Notes

Искусственный интеллект в медицине: применение и возможности
Watson и другие проприетарные программы также пострадали от конкуренции с бесплатными программами с открытым исходным кодом, предоставляемыми некоторыми производителями, такими как TensorFlow от Google. https://olimp.mstislavl.ru/user/dahliabutton7/ В России выявлена высокая готовность и заинтересованность как руководителей, так врачей к практическому применению различных цифровых продуктов, включая системы поддержки принятия решений, использующих технологии ИИ [5, 6]. Ряд компаний и научных организаций занимаются разработкой различных систем искусственного интеллекта (СИИ) для диагностики различных заболеваний, создания персонализированного лечения и повышения эффективности медицинской помощи.
Если ИИ дает неправильные результаты, его переобучают, чтобы исправить ошибки и улучшить качество работы. Это происходит потому, что так ИИ лучше понимает контекст и предоставляет https://microsoft.com/en-us/ai более обоснованные сведения. https://school-of-safety-russia.ru/user/branchcomb5/ Искусственный интеллект — это система, построенная из слоев нейронов, которые анализируют и обрабатывают информацию. ИИ – это компьютерные программы, которые могут решать задачи подобно человеческому мозгу.
Технологии, описанные выше, часто объединяются и интегрируются; роботы получают «мозги» на основе ИИ, распознавание изображений интегрируется с РАП. Развитие ИИ способствует улучшению диагностики, персонализированному лечению, и управлению данными пациентов. Искусственный интеллект — это система, построенная из слоев нейронов, которые анализируют и обрабатывают информацию. Развитие ИИ-технологий уже сегодня приводит к прорывам в диагностике, лечении и улучшении планирования медицинских процедур.
🤖 Искусственный интеллект в медицине: Будущее диагностики и лечения
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.
Другие области применения ИИ в медицине
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 пациентов.
Отделение диагностики
И медицинская наука — пожалуй, наиболее красноречивый пример для этого, как вы могли убедиться на многочисленных примерах. Стоит рассказать и о новом алгоритме ИИ, который поможет диагностировать рак легких. Много лет человечество проигрывало борьбу с онкологическими заболеваниями, которые ежегодно убивают около 10 миллионов человек по всему миру. Одной из самых страшных форм онкологии является рак легких, распознавание которого на ранних стадиях и до сих пор является для ученых сложнейшей задачей. Но весьма вероятно, что справиться с этим человеку поможет искусственный интеллект. Чат-боты уже могут с высокой эффективностью помогать пациентам самостоятельно ставить диагноз, а также помогать в постановке диагноза и врачам.
На развитии этих технологий для клиник специализируется компания Zakipoint Health. Их продукт отображает всю важную информацию на одной панели инструментов и предлагает индивидуальные программы лечения. Таким образом, современные медицинские программы на основе ИИ находят лучшие планы лечения в соответствии с клиническими данными пациентов и могут гибко изменять эти планы под влиянием сопутствующих факторов, что снижает затраты и повышает эффективность лечения. Диагностика и лечение заболеваний были в центре внимания ИИ по крайней мере с 1970-х годов, когда в Стэнфорде была разработана экспертная система MYCIN для диагностики бактериальных инфекций, передаваемых через кровь [8].
Машины обученные ИИ могут анализировать данные пациента из разных источников, включая историю болезней, результаты анализов, изображения, генетическую информацию и клинические записи. Это позволяет выявлять скрытые закономерности и обнаруживать связи между различными факторами заболеваний. Использование ИИ также позволяет улучшить точность диагностики в других областях медицины, таких как кардиология и неврология. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать электрокардиограммы (ЭКГ) и результаты нейровизуализационных исследований, чтобы определить наличие определенных заболеваний сердца или нарушений мозговой активности.
Homepage: https://school-of-safety-russia.ru/user/branchcomb5/