Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) выпустила новую публикацию, в которой излагаются основные принципы регулирования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии.
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Диагнозы уже ставит искусственный интеллект, мгновенно анализируя все обследования пациента. Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента. ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений. Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме "Биотехмед". «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Однако в ближайшее время в больницах страны появятся первые роботы—хирурги отечественного производства, разработанные учёными Института конструкторско—технологической информатики РАН. Российские роботы—хирурги смогут делать операции в брюшной полости, в области гинекологии и урологии, а также в сфере нейро— и кардиохирургии. Одним из ключевых преимуществ отечественной разработки станет её стоимость: она примерно в 3 раза ниже американской, благодаря чему операции войдут в программы ОМС и будут бесплатны для пациентов. Роботизированные системы в медицине, несомненно, с каждым годом будут всё активнее применяться.
Однако пока есть ряд факторов, которые сдерживают развитие рынка автоматизированной медицины. По мнению Дениса Банного, одними из ключевых являются большие финансовые затраты на покупку оборудования и эксплуатационные расходы, а также расходы на обучение персонала. Со временем этот вопрос будет решён.
Пока же сложные роботизированные системы доступны только крупным медицинским центрам и клиникам. Лента новостей.
Со ссылкой на последние исследования и данные становится очевидной тенденция усиления значимости искусственного интеллекта в обеспечении здоровья нации. В этих целях всем медицинским организациям в субъектах РФ в 2024 году предписано внедрить не менее трех решений с ИИ , об этом сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев. Cтратегия также опубликована на сайте Правительства — Искусственный интеллект РФ , а также на ai.
Некоторые приложения для смартфонов используют нейронные сети для мониторинга и контроля приема лекарств, например AiCure заставляет пациента делать селфи-видео во время проглатывания предписанной таблетки. AiCure контролирует прием лекарства Алгоритмы, основанные на том, как повышаются или понижаются значения глюкозы, используются пациентами с диабетом. Они помогли предотвратить эпизоды гипогликемии. Таким образом, распространенные хронические состояния, такие как гипертония, депрессия и астма, теоретически можно лучше контролировать с помощью приложений. Проблемы и ограничения Главная проблема будущего искусственного интеллекта в медицине заключается в том, насколько хорошо могут быть обеспечены конфиденциальность и безопасность данных.
Существует риск выявления конфиденциальных данных пациента из истории болезни. Более того, есть риск преднамеренного взлома алгоритма для нанесения вреда людям в больших масштабах, например передозировки инсулина у диабетиков. Вторая проблема — неточная работа алгоритмов. Используемый сотнями больниц по всему миру для рекомендаций по лечению больных раком, алгоритм был основан на небольшом количестве синтетических случаев и очень ограниченом количестве реальных данных. Многие из его рекомендаций по лечению были ошибочными, например, предлагали использовать несовместимое лекарство для пациента с сильным кровотечением, что представляет явное противопоказание.
Большая часть таких разработок - решения для работы с медицинскими изображениями, уточнил Пугачев. Поделиться новостью Нажимая на кнопку вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине
Перейти к источнику Компания «Интеллектуальная аналитика» проанализировала практики внедрения искусственного интеллекта в российском здравоохранении. Авторы отмечают, что существует ряд условий, необходимых для дальнейшего развития ИИ в сфере здравоохранения: совершенствование нормативного регулирования, разработка единых стандартов по распоряжению биомедицинскими данными, их контролю и определению границ использования ИИ, этических норм; создание общедоступных датасетов, репрезентативных, релевантных и корректно структурированных медицинских данных, необходимых для обучения моделей, которые должны быть разработаны совместно с экспертным сообществом; стимулирование спроса со стороны государственных органов и медицинских организаций в виде грантов и субсидий на использование ИИ-продуктов и сбора данных для общего пользования внутри медицинских организаций; разработка ускоренных процедур сертификации и регистрации или решений на основе ИИ в медицине с четко определенной процедурой, сроками, алгоритмами для тестирования и апробации систем. Документы pdf16.
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. То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее. Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии.
Врачи ей пользовались под моим контролем. Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов. Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил. Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят. А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было. Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов.
