Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими. Подкомитет «Искусственный интеллект в здравоохранении» (ПК 01).
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
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. «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине. В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. Искусственный интеллект в медицине. Как может ИИ улучшить систему здравоохранения, по мнению Билла Гейтса? Во-первых, он освободит медицинских работников от рутинных задач и позволит врачам максимально эффективно использовать своё время.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям. Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Как в здравоохранении помогает искусственный интеллект. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно. В 2024 году технологии искусственного интеллекта будут более глубоко и масштабно внедряться в здравоохранении.
Конференция, выставка решений
- Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
- Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину?
- ИИ в области здравоохранения: общий взгляд
- Роль искусственного интеллекта в различных областях здравоохранения
- Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
- Что хотите найти?
Содержание
- Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
- 31.10.2023 Искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения
- Наши решения
- Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве
Большая часть таких разработок - решения для работы с медицинскими изображениями, уточнил Пугачев. Поделиться новостью Нажимая на кнопку вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
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. К 2019 году для специального исследования будут отобраны 1 миллион добровольцев. Исследование направлено на то, чтобы показать связь между состоянием здоровья, образом жизни, окружающей средой, а также социальным и экономическим статусом.
Полученные данные будут обработаны с помощью ИИ.
Эффективность подтверждается с помощью недешевых клинических испытаний. Нейронные сети для пациентов Алгоритмы, которые пациенты могут использовать самостоятельно, развиваются медленнее, чем те, которые используют клиницисты. Датчики на часах определяют частоту сердечных сокращений пользователя в состоянии покоя и при физической нагрузке, и когда происходит сильное отклонение от ожидаемого, пользователю выдается предупреждение о записи ЭКГ через часы, результаты которого затем интерпретирует алгоритм. Некоторые приложения для смартфонов используют нейронные сети для мониторинга и контроля приема лекарств, например AiCure заставляет пациента делать селфи-видео во время проглатывания предписанной таблетки. AiCure контролирует прием лекарства Алгоритмы, основанные на том, как повышаются или понижаются значения глюкозы, используются пациентами с диабетом. Они помогли предотвратить эпизоды гипогликемии. 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.
Также в сборник включены материалы о нормативно-правовом регулировании и проблемах этики в сфере искусственного интеллекта для здравоохранения. Альманах подготовлен на основе анализа открытых источников, в том числе баз патентов, СМИ, сайтов компаний, сайтов университетов, баз данных научных публикаций Google Scholar, OpenAlex, PubMed, Scopus и др.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
| Решения СберМедИИ вошли в ТОП-10 медицинских нейросетей (ИИ) в России в 2024 году | Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. |
| Домен не добавлен в панели | Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов. |
2. Индивидуальные схемы лечения
- Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
- ИТ в Медицине – Telegram
- Яндекс Образование
- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
- Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине | Новости Оргздрав
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Напомним, что в 2022 г. В 2023 г. В целом, к сентябрю 2023 г. Почти половина из них были успешными.
В профилях указаны важнейшие компоненты цифрового здравоохранения на национальном уровне, включая цифровое управление здравоохранением, электронные медицинские карты, порталы пациентов, телемедицину, мобильное здравоохранение, а также большие данные и аналитику. Всего в рамках награды было подано более 100 заявок. Также победителями номинаций стали: Русагро, Авито, Росатом и Роскосмос. Премия Data Fusion Awards присуждается за достижения в области развития тренда Data Fusion, реализацию успешных кросс-отраслевых проектов по анализу больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, развитие образовательных инициатив для подготовки специалистов. От лица Цельса хотим поблагодарить организаторов за высочайший уровень организации конференции Data Fusion, качество докладов и актуальность повестки. Почти в каждом четвертом случае была обнаружена патология. Технология для анализа цифровых изображений помогает оперативно обнаружить изменения скелета, сердечно-сосудистые нарушения, фиброз и т.
Результаты работы Цельса проверяет врач», — отметил заммминистра здравоохранения региона в сфере цифровизации Алексей Захаров.
В первую очередь это все, что связано с ассистированием и поддержкой врачебных решений. Второе - это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, - сказал эксперт. Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции". По словам специалиста, сегодня среди инвесторов цифрового здравоохранения и сервисов ИИ доминируют не крупнейшие фармацевтические компании и не производители медицинского оборудования. В эту отрасль пришли ИТ-гиганты, телеком и финансовые организации. Еще одна важная сфера применения ИИ - разработка новых лекарственных препаратов.
Обычно на этапе ранней разработки в пробирках синтезируют примерно 10 тысяч препаратов, которые прогоняют через серию тестов, чтобы выбрать 250 препаратов, которые затем отправят на доклинические испытания. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована С ИИ синтезировать все препараты вручную не требуется. А дальше другие программы определяют - правильно ли он их сгенерировал.
В какой-то момент и правда, представители множества профессий напряглись, что их место могут занять «компьютеры». Но врачи в этом списке точно в самом конце. Правительство обяжет компании внедрять ИИ при получении субсидий ИИ, особенно в сфере здравоохранения, не является совершенной технологией, способной полностью заменить специалиста. Даже отдельные направления, такие как рентгенография, на сегодняшний день невозможно переложить на технологию и вряд ли это получится сделать в обозримом будущем. Искусственный интеллект, скорее, помощник, готовый взять на себя рутинные задачи и обработку больших массивов информации. Есть, например, случаи, в которых опыт специалисты гораздо важнее, чем сравнение миллионов изображений. Конечно, нейтральная и даже отрицательная обратная связь от врачей встречается и даже часто, рассказывает Александр Николаевич, но такие комментарии становятся все реже, а сами врачи все активнее пользуются ИИ. Важным моментом является то, что ошибаются все. Искусственный интеллект может дать неверное определение, человек может допустить ошибку. Ключевой фактор — найти оптимальный баланс между преимуществами врачей и искусственного интеллекта, чтобы предложить клиентом лучший стандарт проведения и описания исследования. Эффективность ИИ в реальных задачах и текущие недостатки Медицинские изделия на основе ИИ призваны упростить работу специалистам, в частности врачам, исключить ошибки из-за «человеческого фактора».
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
В чём его основная положительная роль? Необходимо вкладываться в эту сферу не только потому, что это престижное направление, и исследования по нему позволяют не отставать от уровня мирового здравоохранения. В первую очередь, ИИ нужен для оптимизации медицинской сферы нашей страны. Данную оптимизацию я вижу в снижении роли человеческого фактора в лечении пациентов, в разгрузке медперсонала от рутинной работы, в автоматизации и стандартизации определённых протоколов. У искусственного интеллекта обширная область применения.
В качестве примера могу привести устройства, обеспечивающие автоматическую индивидуальную оптимизацию параметров электроимпульса с помощью биологической обратной связи. Я принимала определённое участие в разработке и продвижении этих устройств, чьё назначение заключается в воздействии на нервную, эндокринную, дыхательную и иммунную системы человека одновременно. Чтобы получить одобрение Минздрава РФ , пришлось подготовить убедительную аргументацию о необходимости данной разработки, обосновать для чиновников ценность таких устройств. Эти приборы в итоге были одобрены, что позволило использовать их в борьбе с тяжёлыми патологиями и рядом иных острых заболеваний.
Фактически, внедрение таких аппаратов ежедневно демонстрирует преимущества использования искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, позволяя сокращать влияние человеческого фактора на диагностику и лечение, и, соответственно, снижать количество врачебных ошибок.
Индивидуальные схемы лечения Ученые планируют активнее применять способности ИИ быстро выполнять анализ огромных массивов информации, в т. Благодаря этим возможностям облегчается задача составления индивидуальных планов лечения для врачей.
Учет персональных особенностей здоровья пациентов существенно повышает эффективность лечебных курсов, снижает риск побочных эффектов. Совершенствование диагностических возможностей Системы диагностики с искусственным интеллектом с каждым годом работают все стремительнее и точнее. Благодаря уникальным инструментам обеспечивается раннее и высокоточное выявление аномалий, что позволяет оперативно приступить к лечению.
