База медицинских знаний
343 subscribers
588 photos
30 videos
61 files
2.2K links
Канал Ассоциации "Национальная База Медицинских знаний" (www.nbmz.ru). Дайджест и новости о современных технологиях в практическом здравоохранении и его "цифровой трансформации". Контакт: @AndreiAlmazov
Download Telegram
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
#искусственныйинтеллект
#ит_в_медицине
#ит_в_здравоохранении
Главное из выступления Александра Панова (Пепеляев Групп) на панельной дискуссии «Медицина будущего» III Столыпин-форума:
• Приватность медицинских данных обретает новый смысл – как строгое регулирование, а не как секретность (недоступность)
• Для регистрации МИ с ИИ и телемедицинских решений требуются более быстрые треки
• У инноваторов должно быть право на риск в «регуляторных песочницах» и масштабизацию эксперимента в случае удачи
• Биобанки могут стать инструментом для национальной медицины и R&D
• Любые инновации захлебнутся, если не погрузить их в механизмы оплаты публичным плательщиком (ОМС, модели risk sharing и т.п.)
• Назрело создание отечественной школы биоэтической эксертизы
• Данные должны циркулировать бесшовно!
https://youtu.be/9IeXAkG3MrY
#НБМЗ
#нбмз
#nbmz
#ассоциация_ИИ_в_медицине
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
#искусственныйинтеллект
#ит_в_медицине
#ит_в_здравоохранении
Переход от бумажного здравоохранения к цифровому: почему буксует?
Главное из интервью «Медвестнику» члена НС Ассоциации «НБМЗ» Александра Гусева:
-Благодаря созданию и развитию ЕГИСЗ (2011-2018) и Единого цифрового контура (2019) сделан огромный рывок вперед. Внедрены медицинские информационные системы (МИС), а кое-где и полноценные электронные медицинские карты (ЭМК), пошло накопление big data. Появились сервисы для граждан, такие как запись к врачу через интернет, а в последние пару лет – и доступ к своим медицинским документам. И сейчас на наших глазах происходит переход от бумажного здравоохранения к цифровому. Издание приказа о легализации электронной медицинской карты – важнейший регуляторный шаг.
– Российское цифровое здравоохранение примерно на 90% – рынок B2G. Поскольку государство – главный плательщик за услуги и продукты, то основные проблемы являются следствием несовершенства и особенностей госуправления. Наши государственные закупки и спрос на автоматизацию во главу угла ставят принцип «как можно дешевле», а в США и Европе – «как можно эффективнее». Решение о том, какой разработчик и продукт будут применяться, принимает чиновник. При этом он десять раз подумает по поводу уголовной ответственности, которая может грозить ему по любому поводу, особенно за неэффективное расходование бюджетных средств. О каких инновациях и реформах тут можно говорить? Поэтому за границей создают ЭМК для врача, а у нас, увы, для выполнения спущенных сверху показателей.
- Место России на глобальном рынке ЭМК мы уже проиграли. Отсюда отсутствие инвестиций в российские ЭМК и сокращение числа компаний – разработчиков таких систем. Это приводит к реально низкому качеству наших разработок, к тому, что до сих пор социологические опросы констатируют очень низкую удовлетворенность врачей уровнем цифровизации. Под последней у нас в большинстве случаев понимают информатизацию, перевод существующих процессов с бумаги в «цифру». Но этот тренд на Западе потерял актуальность еще пять лет назад. Там все больше спрос не на то, как бумажку сделать «цифрой», а на проекты в области цифровой трансформации. То есть Россия идет по тупиковому пути автоматизации доставшихся в наследство рудиментов (вроде улучшения медицинской статистики), в то время как передовые страны ищут новые возможности и не боятся экспериментировать в создании действительно цифрового здравоохранения.
- Но сейчас во всем мире создается новый рынок, размер которого, по прогнозам, превысит рынок ЭМК в 2–3 раза – это рынок искусственного интеллекта. И если наше отсутствие на глобальном рынке ЭМК можно частично оправдать тем, что система оказания медицинской помощи и ведения меддокументации на Западе и у нас действительно радикально отличается, то для ИИ-продуктов, которые автоматизируют обработку медицинских изображений, делают прогнозы развития заболеваний и т.п., никакой глобальной разницы между применением в России и США и Европе нет. По крайней мере, с точки зрения встраивания в лечебно-диагностический процесс. Учитывая это, я считаю, что у нас пока есть шансы сломать привычку «вариться в собственном соку».
https://medvestnik.ru/content/interviews/Aleksandr-Gusev-osnovnaya-problema-cifrovogo-zdravoohraneniya-v-Rossii-nesovershenstvo-gosupravleniya.html
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
#искусственныйинтеллект
В очередном, пятом, выпуске альманаха "Искусственный интеллект”, который готовит Центр компетенций НТИ на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект», темой избрана предиктивная аналитика и системы поддержки принятия решений.
В отличие от NLP и CV, предсказательная аналитика уже давно перестала быть «разработкой», которую не знают как применить и смотрят на опыт других. ПА стала работающей корневой частью бизнеса, неотъемлемым элементом принятия решений, причем не только в бизнесе.
В статье альманаха «Спектр применения систем искусственного интеллекта для диагностики поражения легких при пандемии COVID-19 и после нее» рассказано про московский опыт использования ИИ в период пандемии, с акцентом на применение проекта Botkin.AI.
В ходе клинического применения программы ИИ (применительно к Botkin.AI) были в числе прочих получены следующие результаты:
• Была показана высокая чувствительность системы ИИ при определении основных синдромов, характерных для вирусных пневмоний: по предварительным данным, она составила
не менее 87%.

• Продемонстрирована возможность оценки не только паттернов изменений паренхимы легких, характерных для вирусной инфекции, но и выявления и анализа узлов в легких. С учетом того, что частота выполнения КТ легких во время пандемии увеличилась в разы, как в условиях стационара, так и при амбулаторном посещении, появилась дополнительная возможность для массового скрининга рака легкого на основании массивов накопленных данных.
• Была реализована возможность сортировки исследований по объемам поражения легких
в общем списке исследований, что позволяет ранжировать исследования в списке и в первую очередь обращать внимание на наиболее тяжелые случаи.
Таким образом, делают выводы авторы статьи, одной из возможных сфер применения технологий ИИ после пандемии COVID-19 может быть пересмотр КТ исследований в целях поиска признаков злокачественных новообразований в легких, которые могли быть пропущены в период пандемии в связи с большой нагрузкой на рентгенологов.

Скачать полный выпуск альманаха: https://aireport.ru/
#НБМЗ
#нбмз
#nbmz
#ассоциация_ИИ_в_медицине
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
Webiomed победил в конкурсе «100 идей для развития Карелии». Компания «К-Скай» (участник Ассоциации НБМЗ) получит поддержку Фонда венчурных инвестиций и Минэкономразвития Карелии.
Проект искусственного интеллекта для здравоохранения Webiomed победил в номинации «Инновации в приоритетных областях», а также был признал лучшим проектом всего конкурса.
Система Webiomed позволяет автоматически анализировать различные медицинские данные, выявлять факторы риска и подозрения на заболевания, формировать на их основе прогнозы, содержащие комплексную оценку вероятности развития различных заболеваний и смерти пациента от них.
Работа системы основана на собственной комплексной методике определения рисков развития заболеваний и их осложнений. Система ставит задачу создать эффективного цифрового помощника для врачей и пациентов, который поможет предупредить возможные болезни.
#НБМЗ
#нбмз
#nbmz
#ассоциация_ИИ_в_медицине
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
«Деловой Петербург» сделал неплохой обзор распространения решений ИИ в медицине с указанием особо насущных проблем: открытие тарифов ОМС не то, что на ИИ, а даже на телемедицинские консультации – это пока что космос для большинства российских регионов.
Но есть и регионы-лидеры, в которых не побоялись включиться в эксперименты по использованию ИИ и увидели не только эффективность, но и перспективу: Москва, Санкт-Петербург, Калужская область, Ямал…И ряд других. И это, как правило, продукты от участников Ассоциации «НБМЗ»: Webiomed, Botkin AI, Care Mentor AI, Sapia…
В ближайшей перспективе технологии смогут использовать и для расшифровки гистологических и цитологических изображений, которые сегодня врачи рассматривают под микроскопом: машина сможет обнаруживать патологические клетки и тканевые структуры в организме, рассказывает руководитель Ассоциации "НБМЗ" Борис Зингерман. Второе ключевое направление, по его словам, — ведение электронной истории болезни, которое развивается довольно медленными темпами.
"Ещё одним новшеством может стать информационная поддержка пациентов. Сейчас после очного приёма у врача люди начинают обращаться к “доктору Гуглу” и зачастую находят на просторах интернета информацию, не имеющую никакого отношения к реальной медицине. Искусственный интеллект мог бы стать агрегатором — позволял бы анализировать историю болезни пациента и подбирать перечень ресурсов с достоверной подтверждённой медицинским сообществом информацией", — добавляет эксперт.
https://www.dp.ru/a/2020/09/16/Intellekt_za_schjot_start
#НБМЗ
#нбмз
#nbmz
#ассоциация_ИИ_в_медицине
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
#искусственныйинтеллект
#ит_в_медицине
#ит_в_здравоохранении
Webiomed остается на российском рынке первым и единственным ИТ-продуктом с использованием искусственного интеллекта, который успешно прошел клинические и технические испытания и получил одобрение Росздравнадзора.
Директор по развитию проекта, член НС Ассоциации НБМЗ Александр Гусев в интервью MIBS+HealthCareBusinessNews рассказал, в том числе, о нелегком пути сбора больших данных: «Изначально на старте проекта мы использовали открытые международные наборы данных. Потом, по мере продвижения, покупали уже более детализированные и специализированные дата-сеты. Параллельно с этим мы вели с нашими партнерами работу по накоплению собственного банка биомедицинских данных. В результате этой работы мы накопили больше миллиона цифровых двойников пациентов и более 45 миллионов медицинских документов.
Из этого массива информации мы создаем собственные наборы данных и используем их для исследований и получения моделей».
https://mibsnews.ru/ii-predskazyvaet-risk-smerti-ot-neinfektsionnyh-zabolevanij/
#НБМЗ
#нбмз
#nbmz
#ассоциация_ИИ_в_медицине
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
Многие виды онкологических заболеваний начинаются с настолько незначительных изменений, что ни один человек не может их обнаружить, в том числе и с использованием современных медицинских технологий визуализации. Раннюю стадию, на которой вероятность успешного излечения является максимальной, нередко пропускают даже опытные специалисты. Но, там, где не хватает человеческих способностей, может помочь искусственный интеллект. Направление диагностики заболеваний с привлечением ИИ активно развивается во всем мире, и Россия здесь не исключение.

Основная причина успешного применения состоит в том, что технологии искусственного интеллекта, использующие принцип глубокого машинного обучения, позволяют выявить самые ранние изменения в клеточной структуре человеческих тканей, которые обычно являются предвестниками будущей онкологии. Для этого система обучается на примере сотен тысяч (а лучше миллионов) разнообразных медицинских снимков, полученных с помощью рентгеновских аппаратов, УЗИ, МРТ или КТ. Сложность в данном случае состоит в том, что эффективность автоматического определения патологий зависит от множества факторов — производительности аппаратной платформы, алгоритмов ИИ, средств аналитики и т.д. Поэтому к ИТ-платформам, помогающим в проведении исследований, предъявляются повышенные требования. Если решение выбрано правильно, то рентгенологи медицинского учреждения получают в свое распоряжение мощные инструменты для более быстрой и точной диагностики, а также формирования рекомендаций пациенту и контроля развития заболевания. Кроме того, как ожидается, технологии ИИ в онкологии помогут предотвратить выгорание и профессиональную деформацию радиологов, что сегодня, увы, не редкость, учитывая нагрузку на специалистов. https://www.cnews.ru/articles/2020-09-27_iskusstvennyj_intellekt_pomogaet
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
#искусственныйинтеллект
#ит_в_медицине
#ит_в_здравоохранении
Дагестан стал еще одним регионом, где успешно протестирован ИИ "Цельс" от участника Ассоциации "НБМЗ". В рамках эксперимента искусственный интеллект обработал 1837 маммографических снимков. Сервис осуществлял «второе чтение» — то есть дополнительно анализировал снимки, с которыми работал врач-рентгенолог. По итогам пилотных испытаний был сделан вывод о том, что применение искусственного интеллекта положительно влияет на качество постановки диагноза. Сервис не только повышает выявляемость, но и минимизирует вероятность ошибок, вызванных человеческим фактором.
http://minzdravrd.ru/news/item/2707
#ассоциация_ИИ_в_медицине
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
#искусственныйинтеллект
MIBS+HealthCareBusinessNews: ИИ «Цельс» от участника Ассоциации НБМЗ применяется уже в 13 российских регионах

Цельс представляет собой систему помощи в принятии врачебных решений (СППВР), предназначенную для анализа цифровых медицинских снимков и выявления на них малейших признаков патологии, в том числе онкологии на ранних стадиях. На данный момент в сервисе реализованы четыре направления исследований: маммография, флюорография, компьютерная томография лёгких и гистология.

Для обучения нейросети в общей сложности было использовано более 450 000 исследований, включая публичные датасеты, неразмеченные снимки, исследования с верифицированной бинарной разметкой (болен/не болен), снимки с разметкой на объекты. Каждый снимок независимо размечался несколькими опытными врачами, в случае расхождений снимки отдавались на дополнительное исследование.
https://mibsnews.ru/iskusstvennyj-intellekt-pomogaet-radiologam-v-rossijskih-regionah/
#nbmzmedia
#ИИ_в_медицине #AI_in_medicine
#искусственныйинтеллект
1 октября 2020 деловое издание «Ведомости» и организация «Цифровая экономика» провели онлайн-конференцию «Здравоохранение в регионах». Подводя итоги мероприятия, Александр Зорин отметил:
«Минздрав России, Росздравнадзор, региональные органы государственной власти, медицинские организации сегодня проводят большую работу по цифровизации системы здравоохранения. Федеральный проект по созданию единого контура здравоохранения является одним из самых детально проработанных и понятных проектов. Хочется напомнить, что в условиях коронавируса Минздрав совместно с бизнесом и регионами создал много полезных цифровых сервисов, которые позволили в режиме реального времени осуществлять мониторинг контроля COVID-19.
Пандемия дала понять, что с точки зрения цифровизации здравоохранения бежать надо очень быстро, потому что в следующий раз мы можем оказаться не готовыми к кризисной ситуации.
Системная работа по созданию умных клиник — тоже очень нужное и важное направление в рамках цифрового стандарта.
Также важно поддерживать платежеспособный спрос на новые цифровые решения, которые разрабатываются компаниями-резидентами Фонда “Сколково”.
Сегодня необходимо вкладываться в подготовку кадров для регионов и муниципальных организаций здравоохранения, потому что важно не только создавать цифровые решения, но и чтобы появлялись люди, которые умеют с ними работать.
Врач должен лечить, а все обслуживающие функции должны выполнять цифровые технологии: на них лежит задача максимально снять непрофильную нагрузку с врачей и дать им возможность заниматься лечением пациентов».
http://nbmz.ru/2020/10/06/vedomosti-s-tochki-zrenija-cifrovizacii-zdravoohranenija-bezhat-nado-eshhe-bystree-chem-vo-vremja-pandemii/