Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка.
Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни
"Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения.
Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении
Редакция не несет ответственности за информацию и мнения, высказанные в комментариях читателей и новостных материалах, составленных на основе сообщений читателей. СМИ сетевое издание «Городской информационный канал m24. Средство массовой информации сетевое издание «Городской информационный канал m24. Учредитель и редакция - АО «Москва Медиа».
Интеграция в систему здравоохранения. Только если сервис пройдёт проверку в Минздраве и получит регистрационное утверждение, он может использоваться в медицинских учреждениях. Диагностика заболеваний Чат-боты уже могут с высокой эффективностью помогать пациентам самостоятельно ставить диагноз, а также помогать в постановке диагноза и врачам. Например, ИИ компании Babylon Health предоставляет соответствующую информацию о здоровье на основе симптомов, описанных самим пациентом. Понятно, что симптомы могут быть описаны неверно или пациент может попытаться ввести ИИ в заблуждение умышленно.
Поэтому в компании прямо заявляют, что их компьютерный ассистент не ставит диагноз. Это сделано для того, чтобы свести к минимуму юридическую ответственность компании, но в будущем мы наверняка увидим, как чат-боты будут ставить диагнозы по мере повышения точности их работы. А на перспективы ИИ в Babylon Health смотрят оптимистично, заявляя, что они уже доказали эффективность своего ИИ в первичной медико-санитарной помощи, а также смогли создать такую систему искусственного интеллекта для медицины, которая не является «черным ящиком». Это отличает их, например, от Alphabet, материнской компании Google, представители которой еще сравнительно недавно заявляли о том, что до сих пор не знают, что конкретно изучают их модели машинного обучения, о чём мы писали в статье, посвященной LLM. И пока сложно сказать, насколько они продвинулись в понимании алгоритмов работы своих программ глубокого обучения. А вот исследователи из Babylon Health продвинулись совершенно точно. Также современные ИИ решают проблемы приоритизации и медицинской сортировки. Рекомендации на основе глубокого анализа данных поступающих пациентов для обеспечения точной приоритизации и медицинской сортировки ИИ дает очень быстро в режиме реального времени.
Наиболее известные решения для этих целей предлагает Enlitic. ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных в том числе учитываются и старые диагностические карты и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу. Трудно переоценить пользу этих алгоритмов, исключающих из анализа человеческий фактор, ведь после того как они будут усовершенствованы, они помогут спасти тысячи жизней. Стоит рассказать и о новом алгоритме ИИ, который поможет диагностировать рак легких. Много лет человечество проигрывало борьбу с онкологическими заболеваниями, которые ежегодно убивают около 10 миллионов человек по всему миру. Одной из самых страшных форм онкологии является рак легких, распознавание которого на ранних стадиях и до сих пор является для ученых сложнейшей задачей. Но весьма вероятно, что справиться с этим человеку поможет искусственный интеллект. Исследователи из Бостонского университета разработали ИИ, который долгое время обучался на полноформатных фотографиях легочных тканей пациентов размеры таких изображений составляют обычно более 1 Гб, что делает их анализ человеком крайне сложным.
ИИ на примере фото обучали распознавать аденокарциному легкого, плоскоклеточный рак легкого и соседнюю не раковую ткань. Результаты обучения оказались положительными: алгоритм смог продемонстрировать более высокую эффективность, чем другие современные методы распознавания патологий на полноформатных слайдах. На данный момент новый алгоритм планируется внедрить в помощь патологоанатомам, однако при успешном внедрении возможности ИИ могут быть расширены, ведь главное — научиться диагностировать опасные заболевания на самых ранних стадиях, пока сохраняются высокие шансы на полноценное излечение. Существуют и компании, специализирующиеся на разработке ИИ-продуктов для ранней диагностики различных заболеваний. Они позволяют анализировать хронические состояния, используя лабораторные и другие медицинские данные, чтобы выявлять опасные болезни как можно раньше. Так, программное обеспечение от Ezra использует ИИ при анализе МРТ-сканов всего тела, чтобы помочь специалистам в раннем выявлении рака. Их слоган говорит сам за себя: «Мы обнаружили самую большую слабость рака — раннее обнаружение». SkinVision — компания, занимающаяся диагностикой рака кожи на основе медицинской визуализации, то есть диагностикой по фото.
ИИ, разработанный командой SkinVision, позволяет обнаруживать рак кожи на ранней стадии по фотографиям, сделанным на телефон. Умные алгоритмы после исследования очередного фото просигнализируют о том, если с кожей что-то не так. Таким образом, пациент сможет вовремя обратиться в клинику за помощью. Медицинская визуализация на основе ИИ также широко используется для диагностики ОРВИ и выявления пациентов, которым требуется клиническая поддержка. Нейросеть научилась отличать родинки от некоторых видов рака кожи Американские ученые создали систему искусственного интеллекта, которая умеет отличать родинки от некоторых видов рака кожи лучше врачей. Работа исследователей опубликована в журнале Nature. На протяжении последних десятилетий число людей, у которых обнаруживают рак кожи, постоянно увеличивается. По данным Всемирной организации здравоохранения, раком кожи страдает каждый третий онкологический больной, а каждый пятый американец заболеет им в течение жизни.
Это заболевание особенно опасно тем, что злокачественное образование легко не заметить и спутать с родинкой. При этом, если вовремя обратить внимание на опухоль, шансы на выздоровление резко увеличиваются. Пациенты, у которых находят меланому самый распространенный и злокачественный вид опухоли на ранней стадии развития, выживают в 97 процентах случаев, в то время как при поздней диагностике заболевания эта доля сокращается до 14 процентов. Основным способом первичного выявления рака кожи до сих пор остается визуальный осмотр за которым обычно следует дерматоскопия или биопсия. Чтобы помочь пациентам самостоятельно обнаружить злокачественное образование на ранней стадии, ученые из Стэнфордского университета создали систему искусственного интеллекта, которая анализирует фотографии «подозрительных» родинок. Авторы новой работы использовали сверточную нейросеть Inception v3, которая была ранее разработана компанией Google. Исследователи удалили ее верхний слой и обучили систему, изначально ориентированную на распознавание различных объектов, определять некоторые виды рака кожи — меланому и карциному. Для этого они использовали 130 тысяч фотографий более двух тысяч различных кожных заболеваний.
После того, как программа научилась ставить диагноз, ее работу сравнили с работой двух ведущих дерматологов США. Анализ показал, что система не только справляется не хуже специалистов, но и превосходит их: нейросеть верно отличала родинки от злокачественной меланомы и карциномы в 72 процентах случаев, в то время как врачи успешно справились с заданием лишь в 66 процентах случаев. Дополнительная проверка нейросети, в которой принял участие уже 21 специалист, также показала, что, чувствительность и специфичность алгоритма которая отражает способность корректно определить доброкачественную и злокачественную опухоль не уступает чувствительности и специфичности дерматологов. В будущем компьютерная программа может быть адаптирована для смартфона или планшета, и позволит любому желающему пройти первичную диагностику рака кожи. Тем не менее, до этого момента системе будет необходимо пройти еще много дополнительных проверок. Так, по мнению авторов статьи, программа может плохо справляться с определением редких типов карцином и меланом, по каким-либо причинам не окрашенным в черный или коричневый цвет.
После анализа приложение отправляет информацию лечащему врачу. 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.
Потому, что сейчас систем ИИ, которые быстро определяют риски и учитывают множество входных параметров, не очень много и порядок их применения пока полностью не урегулирован. ИИ и нейросети способны в будущем преобразить современное здравоохранение. Изменить к лучшему систему диагностики, повысить качество оказания медицинских услуг при одновременном снижении расходов.
Искусственный интеллект учится на клинических данных и историях заболеваний пациентов. Учитывает множество входных параметров при вычислениях и потенциально способен быстро определить риски возникновения заболеваний, предсказать динамику их течения. О морали и экономической целесообразности Работник здравоохранения должен принимать решения на основе фактов, и эти решения должны быть рациональными и практичными. Но не менее важны ценности, на которых строится этот выбор: этика, мораль, представления о добре и зле, о благе для пациента.
Порой рациональным решением кажется отказ от дальнейшей борьбы за жизнь и здоровье пациента. Стоимость, ресурсоемкость, плохой прогноз на излечение — это рациональные параметры. Но борьба за жизнь пациента, за качество его жизни, избавление от мучений — это выбор, который не всегда экономически обоснован. Это человеческий выбор.
Хочется помочь, и есть надежда. А если не получится? Ухудшим показатели. Это моральные и организационно-методические проблемы людей.
Но может ли здесь помочь искусственный интеллект? А это зависит от того, как настроен этот инструмент, на какой результат он нацелен. И не забываем, что инструмент — просто набор алгоритмов, зависящий от объема и качества данных «на входе», настройки, обучения и целеполагания.
Первое в истории ИИ-лекарство
- Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
- Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
- Что такое CRISPR?
- Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
- ВЦИОМ. Новости: Прогресс или угроза, или об искусственном интеллекте в медицине
AI-платформа для анализа медицинских изображений
Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. Сценарии применения искусственного интеллекта в медицине. Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных.
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. 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: преображение здравоохранения в XXI веке. Попробуем проанализировать, как решения на основе искусственного интеллекта применяются в медицинских учреждениях и как они влияют на качество диагностики и лечения. по использованию алгоритмов искусственного интеллекта для решения научных и прикладных задач в области офтальмологии.
Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
С помощью искусственного интеллекта возможны более точные и быстрые диагностические процедуры, что способствует более эффективному лечению и улучшению прогнозов для пациентов. Основные технологии и методы, используемые в диагностике с помощью искусственного интеллекта, включают в себя машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение и алгоритмы обработки естественного языка. Машинное обучение позволяет компьютерным системам обучаться на основе больших объемов данных и выявлять закономерности, которые помогают в диагностике различных заболеваний. Нейронные сети и глубокое обучение позволяют моделям искусственного интеллекта распознавать сложные образы и паттерны, что особенно полезно в распознавании изображений и интерпретации медицинских снимков. Алгоритмы обработки естественного языка позволяют системам искусственного интеллекта анализировать и интерпретировать текстовую информацию, что особенно полезно при обработке медицинских записей и отчетов. Такие системы могут распознавать ключевые симптомы, осуществлять дифференциальные диагнозы и предлагать рекомендации по дальнейшему обследованию и лечению пациентов. Важно отметить, что применение искусственного интеллекта в диагностике требует достаточного объема и качества данных для обучения моделей. Также необходимы надежные алгоритмы для обеспечения защиты конфиденциальности пациентов и предотвращения ошибок. В целом, применение искусственного интеллекта в диагностике позволяет значительно повысить эффективность и достоверность медицинских процедур, ускорить принятие решений и улучшить прогнозы для пациентов. Это открывает новые возможности в медицинской практике и способствует развитию прогрессивных методов диагностики и лечения заболеваний.
Как искусственный интеллект помогает в определении редких и генетических заболеваний Искусственный интеллект играет все более важную роль в области медицины, особенно в обнаружении и диагностике редких и генетических заболеваний. Благодаря своим вычислительным возможностям и способности обрабатывать и анализировать большие объемы данных, искусственный интеллект может помочь в определении и понимании этих сложных и необычных состояний. Искусственный интеллект использует алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для анализа различных типов данных, таких как медицинские изображения, генетическая информация, результаты лабораторных анализов и многое другое. При помощи этих данных искусственный интеллект может выявлять корреляции, паттерны и скрытые взаимосвязи между различными заболеваниями и их симптомами. Одной из самых важных функций искусственного интеллекта в диагностике редких и генетических заболеваний является распознавание нежелательных генетических вариантов. Используя мощные алгоритмы, искусственный интеллект может анализировать генетическую информацию пациента и сравнивать ее с базами данных геномов, чтобы идентифицировать редкие или мутационные гены, которые могут быть связаны с заболеванием. Благодаря такому анализу искусственный интеллект может помочь в определении вероятности развития определенного генетического заболевания у пациента, что позволяет врачам принимать ранние меры по предупреждению или лечению. Он также может помочь в выборе наиболее эффективных методов лечения, учитывая индивидуальные особенности пациента и его генетическую предрасположенность. Кроме того, искусственный интеллект может помочь в исследованиях редких и генетических заболеваний путем анализа большого объема данных о пациентах.
Это позволяет ученым выявлять новые паттерны и корреляции, определять новые подтипы заболеваний и разрабатывать инновационные методы лечения. Искусственный интеллект является мощным инструментом в борьбе с редкими и генетическими заболеваниями, обеспечивая более точную диагностику, персонализированное лечение и новые направления исследований. Это открывает новые перспективы для пациентов, страдающих от этих сложных состояний, и помогает предотвратить прогрессирование заболевания и улучшить качество их жизни. Искусственный интеллект в процессе лечения: персонализированная медицина и индивидуальные прогнозы Искусственный интеллект ИИ в медицине привносит новые возможности в процесс лечения, делая его более персонализированным и эффективным. Благодаря ИИ, врачи и исследователи получают доступ к огромным объемам данных, анализ и обработка которых помогают прогнозировать результаты лечения и предсказывать индивидуальные характеристики пациентов. Использование ИИ в процессе лечения способствует развитию персонализированной медицины, где каждому пациенту предлагается индивидуальный подход и оптимальный план лечения.
Прорывом в области диагностики можно считать и один из первых в мире видеокапилляроскопов для обнаружения самых ранних стадий всех видов карцином, который был представлен сотрудниками МГМУ им.
Также российскими разработчиками были анонсированы появления уникального прибора идиокапилляроскопа, офтальмологического анализатора, сфокусированного ультразвука и т. Почти полувековой опыт применения роботизированных систем в сегменте лабораторной диагностики подтверждает слова эксперта. С помощью лабораторных анализов, сделанных посредством искусственного интеллекта, можно выявить широкий спектр заболеваний, включая инфекционные, воспалительные, онкологические и наследственные. Первые автоматические анализаторы, которые могли проводить измерения одновременно нескольких биохимических параметров и оперативно выполнять комплекс исследований в одном образце биоматериала, появились ещё в 70—х годах прошлого века. При этом необходимо нивелировать риск ошибок по причине человеческого фактора, а также защитить сотрудников от контакта с потенциально опасным биологическим материалом. Современное оборудование может также исключить из исследования некачественный биоматериал на основе тестирования пробы в процессе постановки, а также выполнять дополнительные исследования по предустановленным правилам и назначениям", — поясняет Ирина Скибо. В соответствии с идентификатором он получает из лабораторной информационной системы ЛИС задание, включающее перечень аналитов, которые нужно в этой пробе определить.
Далее анализатор берёт нужный объём крови на исследование, помещает в реакционную ячейку внутри прибора, добавляет необходимые реагенты, проводит реакцию, одновременно записывая в память её протокол, считывает результат исследования и передаёт его в ЛИС. Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора.
Это позволяет врачам принимать более обоснованные решения и выбирать оптимальные лечебные стратегии. Еще одной областью применения искусственного интеллекта является персонализированная медицина.
Системы ИИ могут анализировать генетические данные пациентов, учитывать их индивидуальные особенности и предлагать персонализированные подходы к диагностике и лечению. Это позволяет более точно определить риск развития заболеваний, выбрать наиболее эффективные лекарственные препараты и предотвратить нежелательные побочные эффекты. Самым перспективным направлением ИИ в медцине можно считать квантовое машинное обучение. Генеративные модели ИИ на база квантовых алгоритмов позволят проектирвоать и разарбатывать новые сложные молекулярные соединения новых лекарств и материалов.
Будет доказанная безопасность, будет и доверие. Стандарты — залог доверия По мнению Дмитрия Павлюкова, которое он высказал на форуме, в условиях формирования доверия ключевую роль играет стандартизация в области применения ИИ. Как отмечает его председатель Сергей Гарбук, в области здравоохранения стандартизация ИИ наиболее актуальна. С одной стороны, высок уровень технологической зрелости, с другой — не менее высок уровень ответственности, связанной с рисками для граждан в результате некорректной работы системы. Поэтому стандарты — это инструмент нахождения компромисса между безопасностью системы новой технологии для людей и простотой продвижения новых технологий на практике. В прошлом году была разработана перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на 2021-2024. В ней есть раздел, посвященный стандартам ИИ в области здравоохранения. При разработке программы подразумевался обязательный этап обучения на прецедентах. Значительная часть систем ИИ рассчитана на автоматизацию естественных интеллектуальных способностей человека.
Технический комитет является представительным органом РФ в международной организации по стандартизации ИИ, и сейчас по инициативе российской стороны там рассматривается возможность разработки международного стандарта клинических испытаний систем с ИИ. Опыт и мудрость не заменить Медицина все больше переходит на цифру, и требуются новые цифровые инструменты обработки цифровых данных. Два года назад начались клинические испытания ПО на основе технологий лучевая диагностика. В 2020-21 гг. Сервисы использовались в 102 медицинских организациях при проведении 13 видов исследований КТ, МРТ и другие. Было обработано 3,8 млн исследований, подготовлено 104 дата-сетов механизмов хранения информации, предоставляющих быстрый доступ к большим объемам данных. Говорит главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике, директор ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» Сергей Морозов: «За время эксперимента мы увидели, что искусственный интеллект значительно снижает длительность подготовки описания результатов. Он не может заменить врача, но может в отдельных клинических сценариях ускорить работу рентгенолога, оптимизировать ресурсы за счет автоматизации двойных просмотров результатов скринингов.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г. Инструменты искусственного интеллекта помогли обнаружить онкогенные соматические мутации и понять сложность взаимодействия генов клеток раковых опухолей. Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить.
Национальная база медицинских знаний
В своем послании Федеральному Собранию президент РФ Владимир Путин заявил о необходимости достижения самодостаточности и конкурентоспособности в области искусственного интеллекта, что позволит обеспечить «настоящий прорыв» в экономике и социальной сфере. Глава государства сообщил об утверждении обновленной Национальной стратегии развития искусственного интеллекта, включающей участие ИИ в создании цифровых платформ для здравоохранения. Например, на основе данных цифрового профиля он сможет получить дистанционное заключение специалиста федерального медицинского центра, а доктор, семейный врач — оценить именно целостную картину здоровья человека, прогнозировать возникновение заболеваний, предотвращать осложнения, выбирать индивидуальную и потому наиболее эффективную тактику лечения», - указал в своем послании глава государства. Ранее вице-премьер Дмитрий Чернышенко обозначил основные глобальные тренды в сфере искусственного интеллекта.
Первый тренд - стремление к технологическому суверенитету; второй - ужесточение борьбы за ИИ-специалистов; третий — движение к безопасному ИИ с упором на конкретного человека; четвертый — развитие больших языковых моделей и генеративного ИИ и пятый - рост экономического эффекта от использования ИИ. Интеллектуальные технологии помогают прогнозировать возникновение и развитие заболеваний, выявлять их на раннем этапе, что увеличивает шанс на успешное лечение. Также ИИ-решения упрощают работу врачей при профилактических обследованиях, помогают в подборе оптимальных дозировок лекарств и увеличивают точность хирургических вмешательств.
В перспективе, как считают специалисты, решения на основе ИИ позволят создать средства и методы лечения, персонализированные под каждого отдельного пациента. Наиболее активно в медучреждениях внедряется технология компьютерного зрения, позволяющая находить закономерности и аномалии в изображениях, получаемых с помощью рентгена, КТ и МРТ. Другая технология на основе ИИ - предиктивная аналитика, дающая возможность путем изучения больших массивов данных обнаружить скрытые связи, повысить точность диагностики и подобрать индивидуальный план лечения.
Еще одно направление — создание цифрового двойника пациента: на котором можно проверить различные методы лечения без риска навредить реальному больному.
Искусственный интеллект ИИ - основа новых информационных технологий. ИИ в лечении и диагностике Одной из главных задач ИИ в медицине является оптимизация диагностики и лечения. В настоящее время созданы и внедрены программы, способные обрабатывать данные жалоб пациентов, осмотра, лабораторных анализов и инструментальных обследований. Так для назначения оптимального лечения используется IBM Watson for oncology, помогающий врачам-онкологам в кратчайшие сроки подобрать терапию, основываясь на большой базе данных, загруженных для обучения ИИ: более 25 тысяч историй болезней, 300 медицинских журналов и 200 учебников. Программа, обрабатывая данные с помощью многочисленных источников, предлагает несколько вариантов терапии, из которых врач может выбрать наиболее подходящий, а также дополнить клиническую картину новыми данными, в зависимости от которых ИИ формирует новый алгоритм лечения. Human Diagnosis project - это программа, соединяющая в себе знания врачей со всего мира и алгоритмы машинного обучения.
На сегодняшний день тысячи профессионалов медицины более чем из 80 стран и 500 медицинских институтов вовлечены в создание проекта. Human Diagnosis project направлен на создание наиболее полной базы, способной составить алгоритм помощи любому пациенту. Проект преследует цель не только оптимизировать принятие клинических решений, но и улучшить получение медицинского образования. Одной из таких программ является IBM Medical Sieve, которая в среднем более точно выявляет дефекты и новообразования, что позволяет сократить время диагностики и уменьшить возможность упущения важных данных. Главной задачей этого проекта является создание системы умственного ассистента для лучевых диагностов и кардиологов, которая бы действовала как фильтр и быстро обнаруживала аномалии, используя общий анализ изображений, текста и клинических данных. Израильская компания MedyMatch разрабатывает ИИ, способный оценивать компьютерные томограммы и находить любые отклонения от нормы. MaxQ будет применяться в первую очередь для ранней диагностики травм черепа, инсульта и определения его вида геморрагический или ишемический в машинах неотложной помощи, что позволит медицинскому персоналу быстрее начать лечение.
ИИ для пациентов Использование ИИ не ограничивается его применением медицинскими сотрудниками - также нейронные сети могут оказывать помощь пациентам. Существует «приложение-медсестра» - Sense. На экране телефона пациента появляется анимированная медсестра, которая задает вопросы о самочувствии, узнает нет ли жалоб.
Поэтому большинство сервисов, которые мы в «Третьем мнении» вывели на рынок, — это сервисы для отделения лучевой диагностики». Недавно организация в одном из регионов завершила проект по ретроспективному анализу исследований грудной клетки, были проанализированы данные за 1,5 года. Технологии помогают и младшему медперсоналу. Например, медсестры благодаря push-уведомлениям смогут до 50 раз быстрее реагировать на тревожные ситуации, связанные с возможным падением пациентов», - говорит Анна Мещерякова. Барьеры для внедрения ИИ Вопреки всем успехам, реального внедрения серьезных, глубоких систем поддержки принятия врачебных решений на федеральном уровне очень мало, подытожил руководитель экспертной группы «Цифровые технологии в медицине» при АНО «Цифровая экономика», гендиректор ассоциации «НБМЗ» и руководитель направления цифровой медицины компании «Инвитро» Борис Зингерман.
По его мнению, сейчас ИИ охотнее всего доверяют сами пациенты. А у пациентов нет медобразования, и они рады любой помощи и подсказке от искусственного интеллекта», — отметил Борис Зингерман. Сложнее ситуация обстоит в здравоохранении в субъектах. На первом этапе обновлен парк медоборудования, создан центральный архив медицинских изображений и проведено несколько технических интеграций с сервисами ИИ. Для контроля качества ИИ-решений в медицине не хватало специалистов, поэтому на призывы о помощи откликнулись эксперты Департамента здравоохранения Москвы. Согласно договоренностям со столичными экспертами, в ЯНАО подключаются сервисы, занимающие в Москве лидирующие позиции. Сейчас реализуется третий этап — вовлечение врачей-рентгенологов в работу с ИИ. Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ.
Следующее, что мы сделаем, — продумаем, как мотивировать врачей на работу с ИИ-решениями», — объяснил Андрей Дорофеев. Для выбора обоснованного подхода к этому вопросу он предлагает рассмотреть три различных уровня зрелости ИИ-систем: «Первый уровень — это новые идеи и разработки, требующие апробации на предмет востребованности рынком. Такие решения еще не прошли необходимые клинические испытания.
Стандарты — залог доверия По мнению Дмитрия Павлюкова, которое он высказал на форуме, в условиях формирования доверия ключевую роль играет стандартизация в области применения ИИ. Как отмечает его председатель Сергей Гарбук, в области здравоохранения стандартизация ИИ наиболее актуальна. С одной стороны, высок уровень технологической зрелости, с другой — не менее высок уровень ответственности, связанной с рисками для граждан в результате некорректной работы системы. Поэтому стандарты — это инструмент нахождения компромисса между безопасностью системы новой технологии для людей и простотой продвижения новых технологий на практике. В прошлом году была разработана перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на 2021-2024.
В ней есть раздел, посвященный стандартам ИИ в области здравоохранения. При разработке программы подразумевался обязательный этап обучения на прецедентах. Значительная часть систем ИИ рассчитана на автоматизацию естественных интеллектуальных способностей человека. Технический комитет является представительным органом РФ в международной организации по стандартизации ИИ, и сейчас по инициативе российской стороны там рассматривается возможность разработки международного стандарта клинических испытаний систем с ИИ. Опыт и мудрость не заменить Медицина все больше переходит на цифру, и требуются новые цифровые инструменты обработки цифровых данных. Два года назад начались клинические испытания ПО на основе технологий лучевая диагностика. В 2020-21 гг. Сервисы использовались в 102 медицинских организациях при проведении 13 видов исследований КТ, МРТ и другие.
Было обработано 3,8 млн исследований, подготовлено 104 дата-сетов механизмов хранения информации, предоставляющих быстрый доступ к большим объемам данных. Говорит главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике, директор ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» Сергей Морозов: «За время эксперимента мы увидели, что искусственный интеллект значительно снижает длительность подготовки описания результатов. Он не может заменить врача, но может в отдельных клинических сценариях ускорить работу рентгенолога, оптимизировать ресурсы за счет автоматизации двойных просмотров результатов скринингов. Поначалу врачи опасались, что ИИ заменит их, относились как к конкуренту, но потом настороженность все же сменилась слабопозитивным отношением».
Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью. 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. О том, как искусственный интеллект внедряют в сфере медицины, рассказал директор АИИ Роман Душкин. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Теперь же искусственный интеллект готов прийти на помощь к профессионалам медицины. Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики.
Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины
Регулярно расширяемые базы данных для обучения моделей ИИ позволяют повышать точность подобных систем. В современной клинической медицине системы искусственного интеллекта находят применение во многих областях. Одной из них является диагностика заболеваний. Системы ИИ могут анализировать медицинские изображения например, снимки рентгена, МРТ, КТ , выявлять аномалии и помогать врачам в постановке диагноза. Это позволяет улучшить точность диагностики и своевременно выявлять заболевания, такие как рак или сердечно-сосудистые заболевания и многое другое. Другим применением искусственного интеллекта является прогнозирование результатов лечения.
Созданием цифровых двойников группы наиболее распространенных заболеваний в области кардиологии и онкологии занимаются ученые Сеченовского университета. Разработку прототипов цифровых двойников планируется завершить к 2025 году. Обучение медперсонала. Медики осваивают новые навыки благодаря симуляции реальных обстоятельств, без риска нанести травму пациенту или испортить оборудование. Например, уже разработана технология виртуальной реальности для обучения специалистов по рентгенографии. Разработка новых лекарств.
По данным Калифорнийской ассоциации биомедицинских исследований, путь лекарства от исследовательской лаборатории до пациента занимает в среднем 12 лет. Только один из тысячи препаратов доходит до тестирования на людях, и только один из пяти тысяч препаратов утверждается для практического использования и выходит на рынок. Применение технологий ИИ значительно сократит как время вывода новых лекарств на рынок, так и их стоимость. Более того, она способна предсказывать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а потенциально и вовсе снижать их токсичность. Сейчас платформа тестируется. Данные обезличены.
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. 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.
Он предназначен для быстрого решения важных задач: организации встреч, назначения времени сдачи анализов, получения ответов больных по опросному листу и т. С его помощью врач освобождается от выполнения многих бюрократических процедур и может сосредоточиться на спасении жизней людей. Она умеет анализировать многочисленные данные здоровья, может предсказывать ухудшение состояния, а также резервировать врачей и оборудование в случае возникновения критических ситуаций. Искусственный интеллект в российской медицине Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. Конечно, передовые технологии зачастую внедряются в США и Азии, однако и Европа Россия в том числе применяет многочисленные инновации и выстраивает стратегию использования ИИ в здравоохранении. Самые актуальные для нашей страны методы искусственного интеллекта в медицине — это распознавание речи и онлайн-диагностика заболеваний по медицинским картам и снимкам. В 2017 году Институт развития интернета начал работу над созданием системы ИИ, предназначенной для постановки диагноза по снимкам.
Ожидается, что она позволит гражданам узнавать о состоянии здоровья по снимкам, в том числе и в домашних условиях. Ведутся также работы по созданию системы TeleMD, которая должна позволить онкологам связываться с коллегами для консультаций и своевременного выявления раковых клеток. Регулирование сферы на законодательном уровне Искусственный интеллект в медицине в России, как впрочем и в остальном мире, представляет собой абсолютно новое решение, требующее самого пристального внимания со стороны не только инвесторов, врачей и пациентов, но и законодателей. Пока данная сфера никак не регламентируется законодательством, а ведь в будущем ИИ может серьезно влиять на работу медицинских учреждений. При этом не стоит забывать, что стопроцентно точные и достоверные результаты машины показывают далеко не всегда: есть вероятность возникновения ошибок, поэтому так важно, чтобы была правовая база, в деталях регламентирующая особенности данной сферы. Работы в этом направлении уже ведутся. К примеру, в стране обсуждается возможность создания специального государственного агентства по робототехнике и введения поста профильного премьера, чтобы специалисты могли курировать сферу в целом.
Проблемы внедрения ИИ в здравоохранении: за и против Искусственный интеллект и интернет вещей в здравоохранении — очень перспективные области, внедрение и развитие которых имеет преимущества и недостатки. Повышение эффективности диагностики ИИ работает на основе огромных объемов данных, благодаря чему существенно увеличивается точность и эффективность постановки диагнозов. Чтобы изучить несколько миллионов медицинских карт, специалисту нужны годы, а компьютер справляется с этим за короткое время. Сокращение рутинных задач врачей Искусственный интеллект может взять на себя все задачи, которые отвлекают медицинский персонал от основной работы — спасения человеческого здоровья и жизни. Программы могут подбирать палаты, искать доступное оборудование, следить за исправностью медтехники и т. Уменьшение количества врачебных ошибок ИИ уже сегодня часто показывает более высокую точность при постановке диагнозов и выполнении других работ, чем врач. Если же доктор и ИИ будут работать вместе, то вероятность ошибок сводится практически к уровню статистической погрешности.
Инвестиции в ИИ в медицине сегодня чрезвычайно важны — они дают возможность развивать сферу, а в перспективе и полностью изменить весь облик здравоохранения в мире, сделать его более надежным, эффективным, комфортным и безопасным для человека. Однако в настоящее время не все идет гладко. У внедрения систем искусственного интеллекта в медицинскую сферу есть проблемы и недостатки, о которых нельзя забывать. Можно выделить несколько препятствий для ИИ в медицине. Проблемы используемых медицинских данных Для обучения ИИ используются уже имеющиеся медицинские карты пациентов, информация в которых может быть неполной, содержать всевозможные неточности и ошибки. Кроме того, в документах нет такой важной информации о больных, как особенности и условия их жизни, их привычки в том числе вредные и т. И сегодня отсутствуют эффективные механизмы сбора этих данных.
Естественно, если использовать для обучения машин информацию, заведомо содержащую неточности и даже ошибки, качество работы систем будет снижаться.
Применение искусственного интеллекта в медицине
Искусственный интеллект преодолевает препятствия Ассоциация разработчиков и пользователей ИИ в медицине «Национальная база медицинских знаний» НБМЗ , созданная несколько лет назад при поддержке РВК, поставила перед собой цель способствовать внедрению новейших технологий в клиническую практику. Мы встретились с директором по проектной деятельности ассоциации, научным сотрудником НИИ общественного здоровья имени Н. Семашко Андреем Алмазовым, чтобы узнать, что удается сделать для внедрения ИИ в медицинскую практику и что этому мешает.
Однако говорить об использовании роботов-хирургов пока рано.
Причина кроется в большом количестве алгоритмических частей, с помощью которых можно создать конечный продукт. При этом они могут быть не связаны напрямую с медицинскими показателями. К примеру, автопилот распознает препятствия на дороге, но не имеет доступа к управлению машиной.
Польза для каждого Применение ИИ выгодно как для врача, так и для пациента — то есть, для всей системы здравоохранения в целом. Качество диагностики выходит на совершенно другой уровень. Однако с развитием технологий появляются и опасения у людей — некоторые пациенты сейчас склонны не доверять искусственному интеллекту.
Но дело в том, что за весь процесс полная ответственность все также остается на враче — именно он выносит окончательное решение о диагнозе и лечении. ИИ лишь помогает ему собрать все нужные данные воедино и указывает на сигналы, которые могут свидетельствовать об отклонении. Сама технология рассматривается только в качестве СППВР-сервиса — системы поддержки принятия врачебных решений.
ИИ анализирует информацию о пациенте, и только врач определяет, что и как делать дальше. Искусственный интеллект не менее полезен для Министерства здравоохранения, например, при массовом медицинском осмотре — скрининге. Для примера возьмем норматив — двойной повторный пересмотр маммографических исследований на рак молочной железы.
В этом случае мы снимаем с врачей обязанность проводить первичный или второй просмотр карты пациента и поручаем это искусственному интеллекту. Благодаря алгоритму, большой системный процесс автоматизируется, у врачей появляется свободное время — его можно уделить более тщательной диагностике, которую пока нельзя доверить технике. Этика применения ИИ Расширение участия ИИ в медицине поставило перед специалистами ряд этических вопросов, связанных, в том числе, с его использованием без контроля врача.
Речь идет о вероятности самостоятельного применения инструментов пациентом. Между человеком и машиной всегда должно быть промежуточное звено — медицинский специалист.
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.
В то время как на создание ИИ ушло всего 150 тысяч долларов. Слева — нормальная мышечная ткань. Справа — ткань с развитием фиброза При этом Insilico подчеркивают, что они еще не доказали, что новый препарат эффективнее существующих лекарств. Однако время и затраты, которые ушли у ученых на создание потенциальных лекарств, куда меньше, чем у традиционных методов фармации.
Их работа должна была продемонстрировать огромный потенциал систем на основе искусственного интеллекта в сфере разработки новых лекарственных средств. Сейчас же ученые нацелены на совершенствование технологии и, естественно, на проверку эффективности новых препаратов, разработанных ИИ.
Первое в истории ИИ-лекарство
- Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день -
- Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
- Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине | Аргументы и Факты
- Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
- Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект? — Реальное время