В частности, Всемирная организация здравоохранения указала на негативные последствия применения искусственного интеллекта в медицине, если в основе его разработки и использования не будут заложены этические принципы и защита прав человека. Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине.
Применение искусственного интеллекта в медицине
Сегодня искусственный интеллект помогает находить признаки заболеваний по более чем 20 направлениям, а количество обработанных с помощью него лучевых исследований уже превысило 11 миллионов. Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Возможность делать прогнозы с помощью искусственного интеллекта в медицине применяют и иначе.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
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. Непрозрачный алгоритм принятия решений Системы искусственного интеллекта работают по принципу «черного ящика»: оператор не может посмотреть, почему программа приняла именно такое решение, а не какое-то другое. Практически невозможно определить, по каким причинам ИИ неверно решил задачу. Стоимость Создание и внедрение систем искусственного интеллекта требует серьезного финансирования. Высокая стоимость связана во многом с необходимостью обучать программу, настраивать ее под данные, накопленные в конкретном медицинском учреждении.
Кроме того, она требует специального обслуживания, для которого потребуется квалифицированная и мотивированная команда. Безопасность Чтобы ИИ работал качественно и быстро, ему требуются серьезные вычислительные мощности, которых может просто не быть в обычном медучреждении. Если же вынести компьютерную сеть за пределы одного учреждения, существенно увеличивается вероятность вмешательства в ее работу злоумышленников и хакеров. А любое проникновение в работу ИИ в медицинской сфере может стать причиной принятия системой неправильных решений, от которых напрямую зависит здоровье и жизни людей. Заключение Несмотря на серьезные сложности внедрения систем ИИ, перспективы их использования побуждают искать решения для преодоления любых преград. Над развитием данной области постоянно работают высококвалифицированные специалисты из разных уголков мира, талантливые исследователи, великолепные математики, врачи, представители фармацевтических компаний и т. Однако несмотря на развитие ИИ, роль человека в сфере здравоохранения по-прежнему остается лидирующей. Задать вопрос Заполните форму, и наши эксперты ответят вам если Вы наш клиент, пишите в NOC center2m.
Врач-рентгенолог при интерпретации исследования может воспользоваться выводами и расчетами искусственного интеллекта. Готовое описание сохраняется в ЕРИС и сразу доступно лечащему врачу и пациенту в электронной медицинской карте. Результаты Реализация проекта позволила создать рынок сервисов искусственного интеллекта в лучевой диагностике, где поддерживается конкурентная среда разработчиков ИИ-сервисов. В результате эксперимента разработаны и внедрены уникальные научные методологии, на основе которых подготовлено свыше 200 эталонных наборов данных, создана первая в Российской Федерации официальная библиотека наборов данных для сферы здравоохранения. На основе научных результатов эксперимента разработаны, утверждены и вступили в силу 11 национальных стандартов в сфере применения искусственного интеллекта в здравоохранении. В 2022 году проект масштабирован на другие регионы России.
Документы pdf16. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.
Попробуйте сервис подбора литературы. Вы всегда можете отключить рекламу. Today, artificial intelligence helps in the diagnosis of diseases and the appointment of optimal treatment. This article discusses promising areas of artificial intelligence in medicine, implemented on the basis of neural networks. Achievements and prospects of artificial intelligence in medicine Достижения и перспективы искусственного интеллекта в медицине Myasnyankina O. Scientific adviser: Ph. Мяснянкина О. Научный руководитель: к. The introduction of systems based on artificial intelligence is one of the key trends in modern healthcare. Keywords: artificial intelligence, machine learning, neural network. Внедрение систем на базе искусственного интеллекта - один из ключевых трендов современного здравоохранения. Сегодня искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения. В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, нейронная сеть. Рецензент: Гладских Наталья Александровна - Кандидат технических наук, ассистент кафедры медицинской информатики и статистики. ВГМУ им.
Что хотите найти?
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. В настоящее время мы нашли информацию о 65 разнообразных ИИ-системах для медицины и здравоохранения, созданных и продвигаемых на рынке нашей страны.
Это позволяет сделать диагностику пациента более персонализированной и быстрой: СППВР ранжирует пациентов по степени тяжести, что также позволяет врачам своевременно реагировать на эти данные и оказывать помощь в первую очередь тем, кто нуждается в ней больше всего. Как создать медицинский сервис с использованием ИИ Как происходит разработка медицинских сервисов с использованием ИИ — с момента постановки задачи до выхода готового продукта в клиническую практику? Сбор данных. В первую очередь следует начать со сбора огромного массива данных реальных пациентов из тех медицинских учреждений, в которых они когда-либо проходили лечение. Для этого понадобится: выявить проблему и определить диагноз, с которым вы хотите работать; найти группы врачей, которые помогут вам валидировать вашу модель; собрать группу разработки, которая сможет выстроить эту модель и «обучить» её. Прежде чем обработать данные, предстоит подготовить их. Для этого их нужно обезличить: в ходе этого процесса пациент получает код, а также убираются персональных данных ФИО, номер паспорта и т. При этом год рождения и диагноз, не обезличиваются. Разметка данных.
После того, как данные прошли процедуру обезличивания, они передаются врачам на разметку. Прежде чем приступить к разметке данных, врачи определяют методологию, по которой они будут работать с разметкой. Они определяют диагноз, симптоматику, а также зоны и маркеры, с которыми они будут работать. Только после этого врачи вручную размечают снимки. Сегодня разметка данных, как правило, происходит с помощью программ, где врач в специальном интерфейсе очерчивает необходимые зоны. Повторная разметка. После первичной разметки данных те же снимки проходят аналогичную процедуру, которую проводит уже другая группа врачей. На этом этапе отсеиваются сомнительные, спорные или неверные диагнозы, а также снимки, которые не могут быть валидированы в выбранной модели исследования. Обучение нейросети.
Когда все снимки прошли разметку, этот набор данных попадает к разработчикам, которые на их основе начинают обучать нейронную сеть. Даже если сервис достиг определённого уровня работоспособности, он не может быть сразу использован на практике. Прежде он проходит этап валидации: группе врачей и обученной нейросети выдаются новые данные, которые им предстоит разметить. После этого результаты, полученные врачами и нейросетью, сопоставляются между собой, и модель получает класс точности. Регистрация в Министерстве здравоохранения. По завершении этапа валидации прототип должен пройти регистрацию в Минздраве и получить регистрационное утверждение. На этом этапе экспертная группа — на этот раз со стороны Минздрава — вновь внимательно проверяет работу модели и её алгоритмов. 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.
Таким образом, ИИ помогает врачам выявлять заболевания на более ранних стадиях и принимать соответствующие меры для лечения их.
Искусственный интеллект в медицине — это один из инновационных инструментов, который помогает улучшить процесс лечения пациентов. Персонализированная медицина и индивидуальные прогнозы, основанные на анализе данных, позволяют врачам предоставлять наиболее оптимальные варианты лечения каждому пациенту в зависимости от его индивидуальных потребностей и рисков. Это открывает новые возможности для более эффективного и успешного лечения пациентов в будущем. Возможности искусственного интеллекта в развитии новых методов лечения и терапии Искусственный интеллект предоставляет огромные возможности для развития новых методов лечения и терапии в медицине. Благодаря использованию алгоритмов искусственного интеллекта, медицинские учреждения и специалисты в области здравоохранения могут значительно улучшить качество и эффективность лечения. Одной из главных возможностей искусственного интеллекта является диагностика заболеваний. Алгоритмы машинного обучения позволяют проводить более точные и быстрые анализы медицинских данных, выявлять скрытые паттерны и предсказывать вероятность развития определенных заболеваний.
Это позволяет раньше обнаруживать опасные состояния пациентов и принимать соответствующие меры для их лечения. Другая возможность искусственного интеллекта — разработка индивидуальных методов лечения. Благодаря анализу огромного количества данных, искусственный интеллект может предлагать персонализированные схемы лечения, учитывающие особенности каждого пациента. Это помогает избежать назначения неэффективных или слишком тяжелых лечебных процедур, а также минимизирует риск возникновения побочных эффектов. Искусственный интеллект также активно применяется в исследованиях медицинских препаратов и разработке новых лекарств. Алгоритмы машинного обучения позволяют быстро обрабатывать огромные объемы данных о биологических молекулах и идентифицировать потенциальные цели для разработки новых препаратов. Это способствует повышению эффективности и сокращению сроков исследований, что в свою очередь может привести к появлению новых методов лечения и терапии.
Таким образом, искусственный интеллект имеет огромный потенциал в медицине. Персонализированная диагностика, индивидуальные методы лечения и ускоренные исследования — все это обещает значительное улучшение здоровья пациентов и прогресс в области медицины. Проблемы и вызовы использования искусственного интеллекта в медицине: этические аспекты и безопасность данных Внедрение искусственного интеллекта ИИ в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. Однако, это также вызывает ряд проблем и вызовов, среди которых этические аспекты и безопасность данных играют важную роль. Во-первых, применение ИИ в медицине поднимает вопросы этики и конфиденциальности. Сбор и анализ большого объема данных о пациентах может привести к нарушению их конфиденциальности и частной жизни. Компании и организации, работающие с данными пациентов, должны обеспечивать высокий уровень защиты этих данных, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и их злоупотребление.
Во-вторых, существует риск зависимости от искусственного интеллекта и автоматизации процессов в медицине. Биологические и медицинские аспекты требуют внимательного и профессионального вмешательства врачей. Полное полагание на ИИ может привести к ослаблению роли врача и человеческого фактора в принятии решений, что сложно для понимания пациентами и вызывает опасения о безошибочности и безопасности процедур и лечения.
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».
Очевидно, что искусственный интеллект может взять на себя лишь часть врачебных функций. Окончательный диагноз все равно ставит только врач. И тем более никакой искусственный интеллект не сможет конкурировать с опытом, мудростью и непосредственным общением доктора с пациентом, а ведь все это играет важную роль при постановке диагноза и выработке схемы лечения. Как начать доверять машинам? С какими проблемами сталкиваются сами разработчики и производители медицинского программного обеспечения?
Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни
Теперь же искусственный интеллект готов прийти на помощь к профессионалам медицины. Возможности нейросетей и искусственного интеллекта активно тестируют в самых разных отраслях медицины: от диагностики и профилактики болезней до вирусологии и генетики. Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. 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. Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
| Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины — СП.АРМ | По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных. |
| Применение искусственного интеллекта в медицине | искусственный интеллект в медицине, искусственный интеллект. Рост применения КТ приводит к выявлению большого количества очагов и округлых образований в легких. |
| «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине | Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. |
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
Медицинские продукты с применением искусственного интеллекта активно разрабатывают известные компании: Microsoft, Apple, Google, IBM. ИИ может быть недостоверным в своих заключениях, кроме того, использование искусственного интеллекта в медицине может противоречить установленным этическим нормам и нарушать конфиденциальность пациентов. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ. «Открытие Центра искусственного интеллекта ознаменовало важный шаг движения в сторону пациента, движения в сторону той медицины, которая называется персонализированной. Применение искусственного интеллекта в медицине.
Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Журналисты приводят данные, согласно которым совокупный экономический эффект от использования искусственного интеллекта в медорганизациях достиг 13 млрд рублей еще в 2021 году. Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья. Сегодня искусственный интеллект помогает находить признаки заболеваний по более чем 20 направлениям, а количество обработанных с помощью него лучевых исследований уже превысило 11 миллионов. В последнее время появляется все больше новостей о применении искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и здравоохранении. Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью.
Что хотите найти?
Диагностика В России записаться на приём к врачу можно через интернет. Однако пациентов много, поэтому ждать приёма приходится целыми днями и даже неделями. Технологии ИИ позволяют решить этот вопрос. Например, с помощью телемедицины и программы mHealth. Кроме того, искусственный интеллект учат распознавать симптомы возникновения злокачественных новообразований, диагностировать нарушения зрения, туберкулез, нарушение работы головного мозга. Примером работы программы выступает сервис Ada. Это мобильное приложение, которое задаёт человеку вопросы, а тот — описывает симптомы, после чего Ada ищет информацию о проблеме и даёт рекомендации.
Существуют похожие сервисы, способные указать на заболевания, и даже на сахарный диабет. Для людей, которые выписались из больницы разработано специальное приложение Sense. 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.
Первого российско-американского конкурса стартапов Сбер500Startups Первый поставщик специализированного сервиса видеоаналитики для здравоохранения Финалист конкурса "Новатор Москвы" на медицинские изделия по 3-му классу риска В 2019 году команда "Третье Мнение" победила в акселерационной программе Сбер500Startups и продолжила развитие в Кремниевой долине США В 2020 году сервис "Третье Мнение. ИИ-мониторинг" стал первым в России сервисом видеоаналитики для медучреждений Финалист конкурса 2020 года в номинации "Меняющие реальность" Первое регистрационное удостоверение для модуля анализа рентгенологических исследований Лидер Эксперимента по использованию инновационных технологий В области компьютерного зрения для анализа изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы по направлению КТ COVID-19 Сервисы "Третье Мнение" победили в акселераторе «Будущее здравоохранения» Медтех-центра Москвы и «МЕДСИ» Победитель акселератора медицинских стартапов Future Healthcare Партнеры.
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.
Чтобы пациенты не использовали технологии себе во вред и не занимались самолечением, существует Всероссийский свод этических правил применения искусственного интеллекта в медицине. Что касается повсеместного использования «умных» устройств, которыми пользуется каждый второй, то отнести их к технологиям ИИ нельзя.
По мнению аналитика, ожидаются «интересные юридические дебаты», если российским военным удастся поймать «разоблаченного агента французского правительства». Ранее Чинкуини сообщал , что на Украине погибли минимум 75 французских наемников. Скорее всего, это связано с ротацией ВСУ на херсонском направлении, сообщил представитель пророссийского подполья Сергей Лебедев. По его словам, наблюдается большое скопление военных около военкомата в Корабельном районе Николаева, что может быть связано с ротацией на Херсонском направлении, передает ТАСС. Выставка будет интересна и тем, кто все еще верит в «западные ценности» и не видит «гибридной агрессии, развернутой натовцами» против России и ее населения, добавила дипломат.
Ранее в Кремле оценили выставку трофейной техники в Москве. Стоит отметить, что другие элементы, названные в честь российских спортсменок, остались в правилах FIG. Ранее FIG разработала критерии допуска российских и белорусских атлетов на соревнования под эгидой организации. Напомним, в начале октября президент Всероссийской федерации художественной гимнастики Ирина Винер заявила о непринятии нейтрального статуса российских спортсменов. По словам Репке, танки Т-72, оснащенные огромной навесной броней, сначала вызывали смех, однако, как оказалось, эта защита настолько сильна, что не дает FPV дронам ВСУ ни единого шанса пробиться через нее, передает РИА «Новости». Помимо необычной брони, танки оснащены системами радиоэлектронной борьбы РЭБ , которые установлены прямо на них, отметил журналист. Они не подпускают дроны противника близко к танку, а их эффективность подтверждают украинские военные, сообщил Репке.
Подозреваемого зовут Джумохон Бегиджонович Курбонов, это уроженец города Пархор, 2003 года рождения, он также является гражданином Таджикистана, сообщил источник РБК. Ему вменяется статья «Совершение террористического акта, повлекшего умышленное причинение смерти человеку». Ранее глава Росфинмониторинга Юрий Чиханчин заявлял , что теракт в «Крокусе» финансировался через множество финорганизаций, для этого применялась криптовалюта. Набиуллина пояснила, что инфляция возникает из-за того, что для этих денег не будет хватать товаров и услуг по старым ценам, передает РИА «Новости». Глава ЦБ отметила, что политика регулятора напротив направлена на стимуляцию роста сбережения. Набиуллина также отметила, что период высокого роста номинальных зарплат идет практически с начала 2023 года. Одна из них действительно заключается в эффективности российских дронов против бронированной техники, сказал газете ВЗГЛЯД военный эксперт Александр Бартош.
Если говорить о танках Abrams, то больше всего проблем им создают «Ланцеты». За время спецоперации они продемонстрировали высокую эффективность в борьбе с бронированными целями. Так как аппарат работает в паре с дроном-разведчиком, беспилотник способен сначала выявить цель, а затем нанести удар аккурат в уязвимое место танка», — сказал Александр Бартош, член-корреспондент Академии военных наук. Впрочем, по мнению собеседника, российские дроны хотя и являются основной причиной отвода Abrams, есть еще несколько немаловажных аспектов. Эксперт допускает, что решение было принято также из-за складывающегося не в пользу ВСУ положения на поле боя.
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
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.
Любой пропуск — риск для жизни. И соответствующий модуль «Джейн» как раз напоминал ребёнку или его родителям о том, что прямо сейчас надо выпить ту или иную таблетку. И в качестве подтверждения требовал нажатия соответствующей кнопки на экране смартфона. То есть осуществляла поиск скрытых закономерностей. Например, у одного ребёнка «Джейн» выявила жёсткую причинно-следственную зависимость между фазами Луны и обострениями болезни. Ни родители, ни врачи этой связи не чувствовали и не знали о ней. Они просто отмечали в электронном дневнике дни, в которые происходили приступы. Я, конечно, всё перепроверил, долго копался в научных трудах. И нашёл публикации, в которых учёные отмечали селенозависимость течения эпилепсии у отдельных людей.
Но объяснить её, кстати, медики пока не могут. Зачастую эпилептики — очень метеозависимые люди. 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.
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. Существуют ли какие-то разработки, позволяющие в будущем действовать на упреждение и успешнее бороться с такими проблемами, как SARS-CoV-2? Столкнувшись с трудностями борьбы с коронавирусом, мы в очередной раз заострили внимание исследователей на важности аналитики, в частности, аналитики эпидемиологической обстановки в мире. К этой сфере исследований сейчас наблюдается повышенный интерес, и это понятно: никто не хочет вновь пережить то, что до сих пор происходит в мире с декабря 2019 года в процессе борьбы с пандемией. Во избежание повторения событий последних двух лет группа учёных с моим непосредственным участием в настоящее время проводит внедрение предиктивной аналитики, которое реализуется с помощью искусственного интеллекта и позволяет моделировать различные сценарии развития событий и анализировать ход эпидемий, что даёт возможность заранее подготовить систему здравоохранения к вероятности масштабного противостояния очередным заболеваниям и «предсказать» их возможные последствия.
Современные технологии необходимы и административному аппарату, и непосредственно в лечении. К примеру, давно установлено, что некоторые элементы высокоточных операций лучше доверить автоматике, исключив тем самым влияние человеческого фактора и снизив вероятность ошибок.
Заместитель главы федерального минздрава Павел Пугачев отметил, что на данный момент зарегистрированы Росздравнадзором и уже применяются в больницах более 20 медицинских изделий на основе нейросетей. Кроме того, по оценкам ВОЗ, к 2030 году во всем мире ожидается дефицит порядка 10 миллионов медработников. Спрос на высококвалифицированных специалистов растет уже сейчас. Все это говорит о необходимости освободить врачей от рутины, заполнения бумаг и медкарт пациентов. Обработка речи человека, интеллектуальная поддержка принятия решений и другие технологии на базе ИИ помогут медикам уделять больше времени на диагностику сложных случаев и повысить эффективность лечения больных. Как российские медики применяют ИИ сейчас Компьютерное зрение Эта разработка — одна из наиболее востребованных сейчас в медицине технологий на базе нейросетей.
Она помогает врачу определить правильный диагноз и была очень полезна для медиков, работавших в ковид-госпиталях во время пандемии.
Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы
Работы много, но все поставленные нами цели — абсолютно конкретны и достижимы», — подытожил Собянин. По материалам: сайт Сергея Собянина. Картина дня.
Без лечения оно способно свести пациента в могилу в течение 2-5 лет. Применяемые на сегодняшний день лекарства преимущественно нацелены на замедление развития заболевания, но нередко дают крайне неприятные побочные эффекты. Фото: ru.
Цифровизация По словам Жаворонкова, когда компания создавалась, ее основатели сразу же сосредоточились на алгоритмах — на разработке технологии, способной самостоятельно обнаруживать и конструировать новые молекулы. Но мы поняли, что для адекватной проверки нашей ИИ-платформы необходимо не только создать новые препараты с новым механизмом действия, но и довести их до клинической проверки. Только тогда можно будет сказать, что наша технология работает», — отметил Жаворонков.
Под содержательной стороной термина «искусственный интеллект» будем понимать технологии, основанные на обучении компьютерных систем и предназначенные для замены действий человека при выполнении каких-либо процессов. Такое определение позволит сосредоточиться на практических аспектах и избежать вопросов философского плана, которые часто сопровождают обсуждение ИИ в непрофессиональных кругах. 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. В 2020 г. Экспоненциальный рост числа исследований, как правило, сопровождается постоянным расширением круга решаемых задач. Поэтому мы не будем претендовать на исчерпывающую картину применения ИИ в медицине, а попытаемся очертить наиболее успешные или перспективные с нашей точки зрения направления. ИИ в хирургии Речь идет о роботах, участвующих в хирургических операциях и сопровождающих хирургические операции и послеоперационных больных. В 2018 г. Важно заметить, что термин «робот» часто создает неправильное представление о том, что роботы выполняют хирургические операции. Это не совсем так. Роботы с искусственным интеллектом применяются все чаще в микрохирургических процедурах. Но не следует считать, что скоро будут оперировать только роботы-хирурги. Зато справедливы ожидания, что роботы с ИИ помогут хирургам работать лучше. Роботизированная хирургия — это активно развивающаяся и эффективная технология, которая приобретает все большее значение при различных медицинских процедурах в неврологии, гинекологии, ортопедии, торакальной и общей хирургии, при установке зубных имплантатов, а также трансплантации волос. Роботизированные технологии позволяют врачам с минимальным опытом или практикующим врачам, плохо знакомым с той или иной операционной процедурой, проводить лечение на уровне, которого они не смогли бы достичь даже в результате многолетней практики. Помощь робота во время операции уменьшает последствия тремора рук оперирующего врача, а также устраняет случайные движения. Робот Da Vinci, который считается одним из самых передовых в мире хирургических роботов, предоставляет врачу набор хирургических инструментов, которые можно использовать при проведении минимально инвазивной хирургии, и обеспечивает лучший контроль над обычными процедурами.
Конференция "Вычислительная биология и искусственный интеллект для персонализированной медицины — 2024" - яркое ежегодное событие для врачей, ученых, представителей IT-отрасли и всех специалистов, которых волнуют вопросы медицины будущего. 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.