В данной статье рассмотрены перспективные направления искусственного интеллекта в медицине, реализованные на базе нейронных сетей.
Нейросеть ииМед спрогнозировала достижения ИИ в медицине к 2030 году. Вот они.
- Искусственный интеллект в медицине — не конкурент, но помощник
- Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
- Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине
- Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект? — Реальное время
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
| Применение искусственного интеллекта в медицине | В частности, Всемирная организация здравоохранения указала на негативные последствия применения искусственного интеллекта в медицине, если в основе его разработки и использования не будут заложены этические принципы и защита прав человека. |
| ИИ в медицине: тренды и примеры применения | Как искусственный интеллект создает лекарства. ИИ от фирмы Insilico Medicine носит название GENTRL. |
| «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине | Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка. |
Искусственный интеллект в клинической медицине
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. Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и исследований. Использование искусственного интеллекта в медицине во всем мире вызывает активный интерес и надежду на успехи в лечении. Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка.
Искусственный интеллект в медицине: перспективы диагностики, лечения и исследований
| Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы | искусственный интеллект в медицине, искусственный интеллект. Рост применения КТ приводит к выявлению большого количества очагов и округлых образований в легких. |
| Лечат рак и эпилепсию: как искусственный интеллект помогает врачам и спасает жизни | Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. |
| Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей | Как искусственный интеллект создает лекарства. ИИ от фирмы Insilico Medicine носит название GENTRL. |
| Искусственный интеллект в сфере здравоохранения — Википедия | Кто-то встречает эпоху искусственного интеллекта (ИИ) в медицине с восторгом, кто-то – с опасением. |
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
Даже если у врача на руках находится вся необходимая информация, он не всегда может правильно ее интерпретировать и заметить каждую деталь. От этого могут зависеть жизни пациентов. Google Deepmind Health анализирует симптомы и предлагает несколько диагнозов. Результаты поиска основаны на миллионах страниц научной информации, которые содержат даже самые малоизвестные заболевания. Сервис MedClueRx анализирует симптомы и не просто диагностирует болезнь, но и выбирает максимально безопасные и эффективные препараты в зависимости от особенностей пациента. Диагностика Системы с искусственным интеллектом позволяют распознавать заболевания даже на ранней стадии. Например, сервисы Zebra Medical Vision и Arterys помогают врачам-диагностам сосредоточиться на общении с пациентами и избавиться от необходимости вглядываться в мельчайшие детали снимков легких и УЗИ сердца. Создание лекарств Разработка вакцины и последующие клинические исследования — это долгие и дорогостоящие процессы. ИИ может уменьшить время на разработку новых лекарств в несколько раз, анализируя молекулярные структуры существующих препаратов и предлагая новые согласно заданным требованиям. Например, в 2019 году компания Insilico Medicine таким образом создала несколько вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза.
Для этой задачи алгоритмам понадобился 21 день, после чего ученые отобрали наиболее подходящие варианты препаратов и за 25 дней провели тест на лабораторных животных. Таким образом, понадобилось 46 дней для выбора подходящего лекарства.
В компьютер было загружено 2260 изображений мазков, сделанных в период с 2006 по 2019 г. Самым известным примером по внедрению ИИ в медицину остается суперкомпьютер Watson. На сегодняшний день он может обрабатывать 200 млн цифровых документов за три секунды. Watson в первую очередь призван помочь врачам в работе с электронными медицинскими картами. Он способен составить историю болезни пациента, членов его семьи, структурировать генетическую предрасположенность к тем или иным патологиям и выдать моментально всю эту информацию лечащему доктору. Система предлагает свои рекомендации по лечению заболеваний, в том числе онкологических. А возможность через приложение связать Watson и фитнес-трекер позволяет отслеживать даже самые незначительные изменения состояния здоровья пациента. Freepik Но диагностика не единственная сфера медицины, куда сегодня проник ИИ.
Это, например, поиск перспективных молекул для определенных рецепторов, что может предварять открытие новых препаратов», — рассказал «Ведомости. Городу» врач-эксперт Тимур Пестерев. Один из последних примеров — китайская биотехнологическая компания в начале этого года с помощью ИИ придумала лекарство для лечения идиопатического легочного фиброза ИЛФ. Это тяжелое заболевание, сопровождающееся рубцеванием легких, от которого страдают в основном пожилые люди. ИИ исследовал массив данных о фиброзе дыхательных путей с целью найти белок, отвечающий за заболевание. Когда белок был найден, нейросеть приступила к синтезированию молекулы, которая бы эффективно боролась с недугом. Препарат от ИЛФ прошел первую стадию клинических исследований, и его уже испытали на добровольцах. Столичные алгоритмы По данным Национального центра развития ИИ при правительстве РФ, Россия занимает лидирующие позиции в мире по разработке и внедрению ИИ в здравоохранении. Значительную роль в этом сыграл московский опыт внедрения ИИ в здравоохранение.
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.
Когда начал работать в науке, стало понятно, что и здесь много рутины. Это только в кино каждый день какие-то прорывы, а в реальности работа ученого — это в основном кропотливый труд. 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.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Чем искусственный интеллект лучше «человеческого» врача, почему перегруженные работой медработники пока не доверяют ИИ, возможен ли в медицине симбиоз естественного и искусственного интеллектов, а также причем здесь мораль и врачебная этика? Как присутствие искусственного интеллекта влияет на современную российскую медицину? Применяя когнитивные технологии и искусственный интеллект (ИИ) к этим данным, сектор может перейти от традиционного реактивного лечения к более проактивной медицинской системе, базирующейся на предотвращении заболеваний, укреплении здоровья, ускоренной. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. 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. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
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. Еще одним направлением, где применяется искусственный интеллект, стала область семантического анализа. ИИ анализирует и систематизирует данные, содержащиеся в электронной медицинской карте пациента. Ее заполняют сразу несколько врачей: кардиолог, невролог, терапевт и другие.
Например, анализируя КТ, МРТ, маммографию или рентген, компьютерное зрение распознает 37 заболеваний.
Собянин сообщил, что благодаря использованию ИИ врачи Москвы получат «цифровых помощников», которые помогут подобрать лечение пациентам. Информация будет регистрироваться и обрабатываться только в цифровом формате, врачи смогут больше времени уделять задачам, где нужны их компетенции.
В результате эксперимента разработаны и внедрены уникальные научные методологии, на основе которых подготовлено свыше 200 эталонных наборов данных, создана первая в Российской Федерации официальная библиотека наборов данных для сферы здравоохранения. На основе научных результатов эксперимента разработаны, утверждены и вступили в силу 11 национальных стандартов в сфере применения искусственного интеллекта в здравоохранении. В 2022 году проект масштабирован на другие регионы России. С 2023 года Москва первой в стране ввела специальный тариф в рамках ОМС на анализ результатов профилактических маммографических исследований с помощью систем искусственного интеллекта. Социально-экономическое значение Использование компьютерного зрения в медицине позволяет сократить время, затрачиваемое на диагностические процедуры, а также предоставляет медперсоналу информацию для постановки более точных диагнозов и назначения более эффективного лечения. Благодаря искусственному интеллекту значительно повышается доступность медицинской помощи для пациентов.
Врачи рассказали о новых стандартах в столичном здравоохранении Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований.
В ближайшие годы планируется превратить искусственный интеллект в базовую медицинскую технологию. В результате не только у терапевтов, но и у других московских врачей появятся цифровые помощники, которые смогут подсказывать оптимальную тактику лечения пациентов. Помимо этого, исчезнет рутинная бумажная работа — медицинская информация будет регистрироваться и обрабатываться исключительно в цифровой среде, врачи смогут больше времени уделять задачам, где действительно необходимы их компетенции. Кроме того, планируется внедрить проактивный подход, в рамках которого искусственный интеллект будет анализировать медкарты пациентов и выявлять риски возникновения заболеваний. Задача врача в этом случае — инициативная работа с пациентом: позвонить, пригласить на прием, порекомендовать различные формы профилактики заболеваний.
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
При такой большой обработке данных, признаются, — это настоящее спасение. Особенность этой программы в том, что она распознает самые сложные медицинские термины, в том числе и латинскую лексику. То, что непонятно обычному человеку, машина узнает и прописывает без ошибок. Например, желчнокаменная болезнь, аневризма аорты, инфаркт миокарда, стенокардия напряжения второго функционального класса. Помогают врачам и ученые из ИТМО.
Они создали алгоритм, который может определить признаки инфаркта миокарда. Чтобы создать такой алгоритм, ученые обучили модель более чем на 20 тысячах записях ЭКГ. Вот она обратила внимание на эти изменения, и когда врач смотрит, и у него эта кардиограмма с подписью инфаркт, он смотрит на кардиограмму, эти отведения, и согласен с тем, что сделала нейросеть», — отметила доцент факультета инфокоммуникационных технологий ИТМО Александра Ватьян. Однако юристы убеждены — несмотря на пользу и помощь искусственного интеллекта, работу главного звена в этой цепочке — врача, он не заменит.
Например, исследования, основанные на данных электронных медицинских карт, могут предсказать риск развития диабета, сердечных заболеваний или депрессии у конкретного пациента. К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков, и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных. Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить.
Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении. Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья. Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных о здоровье населения, включая информацию из социальных сетей, новостных порталов и официальных статистических данных, для прогнозирования возможных вспышек болезней и эпидемий.
Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям. В России работает цифровой сервис диагностики MDDC, основанный на алгоритмах нейросети: он помогает выявлять минимальные новообразования в легких менее 4 мм , а также диагностировать рак на ранней стадии. В исследовании Journal of the National Cancer Institute ученые использовали ИИ для анализа маммограмм более чем 26 000 женщин.
В целом, ранняя диагностика и прогнозирование с использованием ИИ открывает новые горизонты для медицинской науки, делая возможным профилактику и оперативное лечение многих заболеваний на самых ранних стадиях. Персонализированное лечение на основе искусственного интеллекта ИИ играет важную роль в разработке персонализированных планов лечения, основанных на индивидуальных характеристиках пациента. В хирургии, роботизированные системы и ИИ уже помогают хирургам в проведении сложных операций с большей точностью и меньшими рисками для пациента.
В операционной ИИ может анализировать данные в реальном времени, предоставляя хирургам ценную информацию, которая помогает в принятии решений во время операций. Другое интересное направление - персонализированная терапия на основе генетической информации: при участии ИИ медицинские учреждения могут создавать индивидуализированные планы лечения, используя генетическую информацию пациента.
Нейросеть от российских разработчиков помогает на каждом этапе лечения полости рта. Кариес, пульпит или болезни десен — искусственный интеллект видит все детали. Причем в десять раз быстрее стоматолога. Он просто пишет признаки пародонтита легкой степени. И, соответственно, выставляет процент, на какой процент он уверен, что это признаки пародонтита", — объяснил пародонтолог Константин Наам.
Несмотря на проценты, решающее слово в лечении за врачом и пациентом. Нейросеть сегодня — лишь помощник медика. Она выделяет проблемные места на снимках цветами, умеет виртуально корректировать расположение будущих протезов, воссоздавать 3D-модель челюсти. Искусственный интеллект может помнить десятки тысяч диагнозов. Но программная ошибка, как и человеческая, не исключена. С каждым годом все меньше и меньше ошибок и все больше и больше диагнозов. В начале 2019 года, конечно, кариес выявлять не мог.
Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN [4] , которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей.
Подписка на дайджест
- «Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
- Вас вылечит… искусственный интеллект. Как ИИ-решения применяются в медицине | Аргументы и Факты
- Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее
- Еще по этой теме
Нейросеть для медиков: искусственный интеллект научился ставить диагнозы
| Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы | Технологии искусственного интеллекта для системы здравоохранения. |
| Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине | Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. |
| Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины | Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками. |
| Искусственный интеллект в медицине | Обрфм | Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. |
| Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве | "Искусственный интеллект для психического здоровья" Искусственный интеллект находит свое применение в психиатрии, помогая диагностировать и лечить пациентов с психическими расстройствами. |
Эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта
Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. В столице провели комплексный анализ качества работы сервисов искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. по использованию алгоритмов искусственного интеллекта для решения научных и прикладных задач в области офтальмологии. Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Искусственный интеллект (ИИ) помогает врачам ставить верный диагноз и назначать нужные исследования.
«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине
Порой рациональным решением кажется отказ от дальнейшей борьбы за жизнь и здоровье пациента. Стоимость, ресурсоемкость, плохой прогноз на излечение — это рациональные параметры. Но борьба за жизнь пациента, за качество его жизни, избавление от мучений — это выбор, который не всегда экономически обоснован. Это человеческий выбор. Хочется помочь, и есть надежда. А если не получится? Ухудшим показатели. Это моральные и организационно-методические проблемы людей. Но может ли здесь помочь искусственный интеллект? А это зависит от того, как настроен этот инструмент, на какой результат он нацелен. И не забываем, что инструмент — просто набор алгоритмов, зависящий от объема и качества данных «на входе», настройки, обучения и целеполагания.
В некоторой степени он лишен моральных критериев. Они задаются человеком. Для этого необходимо участие экспертов в наполнении базы, нужны подготовленные с их помощью размеченные выборки данных для обучения нейросетей, оцифрованные порядки и стандарты оказания медпомощи, клинические рекомендации. Сейчас сложно анализировать данные, которые есть в медицинских информационных системах. Как врач на приеме вводит данные в систему? В условиях ограниченного времени на прием нередко встречаются некорректное построение предложений, необщепринятые сокращения, аббревиатуры, использование нестандартных символов, отсутствие разделения слов. Врач понимает, что он написал, и другой врач поймет или догадается, потому что это их предметная область, которую они научились понимать, но, к сожалению, это большие сложности для систем анализа медицинских данных, негативно влияющие на те результаты, которые формирует нам ИИ.
Конференция "Вычислительная биология и искусственный интеллект для персонализированной медицины — 2024" - яркое ежегодное событие для врачей, ученых, представителей IT-отрасли и всех специалистов, которых волнуют вопросы медицины будущего. Программа конференции подробно отразит все современные возможности применения информационных технологий в биомедицинских исследованиях и клинической деятельности. Ведущие спикеры обсудят последние достижения в области биоинформатики: платформы для обработки данных, секвенирование и мультиомиксные технологии, а также перспективы внедрения искусственного интеллекта для поддержки врачебных решений в терапии и диагностике.
Только в США от этого заболевания сейчас страдают до 100 тыс. Без лечения оно способно свести пациента в могилу в течение 2-5 лет. Применяемые на сегодняшний день лекарства преимущественно нацелены на замедление развития заболевания, но нередко дают крайне неприятные побочные эффекты. Фото: ru. Цифровизация По словам Жаворонкова, когда компания создавалась, ее основатели сразу же сосредоточились на алгоритмах — на разработке технологии, способной самостоятельно обнаруживать и конструировать новые молекулы. Но мы поняли, что для адекватной проверки нашей ИИ-платформы необходимо не только создать новые препараты с новым механизмом действия, но и довести их до клинической проверки.
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. Более того, если раньше ИИ-решения в медицине рассматривались в первую очередь как системы поддержки принятия врачебных решений, то сегодня мы делаем первые шаги в сторону системной автоматизации производственных процессов. Так, на базе эксперимента технологии ИИ достигли того уровня зрелости, когда мы начинаем «делегировать» искусственному интеллекту отдельные диагностические задачи. В этом году мы запускаем пилотный проект в рамках территориальной программы обязательного медицинского страхования по применению ИИ в автономном режиме, без участия врача — для проекционных методов исследований, флюорографии и рентгенографии органов грудной клетки. ИИ будет сортировать все исследования взрослых пациентов, сделанные в поликлиниках, на те, где достоверно отсутствует патология, и те, где есть признаки заболевания. Для первых ИИ будет самостоятельно формировать заключение в виде электронной медицинской записи в ЭМК, а вторые — направлять на описание врачу. При этом характерная особенность профилактических исследований, таких как флюорография, — низкая доля исследований с патологическими признаками. Это решение позволит перенаправить время врача на более сложные виды исследований, где действительно требуется врачебная экспертиза.