно и лечить людей, и отдыхать, и обновлять информацию, а еще и держать ее в голове.
Искусственный интеллект может регулярно обновлять данные об исследованиях и хранить всю полученную информацию. 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.
В России наблюдается развитие и внедрение подобных технологий, что имеет большое значение для улучшения качества и доступности медицинской помощи. В данной статье рассмотрим развитие и применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине в России, а также обсудим технологические тренды в этой области. Применение ИИ в клинической медицине ИИ может работать непрерывно, что позволяет обеспечить более эффективное использование медицинского персонала и ресурсов. Системы искусственного интеллекта могут учиться на основе накопленного опыта и становиться все более точными и эффективными с течением времени. Регулярно расширяемые базы данных для обучения моделей ИИ позволяют повышать точность подобных систем.
В современной клинической медицине системы искусственного интеллекта находят применение во многих областях.
Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
Сценарии применения искусственного интеллекта в медицине. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. Искусственный интеллект в медицине.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
Несмотря на то, что искусственный интеллект сегодня является одной из основополагающих технологий в здравоохранении и персонализированной медицине, в профессиональной среде возникает вопрос: а так ли умен ИИ и какие риски связаны с его применением? Попробуем проанализировать, как решения на основе искусственного интеллекта применяются в медицинских учреждениях и как они влияют на качество диагностики и лечения. Однако внедрение искусственного интеллекта в медицину сопряжено с некоторыми рисками и ограничениями.
Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
| Искусственный интеллект в медицине: добро или зло? | Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. |
| Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году | Главная | Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г. |
Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью. Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г.
Национальная база медицинских знаний
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.
По его словам, приведены и решения для здоровой конкуренции сервисов. Так, в каждом направлении активизировано как минимум два продукта.
Поддерживать высокий уровень медицинских ИИ-решений Москве помогают инвестиции. Так, в 2020-2022 годах на апробацию решений в рамках эксперимента выделено 900 млн рублей. По словам Ильи Тырова, ИИ в московском здравоохранении используется для поддержки решений в диагностике. Например, цифровое зрение применяется в радиологии, ИИ помогает в расшифровке ЭКГ, также пилотируется аналитика патоморфологических исследований.
К тому же ИИ автоматизирует рутинные процессы. Так, чат-бот принимает жалобы пациентов, видеоаналитика в медорганизациях следит за сервисом, а технологии распознавания речи переводят речь медработника в текст. Ключевые достижения цифровых платформ базируются на данных В 40 раз с 2019 года вырос объем медицинских данных, ежедневно регистрируемых в Федеральном реестре электронных медицинских документов. Эта информация доступна для машинной обработки, что способствует целям развития ИИ в здравоохранении, полагает Дмитрий Темнов.
О необходимости работы с разными источниками данных рассказала Елена Соколова Sber AI Lab; лаборатория искусственного интеллекта «Сбера» : «Это и медицинские тексты, и изображения, и сигналы. Например, в 2021 году благодаря анализу медицинских сведений мы создали решения для определения вероятности нового коронавируса по кашлю, и Symptom Checker — решение для анализа симптоматики заболевания пациента и подсказки, к какому врачу с такой симптоматикой лучше обратиться». В планах Sber AI Lab — развивать направление популяционного анализа населения для выявления пациентов из группы риска развития хронических болезней. Этот проект базируется на анализе электронных медкарт.
А еще один проект — персональная комплексная диагностика пациента, которая также будет основана на изучении ИИ его медкарты. Пример такого проекта мы реализовывали в 2022 году вместе с правительством Москвы.
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. Обычной практикой станет телемедицина. Значительную часть несложных проблем со здоровьем можно будет решить онлайн, без личного визита к врачу. Работы много, но все поставленные нами цели абсолютно конкретны и достижимы», — заключил Сергей Собянин.
Это позволяет врачам принимать более обоснованные решения и выбирать оптимальные лечебные стратегии. Еще одной областью применения искусственного интеллекта является персонализированная медицина. Системы ИИ могут анализировать генетические данные пациентов, учитывать их индивидуальные особенности и предлагать персонализированные подходы к диагностике и лечению. Это позволяет более точно определить риск развития заболеваний, выбрать наиболее эффективные лекарственные препараты и предотвратить нежелательные побочные эффекты. Самым перспективным направлением ИИ в медцине можно считать квантовое машинное обучение. Генеративные модели ИИ на база квантовых алгоритмов позволят проектирвоать и разарбатывать новые сложные молекулярные соединения новых лекарств и материалов.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам. Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово. К тому же их нужно проводить несколько раз в день. Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно. AI для комбинационной терапии раковых больных с помощью искусственного интеллекта.
Уже во время первого тестирования система показала свою эффективность. Для пациента с прогрессирующим раком простаты система рассчитывала индивидуальную комбинацию препаратов на протяжении всего курса лечения. Как результат — рост опухоли значительно замедлился, а затем болезнь и вовсе перешла в стадию ремиссии. При этом дозировки препаратов были практически в два раза меньше, чем при стандартной терапии таких случаев. Персонализация терапии открывает невообразимые возможности для медицины.
При наличии достаточного количества данных нейросети и другие методы машинного обучения могут помочь не только оперативно решать задачу оптимизации дозы, но и подбирать комбинации препаратов для повышения эффективности лечения, определять наиболее результативную тактику лечения и предотвращать критические состояния пациента уже на самых ранних стадиях. Подобные системы уже используются для контроля состояний пациентов и сбора долговременных медицинских данных, но со временем они будут все сильнее интегрированы в отрасль здравоохранения. Важно отметить, что в последние годы всё больше внимания привлекают именно методы профилактики и ранней диагностики заболеваний. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. Нейросети и другие методы машинного обучения уже сегодня помогают создавать новые лекарства, исследовать болезни, мониторить состояние пациентов.
