Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) призывает в вопросах медицины относиться к «познаниям» созданных искусственным интеллектом больших языковых моделей «с осторожностью». ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений. Искусственный интеллект (ИИ) для диагностики.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
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;.
Вот и дождались упоминания о телемедицине — чем больше удаленных консультаций врачей, тем лучше, значит, идет цифровая трансформация сектора. Главное, чтобы на портале Госуслуг побольше использовали сервис «Мое здоровье». А вот как Правительство воспринимает главный вызов при внедрении пилотного проекта по дистанционному наблюдению за состоянием здоровья с использованием информационной системы "Персональные медицинские помощники": «- высокие финансовые издержки при внедрении инструментов дистанционного мониторинга; высокие затраты на внедрение практики широкого использования носимых устройств, включая обучение их правильному применению; низкая скорость внедрения инструментов контроля за своим здоровьем; несовершенство аппаратного или программного обеспечения при обработке данных». Низкая скорость внедрения и большие затраты — вот какая у них главная проблема. Далее читаем интересное: «…внедрение технологии дистанционного мониторинга обеспечит контроль за состоянием здоровья как пациентов с хроническими заболеваниями, так и пациентов, не имеющих хронических заболеваний, при помощи прогностических инструментов, используемых в практике медицинских работников». То есть дистанционный мониторинг показан будет не только диабетикам, а вообще всем нам. Чтобы «обеспечить контроль за нашим состоянием здоровья». На единой платформе «Гостех». И делать прогнозы о нашем здоровье с помощью нейросети. В общем, всем все понятно. Далее раскрываются цели внедрения дистанционного мониторинга: «…расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; повышается сознательное отношение граждан к состоянию своего здоровья». Вот оно что — наше сознательное отношение к состоянию здоровья оказывается сильно повысится, если будем постоянно вставленный в тело датчик носить, который по беспроводной связи будет постоянно наши биоданные передавать «кому следует». А риски отказа от этого связаны у них со «сдерживанием перехода от реактивной на превентивную модель контроля». Знакомая тема — профилактика и раннее выявление превыше всего. Именно такие "инновации" активно двигают Всемирный экономический форум, Всемирная организация здравоохранения в рамках их глобального тренда на "цифровую медицину", "цифровое здоровье" и т.
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. 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?
Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Компания выложила OpenCRISPR-1 в открытый доступ, чтобы способствовать развитию технологии и её использованию в научных исследованиях и коммерческих проектах. Статью с научным исследованием можно почитать тут. Предоставить доступ к еще большему разнообразию. С помощью AI появилась возможность экстраполировать на новые белковые пространства, которые еще не были освоены, тем самым выходя за рамки природных белков. Активировать новые функции, ранее не доступные ученым. OpenCRISPR-1, разработанный Profluent, представляет собой прорыв в области и обещает значительное ускорение процесса генной инженерии, уменьшение его стоимости и расширение возможностей модификации организмов.
Применение искусственного интеллекта в медицине
В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. Платформа Искусственного интеллекта Минздрава России — первый национальный проект, объединяющий медицинское сообщество и разработчиков решений на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Искусственный интеллект приносит значительные инновации в медицину в России.
ИИ в частных клиниках: как помогает врачам и пациентам
Онлайн-доступ для тестирования программного обеспечения получили более 500 врачей. В настоящий момент мы заканчиваем клинические испытания», — подчеркнул Каталевский. По его словам, искусственному интеллекту в данном проекте отводится вспомогательная функция: система подсвечивает вероятные изменения, на основе которых диагноз ставит врач. На основе созданного ПО возможно проводить массовый скрининг населения посредством быстрой, качественной и недорогой диагностики. Система может с успехом применяться в телемедицине — например, в отдаленных регионах страны. Для этого достаточно сделать снимок сетчатки глаза, загрузить его в систему, а результат прислать доктору в любой точке страны для постановки полноценного диагноза и подбора лечения», — подчеркнул Каталевский. Он отметил, что компанией создан инструмент, который позволяет доктору и сэкономить время для диагностики, и получить второе мнение, если речь идет о сложном или спорном случае.
В первую очередь это все, что связано с ассистированием и поддержкой врачебных решений. Второе - это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, - сказал эксперт. Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции". По словам специалиста, сегодня среди инвесторов цифрового здравоохранения и сервисов ИИ доминируют не крупнейшие фармацевтические компании и не производители медицинского оборудования. В эту отрасль пришли ИТ-гиганты, телеком и финансовые организации. Еще одна важная сфера применения ИИ - разработка новых лекарственных препаратов. Обычно на этапе ранней разработки в пробирках синтезируют примерно 10 тысяч препаратов, которые прогоняют через серию тестов, чтобы выбрать 250 препаратов, которые затем отправят на доклинические испытания.
Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована С ИИ синтезировать все препараты вручную не требуется. А дальше другие программы определяют - правильно ли он их сгенерировал.
