Искусственный интеллект (ИИ) помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования.
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья. Чем искусственный интеллект лучше «человеческого» врача, почему перегруженные работой медработники пока не доверяют ИИ, возможен ли в медицине симбиоз естественного и искусственного интеллектов, а также причем здесь мораль и врачебная этика? Искусственный интеллект на службе отечественной медицины. Петербургские врачи освоили инновационную методику, она позволяет ставить диагноз в случаях, когда однозначно определить причину болезни данные не позволяют. Искусственный интеллект (ИИ) сделают базовой медицинской технологией, эта задача вошла в Стратегию развития московского здравоохранения до 2030 года. Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования.
Что хотите найти?
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. Из-за низкой селективности такие лекарства оказывают побочные действия, пагубно влияют на печень, почки и сердечно-сосудистую систему. И если ранее альтернатив не существовало и применение агрессивных препаратов считалось допустимым с причинением ущерба для здоровья в процессе лечения, то сейчас методика меняется. Развитие медицины и медицинской химии позволяет работать не только над поиском принципиально новых лекарств, но и над подбором оптимальных схем лечения по уже известным методикам. Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово. К тому же их нужно проводить несколько раз в день.
Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно. AI для комбинационной терапии раковых больных с помощью искусственного интеллекта. Уже во время первого тестирования система показала свою эффективность. Для пациента с прогрессирующим раком простаты система рассчитывала индивидуальную комбинацию препаратов на протяжении всего курса лечения. Как результат — рост опухоли значительно замедлился, а затем болезнь и вовсе перешла в стадию ремиссии. При этом дозировки препаратов были практически в два раза меньше, чем при стандартной терапии таких случаев. Персонализация терапии открывает невообразимые возможности для медицины.
При наличии достаточного количества данных нейросети и другие методы машинного обучения могут помочь не только оперативно решать задачу оптимизации дозы, но и подбирать комбинации препаратов для повышения эффективности лечения, определять наиболее результативную тактику лечения и предотвращать критические состояния пациента уже на самых ранних стадиях. Подобные системы уже используются для контроля состояний пациентов и сбора долговременных медицинских данных, но со временем они будут все сильнее интегрированы в отрасль здравоохранения. Важно отметить, что в последние годы всё больше внимания привлекают именно методы профилактики и ранней диагностики заболеваний.
Например, когда попадают в речевую зону, человек начинает запинаться, а если воздействуют на моторную зону, он не может пошевелить рукой. В мозге нет болевых рецепторов, поэтому пациенту в сознании не больно. Я сам несколько раз был на таких операциях, чтобы понимать, как это работает. Хирург о чём-то говорит с человеком и при этом удаляет какие-то участки. И так несколько часов.
Желательно локализацию этих зон хотя бы примерно знать до операции, когда череп еще не вскрыт. Здесь и выручает ФМРТ, которая при наложении на структурную МРТ позволяет получить карту функциональных зон, которые для наглядности можно раскрасить в разные цвета. Если нейрохирург увидит такую трехмерную модель до операции, он сможет спланировать ее ход. А если мы загрузим эту модель в нейронавигационную систему, то хирург в реальном времени будет видеть на экране, где находится его скальпель относительно конкретных зон. Лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией Источник: Анастасия Пешкова — Недавно вы начали совместный проект с Университетом Шарджи ОАЭ. Это ваше первое сотрудничество с арабскими коллегами? Российскую часть возглавляю я, а арабскую — Рифат Хамуди, профессор и директор Научно-инновационного центра точной медицины в Университете Шарджи. Они в большей степени отвечают за медицину и биологию, сбор данных, мы как центр ИИ — за анализ данных, обработку и построение моделей.
Стартовым проектом совместной лаборатории стало создание методов и моделей исследования гетерогенности раковых опухолей. Но проблема в том, что в этом образце присутствует много разных типов клеток, которые содержат разную информацию. Если мы берем полностью часть ткани и проводим генетический или транскриптомный анализ, то мы смотрим «среднюю температуру». Мы считаем, что всё гомогенно и однообразно, но это не так. Часть клеток могут откликаться на какую-то одну терапию, а другие — только на другую. Чтобы не терять информацию об отдельных структурах, правильнее делать одноклеточный анализ. Из каждой однородной подгруппы клеток выделять «представителя» и анализировать его. Таким образом получаются генетические и транскриптомные профили каждого отдельного участка.
Имея профили большого числа участков в этом кусочке ткани, можно строить биологические модели о генетических путях, механизмах регулирования клеток.
Набирает популярность генетический анализ с помощью сервиса Sophia Genetics. Так, анализ ДНК даёт возможность выявить предрасположенность человека к некоторым заболеваниям: диабету, язве желудка и другим.
Проект MedClueRx позволяет определить, какие лекарственные препараты могут помочь при депрессии, эпилепсии, заболеваниях нервной системы. Сервис ИИ MedWhat способен заменить личного врача — это приложение для мобильного телефона со встроенной функцией распознавания речи. Приложение способно интересоваться самочувствием человека и отвечать на разные вопросы, например: «Как избавиться от головной боли?
В ближайшем будущем планируется дать доступ сервису MedWhat к историям болезней пациентов и к генетической информации. Обработка огромных объёмов информации ИИ способен обрабатывать несколько тысяч страниц в секунду при поиске необходимой информации. Примерно каждые двадцать минут в мире появляется новая статья по медицине.
В помощь медикам недавно была создана система поддержки по принятию решений — CDSS на основе ИИ, которая объединила информацию и данные о показателях здоровья пациентов и их истории болезни. Автоматизация и улучшение Бывает, что пациент отменяет визит к врачу, и это несёт клинике убытки: в США подсчитали, что система здравоохранения страны ежегодно теряет около 150 миллиардов долларов. Чтобы снизить эти показатели нужен новый подход к организации и управлению.
С такой задачей может справиться только ИИ, который будет учитывать нюансы и грамотно наладит поток пациентов в медицинские учреждения. Касательно автоматизации, ИИ может помочь специалисту при проведении анализа УЗИ, всевозможных снимков и анализов.
Если у ребёнка приступы происходят, например, каждые пять дней, система это спрогнозирует. Напомнит родителям, что сегодня с большой вероятностью будет обострение, и попросит быть внимательнее к своему чаду. Современная медицина не обладает такими средствами.
Но, как я уже сказал, к приступу можно будет подготовиться, чтобы он нанёс минимальный вред. В этот день ребёнок должен быть дома и избегать активностей, которые могут быть опасны в случае потери сознания. То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее. Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии.
Врачи ей пользовались под моим контролем. Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов. Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил. Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят.
А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было. Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов. У нас был чат-бот, у нас была веб-версия, система «крутилась» на сервере. Если бы я не остановил разработку, то следующий модуль, который мы делали, обеспечивал бы вывод по аналогии. Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни.
И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник. Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов.
Таких крутых фишек, интеллектуальных функций, настроенных именно на проблему эпилепсии, как в «Джейн», больше ни у кого в мире не было. Встречались с представителями популярных компаний, предоставляющих услуги по лабораторной диагностике. Мы предлагали им войти в проект и развивать его под своим брендом. Мы могли бы сделать полную интеграцию. Но этого не случилось, никто из потенциальных инвесторов так и не решился на сотрудничество.
Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы? То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами. Какая должна быть методика?
И разработка методики испытаний входит в состав клинических испытаний. То есть мы должны сначала разработать методику, представить её комиссии, которая подтвердит, что методика соответствует стандартам качества проведения клинических испытаний. Затем в ходе испытаний мы проходим по всем пунктам этой методики. Пишем научно-технические отчёты. Консилиумы их проверяют, подтверждают, что отчёты соответствуют критериям, описанным в документах.
В России IT-продукт с искусственным интеллектом впервые сумел успешно пройти технические и клинические испытания, получить статус медизделия и одобрение Росздравнадзора только в апреле 2020 года. Почему же в больницах до сих пор очень мало таких программ? MYCIN считается первой интеллектуальной компьютерной системой, разработанной специально для медиков.
Нейронные сети для пациентов
- Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
- Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине - Российская газета
- Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
- «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. Искусственный интеллект в медицине.
Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
Искусственный интеллект на службе отечественной медицины. Петербургские врачи освоили инновационную методику, она позволяет ставить диагноз в случаях, когда однозначно определить причину болезни данные не позволяют. 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. Как искусственный интеллект создает лекарства. ИИ от фирмы Insilico Medicine носит название GENTRL. Журналисты приводят данные, согласно которым совокупный экономический эффект от использования искусственного интеллекта в медорганизациях достиг 13 млрд рублей еще в 2021 году.
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
Этот инструмент помогает на основе жалоб пациента подобрать наиболее вероятные диагнозы, а врач уже решает, соглашаться ли с ними. Третий — чат-бот, собирающий жалобы пациентов на самочувствие перед посещением врача. Он опрашивает пациента и передает данные врачу. Таким образом, врач тратит меньше времени на сбор жалоб и анамнеза. Сервис был запущен в 2021 г. И четвертый — анализ электрокардиограмм. Все взрослые поликлиники в Москве оснастили цифровыми электрокардиографами с ИИ. Как сообщала Ракова, с помощью умного помощника терапевты и врачи общей практики уже поставили более 10 млн предварительных диагнозов, из них с начала этого года — более миллиона. Сегодня умные алгоритмы доступны рентгенологам более чем 150 медицинских организаций, в том числе детских. К концу 2023 г. Недоверие и интерес бизнеса Несмотря на столь массовое внедрение ИИ в столичное здравоохранение, эксперты отмечают несколько принципиальных проблем.
Первая, как это ни странно, недоверие не только пациентов, но самих врачей к нейросетям. Об этом, в частности, говорится в докладе АНО «Цифровая экономика» — «Эффективные решения на базе ИИ в здравоохранении», который есть в распоряжении редакции. Специалисты признают и дефицит кадров, способных эффективно работать со сложными нейросетями. В свою очередь, врач-эксперт Тимур Пестерев считает, что большинство нейросетей имеют достаточно простой в использовании интерфейс. Вы вводите определенные показатели — и нейросеть выдает какие-то вероятности относительно того или иного диагноза. Нейросеть может указывать на определенные ошибки, подсвечивать места, провисающие в диагностике, по принципу «вы сделали все, но не сделали вот это».
Программа конференции подробно отразит все современные возможности применения информационных технологий в биомедицинских исследованиях и клинической деятельности. Ведущие спикеры обсудят последние достижения в области биоинформатики: платформы для обработки данных, секвенирование и мультиомиксные технологии, а также перспективы внедрения искусственного интеллекта для поддержки врачебных решений в терапии и диагностике. Отдельно будут рассмотрены современные технологические решения для практического здравоохранения и превентивной медицины: информационные системы сбора и анализа медицинских данных, облачные хранилища, мобильные приложения и веб-сервисы для врачей и пациентов.
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.
Оно предполагает диагнозы, исходя из полученных данных, подсказывает, к какому специалисту нужно обратиться. Это помогает пациенту внимательно следить за состоянием своего здоровья, быстро получать нужную врачебную помощь без нерациональной траты времени на запись, ожидание и посещение непрофильных специалистов. Снижается нагрузка на медперсонал, увеличивается время общения доктора с пациентом. Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. Любой человек может получить точную информацию о том, как скорректировать образ жизни, питания, чтобы избежать проблем со здоровьем. Для врачей ИИ стал надежным помощником при установлении наиболее вероятного диагноза и разработке эффективной схемы лечения. Применение искусственного интеллекта в медицине для разработки новых препаратов Чтобы разработать вакцину или новое лекарственное средство, требуется много времени и средств на дорогостоящие исследования и испытания. ИИ помогает сократить время на разработку новых препаратов в несколько раз. Искусственный интеллект анализирует структуру существующих медикаментов на молекулярном уровне, предлагает новые, с учетом заданных требований. В 2019 году компания Insilico Medicine при помощи ИИ создала несколько препаратов для эффективного лечения мышечного фиброза. Раньше для этого назначали множество медикаментов, терапия не всегда была эффективной. Искусственный интеллект всего за 3 недели создал нужный алгоритм, ученые выбрали наиболее подходящие варианты, за 25 дней провели тестирование новых лекарств на животных. Для выбора оптимального варианта потребовалось 46 дней. Без ИИ на это потребовалось бы более 8 лет и несколько миллионов долларов. Активное внедрение искусственного интеллекта в медицину — это возможность наконец-то найти лекарства от заболеваний, которые на сегодняшний день считаются неизлечимыми. Это болезнь Альцгеймера, рассеянный склероз и множество других патологий, которые становятся причиной преждевременной инвалидности или смерти. Использование искусственного интеллекта в медицине для автоматизации данных о пациентах Информация о пациентах обычно хранится в медицинских карточках. У каждого медучреждения своя картотека. Из-за этого процесс сбора анамнеза и постановки диагноза затягивается на неопределенное время. 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.
Искусственный интеллект в медицине
Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. Медицинские продукты с применением искусственного интеллекта активно разрабатывают известные компании: Microsoft, Apple, Google, IBM. "Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами.
AI-платформа для анализа медицинских изображений
Эти приборы в итоге были одобрены, что позволило использовать их в борьбе с тяжёлыми патологиями и рядом иных острых заболеваний. Фактически, внедрение таких аппаратов ежедневно демонстрирует преимущества использования искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, позволяя сокращать влияние человеческого фактора на диагностику и лечение, и, соответственно, снижать количество врачебных ошибок. А повышение уровня качества обслуживания в медицине влияет и на улучшение показателей здоровья населения всей нашей страны. Что, конечно же, особенно актуально в последние два года, когда идёт борьба с коронавирусом. Это стало очевидно уже в 2020 году, и касалось не только напрямую сферы медицины, но и смежных областей. Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач. Разумеется, максимум внимания в исследовательской работе стало уделяться таким направлениям, которые целиком либо в какой-то мере были направлены на борьбу с пандемией, на снижение нагрузки врачей, на оптимизацию здравоохранения.
И, конечно же, отдельно стоит упомянуть разработки, нацеленные на предиктивную аналитику и моделирование сценариев развития событий с учётом вероятности возникновения иных эпидемий. Подготовка к таким событиям становится залогом успеха в борьбе с ними.
Это неосознаваемый процесс, основанный на предыдущем опыте и анализе более широкой совокупности факторов, скрытых от сознания. Интуиция — это пока чисто человеческая черта и навык. Но есть у естественного интеллекта не только преимущества, но и слабые места — тот самый человеческий фактор. Любому биологическому организму свойственна усталость, влекущая потерю концентрации и риск совершить ошибку. Огромный поток интерактивных данных и массив исторически накопившихся данных в виде анамнеза заболеваний, предыдущих исследований, динамики показателей здоровья пациента, множество факторов для принятия решений и катастрофическая нехватка времени — неподъемная ноша для обычного врача. Медработнику нужно осознать, проанализировать, сопоставить, пропустить через себя и выйти на принятие решения, на которое есть только минуты, а то и секунды. А если специалист не в настроении или плохо себя чувствует, то эффективность его диагностики снижается в разы. Хочу отдельно коснуться потенциальной пользы применения ИИ в медицине.
Почему потенциальной? 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.
Использование ИИ в исследованиях позволяет ускорить процесс анализа данных, выявить скрытые закономерности и интересные корреляции, что в свою очередь способствует появлению новых открытий и разработке более эффективных методов диагностики и лечения. Искусственный интеллект открывает новые перспективы в медицине, делая диагностику, лечение и исследования более точными и эффективными. Это позволяет улучшить качество жизни пациентов и снизить риски развития осложнений в медицинской практике. Применение искусственного интеллекта в диагностике: обзор основных технологий и методов Применение искусственного интеллекта в диагностике является одной из ключевых областей, где данная технология может принести значительные преимущества и улучшить качество медицинского обслуживания. 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.
По данным CB Insights , интерес инвесторов к этому рынку является одним из самых высоких среди всех направлений цифрового здравоохранения. В 2021 г. Для сравнения, в 2020 г. Одним из ключевых направлений стратегии является развитие рынка программных продуктов на основе ИИ для здравоохранения нашей страны.
Искусственный интеллект создал новое лекарство всего за 21 день
Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний.
Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины
| Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек | Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. |
| Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине | Аргументы и Факты | Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. |
| Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек | Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ. |
| Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине | Президентом РФ было поручено уделить особое внимание внедрению искусственного интеллекта в медицине. |
| Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения | Применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине открывает новые горизонты в диагностике, лечении и управлении здоровьем пациентов. |
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
Это удалось благодаря систематическому анализу 26 терабаз собранных геномов и метагеномов. С помощью AI появилась возможность генерировать в 4,8 раза больше белковых кластеров, чем существует в природе. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Компания выложила OpenCRISPR-1 в открытый доступ, чтобы способствовать развитию технологии и её использованию в научных исследованиях и коммерческих проектах. Статью с научным исследованием можно почитать тут. Предоставить доступ к еще большему разнообразию. С помощью AI появилась возможность экстраполировать на новые белковые пространства, которые еще не были освоены, тем самым выходя за рамки природных белков.
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.
Ставит диагнозы и придумывает лекарства Внедрение искусственного интеллекта ИИ в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. По состоянию на 2022 г. К 2024 г. Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны — возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. Например, в 2019 г. В компьютер было загружено 2260 изображений мазков, сделанных в период с 2006 по 2019 г. Самым известным примером по внедрению ИИ в медицину остается суперкомпьютер Watson. На сегодняшний день он может обрабатывать 200 млн цифровых документов за три секунды. Watson в первую очередь призван помочь врачам в работе с электронными медицинскими картами. Он способен составить историю болезни пациента, членов его семьи, структурировать генетическую предрасположенность к тем или иным патологиям и выдать моментально всю эту информацию лечащему доктору. Система предлагает свои рекомендации по лечению заболеваний, в том числе онкологических. А возможность через приложение связать Watson и фитнес-трекер позволяет отслеживать даже самые незначительные изменения состояния здоровья пациента. Freepik Но диагностика не единственная сфера медицины, куда сегодня проник ИИ. Это, например, поиск перспективных молекул для определенных рецепторов, что может предварять открытие новых препаратов», — рассказал «Ведомости. Городу» врач-эксперт Тимур Пестерев. Один из последних примеров — китайская биотехнологическая компания в начале этого года с помощью ИИ придумала лекарство для лечения идиопатического легочного фиброза ИЛФ. Это тяжелое заболевание, сопровождающееся рубцеванием легких, от которого страдают в основном пожилые люди.
В качестве примера могу привести устройства, обеспечивающие автоматическую индивидуальную оптимизацию параметров электроимпульса с помощью биологической обратной связи. Я принимала определённое участие в разработке и продвижении этих устройств, чьё назначение заключается в воздействии на нервную, эндокринную, дыхательную и иммунную системы человека одновременно. Чтобы получить одобрение Минздрава РФ , пришлось подготовить убедительную аргументацию о необходимости данной разработки, обосновать для чиновников ценность таких устройств. Эти приборы в итоге были одобрены, что позволило использовать их в борьбе с тяжёлыми патологиями и рядом иных острых заболеваний. Фактически, внедрение таких аппаратов ежедневно демонстрирует преимущества использования искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, позволяя сокращать влияние человеческого фактора на диагностику и лечение, и, соответственно, снижать количество врачебных ошибок. А повышение уровня качества обслуживания в медицине влияет и на улучшение показателей здоровья населения всей нашей страны. Что, конечно же, особенно актуально в последние два года, когда идёт борьба с коронавирусом. Это стало очевидно уже в 2020 году, и касалось не только напрямую сферы медицины, но и смежных областей. Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач.
Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ
- Предварительный просмотр:
- Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в
- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
- Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник