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.

• Даже с учетом возможной коррекции из-за текущей ситуации в мире реальные цифры всё равно будут выше прошлогодних.
• Несовершенство законодательной базы — один из главных барьеров, который сдерживает внедрение ИИ в здравоохранение.
• В Узбекистане данные хранятся на локальных серверах, что решает проблему утечки информации. http://oldgroup.ge/test/user/Organic-Results/
• Никто бы не хотел, чтобы его личные сведения стали достоянием общественности, однако с развитием технологий проблема конфиденциальности стоит все более остро.
• Искусственный интеллект находит широкое применение в клинической медицине, охватывая практически все аспекты лечебной деятельности.
• В программу вводятся данные пациента, места, где он недавно побывал, симптомы, затем программа выдает перечень болезней, которые соответствуют введенным данным [21].

Научное обозрение. Медицинские науки

Однако, несмотря на все преимущества, искусственный интеллект не может полностью заменить человеческий фактор в медицине. Врачи все равно остаются основным источником знаний и опыта, а искусственный интеллект лишь служит инструментом для улучшения их работы. В 2017 году Институт развития интернета начал работу над созданием ИИ, предназначенного для постановки диагноза по снимкам УЗИ, МРТ и т.д. В 2023 году программы на основе ИИ были внедрены в эксплуатацию в 58 регионах нашей страны. В целом, за прошлый год субъекты Федерации приобрели 106 медицинских изделий с ИИ. Скептики выражают опасения, что технология вытеснит человека, лишит его работы и даже более того — поставит под угрозу существование всего человечества.

📈 Будущее медицины в эпоху AI

Отдельной важной задачей для ИИ становится поиск более эффективных действующих молекул и разработка новых лекарств, а также компьютерное моделирование их токсичности. Одновременный анализ обширных геномных данных и других клинических параметров, таких как эффективность препаратов и их побочные явления, упрощает выявление новых терапевтических мишеней или позволяет переориентировать уже существующие лекарства. Например, популярное средство от кашля неожиданно оказалось полезным12 при лечении болезни Паркинсона. Врачи являются неотъемлемой частью процесса диагностики и лечения, и их опыт и знания сочетаются с использованием ИИ, чтобы достичь наилучших результатов.

Сервисы на основе ИИ: новые грани работы с медицинскими документами

Присутствие ИИ в медицине начало проявляться только в последние годы, но уже сейчас он помогает анализировать состояние пациента быстрее и более точно. Если говорить об использовании ИИ в работе с изображениями, то для качественного обучения нейросети необходимы большие массивы данных. http://delphi.larsbo.org/user/molloymccallum6495 Но более важный вопрос, который пока далек от полного решения, связан с разметкой данных для нейросетей. У врачей сейчас просто нет права использовать данные, полученные от алгоритмов. Таким образом, «большие данные» уже на наших глазах кардинально изменяют медицинскую сферу, предлагая новый формат обработки информации с высокой прогностической ценностью полученных результатов. Для этого большие данные с такими показателями, как повторные посещения специалистов, хронические болезни, эндемичность, позволяют более тщательно строить прогнозы и влиять на экономическую эффективность.
Например, искусственный интеллект может быть использован для автоматического анализа и интерпретации результатов клинических испытаний, снимков медицинской визуализации и лабораторных данных. https://venturebeat.com/ai Это позволяет медицинскому персоналу сосредоточиться на более сложных задачах, таких как диагностика и разработка индивидуальных планов лечения для пациентов. Кроме того, ИИ может помочь в определении диагнозов в сложных случаях, где врачам сложно распознать определенные симптомы или выявить редкие заболевания. Алгоритмы ИИ могут проанализировать данные сотен и тысяч пациентов, чтобы найти сходства и выявить паттерны, которые указывают на определенное заболевание.
Проще говоря, образец слюны помогает понять, как человек отреагирует на тот или иной тип лекарства или метод терапии. Принципиальное отличие точной медицины от традиционной — в адаптации лечения с учетом генетических данных, факторов окружающей среды и образа жизни человека. Рекомендации на основе глубокого анализа данных поступающих пациентов для обеспечения точной приоритизации и медицинской сортировки ИИ дает очень быстро в режиме реального времени. ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных (в том числе учитываются и старые диагностические карты) и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу. Трудно переоценить пользу этих алгоритмов, исключающих из анализа человеческий фактор, ведь после того как они будут усовершенствованы, они помогут спасти тысячи жизней.