Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний.
Применение искусственного интеллекта в медицине
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, искусственный интеллект. Рост применения КТ приводит к выявлению большого количества очагов и округлых образований в легких. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”.
Применение искусственного интеллекта в медицине
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. Думаю, что в дальнейшем доля участия ИИ в непосредственном лечении, а также в последующем сопровождении пациентов будет только увеличиваться. Как Вы считаете, обоснована ли на данном этапе развития российской медицины такая статья расходов? Несомненно, что потребуются значительные финансовые ресурсы, однако столь же очевидно, что такие вложения имеют долгосрочную отдачу. Постепенное расширение сектора ИИ в медицине способствует повышению качества медицинского обслуживания, а следовательно, позитивно отражается на здоровье нации. Есть, кстати, и обратная зависимость: недостаток финансирования сектора развития ИИ влечёт за собой достаточно масштабные последствия. Их мы могли наблюдать, в частности, на примере первого года борьбы с пандемией. В целом, вложения в развитие искусственного интеллекта нельзя даже рассматривать как расходы — это скорее инвестиции в оптимизацию сферы здравоохранения.
Несколько проектов уже достигли весомых результатов в использовании ИИ в радиологии. В их число вошли Botkin. Качество работы подтверждает статистика. Например, заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова сообщила , что за два года сервисы ИИ обработали более 6 млн лучевых снимков.
По ее словам, технологии помогли быстрее описать снимки и заметили мельчайшие отклонения. ИИ хорошо показал себя в медицине, поэтому ученые уже пишут алгоритм, по которому можно будет обнаружить ранние проявления болезни Альцгеймера по результатам МРТ. Еще одним направлением, где применяется искусственный интеллект, стала область семантического анализа. ИИ анализирует и систематизирует данные, содержащиеся в электронной медицинской карте пациента.
Ее заполняют сразу несколько врачей: кардиолог, невролог, терапевт и другие. Алгоритм собирает анамнезы воедино, и так специалист может обнаружить определенные паттерны. Метод, при котором медкарта заполнена разными специалистами, а данные собраны воедино, позволяет оптимизировать постановку точного диагноза. Настоящей технологией будущего можно считать роботов-хирургов — это решение на стыке роботизации и ИИ.
Успешный проект в этом направлении представил резидент «Сколково» — компания «Экзоскелет». Специалисты разрабатывают роботы-экзоскелеты, которые помогают людям после тяжелых травм заново учиться ходить. Однако говорить об использовании роботов-хирургов пока рано. Причина кроется в большом количестве алгоритмических частей, с помощью которых можно создать конечный продукт.
При этом они могут быть не связаны напрямую с медицинскими показателями. К примеру, автопилот распознает препятствия на дороге, но не имеет доступа к управлению машиной.
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.
Думаю, что в дальнейшем доля участия ИИ в непосредственном лечении, а также в последующем сопровождении пациентов будет только увеличиваться. Как Вы считаете, обоснована ли на данном этапе развития российской медицины такая статья расходов? Несомненно, что потребуются значительные финансовые ресурсы, однако столь же очевидно, что такие вложения имеют долгосрочную отдачу. Постепенное расширение сектора ИИ в медицине способствует повышению качества медицинского обслуживания, а следовательно, позитивно отражается на здоровье нации.
IBM разработала сервис Arterys который совмещает в себе визуализацию работы сердца и аналитику. Основой сервиса выступает нейросеть, способная анализировать изображения. Создание лекарственных препаратов Препараты представляют собой сложные органические соединения, и поиск правильной структуры занимает много времени. ИИ призван точнее моделировать состав препаратов.
В будущем исследователи смогут задавать свойства, а искусственный интеллект будет формировать химическую структуру препарата. Уже сегодня компания Atomwise применяет ИИ для поиска оптимальных лекарственных формул. А как в России В России ведётся работа сразу по нескольким направлениям из сферы медицинского искусственного интеллекта. Популярны распознаватели речи и сервисы онлайн-диагностирования болезней по снимкам.
