Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Некоторые приложения для смартфонов используют нейронные сети для мониторинга и контроля приема лекарств, например AiCure заставляет пациента делать селфи-видео во время проглатывания предписанной таблетки. AiCure контролирует прием лекарства Алгоритмы, основанные на том, как повышаются или понижаются значения глюкозы, используются пациентами с диабетом. Они помогли предотвратить эпизоды гипогликемии. Таким образом, распространенные хронические состояния, такие как гипертония, депрессия и астма, теоретически можно лучше контролировать с помощью приложений. Проблемы и ограничения Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных.
Существует риск выявления конфиденциальных данных пациента из истории болезни. Более того, есть риск преднамеренного взлома алгоритма для нанесения вреда людям в больших масштабах, например передозировки инсулина у диабетиков. Вторая проблема — неточная работа алгоритмов. Используемый сотнями больниц по всему миру для рекомендаций по лечению больных раком, алгоритм был основан на небольшом количестве синтетических случаев и очень ограниченом количестве реальных данных.
Многие из его рекомендаций по лечению были ошибочными, например, предлагали использовать несовместимое лекарство для пациента с сильным кровотечением, что представляет явное противопоказание.
Но от него зависят жизнь и здоровье человека, ребёнка. Если родители хотят ребёнку добра, то им придётся этим заниматься. Всё зависит от мотивации. Именно для облегчения этого процесса мы создали чат-бота. Работать с ним было проще, чем пользоваться обычным мессенджером. Во многих случаях даже писать ничего было не нужно — только нажимать кнопки на экране. Туда же можно было отправить и результаты анализов например, общего анализа крови , полученные из лаборатории в виде стандартных PDF-файлов. Прикрепляете файл, система его парсит, извлекает текст и вносит в базу.
Очень удобно! В этом как раз и состояла одна из фишек системы. Есть мощный тренд: мы от статистической доказательной медицины переходим к персональной медицине , но тоже доказательной. Однако пока ни в одной стране полного перехода к ней так и не произошло. И вот «Джейн» попыталась сделать шаг к светлому будущему, когда мы сможем собирать все показатели здоровья человека, а компьютерная система будет находить в них закономерности, которые важны для успешного лечения. Вы ему что-то отвечаете. Хотя откуда вы можете достоверно знать о противопоказаниях? Но если у нас будет возможность пользоваться «Джейн» или подобной программой, то все данные о пациенте рано или поздно станут известны системе и она сможет указать врачу на эти аспекты, индивидуальные особенности. Причём, в отличие от доктора-человека, компьютерная система не может что-то забыть или потерять, она способна запомнить информацию о тысячах пациентов с абсолютной точностью.
Персонализация является одной из частей современного подхода к здравоохранению, известного как концепция 4П-медицины. Название происходит от четырёх английских слов, начинающихся с буквы П: персонализация, прогнозирование, профилактика и преемственность Инфографика: Skillbox Media — Что из этого было реализовано в «Джейн»? Мы взяли базу РЛС, распарсили и ввели в систему. Так у «Джейн» появились знания о показаниях, противопоказаниях и побочных явлениях приёма лекарственных средств. Далее врач, когда решал, какой препарат назначить, давал алгоритму задание: «Подбери лекарство для этого ребёнка». И система рассчитывала интегральный показатель для каждого вещества, который показывал степень риска приёма средства для конкретного пациента. Вещества, которые могут ухудшить состояние больного, компьютер подсветит красным. Более того, лекарственные средства взаимодействуют друг с другом. Если врач попытается назначить несовместимые препараты, то «Джейн» и об этом просигнализирует.
Так алгоритм подбирает лекарство, наилучшим образом подходящее конкретному пациенту. Это наглядный пример персонализированной медицины. Её можно модифицировать под другие болезни, не только для эпилепсии? Это отдельный модуль, который был встроен в «Джейн» и работал очень успешно. Кстати, им пользовались не только неврологи, но и врачи других специализаций. Как «Джейн» помогала предсказать приступы эпилепсии — Из каких частей состояла «Джейн»? Перечислю основные модули: диагностика; разработка плана лечения и подбор лекарств; контроль принятия лекарств; Также был дневник пациента. Поскольку эпилепсия требует пристального внимания к состоянию пациента, были необходимы инструменты контроля. Сегодня все системы делаются с веб-доступом.
Я не могу себе представить стационарную программу такого рода, которую нужно было бы устанавливать как отдельное приложение. Естественно, «Джейн» тоже имела веб-доступ, а чат-бот — это просто дополнительный интерфейс к базе данных, в которой аккумулировались данные о пациенте — история болезни, жизненные показатели, дневник наблюдений и так далее. Если назначены какие-то антиэпилептические вещества, то их надо принимать ровно так, как назначено, буквально минута в минуту. Любой пропуск — риск для жизни. И соответствующий модуль «Джейн» как раз напоминал ребёнку или его родителям о том, что прямо сейчас надо выпить ту или иную таблетку. И в качестве подтверждения требовал нажатия соответствующей кнопки на экране смартфона.
Но врачи в этом списке точно в самом конце.
Правительство обяжет компании внедрять ИИ при получении субсидий ИИ, особенно в сфере здравоохранения, не является совершенной технологией, способной полностью заменить специалиста. Даже отдельные направления, такие как рентгенография, на сегодняшний день невозможно переложить на технологию и вряд ли это получится сделать в обозримом будущем. Искусственный интеллект, скорее, помощник, готовый взять на себя рутинные задачи и обработку больших массивов информации. Есть, например, случаи, в которых опыт специалисты гораздо важнее, чем сравнение миллионов изображений. Конечно, нейтральная и даже отрицательная обратная связь от врачей встречается и даже часто, рассказывает Александр Николаевич, но такие комментарии становятся все реже, а сами врачи все активнее пользуются ИИ. Важным моментом является то, что ошибаются все. Искусственный интеллект может дать неверное определение, человек может допустить ошибку.
Ключевой фактор — найти оптимальный баланс между преимуществами врачей и искусственного интеллекта, чтобы предложить клиентом лучший стандарт проведения и описания исследования. Эффективность ИИ в реальных задачах и текущие недостатки Медицинские изделия на основе ИИ призваны упростить работу специалистам, в частности врачам, исключить ошибки из-за «человеческого фактора». С этой задачей технология справляется отлично, что подтверждается реальными отзывами директоров медицинских центров, об этом же сказал нам и Александр Николаевич.
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. Её создали в 1970-х годах учёные Стэнфордского университета США. MYCIN предназначалась для подбора антибактериальной терапии. Название было образовано от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Всё дело в доверии. Медицина — это область доверия.
Мы же доверяем врачу самое дорогое — своё здоровье и здоровье наших детей. Поэтому компьютерные системы должны не только выдавать рекомендации, но ещё и обладать функцией объяснения, обоснования предложенных решений. Это важный компонент доверия. Вот почему в сфере медицины очень сложно применять популярные сегодня нейронные сети и другие модели, основанные на методах восходящей парадигмы искусственного интеллекта. Если система, основанная на нейронных сетях, сможет объяснять свои решения, то, пожалуйста, применяйте. Но обычно нейросети на это неспособны.
Вопрос, как я уже сказал, в доверии. Врач или консилиум врачей должен иметь возможность проверить выводы программы. Если ИИ даёт второе мнение по какому-то пациенту, то доктору нужно понимать, почему алгоритм пришёл к таким выводам. В случаях, когда «Джейн» помогла уточнить диагнозы, фактически решение приняли врачи консилиум. Система лишь обратила внимание на нестыковки и смогла обосновать альтернативное решение. Окончательное решение всегда остаётся за человеком.
И поэтому она была основана не на нейросетях, а на наборах хранимых правил. То есть в ней была база знаний, правила вывода, семантические сети. При поиске решения применялось нечёткое сопоставление то есть правила нечёткой логики. Я всегда мог объяснить врачам, почему система, основываясь на наблюдениях за состоянием пациента, сообщала о вероятности того или иного диагноза. Говоря научным языком, «Джейн» относилась к объяснимому искусственному интеллекту. Росстандарт принял первый в нашей стране ГОСТ по этой теме только несколько месяцев назад.
К его созданию имел отношение Технический комитет по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект», в работе которого я участвую. Новая серия стандартов «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине» начала действовать с 1 марта 2022 года. ГОСТ был разработан под руководством Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы. Раньше ИИ в российской медицине находился, по сути, в серой зоне. И государство не шло на массовое распространение таких систем, потому что не было ни правовой, ни нормативно-технической базы, на основании которой можно было эти системы внедрять и использовать. Сейчас такая база появляется.
И это очень хорошо. Читайте также:.
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Искусственный интеллект ИИ для диагностики Управляемые ИИ чат-боты — одна из самых интересных тенденций в сфере цифрового здравоохранения. Диагностические инструменты анализируют огромные объемы данных о пациенте, включая медицинские снимки, результаты анализов и истории болезни, помогая врачам ставить точные и своевременные диагнозы. Алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять закономерности и аномалии, которые порой просто невозможно отследить невооруженным глазом. Особенно это касается обнаружения рака, диабета и сердечно-сосудистых заболеваний. Робототехника Роботизированная хирургия совершает революцию в операционной. Врачи получили возможность выполнять сложные операции с помощью автоматических систем, обеспечивающих улучшенную визуализацию и ловкость рук. Так, аппарат da Vinci, разработанный компанией Intuitive Surgical, считается одним из пионеров в данной области. Эта роботизированная платформа позволяет хирургам проводить операции с крошечными разрезами и 3D-визуализацией, сводя к минимуму травматизацию тела пациента. Одно из наиболее значимых преимуществ роботизированной хирургии — уровень точности, ведь даже у самых опытных врачей дрожат руки. Робототехника позволяет устранить это, обеспечивая устойчивость движений.
Эта функция особенно полезна при микрохирургических кардио- и нейро- операциях с минимальной погрешностью.
Впереди — развитие цифровых медицинских сервисов на базе накопленных данных, внедрение искусственного интеллекта и расширение возможностей удаленного мониторинга здоровья граждан. На конец 2023 г. При этом с учетом общего числа пациентов медучреждений общее число таких документов оценивается в 10 млрд.
Все учреждения здравоохранения имеют доступ в интернет.
По его словам, о востребованности мер поддержки свидетельствует статистика поступающих заявок: по линии федпроекта «Искусственный интеллект» Фондом уже поддержано более 800 проектов, каждый десятый из которых связан с медициной. Предложенные инноваторами решения направлены на предупреждение развития конкретных заболеваний или патологических состояний, что, в свою очередь, ведёт к снижению заболеваемости населения и повышению трудоспособности», — подчеркнул Сергей Поляков. Уже на этапе клинических испытаний врачебное сообщество проявило к данной системе большой интерес. Онлайн-доступ для тестирования программного обеспечения получили более 500 врачей. В настоящий момент мы заканчиваем клинические испытания», — подчеркнул Каталевский. По его словам, искусственному интеллекту в данном проекте отводится вспомогательная функция: система подсвечивает вероятные изменения, на основе которых диагноз ставит врач.
На основе созданного ПО возможно проводить массовый скрининг населения посредством быстрой, качественной и недорогой диагностики.
Нейросети помогают врачам определять на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, артроза, плоскостопия и других заболеваний. О совершенно новой области применения ИИ в московском здравоохранении «Ведомости. Городу» рассказала заммэра по вопросам социального развития Анастасия Ракова. Это опасное неврологическое заболевание обычно начинает развиваться в молодом возрасте и со временем может привести к тяжелой инвалидности. Технологии ИИ позволят медикам повысить скорость и точность его диагностики на МРТ головного мозга», — объяснила Ракова. Алгоритмы отмечают области возможных патологий цветовыми подсказками и ранжируют медицинские снимки по степени вероятности патологии. Окончательный диагноз в любом случае ставит врач, но технологии значительно ускоряют постановку диагноза и повышают его точность. На сегодняшний момент нейросети обработали уже больше 9 млн лучевых исследований пациентов. Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью ИИ.
Таким образом, был завершен первый этап внедрения в систему здравоохранения и рутинную медицинскую практику технологий компьютерного зрения. 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.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении безоблачно и имеет огромный потенциал, чтобы революционизировать способы оказания медицинской помощи. Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных. В российской системе здравоохранения большие возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ), он уже активно внедряется по всей стране. Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям. Искусственный интеллект (ИИ) для диагностики.
Применение искусственного интеллекта в медицине
Будет расширяться использование в здравоохранении искусственного интеллекта. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность.
Цифровой ассистент: как искусственный интеллект помогает московским врачам
Искусственный интеллект (ИИ) для диагностики. Искусственный интеллект стал лидером цифрового здравоохранения России по объему инвестиций. Визуальная диагностика Искусственный интеллект. Исследователи из Огайо создадут «виртуальное» контрастное вещество на основе ИИ. Мы убедились в этом на примере внедрения искусственного интеллекта в работу службы лучевой диагностики", – заявил Собянин.
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны.
Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине
Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы. Альманах содержит ряд статей о применении технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, в частности, в медицинской диагностике и мониторинге хронических заболеваний. На сессии «Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении: новые возможности для стартапов и цифрового бизнеса» RIW-2022 эксперты обсудили эффективные практики внедрения искусственного интеллекта и перспективы технологий в России.
1. Системы мониторинга за здоровьем
- Разработка и синтез лекарственных препаратов
- Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
- Искусственный интеллект в сфере здравоохранения — Википедия
- Цифровой ассистент: как искусственный интеллект помогает московским врачам
- Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам