ИТ в здравоохранении

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

С началом пандемии коронавируса ситуация усугубилась, учитывая, что многие медики пропагандируют меры общественной безопасности, имеющие немало противников.

По данным медиков, алгоритмы с точностью около 90% подтвердили ряд клинических факторов, позволяющих предсказывать тяжесть течения заболевания.

Специалисты в области синтетической биологии берут на вооружение технологии искусственного интеллекта.

Чат-бот предлагает родителям выполнить вместе с ребенком несколько заданий, записать его ответы на вопросы теста, а затем в случае необходимости может рекомендовать вместе с результатами первичной диагностики обратиться к квалифицированному специалисту.

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».

Систему, основанную на анализе больших данных, учат оценивать риск заражения коронавируса по расстоянию между смартфонами. Чем больше данных о динамике распространения вируса будет накоплено, тем точнее станут прогнозы.

«Умные» технологии, с октября заработавшие практически во всех столичных клиниках, обещают колоссальный эффект — повысится качество диагностики и уровень лечения пациентов..

Решение, которое обрабатывает информацию из 45 московских центров компьютерной томографии, помогает исключить врачебные ошибки.

Самое позитивное в событиях 2020 года — импульс, который получило развитие технологий для медицины, в том числе на основе искусственного интеллекта. Вместе с необходимостью быстрой разработки и адаптации «умных» цифровых решений, пришло и осознание, насколько их качество зависит от качества данных. Об актуальных направлениях работ по созданию «цифровых докторов» рассказывает Ирина Шеян, руководитель проекта «MedIT/ИТ в здравоохранении».

Кардиологам приходит на помощь инструмент, который сегодня есть в кармане почти у каждого пациента — обычный смартфон. Нейросети научились с высокой точностью диагностировать ишемическую болезнь сердца по фотографии. Больше всего о здоровье сердца рассказали… щеки.

Встроенная в мобильное приложение нейросеть исходя из результатов биохимических анализов пользователя формирует персональные рекомендации по питанию, аналогичные тем, что дают врачи. А умная продуктовая корзина заказывает подходящие товары из ассортимента онлайн-ретейлера.

Создатели платформы разместили ее на GitHub; там же доступен сервис для обмена наборами данных и результатами анализа.

Цифровизация диагностики целого региона позволит обучать медицинские нейросети на огромных объемах данных. Реализация еще нескольких подобных проектов выведет Россию в мировые лидеры в этой области.

В маски и респираторы встроили чип, анализирующий температуру, артериальное давление, насыщение крови кислородом и пульс.

В Кембриджском университете обратили внимание на нестабильность работы алгоритмов, обусловленную малозаметными движениями объектов, структурными изменениями и переменным количеством образцов.

В Кембриджском университете обратили внимание на нестабильность работы алгоритмов, обусловленную малозаметными движениями объектов, структурными изменениями и переменным количеством образцов.

Снимки из 45 московских центров компьютерной томографии поступают в единый центр, где их анализирует система искусственного интеллекта.

В частности, технологии искусственного интеллекта находят применение в медицинской диагностике, а также в обеспечении мер социального дистанцирования.

Темы декабрьского, январского и февральского выпусков журнала Computer (IEEE Computer Society, Vol. 52, No. 12, 2019; IEEE Computer Society, Vol. 53, No. 1, 2, 2020) — технологические прогнозы, технологическое разнообразие и цифровое здравоохранение.