В 2017 году запущен проект Voice2Med , призванный сократить время на заполнение бумаг. Он успешно протестирован в республиканской больнице Татарстана в городе Казань. Российский Институт развития интернета создает ИИ, который позволит ставить диагнозы самостоятельно, основываясь на снимках МРТ и рентгена. Ещё одно применение ИИ получило название TeleMD сервис удалённых консультационных эфиров , которая специализируется на онкологических болезнях.
При этом приложение сохраняет информацию в электронную медицинскую карту, расположенную в телефоне пациента.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
Американское управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов запустило собственный проект, цель которого — на порядки сократить траты на клинические исследования с помощью машинного обучения. ИИ проекта обучен на основе 20 последних лет клинических исследований американских препаратов. По предварительным оценкам, использование искусственного интеллекта и нейросетей поможет сократить инвестиции в создание лекарственных препаратов в четыре раза, а время разработки — в два раза. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет Пока что концерны используют ИИ только как вспомогательный инструмент для синтеза лекарств, проводя все стадии клинических исследований как обычно. Но проекты уже показывают хорошие результаты. ИИ на службе нутрициологии Успехи искусственного интеллекта в создании вакцин от коронавируса известны всему миру.
Компьютерные технологии сократили время разработки результативной вакцины буквально до нескольких месяцев, когда для классических методов исследований требуется минимум год-два. Но на самом деле исследования куда глубже, чем можно представить. И касаются они не только вирусологии, но также профилактической медицины и нутрициологии, для которых анализируют натуральные органические соединения. Их существует десятки миллиардов, поэтому исследования вручную не слишком эффективны. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет.
Для разработки нового препарата нужно протестировать на клеточных культурах десятки и сотни химических соединений, которые в дальнейшем нужно будет проверить и на живых организмах. Из-за этого все фазы клинических испытаний могут занять несколько лет. Компьютерные мощности способны помочь исследователям, значительно ускорив процесс создания новых лекарственных препаратов, а также ощутимо сократить расходы на проведение дорогостоящих клинических испытаний. К примеру, британо-ирландская компания Nuritas использует искусственный интеллект для поиска активных органических соединений, которые в теории можно использовать для лечения и предотвращения болезней. Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики.
Впрочем, без человека пока еще не обойтись. После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики.
Перейти к источнику Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Авторы отмечают, что существует ряд условий, необходимых для дальнейшего развития ИИ в сфере здравоохранения: совершенствование нормативного регулирования, разработка единых стандартов по распоряжению биомедицинскими данными, их контролю и определению границ использования ИИ, этических норм; создание общедоступных датасетов, репрезентативных, релевантных и корректно структурированных медицинских данных, необходимых для обучения моделей, которые должны быть разработаны совместно с экспертным сообществом; стимулирование спроса со стороны государственных органов и медицинских организаций в виде грантов и субсидий на использование ИИ-продуктов и сбора данных для общего пользования внутри медицинских организаций; разработка ускоренных процедур сертификации и регистрации или решений на основе ИИ в медицине с четко определенной процедурой, сроками, алгоритмами для тестирования и апробации систем. Документы pdf16.
К примеру, давно установлено, что некоторые элементы высокоточных операций лучше доверить автоматике, исключив тем самым влияние человеческого фактора и снизив вероятность ошибок. Думаю, что в дальнейшем доля участия ИИ в непосредственном лечении, а также в последующем сопровождении пациентов будет только увеличиваться. Как Вы считаете, обоснована ли на данном этапе развития российской медицины такая статья расходов? Несомненно, что потребуются значительные финансовые ресурсы, однако столь же очевидно, что такие вложения имеют долгосрочную отдачу.
Постепенное расширение сектора ИИ в медицине способствует повышению качества медицинского обслуживания, а следовательно, позитивно отражается на здоровье нации. Есть, кстати, и обратная зависимость: недостаток финансирования сектора развития ИИ влечёт за собой достаточно масштабные последствия. Их мы могли наблюдать, в частности, на примере первого года борьбы с пандемией. В целом, вложения в развитие искусственного интеллекта нельзя даже рассматривать как расходы — это скорее инвестиции в оптимизацию сферы здравоохранения. Для адекватного соответствия текущей обстановке, глобальности встающих перед человечеством проблем нашей сфере здравоохранения необходима трансформация, осуществить которую с наименьшими затратами получится только с привлечением возможностей искусственного интеллекта.
Важно понимать, как общество воспринимает такие новации и какие ожидания и опасения связаны с их использованием. Особый интерес в этой связи представляют сравнительные межстрановые исследования, так как в них раскрываются коллективные ориентации и ценности, присущие тому или иному обществу.
Опросы ВЦИОМ и Pew показывают, что в российском и американском обществе пациенты больше будут чувствовать дискомфорт, чем комфорт, если врач будет полагаться на искусственный интеллект для диагностики заболеваний и рекомендации лечения. Это значит, что и в российском, и в американском обществе существуют опасения по вопросу применения ИИ в здравоохранении. К чему все это приведет? ИИ обладает способностью обрабатывать огромные объемы данных и находить скрытые закономерности. Теоретически это позволит врачам лучше исследовать болезни, быстрее и точнее ставить диагнозы и эффективнее лечить пациентов. То есть прогноз эффективности ИИ в медицине в российском и американском обществе находится примерно на одном уровне. В целом российскому обществу присущ умеренный энтузиазм по вопросу использования ИИ в здравоохранении.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
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. Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является инновационной технологией, которая вызвала настоящую революцию в различных отраслях, и медицина не стала. Журналисты приводят данные, согласно которым совокупный экономический эффект от использования искусственного интеллекта в медорганизациях достиг 13 млрд рублей еще в 2021 году.
Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
Многие россияне опасаются применения ИИ в медицине. Искусственный интеллект в медицине. 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? Сегодня искусственный интеллект позволяет выявить опасные заболевания на самых ранних этапах, создавать оптимальные схемы терапии, сводить к минимуму вероятность ошибок в лабораторной диагностике и даже делать хирургические операции. Сбор данных и искусственный интеллект в медицине.
Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ | Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. |
| Платформа ИИ Минздрав | Президентом РФ было поручено уделить особое внимание внедрению искусственного интеллекта в медицине. |
| Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам | Использование искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных в целях фармаконадзора. |
ИИ в медицине: тренды и примеры применения
“применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Искусственный интеллект оцифровывает данные. ИИ в медицине: за какими стартапами следить. В 2023 году искусственный интеллект произвел фурор в качестве полезной технологии во многих отраслях, особенно в медицине.
Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Динамика венчурного инвестирования в искусственный интеллект для медицины, по данным CB Insights. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. Многие россияне опасаются применения ИИ в медицине.
ИИ в медицине: тренды и примеры применения
| Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире | "Искусственный интеллект, даже какой-то удачный вариант его изобретения и внедрения, может повести себя неконтролируемо в чем-то. |
| «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине | 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 создал новое лекарство всего за 21 день | Сценарии применения искусственного интеллекта в медицине. |
| Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве // Новости НТВ | Применение искусственного интеллекта в медицине сегодня становится естественным для многих стран. |
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
В России наблюдается развитие и внедрение подобных технологий, что имеет большое значение для улучшения качества и доступности медицинской помощи. В данной статье рассмотрим развитие и применение систем искусственного интеллекта в клинической медицине в России, а также обсудим технологические тренды в этой области. Применение ИИ в клинической медицине ИИ может работать непрерывно, что позволяет обеспечить более эффективное использование медицинского персонала и ресурсов. Системы искусственного интеллекта могут учиться на основе накопленного опыта и становиться все более точными и эффективными с течением времени. Регулярно расширяемые базы данных для обучения моделей ИИ позволяют повышать точность подобных систем. В современной клинической медицине системы искусственного интеллекта находят применение во многих областях.
Это приложение предназначено для распознавания симптомов и формирования общей клинической картины. Оно предполагает диагнозы, исходя из полученных данных, подсказывает, к какому специалисту нужно обратиться. Это помогает пациенту внимательно следить за состоянием своего здоровья, быстро получать нужную врачебную помощь без нерациональной траты времени на запись, ожидание и посещение непрофильных специалистов. Снижается нагрузка на медперсонал, увеличивается время общения доктора с пациентом.
Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. Любой человек может получить точную информацию о том, как скорректировать образ жизни, питания, чтобы избежать проблем со здоровьем. Для врачей ИИ стал надежным помощником при установлении наиболее вероятного диагноза и разработке эффективной схемы лечения. Применение искусственного интеллекта в медицине для разработки новых препаратов Чтобы разработать вакцину или новое лекарственное средство, требуется много времени и средств на дорогостоящие исследования и испытания.
ИИ помогает сократить время на разработку новых препаратов в несколько раз. 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.
Читайте также: Нейросети скоростного плетения: Россия даст свободу искусственному интеллекту В частности, только в этом году был предложен целый ряд инновационных продуктов, которые будут использованы в сфере диагностики. Так, ученые из химико—биологического кластера Санкт—Петербургского ИТМО разработали ИИ—платформу для поиска наночастиц, которые можно будет использовать в терапии онкологических заболеваний. Прорывом в области диагностики можно считать и один из первых в мире видеокапилляроскопов для обнаружения самых ранних стадий всех видов карцином, который был представлен сотрудниками МГМУ им. Также российскими разработчиками были анонсированы появления уникального прибора идиокапилляроскопа, офтальмологического анализатора, сфокусированного ультразвука и т. Почти полувековой опыт применения роботизированных систем в сегменте лабораторной диагностики подтверждает слова эксперта.
С помощью лабораторных анализов, сделанных посредством искусственного интеллекта, можно выявить широкий спектр заболеваний, включая инфекционные, воспалительные, онкологические и наследственные. Первые автоматические анализаторы, которые могли проводить измерения одновременно нескольких биохимических параметров и оперативно выполнять комплекс исследований в одном образце биоматериала, появились ещё в 70—х годах прошлого века. При этом необходимо нивелировать риск ошибок по причине человеческого фактора, а также защитить сотрудников от контакта с потенциально опасным биологическим материалом. Современное оборудование может также исключить из исследования некачественный биоматериал на основе тестирования пробы в процессе постановки, а также выполнять дополнительные исследования по предустановленным правилам и назначениям", — поясняет Ирина Скибо. В соответствии с идентификатором он получает из лабораторной информационной системы ЛИС задание, включающее перечень аналитов, которые нужно в этой пробе определить.
Искусственный интеллект ИИ помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования. Основную работу ИИ сейчас выполняет в службе лучевой диагностики. Нейросеть распознает 37 различных заболеваний. В ближайшие годы ИИ станет базовой медицинской технологией столицы.
Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
Например, анализируя КТ, МРТ, маммографию или рентген, компьютерное зрение распознает 37 заболеваний. Собянин сообщил, что благодаря использованию ИИ врачи Москвы получат «цифровых помощников», которые помогут подобрать лечение пациентам. Информация будет регистрироваться и обрабатываться только в цифровом формате, врачи смогут больше времени уделять задачам, где нужны их компетенции.
Мы встретились с директором по проектной деятельности ассоциации, научным сотрудником НИИ общественного здоровья имени Н. Семашко Андреем Алмазовым, чтобы узнать, что удается сделать для внедрения ИИ в медицинскую практику и что этому мешает. Об искусственном интеллекте в медицине на радио «Маяк» Искусственный интеллект чувствует микроизменения по всем фронтам и может сказать, что будет, например, инсульт, а врач увидит инсульт только тогда, когда он случится, — рассказал в беседе с ведущими Александром Пушным и Маргаритой Митрофановой Александр Гусев, руководитель разработки системы искусственного интеллекта Webiomed, руководитель GR-направления ассоциации «Национальная база медицинских знаний».
Тем временем ИИ становится новой базовой технологией, как когда-то персональные компьютеры и программы, которыми мы пользуемся повседневно переводчики, навигация, домашние умные помощники и т. Скорость этих изменений, а также требования к росту качества жизни постоянно увеличиваются. В этих новых условиях нам необходимо предоставлять лучшие медицинские услуги для наших жителей и условия труда для наших медицинских работников. При постоянном развитии цифровизации здравоохранения, экспоненциальном росте накапливаемых данных без новых технологий их обработки просто не обойтись.
И такой технологией является искусственный интеллект. В каких мегаполисах мира работают аналогичные сервисы? Конечно, мы активно изучаем международный опыт, но у нас есть проекты, по масштабу не имеющие аналогов в мире. Например, московский эксперимент по использованию компьютерного зрения для анализа медицинских изображений. Результаты этого проекта легли в основу 11 национальных стандартов разработки и применения ИИ для клинической медицины. Проекты по исследованию возможностей ИИ в столичном здравоохранении реализуют единым фронтом несколько команд Комплекса социального развития Правительства Москвы — от разработки принципиально новых для страны ИИ-сервисов, тестирования прототипов до масштабного внедрения готовых продуктов. Мы разрабатываем и реализуем собственные подходы по применению ИИ в здравоохранении, с исследовательским скепсисом подходим к информации о возможностях тех или иных технологий, все проверяем и тестируем на своей базе. В последних отчетах исследовательских и консалтинговых компаний о цикле развития новейших технологий генеративный ИИ находится на пике завышенных ожиданий — о нем много говорят, с ним экспериментируют. Однако говорить о его массовом внедрении, в первую очередь в медицине, пока рано — нет ни одного готового продукта с понятным сценарием использования и доказанными эффектами для роста производительности труда или повышения качества медицинского обслуживания, диагностики или лечения.
Безусловно, у технологии большой потенциал, и мы пока даже не представляем его глубину и трансформационную силу. Предполагаю, что оценить первые результаты мы сможем в среднесрочной перспективе — на горизонте пяти лет. Но на протяжении этого времени нам, стороне заказчика и пользователя технологии, предстоит провести немало экспериментов. И возможно, не все сразу принесут желаемые результаты. Пандемия заставила рентгенологов обучаться буквально не отходя от рабочего места. Насколько они достоверны? И это, безусловно, гигантские объемы данных. Практически каждое соприкосновение жителя с системой здравоохранения оставляет цифровой след в его электронной медицинской карте. Сегодня порядка трех миллиардов цифровых записей аккумулирует электронная медицинская карта ЭМК пациента.
Мониторинг полноты данных, оценка их качества, поддержание необходимого уровня «гигиены» данных — это неотъемлемая часть нашей повседневной рутины. Но благодаря этой постоянной скрупулезной работе данные сегодня стали применимыми для машинной обработки и анализа, а также для обучения и внедрения сервисов на основе искусственного интеллекта. Мы организовали совместную с медицинским сообществом работу по разработке и поддержанию в актуальном состоянии структуры собираемых медицинских данных. Совместно мы определяем набор необходимых сведений, определяем требования к обязательности полей — стремимся собирать только востребованные данные.
Сейчас он уже ходит в третий класс. Что такое «персонализированная медицина» — Откуда система брала информацию о пациенте? Из электронной истории болезни?
Сама суть «Джейн» состоит в том, что она должна собирать полную и актуальную историю болезни пациента. Буквально всю информацию, до мельчайших подробностей. Чем больше система будет знать обо всех обстоятельствах происходящих с пациентом процессов, тем более качественные рекомендации она будет выдавать. Врач или пациент? Для быстрого добавления новых записей в «Джейн» был создан чат-бот, доступный со смартфона. Можно, конечно, воспользоваться обычной веб-версией, но с чат-ботом процесс сильно ускоряется. Чат-бот — очень оперативный интерфейс: запустил, быстро ввёл туда всё, что нужно.
А веб-приложение — уже более мощный инструмент. Он может использоваться на стационарной основе и предоставлять больше функций. Это трудоёмкий процесс? 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.