Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. 2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями. Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника.
Польза ИИ в медицине
- Новости партнеров
- Национальная база медицинских знаний
- Искусственный интеллект в медицине: примеры применения в мире и России
- НБМЗ — Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине
- Искусственный интеллект в медицине
Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении
| Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве – Москва 24, 22.12.2023 | Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. |
| Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в | Как присутствие искусственного интеллекта влияет на современную российскую медицину? |
| Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году | Главная | искусственный интеллект в медицине, искусственный интеллект. Рост применения КТ приводит к выявлению большого количества очагов и округлых образований в легких. |
| Платформа ИИ Минздрав | “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. |
| Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении | "Искусственный интеллект, даже какой-то удачный вариант его изобретения и внедрения, может повести себя неконтролируемо в чем-то. |
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
Какие-то части этой сложной неоднородной структуры могут откликаться на терапию, какие-то — нет. Если это понять заранее, в теории можно намного более успешно, прицельно и качественно назначать препараты. В идеале это может позволить создать системы поддержки врачебных решений: опираясь на большое число фактов, давать рекомендации доктору, какая терапия в этом случае предпочтительна. А специалист, соединяя их с другими фактами, принимает решение.
Расскажите, пожалуйста, об этом проекте. Также эта система позволяет составить карту функциональных зон мозга, отвечающих за движение, зрение, речь и так далее. Бывает форма эпилепсии, когда лекарства не помогают, и таких больных довольно много.
Их проблема зачастую заключается в том, что в мозге есть маленькая область, которая вследствие разных причин вызывает поразительную активность и приступ. Если говорить о детях, то они догоняют сверстников, нормально ходят в школу. У взрослых прекращаются приступы, возвращаются когнитивные способности.
Но одна из проблем в том, что такие области очень похожи на здоровую ткань и их сложно найти. Заказчиками многих исследований являются известные медицинские научные институты Источник: Анастасия Пешкова По отзывам наших медицинских партнеров, в России есть единицы опытных рентгенологов, которые могут найти такие патологии на снимках МРТ. Эти врачи есть в крупных городах: в Москве, Питере, Новосибирске.
Каждый из них может просматривать в день снимки не более трех-четырех пациентов. Соответственно, ожидание растягивается более чем на полгода. Мы начали делать систему, которая должна выполнить две базовые задачи: помочь опытному врачу сократить время поиска, а неопытному — подсказать, какие части мозга смотреть.
Исследования, которыми занимается Центр прикладного ИИ, применяются в лечении онкологии и эпилепсии Источник: Анастасия Пешкова Мы собирали данные из двух медицинских центров больше года, проводили их разметку, и сейчас у нашей команды самый большой в мире датасет по этой патологии. Пока наша система работает на уровне среднего врача, но мы совершенствуем ее. Структурная показывает трехмерную картинку мозга, а функциональная — активность разных зон мозга.
У здоровых людей расположение областей, отвечающих за движение, речь, зрение, плюс-минус известно. Но даже у здоровых людей они могут немного варьироваться, их расположение может отличаться на несколько сантиметров. У людей со структурными патологиями, такими как опухоль, эти зоны могут смещаться ввиду нейропластичности, и до операции это неизвестно.
После обучения нейросеть тестируется на тестовых данных, чтобы определить точность ее работы. При достаточно высоких показателях, она может быть использована для анализа новых данных пациентов и предоставления рекомендаций врачам. Развитие ИИ-медицины в России Как и во всем мире, в России существуют различные проекты и инициативы, связанные с использованием искусственного интеллекта в медицине. Некоторые из них уже демонстрируют успешные результаты в областях, таких как диагностика и алгоритмизация лечения. Однако, можно сказать, что в целом Россия не является лидером в развитии ИИ-медицины в мире.
Ведущие страны, такие как США и Китай, вкладывают большие ресурсы исследований и разработок в эту область. В России важным фактором сдерживания развития ИИ-медицины, является недостаток финансирования, ограниченный доступ к высокотехнологичному оборудованию, а также недостаточная масштабность проектов. Тем не менее, Россия продолжает развивать эту сферу и прилагает усилия для преодоления препятствий. Вместе с тем, нужно отметить, что эта область относительно новая и ее развитие может занять много времени и усилий. Риски использования ИИ и нейросетей в области здравоохранения ИИ может «подсказать» неправильный диагноз, особенно если модель была обучена на неполных или неточных данных.
Если искусственный интеллект используется неправильно или алгоритмы машинного обучения неправильно обучены, то они могут привести к опасным ошибкам, которые нанесут вред пациентам. Возникают и морально-нравственные аспекты — кто несет ответственность за принятое и непринятое решение. Эта проблема рождается в самом алгоритме: он гибкий и критерий «не навреди» не всегда самый быстрый или дешевый способ лечения пациента. Разработчики могут установить параметры для системы, которые не совпадают с медицинской этикой и это также может повредить здоровью пациентов. Вопрос потери конфиденциальности тоже стоит довольно остро — данные пациента должны быть защищены от несанкционированного доступа, а использование ИИ в медицине может невольно повысить риск утечки личной информации.
Today, artificial intelligence helps in the diagnosis of diseases and the appointment of optimal treatment. This article discusses promising areas of artificial intelligence in medicine, implemented on the basis of neural networks. Achievements and prospects of artificial intelligence in medicine Достижения и перспективы искусственного интеллекта в медицине Myasnyankina O. Scientific adviser: Ph. Мяснянкина О. Научный руководитель: к. The introduction of systems based on artificial intelligence is one of the key trends in modern healthcare. Keywords: artificial intelligence, machine learning, neural network.
Внедрение систем на базе искусственного интеллекта - один из ключевых трендов современного здравоохранения. Сегодня искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения. В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей. Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, нейронная сеть. Рецензент: Гладских Наталья Александровна - Кандидат технических наук, ассистент кафедры медицинской информатики и статистики. ВГМУ им. Бурденко В современном мире информационные технологии затрагивают почти каждую сферу деятельности человека. И медицина тому не исключение.
Что, конечно же, особенно актуально в последние два года, когда идёт борьба с коронавирусом. Это стало очевидно уже в 2020 году, и касалось не только напрямую сферы медицины, но и смежных областей. Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач.
Разумеется, максимум внимания в исследовательской работе стало уделяться таким направлениям, которые целиком либо в какой-то мере были направлены на борьбу с пандемией, на снижение нагрузки врачей, на оптимизацию здравоохранения. И, конечно же, отдельно стоит упомянуть разработки, нацеленные на предиктивную аналитику и моделирование сценариев развития событий с учётом вероятности возникновения иных эпидемий. Подготовка к таким событиям становится залогом успеха в борьбе с ними. Существуют ли какие-то разработки, позволяющие в будущем действовать на упреждение и успешнее бороться с такими проблемами, как SARS-CoV-2?
Столкнувшись с трудностями борьбы с коронавирусом, мы в очередной раз заострили внимание исследователей на важности аналитики, в частности, аналитики эпидемиологической обстановки в мире. К этой сфере исследований сейчас наблюдается повышенный интерес, и это понятно: никто не хочет вновь пережить то, что до сих пор происходит в мире с декабря 2019 года в процессе борьбы с пандемией.
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. 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. Сценарии применения искусственного интеллекта в медицине.
AI-платформа для анализа медицинских изображений
В 2023 году в нескольких исследованиях оценивалось влияние ИИ на труд, и было высказано предположение, что ИИ позволяет работникам быстрее выполнять задачи и повышать качество своей продукции. Эти исследования также продемонстрировали потенциал ИИ для преодоления разрыва в навыках между низкоквалифицированными и высококвалифицированными работниками. Благодаря искусственному интеллекту научный прогресс ускоряется еще сильнее. В 2022 году ИИ начал ускорять научные открытия. Однако в 2023 году были запущены еще более значимые приложения искусственного интеллекта, связанные с наукой, — от AlphaDev, который делает алгоритмическую сортировку более эффективной, до GNoME, который облегчает процесс обнаружения материалов. Количество нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, в США значительно выросло за последний год и за последние пять лет. В 2023 году было принято 25 нормативных актов, связанных с искусственным интеллектом, по сравнению с одним в 2016 году. Люди во всем мире лучше осведомлены о потенциальном влиянии ИИ и больше нервничают.
В профилях указаны важнейшие компоненты цифрового здравоохранения на национальном уровне, включая цифровое управление здравоохранением, электронные медицинские карты, порталы пациентов, телемедицину, мобильное здравоохранение, а также большие данные и аналитику. Всего в рамках награды было подано более 100 заявок. Также победителями номинаций стали: Русагро, Авито, Росатом и Роскосмос. Премия Data Fusion Awards присуждается за достижения в области развития тренда Data Fusion, реализацию успешных кросс-отраслевых проектов по анализу больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, развитие образовательных инициатив для подготовки специалистов. От лица Цельса хотим поблагодарить организаторов за высочайший уровень организации конференции Data Fusion, качество докладов и актуальность повестки. Почти в каждом четвертом случае была обнаружена патология. Технология для анализа цифровых изображений помогает оперативно обнаружить изменения скелета, сердечно-сосудистые нарушения, фиброз и т. Результаты работы Цельса проверяет врач», — отметил заммминистра здравоохранения региона в сфере цифровизации Алексей Захаров.
Если нейрохирург увидит такую трехмерную модель до операции, он сможет спланировать ее ход. А если мы загрузим эту модель в нейронавигационную систему, то хирург в реальном времени будет видеть на экране, где находится его скальпель относительно конкретных зон. Лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией Источник: Анастасия Пешкова — Недавно вы начали совместный проект с Университетом Шарджи ОАЭ. Это ваше первое сотрудничество с арабскими коллегами? Российскую часть возглавляю я, а арабскую — Рифат Хамуди, профессор и директор Научно-инновационного центра точной медицины в Университете Шарджи. Они в большей степени отвечают за медицину и биологию, сбор данных, мы как центр ИИ — за анализ данных, обработку и построение моделей. Стартовым проектом совместной лаборатории стало создание методов и моделей исследования гетерогенности раковых опухолей. Но проблема в том, что в этом образце присутствует много разных типов клеток, которые содержат разную информацию. Если мы берем полностью часть ткани и проводим генетический или транскриптомный анализ, то мы смотрим «среднюю температуру». Мы считаем, что всё гомогенно и однообразно, но это не так. Часть клеток могут откликаться на какую-то одну терапию, а другие — только на другую. Чтобы не терять информацию об отдельных структурах, правильнее делать одноклеточный анализ. Из каждой однородной подгруппы клеток выделять «представителя» и анализировать его. Таким образом получаются генетические и транскриптомные профили каждого отдельного участка. Имея профили большого числа участков в этом кусочке ткани, можно строить биологические модели о генетических путях, механизмах регулирования клеток. Например, модель эволюции этой ткани во времени: что будет происходить с разными типами клеток через определенный период. И тогда мы сможем моделировать на компьютере взаимодействие каких-то веществ и тканей. Что будет, если мы добавим какое-то одно лекарство? А другое, третье или комбинацию препаратов? Мы прогнозируем, какие средства подействуют лучше и как они перекликаются. В первую очередь на астму и диабет. Если она будет создана, любая клиника в региональном центре сможет взять образец ткани, провести его гистологическое окрашивание и передать туда, где оборудование позволит сделать такой анализ.
Именно поэтому рынок технологий и, в частности, ИИ так активно развивается в сегменте медицины. Первым направлением, где искусственный интеллект получил широкое распространение, стала радиология — в части компьютерных и магнитно-резонансных томограмм, рентгена и флюорографии. Алгоритмы ИИ помогают выявить патологию на ранней стадии, обозначить потенциальные проблемы, на которые стоит обратить внимание, а также собрать воедино данные с анализов. Такой способ диагностики уже доказал свою эффективность, поскольку врач не всегда может заметить мельчайшие изменения — они будут видны только при систематизации огромного массива данных. Кроме того, ИИ позволяет эффективно контролировать ход заболеваний, например, онкологических, или выявлять его первые симптомы и признаки, свидетельствующие о скором развитии болезни. Дебютной разработкой в этой области стала система Webiomed компания «К-Скай» — резидент «Сколково». Как медицинское изделие платформу прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении зарегистрировали 3 апреля 2020 года. Это первая система ИИ в России, которая способна обработать большой объем информации о пациенте, выявить на основе данных подозрения на заболевания и спрогнозировать возможное ухудшение здоровья. При этом ИИ изучает не только медицинские показатели, но и социальные данные. Платформа формирует цифровой паспорт пациента. Можно сказать, что система заменяет целый консилиум врачей, что позволяет работать быстрее и точнее. В России этой сфере уделяется особое внимание. 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.
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
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. Эта работа позволяет нам собирать данные не «в один котел» наряду с неструктурированными данными так называемого озера данных, а в структурированном виде с формализованными значениями там, где это нужно и возможно. Это важно для синхронизации понятийного аппарата, одинаковой интерпретации сущностей в физическом и цифровом мире. При формировании нового стандарта оказания экстренной помощи на фактических данных мы увидели рассогласованность в наименованиях и емкости терминов одних и тех же лабораторных и инструментальных исследований клинический анализ крови или общий клинический анализ крови — минимальное отклонение в одно слово, а для анализа и обработки — это разные единицы данных. В результате медицинское сообщество договорилось об укрупнении синонимичных значений, о приведении множества понятий к единству.
Как повлияли эти технологии на эффективность системы? ИИ уже сегодня — эффективный помощник, избавляющий врача от части рутины. В работе функциональных диагностов взрослых поликлиник Москвы помогает автоматическая расшифровка ЭКГ с предзаполненным заключением. С сервисами записи ЕМИАС интегрирован чат-бот, который «опрашивает» пациента о жалобах на самочувствие до приема, а результаты врач увидит сразу в протоколе осмотра. Наиболее масштабный проект — применение компьютерного зрения в лучевой диагностике. Более 50 ИИ-сервисов по 29 клиническим направлениям обрабатывают в потоковом режиме медицинские снимки, оконтуривают выявленные патологии, проводят рутинные измерения, в том числе сложные, на которые у врача уходит много времени, а также готовят проект заключения. В арсенале столичных рентгенологов сегодня 6 комплексных сервисов для анализа КТ органов грудной клетки, органов брюшной полости. Такие сервисы в рамках одного исследования выявляют сразу несколько патологий и формируют заключение.
Всего в рамках проекта ИИ-сервисы проанализировали уже 12 миллионов лучевых исследований.
Там алгоритм оценивает эмбрионы для трансплантации будущим мамам. Оценивает плод нейросеть в течение пяти дней.
Алгоритм ведет съемку зародышей каждые десять минут. В отличие от традиционного метода, вынимать эмбрионы из инкубатора не нужно. И, соответственно, это идет в помощь эмбриологу, чтобы лучшего качества эмбрион перенести", — пояснила заведующая эмбриологической лабораторией Алина Карпенко.
Есть и обратные примеры. В ноябре Росздравнадзор впервые приостановил работу нейросети компании "Интеллоджик". Решение регулятора разработчики хотят опровергнуть.
С 2023 года в России есть ГОСТ для проектирования и тестирования нейросетей, где алгоритмам прописали жизненный цикл, по итогу которого программы нужно проверять и обновлять. Как раз по этим принципам в московском онкоцентре имени Блохина врачи обучают нейросети. К медикам обращаются клиники со всей страны.
Чему мы должны обучить искусственный интеллект?
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.
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.
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. Позволяет сегментировать и защитить информацию, быстро обмениваться всеми необходимыми медицинскими данными.
В фармацевтике и медицине блокчейн применяют в следующих направлениях: управление цепочками поставок лекарственных препаратов; борьба с контрафактной продукцией; заполнение электронных медкарт и управление ими; анализ результатов обследования; улучшение процессов страхования и выставление счетов; удаленный мониторинг состояния пациентов; проведение исследований разного характера. Приложение от Google Deepmind Health быстро анализирует все симптомы и результаты диагностики, предлагает несколько диагнозов, соответствующих полученным результатам. ИИ помогает диагностировать даже редкие, плохо изученные патологии. Сервис MedClueRx может не только проанализировать клинические проявления и диагностировать заболевание. Он также ориентирован на подбор эффективных лекарственных препаратов с учетом индивидуальных особенностей пациента. ИИ для автоматизации процессов в медицине Практически во всех странах наблюдается дисбаланс и нехватка квалифицированного медицинского персонала среднего и высшего звена. По статистике ВОЗ, чтобы каждый человек, даже в странах с низким уровнем доходов, к 2030 году имел доступ к услугам здравоохранения, потребуется 18 млн. Перспективы улучшить ситуацию с доступностью медицинского обслуживания ничтожны: население растет, общество стареет.
Проблема усугубляется еще и тем, что многие патогены мутируют, меняется клиническая картина заболеваний. Все эти факторы увеличивают спрос на квалифицированных врачей и медицинский медперсонал, пациентам становится все сложнее быстро получить необходимую медицинскую помощь. ИИ и другие инновационные технологии помогают освободить врачей от многих повседневных рутинных задач. Внедрение технологий ИИ позволяет быстро и правильно вносить данные в медкарту, проводить детальный анализ проведенных исследований, формировать историю болезни, отслеживать и корректировать ход лечения. Это позволит специалисту больше времени уделять каждому пациенту, заниматься решением серьезных диагностических вопросов, сконцентрироваться на поиске причин патологии и эффективной схемы лечения. Применение искусственного интеллекта в медицине позволит повысить удовлетворенность пациентов работой медицинского персонала, снизить нагрузку на врачей, уменьшить стоимость услуг и повысить качество медицинской помощи.
Мы рекомендуем
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
- Как искусственный интеллект создает лекарства
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Применение искусственного интеллекта в медицине
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
Ученые из Сколковского института наук и технологий (Сколтех) занимаются применением методов машинного обучения и искусственного интеллекта в медицине. Однако внедрение искусственного интеллекта в медицину сопряжено с некоторыми рисками и ограничениями. Многие россияне опасаются применения ИИ в медицине. "Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами. Попробуем проанализировать, как решения на основе искусственного интеллекта применяются в медицинских учреждениях и как они влияют на качество диагностики и лечения. Области применения технологий на основе искусственного интеллекта быстро расширяются, в частности, умные технологии приходят на помощь врачам и пациентам.
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
| AI-платформа для анализа медицинских изображений | Искусственный интеллект становится незаменимым помощником медиков, технологии его применения меняют подходы к оказанию медицинской помощи. |
| Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек | Применение методов искусственного интеллекта в медицине и сфере здравоохранения Для использования врачами и медицинскими специалистами Плюсы и минусы Заменит ли ИИ врачей? Примеры | Онлайн-университет доказательной медицины |
| Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году | Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. |
| Искусственный интеллект в медицине - не конкурент, но помощник - ФармМедПром | Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, перспективы практического внедрения. |
| Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы | "Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами. |
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Искусственный интеллект на рынке медицины прогнозируемая нехватка врачей и специалистов в единицах, США, 2032 г. Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
«Открытие Центра искусственного интеллекта ознаменовало важный шаг движения в сторону пациента, движения в сторону той медицины, которая называется персонализированной. Возможности нейросетей и искусственного интеллекта активно тестируют в самых разных отраслях медицины: от диагностики и профилактики болезней до вирусологии и генетики. Искусственный интеллект на службе отечественной медицины. Петербургские врачи освоили инновационную методику, она позволяет ставить диагноз в случаях, когда однозначно определить причину болезни данные не позволяют. Искусственный интеллект в медицине.
Диагностика
- Искусственный интеллект в медицине: новая эпоха в диагностике и лечении
- Читайте также:
- Искусственный интеллект в сфере здравоохранения — Википедия
- Искусственный интеллект в медицине | Обрфм
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
Больше всего раздражают бюрократические, административные вопросы, которые отвлекают от научной деятельности и сильно выматывают. Но зато, когда что-то получается, подтверждается гипотеза и есть результат — например, научная статья в авторитетном журнале — это радует и вдохновляет. Максим с детства хотел заниматься наукой Источник: Анастасия Пешкова — А почему вы выбрали биофизику? Еще с ранних лет мне было интересно всё, что связано с изучением мозга. Когда я был маленьким, мне казалось, что для этого нужны знания по биологии, нейрофизиологии, психологии. Но потом, в том числе благодаря родителям и учителям, я понял, что современные науки, особенно те, где есть большое количество экспериментальных данных, сложные приборы, установки, невозможно постичь без естественно-научного образования в качестве базы. Эмпирическая биология и нейрофизиология, когда было достаточно простых наблюдений и анализов, давно закончилась. Сейчас любая сложная наука — это наука данных, а методы их анализа одни и те же в любых областях. Биохимическая физика — это применение физико-математических методов к биологическим системам. Исследования по большей части имеют прикладной характер Источник: Анастасия Пешкова — Наша лаборатория изучает мозг человека, больше половины проектов связаны с нейровизуализацией — получением и анализом данных работы мозга. Для этого применяются математическое моделирование, методы машинного обучения и искусственного интеллекта.
Но в процессе решения прикладных задач часто возникают и фундаментальные, например, касающиеся методов: разработка новых типов нейронных сетей, новых архитектур, подходов к анализу данных. Также мы занимаемся так называемой персонализированной медициной. По каждому человеку можно собрать огромное количество данных: геномные, транскриптомные, МРТ мозга, энцефалограмма, анализы крови и так далее. Суммарно это даст очень информативный индивидуальный портрет человека. А методы машинного обучения ИИ позволяют эти данные объединить и сделать полезный вывод для науки или для лечения человека. Пока это поиск общих тенденций, но мы надеемся, что со временем получится давать конкретные рекомендации. Максим много сотрудничает с зарубежными коллегами Источник: Анастасия Пешкова — Где это может применяться? Тогда берется анализ патологической ткани и проводится ее детальный анализ. Какие-то части этой сложной неоднородной структуры могут откликаться на терапию, какие-то — нет. Если это понять заранее, в теории можно намного более успешно, прицельно и качественно назначать препараты.
В идеале это может позволить создать системы поддержки врачебных решений: опираясь на большое число фактов, давать рекомендации доктору, какая терапия в этом случае предпочтительна.
Если говорить о детях, то они догоняют сверстников, нормально ходят в школу. У взрослых прекращаются приступы, возвращаются когнитивные способности.
Но одна из проблем в том, что такие области очень похожи на здоровую ткань и их сложно найти. Заказчиками многих исследований являются известные медицинские научные институты Источник: Анастасия Пешкова По отзывам наших медицинских партнеров, в России есть единицы опытных рентгенологов, которые могут найти такие патологии на снимках МРТ. Эти врачи есть в крупных городах: в Москве, Питере, Новосибирске.
Каждый из них может просматривать в день снимки не более трех-четырех пациентов. Соответственно, ожидание растягивается более чем на полгода. Мы начали делать систему, которая должна выполнить две базовые задачи: помочь опытному врачу сократить время поиска, а неопытному — подсказать, какие части мозга смотреть.
Исследования, которыми занимается Центр прикладного ИИ, применяются в лечении онкологии и эпилепсии Источник: Анастасия Пешкова Мы собирали данные из двух медицинских центров больше года, проводили их разметку, и сейчас у нашей команды самый большой в мире датасет по этой патологии. Пока наша система работает на уровне среднего врача, но мы совершенствуем ее. Структурная показывает трехмерную картинку мозга, а функциональная — активность разных зон мозга.
У здоровых людей расположение областей, отвечающих за движение, речь, зрение, плюс-минус известно. Но даже у здоровых людей они могут немного варьироваться, их расположение может отличаться на несколько сантиметров. У людей со структурными патологиями, такими как опухоль, эти зоны могут смещаться ввиду нейропластичности, и до операции это неизвестно.
Во время операции нужно соблюдать баланс: убрать как можно больше пораженной ткани и оставить как можно больше здоровой, чтобы не повредить важные мозговые центры. Чтобы не вырезать лишнего, прямо во время операции пациента будят, разговаривают с ним, дотрагиваются электродами до поверхности мозга и смотрят на результат. Например, когда попадают в речевую зону, человек начинает запинаться, а если воздействуют на моторную зону, он не может пошевелить рукой.
В мозге нет болевых рецепторов, поэтому пациенту в сознании не больно. Я сам несколько раз был на таких операциях, чтобы понимать, как это работает. Хирург о чём-то говорит с человеком и при этом удаляет какие-то участки.
И так несколько часов. Желательно локализацию этих зон хотя бы примерно знать до операции, когда череп еще не вскрыт.
Мы подумали: можем ли мы заставить машины придумывать с нуля новые молекулы с определенными свойствами вместо того, чтобы заставлять их перебирать десятки доступных вариантов, — говорит Алекс Жаворонков. Insilico использовали GENTRL для того, чтобы создать несколько а если быть точным, то 6 вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза.
Созданные лекарственные средства ингибируют рецептор DDR1, который участвует в развитии болезни. Для этого ИИ потребовался 21 день, после чего ученые выбрали наиболее подходящие варианты препаратов и протестировали их на лабораторных животных. На это ушло еще 25 дней. Таким образом на выбор потенциального лекарства потребовалось всего 46 дней.
Для сравнения, традиционный процесс разработки кандидатов на звание лекарства занимает около 8 лет и обходится компаниям в несколько миллионов долларов США.
Системы ИИ могут анализировать генетические данные пациентов, учитывать их индивидуальные особенности и предлагать персонализированные подходы к диагностике и лечению. Это позволяет более точно определить риск развития заболеваний, выбрать наиболее эффективные лекарственные препараты и предотвратить нежелательные побочные эффекты. Самым перспективным направлением ИИ в медцине можно считать квантовое машинное обучение. Генеративные модели ИИ на база квантовых алгоритмов позволят проектирвоать и разарбатывать новые сложные молекулярные соединения новых лекарств и материалов. Необходимо отметить, что в России также активно разрабатываются и внедряются системы искусственного интеллекта в клиническую медицину.
Ниже представлен список российских ИИ решений, которые уже вышли на рынок: Anna Project.
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
| Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении | Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ. |
| Платформа ИИ Минздрав | Применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине открывает дополнительные возможности для улучшения диагностики, лечения и предотвращения заболеваний. |
Искусственный интеллект в медицине
Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера Принять все.
Этот проект базируется на анализе электронных медкарт. А еще один проект — персональная комплексная диагностика пациента, которая также будет основана на изучении ИИ его медкарты. Пример такого проекта мы реализовывали в 2022 году вместе с правительством Москвы. Речь идет о проекте диагностического ассистента.
Разработанная модель ИИ анализирует всю содержащуюся в медкарте информацию: жалобы, результаты инструментальных и лабораторных исследований, анамнез, описание заключений — и выдает второе мнение врачу. Модель обучалась на обезличенных данных более чем на 30 млн визитов пациентов», - поделилась Елена Соколова из лаборатории искусственного интеллекта «Сбера». В медицине большинство сервисов для обработки диагностических изображений ориентировано на лучевое исследование, говорит Анна Мещерякова, гендиректор компании «Платформа «Третье мнение»: «Уровень зрелости этого направления самый высокий: данные — цифровые, инфраструктура наиболее готова к внедрению ИИ. Поэтому большинство сервисов, которые мы в «Третьем мнении» вывели на рынок, — это сервисы для отделения лучевой диагностики». Недавно организация в одном из регионов завершила проект по ретроспективному анализу исследований грудной клетки, были проанализированы данные за 1,5 года. Технологии помогают и младшему медперсоналу.
Например, медсестры благодаря push-уведомлениям смогут до 50 раз быстрее реагировать на тревожные ситуации, связанные с возможным падением пациентов», - говорит Анна Мещерякова. Барьеры для внедрения ИИ Вопреки всем успехам, реального внедрения серьезных, глубоких систем поддержки принятия врачебных решений на федеральном уровне очень мало, подытожил руководитель экспертной группы «Цифровые технологии в медицине» при АНО «Цифровая экономика», гендиректор ассоциации «НБМЗ» и руководитель направления цифровой медицины компании «Инвитро» Борис Зингерман. По его мнению, сейчас ИИ охотнее всего доверяют сами пациенты. А у пациентов нет медобразования, и они рады любой помощи и подсказке от искусственного интеллекта», — отметил Борис Зингерман. Сложнее ситуация обстоит в здравоохранении в субъектах. На первом этапе обновлен парк медоборудования, создан центральный архив медицинских изображений и проведено несколько технических интеграций с сервисами ИИ.
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.
Процесс может включать в себя удаление несущественной информации, нормализацию и стандартизацию данных. Затем, выбирается подходящая нейросетевая архитектура и проводится обучение. Этот этап включает в себя передачу данных через различные слои нейросети, где каждый слой проходит через процесс вычисления, используя свои веса и функции активации, для получения вывода.
Обучение происходит при помощи алгоритмов обратного распространения ошибки, которые корректируют веса нейронов в соответствии с приближением к оптимальным значениям функции ошибки. После обучения нейросеть тестируется на тестовых данных, чтобы определить точность ее работы. При достаточно высоких показателях, она может быть использована для анализа новых данных пациентов и предоставления рекомендаций врачам. Развитие ИИ-медицины в России Как и во всем мире, в России существуют различные проекты и инициативы, связанные с использованием искусственного интеллекта в медицине. Некоторые из них уже демонстрируют успешные результаты в областях, таких как диагностика и алгоритмизация лечения.
Однако, можно сказать, что в целом Россия не является лидером в развитии ИИ-медицины в мире. Ведущие страны, такие как США и Китай, вкладывают большие ресурсы исследований и разработок в эту область. В России важным фактором сдерживания развития ИИ-медицины, является недостаток финансирования, ограниченный доступ к высокотехнологичному оборудованию, а также недостаточная масштабность проектов. Тем не менее, Россия продолжает развивать эту сферу и прилагает усилия для преодоления препятствий. Вместе с тем, нужно отметить, что эта область относительно новая и ее развитие может занять много времени и усилий.
Риски использования ИИ и нейросетей в области здравоохранения ИИ может «подсказать» неправильный диагноз, особенно если модель была обучена на неполных или неточных данных. Если искусственный интеллект используется неправильно или алгоритмы машинного обучения неправильно обучены, то они могут привести к опасным ошибкам, которые нанесут вред пациентам.