Искусственный интеллект в медицине: сферы, технологии и перспективы Хабр

Меланома известна своей способностью быстро распространяться на другие части тела, если ее не лечить на ранней стадии. Поэтому раннее обнаружение и лечение меланомы критически важны для успешного исхода. В 2018 году ученые из США, Франции и Германии обучили нейросеть отличать безопасные родинки от опасных меланом. ИИ для мониторинга падения артериального давления был обучен на данных более чем 1300 пациентов. ИИ смог точно предсказать внезапное падение давления в 84% случаев за 15 минут до события, в 84% случаев за 10 минут и в 87% случаев за 5 минут.

Как технологии входят в образование Казахстана

Человек не в силах обработать такое количество информации, а ИИ это может сделать очень быстро. Но в первую очередь польза ИИ для человека прежде всего будет наиболее выражена в диагностике заболеваний. ИИ сможет помочь быстро квалифицировать любой случай благодаря доступу к большому массиву научной информации из интернета [10].

• Кроме того, искусственный интеллект может значительно упростить процессы лечения, например, путем подбора оптимального лечебного режима и дозировки лекарств.
• Отмечается бурное развитие сегмента облачных решений для предиктивного анализа.
• Анкета, содержащая вопросы о питании, была разослана американцам в возрасте от 45 до 64 лет.
• Как и во многих других странах, в России ИИ тоже помогает врачам диагностировать заболевания по медицинским данным и снимкам.

Как работает машинное обучение в рекомендательных системах

Также не хватает нормативно-правовых актов, регулирующих внедрение ИИ в медицину. AI может автоматизировать многие процессы в больницах, освобождая врачей от рутинной работы и позволяя им уделять больше времени пациентам. Искусственный интеллект помогает разрабатывать персонализированные планы лечения, учитывая индивидуальные характеристики пациента и его генетические данные. Также на основе этих данных была составлена детальная этническая карта Сингапура. Предполагается, что детальная информация об особенностях генетики разных народностей Сингапура позволит более точно ставить медицинские диагнозы и https://humane-ai.eu   проводить комплексное лечение болезней сердца. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг. Соблюдение этих рекомендаций поможет успешно интегрировать технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессы и получить максимальную выгоду от их использования.  https://www.webwiki.nl/partnershiponai.org   Модель принимает входные данные, и на основе текущих параметров нейросеть придумывает результат. Затем модель корректирует свои параметры, чтобы уменьшить ошибку, например, использует алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск. После обучения модель проверяют на новых данных, чтобы оценить ее производительность. Крайне важно и создание механизмов прозрачной оплаты лечебно-оздоровительных услуг с применением искусственного интеллекта. Это позволит достаточно четко и быстро осуществлять процедуры внесения в ОМС технологий на основе искусственного интеллекта. Это позволяет врачам принимать более точные решения в выборе методов лечения и предсказывать вероятность возникновения осложнений. Технологическая трансформация здравоохранения является важнейшим мировым трендом, значительно актуализировавшимся в связи с пандемией COVID-19. Потенциал для рынка искусственного интеллекта существенен, однако необходимы экономические предпосылки, чтобы, потенциал смог стать перспективной точкой роста в сегменте современного здравоохранения. В статье определены ключевые направления использования искусственного интеллекта в медицине, основные тренды и барьеры развития искусственного интеллекта как важнейшего фактора конкурентоспособности национальных систем здравоохранения. Особо подчеркнута необходимость анализа условий, необходимых для ускоренного развития искусственного интеллекта в медицине в контексте международного опыта его поддержки. Как и другие системы ИИ, радиологические системы ИИ выполняют отдельные задачи. Алгоритмы могут определить паттерны и связи между биомаркерами и заболеваниями, что помогает в более точной диагностике и прогнозировании исходов лечения. Еще один инструмент, который позволяет трансформировать здравоохранение и снижать нагрузки на медицинских работников, — виртуальные ассистенты. Они способны моделировать человеческое общение и предлагать персонализированный подход на основе информации, которая от них поступает. Эти ассистенты помогают выявлять основную проблему, анализируя симптомы, и направляют пациентов к соответствующим специалистам. Они также могут давать рекомендации по улучшению качества жизни и профилактике, напоминать о приеме лекарств, планировать визиты к врачу и отслеживать жизненно важные показатели. Это целый набор подходов и методов, которые решают задачи, имитируя человеческие навыки, такие как планирование, обучение и совершенствование на основе новых данных.

Текст научной работы на тему «ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МЕДИЦИНЕ»

Начнем с того, что популярность ИИ несколько лет назад возникла не на пустом месте. Можно утверждать, что концепция «машинного разума» начала формироваться в 1951 году, когда британский ученый-программист Кристофер Стрейчи, известный как «человек, создающий идеальные программы», разработал первую программу ИИ. Однако термин «искусственный интеллект» появился только несколько лет спустя, после Дартмутской конференции, на которой его предложил американский информатик Джон Маккарти.  http://cqr3d.ru/user/SERP-Clicks/ Юридические аспекты применения ИИ в медицине также вызывают серьезные вопросы. Вопросы о том, кто несет ответственность за ошибки, сделанные ИИ, и как они могут быть компенсированы, являются актуальными. Исходя из того, что ИИ является технологическим инструментом, возникает вопрос о юридической ответственности непосредственно у разработчиков и производителей ИИ. Еще один важный момент — это улучшение работы врачей с медицинскими протоколами. Мы занимаемся тем, чтобы стандартизировать эти данные и автоматизировать их обработку, что позволит существенно снизить нагрузку на врачей и улучшить качество обслуживания пациентов. При разработке любой системы важно понимать, что нужно отходить от масштабности проекта и проблем в целом. Согласно прогнозу, предоставленному крупнейшим технологическим изданием TechCrunch, к 2025 году он вырастет примерно в 10 раз. Пик появления новых компаний приходится на конец 2017 года, причем больше половины из них - американские (рис. 3)1. Авторский коллектив проанализировал доступные в России научные исследования и практические разработки для того, чтобы систематизировать и выявить наиболее востребованные сценарии применения СИИ. Кроме того, становится все более очевидным, что системы ИИ не заменят людей-клиницистов в больших масштабах, а скорее увеличат их усилия по диагностике и лечению пациентов. Со временем люди-клиницисты могут перейти к задачам и проектам работы, которые опираются на уникальные человеческие навыки, такие как эмпатия, убеждение и интеграция с общей картиной. Модели ГО в лабораториях и стартапах обучаются для конкретных задач распознавания изображений (таких как обнаружение узлов на компьютерной томографии грудной клетки или кровоизлияния на магнитно-резонансной томографии головного мозга). Тысячи таких узких задач обнаружения необходимы, чтобы полностью идентифицировать все потенциальные находки на медицинских изображениях, и только некоторые из  них могут быть выполнены ИИ сегодня. Google, например, сотрудничает с сетями оказания медицинской помощи для построения моделей прогнозирования на основе больших данных, чтобы предупредить врачей о состояниях высокого риска, таких как сепсис и сердечная недостаточность [13]. Google, Enlitic и ряд других стартапов разрабатывают алгоритмы интерпретации изображений на основе искусственного интеллекта. Jvion предлагает «машину клинического успеха», которая идентифицирует пациентов, наиболее подверженных риску, а также тех, кто с наибольшей вероятностью ответит на протоколы лечения.