Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении безоблачно и имеет огромный потенциал, чтобы революционизировать способы оказания медицинской помощи. — узнаете, как ИИ меняет рынок здравоохранения и фармацевтики; — разберете реальные кейсы применения Data Science в медицине и познакомитесь с прикладным анализом данных; — поймете с чего начать карьеру в HealthTech. 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?
Разработка и синтез лекарственных препаратов
- Как работают нейронные сети в медицинской сфере?
- 1. Системы мониторинга за здоровьем
- Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве
- ИИ-революция в генной инженерии: OpenCRISPR-1 открывает новую эру в редактировании ДНК / Хабр
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Сразу вопрос — а можно ли слепо доверять «предиктивному моделированию» при назначении лекарства или того или иного метода лечения с «помощью» нейросети? Нужна ли нам такая помощь? Как можно принимать управленческие решения в здравоохранении, базируясь на ИИ. Ведь в медицине на первом месте должен быть человеческий фактор. И почему такой упор именно на беспроводную связь? Проводной интернет в тех же поликлиниках и больницах медленнее, не стабильнее? Нет, очевидно, что беспроводная связь будет поддерживаться между людьми, носимыми устройствами и базовыми устройствами мониторинга показателей людей. 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».
Первого российско-американского конкурса стартапов Сбер500Startups Первый поставщик специализированного сервиса видеоаналитики для здравоохранения Финалист конкурса "Новатор Москвы" на медицинские изделия по 3-му классу риска В 2019 году команда "Третье Мнение" победила в акселерационной программе Сбер500Startups и продолжила развитие в Кремниевой долине США В 2020 году сервис "Третье Мнение. ИИ-мониторинг" стал первым в России сервисом видеоаналитики для медучреждений Финалист конкурса 2020 года в номинации "Меняющие реальность" Первое регистрационное удостоверение для модуля анализа рентгенологических исследований Лидер Эксперимента по использованию инновационных технологий В области компьютерного зрения для анализа изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы по направлению КТ COVID-19 Сервисы "Третье Мнение" победили в акселераторе «Будущее здравоохранения» Медтех-центра Москвы и «МЕДСИ» Победитель акселератора медицинских стартапов Future Healthcare Партнеры.
Таким коммерческим учреждением является медицинский центр «МеркуриМед» из Сыктывкара, который уже более года пользуется решением «Цельс маммография». Доверяют ли коммерческие организации ИИ, как новые решения справляются с поставленными задачами и есть ли будущее у искусственного интеллекта в радиологии — в материале для Бизнес-секретов. ИИ в области здравоохранения: общий взгляд Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса. Зарубежные компании начали исследования в данной области раньше и уже предлагали готовые решения. В РФ первые решения на рынок пришли в конце 10-х годов, но при этом оказались более чем конкурентоспособны. Искусственный интеллект в рентгенологии: ландшафт рынка к концу 2023 года Однако, если брать ИИ в отрасли здравоохранения, то это всего лишь небольшой процент от всего сектора. На сегодняшний день технология применяется лишь в рентгенографии, анализе медицинских карт, распознавании врачебной речи и наблюдении за пациентами в стационарах. Это было единогласное решение руководства центра Оценка решений на основе ИИ и критерии их выбора Разработка медицинских решений на базе искусственного интеллекта — это коммерческая отрасль. Вендоры имеют свой взгляд на рынок, создают конкурентоспособные продукты, выполняющие разный спектр задач и различающиеся характеристиками. Не последней в очереди идёт и стоимость решения, а также условия внедрения и поддержки. Гайд для предпринимателей по созданию медицинского приложения Опыт внедрения ИИ в «МеркуриМед» показал, что выбор должен строиться на двух основных критериях.
Более того, лекарственные средства взаимодействуют друг с другом. Если врач попытается назначить несовместимые препараты, то «Джейн» и об этом просигнализирует. Так алгоритм подбирает лекарство, наилучшим образом подходящее конкретному пациенту. Это наглядный пример персонализированной медицины. Её можно модифицировать под другие болезни, не только для эпилепсии? Это отдельный модуль, который был встроен в «Джейн» и работал очень успешно. Кстати, им пользовались не только неврологи, но и врачи других специализаций. Как «Джейн» помогала предсказать приступы эпилепсии — Из каких частей состояла «Джейн»? Перечислю основные модули: диагностика; разработка плана лечения и подбор лекарств; контроль принятия лекарств; Также был дневник пациента. Поскольку эпилепсия требует пристального внимания к состоянию пациента, были необходимы инструменты контроля. Сегодня все системы делаются с веб-доступом. Я не могу себе представить стационарную программу такого рода, которую нужно было бы устанавливать как отдельное приложение. Естественно, «Джейн» тоже имела веб-доступ, а чат-бот — это просто дополнительный интерфейс к базе данных, в которой аккумулировались данные о пациенте — история болезни, жизненные показатели, дневник наблюдений и так далее. Если назначены какие-то антиэпилептические вещества, то их надо принимать ровно так, как назначено, буквально минута в минуту. Любой пропуск — риск для жизни. И соответствующий модуль «Джейн» как раз напоминал ребёнку или его родителям о том, что прямо сейчас надо выпить ту или иную таблетку. И в качестве подтверждения требовал нажатия соответствующей кнопки на экране смартфона. 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.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
Мы подробно разбирали суть платформы «Гостех» в 2023 г. Просто отметим еще раз, что суть внедрения «Гостеха» - в разгосударствлении всех ключевых социальных сфер. Тотальный перевод всей мед. Вообще-то куда больше похоже на контроль над нашими телами, а не на защиту здоровья. И все застрахованные — в единой базе.
А далее честно приводится одна из причин, почему граждане не спешат пользоваться «цифровой медициной»: «Рост киберпреступности, участившиеся случаи атак, связанные с хищением и уничтожением конфиденциальных данных, нарушением функционирования информационных систем, в том числе на значимых объектах критической информационной инфраструктуры, не только угрожают безопасности жизнедеятельности граждан, но и вызывают у них нежелание использовать государственные информационные системы, обеспечивающие предоставление государственных и муниципальных услуг, в связи с отсутствием доверия у граждан и недостаточной информационной безопасностью». Все сказано предельно точно, все риски причем — неустранимые риски! Удивительное двоемыслие Мишустина и Ко. Внедряемые технологии: В ходе реализации проектов стратегического направления будут внедрены: нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта; технологии работы с большими данными; технологии беспроводной связи.
Искусственный интеллект будет применен для автоматизации процессов, оптимизации ресурсов, обнаружения аномалий и предоставления аналитической информации для поддержки принятия управленческих и иных решений в сфере здравоохранения. Технологии работы с большими данными обеспечат возможность использования предиктивного моделирования при разработке лекарственных препаратов и совершенствовании методов лечения пациентов. Анализ больших данных также позволит повысить точность планирования клинических исследований». Сразу вопрос — а можно ли слепо доверять «предиктивному моделированию» при назначении лекарства или того или иного метода лечения с «помощью» нейросети?
Нужна ли нам такая помощь? Как можно принимать управленческие решения в здравоохранении, базируясь на ИИ.
Предсказывает, как изменения в геноме могут повлиять на организм. Например, они могут привести к изменению функции белков, что, в свою очередь, может нарушить нормальные процессы в организме. Помогает выявлять рак на ранней стадии. ИИ уже умеет диагностировать рак легких, анализируя большие фотографии легочных тканей. Также есть разработки ИИ для диагностики рака кожи по фотографиям. Об этом я подробнее расскажу ниже. Используется в британских больницах для УЗИ-обследования беременных. Система ScanNav анализирует снимки плода, используя большую базу данных.
В этой базе более 350 тысяч изображений плодов с различными патологиями. Система помогает получить информацию о возможных отклонениях в развитии плода. ИИ также используется для диагностики ОРВИ и пневмонии, что помогает врачам быстро назначать правильное лечение. Сейчас на базе ИИ много приложений, помогающих в управлении здоровьем. Одно из них - BionMax. ИИ помогает расшифровать анализы Сегодня есть технологии, благодаря которым люди сами могут следить за здоровьем. Например, есть приложения, которые отслеживают пульс, давление и другие важные показатели. Также существуют сервисы, где можно расшифровать результаты медицинских анализов. Один из них — BionMax. Купить рекламу Отключить BionMax — это возможность расшифровать результаты медицинских анализов прямо в телефоне.
Сервис работает на основе искусственного интеллекта и сотрудничает со специалистами из лаборатории Lab4U. BionMax предлагает загрузить результаты медицинских анализов и ответить на вопросы по состоянию здоровья и симптомам. После этого сервис анализирует полученные данные пациента и дает индивидуальные советы по приему витаминов и минералов, а также по сдаче дополнительных анализов. Также в приложении скоро появятся программы сбалансированного питания и дневник тренировок.
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.
Однако в ближайшее время в больницах страны появятся первые роботы—хирурги отечественного производства, разработанные учёными Института конструкторско—технологической информатики РАН. Российские роботы—хирурги смогут делать операции в брюшной полости, в области гинекологии и урологии, а также в сфере нейро— и кардиохирургии. Одним из ключевых преимуществ отечественной разработки станет её стоимость: она примерно в 3 раза ниже американской, благодаря чему операции войдут в программы ОМС и будут бесплатны для пациентов. Роботизированные системы в медицине, несомненно, с каждым годом будут всё активнее применяться. Однако пока есть ряд факторов, которые сдерживают развитие рынка автоматизированной медицины. По мнению Дениса Банного, одними из ключевых являются большие финансовые затраты на покупку оборудования и эксплуатационные расходы, а также расходы на обучение персонала. Со временем этот вопрос будет решён. Пока же сложные роботизированные системы доступны только крупным медицинским центрам и клиникам. Лента новостей.
Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину?
- Читайте также
- Цифровой ассистент: как искусственный интеллект помогает московским врачам // Новости НТВ
- Виртуальная реальность в медицине
- Подпишитесь на нашу рассылку.
Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) выпустила новую публикацию, в которой излагаются основные принципы регулирования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. 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. Диагнозы уже ставит искусственный интеллект, мгновенно анализируя все обследования пациента. 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.
Перспективы применения ИИ
- Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
- Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
- Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
- Искусственный интеллект в медицине
- Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
- Цельс | ИИ в медицине – Telegram
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Искусственный интеллект в здравоохранении уже способствует научным открытиям и активно его меняет. Решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в медицине внедряют 70 российских регионов. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин. Платформа Искусственного интеллекта Минздрава России — первый национальный проект, объединяющий медицинское сообщество и разработчиков решений на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). В 2024 году технологии искусственного интеллекта будут более глубоко и масштабно внедряться в здравоохранении. Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями, а с развитием технологий сделает реальным появление сверхэффективных персональных.
Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве
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. Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко рассказал корреспонденту "Известий" Виктору Синеоку, как искусственный интеллект внедряют в сферу здравоохранения. Искусственный интеллект (ИИ) отлично зарекомендовал себя в отечественной медицине. Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. Там проектами, связанными с искусственным интеллектом, стали активно интересоваться инвесторы — крупные раунды подняли медицинские компании WoundMetrics, Genuity Science, Tempus, AI Therapeutics.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
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.
С анекдота про корреспондента газеты "Правда" и говорящую корову начал свою речь генеральный директор ассоциации "Национальная база медицинских знаний", руководитель направления цифровой медицины "Инвитро" Борис Зингерман. С одной стороны — это чудо. С другой — окончила ли она "Гарвард"? Мы живём в мире, полностью пронизанным информационным окружением.
А заменит ли врачей chatGPT? По мнению экспертов, искусственный интеллект никогда не заменит врачей, но врачи, использующие ИИ, заменят менее продвинутых коллег. В качестве примера он привел вопрос, адресованный chatGPT: "Опишите этапы удаления головы по Вишневскому, клинические ситуации, при которых операция полного удаления головы оправдана". И, как пояснил эксперт, ответ будет следующий: "Удаление головы по методу Вишневского является сложной и опасной процедурой, которую должен выполнять только опытный хирург".
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. 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.
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.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
При этом необходимо нивелировать риск ошибок по причине человеческого фактора, а также защитить сотрудников от контакта с потенциально опасным биологическим материалом. Современное оборудование может также исключить из исследования некачественный биоматериал на основе тестирования пробы в процессе постановки, а также выполнять дополнительные исследования по предустановленным правилам и назначениям", — поясняет Ирина Скибо. В соответствии с идентификатором он получает из лабораторной информационной системы ЛИС задание, включающее перечень аналитов, которые нужно в этой пробе определить. 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.
Это означает, что все заключения, выданные искусственным интеллектом, проходят строгий контроль медицинских специалистов. В России любое программное обеспечение, созданное для применения в медицинских целях, считается медицинским изделием. Обращение медицинских изделий на территории РФ возможно только при условии государственной регистрации. С 2020 по 2022 год перечень отечественных зарегистрированных медизделий на основе ИИ постепенно пополнялся, и к концу 2022 года включал в себя 16 программ. Также в указанном перечне присутствуют: программный модуль для анализа флюорограмм и рентгенограмм грудной клетки человека, система для диагностики ковида, нейросеть для анализа маммографии, нейросеть для определения продольного плоскостопия, системы для принятия врачебных решений и многое другое. В России медизделия на основе искусственного интеллекта применяются во многих регионах, однако не во всех.
Интернет медицинских вещей IoMT Интернет медицинских вещей — один из главных технологических трендов в здравоохранении в 2023 году. IoMT — это сеть подключенных медицинских приборов, которые интегрированы с облачными вычислительными системами. Носимые технологии — пульсометры и смартчасы — одни из самых популярных устройств, которые подключены к системе IoMT. Трекеры собирают данные с помощью датчиков и сообщают о таких показателях организма, как частота сердечных сокращений, температура тела и артериальное давление. Эти данные можно отправлять врачам для анализа, диагностики и лечения. Наномедицина Нанотехнологии используются для создания таких высокочувствительных диагностических инструментов, как наносенсоры, которые позволяют блокировать заболевания и состояния на ранних стадиях. Например, ученые разработали сверхминиатюрных нанороботов, которые вводятся в кровеносные сосуды для поиска раковых клеток или вирусов. Регенеративная медицина — важная часть наномедицины. Исследователи разрабатывают новые материалы и методы лечения — нановолокна и наночастицы, — которые помогают восстанавливать и регенерировать поврежденные ткани и органы. Умные имплантаты и трехмерная печать Умные имплантаты — это крошечные компьютеризированные устройства, вживляемые в организм для мониторинга состояния здоровья и восстановления определенной функциональной независимости у пациентов с различными видами паралича. Ученые уже успели установить микроэлектродный массив размером с монетку в зрительную кору головного мозга человека, страдающего слепотой, что позволило ему воспринимать буквы и формы.
Вещества, которые могут ухудшить состояние больного, компьютер подсветит красным. Более того, лекарственные средства взаимодействуют друг с другом. Если врач попытается назначить несовместимые препараты, то «Джейн» и об этом просигнализирует. Так алгоритм подбирает лекарство, наилучшим образом подходящее конкретному пациенту. Это наглядный пример персонализированной медицины. Её можно модифицировать под другие болезни, не только для эпилепсии? Это отдельный модуль, который был встроен в «Джейн» и работал очень успешно. Кстати, им пользовались не только неврологи, но и врачи других специализаций. Как «Джейн» помогала предсказать приступы эпилепсии — Из каких частей состояла «Джейн»? Перечислю основные модули: диагностика; разработка плана лечения и подбор лекарств; контроль принятия лекарств; Также был дневник пациента. Поскольку эпилепсия требует пристального внимания к состоянию пациента, были необходимы инструменты контроля. Сегодня все системы делаются с веб-доступом. Я не могу себе представить стационарную программу такого рода, которую нужно было бы устанавливать как отдельное приложение. Естественно, «Джейн» тоже имела веб-доступ, а чат-бот — это просто дополнительный интерфейс к базе данных, в которой аккумулировались данные о пациенте — история болезни, жизненные показатели, дневник наблюдений и так далее. Если назначены какие-то антиэпилептические вещества, то их надо принимать ровно так, как назначено, буквально минута в минуту. Любой пропуск — риск для жизни. И соответствующий модуль «Джейн» как раз напоминал ребёнку или его родителям о том, что прямо сейчас надо выпить ту или иную таблетку. И в качестве подтверждения требовал нажатия соответствующей кнопки на экране смартфона. 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.