Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. В фокусе: технологии искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
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. 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.
Он опрашивает пациента и передает данные врачу. Таким образом, врач тратит меньше времени на сбор жалоб и анамнеза.
Сервис был запущен в 2021 г. И четвертый — анализ электрокардиограмм. Все взрослые поликлиники в Москве оснастили цифровыми электрокардиографами с ИИ.
Как сообщала Ракова, с помощью умного помощника терапевты и врачи общей практики уже поставили более 10 млн предварительных диагнозов, из них с начала этого года — более миллиона. Сегодня умные алгоритмы доступны рентгенологам более чем 150 медицинских организаций, в том числе детских. К концу 2023 г.
Недоверие и интерес бизнеса Несмотря на столь массовое внедрение ИИ в столичное здравоохранение, эксперты отмечают несколько принципиальных проблем. Первая, как это ни странно, недоверие не только пациентов, но самих врачей к нейросетям. Об этом, в частности, говорится в докладе АНО «Цифровая экономика» — «Эффективные решения на базе ИИ в здравоохранении», который есть в распоряжении редакции.
Специалисты признают и дефицит кадров, способных эффективно работать со сложными нейросетями. В свою очередь, врач-эксперт Тимур Пестерев считает, что большинство нейросетей имеют достаточно простой в использовании интерфейс. Вы вводите определенные показатели — и нейросеть выдает какие-то вероятности относительно того или иного диагноза.
Нейросеть может указывать на определенные ошибки, подсвечивать места, провисающие в диагностике, по принципу «вы сделали все, но не сделали вот это». Есть, конечно, и более сложные нейросети, пользоваться которыми может только подготовленный человек. Но в целом сейчас нейросети унифицируются», — отметил Пестерев.
Значительную роль в этом сыграл московский опыт внедрения ИИ в здравоохранение. Как рассказали «Ведомости. Городу» в столичном депздраве, сегодня в Москве реализуются четыре крупнейших проекта использования ИИ в здравоохранении. Компьютерные алгоритмы находят патологии уже по 21 клиническому направлению.
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.
И при наличии большого объёма качественных данных для обучения, это кажется вполне себе реализуемой задачей. Но вот с этими самыми данными как раз бывает загвоздка. В обычной жизни годные, подлежащие нормализации данные встречаются нечасто, и если к ним у компании нет доступа, значит, обучать ИИ будет не на чем. Такой доступ обычно есть у государственных организаций, клиник, больниц. И в дни пандемии, когда на базе «НМЦ-Томографии» была сделана не одна тысяча снимков для определения эффекта «матового стекла» и процента поражения лёгких, одна компания, специализирующаяся на исследованиях снимков с помощью AI вышла на нас с предложением запустить пилот анализа результатов КТ для определения патологий и новообразований в лёгких пациентов.
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.
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
В российской системе здравоохранения большие возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ), он уже активно внедряется по всей стране. Искусственный интеллект в медицине. Как может ИИ улучшить систему здравоохранения, по мнению Билла Гейтса? Во-первых, он освободит медицинских работников от рутинных задач и позволит врачам максимально эффективно использовать своё время. Платформа Искусственного интеллекта Минздрава России — первый национальный проект, объединяющий медицинское сообщество и разработчиков решений на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ).
Читайте также
- Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы
- Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Искусственный интеллект в медицине: пример того, как ИИ улучшает здравоохранение / Skillbox Media
- Разработка и синтез лекарственных препаратов
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта ИИ в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы. Планируется, что с 2025 года будут выделены средства для финансирования данного процесса. Однако, несмотря на планы и возможности, внедрению технологий не исключено столкнуться с ограничениями и препятствиями. Изображение сгенерировано нейросетью Midjourney В настоящее время, ИИ в медицине представлен двумя типами решений: медицинскими анализ изображений, данных электронной медкарты, видеопотока и немедицинскими голосовые сервисы оптимизации работы центров обработки звонков, сервисы видеоаналитики для обеспечения безопасности пациента, чат-боты для первичного сбора данных о пациенте перед записью к врачу. Эксперты отмечают, что выбор проектов для внедрения должен базироваться на точности инструмента, измеримом эффекте, качестве информационной защиты и стоимости продукта.
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.
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. 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.
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.
Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. В 2024 году технологии искусственного интеллекта будут более глубоко и масштабно внедряться в здравоохранении. Искусственный интеллект или ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, предназначенных для того, чтобы мыслить и учиться подобно людям. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед".
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
| Последние новости про современные технологии в медицине | Использование искусственного интеллекта в медицине — это один из эффективных методов профилактики различных заболеваний. |
| Последние новости про современные технологии 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. |
| Искусственный интеллект в медицине: технологии, методы и польза | Искусственный интеллект в здравоохранении уже способствует научным открытиям и активно его меняет. |
| ИТ в Медицине – Telegram | В российской системе здравоохранения большие возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ), он уже активно внедряется по всей стране. |
| Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы | Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. |
Искусственный интеллект в здравоохранении внедряют 70 регионов России
Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы. рассказал он РИА Новости. Как в здравоохранении помогает искусственный интеллект. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно. Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения.
Эксперимент
Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента. Искусственный интеллект (ИИ) — это чудо современной технологии, которое уже не просто фантастика из фильмов, но и реальность, влияющая на множество сфер нашей жизни от смартфонов и голосовых помощников до систем автоматизации в производстве и медицине. Команда ученых из Калифорнийского технологического института создала систему SAIS на базе искусственного интеллекта для тренировки хирургических навыков. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии.
VR для ПТСР и роботы да Винчи: как передовые технологии изменили медицину в 2023 году
| Цельс | ИИ в медицине – Telegram | Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. |
| ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране | Искусственный интеллект и Big Data (анализ больших данных) трансформировали медицинскую сферу. |
| Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом | Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями, а с развитием технологий сделает реальным появление сверхэффективных персональных. |
| Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении | Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. |
| «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине | Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. |
Нейронные сети в помощь врачам
- «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
- Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
- Что такое ИИ?
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Возможности ИИ в здравоохранении – 8 революционных изменений в 2024 году
- Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек