ИТ в здравоохранении

Исследователи, которым удалось отследить соответствующие изменения алгоритмическим путем, полагают, что при обнаружении таких признаков, в том числе, при помощи инструментов на базе машинного обучения, можно будет принять меры.

Номинант на премию Data Award 2022 Евгений Никитин, начальник департамента ML-разработки компании «Цельс», — о том, как формировался конвейер, позволяющий учить модели только на «уверенных» медицинских данных.

Домашние тренировки с контролем физической активности с помощью портативных электронных устройств могут использоваться в качестве эффективного дополнения стандартным реабилитационным мероприятиям

Исследователи из компании Babylon развивают методы причинно-следственного машинного обучения.

В Москве открылся индустриальный полигон, на котором можно протестировать работу инновационных решений и оборудования в сетях связи пятого поколения. Цифровую инфраструктуру для полигона создали «Ростелеком» и Tele2.

Компания Varonis выпустила второй ежегодный отчет 2021 Data Risk Report Healthcare, Pharmaceutical & Biotech, посвященный проблемам безопасности данных в отрасли здравоохранения: больницах, фармацевтических и биотехнологических компаниях. Основой исследования стал анализ более 3 млрд файлов 58 различных отраслевых организаций.

The Lancet опубликовал крупнейшее исследование АГ за последние десятилетия

Открытие новых подтипов РС позволит сформировать персонализированный подход к каждому пациенту, включая изучение особенностей течения заболевания и прогнозирование реакции на лечение

Влияние пандемии на медицину расценивается как негативное, но у этого явления есть и положительная сторона

Общественное здравоохранение 21 века, в том числе и психиатрия, все больше зависит от цифровых технологий

Система машинного обучения показала эффективность в оценке риска развития рака желудка по стандартным вводным клиническим данным

ИИ способен определять потенциальные онкогены даже когда их ДНК не изменена

Будет ли востребован сервис в России, несмотря на то, что материал доступен только на английском языке по причине огромного количества статей и их регулярного обновления?

Как искусственный интеллект помогает решать ключевые задачи медицинской отрасли и какие препятствия существуют на пути его внедрения, рассказывает руководитель по работе с медицинским сектором Yandex.Cloud

Метод диагностики, предложенный учеными Китайского университета Гонконга, может стать дополнительным инструментом в руках врачей.

На тематической сессии юбилейного форума BIG DATA 2021 обсудили проблемы медицинских данных.

Благотворительный фонд «Даунсайд Ап» помогает детям с синдромом Дауна и их семьям справляться с трудностями и жить полной, интересной жизнью. Оказалось, что сегодня уже невозможно добиться настоящего успеха на этом пути без цифровой стратегии и глубокого анализа данных. Масштабная программа цифровизации открывает перед фондом захватывающие перспективы развития.

Выбор между защитой конфиденциальности и защитой здоровья стоять не должен. И тем не менее иногда ситуация выглядит именно как такой выбор. Ведь с защитой приватности дела порой обстоят лучше, чем с доступом к медицинским данным для специалистов, чья работа связана с охраной здоровья и для которых эти данные — основной ресурс. Как обеспечить разумный баланс между сохранением конфиденциальности медицинских данных и их доступностью для врачей, пациентов и исследователей данных? О том, почему медицинскому искусственному интеллекту нужны «доноры» данных и как сделать эту модель популярной, в том числе и среди молодежи, размышляет Борис Зингерман, генеральный директор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний».

В разработку технологий искусственного интеллекта для медицины сегодня инвестируют сотни компаний, однако в первую очередь подобные технологии должны избавлять от рутины — их не стоит рассматривать как замену врачу. Кроме того, качество ИИ-решений для медицины определяется качеством данных, используемых для обучения алгоритмов, а здесь существует множество проблем.

Эксперты Zebra Technologies поделились выводами из исследования на тему распространения и применения носимых и мобильных устройств в сфере здравоохранения.