Искусственный интеллект учится на клинических данных и историях заболеваний пациентов. Учитывает множество входных параметров при вычислениях и потенциально способен быстро определить риски возникновения заболеваний, предсказать динамику их течения.
О морали и экономической целесообразности Работник здравоохранения должен принимать решения на основе фактов, и эти решения должны быть рациональными и практичными. Но не менее важны ценности, на которых строится этот выбор: этика, мораль, представления о добре и зле, о благе для пациента. Порой рациональным решением кажется отказ от дальнейшей борьбы за жизнь и здоровье пациента. Стоимость, ресурсоемкость, плохой прогноз на излечение — это рациональные параметры.
Но борьба за жизнь пациента, за качество его жизни, избавление от мучений — это выбор, который не всегда экономически обоснован. Это человеческий выбор. Хочется помочь, и есть надежда. А если не получится?
Ухудшим показатели. Это моральные и организационно-методические проблемы людей. Но может ли здесь помочь искусственный интеллект? А это зависит от того, как настроен этот инструмент, на какой результат он нацелен.
И не забываем, что инструмент — просто набор алгоритмов, зависящий от объема и качества данных «на входе», настройки, обучения и целеполагания. В некоторой степени он лишен моральных критериев. Они задаются человеком. Для этого необходимо участие экспертов в наполнении базы, нужны подготовленные с их помощью размеченные выборки данных для обучения нейросетей, оцифрованные порядки и стандарты оказания медпомощи, клинические рекомендации.
Систему поддержки принятия врачебных решений для диагностики рака нижних отделов желудочно-кишечного тракта ЖКТ на базе алгоритмов искусственного интеллекта Polyptron при поддержке Фонда содействия инновациям разработали специалисты компании «ЭВА Лаб» из Челябинской области. Как сообщил ИА Регнум директор по продукту Евгений Алханов, система с помощью ИИ помогает врачам в режиме реального времени выявлять ранние признаки рака кишечника. ИИ распознает аномалии прямо во время эндоскопического исследования и информирует об этом врача. Сейчас пилотный проект реализуется в больницах Челябинска, Екатеринбурга и Москвы. Только в челябинском областном онкоцентре проведено уже около 2,5 тыс. Как сообщало ИА Регнум, национальный проект «Цифровая экономика», реализуемый по решению президента Владимира Путина, призван содействовать ускоренному внедрению цифровых технологий в различных сферах жизни. Это повысит качество жизни людей, создаст условия для высокотехнологичного бизнеса, повысит конкурентоспособность страны на глобальном рынке и укрепит национальную безопасность.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Также в сборник включены материалы о нормативно-правовом регулировании и проблемах этики в сфере искусственного интеллекта для здравоохранения. Альманах подготовлен на основе анализа открытых источников, в том числе баз патентов, СМИ, сайтов компаний, сайтов университетов, баз данных научных публикаций Google Scholar, OpenAlex, PubMed, Scopus и др.
Добиться такой эффективности при работе вручную не получится. Искусственный интеллект и персонифицированная медицина Для большинства наиболее распространенных болезней разработаны терапевтические схемы приема лекарственных препаратов. Для лечения некоторых болезней например, туберкулеза или онкологии единственными эффективными препаратами выступают довольно токсичные вещества. Из-за низкой селективности такие лекарства оказывают побочные действия, пагубно влияют на печень, почки и сердечно-сосудистую систему. И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам. Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово. К тому же их нужно проводить несколько раз в день.
Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно. 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.
И оказалось, что он может делать это даже лучше, чем врачи Благодаря обширным историческим медицинским данным искусственный интеллект может оказаться полезным при постановке диагноза и выборе подходящего лечения, предоставив врачу "третье мнение". При наличии всей имеющейся медицинской информации о конкретном заболевании ИИ сможет проанализировать ее и выяснить, какие методы лечения и препараты были наиболее эффективны за всю историю врачебной практики. Дополнительный объем информации генерируют также набирающие популярность различные носимые устройства. Сегодня существуют портативные измерители пульса и давления, устройства, способные постоянно контролировать сердечный ритм или уровень сахара в крови. По мере снижения их стоимости и расширения функционала уже ставших популярными фитнес-браслетов системы диагностики на базе ИИ получат еще больше данных о состоянии здоровья каждого конкретного пациента, предоставив врачу возможность точнее и эффективнее назначать план лечения и своевременно корректировать его в процессе.
От теории к практике Прорыв в решениях в сфере медицины напрямую связан с развитием алгоритмов ИИ. В 2016 году, к примеру, искусственный интеллект, разработанный Microsoft, достиг уровня человека в распознавании речи, а за последние три года мы совершили несколько исторических прорывов в достижении паритета между компьютерами и людьми в переводе и понимании естественного языка. Алгоритмы и методы обучения ИИ постоянно совершенствуются, и этот прогресс уже находит выражение в конкретных решениях и в медицинской сфере. Уже сегодня ИИ-сервисы могут анализировать медицинские изображения и находить на них настолько ранние признаки заболевания, которые врач пока не может заметить. К примеру, проект InnerEye помогает онкологам-радиологам повышать эффективность лечения различных типов рака, ускоряя работу со снимками внутренних органов и тканей пациентов. 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.