Пока что их внедряют только крупные исследовательские центры и самые передовые клиники, но их влияние на медицину уже огромно. Сейчас идет активное развитие нейросетей в медицине — гораздо быстрее, чем можно представить.
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.
Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN [4] , которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств , сетей Байеса и искусственных нейронных сетей , были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах.
Однако с 2002 года технологии сделали большой шаг вперед, а к программам внедрения искусственного интеллекта в медицину подключились и IT-гиганты, и целые государства.
Созданные лекарственные средства ингибируют рецептор DDR1, который участвует в развитии болезни. Для этого ИИ потребовался 21 день, после чего ученые выбрали наиболее подходящие варианты препаратов и протестировали их на лабораторных животных.
На это ушло еще 25 дней. Таким образом на выбор потенциального лекарства потребовалось всего 46 дней. Для сравнения, традиционный процесс разработки кандидатов на звание лекарства занимает около 8 лет и обходится компаниям в несколько миллионов долларов США.
В то время как на создание ИИ ушло всего 150 тысяч долларов. Слева — нормальная мышечная ткань.
Национальная база медицинских знаний
| Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении | Примеры | по использованию алгоритмов искусственного интеллекта для решения научных и прикладных задач в области офтальмологии. |
| Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее | Образовательная социальная сеть | Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить. |
Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины
Искусственный интеллект (ИИ) помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Искусственный интеллект (ИИ) сделают базовой медицинской технологией, эта задача вошла в Стратегию развития московского здравоохранения до 2030 года.
Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
Врач-рентгенолог при интерпретации исследования может воспользоваться выводами и расчетами искусственного интеллекта. Готовое описание сохраняется в ЕРИС и сразу доступно лечащему врачу и пациенту в электронной медицинской карте. Результаты Реализация проекта позволила создать рынок сервисов искусственного интеллекта в лучевой диагностике, где поддерживается конкурентная среда разработчиков ИИ-сервисов. В результате эксперимента разработаны и внедрены уникальные научные методологии, на основе которых подготовлено свыше 200 эталонных наборов данных, создана первая в Российской Федерации официальная библиотека наборов данных для сферы здравоохранения.
На основе научных результатов эксперимента разработаны, утверждены и вступили в силу 11 национальных стандартов в сфере применения искусственного интеллекта в здравоохранении. В 2022 году проект масштабирован на другие регионы России.
Нейросеть распознает 37 различных заболеваний. В ближайшие годы ИИ станет базовой медицинской технологией столицы. Специалисты получат надежных цифровых помощников, уйдет в прошлое бумажная рутина, врачи будут пользоваться проактивным подходом, когда нейросети будут подсвечивать риски возникновения у пациентов различных болезней. Также в ближайшем будущем обычной практикой станет телемедицина.
Также ИИ-решения упрощают работу врачей при профилактических обследованиях, помогают в подборе оптимальных дозировок лекарств и увеличивают точность хирургических вмешательств. В перспективе, как считают специалисты, решения на основе ИИ позволят создать средства и методы лечения, персонализированные под каждого отдельного пациента. Наиболее активно в медучреждениях внедряется технология компьютерного зрения, позволяющая находить закономерности и аномалии в изображениях, получаемых с помощью рентгена, КТ и МРТ. Другая технология на основе ИИ - предиктивная аналитика, дающая возможность путем изучения больших массивов данных обнаружить скрытые связи, повысить точность диагностики и подобрать индивидуальный план лечения.
Еще одно направление — создание цифрового двойника пациента: на котором можно проверить различные методы лечения без риска навредить реальному больному. Также двойники используются при тестировании новых лекарств. Также в медицине начинают активно использоваться чат-боты, голосовые ассистенты, интеллектуальные помощники, работающие на основе таких технологий ИИ, как обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальная поддержка принятия решений. Цифровые помощники освобождают квалифицированных медиков от выполнения рутинных задач и позволяют им полностью сосредоточиться на более сложных диагностических вопросах и лечении. Так, при поддержке Фонда содействия инновациям российская компания «Диджитал вижн солюшнс» разработала облачную офтальмологическую платформу на базе искусственного интеллекта. Медицинский директор компании-разработчика Евгения Каталевская рассказала РИА Новости, что в проекте используются сверточные нейронные сети, которые обучаются на размеченных специалистами данных и решают задачу сегментации признаков патологий на медицинских изображениях сетчатки глаза. ИИ выявляет заболевания на ранней стадии, когда пациент еще не имеет жалоб, а также пациентов, имеющих высокий риск потери зрения, которым срочно требуется сложное специализированное лечение», - говорит Каталевская.
Принцип работы: пациент приходит в поликлинику сделать КТ легких. Рентгенолаборант проводит исследование. Медицинское изображение сразу попадает в Единый радиологический информационный сервис ЕРИС города Москвы, откуда по заданным правилам оно автоматически отправляется на анализ ИИ. Результат работы ИИ в виде дополнительной серии в изображении с цветовой маркировкой находок и текстовым описанием в формате Dicom SR автоматически возвращается в ЕРИС. Врач-рентгенолог при интерпретации исследования может воспользоваться выводами и расчетами искусственного интеллекта. Готовое описание сохраняется в ЕРИС и сразу доступно лечащему врачу и пациенту в электронной медицинской карте.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
| Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. |
| Роман Душкин: «Медицина — это область доверия» | Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. |
| Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований | Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. |
ОБ АССОЦИАЦИИ
- Читайте также:
- Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
- Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве // Новости НТВ
- Что такое искусственный интеллект
- Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
- Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?