Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
| Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения | Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. |
| Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении | Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов. |
| Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине - Российская газета | Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью. |
| Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект? | Начались клинические испытания первого лекарства, целиком разработанного искусственным интеллектом (ИИ), сообщает CNBC. |
Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
В России здравоохранение — это общественная система, основанная на коллективизме и вере в авторитетность врача. А американские пациенты часто ожидают более тесного взаимодействия с врачом и более персонализированного подхода к лечению. Еще одним фактором оптимизма россиян может быть восприятие технологий в целом, их применение часто рассматривается как символ прогресса и успеха, поэтому отношение к ИИ и его влиянию может быть более положительным. В США же система здравоохранения более коммерциализирована, и пациенты могут опасаться, что внедрение ИИ приведет к уменьшению внимания и заботы со стороны врачей. Также возможно, что американские граждане более скептически относятся к новым технологиям в целом и ожидают от них больших рисков и проблем. Кроме того, в США есть свои особенности доступа к услугам здравоохранения — в частности, высокая стоимость медицинской страховки. Это может усиливать опасения, что использование ИИ усугубит проблемы доступности качественных услуг и взаимоотношений с врачами. Еще один вопрос касался проблемы предвзятости врачей: в американской версии опроса речь шла о предвзятости врачей в отношении пациентов разных рас и этнических групп, в российской версии — о предвзятости к пациентам разных возрастов. Наибольший технооптимизм в вопросах использования ИИ в медицине присущ российской молодежи до 25 лет, тем, кто быстрее усваивает новации и лучше в них разбирается.
Примером работы программы выступает сервис Ada. Это мобильное приложение, которое задаёт человеку вопросы, а тот — описывает симптомы, после чего Ada ищет информацию о проблеме и даёт рекомендации.
Существуют похожие сервисы, способные указать на заболевания, и даже на сахарный диабет. Для людей, которые выписались из больницы разработано специальное приложение Sense. Набирает популярность генетический анализ с помощью сервиса Sophia Genetics. Так, анализ ДНК даёт возможность выявить предрасположенность человека к некоторым заболеваниям: диабету, язве желудка и другим. Проект MedClueRx позволяет определить, какие лекарственные препараты могут помочь при депрессии, эпилепсии, заболеваниях нервной системы. Сервис ИИ MedWhat способен заменить личного врача — это приложение для мобильного телефона со встроенной функцией распознавания речи. Приложение способно интересоваться самочувствием человека и отвечать на разные вопросы, например: «Как избавиться от головной боли? В ближайшем будущем планируется дать доступ сервису MedWhat к историям болезней пациентов и к генетической информации. Обработка огромных объёмов информации ИИ способен обрабатывать несколько тысяч страниц в секунду при поиске необходимой информации. Примерно каждые двадцать минут в мире появляется новая статья по медицине.
В помощь медикам недавно была создана система поддержки по принятию решений — CDSS на основе ИИ, которая объединила информацию и данные о показателях здоровья пациентов и их истории болезни.
Искусственный интеллект ИИ помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. Основную работу ИИ сейчас выполняет в службе лучевой диагностики. Нейросеть распознает 37 различных заболеваний. В ближайшие годы ИИ станет базовой медицинской технологией столицы.
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.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
| Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире | Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает. |
| Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении | Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ. |
| Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли | ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. |
| Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день | Медицинские продукты с применением искусственного интеллекта активно разрабатывают известные компании: Microsoft, Apple, Google, IBM. |
| Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект? — Реальное время | Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. |
Искусственный интеллект в медицине
Таким образом, распространенные хронические состояния, такие как гипертония, депрессия и астма, теоретически можно лучше контролировать с помощью приложений. Проблемы и ограничения Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных. Существует риск выявления конфиденциальных данных пациента из истории болезни. Более того, есть риск преднамеренного взлома алгоритма для нанесения вреда людям в больших масштабах, например передозировки инсулина у диабетиков. Вторая проблема — неточная работа алгоритмов. Используемый сотнями больниц по всему миру для рекомендаций по лечению больных раком, алгоритм был основан на небольшом количестве синтетических случаев и очень ограниченом количестве реальных данных. Многие из его рекомендаций по лечению были ошибочными, например, предлагали использовать несовместимое лекарство для пациента с сильным кровотечением, что представляет явное противопоказание. Еще одна проблема — предвзятость. Низкий социально-экономический статус — основной фактор риска преждевременной смертности.
Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья.
Для выявления сколько-нибудь серьезного состояния требуется интерпретация нескольких визуализационных исследований. После обучения с использованием больших наборов данных исследований системы на основе ИИ способны анализировать медицинские изображения и сообщать об обнаруженных особенностях, например, небольших опухолях, которые человеческий глаз может упустить. Такие системы выявляют закономерности и предоставляют информацию о характеристиках любых отклонений от нормы, экономя время врача. В тех случаях, когда у пациента есть несколько снимков, сделанных на протяжении некоторого времени, искусственный интеллект также может анализировать динамику заболевания. Так, для проверки работы своей системы на основе ИИ в корпорации Google провели эксперимент: снимки предложили изучить шестерым сертифицированным радиологам.
В тех случаях, когда диагноз ставился по единственному снимку, искусственный интеллект справился так же или даже лучше людей. Сегодня рядом с живыми медсестрами в госпиталях США уже работают компьютерные помощники, от которых можно получать советы, подсказки и другую информацию. Например, цифровой ассистент Салли, улыбающаяся женщина в белом халате, или медбрат Уолт. Салли и Уолт — это анимированные аватары, виртуальные личные тренеры по здоровью из платформы iCare Navigator на базе искусственного интеллекта, предназначенной для взаимодействия с пациентами и их обучения. Компания TeleHealth Services, разработавшая iCare Navigator, утверждает, что использует электронные медицинские записи пациентов и применяет машинное обучение для выстраивания индивидуальных отношений. 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.
Для этого более миллиона анонимных снимков были предоставлены Глазной клиникой Мурфилдс. В первую очередь проект ориентирован на два заболевания: диабетическую ретинопатию и возрастную дегенерацию желтого пятна, которые являются наиболее распространенными. ИИ для распознаваний психических отклонений по голосу ИИ находит применение и в психиатрической практике: проект NeuroLex. Целью является обучение нейронных сетей определять соответствие между психиатрическим диагнозом и речевыми паттернами, чтобы сделать процесс постановки диагноза более быстрым и точным.
ИИ в разработке лекарственных средств Важнейшим направлением в медицине является разработка новых лекарственных средств, где также может помочь ИИ. К примеру, алгоритм машинного обучения Массачусетского технологического института открыл новые антибиотики, которые способны побороть клостридиозы, туберкулез и более 30 видов антибиотикорезистентных бактерий. Также компания Atomwise, используя алгоритмы ИИ и машинного обучения, создала нейронную сеть AtomNet, которая способна проанализировать более 100 миллионов химических соединений и сократить время на открытие новых лекарственных препаратов, а также сеть может прогнозировать эффективность препаратов и их возможные побочные эффекты. Так, проект Sophia Genetics направлен на визуализацию результатов исследования генетического материала и дальнейшее определение склонности человека к тем или иным заболеваниям, возможности передачи заболеваний по наследству, а также одной из приоритетных задач является выявление генетических мутаций у плода на ранних стадиях беременности. На стадии разработки находится другая система - Deep Gemonics.
Этот проект позволит анализировать и прогнозировать влияние генетических вариаций и мутаций на внутриклеточные процессы, в первую очередь, на ядерные процессы транскрипция, сплайсинг и др. Подобные разработки смогут помочь понять патогенез многих заболеваний и лучше составлять их терапию. ИИ в борьбе с COVID-19 В период пандемии коронавирусной инфекции стали разрабатывать и внедряться технологии ИИ, помогающие выявить заболевших, оценить тяжесть течения заболевания, произвести дифференциальную диагностику, подобрать оптимальное лечение, создать вакцины и лекарства. Для мониторинга числа заболевших и определения очагов инфекции используется HealthMap. Программа позволяет отследить динамику распространения заболевания, оценить распространенность COVID-19 в разных странах и в мире.
Также создана система на основе ИИ для выявления людей с повышенной температурой или без медицинской маски. Обнаружив у проходящего поблизости человека признаки жара, система автоматически оповещает об этом медицинские организации.
Мы взяли базу РЛС, распарсили и ввели в систему. Так у «Джейн» появились знания о показаниях, противопоказаниях и побочных явлениях приёма лекарственных средств. Далее врач, когда решал, какой препарат назначить, давал алгоритму задание: «Подбери лекарство для этого ребёнка». И система рассчитывала интегральный показатель для каждого вещества, который показывал степень риска приёма средства для конкретного пациента. 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.
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
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. 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.
В России здравоохранение — это общественная система, основанная на коллективизме и вере в авторитетность врача.
