ПЕРСПЕКТИВЫ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Научное обозрение Медицинские науки научный журнал

Добавим, что общие суммы по годам указаны в миллионах долларов, то есть в 2021 году в технологии ИИ в медицине было вложено более 1 млрд долларов. Искусственный интеллект в здравоохранении — это новое направление, и его нужно тщательно регулировать законами. ИИ может допускать ошибки, поэтому необходимы четкие правила для его использования в медицинской практике.

🏥 AI в больницах: автоматизация процессов и улучшение качества обслуживания

• Таким образом, мы охватываем значительную часть населения, включая регионы с дефицитом врачей.
• В функции Medicare входят напоминания о приеме лекарств, возможность оперативных консультаций с различными специалистами, подбор полезной медицинской литературы и многое другое.
• В первую очередь разработку и применение систем ИИ в здравоохранении начали там, где есть готовые оцифрованные данные – в лучевой диагностике и визуализации.
• По оценкам Национального центра развития искусственного интеллекта  (НЦРИИ), сегодня более половины технологий ИИ в области здравоохранения находятся на стадии экспериментального запуска.

Чтобы зарегистрироваться, заполните все обязательные поля формы или обратитесь к своему медицинскому представителю компании Санофи. Нажимая кнопку «Присоединиться», вы подтверждаете свое согласие на обработку компанией Санофи предоставленных вами в форме персональных данных. Давайте разберемся, в каких областях ИИ может эффективно помогать врачам в работе, и почему он не способен заменить специалистов в медицине. Несмотря на свою актуальность искусственный интеллект, как и любая технология, имеет свои плюсы и минусы. Технологичные решения на базе ИИ позволяют быстро обрабатывать и передавать информацию, частично автоматизировать исследования и даже компенсировать недостаток квалифицированных специалистов. Исследования показывают, что диагностические ошибки допускаются в 10-20% случаев, и 30% из них представляют угрозу для жизни.

Искусственный интеллект в медицине: Текущие достижения и перспективы

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.  https://en.unidos.edu.uy/profile/mcintoshwqzholbrook49464/profile 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. Аналогичный чат-бот применялся и в нашей стране в нескольких регионах во время пандемии COVID-19, а сейчас любая клиника может разработать для себя подобных ботов. Такие системы также могут быть использованы, например, для прогнозирования15 индивидуальной реакции на антидепрессанты (на основе данных из ЭМК) или для динамической коррекции16 доз химиотерапии. Также искусственный интеллект применяется для улучшения мониторинга пациентов и предупреждения возможных осложнений. На данный момент у современных IT-компаний нет четкого понимания, кто оплатит процесс создания продукта и стоит ли вкладываться в его разработку. Появление понятного платежеспособного спроса в свою очередь стимулирует появление новых компаний с ИИ-продуктами. Систематический обзор эффективности и значимости носимых устройств в  практическом здравоохранении2. При меньших или сопоставимых затратах можно будет оказывать более качественные услуги. Таким образом, есть две основные причины, которые сдерживают развитие ИИ в медицине, заключает Сергей Сорокин, основатель Botkin.AI. Разметка данных — крайне сложный и дорогостоящий процесс, а появление каждого нового датасета – это событие, поясняют эксперты. 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. Это позволяет сократить время операций и улучшить исходы для пациентов, снижая риски и ускоряя процесс реабилитации. Например, в области медицинского изображения, алгоритмы глубокого обучения позволяют автоматически обнаруживать аномалии и определять патологии на рентгеновских снимках, МРТ и КТ-сканах с высокой точностью. Это не только сокращает время диагностики, но и помогает в раннем выявлении заболеваний, что способствует повышению эффективности лечения. AI-алгоритмы способны анализировать огромные объемы данных, включая медицинские изображения, результаты анализов и историю болезни пациента. Это позволяет им выявлять патологии на ранних стадиях, когда их труднее обнаружить человеческим глазом. Путем исследования реакций пациента во время курса лечения по выведенному уравнению создается двумерная парабола, указывающая на следующую дозу, которую должен получить пациент. Подход PPD был протестирован на четырех пациентах, а затем его сравнили со стандартными методами терапии, когда лекарства назначались по рекомендации врача. Рынок цифрового здравоохранения — это рынок компьютерных технологий для улучшения медицинского ухода.  https://filmecrestineonline.com/user/homelier3/ Он включает в https://aibusiness.com   себя приложения для мониторинга здоровья, онлайн-консультации с врачами и инструменты для диагностики болезней с помощью ИИ. Например, с 2017 года Институт развития интернета работает над созданием ИИ, который сможет ставить диагнозы по медицинским снимкам, включая рентген, УЗИ и МРТ. Также запущен проект TeleMD для помощи онкологам в выявлении рака на ранней стадии. Проводя статистический анализ медицинских данных, ИИ может выявлять паттерны, которые свидетельствуют о склонности пациента к определенному заболеванию. Это позволяет врачам заранее принимать необходимые меры и предотвращать развитие болезни или снижать ее тяжесть. В последние годы продолжительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) привело к значительному сдвигу во многих областях жизни, включая медицину. Искусственный интеллект начал получать все большее применение в различных аспектах медицинских процессов, что привело к улучшению качества здравоохранения и расширению возможностей врачей и https://ai-med.io   пациентов. Учитывая такие достижения, онкологи в различных научных группах начали активно применять транскриптомное профилирование молекулярных типов опухолей с помощью ИИ, что крайне важно при выборе терапии. Эти молекулярные классификаторы играют ключевую роль в прогнозировании выживаемости пациентов и уже были разработаны для рака молочной железы, а также масштабируются на другие виды рака, например колоректальный, рак легких, яичников и саркому. Искусственный интеллект также способствует автоматизации рутинных задач, которые ранее требовали значительного времени и усилий.