#ИИ

На Дне здоровья на выставке Россия начинается экспертная сессия по внедрению технологий искусственного интеллекта в здравоохранение России

Подключайтесь по ссылке: https://forum-russia.confreg.org/ekspertnaya-sessiya-primenenie-tekhnologiy-ii-v-zd/

@mediclaksu

Добрый день. Сегодня хотим с вами поделиться последними материалами из сферы ИИ в здравоохранении.
- Журнал авиакомпании Аэрофлот. В издании рассказали про технологии на базе ИИ в рентгенологии. В том числе приведены и результаты применения Цельс. Статью можно найти на странице 126 журнала.
- Sber Pro выпустил обзор “Эффективный доктор. Как ИИ работает в здравоохранении уже сегодня”. Редакция сделала обзор основных сценариев применения ИИ в здравоохранении, в т.ч. предиктивной аналитике и рентгенологии.

Как работает ИИ? Локальное развертывание

В сегодняшнем посте мы хотели бы затронуть тему сценариев развертывания систем на базе искусственного интеллекта в рентгенологии. Практически все знают, что подключение к ИИ может быть реализовано посредством подключения к облачному сервису. Однако, это далеко не единственный сценарий для начала долгосрочного сотрудничество с искусственным интеллектом.

Поговорим про локальное развертывание ИИ-систем, а также разберемся с плюсами и минусами данного варианта, рассмотрим возможности и ограничения.

Что такое локальное развертывание системы?

При выборе варианта локального развертывания используется оборудование, расположенное в контуре медицинского учреждения. Причем установка может производиться как на серверное так и на десктопное оборудование.

В чем преимущества?

Локальное развертывание в отличии от облачной интеграции служит реализации следующих целей:

- Обеспечение максимального уровня защиты персональных и медицинских данных
- Повышения уровня устойчивости КИИ (критической информационной инфраструктуры.
- Ускорение скорости обработки исследований искусственным интеллектом и процесса обмена данными (при подборе оптимального оборудования для установки медицинским учреждением.
- Не возрастают затраты при повышения потока исследований для анализа.

Также схема локального развертывания обладает и рядом особенностей, которые можно отнести к недостаткам:

- Необходима покупка или настройка уже существующего оборудования
- Сложнее реализовать механизм обновления и мониторинга работоспособности
- Необходимость технической поддержки
- Изначально более высокие затраты на приобретение такого вида системы

Локальное развертывание ИИ-систем - отличный вариант для медицинских учреждений, которые планируют использовать на долгосрочной основе и сэкономить за счет долгосрочных вложений. Вариант отлично подходит при уже сформированных ожиданиях и наличии опыта работы с искусственным интеллектом. Также, при наличии слабого интернет канала и невозможности его расширить это может быть единственным оптимальным решением.

Простое,быстрое и бесплатное начало тестирования ИИ возможно посредством десктоп приложения, которое доступно для Windows, Mac OS и Linux

Для того чтобы узнать больше про решения Цельс - оставьте заявку на нашем сайте!

Всю прошлую неделю управленческий состав Цельса провел на крупнейшей в MENA регионе выставке в области здравоохранения - Arab Health, которая проводится ежегодно в Дубае (ОАЭ).

Евгений Никитин - технический директор Цельса подготовил небольшой обзор, в котором вы сможете увидеть что представляет мировая индустрия в сфере ИИ в радиологии (по крайней мере исходя из разработок десятков компаний представленных на экспо).

Материал получился максимально интересным и подробным.

Рекомендуем к прочтению!
https://telegra.ph/Arab-Health-2024---vpechatleniya-02-05

Коллеги, хотим напомнить, что у нас Вы можете получить практическую информацию по ИИ в медицине и подписаться на Базу Знаний. Наши эксперты, разрабатывающие медицинскую ИИ-систему «Цельс», собрали свои авторские материалы в единую базу знаний и предоставляют к ней бесплатный доступ!🔥

Заменит ли искусственный интеллект врача? Кто и как его обучает?
Как искусственный интеллект применяется в клинической практике?
Действительно ли за ним будущее?

Курс представляет собой email-рассылку из 15 писем, в которых содержатся 9 статей и 6 видеоуроков. Авторы материалов – инженеры в области машинного обучения, специалисты по работе с медицинскими данными, а также кандидат медицинских наук, врач-рентгенолог высшей категории.

Рассылаемые материалы будут полезны для всех, кто интересуется темой применения ИИ в медицине🩻

Узнать больше и получить доступ к базе знаний можно по ссылке

Коллеги, хотим Вас познакомиться с очень примечательной статьей в которой
изучается доверие пациентов к искусственному интеллекту при принятии решений по лечению рака предстательной железы.

Вот некоторые выводы описанные в ходе исследования в ходе проспективного анализа данных 466 пациентов:

1️⃣ Пациенты продемонстрировали более высокое доверие к ИИ в сочетании с контролем врача по сравнению с только ИИ.

2️⃣ Доверие к ИИ положительно коррелирует с восприятием новых технологий, но не с возрастом, образованием или восприятием болезни.
3️⃣ Пациенты отдавали предпочтение врачам, использующим ИИ, а не только врачам без ИИ или только ИИ в автономном сценарии.

4️⃣ В исследовании подчеркивается важность интеграции ИИ в клинические рабочие процессы, при этом врачи выступают в качестве ключевого звена успешности этого процесса.

В документе высказывается предположение, что успешная интеграция ИИ в здравоохранение требует тщательного учета предпочтений пациентов, динамики доверия. Авторы исследования выступают за совместный подход использования (ИИ+ врач) для оптимизации ухода за пациентами.

В этом материале размещенном на VC.ru мы подготовили для Вас обзор научной статьи “Developing, Purchasing, Implementing and Monitoring AI Tools in Radiology: Practical Considerations. A Multi-Society Statement from the ACR, CAR, ESR, RANZCR and RSNA”, которая содержит мнения на основные проблемные аспекты ИИ в радиологии от профильных объединений в Канаде, Новой Зеландии, Австралии, Европы, Канады и США. Публикацией данного материала мы преследуем цель достижения прозрачности в понимании основных возможностей и ограничений ИИ, определение оптимальных сценариев внедрения, мониторинга и разработки сценариев использования с точки зрения крупных рентгенологических сообществ.

Рекомендуем к прочтению