А американские пациенты часто ожидают более тесного взаимодействия с врачом и более персонализированного подхода к лечению. Еще одним фактором оптимизма россиян может быть восприятие технологий в целом, их применение часто рассматривается как символ прогресса и успеха, поэтому отношение к ИИ и его влиянию может быть более положительным. В США же система здравоохранения более коммерциализирована, и пациенты могут опасаться, что внедрение ИИ приведет к уменьшению внимания и заботы со стороны врачей. Также возможно, что американские граждане более скептически относятся к новым технологиям в целом и ожидают от них больших рисков и проблем. Кроме того, в США есть свои особенности доступа к услугам здравоохранения — в частности, высокая стоимость медицинской страховки. Это может усиливать опасения, что использование ИИ усугубит проблемы доступности качественных услуг и взаимоотношений с врачами.
Еще один вопрос касался проблемы предвзятости врачей: в американской версии опроса речь шла о предвзятости врачей в отношении пациентов разных рас и этнических групп, в российской версии — о предвзятости к пациентам разных возрастов. Наибольший технооптимизм в вопросах использования ИИ в медицине присущ российской молодежи до 25 лет, тем, кто быстрее усваивает новации и лучше в них разбирается.
Фото: mos. Это общемировой тренд, связанный с ростом населения планеты, его старением, распространенностью неинфекционных хронических заболеваний. Сохраняются высокие затраты на подготовку медицинских специалистов и кадровый дефицит.
Для нашей страны эта нагрузка прежде всего приходится на государственную систему здравоохранения. Кабинет рентгенолаборанта в московской больнице. Именно тогда стало понятно, что ускоренное внедрение безбумажных технологий, автоматизация рутины, высвобождение времени медицинского персонала — это не «фасадные» инновации, а необходимость. Технологии ИИ уже сегодня меняют ландшафт всей экономики и сферы услуг. Здравоохранение — не исключение.
От эффективного внедрения ИИ зависит конкурентоспособность медицинских организаций, всей системы, а также будущее качество жизни населения. Здравоохранение — консервативная отрасль, изменения и новые технологии приживаются здесь непросто. Однако если отложить внедрение ИИ, есть риск безвозвратно отстать, вместо того чтобы управлять процессом перехода системы здравоохранения в новый технологический уклад. В чем выражается этот риск? Наши жители не получат новые возможности по поддержанию и сохранению здоровья, а мы окажемся в роли «догоняющего» участника новой реальности.
Тем временем ИИ становится новой базовой технологией, как когда-то персональные компьютеры и программы, которыми мы пользуемся повседневно переводчики, навигация, домашние умные помощники и т. Скорость этих изменений, а также требования к росту качества жизни постоянно увеличиваются. В этих новых условиях нам необходимо предоставлять лучшие медицинские услуги для наших жителей и условия труда для наших медицинских работников. При постоянном развитии цифровизации здравоохранения, экспоненциальном росте накапливаемых данных без новых технологий их обработки просто не обойтись. И такой технологией является искусственный интеллект.
В каких мегаполисах мира работают аналогичные сервисы? Конечно, мы активно изучаем международный опыт, но у нас есть проекты, по масштабу не имеющие аналогов в мире. Например, московский эксперимент по использованию компьютерного зрения для анализа медицинских изображений. Результаты этого проекта легли в основу 11 национальных стандартов разработки и применения ИИ для клинической медицины. Проекты по исследованию возможностей ИИ в столичном здравоохранении реализуют единым фронтом несколько команд Комплекса социального развития Правительства Москвы — от разработки принципиально новых для страны ИИ-сервисов, тестирования прототипов до масштабного внедрения готовых продуктов.
Мы разрабатываем и реализуем собственные подходы по применению ИИ в здравоохранении, с исследовательским скепсисом подходим к информации о возможностях тех или иных технологий, все проверяем и тестируем на своей базе. В последних отчетах исследовательских и консалтинговых компаний о цикле развития новейших технологий генеративный ИИ находится на пике завышенных ожиданий — о нем много говорят, с ним экспериментируют. Однако говорить о его массовом внедрении, в первую очередь в медицине, пока рано — нет ни одного готового продукта с понятным сценарием использования и доказанными эффектами для роста производительности труда или повышения качества медицинского обслуживания, диагностики или лечения.
И мы эту работу делаем не для того, чтобы заменить его, а чтобы ему помочь.
