Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. Начались клинические испытания первого лекарства, целиком разработанного искусственным интеллектом (ИИ), сообщает CNBC.
Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
Искусственный интеллект в медицине. Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. Несмотря на то, что искусственный интеллект сегодня является одной из основополагающих технологий в здравоохранении и персонализированной медицине, в профессиональной среде возникает вопрос: а так ли умен ИИ и какие риски связаны с его применением?
Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
| Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве | 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. |
| Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году | “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. |
| Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине | Аргументы и Факты | Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. |
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
Однако компьютеры уже научились решать задачи так называемого «слабого искусственного интеллекта». Машина может работать по заранее установленным человеком правилам. Кроме того увеличивается количество проектов, в которых компьютеры не только работают по установленным алгоритмам, но также самообучаются, совершенствуются и решают более сложные задачи. Первые создаются программистами, которым не нужно обладать информацией обо всех зависимостях между входными параметрами и ответом — полученным результатом. Такие программные продукты прекрасно справляются со многими задачами, в том числе медицинскими — системы используются для расчетов статистик, формирования реестров и т. Искусственный интеллект нужен там, где невозможно задать четкие правила и алгоритмы.
К примеру, как простая программа может на рентгенологическом снимке выявить наличие патологии? Для решения такой задачи машина должна не проводить расчет по заданным формулам, а самостоятельно выявить формулу по эмпирическим данным, чтобы научиться распознавать болезни. Разработчики при этом работают в первую очередь над подготовкой данных и обучением системы. Как работают нейронные сети в медицинской сфере? Нейронные сети сегодня активно применяются в разработке интеллектуальных систем, в том числе и в медицине, благодаря их способности к обучению.
Механизм работы искусственных нейросетей повторяет принцип биологических. В цифровом исполнении нейронная сеть представляет собой граф с тремя и более слоями нейронов, которые соединяются между собой. В процессе обучения входные нейроны получают данные, обрабатывают их на внутреннем слое нейросети, а на выход поступают результаты. Если полученный результат в процессе обучения не устраивает исследователей, они меняют вес соединений и заново обучают сеть. При этом успешность процесса и достоверность результатов зависит от количества входных данных — чем их больше, тем лучше.
Нейросети могут применяться в медицине разными способами. Например, пациент делает запрос «головная боль», «высокая температура», «озноб», а нейронная сеть анализирует тысячи или миллионы карточек других людей и на основе их диагнозов может предположить заболевание у человека, сделавшего запрос. Сегодня на основе нейронных сетей разработано множество технологий для медицины, и некоторые из них уже активно применяются в клиниках по всему миру. Предсказание падения артериального давления с помощью ИИ В 2018 году были опубликованы результаты исследований нескольких ученых, разработавших алгоритм прогнозирования аномального падения давления или гипотонии в процессе хирургического вмешательства. Алгоритм разработан с помощью технологий машинного обучения в медицине.
Исследователи использовали ИИ, который проанализировал данные более 1300 пациентов, у которых во время операции фиксировалось артериальное давление. Общая продолжительность наблюдения составила почти 546 тысяч минут. С помощью этих данных искусственный интеллект помог подготовить алгоритм прогнозирования гипотонии. Алгоритм повторно проверяли на втором наборе данных других 204 пациентов. Исследователи считают, что алгоритм можно использовать во время операций, чтобы снизить вероятность возникновения осложнений.
Распознавание рака кожи Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Эксперимент провели в 2018 году ученые из США, Франции и Германии, которые обучили нейросети идентифицировать изображения для диагностики онкозаболеваний кожных покровов. Машине предоставили более 100 тысяч снимков безвредных родинок и опасных для жизни меланом, а позднее показали эти же фотографии профессиональным дерматологам, которые попытались выявить рак по снимкам.
Это первая система ИИ в России, которая способна обработать большой объем информации о пациенте, выявить на основе данных подозрения на заболевания и спрогнозировать возможное ухудшение здоровья. При этом ИИ изучает не только медицинские показатели, но и социальные данные. Платформа формирует цифровой паспорт пациента. Можно сказать, что система заменяет целый консилиум врачей, что позволяет работать быстрее и точнее. В России этой сфере уделяется особое внимание.
Несколько проектов уже достигли весомых результатов в использовании ИИ в радиологии. В их число вошли Botkin. Качество работы подтверждает статистика. Например, заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова сообщила , что за два года сервисы ИИ обработали более 6 млн лучевых снимков. По ее словам, технологии помогли быстрее описать снимки и заметили мельчайшие отклонения. ИИ хорошо показал себя в медицине, поэтому ученые уже пишут алгоритм, по которому можно будет обнаружить ранние проявления болезни Альцгеймера по результатам МРТ. Еще одним направлением, где применяется искусственный интеллект, стала область семантического анализа. ИИ анализирует и систематизирует данные, содержащиеся в электронной медицинской карте пациента.
Ее заполняют сразу несколько врачей: кардиолог, невролог, терапевт и другие. Алгоритм собирает анамнезы воедино, и так специалист может обнаружить определенные паттерны. Метод, при котором медкарта заполнена разными специалистами, а данные собраны воедино, позволяет оптимизировать постановку точного диагноза. Настоящей технологией будущего можно считать роботов-хирургов — это решение на стыке роботизации и ИИ. Успешный проект в этом направлении представил резидент «Сколково» — компания «Экзоскелет».
Сервис был внедрен в 2020 году, на основе анализа жалоб пациента он предлагает топ-3 диагноза. К выбранному диагнозу врачу предлагаются пакетные назначения. Такой «синтез» искусственного и естественного интеллекта. В этом году внедрен диагностический ассистент при постановке заключительного диагноза во взрослых поликлиниках. Сервис анализирует данные ЭМК пациента за последние два года и сигнализирует врачу, если мнения с ИИ разошлись. В обоих случаях ИИ выступает помощником, окончательное решение остается за врачом. Вся информация, все снимки, загруженные в электронную медицинскую карту пациента, могут стать частью «обучающей программы» для искусственного интеллекта. ИИ не нужен отдых, сон, он не болеет и не устает. Поэтому в алгоритмизированных задачах он может превзойти человека. Как калькулятор, автоматическая линейка. Это продвинутые математические системы, способные мгновенно или за считаные минуты обрабатывать данные и выдавать стабильно точный результат. Также способность ИИ анализировать гигантские объемы данных позволит учитывать влияние неочевидных факторов на развитие рисков и заболеваний. То, что недоступно возможностям человека в условиях временных ограничений. ИИ может в считаные минуты обрабатывать полный объем данных и просчитать все взаимосвязи, учесть ретроспективные данные. Однако эффективная работа ИИ возможна только в результате совместных усилий ученых, экспертного врачебного сообщества и разработчиков. Последнее слово будет оставаться за врачом. Это позволит держать работу ИИ под контролем, объективно оценивать алгоритмы и видеть потенциал развития. На основе медицинской истории пациента, данных о его образе жизни формируется цифровой двойник пациента. Это позволит перейти от всеобщей унификации к персонализированному здравоохранению. Извлечь ценность из этих данных можно при помощи ИИ. ИИ-помощники смогут формировать необходимый набор профилактических мер, обследований для конкретного пациента, назначения, исходя не из установленных стандартов, а индивидуальные, в том числе учитывая резистентность к лекарственным препаратам, аллергоанамнез пациента и другие важные индивидуальные особенности. ИИ сможет освободить, с одной стороны, врача от рутины, а с другой стороны — стать персонализированным помощником для пациентов. Умным и эмпатичным, который сможет ответить на определенные вопросы, помочь подготовиться к исследованиям, оптимизировать прием препаратов. ИИ станет помощником в проактивном выявлении рисков развития заболевания и диагностировать болезнь не на стадии ее проявления или обострения, а заранее выявить риск и сформировать набор мер для предотвращения ее развития. В будущем сервисы ИИ могут стать «младшим научным сотрудником», помогая врачам и ученым в научных и клинических исследованиях. Все мы хотим меньше соприкасаться с системой здравоохранения, переживать о своем здоровье, а если все же пришлось — получить быстрый, искренний и качественный сервис.
Очень удобно! В этом как раз и состояла одна из фишек системы. Есть мощный тренд: мы от статистической доказательной медицины переходим к персональной медицине , но тоже доказательной. Однако пока ни в одной стране полного перехода к ней так и не произошло. И вот «Джейн» попыталась сделать шаг к светлому будущему, когда мы сможем собирать все показатели здоровья человека, а компьютерная система будет находить в них закономерности, которые важны для успешного лечения. Вы ему что-то отвечаете. Хотя откуда вы можете достоверно знать о противопоказаниях? Но если у нас будет возможность пользоваться «Джейн» или подобной программой, то все данные о пациенте рано или поздно станут известны системе и она сможет указать врачу на эти аспекты, индивидуальные особенности. Причём, в отличие от доктора-человека, компьютерная система не может что-то забыть или потерять, она способна запомнить информацию о тысячах пациентов с абсолютной точностью. Персонализация является одной из частей современного подхода к здравоохранению, известного как концепция 4П-медицины. Название происходит от четырёх английских слов, начинающихся с буквы П: персонализация, прогнозирование, профилактика и преемственность Инфографика: Skillbox Media — Что из этого было реализовано в «Джейн»? 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.
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья. 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. Рассказываем, как искусственный интеллект уже применяется в медицине и на какие вызовы и задачи отечественного здравоохранения он отвечает.
Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни
Однако, проблемы и вызовы, связанные с этикой и безопасностью данных, должны быть учтены и регулироваться соответствующими нормами и правилами, чтобы обеспечить эффективное и этичное использование ИИ в сфере здравоохранения. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях: ускорение разработки новых лекарств и терапий Искусственный интеллект ИИ играет важную роль в современных медицинских исследованиях, позволяя ускорить разработку новых лекарств и терапий. Благодаря использованию ИИ, процесс разработки новых лекарств и терапий становится более эффективным и быстрым. Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют анализировать огромные объемы данных, включая генетическую информацию, результаты клинических испытаний и данные о воздействии лекарственных препаратов на организм. Использование ИИ позволяет выявить связи и тренды, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах исследования. Таким образом, ученые и фармацевты могут получить новые и глубокие понимания основных механизмов заболеваний и разработать более эффективные методы их лечения. Техники ИИ также позволяют ускорить процесс поиска молекулярных структур, которые могут подавлять определенный вид заболевания. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромное количество химических соединений и предсказывать их эффект на организм.
Это позволяет исследователям экономить время и ресурсы, и ускоряет процесс разработки новых лекарственных препаратов и терапий. Искусственный интеллект в медицинских исследованиях — это мощный инструмент, который позволяет находить новые подходы к лечению заболеваний и способы предупреждения их развития. С помощью ИИ ученые имеют возможность углубиться в сложные механизмы заболеваний и найти инновационные решения для обеспечения лучшей медицинской помощи и улучшения качества жизни пациентов. Перспективы развития искусственного интеллекта в медицине: роль автоматизации и улучшение пациентского ухода. Искусственный интеллект в медицине — это одна из наиболее перспективных областей развития современной медицины. На сегодняшний день автоматизация и использование искусственного интеллекта уже сыграли значительную роль в повышении качества оказания медицинской помощи и улучшении пациентского ухода. Развитие искусственного интеллекта в медицине открывает новые возможности для диагностики различных заболеваний.
Автоматизированные системы на основе искусственного интеллекта позволяют проводить точную и быструю диагностику, основанную на анализе большого объема медицинских данных. Это помогает врачам принимать обоснованные решения и назначать эффективное лечение. Еще одной перспективой развития искусственного интеллекта в медицине является его роль в проведении лечения. Системы искусственного интеллекта могут помочь медицинскому персоналу в выборе оптимальных методов лечения, учете индивидуальных особенностей пациента и прогнозировании результатов. Автоматизация и искусственный интеллект также существенно улучшают пациентский уход и коммуникацию между медицинским персоналом и пациентами. Системы умного мониторинга здоровья позволяют в реальном времени следить за состоянием пациента и предупреждать о возможных проблемах. Виртуальные помощники и роботы повышают доступность и качество пациентского ухода, облегчая уход и поддержку пациентов.
Таким образом, перспективы развития искусственного интеллекта в медицине включают в себя автоматизацию процессов, улучшение диагностики, эффективное лечение и улучшение пациентского ухода. Искусственный интеллект становится незаменимым инструментом, способствующим совершенствованию медицинской практики и повышению качества жизни пациентов. Искусственный интеллект в медицине: диагностика, лечение и исследования.
Она помогает врачу определить правильный диагноз и была очень полезна для медиков, работавших в ковид-госпиталях во время пандемии. Компьютерное зрение способно: анализировать изображения; определить состояние органов и тканей при различных заболеваниях; быстро обнаружить патологии на КТ-снимках легких. Он помогает медику быстрее и точнее интерпретировать флюорограммы и рентгенограммы.
Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Еще сервис умеет сортировать проблемы по степени опасности и оповещать о необходимости немедленного вмешательства. Цифровой помощник врача Сервисы компании «Платформа третьего мнения» в 2020 году внесли большой вклад в борьбу с коронавирусной инфекцией. Сейчас платформа умеет: Проводить анализ маммограмм, флюорограмм, КТ органов грудной клетки и других изображений; Заменять помощника врача, выявляя патологии; Автоматически заполнять заключения по исследованию, что экономит время и снижает вероятность ошибок; Привлекать внимание врача к проблемным областям снимка.
В результате консилиум срочно скорректировал программу лечения. Благодаря этому состояние пациента нормализовалось. Сейчас он уже ходит в третий класс. Что такое «персонализированная медицина» — Откуда система брала информацию о пациенте? Из электронной истории болезни? Сама суть «Джейн» состоит в том, что она должна собирать полную и актуальную историю болезни пациента. Буквально всю информацию, до мельчайших подробностей. Чем больше система будет знать обо всех обстоятельствах происходящих с пациентом процессов, тем более качественные рекомендации она будет выдавать. Врач или пациент? Для быстрого добавления новых записей в «Джейн» был создан чат-бот, доступный со смартфона. Можно, конечно, воспользоваться обычной веб-версией, но с чат-ботом процесс сильно ускоряется. Чат-бот — очень оперативный интерфейс: запустил, быстро ввёл туда всё, что нужно. А веб-приложение — уже более мощный инструмент. Он может использоваться на стационарной основе и предоставлять больше функций. Это трудоёмкий процесс? Но от него зависят жизнь и здоровье человека, ребёнка. Если родители хотят ребёнку добра, то им придётся этим заниматься. Всё зависит от мотивации. Именно для облегчения этого процесса мы создали чат-бота. Работать с ним было проще, чем пользоваться обычным мессенджером. Во многих случаях даже писать ничего было не нужно — только нажимать кнопки на экране. Туда же можно было отправить и результаты анализов например, общего анализа крови , полученные из лаборатории в виде стандартных PDF-файлов. Прикрепляете файл, система его парсит, извлекает текст и вносит в базу. Очень удобно! В этом как раз и состояла одна из фишек системы. Есть мощный тренд: мы от статистической доказательной медицины переходим к персональной медицине , но тоже доказательной. Однако пока ни в одной стране полного перехода к ней так и не произошло. И вот «Джейн» попыталась сделать шаг к светлому будущему, когда мы сможем собирать все показатели здоровья человека, а компьютерная система будет находить в них закономерности, которые важны для успешного лечения. Вы ему что-то отвечаете. Хотя откуда вы можете достоверно знать о противопоказаниях? Но если у нас будет возможность пользоваться «Джейн» или подобной программой, то все данные о пациенте рано или поздно станут известны системе и она сможет указать врачу на эти аспекты, индивидуальные особенности. Причём, в отличие от доктора-человека, компьютерная система не может что-то забыть или потерять, она способна запомнить информацию о тысячах пациентов с абсолютной точностью. Персонализация является одной из частей современного подхода к здравоохранению, известного как концепция 4П-медицины. Название происходит от четырёх английских слов, начинающихся с буквы П: персонализация, прогнозирование, профилактика и преемственность Инфографика: Skillbox Media — Что из этого было реализовано в «Джейн»? 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.
Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора. Или, если есть необходимость, отправить пробу на повторное исследование". Робот со скальпелем Однако использование роботов в медицине не ограничивается только диагностическими автоматизированными системами. Активно развивается применение искусственного интеллекта и в хирургии. По словам Андрея Наташкина, основателя и СЕО Mirey Robotics, сегодня в рамках общей хирургии уже выделилось отдельное направление — телехирургия. Технология позволяет хирургу управлять роботизированным манипулятором, который способен совершать сверхточные движения. 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.
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
Применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить удовлетворенность пациентов работой медицинского персонала, снизить нагрузку на врачей, уменьшить стоимость услуг и повысить качество медицинской помощи. Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине в значительной степени уже сейчас заменяет человека в разработке новых лекарств, диагностике болезней, а также улучшает медицинские услуги в целом. Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ.
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
Люди во всем мире лучше осведомлены о потенциальном влиянии ИИ и больше нервничают. Подробнее о результатах исследования мы расскажем подробнее в отдельной статье в ближайшие недели! В условиях быстро меняющейся ситуации в сфере цифровизации сектор здравоохранения переживает глубокую трансформацию, характеризующуюся растущей интеграцией технологий цифрового здравоохранения, телемедицины, единых реестров и ИИ. Этот сдвиг не только предлагает множество преимуществ, но и меняет динамику отношений между пациентами и поставщиками медицинских услуг в рамках системы здравоохранения. Отчет представляет из себя большой обзор всех стран - участников региона по основным показателям. 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.
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. Из миллиона выбирается 50 самых лучших, и уже эти 50 мы синтезируем и проверяем". По словам специалиста, если раньше этап ранней разработки занимал 36 месяцев, то благодаря ИИ он может сократиться до 10-12 месяцев.
Они используют небольшой фрагмент генетической информации вируса или патогена, чтобы дать указание нашим клеткам вырабатывать безвредный белок, похожий на часть вируса. Этот белок запускает иммунный ответ, позволяя нашему организму распознавать настоящую инфекцию и бороться с ней. Эта технология потенциально способна произвести революцию в области терапии таких заболеваний, как рак, генетические нарушения и аутоиммунные состояния. Предоставляя клеткам точные инструкции, мРНК-терапия может нацеливаться на конкретные молекулы, вызывающие заболевание, и запускать выработку терапевтических белков.
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.
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. Благодаря виртуальной медсестре пациент сможет предотвратить ухудшение своего состояния. Системы мультимодальной диагностики В развитии ИИ можно выделить несколько трендов, один из которых связан с интеграцией типов модальностей данных, на которых выполняется обучение. Например, для аудиовизуального распознавания речи визуальное описание движения губ объединяется с аудиовходом для предсказания произнесенных слов. Информация, поступающая из источников различных модальностей, может иметь различную предсказательную силу и топологию шума, а в некоторых источниках данные могут отсутствовать. Неоднородность мультимодальных данных затрудняет построение моделей. Важно изучить, как представлять входные данные и обобщать их таким образом, чтобы они отражали несколько модальностей. Например, текст представляется символами, а аудио и визуальные модальности — сигналами. В контексте медицинского применения вся диагностическая информация о пациенте может быть интегрирована в такие мультимодальные данные и обрабатываться системой ИИ, обученной рассматривать как внешнее изображение человека и фрагментов его тела, так и результаты анализов, МРТ- и КТ-изображения, аудиозаписи ответов на вопросы и т.
Все это приближает нас к построению универсального диагноста, использующего холистический подход к диагностике заболеваний, и сокращению количества посещений разных врачей-специалистов для назначения эффективного лечения. Приложения для здоровья на базе искусственного интеллекта Самое большое потенциальное преимущество искусственного интеллекта — возможность помочь людям оставаться бодрыми, чтобы им не приходилось посещать врача или по крайней мере делать это не слишком часто.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Теперь же искусственный интеллект готов прийти на помощь к профессионалам медицины. Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является инновационной технологией, которая вызвала настоящую революцию в различных отраслях, и медицина не стала. Многие россияне опасаются применения ИИ в медицине.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Несмотря на то, что искусственный интеллект сегодня является одной из основополагающих технологий в здравоохранении и персонализированной медицине, в профессиональной среде возникает вопрос: а так ли умен ИИ и какие риски связаны с его применением? 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 (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине в значительной степени уже сейчас заменяет человека в разработке новых лекарств, диагностике болезней, а также улучшает медицинские услуги в целом. Президентом РФ было поручено уделить особое внимание внедрению искусственного интеллекта в медицине. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам.