“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Применение методов искусственного интеллекта в медицине и сфере здравоохранения Для использования врачами и медицинскими специалистами Плюсы и минусы Заменит ли ИИ врачей? Примеры | Онлайн-университет доказательной медицины О том, как искусственный интеллект внедряют в сфере медицины, рассказал директор АИИ Роман Душкин. Как искусственный интеллект создает лекарства. ИИ от фирмы Insilico Medicine носит название GENTRL.
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
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.
Однако если на снимке пациента есть какие-то отклонения от нормы, погрешности которые, например, появляются из-за использования разного оборудования или индивидуальных особенностей пациента — врожденных или приобретенных , то точность сопоставления начинает падать. Подобная проблема встречается и при определении алгоритмами онкологических болезней, инсульта, инфаркта и других диагнозов. У распознавания «по аналогии» есть набор всем известных проблем, поясняет эксперт. Иногда не всегда то, что распознается как болезнь, является болезнью — это «ложноположительный результат». В других случаях наоборот: система это не распознает как болезнь, хотя болезнь есть — это «ложноотрицательный результат». Кроме того, бывает, что медицинская информация не поддается в полной мере алгоритмическому анализу — это так называемые эксквизитные случаи, специфика пациента, орфанные болезни и так далее. Возможно, следующие поколения алгоритмов будут избавлены от этих проблем, но пока надежды на медицинский ИИ, как диагностический философский камень — очевидный самообман», — заключил Кузнецов.
По информации местных Telegram-каналов, агрессором является Богдан Ш. На видеороликах, которые сам блогер публикует в социальных сетях, видно, как он нападает на прохожих, бьет их по лицу и издевается над ними. Сообщается, что от его действий уже пострадали около 50 человек. Мотивы своих поступков он не объясняет. Помимо видео избиений, в блоге Ш. Ранее в петербургском метро пожилой мужчина напал с ножом на серебряного призера чемпионата России по фигурному катанию Владислава Дикиджи. По его данным, тела были найдены со связанными руками и зашитыми животами, что вызывает подозрения в изъятии внутренних органов. Тела завернуты в нейлоновые черно-синие саваны, которые отличаются по цвету от саванов, используемых в Газе, передает ТАСС.
Представители чрезвычайных служб считают, что это могло быть сделано с целью повышения температуры тел для ускорения процесса их разложения и сокрытия улик. Также агентство отмечает, что на некоторых телах обнаружены следы огнестрельных ранений в голову. Ранее палестинские экстренные службы обнаружили на территории медицинского комплекса «Насер» в Хан-Юнисе массовое захоронение с 50 телами погибших. В частности, речь шла о поджоге связанного с Украиной коммерческого объекта в британской столице лицами, которые якобы контактировали с российскими разведслужбами, передает РИА «Новости». Посольство России в Лондоне отвергло эти обвинения, назвав их «абсурдными и заведомо бездоказательными». Они являются «очередной наспех состряпанной британским истеблишментом информационной фальшивкой», подчеркнули в диппредставительстве. Посол Келин также отметил, что Россия, в отличие от Британии и других западных стран, не осуществляет и не поощряет диверсии против гражданских объектов. Авиация, ракетные войска и артиллерия поразили эшелон у поселка Удачное в ДНР, указало ведомство в своем Telegram-канале.
Экс-сотрудник французской контрразведки Николя Чинкуини утверждает, что определение «наемник» в Уголовном кодексе Франции слишком узкое, что позволяет им избежать наказания.
По словам Андрея Наташкина, основателя и СЕО Mirey Robotics, сегодня в рамках общей хирургии уже выделилось отдельное направление — телехирургия. Технология позволяет хирургу управлять роботизированным манипулятором, который способен совершать сверхточные движения.
Но здесь есть две опасности. Первая — разрыв интернет—соединения, вторая — это кибератаки. А во время операционного вмешательства эти факторы, которые ведут к потере управления процессом, могут стать фатальными для пациента".
По словам эксперта, в связи с этим сейчас на первый план выходит вопрос обеспечения безопасных условий во время операций с использованием роботов, и недавно российские учёные представили своё решение данной проблемы: в условиях возникновения чрезвычайной ситуации манипулятор сможет автономно завершить оперативное вмешательство, без контроля со стороны хирурга. Сейчас большинство хирургических операций проводятся с помощью американских робот—ассистированных хирургических систем Da Vinci — самых известных роботов—хирургов во всём мире. По данным сайта Da Vinci, с 2007 по 2022 год в России американскими роботами—хирургами было выполнено около 28 тыс.
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.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения 63 181 Гусев Александр, Директор по развитию бизнеса Согласно Markets And Markets , объем глобального рынка искусственного интеллекта ИИ в сфере здравоохранения вырастет с 4,9 млрд долларов США в 2020 году до 45,2 млрд долларов США к 2026 году. В мире около 3 тыс. Рост интереса к ИИ обусловлен сразу несколькими трендами: появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных. Эти технологии дали возможность выполнять автоматизированное машинное обучение с высокой точностью получаемых моделей, что в свою очередь открыло многочисленные примеры успешной автоматизации процессов и перспектив цифровой трансформации с возможностью сокращения затрат на здравоохранение.
Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. Сегодня искусственный интеллект позволяет выявить опасные заболевания на самых ранних этапах, создавать оптимальные схемы терапии, сводить к минимуму вероятность ошибок в лабораторной диагностике и даже делать хирургические операции. Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. Медицинские продукты с применением искусственного интеллекта активно разрабатывают известные компании: Microsoft, Apple, Google, IBM.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Сейчас любая сложная наука — это наука данных, а методы их анализа одни и те же в любых областях. Биохимическая физика — это применение физико-математических методов к биологическим системам. Исследования по большей части имеют прикладной характер Источник: Анастасия Пешкова — Наша лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией — получением и анализом данных работы мозга. Для этого применяются математическое моделирование, методы машинного обучения и искусственного интеллекта. Но в процессе решения прикладных задач часто возникают и фундаментальные, например, касающиеся методов: разработка новых типов нейронных сетей, новых архитектур, подходов к анализу данных. Также мы занимаемся так называемой персонализированной медициной. По каждому человеку можно собрать огромное количество данных: геномные, транскриптомные, МРТ мозга, энцефалограмма, анализы крови и так далее.
Суммарно это даст очень информативный индивидуальный портрет человека. А методы машинного обучения ИИ позволяют эти данные объединить и сделать полезный вывод для науки или для лечения человека. Пока это поиск общих тенденций, но мы надеемся, что со временем получится давать конкретные рекомендации. Максим много сотрудничает с зарубежными коллегами Источник: Анастасия Пешкова — Где это может применяться? Тогда берется анализ патологической ткани и проводится ее детальный анализ. Какие-то части этой сложной неоднородной структуры могут откликаться на терапию, какие-то — нет.
Если это понять заранее, в теории можно намного более успешно, прицельно и качественно назначать препараты. В идеале это может позволить создать системы поддержки врачебных решений: опираясь на большое число фактов, давать рекомендации доктору, какая терапия в этом случае предпочтительна. А специалист, соединяя их с другими фактами, принимает решение. Расскажите, пожалуйста, об этом проекте. Также эта система позволяет составить карту функциональных зон мозга, отвечающих за движение, зрение, речь и так далее. Бывает форма эпилепсии, когда лекарства не помогают, и таких больных довольно много.
Их проблема зачастую заключается в том, что в мозге есть маленькая область, которая вследствие разных причин вызывает поразительную активность и приступ. Если говорить о детях, то они догоняют сверстников, нормально ходят в школу. У взрослых прекращаются приступы, возвращаются когнитивные способности.
Это, например, поиск перспективных молекул для определенных рецепторов, что может предварять открытие новых препаратов», — рассказал «Ведомости.
Городу» врач-эксперт Тимур Пестерев. Один из последних примеров — китайская биотехнологическая компания в начале этого года с помощью ИИ придумала лекарство для лечения идиопатического легочного фиброза ИЛФ. Это тяжелое заболевание, сопровождающееся рубцеванием легких, от которого страдают в основном пожилые люди. ИИ исследовал массив данных о фиброзе дыхательных путей с целью найти белок, отвечающий за заболевание.
Когда белок был найден, нейросеть приступила к синтезированию молекулы, которая бы эффективно боролась с недугом. Препарат от ИЛФ прошел первую стадию клинических исследований, и его уже испытали на добровольцах. Столичные алгоритмы По данным Национального центра развития ИИ при правительстве РФ, Россия занимает лидирующие позиции в мире по разработке и внедрению ИИ в здравоохранении. Значительную роль в этом сыграл московский опыт внедрения ИИ в здравоохранение.
Как рассказали «Ведомости. Городу» в столичном депздраве, сегодня в Москве реализуются четыре крупнейших проекта использования ИИ в здравоохранении. Компьютерные алгоритмы находят патологии уже по 21 клиническому направлению. Нейросети помогают врачам определять на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, артроза, плоскостопия и других заболеваний.
О совершенно новой области применения ИИ в московском здравоохранении «Ведомости. Городу» рассказала заммэра по вопросам социального развития Анастасия Ракова. Это опасное неврологическое заболевание обычно начинает развиваться в молодом возрасте и со временем может привести к тяжелой инвалидности. Технологии ИИ позволят медикам повысить скорость и точность его диагностики на МРТ головного мозга», — объяснила Ракова.
Это стало очевидно уже в 2020 году, и касалось не только напрямую сферы медицины, но и смежных областей. Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач.
Разумеется, максимум внимания в исследовательской работе стало уделяться таким направлениям, которые целиком либо в какой-то мере были направлены на борьбу с пандемией, на снижение нагрузки врачей, на оптимизацию здравоохранения. 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.
Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера Принять все.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Это неосознаваемый процесс, основанный на предыдущем опыте и анализе более широкой совокупности факторов, скрытых от сознания. Интуиция — это пока чисто человеческая черта и навык. Но есть у естественного интеллекта не только преимущества, но и слабые места — тот самый человеческий фактор. Любому биологическому организму свойственна усталость, влекущая потерю концентрации и риск совершить ошибку. Огромный поток интерактивных данных и массив исторически накопившихся данных в виде анамнеза заболеваний, предыдущих исследований, динамики показателей здоровья пациента, множество факторов для принятия решений и катастрофическая нехватка времени — неподъемная ноша для обычного врача. Медработнику нужно осознать, проанализировать, сопоставить, пропустить через себя и выйти на принятие решения, на которое есть только минуты, а то и секунды. А если специалист не в настроении или плохо себя чувствует, то эффективность его диагностики снижается в разы. Хочу отдельно коснуться потенциальной пользы применения ИИ в медицине. Почему потенциальной?
Потому, что сейчас систем ИИ, которые быстро определяют риски и учитывают множество входных параметров, не очень много и порядок их применения пока полностью не урегулирован. ИИ и нейросети способны в будущем преобразить современное здравоохранение. Изменить к лучшему систему диагностики, повысить качество оказания медицинских услуг при одновременном снижении расходов. 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.
Экономический эффект от использования таких технологий уже превысил 13 млрд рублей. Помогает в этом утверждённый президентом федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика». Проект начал реализовываться в 2021 году. Меры поддержки предусматривают подготовку кадров в этой области, стимулирование научных исследований, финансовую поддержку разработки новых и внедрения существующих решений. Эти продукты уже используются медицинскими организациями при диагностике пациентов. Задача Минздрава — создать условия для расширения внедрения технологий искусственного интеллекта в клиническую практику. Рассчитываем, что меры поддержки, предусмотренные в федеральном проекте, позволят реализовывать конкретные проекты в области искусственного интеллекта», — отметил замминистра здравоохранения России Павел Пугачев. Как меняются поликлиники Москвы Подробнее «Использование технологий ИИ позволяет на раннем этапе выявить заболевание, а соответственно — дешевле и проще его вылечить. Это снижает финансовую нагрузку на систему здравоохранения в целом, упрощает работу врачей и повышает продолжительность и качество жизни нас, обычных граждан», — подчеркнул директор по направлению «Цифровая трансформация отраслей и компаний» АНО «Цифровая экономика» Алексей Сидорюк.
Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта ИИ в здравоохранении. Анализ медицинских изображений. Компьютерное зрение позволяет находить закономерности и отклонения от нормы в снимках различных органов на КТ, МРТ, рентгенографии, маммографии и т.
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. Сейчас сложно анализировать данные, которые есть в медицинских информационных системах. Как врач на приеме вводит данные в систему? В условиях ограниченного времени на прием нередко встречаются некорректное построение предложений, необщепринятые сокращения, аббревиатуры, использование нестандартных символов, отсутствие разделения слов. Врач понимает, что он написал, и другой врач поймет или догадается, потому что это их предметная область, которую они научились понимать, но, к сожалению, это большие сложности для систем анализа медицинских данных, негативно влияющие на те результаты, которые формирует нам ИИ. Еще одна сложность — большое количество данных, необходимых для обучения.
В идеале все данные из истории заболеваний должны быть оцифрованы, информация структурирована. Необходимо учитывать, что методология лечения, сбора отчетных данных, перечень отображаемых в медицинской документации сведений продолжает динамично изменяться, а для разработчиков ИИ это означает, что системы нужно будет время от времени переучивать. И здесь возникает вызов — как научиться делать это быстро.
А это в несколько десятков раз быстрее, чем традиционные методы.
Причем что примечательно, у руля компании стоит наш соотечественник Алекс Жаворонков. Господин Жаворонков еще в середине 2000-х годов получил степень магистра в Университете Джона Хопкинса, а затем и докторскую степень в Московском Государственном Университете, где его исследования были сосредоточены на использовании машинного обучения для изучения физики молекулярных взаимодействий в биологических системах. В 2014 году Алекс основал уже упомянутую Insilico Medicine, имея за плечами опыт работы в индустрии высоких технологий и заинтересовавшись вопросами фармации. Это интересно: Как работает искусственный интеллект Если вернуться к ИИ, то сами разработчики называют основную технологию работы искусственного интеллекта «генеративным тензорным обучением».
Она позволяет ИИ, если не вдаваться в подробности, более эффективно и быстро обучаться требуемым навыкам. Мы подумали: можем ли мы заставить машины придумывать с нуля новые молекулы с определенными свойствами вместо того, чтобы заставлять их перебирать десятки доступных вариантов, — говорит Алекс Жаворонков.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Динамика венчурного инвестирования в искусственный интеллект для медицины, по данным CB Insights.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
Провалы искусственного интеллекта в медицине происходят потому, что это вовсе не интеллект, а схожий с системой распознавания лиц алгоритм, сказал газете ВЗГЛЯД руководитель экспертного совета ЭИСИ (Экспертный институт социальных исследований) Глеб. Провалы искусственного интеллекта в медицине происходят потому, что это вовсе не интеллект, а схожий с системой распознавания лиц алгоритм, сказал газете ВЗГЛЯД руководитель экспертного совета ЭИСИ (Экспертный институт социальных исследований) Глеб. Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками.
AI-платформа для анализа медицинских изображений
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.
Созданием цифровых двойников группы наиболее распространенных заболеваний в области кардиологии и онкологии занимаются ученые Сеченовского университета. Разработку прототипов цифровых двойников планируется завершить к 2025 году. Обучение медперсонала. Медики осваивают новые навыки благодаря симуляции реальных обстоятельств, без риска нанести травму пациенту или испортить оборудование. Например, уже разработана технология виртуальной реальности для обучения специалистов по рентгенографии. Разработка новых лекарств. По данным Калифорнийской ассоциации биомедицинских исследований, путь лекарства от исследовательской лаборатории до пациента занимает в среднем 12 лет.
Только один из тысячи препаратов доходит до тестирования на людях, и только один из пяти тысяч препаратов утверждается для практического использования и выходит на рынок. Применение технологий ИИ значительно сократит как время вывода новых лекарств на рынок, так и их стоимость. Более того, она способна предсказывать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а потенциально и вовсе снижать их токсичность. Сейчас платформа тестируется. Данные обезличены.
Тем не менее, Россия продолжает развивать эту сферу и прилагает усилия для преодоления препятствий. Вместе с тем, нужно отметить, что эта область относительно новая и ее развитие может занять много времени и усилий. Риски использования ИИ и нейросетей в области здравоохранения ИИ может «подсказать» неправильный диагноз, особенно если модель была обучена на неполных или неточных данных. Если искусственный интеллект используется неправильно или алгоритмы машинного обучения неправильно обучены, то они могут привести к опасным ошибкам, которые нанесут вред пациентам. Возникают и морально-нравственные аспекты — кто несет ответственность за принятое и непринятое решение. Эта проблема рождается в самом алгоритме: он гибкий и критерий «не навреди» не всегда самый быстрый или дешевый способ лечения пациента. Разработчики могут установить параметры для системы, которые не совпадают с медицинской этикой и это также может повредить здоровью пациентов. Вопрос потери конфиденциальности тоже стоит довольно остро — данные пациента должны быть защищены от несанкционированного доступа, а использование ИИ в медицине может невольно повысить риск утечки личной информации. Еще одна проблема — неуместное лечение. Может возникнуть ситуация, когда ИИ предлагает протокол, который не подходит пациенту или его приоритетному заболеванию, что может привести к серьезным последствиям. Алгоритмы ИИ могут быть недостаточно точными в отношении определенных групп пациентов, таких как дети, пожилые люди и беременные женщины. Наконец, использование ИИ может создать зависимость от технологии и уменьшить важность роли врача в лечебном процессе или даже вызвать что-то новое — типа «киосков самолечения». Перспективы ИИ-медицины Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Нейросети и другие формы ИИ используются для диагностики, лечения и прогнозирования различных заболеваний. В будущем мы можем ожидать ещё большего расширения использования нейронных сетей в медицине, и она может стать одной из главных областей применения ИИ.
Перспективы персонализированной медицины с помощью мРНК-терапии дают надежду на индивидуальные варианты лечения, которые ранее были немыслимы. Виртуальная реальность в медицине В то время как технология мРНК находится в центре внимания, другой технологией, которая добилась значительных успехов в 2023 году, является виртуальная реальность VR. В медицине виртуальная реальность стала мощным инструментом для революционизирования медицинского образования и улучшения ухода за пациентами. В медицинском образовании виртуальная реальность обеспечивает имитируемую среду, в которой студенты могут изучать и практиковать различные процедуры, операции и медицинские сценарии. Этот захватывающий тренинг позволяет студентам приобрести практический опыт, усовершенствовать свои навыки и повысить уверенность в себе перед выполнением процедур на реальных пациентах. Виртуальная реальность также предлагает ценную платформу для непрерывного медицинского образования, позволяя медицинским работникам быть в курсе новейших технологий и методик. Более того, виртуальная реальность также доказала свою эффективность в улучшении ухода за пациентами. Этот подход может помочь справиться с болью, беспокойством и стрессом, создавая захватывающую обстановку или переживания, которые отвлекают пациентов от их физического дискомфорта. VR показала себя многообещающей в таких областях, как обезболивание, терапия психического здоровья, физическая реабилитация и даже помощь пациентам справляться с хроническими заболеваниями. Нейротехнология Одной из самых захватывающих областей инноваций в области медицинских технологий за последние годы стала область нейротехнологий. Ученые и исследователи добились огромных успехов в понимании сложной работы человеческого мозга и разработке технологий, которые непосредственно взаимодействуют с ним. С появлением интерфейсов мозг-компьютер BCI люди с параличом теперь могут управлять роботизированными конечностями и общаться с помощью силы мысли. Эти BCI обеспечивают прямую связь между мозгом и внешними устройствами, предлагая новый уровень независимости тем, кто ранее зависел от опекунов даже в выполнении простейших задач. Кроме того, нейропротезирование достигло значительных успехов, позволив людям с потерей конечностей восстановить не только движение, но и осязание. Имплантируя электроды непосредственно в периферические нервы, нейропротезы теперь могут обеспечить пользователям реалистичные и интуитивные ощущения, позволяя им держать предметы, ощущать текстуру и даже испытывать колебания температуры. Влияние этих прорывов в области нейротехнологий невозможно переоценить.