Роботы-ассистенты в хирургии Искусственный интеллект все чаще используется при проведении хирургических операций. За счет роботизированных систем обеспечивается повышенная ловкость и улучшенный контроль выполнения манипуляций для хирургов, что делает многие сложные вмешательства малоинвазивными. Применение роботов-ассистентов способствует улучшению результатов операций, сокращению времени восстановления организма и минимизации риска осложнений.
Виртуальные консультанты Такие системы с ИИ расширяют возможности медпомощи.
Сервис помогает разработать алгоритм для эффективного лечения диабетической ретинопатии, спрогнозировать риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. Приложение распознает человеческую речь, может интересоваться самочувствием, отвечать на любые вопросы, связанные со здоровьем. Это приложение предназначено для распознавания симптомов и формирования общей клинической картины. Оно предполагает диагнозы, исходя из полученных данных, подсказывает, к какому специалисту нужно обратиться. Это помогает пациенту внимательно следить за состоянием своего здоровья, быстро получать нужную врачебную помощь без нерациональной траты времени на запись, ожидание и посещение непрофильных специалистов.
Снижается нагрузка на медперсонал, увеличивается время общения доктора с пациентом. Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. Любой человек может получить точную информацию о том, как скорректировать образ жизни, питания, чтобы избежать проблем со здоровьем. Для врачей ИИ стал надежным помощником при установлении наиболее вероятного диагноза и разработке эффективной схемы лечения. Применение искусственного интеллекта в медицине для разработки новых препаратов Чтобы разработать вакцину или новое лекарственное средство, требуется много времени и средств на дорогостоящие исследования и испытания. ИИ помогает сократить время на разработку новых препаратов в несколько раз.
Искусственный интеллект анализирует структуру существующих медикаментов на молекулярном уровне, предлагает новые, с учетом заданных требований. В 2019 году компания Insilico Medicine при помощи ИИ создала несколько препаратов для эффективного лечения мышечного фиброза. Раньше для этого назначали множество медикаментов, терапия не всегда была эффективной. Искусственный интеллект всего за 3 недели создал нужный алгоритм, ученые выбрали наиболее подходящие варианты, за 25 дней провели тестирование новых лекарств на животных. Для выбора оптимального варианта потребовалось 46 дней. Без ИИ на это потребовалось бы более 8 лет и несколько миллионов долларов.
Активное внедрение искусственного интеллекта в медицину — это возможность наконец-то найти лекарства от заболеваний, которые на сегодняшний день считаются неизлечимыми. Это болезнь Альцгеймера, рассеянный склероз и множество других патологий, которые становятся причиной преждевременной инвалидности или смерти. Использование искусственного интеллекта в медицине для автоматизации данных о пациентах Информация о пациентах обычно хранится в медицинских карточках. У каждого медучреждения своя картотека. Из-за этого процесс сбора анамнеза и постановки диагноза затягивается на неопределенное время.
Подтвердили в итоге всего пять. Могу сказать, что если в фармацевтике вполне можно незатратно моделировать химические соединения, экономя время и ресурсы, то в такой консервативной области, как медицина, сотканной из исключительных сценариев с высокими рисками, полностью положиться на ИИ мы сможем нескоро. В случае наступления осложнений вряд ли можно переложить ответственность на ИИ. Поэтому за каждым алгоритмом ML пока что всегда будет стоять врач. ИИ позволяет вместо проведения ресурсоёмких опытов по взаимодействию молекул для получения необходимых свойств соединения использовать генеративные и рекомендательные модели.
За счёт этого сокращается время и затраты на подбор идеальной рецептуры лекарства. Например, компании применяют технологии ИИ на стадии поиска и разработки ключевой молекулы drug discovery.
Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам
| Цельс | ИИ в медицине – Telegram | Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы. |
| Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом | ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений. |
Олия Артемова
Ассистенты на основе ИИ: в операционной ИИ может действовать в качестве ассистента, помогая врачам во время операций с помощью анализа данных пациента, мониторинга витальных показателей и предоставления рекомендаций по оптимальному ходу операции. Виртуальная реальность и обучение: технологии виртуальной реальности VR и дополненной реальности AR , интегрированные с ИИ, могут служить мощными инструментами для обучения молодых врачей и хирургов, предлагая им возможность тренироваться в виртуальной среде перед реальной операцией. Ограничения и риски, связанные с применением ИИ в медицине Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками. Сюда входят вопросы конфиденциальности и безопасности данных, а также потенциальные ошибки в диагностировании или лечении, вызванные ошибками алгоритмов ИИ. Большой вопрос также представляет собой интеграция новых технологий в существующие медицинские системы и обеспечение подготовки персонала к работе с новыми инструментами. Конфиденциальность данных: с учетом того, что ИИ обрабатывает большое количество личной медицинской информации, вопросы конфиденциальности данных становятся крайне актуальными. Необходимо выработать регламент для защиты приватности пациентов. Недостаточная точность и ошибки в диагностике: в настоящее время алгоритмы ИИ могут допускать ошибки, иногда весьма серьезные, в диагностике и предсказании болезней. Это создает потенциальные риски для пациентов и требует дальнейшего усовершенствования технологий. Зависимость от качества данных: эффективность ИИ во многом зависит от качества и объема входных данных.
Плохие или неадекватные данные могут привести к неточным или даже опасным выводам. Юридическая ответственность: определение юридической ответственности в случае ошибок или недочетов, связанных с использованием ИИ, остается сложным вопросом. Это создает правовую неопределенность и потенциальные риски для медицинских учреждений. Сопротивление со стороны медицинского сообщества: некоторые врачи и медицинские работники могут испытывать сопротивление новым технологиям, возможно, из-за опасений относительно замещения человеческого труда или потери профессиональной автономии.
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.
Работа ведется в рамках московского эксперимента по использованию технологий компьютерного зрения. Нейросетями проанализировано уже более 8,5 миллиона медицинских изображений.
Благодаря автоматизации рутинных процессов у врачей появляется больше времени на анализ состояния пациента. Сегодня искусственный интеллект позволяет выявлять признаки опасных заболеваний, о которых не подозревает пациент. Идет работа по отбору лучших сервисов искусственного интеллекта для врачей лучевой диагностики, проводится обучение медперсонала работе с нейросетями, а также продолжается расширение возможностей по внедрению умных сервисов.
На сегодняшний день по 19 направлениям разработчики вышли на потоковую обработку исследований, по остальным проводится тестирование и доработка моделей.
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. Искусственный интеллект имеет большие возможности, но решать с его помощью все задачи сразу не требуется, полагают эксперты. Инвесторы, работающие в сегменте цифровой медицины, считают, что нужно фокусироваться на отдельных ключевых элементах, где ИИ сегодня действительно может помогать, отметил директор по развитию венчурного фонда НТИ под управлением Kama Flow Евгений Борисов. В первую очередь это все, что связано с ассистированием и поддержкой врачебных решений.
Второе - это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, - сказал эксперт. Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции".
ИИ в частных клиниках: как помогает врачам и пациентам
Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента. О том в каких областях медицины уже сейчас искусственный интеллект максимально точен и уже абсолютно необходим разговор в программе «Утро России» с заместителем министра здравоохранения Российской Федерации Павлом Пугачевым. 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. В российской системе здравоохранения большие возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ), он уже активно внедряется по всей стране. Искусственный интеллект в здравоохранении уже способствует научным открытиям и активно его меняет.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник. Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов. Таких крутых фишек, интеллектуальных функций, настроенных именно на проблему эпилепсии, как в «Джейн», больше ни у кого в мире не было. Встречались с представителями популярных компаний, предоставляющих услуги по лабораторной диагностике. Мы предлагали им войти в проект и развивать его под своим брендом.
Мы могли бы сделать полную интеграцию. Но этого не случилось, никто из потенциальных инвесторов так и не решился на сотрудничество. Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы? То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами. Какая должна быть методика?
И разработка методики испытаний входит в состав клинических испытаний. То есть мы должны сначала разработать методику, представить её комиссии, которая подтвердит, что методика соответствует стандартам качества проведения клинических испытаний. Затем в ходе испытаний мы проходим по всем пунктам этой методики. Пишем научно-технические отчёты. Консилиумы их проверяют, подтверждают, что отчёты соответствуют критериям, описанным в документах. В России IT-продукт с искусственным интеллектом впервые сумел успешно пройти технические и клинические испытания, получить статус медизделия и одобрение Росздравнадзора только в апреле 2020 года. Почему же в больницах до сих пор очень мало таких программ?
MYCIN считается первой интеллектуальной компьютерной системой, разработанной специально для медиков. Её создали в 1970-х годах учёные Стэнфордского университета США. MYCIN предназначалась для подбора антибактериальной терапии. Название было образовано от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Всё дело в доверии. Медицина — это область доверия. Мы же доверяем врачу самое дорогое — своё здоровье и здоровье наших детей.
Поэтому компьютерные системы должны не только выдавать рекомендации, но ещё и обладать функцией объяснения, обоснования предложенных решений. Это важный компонент доверия. Вот почему в сфере медицины очень сложно применять популярные сегодня нейронные сети и другие модели, основанные на методах восходящей парадигмы искусственного интеллекта. Если система, основанная на нейронных сетях, сможет объяснять свои решения, то, пожалуйста, применяйте. Но обычно нейросети на это неспособны. Вопрос, как я уже сказал, в доверии. Врач или консилиум врачей должен иметь возможность проверить выводы программы.
Если ИИ даёт второе мнение по какому-то пациенту, то доктору нужно понимать, почему алгоритм пришёл к таким выводам. В случаях, когда «Джейн» помогла уточнить диагнозы, фактически решение приняли врачи консилиум. Система лишь обратила внимание на нестыковки и смогла обосновать альтернативное решение. Окончательное решение всегда остаётся за человеком. И поэтому она была основана не на нейросетях, а на наборах хранимых правил.
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.
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. С этой проблемой тесно связано смещение результатов из-за отсутствия включения меньшинств в наборы данных.
В своем большинстве люди пока еще скептически относятся к прогнозам, построенным алгоритмами. Для преодоления этого барьера необходимо появление большого количества успешных кейсов в сфере компьютерной диагностики для разных областей медицины, а также большая работа по формированию и соблюдению этических принципов использования ИИ для отрасли. Потребность в повышенной защите данных. При внедрении ИИ в медицине возникают риски безопасности, связанные с возможными хакерскими атаками, компрометацией данных и нарушением врачебной тайны. Поэтому сегодняшние технологические решения должны отвечать самым строгим требованиям конфиденциальности и обеспечивать полную безопасность подобных данных. Так, ИИ в медицине не может считаться самостоятельной диагностической системой. Технология призвана помочь специалисту поставить более точный диагноз, сформировать индивидуальный план лечения, подобрать наиболее эффективные и безопасные препараты и т. При этом надо помнить, что это право неразрывно связано с ответственностью — врачи, начиная трудовую деятельность, приносят клятву Гиппократа, обязуясь руководствоваться определенными моральными и этическими принципами в своей деятельности. Сегодня на разработчиков ИИ возлагается не меньшая ответственность. При всех достоинствах и достижениях ИИ в медицине, транспорте, производстве и других сферах мы не можем игнорировать потенциальные риски, связанные с его использованием. Поэтому, чтобы достичь лучшего результата завтра, мы должны уже сегодня создать аналог "клятвы Гиппократа" в сфере ИИ, договорившись о базовых этических принципах развития и использования этой технологии. Государственным комитетом Российской Федерации по печати. Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет.