Искусственный интеллект в медицине

Основная статья: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Искусственный интеллект в медицине России

• Искусственный интеллект в медицине России

Направления использования ИИ в медицине

Разработка новых методов профилактики заболеваний

ИИ может анализировать медицинские данные, включая историю болезни, генетические данные и образ жизни, чтобы оценить риск развития определенных заболеваний, предсказывая риски различных заболеваний, учитывая состояние здоровья, генетические отклонения, патологии, условия жизни, питание и т.д.

Возможно не только прогнозирование заболеваний, но и выявление групп пациентов с высоким риском заболеваний, организация профилактических мер.

Медицинская визуализация и диагностика

Генеративный ИИ может использоваться для разработки новых методов диагностики, которые могут быть более точными и эффективными, чем существующие методы, используя накопленные базы данных по болезням и лекарствам, объединяя, интегрируя и анализируя лучшие врачебные методики и практики кратно быстрее, чем коллектив самых опытных врачей.

Искусственный интеллект в радиологии

Основная статья: Искусственный интеллект в радиологии

Генеративные ИИ модели способны улучшить качество медицинских изображений и обеспечить более точную интерпретацию данных. Такие системы могут автоматически обнаруживать патологии на рентгеновских снимках, МРТ или КТ, что повышает точность диагностики.

Разработка новых лекарств и методов лечения

Разработка новых лекарств и методов лечения, которые могут быть более эффективными и безопасными, чем существующие методы. Например, ИИ может использоваться для разработки персонализированных лекарств, которые могут быть адаптированы к индивидуальным характеристикам каждого пациента, снижая риски побочных эффектов. ИИ может ускорить процесс открытия и разработки новых лекарств, используя свои алгоритмы для моделирования и прогнозирования взаимодействия молекул.

ИИ в фармацевтике

Основная статья: ИИ в фармацевтике

Предсказание эпидемий

Используя данные о текущих инфекциях, миграционных потоках и климатических изменениях, ИИ может прогнозировать распространение инфекционных заболеваний.

Задачи	Эффект
Анализ (в т.ч. перекрестный) популяционных данных, данных ЕГИСЗ, омиксных данных, социальных сетей	Новые корреляции для дальнейшего научного исследования и применения в медицине
Анализ медицинских изображений, создание системы с автоматическим начальным уровнем описания и интерпретации результатов	Повышение скорости и качества принятия врачебных решений
Умные скрипты опроса пациентов
СППВР* (по задачам, нозологиям), платформы организации СППВР как сервисов
Оперативный контроль качества и интеллектуальный бенчмаркинг оказания медицинской помощи в учреждении	Повышение скорости и качества контрольно-экспертной работы
Контроль отдаленных последствий оказания медицинской помощи	Изменение системы оценки и анализа оказания медицинской помощи
Системы повышения приверженности граждан ЗОЖ и пациентов назначенному лечению	Снижение заболеваемости и повышение результативности лечения
Моделирование деятельности медицинской организации	Повышение качества управления, оптимизация затрат
Носимые и иные мобильные медицинские изделия для дистанционного мониторинга	Он-лайн / регулярное наблюдение за показателями состояния здоровья
Умные учебные медицинские тренажеры	Повышение качества подготовки медицинских работников
Визуализация медицинских данных, вкл. умную навигацию при оперативных вмешательствах	Повышение скорости и качества принятия врачебных решений, оказания медицинской помощи

Стандарты в области искусственного интеллекта в здравоохранении

Основная статья: Стандарты в области искусственного интеллекта в здравоохранении

2024

Используемая в больницах модель OpenAI оказалась подвержена галлюцинациям

Используемая в больницах модель OpenAI оказалась подвержена галлюцинациям.

Генеративные модели искусственного интеллекта склонны к генерации некорректной информации. Удивительно, но эта проблема затронула и область автоматической транскрипции, где модель должна точно воспроизводить аудиозапись. Инженеры-программисты, разработчики и ученые серьезно обеспокоены расшифровками OpenAI Whisper от OpenAI, сообщили 28 октября 2024 года в "Хайтек+" со ссылкой на Associated Press. Подробнее здесь.

Открылись ИИ-клиники, которые за час и $400 сканируют все тело и выявляют болезни

В начале сентября 2024 года стартап Neko Health, одним из учредителей которого является основатель сервиса потокового аудио Spotify Даниэль Эк, сообщил об открытии нескольких клиник для сканирования тела с применением искусственного интеллекта. Процедура предназначена для оценки состояния здоровья и выявления возможных сердечно-сосудистых, метаболических и других заболеваний. Подробнее здесь

Как генеративный ИИ экономит сотни миллиардов долларов больницам и клиникам

К 2025 году генеративный искусственный интеллект (GenAI) высвободит до 10% времени врачей, а также поможет медицинским учреждениям экономить сотни миллиардов долларов. Об этом говорится в исследовании IDC, результаты которого представлены 23 января 2024 года.

Аналитики отмечают, что GenAI становится преобразующей силой в сфере здравоохранения. Один из наиболее перспективных вариантов использования искусственного интеллекта и генеративного моделирования — ускорение разработки перспективных лекарственных средств. Технологии GenAI могут применяться для создания новых белковых последовательностей со специфическими свойствами, предназначенных для разработки антител, ферментов, вакцин, а также генной терапии. Кроме того, средства GenAI позволяют анализировать данные о пациентах и повышать качество обслуживания клиентов путем внедрения более персонализированного подхода. ИИ помогает инженерам адаптировать конструкцию приборов к конкретным потребностям пациентов и сложным медицинским требованиям, а также ускорять процесс разработки.

По оценкам IDC, технологии GenAI к 2025 году только в Азиатско-Тихоокеанском регионе обеспечат ежегодную экономию в области здравоохранения в размере примерно $100 млрд. В глобальном масштабе этот показатель окажется значительно больше.

Росту инвестиций в GenAI в медицинском секторе, как сообщает IDC, способствуют несколько факторов. Это увеличивающаяся потребность в гиперперсонализированном обслуживании пациентов и необходимость улучшения качества взаимодействия. Применение средств диагностики на базе ИИ приведет к повышению удовлетворенности клиентов и персонала. Многие медицинские учреждения начнут использовать GenAI для решения проблемы фрагментации данных и совершенствования рабочих процессов — это поможет поднять уровень безопасности и эффективность предоставления медицинской помощи.^[1]

8 направлений применения ИИ, которые позволят совершить революцию в здравоохранении

В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. В январе 2024 года были представлены восемь направлений применения искусственного интеллекта в здравоохранении, которые позволят революционным образом преобразовывать отрасль. Рассказал о данных направлениях 8 января 2024 года информационно-аналитический, образовательный проект EverCare со ссылкой на портал Medium.com.

Направление №1. Предсказательный мониторинг здоровья

Носимые устройства используют алгоритмы ИИ для непрерывного отслеживания и анализа показателей здоровья. Они предсказывают потенциальные проблемы со здоровьем до того, как они станут серьезными, предупреждая об этом пользователей и медицинских работников. Такой проактивный подход к профилактике заболеваний позволяет спасать жизни и сокращать расходы на здравоохранение.Александр Семенов, Рексофт: Мы работаем над расширением нашего продуктового портфеля для аэропортов 4.3 т

Направление №2. Персонализированные планы лечения

Эпоха универсальных методов лечения уходит в прошлое. Способность искусственного интеллекта анализировать огромные массивы данных, включая генетическую информацию, факторы образа жизни и предыдущие записи о состоянии здоровья, позволяет разработать персонализированные планы лечения. Эти планы, составленные с учетом индивидуальных особенностей пациента, значительно повышают эффективность лечения, снижают побочные эффекты и улучшают результаты лечения.

Направление №3. Усовершенствованные диагностические инструменты

Диагностические инструменты на базе ИИ стали более точными и быстрыми, чем когда-либо. Ожидается, что в 2024 году ИИ будет помогать интерпретировать сложные медицинские изображения, такие как МРТ и КТ, с точностью, не уступающей опытным рентгенологам. Эти инструменты выявляют аномалии раньше и с большей точностью, что приводит к раннему вмешательству и улучшению прогноза для пациентов.

Направление №4. Роботизированная хирургическая помощь

Точность использования искусственного интеллекта в хирургических операциях шагнула далеко вперед. Роботизированные системы с поддержкой ИИ обеспечивают хирургам повышенную ловкость и контроль, делая сложные операции минимально инвазивными. Эти роботы-ассистенты улучшают результаты операций, сокращают время восстановления и минимизируют риск заражения.

Направление №5. Виртуальные медицинские помощники

Виртуальные медицинские помощники, работающие на основе искусственного интеллекта — это новая возможность медицинской поддержки. Они оказывают круглосуточную помощь, отвечая на вопросы, связанные со здоровьем, напоминая пациентам о приеме лекарств и предлагая рекомендации по незначительным проблемам со здоровьем. Такая система постоянной поддержки не только удобна для пациентов, но и облегчает нагрузку на медицинские учреждения.

Направление №6. Открытие и разработка лекарств

Как известно, ИИ ускоряет процесс открытия и разработки лекарств — процесс, традиционно занимающий годы и стоящий огромных денег. Анализируя сложные биохимические взаимодействия, алгоритмы ИИ определяют потенциальных кандидатов в лекарственные препараты за долю времени. Такое ускорение крайне важно для реагирования на возникающие кризисы в здравоохранении и разработки методов лечения редких заболеваний.

Направление №7. Мониторинг и поддержка психического здоровья

Психическое здоровье, которое часто игнорируется в традиционных моделях здравоохранения, получает столь необходимый импульс благодаря ИИ. Приложения и платформы, использующие алгоритмы ИИ, обеспечивают раннее выявление проблем с психическим здоровьем, анализируя речевые шаблоны, текстовые сообщения и даже активность в социальных сетях. Эти инструменты предлагают своевременное вмешательство и связывают людей с профессиональной помощью, помогая решать проблемы психического здоровья до их обострения.

Направление №8. Улучшенное обучение специалистов здравоохранения

В то же время, ИИ совершает революцию в обучении медицинских работников. Симуляторы виртуальной реальности (virtual reality, VR), созданные с помощью ИИ, обеспечивают реалистичную и захватывающую среду обучения. Эти симуляции позволяют без риска отрабатывать сложные процедуры, наделяя медицинских работников опытом и уверенностью, при этом не подвергая пациентов риску.

В заключение следует отметить, что благодаря интеграции ИИ ландшафт отрасли здравоохранения развитых стран в 2024 году значительно изменится. ИИ не только делает здравоохранение более эффективным и действенным, но и более доступным и персонализированным — от предиктивного мониторинга здоровья до повышения квалификации медицинских работников. По мере того как мы продолжаем осваивать эти технологические достижения, потенциал ИИ для дальнейшей революции в здравоохранении безграничен. Будущее уже наступило, и оно управляется ИИ.^[2]

2023

В США в торговых центрах начали устанавливать первые в мире ИИ-кабинеты врача без докторов

В середине ноября 2023 года стартап в области здравоохранения Forward представил платформу CarePod — модульные медицинские кабинеты на базе искусственного интеллекта, в которых прием ведется без присутствия врача. Такие капсулы планируется устанавливать в торговых центрах, спортивных залах и офисных зданиях. Подробнее здесь.

Нейросеть GPT4 начали использовать в американском здравоохранении

18 августа 2023 года Медицинский центр Лангон при Университете Нью-Йорка (NYU Langone) объявил о начале использования большой языковой модели GPT4, созданной компанией OpenAI. Нейросеть применяется для повышения эффективности различных процессов в сфере здравоохранения и снижения нагрузки на сотрудников. Подробнее здесь.

Искусственный интеллект научили расшифровывать мысли через МРТ

1 мая 2023 года американские исследователи из Техасского университета в Остине (UT Austin) сообщили о разработке новой системы на основе искусственного интеллекта, которая способна преобразовывать мозговую активность человека в непрерывный поток текста. Так называемый семантический декодер в перспективе может помочь людям, потерявшим способность говорить, например, после инсульта вновь обрести связь с миром.

Сообщается, что решение частично опирается на модель трансформатора, аналогичную той, что применяется в чат-боте ChatGPT компании OpenAI. В отличие от других разрабатываемых систем декодирования мыслей, новая технология не требует наличия хирургических имплантатов, что делает процесс неинвазивным. Кроме того, предложенный подход не накладывает ограничения на количество используемых слов.

Активность мозга измеряется с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Для обучения ИИ-модели человек в течение довольно продолжительного времени прослушивает подкасты или какие-либо аудиозаписи. После такой тренировки семантический декодер способен генерировать текст на основе мозговой деятельности пациента, скажем, при восприятии речи или при обдумывании того или иного события. Иными словами, производится «чтение мыслей».

Для неинвазивного метода это настоящий скачок вперёд по сравнению с тем, что делалось раньше, когда обычно использовались отдельные слова или короткие предложения. Мы получаем модель для непрерывного декодирования в течение длительных периодов времени со сложными идеями, — сказал Алекс Хут (Alex Huth), доцент нейробиологии и информатики в UT Austin.

Отмечается, что результат работы системы не является дословной расшифровкой. Вместо этого семантический декодер позволяет уловить суть того, о чём думает человек, который в силу тех или иных причин не способен выразить свои мысли словами.^[3]

2022

Мировой рынок ИИ-систем для медицинской диагностики оценен в $1,22 млрд

В середине ноября 2022 года компания Research And Markets обнародовала результаты исследования мирового рынка систем на базе искусственного интеллекта (ИИ) для медицинской диагностики. Аналитики прогнозируют, что данная отрасль будет демонстрировать устойчивый рост.

В отчёте говорится, что затраты в обозначенной сфере по итогам 2022 года достигнут $1,22 млрд. В дальнейшем ожидается показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на уровне 24,16%. Таким образом, к 2027 году объём рынка может увеличиться приблизительно в три раза — до $3,60 млрд.

Драйверами отрасли названы внедрение инструментов ИИ в радиологии и патологии; рост спроса на интеллектуальные системы на фоне оптимизации управления и снижения человеческих ошибок; улучшенная и более точная диагностика сложных заболеваний. Развитию рынка также будут способствовать облачные технологии и достижения в области интеллектуального распознавания изображений. В то же время выделяются и несколько сдерживающих факторов: более высокая стоимость по сравнению с традиционными средствами; сложность создания моделей и механизмов для ИИ; вопросы, связанные с кибербезопасностью и конфиденциальностью.

Многочисленные источники медицинских данных, такие как МРТ, УЗИ, маммография, геномика, компьютерная томография и т. д., необходимы для точного выявления заболеваний с использованием технологий искусственного интеллекта. По словам экспертов, ИИ в первую очередь улучшил работу больничных систем и ускорил подготовку пациентов к продолжению выздоровления дома.

В список ведущих произовдителей оборудования и ПО для медицинской диагностики с использованием искусственного интеллекта входят:

• AMD;
• Aidoc Medical;
• AliveCor;
• Amazon Web Services (AWS);
• Babylon Healthcare Services;
• Deep Genomics;
• Enlitic;
• FDNA;
• General Electric;
• Google;
• HeartFlow;
• Intel;
• IBM;
• Koninklijke Philips;
• Medtronic;
• Microsoft;
• NVIDIA;
• Riverain Technologies;
• Siemens Healthineers.^[4]

Искусственный интеллект научили предсказывать исходы родов

2 сентября 2022 года исследователи из клиники Майо сообщили, что разработали систему искусственного интеллекта (ИИ), которая умеет предсказывать исходы родов. Технология уже начала применяться в клинической практике. Подробнее здесь.

Выявлять поддельные сертификаты о вакцинации против COVID-19 поможет ИИ

Специалисты международного Института инженерии и технологий (Institute of Engineering and Technology, IET) опубликовали исследование, посвященное выявлению поддельных сертификатов о вакцинации против COVID-19 с помощью ботов на базе технологий искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения. Их целью было создать бота на языке программирования Python, в который можно было бы просто загрузить сертификат, чтобы проверить, поддельный он или нет. Об этом стало известно 12 мая 2022 года.

Для обучения своей модели специалисты использовали большое количество изображений сертификатов (как подлинных, так и поддельных), выданных в Великобритании, США, Китае, Индии, Дубае и Японии. Для начала с помощью локальных бинарных шаблонов исследователи убрали с сертификатов весь «шум», после чего извлекли из него ключевые элементы, такие как логотип, символы, слова и параметр crest-rough для подписи и печати. Далее с помощью сверточной нейронной сети DenseNet201 они смогли определять подлинность сертификатов.

В функциональный блок бота специалисты включили модель глубокого обучения, разработанную с использованием Python в Google Collaboratory, и следующее аппаратное обеспечение: процессор Intel Core i9-10,980HK, графический процессор Nvidia RTX 3080, RAM 32 ГБ и хранилище на 21 ТБ.

По словам исследователей, представленная ими модель с точностью 0,94 превосходит модели на май 2022 года, включая SVM, RNN, VGG16, Alexnet и CNN, по таким показателям производительности, как точность, специфичность, чувствительность, скорость обнаружения, полнота, F1-мера и время вычислений^[5].

ИИ-система провела секвенирование ДНК человека за 5 часов

В середине февраля 2022 года исследовательская группа под руководством Стэнфордского университета установила новый мировой рекорд Гиннеса за самую быструю технику секвенирования ДНК человека с использованием вычислений ИИ для ускорения рабочего процесса. Подробнее здесь.

2021

Инвестиции в ИИ-проекты в сфере медицины в мире выросли на $3 млрд

В 2021 году инвестиции в проекты искусственного интеллекта в сфере здравоохранения по всему миру достигли $11,2 млрд против $8 млрд годом ранее. Такие данные в марте 2022 года обнародовал Стэнфордский институт искусственного интеллекта (ИИ), ориентированного на человека (Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence).

Согласно исследованию, в 2017-2021 гг. медицина и здравоохранение стали самыми «привлекательными» отраслями для частных инвестиций на рынке искусственного интеллекта. В общей сложности в профильные проекты за этот период было вложено более $28,9 млрд.

По словам экспертов, благодаря искусственному интеллекту с 2017 года на 46,2% снизилась стоимость бионических протезов. Если в 2017 году такие изделия в среднем стоили $42 тысячи, то в 2021 году цена на протезы составляла уже $22,6 тысячи.

Отмечается, что одновременно с увеличением инвестиций в индустрию произошла и оптимизация процессов ИИ. Так, с 2018 по 2021 год стоимость программной расшифровки различных медицинских изображений уменьшилась на 63,6%, а время этого процесса сократилось на 94,4%. Исследователи отметили, что разработки ИИ по анализу медицинских снимков позитивно влияют на оперативное выявление новообразований и различных патологий.

В отчете приведен пример базы данных CVC-ClinicDB, которая используется для выявления полипов в почках. Она состоит из более чем 600 изображений высокого разрешения, полученных в результате 31 колоноскопии. Благодаря сверхточной нейронной сети MSRF-Net качество изображений для CVC-ClinicDB улучшилось с 2015 года на 11,9%.

По словам исследователей, внедрение технологий искусственного интеллекта в медицине – один из главных трендов в мире здравоохранения. ИИ и нейросети способны в корне изменить всю мировую медицину: преобразовать систему диагностики, способствовать разработке новых лекарственных препаратов, повысить качество медуслуг в целом и снизить расходы.

AI Index Report 2022

Рынок ИИ-систем для удаленного мониторинга состояния пациентов оценен в $900 млн

Объем мирового рынка технологий искусственного интеллекта, используемых в процессе удаленного контроля за состоянием пациентов, в 2021 году достиг $893 млн против $712,7 млн. Об этом свидетельствуют данные аналитиков ResearchAndMarkets, обнародованные 22 декабря 2021 года. Подробнее здесь.

Искусственный интеллект улучшает ЭКО

К началу декабря 2021 года на рынке медицинских технологий сформировалась группа стартапов, чьи технологии искусственного интеллекта помогают улучшать процедуры ЭКО. Этой теме посвящена статья на портале Bustle. Подробнее здесь.

Врачи начали использовать ИИ, диагностирующий глаукому на ранних стадиях с точностью 97%

В начале сентября 2021 года врачи начали использовать искусственный интеллект, диагностирующий глаукому на ранних стадиях, точность диагностики составляет 97%. Подробнее здесь.

ВОЗ указала на негативные последствия применения ИИ в медицине

В конце июня 2021 года ВОЗ указала на негативные последствия применения искусственного интеллекта в медицине, если в основе его разработки, развертывания и использования не будут лежать этические принципы и защита прав человека.

Как и все новые технологии, искусственный интеллект может быть использован неправильно и причинить вред пациентам, - отметил генеральный директор ВОЗ Тедрос Адханом Гебрейесус (Tedros Adhanom Ghebreyesus). Для регулирования и контроля применения ИИ в медицине ВОЗ опубликовала новые рекомендации, в которых изложены шесть принципов ограничения рисков и максимального использования возможностей ИИ для охраны здоровья.

В докладе ВОЗ «Этические принципы и применение ИИ в целях здравоохранения» указано, что ИИ можно использовать для ускорения и повышения точности диагностики и скрининга заболеваний, оказания помощи в сложных клинических ситуациях, ускорения исследований в области здравоохранения и разработки лекарств, а также для поддержания различных мер общественного здравоохранения, включая меры реагирования на вспышки инфекционных заболеваний и управление системами здравоохранения. Искусственный интеллект также позволяет пациентам самостоятельно отслеживать состояние собственного здоровья и дает странам с ограниченными ресурсами возможность удаленного доступа к услугам здравоохранения.

Однако эксперты предостерегают врачей и пациентов от излишне восторженной оценки преимуществ ИИ для здравоохранения. ВОЗ указывает на возможность неэтичного сбора и использования данных о здоровье, проявление в алгоритмах ИИ различных предубеждений человеческих сообществ, а также напоминает о рисках в отношении безопасности пациентов, кибербезопасности и окружающей среды. Кроме того, ВОЗ отмечает, что системы, обученные на данных стран с высоким уровнем дохода, могут быть неэффективны в странах с низким и средним уровнем дохода.^[6]

Создан умный унитаз, анализирующий стул

В конце мая 2021 года в Университета Дьюка представили ИИ-инструмент для анализа стула пациента. Эта технология позволит гастроэнтерологам собрать информацию, необходимую для надлежащего лечения хронических заболеваний ЖКТ, таких как воспалительные заболевания и синдром раздраженного кишечника. Подробнее здесь.

2020

Рынок медицинских ИИ-решений достиг $4,2 млрд - ResearchAndMarkets

Объем мирового рынка технологий искусственного интеллекта, используемого в здравоохранении, по итогам 2020 года достиг $4,2 млрд. Об этом свидетельствуют данные аналитиков ResearchAndMarkets.

По их словам, продажи медицинских ИИ-решений интенсивно растут. Так, до 2025 году они будут увеличиваться на 45,3% ежегодно и составят $27,2 млрд к концу этого периода. При этом динамику рынка в сравнении с 2020 и 2019 гг. эксперты не приводят.

К числу основных драйверов роста рассматриваемого рынка исследователи отнесли:

• растущий объем медицинских данных;
• повышение сложности датасетов;
• потребности организаций здравоохранения в сокращении расходов, в том числе на оборудование, и повышении вычислительной мощности;
• увеличение числа межотраслевых партнерских проектов;
• усиливающийся дисбаланс между количеством медиков и пациентов, который подталкивает развитие спроса на импровизированные медуслуги.

Кроме того, подъему рынка медицинских ИИ-решений способствует внедрение таких технологий многочисленными фармацевтическими и биотехнологическими компаниями по всему миру. Они, в частности, задействуют такие разработки для создания вакцин и препаратов для лечения коронавируса COVID-19.

Что касается негативных факторов, сдерживающих развитие рынка ИИ-решений для здравоохранения, то аналитики считают таковыми нежелание практикующих врачей внедрять в работу искусственный интеллект, дефицит способных работать с такими технологиями специалистов и неоднозначное законодательное регулирование рынка медицинского ПО.

Также рынку мешают отсутствие тщательно отобранных медицинских данных, опасения по поводу конфиденциальности такой информации и проблемы интеграции между ИИ-решениями различных производителей.

Искусственный интеллект в здравоохранении на сегодняшний день является одним из самых важных научных достижений в медицине. Участие нескольких стартапов в разработке решений для визуализации и диагностики на основе искусственного интеллекта является ключевым фактором, способствующим росту сектора, — говорится в исследовании, выдержки из которого были опубликованы в апреле 2021 года.

По словам аналитиков, у искусственного интеллекта есть большой потенциал в проектах ухода за пожилыми людьми, исследования генома, открытия новых лекарств, медицинской визуализации и диагностики различных заболеваний.

В 2020 году произошло несколько, по мнению аналитиков, примечательных событий на рынке ИИ-решений для здравоохранения. Например, IBM Watson Health и EBSCO Information Services заключили договор, чтобы предоставить доступ к научно обоснованной информации о лекарствах и заболеваниях, которая может помочь врачам и пациентам справиться с инфекционными заболеваниями, включая COVID-19.

Еще одна обращающая на себя внимание сделка заключена между GE Healthcare и южнокорейским стартапом Lunit. Компании запустили комплекс для рентгенологического анализа грудной клетки на базе искусственного интеллекта.

Крупнейшими разработчиками медицинских ИИ-инструментов специалисты назвали следующие компании:

• Nvidia;
• Intel;
• IBM;
• Google;
• Microsoft;
• General Electric X-ray (GE Healthcare);
• Siemens Healthineers;
• Medtronic;
• Micron Technologies;
• Amazon Web Services;
• Johnson & Johnson;
• Philips;
• General Vision Services;
• Cloudmex;
• Oncora Medical;
• Anju Life Sciences Software;
• CareSkore;
• Linguamatics;
• Enlitic;
• Lunit;
• CureMetrix;
• Qure.ai Technologies Private;
• Context Vision Operations;
• Caption Health;
• Butterfly Network;
• Imagia Cybernetics;
• Precision Health Intelligence;
• Cota Healthcare;
• FDNA;
• Recursion Pharmaceuticals;
• Atomwise;
• Deep Genomics;
• Cloud Pharmaceuticals;
• Welltok;
• Vitagene;
• Lucina Health;
• Next IT;
• Babylon Health;
• MDLIVE;
• Magnea;
• Physiq;
• CyrcadiaHealth;
• Caresyntax.^[7]

Анонс ИИ-системы для прогнозирования рисков у беременных

В начале сентября 2020 года исследователи из Университета Карнеги-Меллона представили методику машинного обучения, которая позволяет анализировать образцы плаценты и рассчитывать риск для здоровья женщины при будущих беременностях. Система призвана помочь акушерам-гинекологам, которым весьма пригодится прогноз о возможных осложнениях будущих рожениц. По словам авторов проекта, их разработка уже начала применяться в клинической практике. Подробнее здесь.

Microsoft инвестирует $40 млн в ИИ для здравоохранения

30 января 2020 года Microsoft объявила о запуске пятилетней программы AI for Health, в рамках которой инвестирует $40 млн в технологии искусственного интеллекта (ИИ) для сферы здравоохранения в течение пяти лет. Подробнее здесь.

2019

Искусственный интеллект начали использовать, чтобы предсказать необходимость госпитализации

В ноябре 2019 года стало известно о том, что в медицинских учреждениях начали использовать искусственный интеллект, чтобы предсказать необходимость госпитализации пациентов. Подобная методика стала доступной в клинической практике при поддержке британского министерства здравоохранения.

Проект использует системный алгоритм, чтобы проанализировать сложность состояния здоровья больных, предсказать, каким пациентам может потребоваться госпитализация, и помочь врачам общей практики работать над снижением этого риска. Так, медики могли бы заранее узнать, когда нужно вмешаться, чтобы помочь врачам сделать точные прогнозы, лучше спланировать использование ресурсов – количество больничных коек, медицинские препаратов и прочее.

Он представляет собой анализ в форме показателей сложности, основанных на процентной шкале. Оценка связана с основными показателями здоровья и прочими факторами, таких как высокое артериальное давление, сидячий образ жизни или курение в прошлом. Например, пациент с показателем сложности 80% будет иметь высокий риск необходимости госпитализации.

Как сообщили в британском минздраве, искусственный интеллект в сфере здравоохранения – это возможность проверить собственное здоровье подобно тому, как проверяется кредитная история. А новая разработка, которую начали применять в нескольких медицинских учреждениях, показывает, как применение современных технологий может оказать положительное влияние на уход за пациентами.

В ведомстве убеждены, что новый проект способен помочь трансформировать систему здравоохранения. Ведь лучшее понимание потребностей пациентов и более эффективное планирование также оказывают влияние на финансирование — гораздо дешевле оказывать медицинскую помощь на месте, чем везти пациента в больницу.^[8]

Система для прогнозирования эпилептического припадка

В середине ноября 2019 года была представлена система искусственного интеллекта, которая может прогнозировать эпилептические припадки с точностью до 99,6%. Более того, она способна предсказать их развитие за час до появления основных симптомов. Такой точный прогноз позволяет людям вовремя подготовиться к атаке и принять лекарства. Решение уже начало использоваться на практике. Подробнее здесь.

В медцентре начали использовать систему распознавания лиц для выявления генетических отклонений у новорожденных

В середине ноября 2019 года стало известно, что китайские ученые разработали и внедрили систему распознавания лиц на основе искусственного интеллекта, предназначенную для выявления генетических аномалий при скрининге новорожденных. Подробнее здесь.

Врачи начали предсказывать смерть по ЭКГ

В середине ноября 2019 года была представлена ИИ-технология, способная прогнозировать сбои сердечного ритма и точно предсказывать риск смерти у пациентов, даже когда независимые кардиологи не могут распознать те же самые факторы риска. Подробнее здесь.

CB Insights: В 2021 году рынок медицинских ИИ-технологий достигнет $6,6 млрд

На начало 2019 года, согласно данным аналитической компании CB Insights, начиная с 2013 года международным технологическим стартапам, развивающим технологии искусственного интеллекта, удалось привлечь $4,3 млрд в рамках 576 сделок. Кроме того, эксперты утверждают, что в течение ближайших трех лет рынок медицинских ИИ-технологий достигнет отметки в $6,6 млрд, увеличиваясь каждый год на 40%.

IBM и AstraZeneca создали нейросеть, предвещающую сердечный приступ

В начале марта 2019 года компании IBM и AstraZeneca представили нейросеть, которая может предсказывать сердечный приступ. Результаты работы новой технологии описаны в опубликованной статье «Кластеризация на основе результатов пациентов с острым коронарным синдромом при использовании многозадачной нейронной сети».

Команда исследователей собрала данные по возрасту, полу, анамнезу жизни и заболевания, вредным привычкам, а также результаты лабораторных исследований, информацию о проводимом лечении и почти 40 других показателях среди 26 986 взрослых госпитализированных пациентов в 38 городских и сельских больницах Китая. Все данные были загружены в нейросеть, которая должна была узнать, отмечалось ли у пациента в прошлом серьезное неблагоприятное сердечное событие (MACE), а также получал ли он антитромбоцитарные препараты, бета-блокаторы и статины – препараты, снижающие проявления коронарной недостаточности и предотвращающие инфаркт миокарда и инсульт.

Далее авторы статьи проводили кластеризацию методом k-средних для распределения пациентов по семи группам на основе данных, полученных нейросетью. В результате оказалось, что в первом кластере, который содержал пациентов с частыми сердечно-сосудистыми событиями по типу инфаркта и инсульта, но низкой встречаемостью ишемической болезни сердца, основным предиктором следующего сердечного приступа служило наличие сахарного диабета, в то время как в другом кластере, который включал пациентов с тяжелым течением сердечно-сосудистой патологии без предшествующего инфаркта, основными предикторами оказались пожилой возраст и повышенное систолическое артериальное давление.

Исследователи предупреждают, что, хотя кластеризация имеет значение для прогноза заболевания, неясно, могут ли эти данные эффективно использоваться в клинической практике. Тем не менее, их работа демонстрирует, что кластерный анализ на основе искусственного интеллекта является перспективным подходом для классификации пациентов с инфарктом миокарда. Будущие исследования сосредоточатся на определении «кластерно-специфических» вмешательств, при которых учитывается эффективность.^[9] предшествующего лечения.

2018

Объем рынка ИИ-технологий в здравоохранении составил $1,4 млрд - Zion Market Research

В 2018 году объём глобального рынка ИИ-технологий для здравоохранения достиг $1,4 млрд, подсчитали в аналитической компании Zion Market Research. Ожидается, что к 2025 году показатель вырастет до $17,8 млрд, а расходы на такие решения будут увеличиваться примерно на 43,8% ежегодно.

Больше всего на медицинский искусственный интеллект (машинное обучение, контекстно-зависимые вычисления, обработка естественного языка, компьютерное зрение, распознавание речи) тратят в Северной Америке. Лидерство обусловлено тем, что этот регион представляют такие технологические гиганты, как Microsoft, IBM, Google, Nvidia, Amazon, Intel, General Electric и Xilinx. Кроме того, в Северной Америке часты сделки по слияниям и поглощениям, крупные партнёрства и запуск важных продуктов.

В Европе к 2019 году рынок искусственного интеллекта, используемого в медицинских целях, можно считать зарождающимся. В 2016 году его объем измерялся $320 млн, к 2019-м он составит $1,61 млрд. При этом 21% медицинских учреждений в Европе планируют закупки ИИ-инструментов, свидетельствуют данные европейского сообщества электронного здравоохранения, обнародованные в апреле 2019 года.

Одним из главных катализатором спроса на ИИ-продукты в медицине является дефицит врачей. По данным Всемирной организации здравоохранения, к 2019 году 57 странам не хватает примерно 2,3 млн медсестер и докторов. Фактором, сдерживающим развитие этого рынка, эксперты называют отсутствие квалифицированных специалистов, которые могли бы следовать руководящим принципам в области ИИ.^[10]

К числу крупнейших производителей ИИ-решений аналитики относят следующие компании:

• Google;
• GE Healthcare;
• Intel;
• Medtronic;
• Siemens Healthineers;
• General Vision;
• Amazon Web Services (AWS);
• Nvidia;
• IBM;
• AiCure;
• iCarbon;
• Cyrcadia Health;
• Atomwise;
• Pathway Genomics;
• Zebra Medical Vision AI1 (All-In-One);
• Sophia Genetics;
• Apixio;
• Microsoft.

Представлен искусственный интеллект, повышающий успех ЭКО на 20%

В конце декабря 2018 года эксперты из Корнуэльского университета в США и Имперского колледжа в Лондоне продемонстрировали результаты своего исследования, согласно которым эффективность ЭКО можно повысить на 10-20%, если использовать искусственный интеллект для оценки качества эмбрионов. Подробнее здесь.

Начало установки в Китае 4 тыс. будок с ИИ-докторами, ставящими диагнозы за минуты

В конце ноября 2018 года крупнейший онлайн-провайдер медицинских услуг в Китае Ping An Healthcare and Technology рассказал о запуске проекта по установке нескольких тысяч ИИ-клиник размером с телефонную будку. Распространить их по всей стране планируется за три года. Первые такие пункты оказания медицинской помощи уже заработали. Подробнее здесь.

Как искусственный интеллект будет развиваться в медицине в 2019 году

В ноябре 2018 года компания DataArt, специализирующаяся на услугах консалтинга и разработки ИТ-решений, представила прогноз о том, как искусственный интеллект будет развиваться в медицине в 2019 году.

По мнению экспертов, искусственный интеллект останется объектом интереса как инвесторов, так и медицинских работников. ИИ-алгоритмы все еще развиваются, становятся быстрее и точнее. При этом только несколько фармацевтических компаний интегрировали решения на основе технологий искусственного интеллекта в свои процессы. В большинстве случаев, такие решения используются лишь в пилотных проектах и еще не получили должного развертывания. Здравоохранение в 2019 году ждет прогрессивных и нестандартных взглядов, которые покажут, как в полной мере использовать все возможности ИИ.

Благодаря искусственному интеллекту «умные» телемедицинские сервисы сделают качественную медицину более доступной для широкого круга людей и будут помогать им предотвращать развитие хронических заболеваний благодаря своевременным консультациям с доктором.

Аналитики уверены, что алгоритмы, связанные со сбором, обработкой и хранение данных, в 2019 году будут представлять большой интерес и значимость для отрасли здравоохранения. Благодаря использованию датчиков нового поколения непрерывный мониторинг жизненной важных показателей здоровья пациентов уже стали реальностью.

Современное медицинское диагностическое обследование предоставляет гораздо больше деталей, чем 30 лет назад. В него входят данные из разных источников — от истории семьи до концентрации белка в образце крови. 

Данные с мобильных устройств создают плотный поток данных, который необходимо обработать и сохранить, а 2019-й должен стать годом, когда прогресс в этом направлении усилится.^[11]

Япония строит ИИ-больницы для решения проблемы нехватки врачей

В августе 2018 года стало известно о том, что правительство Японии, при поддержке бизнеса и научного сообщества, начинает строительство в стране больниц, в которых на помощь медикам придет искусственный интеллект. За счет ИИ-технологий предполагается справиться с нехваткой врачей в Японии, разгрузить персонал и сократить медицинские расходы. Подробнее здесь.

Предложены первые рекомендации по применению ИИ в сфере здравоохранения

18 июня 2018 года Американская медицинская ассоциация (AMA) предложила первые в мире рекомендации по использованию искусственного интеллекта в области здравоохранения. В заявлении, которое представитель AMA огласил на ежегодной конференции в Чикаго, указаны основные направления дальнейшего развития ИИ в этой отрасли.

Согласно этому заявлению, AMA намерена внедрять наработки в области искусственного интеллекта и других приоритетных областях для улучшения результатов лечения и для профессионального удовлетворения врачей. AMA собирается использовать свое значимое положение в отрасли для привлечения производителей, определения приоритетов в разработке ИИ, а также решения проблем, связанных с валидацией и внедрением новых методик. Кроме того, AMA намерена разработать план обучения специалистов и донесения информации до пациентов об ограничениях и возможностях, которые характерны для этой категории аналитических инструментов.

AMA выступает за интеграцию тщательно продуманных, высококачественных и клинически апробированных методик применения ИИ, а также требует надлежащего профессионального и правительственного надзора за их безопасным, эффективным и законным использованием. Аналитические технологии на основе ИИ, считает AMA, должны быть доступны для проверки и выявления систематических погрешностей на всех этапах разработки, соответствовать ведущим стандартам воспроизводимости, а также защищать интересы частных лиц и конфиденциальность личной информации.

AMA считает, что в центре внимания должны быть потребности пользователей, а использование системы ИИ должно проверяться на репрезентативной выборке в рамках клинического исследования.

Сочетание методов ИИ и незаменимого опыта клинициста несомненно улучшит исходы терапии, - считает член правления AMA Джесс М. Эренфельд (Jesse M. Ehrenfeld). – Однако мы должны непосредственно участвовать в решении всех проблем, возникающих при проектировании, оценке и внедрении данных методик, ведь с каждым годом область их применения становится все шире. [12]

ИИ научили предсказывать падение артериального давления во время операции

В июне 2018 года в журнале Anesthesiology были опубликованы результаты, полученные группой исследователей, которая разработала алгоритм прогнозирования потенциальной гипотонии или аномального падения артериального давления во время операции.

Для создания алгоритма исследователи воспользовались технологией машинного обучения – искусственный интеллект проанализировал данные 1334 пациентов, во время операции которых производилась регистрация артериального давления – в общей сложности 545 959 минут. На основе этих данных был подготовлен алгоритм прогнозирования гипотонии во время операции.

Утвердив этот алгоритм, исследователи провели его проверку на втором наборе данных, включавшем показатели артериального давления 204 пациентов общей длительностью 33 236 минут. В эти записи входило 1923 эпизода гипотонии. Алгоритм точно предсказал внезапное падение артериального давления за 15 минут до его возникновения в 84 % случаев, за 10 минут до его возникновения - в 84% случаев и за пять минут до его появления - в 87% случаев.

Исследователи предполагают, что данный алгоритм может активно использоваться анестезиологами и хирургами для предотвращения осложнений, связанных с гипотонией, таких как послеоперационный инфаркт миокарда или острая почечная недостаточность.

Как отметил в своем заявлении Максим Каннессон (Maxime Cannesson), доктор медицинских наук, ведущий научный сотрудник, профессор анестезиологии и бывший заведующий кафедрой периоперационной медицины в Медицинском центре UCLA в Лос-Анджелесе, ранее у врачей не было возможности предсказать гипотонию во время операции, и разумеется, в таких условиях анестезиологам приходилось действовать очень быстро в ответ на внезапное падение артериального давления. Возможность прогнозирования эпизодов гипотонии во время операции позволит врачам активно предупреждать развитие этих эпизодов и их осложнений.^[13]

ИИ лучше врачей распознает рак кожи

В конце мая 2018 года было опубликовано исследование, показавшее более высокую эффективность искусственного интеллекта по сравнению с человеком в части распознавания рака. Однако в труднодоступных местах компьютер не столь точен. Подробнее здесь.

Три наиболее перспективных применения ИИ в медицине

Эксперты Accenture проанализировали краткосрочную ценность медицинских решений на основе искусственного интеллекта и выделили три направления, которые обладают наибольшим потенциалом с точки зрения финансовой рентабельности в США, сообщил 23 апреля 2018 года Venturebeat.

Наиболее экономически эффективным признано проведение хирургических операций с использованием роботов. Во время подобных операций, как правило, делается серия небольших разрезов и используются миниатюрные инструменты.

В этой области перспективными признаны несколько решений. Так, когнитивная хирургическая робототехника позволяет сократить продолжительность стационарного лечения благодаря точному использованию инструментария в каждой отдельной операции в зависимости от данных пациента. Комплекс для выполнения операций «Да Винчи» позволяет хирургу более эффективно выполнять ряд сложных процедур, управляя роботизированным инструментом с компьютерной консоли. Миниатюрный робот HeartLander позволяет делать операции на сердце через небольшие разрезы.

Вторым перспективным решением эксперты посчитали использование виртуальных помощников вместо медсестер, что позволяет поддерживать связь пациентов с медработниками и одновременно сократить количество обращений в больницы. В качестве примера в Accenture привели проект Sensely, разрабатывающий виртуальный сервис медобслуживания через мобильное приложение, который в 2016 году привлек $8 млн на развитие проекта.

Третьей технологией стала автоматизация административного документооборота с помощью ИИ. Прежде всего, это решения, позволяющие ранжировать неотложные задачи и сэкономить время на рутинных задачах, таких как выписывание рецептов и анализов.

Так, продукты Nuance оперируют клиническими историями пациентов и позволяют поставщикам медуслуг экономить время на составлении отчетности. В Кливлендской клинике, крупном частном медцентре штата Огайо, совместно с IBM реализована технология поддержки врачебных решений с помощью быстрого анализа тысяч медицинских документов. GE Healthcare Camden Group внедрила технологию обработки оперативных задач (таких как управление ресурсами подразделений и размещение пациентов) в мэрилендской клинике Джона Хопкинса, считающейся одним из крупнейших и современных медицинских центров мира.

Все перечисленные решения позволяют снизить вероятность человеческих ошибок и повысить эффективность лечения. Главной проблемой становится обслуживание программно-технологических комплексов, их защита от сбоев и кибератак, а также обеспечение конфиденциальности данных пациентов.^[14]

2017

В здравоохранении грядет "цунами" ИИ-технологий

В будущем искусственный интеллект (ИИ) сыграет огромную роль в здравоохранении, убежден Нэвин Джейн (Naveen Jain), основатель американского стартапа Viome, специализирующегося на медицинских технологиях. Интервью с филантропом и новатором состоялось на полях международного технологического форума Slush 2017, прошедшего в Финляндии с 30 ноября по 1 декабря 2017 года. Подробнее здесь.

Грядет настоящее ИИ-цунами. Сенсоры становятся очень дешевыми, и мы можем заглянуть внутрь организма и точно узнать, что в нем происходит, — заявил он CNBC, добавив, что искусственный интеллект позволит анализировать такие объемы данных, обработать которые людям не под силу.

Создано ИИ-устройство для удаленного контроля сна при помощи радиоволн

8 августа стало известно о том, что инженеры Массачусетского технологического института (MIT) при участии специалистов Центральной больницы штата Массачусетс разработали ИИ-систему, способную контролировать сон человека при помощи радиоволн.^[15]

Как передаёт издание TNW, устройство, которое по виду напоминает обычный роутер Wi-Fi, дистанционно анализирует радиосигналы вокруг человека и по движению глаз определяет стадии сна — легкую, глубокую или быструю. Поскольку радиоволны отражаются от тела, любое небольшое движение тела изменяет частоту отраженных волн. Анализ же этих волн помогает выявить жизненно важные параметры жизнедеятельности человека, такие как пульс и частота дыхания, и определить отклонения от нормы. Для функционирования прибор не требует датчиков и приспособлен для применения в домашних условиях.

Представьте себе, что ваш Wi-Fi-маршрутизатор знает, когда вам что-то снится, и может контролировать, достаточно ли вам времени на стадию глубокого сна, что необходимо для восстановления нормальной работы памяти», — отметила Дина Катаби, профессор MIT, возглавлявшая исследования.

Предполагается, что мониторинг сна в режиме реального времени в естественных условиях позволит ответить на многие вопросы, связанные с его расстройством. По задумке ученых MIT, их разработка превратится в итоге в полноценный инструмент, который позволит лечащим врачам отслеживать параметры сна на расстоянии, корректируя его в случае необходимости.

Эксперимент по клонированию свиней в Китае провели роботы с ИИ

Впервые в истории человечества китайские ученые из Института робототехники и автоматизированных информационных систем при Нанькайском университете (Nankai University) города Тяньцзинь провели успешное клонирование свиней с помощью роботов, передает China People's Daily. В начале января 2017 года 510 клонированных эмбрионов были помещены в шесть суррогатных свиноматок. В результате эксперимента две свиноматки в конце апреля, на 110 день беременности родили 13 здоровых искусственно выведенных поросят.^[16]

При проведении эксперимента по клонированию свиней ученые впервые использовали специальные роботизированные микроманипуляторы-анализаторы, которые выполнили все операции по сбору и переносу ДНК от животных-доноров к суррогатным носителям. Универсальные микроманипуляторы под управлением искусственного интеллекта для операций с ДНК объединяют в себе функции забора анализов, тестирования и оперирования.

В процессе клонирования свиней, проведенного в сотрудничестве с Институтом животноводства и ветеринарного исследования (Animal Husbandry and Veterinary Research Institute), была задействована так называемая техника ядерного переноса соматических клеток (Somatic Cell Nuclear Transfer, SCNT), обычно используемая для селекции — когда ядро соматической клетки переносится в яйцеклетку без ядра. Преимуществом этой методики является гарантия качественного осеменения яйцеклетки, а недостатком — низкий уровень успешного завершения экспериментов из-за большого процента брака в процессе клонирования.

Основная проблема процесса клонирования с ядерным переносом заключается в том, чтобы избежать разрушения чувствительных клеток. Исследователи произвели предварительный анализ мощности, необходимой инструменту для безопасной работы с клетками при удалении ядер, и затем отрегулировали его на минимально возможном уровне. Благодаря этому степень деформации клеток уменьшилась с 30-40 мм до 10-15 мм, что улучшило последующее развитие клетки и увеличило шансы на успех.

Предполагается, то полученные в результате исследования данные о взаимосвязи микрооперацией над клетками и дальнейшим развитием клеток сможет помочь другим ученым сделать следующие открытия в этой области.

Искусственный интеллект научили предсказывать инфаркт лучше докторов

В апреле 2017 года ученые из Университета Ноттингема представили технологию искусственного интеллекта, способную предсказывать наступление сердечного приступа. Разработчики утверждают, что точность прогнозирования выше, чем у докторов.

В ходе исследования сравнили эффективность рекомендаций медиков с работой четырех программ, написанных с использованием алгоритмов машинного обучения. Ученые преследовали цель найти закономерности в записях более 378 тыс. пациентов. В компьютер были заложены 22 критерия, в том числе возраст, национальность, наличие артрита и заболеваний почек, уровень холестерина в крови.

Сделанные искусственным интеллектом выводы о рисках развития инфаркта сверили с данными за 2015 год, и они оказались более точными, чем предсказания врачей, основанные на рекомендациях Американского коллежа кардиологии (American College of Cardiology, ACC) и Американской ассоциации сердца (American Heart Association, AHA): от 74,5% до 76,4% точности против 72,8%.

По приблизительным подсчетам авторов проекта, компьютер мог бы спасти на 355 жизней больше, чем методика ACC и AHA. Ученые намерены повысить эффективность интеллектуальной системы, добавив в нее учет таких факторов риска, как образ жизни и генетические данные.

Интересно, что алгоритмы не учитывали влияние диабета, который всегда считался фактором риска в системе ACC и AHA.

По словам эпидемиолога Ноттингемского университета Стивена Вэна, биологические системы имеют множество взаимосвязей, часть которых неизвестна врачам: например, повышенное содержание жира в организме при определенных условиях может защитить от острых отклонений в работе сердца. Подобные взаимодействия неочевидны, их сложно заметить и объяснить, но компьютерная программа способна проследить связь, проанализировав огромные объемы данных, считает он.^[17]

2016: Microsoft разрабатывает искусственный интеллект для борьбы с раком

В сентябре 2016 года Microsoft сообщила о разработке искусственного интеллекта, который, как рассчитывают в компании, поможет докторам находить правильные методы лечения онкологических заболеваний. Этот исследовательский проект получил название Hanover. Подробнее здесь.

1970'е: Создание системы MYCIN для диагностирования бактерий

Искусственный интеллект (ИИ) в медицинской сфере начал применяться еще в 70-х годах прошлого века, когда ученые Стэнфордского университета на основе экспертной системы DENDRAL, использующейся в области органической химии, создали систему MYCIN для диагностирования бактерий, являющихся катализаторами развития тяжелых инфекций — менингита и бактериемии. Кроме того, система MYCIN позволяла подготовить индивидуальные рекомендации по дозировке антибиотиков на основании массы тела пациента. MYCIN принято считать примером первого использования искусственного интеллекта в медицине.

Новые технологии в здравоохранении

Робототехника

Примечания