Когда врач работает вместе с искусственным интеллектом, это минимизирует возможность ошибки. До 50 процентов уменьшается время на интерпретацию исследования, и до 15-20 процентов повышается качество - выявление онкологических и других заболеваний на ранних стадиях". Один из самых активных регионов в плане использования ИИ для анализа медицинских изображений - город Москва. Научная база столицы включает более 10,5 миллиона исследований, проанализированных с помощью сервисов искусственного интеллекта, рассказал директор Центра диагностики и телемедицины, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике департамента здравоохранения Москвы Юрий Васильев.
Врач-рентгенолог большую часть времени что-то пишет, а не смотрит на изображение, а должно быть наоборот", - сказал он. Пока искусственный интеллект применяется в основном для анализа медицинских изображений и электронных медицинских карт Есть и другие технологии ИИ, помогающие повысить эффективность системы здравоохранения. Например, голосовые сервисы ввода данных устной речи - врач может наговаривать то, что он видит, а данные записываются в медицинскую карту уже в виде текстового сообщения. Сервисы видеоаналитики могут следить за состоянием пациентов с ограничениями по движению, например, в реанимации и при необходимости послать сообщение на пост.
Ну и, конечно, стоит отметить чат-боты, которые помогают с первичным сбором данных о пациенте в кол-центрах при записи к врачу. Она позволяет на УЗИ-аппаратах неэкспертного уровня за счет анализа данных получать то же качество, как и на УЗИ-аппаратах более высокого класса", - рассказал Павел Пугачев.
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
Начались клинические испытания первого лекарства, целиком разработанного искусственным интеллектом (ИИ), сообщает CNBC. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ. Сегодня искусственный интеллект помогает находить признаки заболеваний по более чем 20 направлениям, а количество обработанных с помощью него лучевых исследований уже превысило 11 миллионов. Возможность делать прогнозы с помощью искусственного интеллекта в медицине применяют и иначе.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
| Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы | Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, перспективы практического внедрения. |
| Применение искусственного интеллекта в медицине | Искусственный интеллект на службе отечественной медицины. Петербургские врачи освоили инновационную методику, она позволяет ставить диагноз в случаях, когда однозначно определить причину болезни данные не позволяют. |
| Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины | Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками. |
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
Применяя когнитивные технологии и искусственный интеллект (ИИ) к этим данным, сектор может перейти от традиционного реактивного лечения к более проактивной медицинской системе, базирующейся на предотвращении заболеваний, укреплении здоровья, ускоренной. Искусственный интеллект в медицине. Инструменты искусственного интеллекта помогли обнаружить онкогенные соматические мутации и понять сложность взаимодействия генов клеток раковых опухолей. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Вот лишь некоторые возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”.
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Однако и в медицинской сфере искусственный разум может быть не менее полезен следите ли вы за успехами ИИ? Мы регулярно рассказываем о них в нашем Телеграм-канале. К примеру, недавно гонконгская компания Insilico Medicine опубликовала результаты исследования, показывающего, что ее система на основе ИИ и глубокого обучения может создавать новые лекарства против определенных патологий всего за 3 недели. 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.
Конечно, передовые технологии зачастую внедряются в США и Азии, однако и Европа Россия в том числе применяет многочисленные инновации и выстраивает стратегию использования ИИ в здравоохранении. Самые актуальные для нашей страны методы искусственного интеллекта в медицине — это распознавание речи и онлайн-диагностика заболеваний по медицинским картам и снимкам. В 2017 году Институт развития интернета начал работу над созданием системы ИИ, предназначенной для постановки диагноза по снимкам. Ожидается, что она позволит гражданам узнавать о состоянии здоровья по снимкам, в том числе и в домашних условиях. Ведутся также работы по созданию системы TeleMD, которая должна позволить онкологам связываться с коллегами для консультаций и своевременного выявления раковых клеток. Регулирование сферы на законодательном уровне Искусственный интеллект в медицине в России, как впрочем и в остальном мире, представляет собой абсолютно новое решение, требующее самого пристального внимания со стороны не только инвесторов, врачей и пациентов, но и законодателей. Пока данная сфера никак не регламентируется законодательством, а ведь в будущем ИИ может серьезно влиять на работу медицинских учреждений. При этом не стоит забывать, что стопроцентно точные и достоверные результаты машины показывают далеко не всегда: есть вероятность возникновения ошибок, поэтому так важно, чтобы была правовая база, в деталях регламентирующая особенности данной сферы. Работы в этом направлении уже ведутся. К примеру, в стране обсуждается возможность создания специального государственного агентства по робототехнике и введения поста профильного премьера, чтобы специалисты могли курировать сферу в целом. Проблемы внедрения ИИ в здравоохранении: за и против Искусственный интеллект и интернет вещей в здравоохранении — очень перспективные области, внедрение и развитие которых имеет преимущества и недостатки. Повышение эффективности диагностики ИИ работает на основе огромных объемов данных, благодаря чему существенно увеличивается точность и эффективность постановки диагнозов. Чтобы изучить несколько миллионов медицинских карт, специалисту нужны годы, а компьютер справляется с этим за короткое время. Сокращение рутинных задач врачей Искусственный интеллект может взять на себя все задачи, которые отвлекают медицинский персонал от основной работы — спасения человеческого здоровья и жизни. Программы могут подбирать палаты, искать доступное оборудование, следить за исправностью медтехники и т. Уменьшение количества врачебных ошибок ИИ уже сегодня часто показывает более высокую точность при постановке диагнозов и выполнении других работ, чем врач. Если же доктор и ИИ будут работать вместе, то вероятность ошибок сводится практически к уровню статистической погрешности. Инвестиции в ИИ в медицине сегодня чрезвычайно важны — они дают возможность развивать сферу, а в перспективе и полностью изменить весь облик здравоохранения в мире, сделать его более надежным, эффективным, комфортным и безопасным для человека. Однако в настоящее время не все идет гладко. У внедрения систем искусственного интеллекта в медицинскую сферу есть проблемы и недостатки, о которых нельзя забывать. Можно выделить несколько препятствий для ИИ в медицине. Проблемы используемых медицинских данных Для обучения ИИ используются уже имеющиеся медицинские карты пациентов, информация в которых может быть неполной, содержать всевозможные неточности и ошибки. Кроме того, в документах нет такой важной информации о больных, как особенности и условия их жизни, их привычки в том числе вредные и т. И сегодня отсутствуют эффективные механизмы сбора этих данных. Естественно, если использовать для обучения машин информацию, заведомо содержащую неточности и даже ошибки, качество работы систем будет снижаться. Непрозрачный алгоритм принятия решений Системы искусственного интеллекта работают по принципу «черного ящика»: оператор не может посмотреть, почему программа приняла именно такое решение, а не какое-то другое. Практически невозможно определить, по каким причинам ИИ неверно решил задачу. Стоимость Создание и внедрение систем искусственного интеллекта требует серьезного финансирования. Высокая стоимость связана во многом с необходимостью обучать программу, настраивать ее под данные, накопленные в конкретном медицинском учреждении.
Семашко Андреем Алмазовым, чтобы узнать, что удается сделать для внедрения ИИ в медицинскую практику и что этому мешает. Об искусственном интеллекте в медицине на радио «Маяк» Искусственный интеллект чувствует микроизменения по всем фронтам и может сказать, что будет, например, инсульт, а врач увидит инсульт только тогда, когда он случится, — рассказал в беседе с ведущими Александром Пушным и Маргаритой Митрофановой Александр Гусев, руководитель разработки системы искусственного интеллекта Webiomed, руководитель GR-направления ассоциации «Национальная база медицинских знаний».
Затем, выбирается подходящая нейросетевая архитектура и проводится обучение. Этот этап включает в себя передачу данных через различные слои нейросети, где каждый слой проходит через процесс вычисления, используя свои веса и функции активации, для получения вывода. Обучение происходит при помощи алгоритмов обратного распространения ошибки, которые корректируют веса нейронов в соответствии с приближением к оптимальным значениям функции ошибки. После обучения нейросеть тестируется на тестовых данных, чтобы определить точность ее работы. При достаточно высоких показателях, она может быть использована для анализа новых данных пациентов и предоставления рекомендаций врачам. Развитие ИИ-медицины в России Как и во всем мире, в России существуют различные проекты и инициативы, связанные с использованием искусственного интеллекта в медицине. Некоторые из них уже демонстрируют успешные результаты в областях, таких как диагностика и алгоритмизация лечения. Однако, можно сказать, что в целом Россия не является лидером в развитии ИИ-медицины в мире. Ведущие страны, такие как США и Китай, вкладывают большие ресурсы исследований и разработок в эту область. В России важным фактором сдерживания развития ИИ-медицины, является недостаток финансирования, ограниченный доступ к высокотехнологичному оборудованию, а также недостаточная масштабность проектов. 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.
Искусственный интеллект в клинической медицине
Многие россияне опасаются применения ИИ в медицине. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является инновационной технологией, которая вызвала настоящую революцию в различных отраслях, и медицина не стала. 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. Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований.
ОБ АССОЦИАЦИИ
- Искусственный интеллект в медицине
- Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
- Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день -
- Робот со скальпелем