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. Cтратегия также опубликована на сайте Правительства — Искусственный интеллект РФ , а также на ai.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Влияние Искусственного интеллекта в области медицины увеличивается с каждым годом. Научное исследование возможности использования в системе здравоохранения города Москвы методов поддержки принятия решений на основе результатов анализа данных с применением передовых инновационных технологий.
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
Он напомнил, что это не первый случай, когда боевики «Ансар Аллах» смогли сбить американский дрон. В данном контексте военный эксперт напомнил, что цена одного Reaper составляет примерно 30 млн долларов. Для американцев потерять дорогую матчасть, а не личный состав — более приемлемый вариант. Ведь беспилотники выполняют задачи, которые находятся в зоне повышенного риска, потери неминуемы», — считает Климов. Кроме того, был случай, когда американский беспилотник упал в Черном море в результате инцидента с российскими истребителями Су-27 в марте 2023 года. Эта деятельность продолжается сейчас как в Черном, так и в Красном морях», — сказал военный эксперт. Однако у России не получится перенять опыт хуситов в борьбе с Reaper.
Климов указал: американские разведывательные аппараты в Черном море летают над международными водами, их уничтожение приведет к неблагоприятным для Москвы международным последствиям. Об уязвимости разведывательно-ударных беспилотников Reaper говорит и эксперт в области беспилотной авиации Денис Федутинов. При этом они малоскоростные и неманевренные. Совокупность этих факторов делает их несложными целями для средств ПВО», — указал он. Собеседник напомнил, что БПЛА Reaper использовались американскими военными в ходе всех конфликтов последних почти двух десятков лет, а также применялись в отдельных операциях ЦРУ. Сейчас США также используют Reaper в числе прочих пилотируемых и беспилотных средств разведки вблизи наших границ на Черном море, добавил Федутинов.
Тем не менее их использование, очевидно, связано с решением Украины собственных военных задач. В этом вопросе они буквально балансируют на грани casus belli», — подчеркнул он. Федутинов в этой связи вспомнил события, повлекшие потерю одного из Reaper над акваторией Черного моря. Сейчас все возвращается обратно. Чтобы память наших визави не подводила, необходимо, чтобы такие вещи повторялись чаще», — заключил эксперт. Ранее йеменские хуситы сбили американский беспилотник MQ-9 Reaper.
Об этом сообщили представители движения «Ансар Алла». Цель была поражена в воздушном пространстве провинции Саада. Кроме того, с помощью противокорабельных ракет им удалось нанести удар по британскому нефтяному танкеру Andromeda Star. Издание CBS News пишет, что стоимость одного экземпляра равна примерно 30 млн долларов. Подчеркивается, что американские дроны, базирующиеся в регионе, призваны защищать международную торговлю в акватории Красного моря. Так, MQ-9 Reaper был уничтожен хуситами в ноябре.
Тогда представитель движения Яхья Сариа сообщил, что силами ПВО удалось сбить беспилотник Штатов, «осуществлявший враждебные разведывательные действия» над территориальными водами страны для «поддержки израильского режима». В феврале заместитель пресс-секретаря Пентагона Сабрина Сингх подтвердила , что хуситы сбили второй дрон. По ее словам, ликвидация аппарата происходила с помощью ракеты класса «земля-воздух». Между тем, по данным открытых источников, всего йеменским повстанцам начиная с 2019 года удалось сбить четыре MQ-9 Reaper. Напомним, американский аппарат является модульным разведывательно-ударным дроном, разработанным компанией General Atomics Aeronautical Systems.
Всероссийский центр изучения общественного мнения ВЦИОМ представляет результаты всероссийского опроса о применении искусственного интеллекта в здравоохранении, вопросы которого повторяют аналогичный опрос Исследовательского центра Пью Pew Research Center в США. ИИ в белом халате Применение искусственного интеллекта ИИ в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. Но, как и в любой другой сфере, применение ИИ в медицине имеет свои риски и ограничения. Важно понимать, как общество воспринимает такие новации и какие ожидания и опасения связаны с их использованием. Особый интерес в этой связи представляют сравнительные межстрановые исследования, так как в них раскрываются коллективные ориентации и ценности, присущие тому или иному обществу. Опросы ВЦИОМ и Pew показывают, что в российском и американском обществе пациенты больше будут чувствовать дискомфорт, чем комфорт, если врач будет полагаться на искусственный интеллект для диагностики заболеваний и рекомендации лечения. Это значит, что и в российском, и в американском обществе существуют опасения по вопросу применения ИИ в здравоохранении. К чему все это приведет? ИИ обладает способностью обрабатывать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности.
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. В своем большинстве люди пока еще скептически относятся к прогнозам, построенным алгоритмами. 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.
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. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей.