Провалы искусственного интеллекта в медицине происходят потому, что это вовсе не интеллект, а схожий с системой распознавания лиц алгоритм, сказал газете ВЗГЛЯД руководитель экспертного совета ЭИСИ (Экспертный институт социальных исследований) Глеб. Теперь же искусственный интеллект готов прийти на помощь к профессионалам медицины.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
| НБМЗ — Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине | 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 в медицине | 6 случаев, когда искусственный интеллект может творить чудеса в здравоохранении. |
| Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник | Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. |
| Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день - | Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ. |
| Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам | 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. |
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Возможности нейросетей и искусственного интеллекта активно тестируют в самых разных отраслях медицины: от диагностики и профилактики болезней до вирусологии и генетики. Попробуем проанализировать, как решения на основе искусственного интеллекта применяются в медицинских учреждениях и как они влияют на качество диагностики и лечения. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств.
Искусственный интеллект в медицине
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. Врачу не всегда удается правильно интерпретировать результаты анализов, тестов и других видов обследований, потому что у него нет полной картины со всеми необходимыми данными. Технология блокчейн — это новый подход в хранении и управлении данными пациентов. Позволяет сегментировать и защитить информацию, быстро обмениваться всеми необходимыми медицинскими данными.
В фармацевтике и медицине блокчейн применяют в следующих направлениях: управление цепочками поставок лекарственных препаратов; борьба с контрафактной продукцией; заполнение электронных медкарт и управление ими; анализ результатов обследования; улучшение процессов страхования и выставление счетов; удаленный мониторинг состояния пациентов; проведение исследований разного характера.
Исследования и эксперименты 2 Отзывы Применение нейросети iiMed сыграло значительную роль в экономии ресурсов на создание контента для нашего семейного медицинского центра. Мы теперь можем производить ежедневные обновления наших социальных сетей и веб-сайтов, без затрат на найм копирайтеров и маркетологов. Это не только экономит деньги, но и время, поскольку наша администратор теперь создает контент в несколько кликов. Алексей Владелец семейного медицинского центра iiMed превратила процесс создания контента из утомительного и дорогостоящего в удовольствие и экономическую выгоду.
Она позволяет нам создавать уникальные и продающие тексты, которые привлекают новых пациентов. Екатерина Основатель клиники Я долго искал кто будет вести сицсети моей клиники из-за того что просили дорого или плохо работали. Когда я посмотрел этот сервис то понял что админ может сама их вести с этим сервисом.
Есть удаленный мониторинг коронавирусной инфекции. Приложение нацелено на то, чтобы построить будущее медицины при помощи ИИ. Сервис работает более, чем в 70 странах, в клиентской базе более 790 учреждений здравоохранения. Платформа специализируется на диагностике онкологических патологий и наследственных заболеваний. На основании анализа ДНК можно получить информацию о предрасположенности к различным заболеваниям.
Область применения этого сервиса — фармакогеномика. Это подбор эффективного препарата и дозировки в лечении различных заболеваний на основе анализа генетического теста. Врачи при лечении чаще всего используют стандартные схемы медикаментозной терапии. ИИ помогает создать индивидуальный план с учетом индивидуальных особенностей пациента. Надежный виртуальный помощник для врачей и пациентов, мгновенно отвечает на все вопросы. ИИ ежедневно собирает все новшества в области здравоохранения и оперирует только актуальными данными. 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.
ИИ проекта обучен на основе 20 последних лет клинических исследований американских препаратов. По предварительным оценкам, использование искусственного интеллекта и нейросетей поможет сократить инвестиции в создание лекарственных препаратов в четыре раза, а время разработки — в два раза. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет Пока что концерны используют ИИ только как вспомогательный инструмент для синтеза лекарств, проводя все стадии клинических исследований как обычно. Но проекты уже показывают хорошие результаты. ИИ на службе нутрициологии Успехи искусственного интеллекта в создании вакцин от коронавируса известны всему миру.
Компьютерные технологии сократили время разработки результативной вакцины буквально до нескольких месяцев, когда для классических методов исследований требуется минимум год-два. Но на самом деле исследования куда глубже, чем можно представить. И касаются они не только вирусологии, но также профилактической медицины и нутрициологии, для которых анализируют натуральные органические соединения. Их существует десятки миллиардов, поэтому исследования вручную не слишком эффективны. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет. Для разработки нового препарата нужно протестировать на клеточных культурах десятки и сотни химических соединений, которые в дальнейшем нужно будет проверить и на живых организмах.
Из-за этого все фазы клинических испытаний могут занять несколько лет. Компьютерные мощности способны помочь исследователям, значительно ускорив процесс создания новых лекарственных препаратов, а также ощутимо сократить расходы на проведение дорогостоящих клинических испытаний. К примеру, британо-ирландская компания Nuritas использует искусственный интеллект для поиска активных органических соединений, которые в теории можно использовать для лечения и предотвращения болезней. Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики. Впрочем, без человека пока еще не обойтись. После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики.
За восемь лет сотрудники компании зарегистрировали 65 патентов в медицинской отрасли, сейчас компания активно разрабатывает препараты для восстановления мышц, нормализации метаболизма глюкозы и замедления клеточного старения.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
| Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в | Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов. |
| Искусственный интеллект в медицине | В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. |
| Искусственный интеллект идет в медицину: успешные бизнес-решения в отрасли | 2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. |
| Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией | 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. |
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. 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. 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. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую.
Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN [4] , которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей.
Робот входит в грудную клетку через небольшой разрез ниже грудины. Используя это устройство, хирурги теперь могут выполнять стабильное и локализованное картирование, зондирование и лечение всей поверхности сердца. Возможности нейронных сетей помогают трансформировать сферу радиологии, экономя время и деньги медицинских организаций. После того, как медицинское изображение получено с помощью МРТ, компьютерной томографии, ультразвукового или рентгенологического исследования, врач должен проанализировать его на наличие каких-либо отклонений или признаков заболеваний. 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.
Благодаря iiMed. Я желаю команде iiMed дальнейшего развития и искренне рекомендую iiMed. Александра Основатель и директор сети стоматологических клиник Теги ии нейросети продающий текст искусственный интеллект iimed. Сервис создания контента с помощью искусственного интеллекта. Созидайте используя возможности нейросети! Мой аккаунт.
Как повлияли эти технологии на эффективность системы? ИИ уже сегодня — эффективный помощник, избавляющий врача от части рутины. В работе функциональных диагностов взрослых поликлиник Москвы помогает автоматическая расшифровка ЭКГ с предзаполненным заключением. С сервисами записи ЕМИАС интегрирован чат-бот, который «опрашивает» пациента о жалобах на самочувствие до приема, а результаты врач увидит сразу в протоколе осмотра. Наиболее масштабный проект — применение компьютерного зрения в лучевой диагностике. Более 50 ИИ-сервисов по 29 клиническим направлениям обрабатывают в потоковом режиме медицинские снимки, оконтуривают выявленные патологии, проводят рутинные измерения, в том числе сложные, на которые у врача уходит много времени, а также готовят проект заключения. В арсенале столичных рентгенологов сегодня 6 комплексных сервисов для анализа КТ органов грудной клетки, органов брюшной полости. Такие сервисы в рамках одного исследования выявляют сразу несколько патологий и формируют заключение. Всего в рамках проекта ИИ-сервисы проанализировали уже 12 миллионов лучевых исследований. Более того, если раньше ИИ-решения в медицине рассматривались в первую очередь как системы поддержки принятия врачебных решений, то сегодня мы делаем первые шаги в сторону системной автоматизации производственных процессов. Так, на базе эксперимента технологии ИИ достигли того уровня зрелости, когда мы начинаем «делегировать» искусственному интеллекту отдельные диагностические задачи. В этом году мы запускаем пилотный проект в рамках территориальной программы обязательного медицинского страхования по применению ИИ в автономном режиме, без участия врача — для проекционных методов исследований, флюорографии и рентгенографии органов грудной клетки. ИИ будет сортировать все исследования взрослых пациентов, сделанные в поликлиниках, на те, где достоверно отсутствует патология, и те, где есть признаки заболевания. Для первых ИИ будет самостоятельно формировать заключение в виде электронной медицинской записи в ЭМК, а вторые — направлять на описание врачу. При этом характерная особенность профилактических исследований, таких как флюорография, — низкая доля исследований с патологическими признаками. Это решение позволит перенаправить время врача на более сложные виды исследований, где действительно требуется врачебная экспертиза. По итогам пилотного проекта мы сможем достоверно оценить безопасность применения автономного ИИ для пациентов. Первыми шагами в развитии персональных ассистентов врача стал диагностический ассистент врачей-терапевтов и врачей общей практики для постановки предварительного диагноза. 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.
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
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. Теперь же искусственный интеллект готов прийти на помощь к профессионалам медицины. Практически все основные технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в реальной практике организаций здравоохранения, повышая качество медицинских услуг и тем самым увеличивая продолжительность и качество жизни граждан.
Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам. Какова же ситуация с применением ИИ в медицине по состоянию на июнь 2021 г.? На наш взгляд, такая фиксация времени необходима ввиду бурного развития рассматриваемой области. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. — Илья Александрович, почему применение искусственного интеллекта (ИИ) в государственном здравоохранении обрело такую высокую актуальность?
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
То есть осуществляла поиск скрытых закономерностей. Например, у одного ребёнка «Джейн» выявила жёсткую причинно-следственную зависимость между фазами Луны и обострениями болезни. Ни родители, ни врачи этой связи не чувствовали и не знали о ней. Они просто отмечали в электронном дневнике дни, в которые происходили приступы. Я, конечно, всё перепроверил, долго копался в научных трудах. И нашёл публикации, в которых учёные отмечали селенозависимость течения эпилепсии у отдельных людей. Но объяснить её, кстати, медики пока не могут. Зачастую эпилептики — очень метеозависимые люди.
Циклолептическое течение эпилепсии встречается довольно часто, и система очень быстро научается прогнозировать интервалы этих циклов. Если у ребёнка приступы происходят, например, каждые пять дней, система это спрогнозирует. Напомнит родителям, что сегодня с большой вероятностью будет обострение, и попросит быть внимательнее к своему чаду. Современная медицина не обладает такими средствами. Но, как я уже сказал, к приступу можно будет подготовиться, чтобы он нанёс минимальный вред. В этот день ребёнок должен быть дома и избегать активностей, которые могут быть опасны в случае потери сознания. То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее.
Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии. Врачи ей пользовались под моим контролем. Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов. Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил. Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят.
А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было. Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов. 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.
После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики. За восемь лет сотрудники компании зарегистрировали 65 патентов в медицинской отрасли, сейчас компания активно разрабатывает препараты для восстановления мышц, нормализации метаболизма глюкозы и замедления клеточного старения.
Это лишь один из нескольких десятков проектов, которые изучают химические соединения для разработки диетических и биологических пищевых добавок, а также лекарственных препаратов. А развитие искусственного интеллекта в перспективе еще больше ускорит исследования и улучшит их результативность. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, редкими считаются болезни с распространенностью от 1 случая на 1 000 человек до 1 случая на 200 000 человек. Концерны не слишком часто инвестируют средства в поиски лекарств от таких болезней. Время окупаемости таких исследований составит десятки лет, если они вообще когда-нибудь окупятся. Основная сложность лечения редких болезней не в синтезе лекарств и лабораторных тестированиях, а в недостатке клинических данных. Поэтому компания Healx с помощью нейросетей создает полную информационную базу 7 000 редких болезней, в которой собирает все ведомости из научных материалов, баз данных пациентов и исследований лекарств.
Созданная база помогла при разработке лекарства от синдрома Мартина-Белл. За 18 месяцев команда смогла создать препарат, который уже успешно прошел две фазы клинических исследований. Для сравнения, в обычных условиях разработка и тестирование лекарственного препарата занимает от пяти до десяти лет. При этом затраты на его создание просто на порядки меньше классических. В части поиска информации и ее классификации нейросети показывают отличные результаты. Они способны относительно быстро сканировать интернет на всех существующих языках, собирая данные, которые касаются конкретной темы. Добиться такой эффективности при работе вручную не получится.
Искусственный интеллект и персонифицированная медицина Для большинства наиболее распространенных болезней разработаны терапевтические схемы приема лекарственных препаратов. Для лечения некоторых болезней например, туберкулеза или онкологии единственными эффективными препаратами выступают довольно токсичные вещества.
В препринтах проверка работоспособности алгоритмов осуществляется с точки зрения точности, что еще не равно клинической эффективности. 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.
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. Эта проблема рождается в самом алгоритме: он гибкий и критерий «не навреди» не всегда самый быстрый или дешевый способ лечения пациента.
Разработчики могут установить параметры для системы, которые не совпадают с медицинской этикой и это также может повредить здоровью пациентов. Вопрос потери конфиденциальности тоже стоит довольно остро — данные пациента должны быть защищены от несанкционированного доступа, а использование ИИ в медицине может невольно повысить риск утечки личной информации. Еще одна проблема — неуместное лечение. Может возникнуть ситуация, когда ИИ предлагает протокол, который не подходит пациенту или его приоритетному заболеванию, что может привести к серьезным последствиям. Алгоритмы ИИ могут быть недостаточно точными в отношении определенных групп пациентов, таких как дети, пожилые люди и беременные женщины. Наконец, использование ИИ может создать зависимость от технологии и уменьшить важность роли врача в лечебном процессе или даже вызвать что-то новое — типа «киосков самолечения».
Собянин сообщил, что в Москве ИИ станет базовой медицинской технологией
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. «Открытие Центра искусственного интеллекта ознаменовало важный шаг движения в сторону пациента, движения в сторону той медицины, которая называется персонализированной. ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. Платформа Искусственного интеллекта Минздрава России — первый национальный проект, объединяющий медицинское сообщество и разработчиков решений на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Однако внедрение искусственного интеллекта в медицину сопряжено с некоторыми рисками и ограничениями.