Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими.

Специалисты с помощью искусственного интеллекта поставили свыше 8 миллионов диагнозов. Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента. — узнаете, как ИИ меняет рынок здравоохранения и фармацевтики; — разберете реальные кейсы применения Data Science в медицине и познакомитесь с прикладным анализом данных; — поймете с чего начать карьеру в HealthTech. Нормативное регулирование искусственного интеллекта в медицине. Искусственный интеллект в медицине. Как может ИИ улучшить систему здравоохранения, по мнению Билла Гейтса? Во-первых, он освободит медицинских работников от рутинных задач и позволит врачам максимально эффективно использовать своё время.

Что такое ИИ?

Погружение в мир AI: курсы, проекты, советы
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИИ
Хочу убедиться, что мне звонил ВЦИОМ

Матрица зрелости ИИ-сервисов

ВЗГЛЯД / Эксперт объяснил провал искусственного интеллекта в медицине :: Новости дня
Домен не добавлен в панели
ITM-AI 2024: искусственный интеллект внедряют в практическое здравоохранение по всей стране
Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»

Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы

Так, совсем недавно Росздравнадзор впервые приостановил использование системы анализов Botkin. AI, предназначенной для выявления патологий на компьютерных томографиях при помощи ИИ. Ведомство считает, что разработка, созданная на инвестиции от «Росатома», Минпромторга, «Р-Фарм» и «Ташира», может нанести вред здоровью пациентов. Согласно оценкам Минздрава, планируется, что в текущем году каждый регион приобретет как минимум одно медицинское устройство с использованием искусственного интеллекта. К 2024 году этот показатель планируется увеличить до не менее трех медицинских изделий с применением технологий ИИ.

Если врачи воспользуются этой точностью и доверят диагностику раковых опухолей искусственному интеллекту, то прогноз хода болезни и выбор тактики лечения станут точнее и смогут спасти большее количество больных. В этом году искусственный интеллект помог исследователям из Университета Торонто найти возможное лекарство от рака печени.

Учёные использовали программу для построения структуры белка AlphaFold и платформу для поиска лекарств Pharma. За 30 дней ИИ обнаружил в ДНК раковой клетки уязвимые места и предложил вариант новой молекулы, которая смогла бы их поразить. Сейчас лекарство находится на стадии испытаний. Его успех не только вылечит кого-то, но и утвердит возможность поиска лекарств с помощью искусственного интеллекта. С ним создание и производство препаратов ускорится в несколько раз. Что будет дальше Последний тренд искусственного интеллекта в медицине — коллаборации: Американская компания Aitia подписала с Charles River Laboratories договор, по которому сможет использовать их ИИ-платформу по разработке лекарств от болезней Альцгеймера, Паркинсона и Хантингтона.

Если всё пройдёт успешно, искусственный интеллект сможет лечить ещё больше заболеваний и спасёт ещё больше жизней. Гиганты фармацевтики Bayer и AstraZeneca будут тестировать свои лекарственные препараты на «цифровых двойниках» от Altis — симуляторах человеческого организма на базе искусственного интеллекта. Эта разработка не только ускорит клинические испытания — и, следовательно, получение готового лекарства, — но и сделает их более этичными. Тенденция, которая будет продолжаться, — снятие с медперсонала груза административных обязанностей. Стартап Phare Health заявил о создании ИИ-системы по контролю финансов и денежных потоков для медучреждений. С ней, по задумке авторов, у медработников должно появиться больше времени на общение с пациентами, пока искусственный интеллект будет выполнять бухгалтерскую работу.

ИИ может стать помощником и для беременных. Оно, по заявлению компании, станет заменой дорогостоящему и сложному для использования УЗИ-оборудованию. Это должно облегчить уход за беременными в развивающихся странах, где не хватает опытных медработников для проведения привычных УЗИ. Разработка ещё не разрешена для клинического применения, но в скором времени будет протестирована в Африке.

До 50 процентов уменьшается время на интерпретацию исследования, и до 15-20 процентов повышается качество - выявление онкологических и других заболеваний на ранних стадиях". Один из самых активных регионов в плане использования ИИ для анализа медицинских изображений - город Москва. Научная база столицы включает более 10,5 миллиона исследований, проанализированных с помощью сервисов искусственного интеллекта, рассказал директор Центра диагностики и телемедицины, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике департамента здравоохранения Москвы Юрий Васильев. Врач-рентгенолог большую часть времени что-то пишет, а не смотрит на изображение, а должно быть наоборот", - сказал он. Пока искусственный интеллект применяется в основном для анализа медицинских изображений и электронных медицинских карт Есть и другие технологии ИИ, помогающие повысить эффективность системы здравоохранения. Например, голосовые сервисы ввода данных устной речи - врач может наговаривать то, что он видит, а данные записываются в медицинскую карту уже в виде текстового сообщения.

Сервисы видеоаналитики могут следить за состоянием пациентов с ограничениями по движению, например, в реанимации и при необходимости послать сообщение на пост. Ну и, конечно, стоит отметить чат-боты, которые помогают с первичным сбором данных о пациенте в кол-центрах при записи к врачу. Она позволяет на УЗИ-аппаратах неэкспертного уровня за счет анализа данных получать то же качество, как и на УЗИ-аппаратах более высокого класса", - рассказал Павел Пугачев. Искусственный интеллект имеет большие возможности, но решать с его помощью все задачи сразу не требуется, полагают эксперты. Инвесторы, работающие в сегменте цифровой медицины, считают, что нужно фокусироваться на отдельных ключевых элементах, где ИИ сегодня действительно может помогать, отметил директор по развитию венчурного фонда НТИ под управлением Kama Flow Евгений Борисов.

В неё также входит 3D-симулятор, который имитирует архитектуру сосудов конкретного пациента и позволяет подготовиться к операции, и робот-хирург на дистанционном управлении — он защищает врачей от рентгена и корректирует тремор в их движениях, минимизируя риски для пациента. Диагностика заболеваний Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. Алгоритмы научились анализировать медицинские изображения и выявлять по ним заболевания — от плоскостопия до инсульта. Основные преимущества таких разработок — скорость и точность. Они оптимизируют работу докторов, снижают вероятность ошибки и сокращают время получения результатов, что может спасти не одну жизнь. Разработчики СберМедИИ шагнули ещё дальше и научили искусственный интеллект ставить диагноз не по снимкам, а по словам. Они используются во всех взрослых поликлиниках Москвы и постепенно проникают в другие субъекты России. ТОП-3 предлагает три наиболее вероятных диагноза по Международной классификации болезней на основе жалоб пациента. AIDA использует для постановки диагноза данные электронной медицинской карты за последние два года. Эти сервисы не вытесняют врачей, как может показаться, — наоборот, они помогают не упустить важные детали и вынести наиболее подходящее для пациента решение. Уход за больными В больницах искусственный интеллект активно помогает медсёстрам и медбратьям. Российская компания «Третье мнение» создала умную видеоаналитику на базе компьютерного зрения — области искусственного интеллекта, которая может обнаружить, отследить и проанализировать увиденное. ИИ-мониторинг уже работает в частных и государственных клиниках: он распознаёт движения пациентов и предупреждает медперсонал в случае угрозы, например падения. Так работникам поликлиник не нужно постоянно следить за видеокамерами, чтобы быть в курсе состояния больных. Видеоаналитика также делает наблюдение менее навязчивым. Сейчас компания развивает технологию для ухода на дому. Голосовой помощник Яндекса Алиса тоже стремится помогать больным. В Йошкар-Оле для неё разработали медсестёр Алсу и Снежану: при их запуске можно узнать расписание приёма врачей в двух больницах города.

Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек

Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине. Новый федеральный проект «Цифровые сервисы здравоохранения», в рамках которого предусмотрено внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, станет частью стратегии развития этой сферы.

Робот со скальпелем

Данные на 23 апреля 2024 г.
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
Минздрав рассказал о распространении искусственного интеллекта для медицины в России
Какие есть препятствия на пути внедрения ИИ в медицину?
Как ИИ создает лекарства в 10 раз быстрее и в 600 раз точнее, чем человек
Доктор нейросеть: что умеет искусственный интеллект в медицине - Ведомости.Город

Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?

Нейросеть анализирует жалобу пациента, и сравнивает ее с несколькими миллионами записей других пациентов из базы ЕМИАС Единой медицинской информационно-аналитической системе. Сфера прогнозирования заболеваний также претерпела существенные изменения, с появлением алгоритмов, способных предсказывать возникновение заболеваний на основе анализа большого объема данных. Например, исследования, основанные на данных электронных медицинских карт, могут предсказать риск развития диабета, сердечных заболеваний или депрессии у конкретного пациента. К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков, и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных. Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить.

Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении. Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья. Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных о здоровье населения, включая информацию из социальных сетей, новостных порталов и официальных статистических данных, для прогнозирования возможных вспышек болезней и эпидемий. Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям.

В России работает цифровой сервис диагностики MDDC, основанный на алгоритмах нейросети: он помогает выявлять минимальные новообразования в легких менее 4 мм , а также диагностировать рак на ранней стадии. В исследовании Journal of the National Cancer Institute ученые использовали ИИ для анализа маммограмм более чем 26 000 женщин. В целом, ранняя диагностика и прогнозирование с использованием ИИ открывает новые горизонты для медицинской науки, делая возможным профилактику и оперативное лечение многих заболеваний на самых ранних стадиях. Персонализированное лечение на основе искусственного интеллекта ИИ играет важную роль в разработке персонализированных планов лечения, основанных на индивидуальных характеристиках пациента.

В хирургии, роботизированные системы и ИИ уже помогают хирургам в проведении сложных операций с большей точностью и меньшими рисками для пациента.

Индивидуальная дозировка препаратов, имеющих сильные побочные эффекты, могла бы снизить негативное влияние на пациентов, но сложность расчетов не позволяет проводить их массово. К тому же их нужно проводить несколько раз в день. Нейросети способны проводить такие расчеты быстро и качественно. AI для комбинационной терапии раковых больных с помощью искусственного интеллекта. Уже во время первого тестирования система показала свою эффективность.

Для пациента с прогрессирующим раком простаты система рассчитывала индивидуальную комбинацию препаратов на протяжении всего курса лечения. Как результат — рост опухоли значительно замедлился, а затем болезнь и вовсе перешла в стадию ремиссии. При этом дозировки препаратов были практически в два раза меньше, чем при стандартной терапии таких случаев. Персонализация терапии открывает невообразимые возможности для медицины. При наличии достаточного количества данных нейросети и другие методы машинного обучения могут помочь не только оперативно решать задачу оптимизации дозы, но и подбирать комбинации препаратов для повышения эффективности лечения, определять наиболее результативную тактику лечения и предотвращать критические состояния пациента уже на самых ранних стадиях. Подобные системы уже используются для контроля состояний пациентов и сбора долговременных медицинских данных, но со временем они будут все сильнее интегрированы в отрасль здравоохранения.

Важно отметить, что в последние годы всё больше внимания привлекают именно методы профилактики и ранней диагностики заболеваний. Искусственный интеллект — это сильный инструмент, который способен принести пользу во многих отраслях и сферах медицины. Нейросети и другие методы машинного обучения уже сегодня помогают создавать новые лекарства, исследовать болезни, мониторить состояние пациентов. Пока что их внедряют только крупные исследовательские центры и самые передовые клиники, но их влияние на медицину уже огромно. Сейчас идет активное развитие нейросетей в медицине — гораздо быстрее, чем можно представить. Большинство проектов и исследований не становятся известными широкой публике и появляются только в специализированных журналах.

Тем не менее, они постепенно, шаг за шагом превращают медицину сегодняшнего в медицину будущего.

Читайте здесь. Аутоиммунная гемолитическая анемия — это состояние, при котором иммунная система организма ошибочно атакует и разрушает собственные эритроциты — красные кровяные клетки, что приводит к их недостаточности. Это разрушение происходит быстрее, чем костный мозг может производить новые эритроциты, в результате чего развивается анемия.

Ветеринар подтвердил, что у Сасси действительно аутоиммунная гемолитическая анемия, и назначил соответствующее лечение. После лечения Сасси наконец-то стало лучше. BionMax — сервис на основе ИИ, который помогает в профилактике здоровья. Она предположила, что у него кариес или начали прорезываться зубы, но стоматолог исключил эти варианты.

Помимо этого, Алекс жаловался на болевые ощущения и головокружение во время прыжков на батуте. Стоматолог отправил семью к ортодонту, специализирующемуся на обструкции дыхательных путей. Но и он не помог ребенку. Другие специалисты — невролог и врач-отоларинголог, тоже не нашли причину болей Алекса.

Спустя три года и безуспешное посещение 17-ти различных врачей диагноз так и не был поставлен. Женщина решила обратиться к ChatGPT. ИИ предположил, что Алекс может страдать от синдрома фиксированного спинного мозга — это когда спинной мозг растягивается из-за того, что его нижняя часть, каудальный конец, фиксируется и не может двигаться нормально. Это натяжение и вызывает боль.

Диагноз был подтвержден. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний США , медицинское состояние Алекса считалось «скрытым», то есть его было трудно диагностировать. Как ИИ справился лучше 17 врачей в постановке диагноза ребенку? После операции по устранению фиксации спинного мозга, состояние Алекса улучшилось.

Сейчас с ним все хорошо. Эндрю Бим, доктор философии и доцент кафедры эпидемиологии в Гарварде: «ChatGPT может стать хорошим партнером в наших диагностических одиссеях. Он прочесывает буквально весь Интернет и у него нет таких же слепых зон, как у врача-человека».

Опрос показал, что по одним аспектам применения ИИ в здравоохранении россияне и американцы совпадают, по другим — расходятся во мнениях. Врачи и пациенты Россияне и американцы по-разному оценивают влияние ИИ на взаимоотношения между пациентом и врачом. Такие расхождения могут объясняться целым комплексом причин, различиями в культуре и системе здравоохранения стран. В России здравоохранение — это общественная система, основанная на коллективизме и вере в авторитетность врача. А американские пациенты часто ожидают более тесного взаимодействия с врачом и более персонализированного подхода к лечению. Еще одним фактором оптимизма россиян может быть восприятие технологий в целом, их применение часто рассматривается как символ прогресса и успеха, поэтому отношение к ИИ и его влиянию может быть более положительным. В США же система здравоохранения более коммерциализирована, и пациенты могут опасаться, что внедрение ИИ приведет к уменьшению внимания и заботы со стороны врачей.

Также возможно, что американские граждане более скептически относятся к новым технологиям в целом и ожидают от них больших рисков и проблем. Кроме того, в США есть свои особенности доступа к услугам здравоохранения — в частности, высокая стоимость медицинской страховки.

Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом

Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими. Основное направление взаимодействие с искусственным интеллектом в медицине идет по пути создания AI-помощника. “применение искусственного интеллекта в здравоохранении на примере анализа рентгенограмм грудной клетки”. Говорить о внедрениях технологий искусственного интеллекта в медицине в целом и в радиологии в частности открыто начали всего несколько лет назад, в период пандемии коронавируса.

Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине

Решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в медицине внедряют 70 российских регионов. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. Искусственный интеллект все активнее применяется в здравоохранении — он помогает в диагностике, принятии клинических решений и управлении данными. Как в здравоохранении помогает искусственный интеллект. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно. Искусственный интеллект (ИИ) — это чудо современной технологии, которое уже не просто фантастика из фильмов, но и реальность, влияющая на множество сфер нашей жизни от смартфонов и голосовых помощников до систем автоматизации в производстве и медицине. В фокусе: технологии искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении и системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР).

Эксперимент

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в систему мирового здравоохранения во многом обязано американским IT-гигантам, которые с начала XXI в. инвестировали в эту сферу миллиарды. Роль искусственного интеллекта в генетической диагностике Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой компьютерных систем, способных самостоятельно обучаться и принимать решения на основе полученных данных, что. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента. Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии.

Тайны искусственного интеллекта и сhatGPT в медицине

Обе разработки прошли испытания на животных, но ещё не используются в медицинской практике. Их главные преимущества в том, что хирургам не нужно вскрывать большие участки тела для операций и медицинское вмешательство практически не оставляет следов на коже. Ещё ИИ помогает студентам-медикам практиковаться. Нейросеть SAIS оценивает работу хирургов по видеозаписям проведённых ими операций. С ней начинающие специалисты смогут мгновенно получать фидбэк о своей работе и заниматься без наставников. А российская компания «Нейроспутник», входящая в Сколково, разрабатывает тренажёр для безопасного обучения будущих медиков: он заменит тела животных и людей, на которых обычно тренируются студенты. Тренажёр — один из трёх элементов экосистемы «Левша». В неё также входит 3D-симулятор, который имитирует архитектуру сосудов конкретного пациента и позволяет подготовиться к операции, и робот-хирург на дистанционном управлении — он защищает врачей от рентгена и корректирует тремор в их движениях, минимизируя риски для пациента. Диагностика заболеваний Цифровые решения на базе искусственного интеллекта полезны для медицины не меньше роботов. Алгоритмы научились анализировать медицинские изображения и выявлять по ним заболевания — от плоскостопия до инсульта. Основные преимущества таких разработок — скорость и точность.

Они оптимизируют работу докторов, снижают вероятность ошибки и сокращают время получения результатов, что может спасти не одну жизнь. Разработчики СберМедИИ шагнули ещё дальше и научили искусственный интеллект ставить диагноз не по снимкам, а по словам. Они используются во всех взрослых поликлиниках Москвы и постепенно проникают в другие субъекты России. ТОП-3 предлагает три наиболее вероятных диагноза по Международной классификации болезней на основе жалоб пациента. AIDA использует для постановки диагноза данные электронной медицинской карты за последние два года. Эти сервисы не вытесняют врачей, как может показаться, — наоборот, они помогают не упустить важные детали и вынести наиболее подходящее для пациента решение. Уход за больными В больницах искусственный интеллект активно помогает медсёстрам и медбратьям.

К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков, и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных. Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить. Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении. Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья. Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных о здоровье населения, включая информацию из социальных сетей, новостных порталов и официальных статистических данных, для прогнозирования возможных вспышек болезней и эпидемий. Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям. В России работает цифровой сервис диагностики MDDC, основанный на алгоритмах нейросети: он помогает выявлять минимальные новообразования в легких менее 4 мм , а также диагностировать рак на ранней стадии. В исследовании Journal of the National Cancer Institute ученые использовали ИИ для анализа маммограмм более чем 26 000 женщин. В целом, ранняя диагностика и прогнозирование с использованием ИИ открывает новые горизонты для медицинской науки, делая возможным профилактику и оперативное лечение многих заболеваний на самых ранних стадиях. Персонализированное лечение на основе искусственного интеллекта ИИ играет важную роль в разработке персонализированных планов лечения, основанных на индивидуальных характеристиках пациента.

Анализ больших данных также позволит повысить точность планирования клинических исследований». Сразу вопрос — а можно ли слепо доверять «предиктивному моделированию» при назначении лекарства или того или иного метода лечения с «помощью» нейросети? Нужна ли нам такая помощь? Как можно принимать управленческие решения в здравоохранении, базируясь на ИИ. Ведь в медицине на первом месте должен быть человеческий фактор. И почему такой упор именно на беспроводную связь?

Проводной интернет в тех же поликлиниках и больницах медленнее, не стабильнее? Нет, очевидно, что беспроводная связь будет поддерживаться между людьми, носимыми устройствами и базовыми устройствами мониторинга показателей людей. Вот и дождались упоминания о телемедицине — чем больше удаленных консультаций врачей, тем лучше, значит, идет цифровая трансформация сектора. Главное, чтобы на портале Госуслуг побольше использовали сервис «Мое здоровье». А вот как Правительство воспринимает главный вызов при внедрении пилотного проекта по дистанционному наблюдению за состоянием здоровья с использованием информационной системы "Персональные медицинские помощники": «- высокие финансовые издержки при внедрении инструментов дистанционного мониторинга; высокие затраты на внедрение практики широкого использования носимых устройств, включая обучение их правильному применению; низкая скорость внедрения инструментов контроля за своим здоровьем; несовершенство аппаратного или программного обеспечения при обработке данных». Низкая скорость внедрения и большие затраты — вот какая у них главная проблема. Далее читаем интересное: «…внедрение технологии дистанционного мониторинга обеспечит контроль за состоянием здоровья как пациентов с хроническими заболеваниями, так и пациентов, не имеющих хронических заболеваний, при помощи прогностических инструментов, используемых в практике медицинских работников».

То есть дистанционный мониторинг показан будет не только диабетикам, а вообще всем нам. Чтобы «обеспечить контроль за нашим состоянием здоровья».

Что, конечно же, особенно актуально в последние два года, когда идёт борьба с коронавирусом. Это стало очевидно уже в 2020 году, и касалось не только напрямую сферы медицины, но и смежных областей. Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач. Разумеется, максимум внимания в исследовательской работе стало уделяться таким направлениям, которые целиком либо в какой-то мере были направлены на борьбу с пандемией, на снижение нагрузки врачей, на оптимизацию здравоохранения. И, конечно же, отдельно стоит упомянуть разработки, нацеленные на предиктивную аналитику и моделирование сценариев развития событий с учётом вероятности возникновения иных эпидемий. Подготовка к таким событиям становится залогом успеха в борьбе с ними. Существуют ли какие-то разработки, позволяющие в будущем действовать на упреждение и успешнее бороться с такими проблемами, как SARS-CoV-2?

Столкнувшись с трудностями борьбы с коронавирусом, мы в очередной раз заострили внимание исследователей на важности аналитики, в частности, аналитики эпидемиологической обстановки в мире. К этой сфере исследований сейчас наблюдается повышенный интерес, и это понятно: никто не хочет вновь пережить то, что до сих пор происходит в мире с декабря 2019 года в процессе борьбы с пандемией.

Новости искусственный интеллект в медицине и здравоохранении