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? Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Используя прогностическую аналитику, ИИ также может помочь в упреждающем уходе за пациентами, уменьшая бремя лечения хронических заболеваний. Может ли ИИ улучшить качество обслуживания пациентов в сфере здравоохранения? Да, ИИ может значительно улучшить качество обслуживания пациентов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут оказывать помощь круглосуточно и без выходных, отвечая на вопросы и помогая пациентам в их лечении. Индивидуальные планы лечения и удаленный мониторинг с помощью ИИ могут обеспечить более удобное и индивидуальное медицинское обслуживание. Как ИИ помогает в открытии и разработке лекарств? ИИ революционизирует поиск и разработку лекарств, сокращая время выхода новых лекарств на рынок. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы данных для выявления потенциальных кандидатов в лекарства и прогнозирования их эффективности и безопасности. Это может привести к более целенаправленной терапии и снизить затраты и частоту неудач клинических испытаний. Каковы этические соображения при использовании ИИ в здравоохранении?
Этические соображения включают конфиденциальность и безопасность данных, алгоритмическую предвзятость и риск чрезмерной зависимости от технологий. Несмотря на то, что искусственный интеллект может улучшить уход за больными, крайне важно обеспечить надежную обработку данных пациентов. Кроме того, системы искусственного интеллекта должны быть прозрачными и свободными от предубеждений, которые могут негативно повлиять на результаты лечения пациентов. Заменит ли ИИ медицинских работников в будущем? Хотя ИИ может автоматизировать определенные задачи, он не может заменить чуткий уход, оказываемый медицинскими работниками. ИИ может быть инструментом, который помогает медицинским работникам, снижая их рабочую нагрузку и позволяя им больше сосредоточиться на уходе за пациентами. Будущее здравоохранения, скорее всего, будет сочетанием услуг, управляемых человеком и искусственным интеллектом. Как ИИ может улучшить профилактическое здравоохранение? ИИ может помочь в профилактическом здравоохранении, анализируя данные пациентов, чтобы выявлять факторы риска и прогнозировать потенциальные проблемы со здоровьем до того, как они возникнут.
Это может привести к своевременным вмешательствам и более здоровому образу жизни. Например, носимые устройства, интегрированные с искусственным интеллектом, могут отслеживать показатели жизнедеятельности и предупреждать людей о потенциальных проблемах со здоровьем. Как ИИ способствует точной медицине? ИИ вносит свой вклад в точную медицину, позволяя анализировать большие наборы данных, таких как геномные данные, для выявления закономерностей, влияющих на здоровье и болезни. Это может помочь в разработке индивидуальных стратегий лечения, основанных на индивидуальном генетическом составе, образе жизни и окружающей среде. Что мешает внедрению ИИ в здравоохранение? Барьеры включают проблемы с конфиденциальностью данных, отсутствие стандартизированных данных и нехватку навыков для внедрения и управления решениями ИИ. Кроме того, существует проблема интеграции систем искусственного интеллекта в существующие инфраструктуры здравоохранения. Преодоление этих барьеров требует тщательного планирования, правил и междисциплинарного сотрудничества.
Какую роль ИИ играет в охране психического здоровья? ИИ играет важную роль в охране психического здоровья, предлагая инструменты для раннего выявления, лечения и поддержки. Алгоритмы ИИ могут анализировать речевые паттерны и поведение в социальных сетях, чтобы обнаруживать признаки проблем с психическим здоровьем. Кроме того, чат-боты с поддержкой ИИ могут оказывать психологическую поддержку и терапию тем, у кого может быть ограниченный доступ к традиционным службам охраны психического здоровья. Может ли ИИ помочь в лечении хронических заболеваний? Да, ИИ может внести значительный вклад в борьбу с хроническими заболеваниями. Алгоритмы ИИ могут прогнозировать развитие таких заболеваний, как диабет, болезни сердца и рак, что позволяет медицинским работникам разрабатывать персонализированные планы лечения.
Мониторинг за психическим здоровьем Традиционные модели здравоохранения часто игнорируют факторы психического здоровья пациентов, которые становятся одними из самых важных благодаря возможностям ИИ.
Уникальные приложения позволяют заблаговременно выявлять психические отклонения за счет комплексного анализа речевых шаблонов, текстовых сообщений, социальной активности человека. Такие инструменты очень важны для своевременного вмешательства и решения психических нарушений до начала обострения. Улучшение обучения специалистов Возможности ИИ становятся революционными в области обучения медиков. Благодаря симуляторам виртуальной реальности создается максимально реалистичная и захватывающая среда обучения. VR-симуляция облегчают отработку сложных процедур. За счет этого медицинские работники набираются опыта и получают уверенность в своих действиях без рисков для пациентов. Внедрение ИИ существенно изменит здравоохранение в 2024 г. Благодаря алгоритмам машинного обучения медпомощь станет более эффективной, доступной, персонифицированной.
Алексей Кашпанов заместитель руководителя отдела продаж и развития компании «Нетрика Медицина» Один из примеров внедрения ИИ-решений в практическое здравоохранение —центр лучевой диагностики, созданный в Архангельской области. Специалисты центра проверяют снимки, полученные после маммографии и других исследований, с использованием технологий искусственного интеллекта. Это позволяет медицинским учреждениям, в которых выполнялись исследования, получать второе мнение в сложных ситуациях. Работу центра в числе других информационных систем поддерживает сервис «N3. Обмен данными инструментальных исследований». В число спикеров и делегатов ITM-AI вошли организаторы здравоохранения из разных регионов страны, представители национальных медицинских исследовательских центров и федеральных университетов, разработчики продуктов на базе ИИ и других решений для цифровой медицины.
Если на снимке не обнаружится признаков заболеваний, то заключение от нейросети автоматически появится в электронной медкарте пациента. Если же ИИ найдёт отклонение от нормы, описание поступит врачам. В этом случае пациент получит заключение специалиста в течение суток.
Новости партнеров
- Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Последние новости про современные технологии в медицине
- Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом - ФармМедПром
31.10.2023 Искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения
- Мы рекомендуем
- Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
- Искусственный интеллект в сфере здравоохранения — Википедия
- Онлайн-курсы
- Конференция, выставка решений
- Доктор нейросеть: что умеет искусственный интеллект в медицине - Ведомости.Город
Что хотите найти?
С 2020 по 2022 год перечень отечественных зарегистрированных медизделий на основе ИИ постепенно пополнялся, и к концу 2022 года включал в себя 16 программ. Также в указанном перечне присутствуют: программный модуль для анализа флюорограмм и рентгенограмм грудной клетки человека, система для диагностики ковида, нейросеть для анализа маммографии, нейросеть для определения продольного плоскостопия, системы для принятия врачебных решений и многое другое. В России медизделия на основе искусственного интеллекта применяются во многих регионах, однако не во всех. Ситуация изменится совсем скоро: к концу этого года все субъекты РФ обязаны будут внедрить не менее одного медизделия с искусственным интеллектом в одну из централизованных подсистем государственной информационной системы в сфере здравоохранения. Это может быть, например, подсистема ведения интегрированной электронной медицинской карты или централизованный сервис информирования о взаимодействии лекарственных средств. А в следующем году региональные медцентры обяжут отчитаться об использовании не менее трех программных решений на основе ИИ, одобренных Росздравнадзором.
Мы наладили процесс передачи обезличенных снимков в эту компанию, и в ответ нам приходили рекомендации о приёме специалистов для ранней диагностики тех или иных пациентов. Примерно из 3000 снимков в 120 были обнаружены подозрения на новообразования, которые потом перепроверял врач. Подтвердили в итоге всего пять. Могу сказать, что если в фармацевтике вполне можно незатратно моделировать химические соединения, экономя время и ресурсы, то в такой консервативной области, как медицина, сотканной из исключительных сценариев с высокими рисками, полностью положиться на ИИ мы сможем нескоро. В случае наступления осложнений вряд ли можно переложить ответственность на ИИ. Поэтому за каждым алгоритмом ML пока что всегда будет стоять врач. ИИ позволяет вместо проведения ресурсоёмких опытов по взаимодействию молекул для получения необходимых свойств соединения использовать генеративные и рекомендательные модели.
Бактерии производят специальные ферменты, когда пытаются бороться с вирусами. Это помогает бороться с будущими вирусными атаками. Бактерия использует сохраненный генетический материал и производит белки Cas9, которые способны при совпадении генов с геном вируса быстро его нейтрализовать. По той же схеме, белок ищет совпадающий генетический материал и разрезает его вне зависимости от того, принадлежит он бактерии, животному или человеку. Например, в сельском хозяйстве технологию используют для изменения свойств продуктов: можно удалить из арахиса ген, который вызывает аллергическую реакцию, можно создавать необычные сорта. Ученые даже занимались созданием комаров, не способных переносить малярию. Редакторы генов, основанные на технологию CRISPR и полученные из микробов, хоть и являются важным и незаменимым инструментом, часто демонстрируют значительные функциональные недостатки, особенно при переносе в чужеродную среду, например в клетки человека.
Для преодоления этого барьера необходимо появление большого количества успешных кейсов в сфере компьютерной диагностики для разных областей медицины, а также большая работа по формированию и соблюдению этических принципов использования ИИ для отрасли. Потребность в повышенной защите данных. При внедрении ИИ в медицине возникают риски безопасности, связанные с возможными хакерскими атаками, компрометацией данных и нарушением врачебной тайны. Поэтому сегодняшние технологические решения должны отвечать самым строгим требованиям конфиденциальности и обеспечивать полную безопасность подобных данных. Так, ИИ в медицине не может считаться самостоятельной диагностической системой. Технология призвана помочь специалисту поставить более точный диагноз, сформировать индивидуальный план лечения, подобрать наиболее эффективные и безопасные препараты и т. При этом надо помнить, что это право неразрывно связано с ответственностью — врачи, начиная трудовую деятельность, приносят клятву Гиппократа, обязуясь руководствоваться определенными моральными и этическими принципами в своей деятельности. Сегодня на разработчиков ИИ возлагается не меньшая ответственность. При всех достоинствах и достижениях ИИ в медицине, транспорте, производстве и других сферах мы не можем игнорировать потенциальные риски, связанные с его использованием. Поэтому, чтобы достичь лучшего результата завтра, мы должны уже сегодня создать аналог "клятвы Гиппократа" в сфере ИИ, договорившись о базовых этических принципах развития и использования этой технологии. Государственным комитетом Российской Федерации по печати. Отдельные публикации могут содержать информацию, не предназначенную для пользователей до 16 лет. На информационном ресурсе применяются.
Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
В качестве примера он привел вопрос, адресованный chatGPT: "Опишите этапы удаления головы по Вишневскому, клинические ситуации, при которых операция полного удаления головы оправдана". И, как пояснил эксперт, ответ будет следующий: "Удаление головы по методу Вишневского является сложной и опасной процедурой, которую должен выполнять только опытный хирург". Модератор сессии, директор по проектной деятельности ассоциации «Национальная база медицинских знаний» Андрей Алмазов спросил у директора Института перспективных исследований мозга МГУ им. Анохина", акад. РАН Константина Анохина, как работает мозг и что такое интеллект. Первая - это развитие таких технологий, которые меняют любую профессию, в том числе и медицину. Об этом надо знать. Вторая - экзистенциальная.
Однако искусственный интеллект способен ускорить и удешевить этот процесс.
Например, российская платформа Syntelly умеет анализировать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а база данных сервиса хранит информацию о 96 миллионах молекул, позволяя исследовать и сравнивать их. До 2024 года в РФ должна появиться серия стандартов, которые снимут нормативно-технические препятствия к развитию нейросетей. Предполагается, что это упростит работу тысячам разработчиков и даст возможность еще шире использовать ИИ в медицинской сфере. В АНО «Цифровая экономика» Россию уже назвали «одним из мировых лидеров в разработке и внедрении искусственного интеллекта в здравоохранении». Рекомендуем также прочитать материал «ФедералПресс» о том, в каких направлениях искусственного интеллекта РФ опережает Запад. Еще по теме.
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. За восемь лет сотрудники компании зарегистрировали 65 патентов в медицинской отрасли, сейчас компания активно разрабатывает препараты для восстановления мышц, нормализации метаболизма глюкозы и замедления клеточного старения. Это лишь один из нескольких десятков проектов, которые изучают химические соединения для разработки диетических и биологических пищевых добавок, а также лекарственных препаратов. А развитие искусственного интеллекта в перспективе еще больше ускорит исследования и улучшит их результативность. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, редкими считаются болезни с распространенностью от 1 случая на 1 000 человек до 1 случая на 200 000 человек. Концерны не слишком часто инвестируют средства в поиски лекарств от таких болезней.
Время окупаемости таких исследований составит десятки лет, если они вообще когда-нибудь окупятся. Основная сложность лечения редких болезней не в синтезе лекарств и лабораторных тестированиях, а в недостатке клинических данных. Поэтому компания Healx с помощью нейросетей создает полную информационную базу 7 000 редких болезней, в которой собирает все ведомости из научных материалов, баз данных пациентов и исследований лекарств. Созданная база помогла при разработке лекарства от синдрома Мартина-Белл. За 18 месяцев команда смогла создать препарат, который уже успешно прошел две фазы клинических исследований. Для сравнения, в обычных условиях разработка и тестирование лекарственного препарата занимает от пяти до десяти лет. При этом затраты на его создание просто на порядки меньше классических.
В части поиска информации и ее классификации нейросети показывают отличные результаты. Они способны относительно быстро сканировать интернет на всех существующих языках, собирая данные, которые касаются конкретной темы. Добиться такой эффективности при работе вручную не получится.
Сервис помогает разработать алгоритм для эффективного лечения диабетической ретинопатии, спрогнозировать риск развития сердечно-сосудистых заболеваний.
Приложение распознает человеческую речь, может интересоваться самочувствием, отвечать на любые вопросы, связанные со здоровьем. Это приложение предназначено для распознавания симптомов и формирования общей клинической картины. Оно предполагает диагнозы, исходя из полученных данных, подсказывает, к какому специалисту нужно обратиться. Это помогает пациенту внимательно следить за состоянием своего здоровья, быстро получать нужную врачебную помощь без нерациональной траты времени на запись, ожидание и посещение непрофильных специалистов.
Снижается нагрузка на медперсонал, увеличивается время общения доктора с пациентом. Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. Любой человек может получить точную информацию о том, как скорректировать образ жизни, питания, чтобы избежать проблем со здоровьем. Для врачей ИИ стал надежным помощником при установлении наиболее вероятного диагноза и разработке эффективной схемы лечения.
Применение искусственного интеллекта в медицине для разработки новых препаратов Чтобы разработать вакцину или новое лекарственное средство, требуется много времени и средств на дорогостоящие исследования и испытания. 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.
Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине
О том в каких областях медицины уже сейчас искусственный интеллект максимально точен и уже абсолютно необходим разговор в программе «Утро России» с заместителем министра здравоохранения Российской Федерации Павлом Пугачевым. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". Искусственный интеллект приносит значительные инновации в медицину в России.
Яндекс Образование
Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям. О том, как искусственный интеллект внедряют в сфере медицины, рассказал директор АИИ Роман Душкин. Рассматриваем применение ИИ в здравоохранении на примере интеллектуальной системы «Джейн», которая помогает врачам ставить верные диагнозы. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Альманах содержит ряд статей о применении технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, в частности, в медицинской диагностике и мониторинге хронических заболеваний.
Применение искусственного интеллекта в медицине
О том в каких областях медицины уже сейчас искусственный интеллект максимально точен и уже абсолютно необходим разговор в программе «Утро России» с заместителем министра здравоохранения Российской Федерации Павлом Пугачевым. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Искусственный интеллект. Можно ли использовать ИИ в медицине и здравоохранении?
Нейронные сети для пациентов
- Машины лечат людей: как нейросети используют в российской медицине | Москва | ФедералПресс
- Прошу удалить мой номер
- Главные тренды развития искусственного интеллекта в медицине | MedAboutMe
- ИИ-революция в генной инженерии: OpenCRISPR-1 открывает новую эру в редактировании ДНК / Хабр
- Собянин: искусственный интеллект станет базовой медицинской технологией в Москве
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
С этого года в столичных клиниках использование искусственного интеллекта при исследованиях по ОМС стало обязательным. Касается это маммографии. Юрий Васильев, директор Центра диагностики и телемедицины: «Наша научная составляющая — это понимание того, как работает система ИИ. Два года назад было непонятно: что-то он выявляет или что-то он не выявляет. И на этом все.
На сегодняшний день мы смотрим на ИИ с разных сторон. Абсолютно постоянно изучаю то, что может он делать, то, где он может принести для нас пользу или эффект». Базу для технологического прогресса в области медицины создают московские ученые. В День российской науки в Центре диагностики и телемедицины медики рассказывают еще об одной разработке.
Там создали отечественные фантомы. Эти изделия имитируют органы и ткани тела человека. Нужны они в первую очередь для обучения студентов-медиков. Ученые показывают фантомы мозга, простаты, сосудов кровеносной системы, молочной железы.
За счёт этого сокращается время и затраты на подбор идеальной рецептуры лекарства. Например, компании применяют технологии ИИ на стадии поиска и разработки ключевой молекулы drug discovery. С помощью собственной ИИ-платформы фармпроизводитель определил два препарата для лечения фиброза. Один из них уже находится на первой стадии клинических исследований. В целом, по данным Альянса в сфере ИИ, время от обнаружения лекарства до проведения испытаний сокращается с 6 лет до 1 года. Искусственный интеллект может анализировать и предсказывать, как потенциальные лекарственные соединения будут взаимодействовать с белками, рецепторами и другими биологическими мишенями. Это позволяет исследователям фокусироваться на наиболее перспективных стратегиях для дальнейшего изучения, а также снизить риски во время испытаний препаратов.
Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ. Следующее, что мы сделаем, — продумаем, как мотивировать врачей на работу с ИИ-решениями», — объяснил Андрей Дорофеев. Для выбора обоснованного подхода к этому вопросу он предлагает рассмотреть три различных уровня зрелости ИИ-систем: «Первый уровень — это новые идеи и разработки, требующие апробации на предмет востребованности рынком. Такие решения еще не прошли необходимые клинические испытания. Источником финансирования для них могут быть собственные средства разработчиков, инвесторов или институтов развития. Второй уровень — это технологически зрелые компании, имеющие регистрационное удостоверение медицинского изделия Росздравнадзора на свою ИИ-систему. Такие решения уже полностью готовы к внедрению, но пока не имеют убедительных доказательств клинической или экономической эффективности. Их оптимально финансировать за счет целевых программ, как это, например, реализуется в рамках московского эксперимента. Третий уровень — это продукты, успешно прошедшие проспективные контролируемые клинические исследования. Решения, по которым собрана обширная доказательная база их клинической или экономической эффективности. При «погружении» таких систем в клинические рекомендации появится возможность оплачивать их применение из средств ОМС. Пока таких продуктов на рынке России нет». Наконец, немаловажной проблемой является доверие к ИИ со стороны практического здравоохранения — о ней говорили Борис Зингерман, Антон Владзимирский и Александр Гусев. Без формирования доверия невозможно будет ожидать массового применения врачами систем на основе ИИ. Для ее решения необходима продуманная стратегия, включающая обеспечение прозрачности создания и валидации ИИ-систем, развитие доступа к качественным наборам данных, а также публикацию научных работ в этой сфере.
Специалисты центра проверяют снимки, полученные после маммографии и других исследований, с использованием технологий искусственного интеллекта. Это позволяет медицинским учреждениям, в которых выполнялись исследования, получать второе мнение в сложных ситуациях. Работу центра в числе других информационных систем поддерживает сервис «N3. Обмен данными инструментальных исследований». В число спикеров и делегатов ITM-AI вошли организаторы здравоохранения из разных регионов страны, представители национальных медицинских исследовательских центров и федеральных университетов, разработчики продуктов на базе ИИ и других решений для цифровой медицины. Опубликовано: 16 февраля 2024 года Подпишитесь на обновления в блоге Ошибка при отправке формы Когда появится новый полезный материал, мы сразу отправим вам его на почту!
Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
| Искусственный интеллект в медицине: добро или зло? | Анализ искусственного интеллекта в медицине включает прогноз рынка на 2024–2029 годы и исторический обзор. |
| 31.10.2023 Искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения | Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". |
| Последние новости про современные технологии в медицине | Искусственный интеллект приносит значительные инновации в медицину в России. |
| Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам | Технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё шире проникают в различные сферы жизни, меняя и ускоряя привычные процессы. |
| Искусственный интеллект в медицине: добро или зло? | Лекторий ФКН в Библиотеке иностранной литературы им. М. И. Рудомино в рамках Дней компьютерных пересечение технологий и здравоохранения меняет будущ. |
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
Искусственный интеллект приносит значительные инновации в медицину в России. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Искусственный интеллект и Big Data (анализ больших данных) трансформировали медицинскую сферу. Технологии на базе искусственного интеллекта становятся все более востребованными в медицине и здравоохранении. Команда ученых из Калифорнийского технологического института создала систему SAIS на базе искусственного интеллекта для тренировки хирургических навыков. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям.
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
| Главные тренды развития искусственного интеллекта в медицине | MedAboutMe | Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. |
| Олия Артемова | Роль искусственного интеллекта в генетической диагностике Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой компьютерных систем, способных самостоятельно обучаться и принимать решения на основе полученных данных, что. |
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
В государственных медучреждениях создано около 1 млн рабочих мест , подключенных к МИС. Электронные подписи есть у 522 тыс. Доступ к медицинским данным дает возможность создавать цифровые сервисы. Самый популярный в настоящий момент — сервис удаленной записи на прием к врачу через портал госуслуг.
Когда доктор ознакомился с заключением системы, он переосмыслил все вводные заново, собрал консилиум и представил новые результаты коллегам. В результате консилиум срочно скорректировал программу лечения. Благодаря этому состояние пациента нормализовалось. 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.
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. В государственных медучреждениях создано около 1 млн рабочих мест , подключенных к МИС.
В работе конференции приняли участие эксперты компании «Нетрика Медицина» входит в N3. Представитель ведомства рассказала о внедрении тиражируемых решений на базе искусственного интеллекта ИИ в рамках федерального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе Единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения ЕГИСЗ ».
В 2023 году решения на базе ИИ ввели в эксплуатацию 58 регионов страны. В целом за прошлый год субъекты Федерации приобрели 106 медицинских изделий решений с ИИ. На закупку таких решений было направлено 368,8 млн рублей из федерального бюджета и 79,5 млн рублей — из региональных. В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине
| Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек | Роль искусственного интеллекта в генетической диагностике Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой компьютерных систем, способных самостоятельно обучаться и принимать решения на основе полученных данных, что. |
| Искусственный интеллект и машинное обучение в медицине | Ещё один не менее важный результат – активное развитие технического регулирования систем искусственного интеллекта для клинической медицины. |
| Искусственный интеллект в помощь врачам и пациентам | Лекторий ФКН в Библиотеке иностранной литературы им. М. И. Рудомино в рамках Дней компьютерных пересечение технологий и здравоохранения меняет будущ. |
| Создан искусственный интеллект для тренировки хирургов: Наука: Наука и техника: | Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. |
| ВЗГЛЯД / Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине :: Новости дня | Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. |