У нас был чат-бот, у нас была веб-версия, система «крутилась» на сервере. Если бы я не остановил разработку, то следующий модуль, который мы делали, обеспечивал бы вывод по аналогии. Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни. И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет. Обнаруженные аналоги могли предложить только электронный дневник.
Это были простые информационные системы для записи симптомов и жалоб пациентов.
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. По его словам, уровень развития и внедрения ИИ по стране действительно сильно разнится.
Многое зависит от поколения врачей. Старшему поколению все-таки сложнее обуздать новые технологии. Еще одна проблема связана с тем, что крупные инвесторы не торопятся вкладывать деньги в отрасль, даже несмотря на имеющийся в Москве хороший инфраструктурный базис, считают в АНО «Цифровая экономика». Причина — отсутствие на данный момент понятной для них монетизации решений.
С другой стороны, сами участники рынка в развитии ИИ отмечают особую роль высокотехнологичных стартапов, которым помогает именно частный сектор. Государство в этой схеме должно регулировать лишь развитие рынков в стране.
При этом власти призывают не использовать ИИ в медицине для обогащения отдельных организаций, но направлять усилия на улучшение качества помощи и поддержку врачей.
Зачем врачам нейросети Правительство оценит готовность внедрения искусственного интеллекта во всех регионах России Пандемия COVID-19 серьезно ускорила технологический прогресс в медицине по всему миру. В результате сфера здравоохранения стала лидером по внедрению инноваций, в основном на базе искусственного интеллекта. Заместитель главы федерального минздрава Павел Пугачев отметил, что на данный момент зарегистрированы Росздравнадзором и уже применяются в больницах более 20 медицинских изделий на основе нейросетей.
Кроме того, по оценкам ВОЗ, к 2030 году во всем мире ожидается дефицит порядка 10 миллионов медработников. Спрос на высококвалифицированных специалистов растет уже сейчас. Все это говорит о необходимости освободить врачей от рутины, заполнения бумаг и медкарт пациентов.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
| Альманах ИИ №11. ИИ в здравоохранении | Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей. |
| Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам | Благодаря чудесам искусственного интеллекта медицинские работники получают доступ к беспрецедентным сведениям, основанным на миллиардах точек данных. |
| Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом | В ряде зарубежных исследований было показано, что прогностические модели искусственного интеллекта со временем могут оказаться ненадежными в клинических условиях. |
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет Пока что концерны используют ИИ только как вспомогательный инструмент для синтеза лекарств, проводя все стадии клинических исследований как обычно. Но проекты уже показывают хорошие результаты. ИИ на службе нутрициологии Успехи искусственного интеллекта в создании вакцин от коронавируса известны всему миру. Компьютерные технологии сократили время разработки результативной вакцины буквально до нескольких месяцев, когда для классических методов исследований требуется минимум год-два. Но на самом деле исследования куда глубже, чем можно представить. И касаются они не только вирусологии, но также профилактической медицины и нутрициологии, для которых анализируют натуральные органические соединения.
Их существует десятки миллиардов, поэтому исследования вручную не слишком эффективны. Клинические испытания требуют крупных инвестиций и могут длиться несколько лет. Для разработки нового препарата нужно протестировать на клеточных культурах десятки и сотни химических соединений, которые в дальнейшем нужно будет проверить и на живых организмах. Из-за этого все фазы клинических испытаний могут занять несколько лет. Компьютерные мощности способны помочь исследователям, значительно ускорив процесс создания новых лекарственных препаратов, а также ощутимо сократить расходы на проведение дорогостоящих клинических испытаний.
К примеру, британо-ирландская компания Nuritas использует искусственный интеллект для поиска активных органических соединений, которые в теории можно использовать для лечения и предотвращения болезней. Как утверждают специалисты компании, технология анализа химических соединений с помощью искусственного интеллекта в 600 раз точнее и в десять раз быстрее, чем стандартные методики. Впрочем, без человека пока еще не обойтись. После того, как нейросеть обнаруживает перспективное соединение, за глубокое исследование берутся биохимики. За восемь лет сотрудники компании зарегистрировали 65 патентов в медицинской отрасли, сейчас компания активно разрабатывает препараты для восстановления мышц, нормализации метаболизма глюкозы и замедления клеточного старения.
Это лишь один из нескольких десятков проектов, которые изучают химические соединения для разработки диетических и биологических пищевых добавок, а также лекарственных препаратов. А развитие искусственного интеллекта в перспективе еще больше ускорит исследования и улучшит их результативность.
Диагностические инструменты анализируют огромные объемы данных о пациенте, включая медицинские снимки, результаты анализов и истории болезни, помогая врачам ставить точные и своевременные диагнозы. Алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять закономерности и аномалии, которые порой просто невозможно отследить невооруженным глазом. Особенно это касается обнаружения рака, диабета и сердечно-сосудистых заболеваний.
Робототехника Роботизированная хирургия совершает революцию в операционной. Врачи получили возможность выполнять сложные операции с помощью автоматических систем, обеспечивающих улучшенную визуализацию и ловкость рук. Так, аппарат da Vinci, разработанный компанией Intuitive Surgical, считается одним из пионеров в данной области. Эта роботизированная платформа позволяет хирургам проводить операции с крошечными разрезами и 3D-визуализацией, сводя к минимуму травматизацию тела пациента. Одно из наиболее значимых преимуществ роботизированной хирургии — уровень точности, ведь даже у самых опытных врачей дрожат руки.
Робототехника позволяет устранить это, обеспечивая устойчивость движений. Эта функция особенно полезна при микрохирургических кардио- и нейро- операциях с минимальной погрешностью. Благодаря им врачи отрабатывают хирургические операции в виртуальной среде перед проведением их непосредственно на пациентах.
От диагностической визуализации, прогнозирования рисков для пациентов до автоматизации административных задач ИИ может обеспечить точность, скорость и экономичность. Кроме того, ИИ помогает разрабатывать персонализированные планы лечения и обеспечивает удаленный мониторинг пациентов, расширяя сферу применения телемедицины. Как ИИ меняет диагностические процедуры в здравоохранении? ИИ значительно улучшает диагностические процедуры, анализируя медицинские изображения с высокой точностью и скоростью. Алгоритмы машинного обучения могут распознавать закономерности и аномалии при сканировании, которые могут быть пропущены человеческим глазом.
Это может привести к раннему выявлению таких состояний, как рак, болезни сердца и неврологические расстройства, что позволит своевременно принять меры. Какое влияние ИИ окажет на расходы на здравоохранение в будущем? ИИ потенциально может снизить расходы на здравоохранение за счет повышения эффективности и сокращения потерь. Это может упростить административные задачи, уменьшить диагностические ошибки и свести к минимуму повторные госпитализации. Используя прогностическую аналитику, ИИ также может помочь в упреждающем уходе за пациентами, уменьшая бремя лечения хронических заболеваний. Может ли ИИ улучшить качество обслуживания пациентов в сфере здравоохранения? Да, ИИ может значительно улучшить качество обслуживания пациентов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут оказывать помощь круглосуточно и без выходных, отвечая на вопросы и помогая пациентам в их лечении.
Индивидуальные планы лечения и удаленный мониторинг с помощью ИИ могут обеспечить более удобное и индивидуальное медицинское обслуживание. Как ИИ помогает в открытии и разработке лекарств? ИИ революционизирует поиск и разработку лекарств, сокращая время выхода новых лекарств на рынок. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы данных для выявления потенциальных кандидатов в лекарства и прогнозирования их эффективности и безопасности. Это может привести к более целенаправленной терапии и снизить затраты и частоту неудач клинических испытаний. Каковы этические соображения при использовании ИИ в здравоохранении? Этические соображения включают конфиденциальность и безопасность данных, алгоритмическую предвзятость и риск чрезмерной зависимости от технологий. Несмотря на то, что искусственный интеллект может улучшить уход за больными, крайне важно обеспечить надежную обработку данных пациентов.
Кроме того, системы искусственного интеллекта должны быть прозрачными и свободными от предубеждений, которые могут негативно повлиять на результаты лечения пациентов. Заменит ли ИИ медицинских работников в будущем? Хотя ИИ может автоматизировать определенные задачи, он не может заменить чуткий уход, оказываемый медицинскими работниками. ИИ может быть инструментом, который помогает медицинским работникам, снижая их рабочую нагрузку и позволяя им больше сосредоточиться на уходе за пациентами. Будущее здравоохранения, скорее всего, будет сочетанием услуг, управляемых человеком и искусственным интеллектом. Как ИИ может улучшить профилактическое здравоохранение? ИИ может помочь в профилактическом здравоохранении, анализируя данные пациентов, чтобы выявлять факторы риска и прогнозировать потенциальные проблемы со здоровьем до того, как они возникнут. Это может привести к своевременным вмешательствам и более здоровому образу жизни.
Например, носимые устройства, интегрированные с искусственным интеллектом, могут отслеживать показатели жизнедеятельности и предупреждать людей о потенциальных проблемах со здоровьем. Как ИИ способствует точной медицине? ИИ вносит свой вклад в точную медицину, позволяя анализировать большие наборы данных, таких как геномные данные, для выявления закономерностей, влияющих на здоровье и болезни. Это может помочь в разработке индивидуальных стратегий лечения, основанных на индивидуальном генетическом составе, образе жизни и окружающей среде. Что мешает внедрению ИИ в здравоохранение? Барьеры включают проблемы с конфиденциальностью данных, отсутствие стандартизированных данных и нехватку навыков для внедрения и управления решениями ИИ.
Правительство планирует поддержать рублём ИИ для медицины Федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения» получит финансирование для внедрения искусственного интеллекта в медицину Российское правительство, по указанию премьер-министра Михаила Мишустина, намерено включить инновационные технологии в здравоохранение. 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.
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
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.
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. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств , сетей Байеса и искусственных нейронных сетей , были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах. Однако с 2002 года технологии сделали большой шаг вперед, а к программам внедрения искусственного интеллекта в медицину подключились и IT-гиганты, и целые государства.
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. Необходимость финансирования со стороны государства для отрасли, сфокусированной на проектах с ИИ, также подчеркивается собеседниками «Ъ». Однако, даже с ростом использования ИИ, встречаются проблемы. Так, совсем недавно Росздравнадзор впервые приостановил использование системы анализов Botkin.
Но наряду с плюсами есть и минусы. Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину? Почему некоторые медицинские эксперты относятся с недоверием к искусственному интеллекту? Все дело в том, что технологии еще далеки от совершенства и их использование для лечения пациентов может быть небезопасным. Да, ИИ в медицине и здравоохранении значительно упростит жизнь врачам и пациентам, но только при его грамотном внедрении. Искусственный интеллект работает по принципу «черного ящика»: если в алгоритме будет какая-то ошибка, и система примет неверное решение, то на вопрос «почему» будет трудно ответить. К тому же, новые технологии стоят недешево. Многие клиники и больницы не смогут внедрить их в виду ограниченного бюджета. Во внедрении ИИ в медицину есть еще множество неразрешенных вопросов. К примеру, кто будет нести ответственность за ошибки? Все люди совершают ошибки. Поэтому неудивительно, что созданный людьми искусственный интеллект тоже может их совершать. С врачебной ошибкой все ясно — ответственность несет тот, кто совершил неверное действие, а вот с ИИ зона ответственности непонятна. Обеспечение работы искусственного интеллекта связано с применением вычислительных мощностей, которых нет во многих медицинских учреждениях.
Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом
Искусственный интеллект оцифровывает данные. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Искусственный интеллект помогает в диагностике болезней и назначении оптимального лечения, а также напоминает выпить таблетку и угрожает безработицей.
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
Будет расширяться использование в здравоохранении искусственного интеллекта. Искусственный интеллект (ИИ) отлично зарекомендовал себя в отечественной медицине. Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. Благодаря возможностям искусственного интеллекта (ИИ) здравоохранение в России постепенно трансформируется по мере того, как передовые технологии меняют медицинскую практику, включая диагностику, лечение пациентов и медицинские операции.
Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
По-видимому, ИИ еще не успел заработать себе «антирейтинг» в этой сфере, в том числе потому, что значимая часть россиян еще не сформировала своей позиции на этот счет. Тогда как в американском обществе вопрос применения ИИ в медицине стоит более остро: здесь есть противоборство мнений, доли оптимистов и скептиков близки. Врачебные ошибки и безопасность данных Внедрение ИИ в систему здравоохранения сопряжено с рядом этических, технологических сложностей, рисков врачебных ошибок и конфиденциальности. Опрос показал, что по одним аспектам применения ИИ в здравоохранении россияне и американцы совпадают, по другим — расходятся во мнениях. Врачи и пациенты Россияне и американцы по-разному оценивают влияние ИИ на взаимоотношения между пациентом и врачом. Такие расхождения могут объясняться целым комплексом причин, различиями в культуре и системе здравоохранения стран. В России здравоохранение — это общественная система, основанная на коллективизме и вере в авторитетность врача. А американские пациенты часто ожидают более тесного взаимодействия с врачом и более персонализированного подхода к лечению. Еще одним фактором оптимизма россиян может быть восприятие технологий в целом, их применение часто рассматривается как символ прогресса и успеха, поэтому отношение к ИИ и его влиянию может быть более положительным.
Эта технология потенциально способна произвести революцию в области терапии таких заболеваний, как рак, генетические нарушения и аутоиммунные состояния. Предоставляя клеткам точные инструкции, мРНК-терапия может нацеливаться на конкретные молекулы, вызывающие заболевание, и запускать выработку терапевтических белков. Перспективы персонализированной медицины с помощью мРНК-терапии дают надежду на индивидуальные варианты лечения, которые ранее были немыслимы. Виртуальная реальность в медицине В то время как технология мРНК находится в центре внимания, другой технологией, которая добилась значительных успехов в 2023 году, является виртуальная реальность VR. В медицине виртуальная реальность стала мощным инструментом для революционизирования медицинского образования и улучшения ухода за пациентами. В медицинском образовании виртуальная реальность обеспечивает имитируемую среду, в которой студенты могут изучать и практиковать различные процедуры, операции и медицинские сценарии. Этот захватывающий тренинг позволяет студентам приобрести практический опыт, усовершенствовать свои навыки и повысить уверенность в себе перед выполнением процедур на реальных пациентах. Виртуальная реальность также предлагает ценную платформу для непрерывного медицинского образования, позволяя медицинским работникам быть в курсе новейших технологий и методик. Более того, виртуальная реальность также доказала свою эффективность в улучшении ухода за пациентами. Этот подход может помочь справиться с болью, беспокойством и стрессом, создавая захватывающую обстановку или переживания, которые отвлекают пациентов от их физического дискомфорта. VR показала себя многообещающей в таких областях, как обезболивание, терапия психического здоровья, физическая реабилитация и даже помощь пациентам справляться с хроническими заболеваниями. Нейротехнология Одной из самых захватывающих областей инноваций в области медицинских технологий за последние годы стала область нейротехнологий. Ученые и исследователи добились огромных успехов в понимании сложной работы человеческого мозга и разработке технологий, которые непосредственно взаимодействуют с ним. С появлением интерфейсов мозг-компьютер BCI люди с параличом теперь могут управлять роботизированными конечностями и общаться с помощью силы мысли. Эти BCI обеспечивают прямую связь между мозгом и внешними устройствами, предлагая новый уровень независимости тем, кто ранее зависел от опекунов даже в выполнении простейших задач. Кроме того, нейропротезирование достигло значительных успехов, позволив людям с потерей конечностей восстановить не только движение, но и осязание.
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. В этом случае мы снимаем с врачей обязанность проводить первичный или второй просмотр карты пациента и поручаем это искусственному интеллекту. Благодаря алгоритму, большой системный процесс автоматизируется, у врачей появляется свободное время — его можно уделить более тщательной диагностике, которую пока нельзя доверить технике.
Альманах подготовлен на основе анализа открытых источников, в том числе баз патентов, СМИ, сайтов компаний, сайтов университетов, баз данных научных публикаций Google Scholar, OpenAlex, PubMed, Scopus и др. Технологии ИИ находят все большее применение в биологических науках, медицине и национальных системах здравоохранения.