#ИИ #ихнравы
В Америке половина из одобренных FDA решений с искусственным интеллектом не прошли клинические испытания
Скандал на американском рынке искусственного интеллекта(ИИ) в здравоохранении.
Исследователи Университета Северной Каролины (UNC) проанализировали более 500 систем ИИ и приборов на их базе, одобренных для использования в США Управлением по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств (FDA) , и сделали вывод: около половины этих алгоритмов обучалось не на реальных, а на сгенерированных данных. Это ставит под сомнение их клиническую применимость.
Из исследования, опубликованного в Nature, следует, что лишь 22 системы ИИ (4,2% от их общего числа) прошли полноценные клинические испытания, и при этом почти у половины алгоритмов, около 43% из них, отсутствовали любые публично доступные результаты проверки их работы на практике. В дополнение к этому исследователи обнаружили, что почти 50% нейросетей и связанных с ними устройств проходили обучение или проверку работы не на реальных, а на сгенерированных данных о пациентах.
Что думаете, эксперты? Что ждет американский рынок искусственного интеллекта в США с таким подходом?
@medicalksu
В Америке половина из одобренных FDA решений с искусственным интеллектом не прошли клинические испытания
Скандал на американском рынке искусственного интеллекта(ИИ) в здравоохранении.
Исследователи Университета Северной Каролины (UNC) проанализировали более 500 систем ИИ и приборов на их базе, одобренных для использования в США Управлением по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств (FDA) , и сделали вывод: около половины этих алгоритмов обучалось не на реальных, а на сгенерированных данных. Это ставит под сомнение их клиническую применимость.
Из исследования, опубликованного в Nature, следует, что лишь 22 системы ИИ (4,2% от их общего числа) прошли полноценные клинические испытания, и при этом почти у половины алгоритмов, около 43% из них, отсутствовали любые публично доступные результаты проверки их работы на практике. В дополнение к этому исследователи обнаружили, что почти 50% нейросетей и связанных с ними устройств проходили обучение или проверку работы не на реальных, а на сгенерированных данных о пациентах.
Что думаете, эксперты? Что ждет американский рынок искусственного интеллекта в США с таким подходом?
@medicalksu
Nature
Not all AI health tools with regulatory authorization are clinically validated
Nature Medicine - Devices that lack adequate clinical validation pose risks for patient care. A new validation standard is proposed to evaluate FDA authorization as an indication of clinical...
#ИИ #инновации
Росздравнадзор зарегистрировал новое отечественное медизделие с применением ИИ «ArtInCol»
Оригинальная разработка НМИЦ колопроктологии имени А.Н. Рыжих Минздрава России и российской IT-компании позволяет повысить эффективность диагностики рака толстой кишки, передает Telegram-канал Минздрава России.
Во время выполнения колоноскопии ИИ-ассистент в режиме реального времени «подсвечивает» новообразования толстой кишки, которые могут быть малозаметны человеческому глазу, что значительно повышает точность диагностики и позволяет предотвратить развитие онкологических заболеваний.
Поздравляем коллег с победой!
PS: посмотреть список решений, одобренных Росздравнадзором, можно тут: https://portal.egisz.rosminzdrav.ru/news/855
@medicalksu
Росздравнадзор зарегистрировал новое отечественное медизделие с применением ИИ «ArtInCol»
Оригинальная разработка НМИЦ колопроктологии имени А.Н. Рыжих Минздрава России и российской IT-компании позволяет повысить эффективность диагностики рака толстой кишки, передает Telegram-канал Минздрава России.
Во время выполнения колоноскопии ИИ-ассистент в режиме реального времени «подсвечивает» новообразования толстой кишки, которые могут быть малозаметны человеческому глазу, что значительно повышает точность диагностики и позволяет предотвратить развитие онкологических заболеваний.
Поздравляем коллег с победой!
PS: посмотреть список решений, одобренных Росздравнадзором, можно тут: https://portal.egisz.rosminzdrav.ru/news/855
@medicalksu
Telegram
Минздрав России
📝 Росздравнадзор зарегистрировал новое отечественное медизделие с применением ИИ «ArtInCol»
Оригинальная разработка НМИЦ колопроктологии имени А.Н. Рыжих Минздрава России и российской IT-компании позволяет повысить эффективность диагностики рака толстой…
Оригинальная разработка НМИЦ колопроктологии имени А.Н. Рыжих Минздрава России и российской IT-компании позволяет повысить эффективность диагностики рака толстой…
#ИИ #инновации
Напоминаю о сегодняшнем онлайн-стриме!
28 августа в 16.00 в нашем любимом сообществе адептов цифрового здравоохранения состоится дискуссия с разработчиками ИИ-систем для здравоохранения.
Сегодня подробно обсудим решение ребят из Якутии из компании Сайберия.
До встречи на стриме!
@medicalksu
Напоминаю о сегодняшнем онлайн-стриме!
28 августа в 16.00 в нашем любимом сообществе адептов цифрового здравоохранения состоится дискуссия с разработчиками ИИ-систем для здравоохранения.
Сегодня подробно обсудим решение ребят из Якутии из компании Сайберия.
До встречи на стриме!
@medicalksu
Telegram
Цифровое здравоохранение/медтех в России
Обсуждаем цифровое здравоохранение в России: как вписаться в единый цифровой контур ЕГИСЗ и жить в нем.
Наши каналы: @medtechnews и @medicalksu
Админы: @maximich_017 @KseniaNasonova @NikaInna228 и другие партизаны.
За рекламу и агрессию баним.
Наши каналы: @medtechnews и @medicalksu
Админы: @maximich_017 @KseniaNasonova @NikaInna228 и другие партизаны.
За рекламу и агрессию баним.
#Google #ИИ #ихнравы
Google разрабатывает биоакустическую модель искусственного интеллекта для здравоохранения
В преддверии сезона простуд и ОРВИ, компания Google анонсировала свой интерес к биоакустическим решениям на основе искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики заболеваний по всем звукам, которые может издавать человек. Проще говоря, компания намерена натренировать нейронку на постановку диагноза по кашлю, чиханию, иканию и прочих звуках, которые мы издаем, и упаковать ее в мобильное приложение для пациентов из стран с низкой доступностью диагностики заболеваний легких.
Для своей амбициозной цели Google выбрала партнера — индийский стартап в области ИИ Salcit Technologies, разрабатывающий модель в области диагностики респираторных заболеваний, передает Bloomberg. Salcit использует модель ИИ, разработанную компанией Google, для повышения точности диагностики туберкулеза и оценки состояния легких, комбинируя ее с собственным ИИ на основе машинного обучения под названием Swaasa, что на древнеиндийском языке санскрите означает «дыхание».
В общем, всё гениальное просто: техгиганты выходят c B2C предложениями в бедных странах мира, где есть проблемы с качественной диагностикой, а законы в области использования персональных данных очень лояльные. Пациентам из Африки и Индии проще покашлять в смартфон, чем искать врачей поблизости с домом. Будем ждать результаты клинических исследований из клиник Индии — надеюсь, Google подойдет к теме разработки грамотно.
@medicalksu
Google разрабатывает биоакустическую модель искусственного интеллекта для здравоохранения
В преддверии сезона простуд и ОРВИ, компания Google анонсировала свой интерес к биоакустическим решениям на основе искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики заболеваний по всем звукам, которые может издавать человек. Проще говоря, компания намерена натренировать нейронку на постановку диагноза по кашлю, чиханию, иканию и прочих звуках, которые мы издаем, и упаковать ее в мобильное приложение для пациентов из стран с низкой доступностью диагностики заболеваний легких.
Для своей амбициозной цели Google выбрала партнера — индийский стартап в области ИИ Salcit Technologies, разрабатывающий модель в области диагностики респираторных заболеваний, передает Bloomberg. Salcit использует модель ИИ, разработанную компанией Google, для повышения точности диагностики туберкулеза и оценки состояния легких, комбинируя ее с собственным ИИ на основе машинного обучения под названием Swaasa, что на древнеиндийском языке санскрите означает «дыхание».
В общем, всё гениальное просто: техгиганты выходят c B2C предложениями в бедных странах мира, где есть проблемы с качественной диагностикой, а законы в области использования персональных данных очень лояльные. Пациентам из Африки и Индии проще покашлять в смартфон, чем искать врачей поблизости с домом. Будем ждать результаты клинических исследований из клиник Индии — надеюсь, Google подойдет к теме разработки грамотно.
@medicalksu
Bloomberg.com
Google and Others Are Developing AI That Can Hear Signs of Sickness
Google got together last week with an Indian AI startup to roll out a bioacoustics health-care model to detect disease from human sounds. Bioacou-what? Allow me to explain. But first...
#ИИ #ихнравы
Искусственный интеллект научили диагностировать болезни по цвету языка
Идея витала в воздухе, и, похоже, сотрудники Среднего технического университета в Ираке (MTU) и Университета Южной Австралии (UniSA) поймали ее за хвост.
Ученые научили искусственный интеллект (ИИ) диагностировать болезни по цвету языка, передает News Medical. Речь идет о таких болезнях как диабет, инсульт, анемия, астма, COVID-19, а также ряд сосудистых и желудочно-кишечных заболеваний (ЖКТ).
Для обучения модели учёные использовали 5200 изображений. Работу модели проверили в двух больницах на Ближнем Востоке. Медучреждения предоставили 60 изображений языков пациентов с различными заболеваниями. Система определила болезни на 58 фото из 60.
Второй эксперимент провели уже на людях. Перед пациентами поставили ноутбуки с установленной программой и включенной веб-камерой. Обследуемому нужно было открыть рот и высунуть язык. ИИ фиксировал цвет, а система визуализации предсказывала болезнь в режиме реального времени. В более чем 96% случаях удалось точно определить диагноз.
Идея с диагностикой болезней по селфи языка довольно интересная. Осталось только собрать фото языков из медицинских организаций и обучить модель на дата-сетах из разных стран мира....
@medicalksu
Искусственный интеллект научили диагностировать болезни по цвету языка
Идея витала в воздухе, и, похоже, сотрудники Среднего технического университета в Ираке (MTU) и Университета Южной Австралии (UniSA) поймали ее за хвост.
Ученые научили искусственный интеллект (ИИ) диагностировать болезни по цвету языка, передает News Medical. Речь идет о таких болезнях как диабет, инсульт, анемия, астма, COVID-19, а также ряд сосудистых и желудочно-кишечных заболеваний (ЖКТ).
Для обучения модели учёные использовали 5200 изображений. Работу модели проверили в двух больницах на Ближнем Востоке. Медучреждения предоставили 60 изображений языков пациентов с различными заболеваниями. Система определила болезни на 58 фото из 60.
Второй эксперимент провели уже на людях. Перед пациентами поставили ноутбуки с установленной программой и включенной веб-камерой. Обследуемому нужно было открыть рот и высунуть язык. ИИ фиксировал цвет, а система визуализации предсказывала болезнь в режиме реального времени. В более чем 96% случаях удалось точно определить диагноз.
Идея с диагностикой болезней по селфи языка довольно интересная. Осталось только собрать фото языков из медицинских организаций и обучить модель на дата-сетах из разных стран мира....
@medicalksu
News-Medical
Artificial intelligence predicts tongue disease with 96 percent accuracy
A novel system that uses machine learning to predict tongue disease.
#ИИ #ихнравы
Как искусственный интеллект (ИИ) экономит бюджет медицинских организаций: считаем ROI
Цифровая трансформация — это когда благодаря цифровым сервисам вы экономите ресурсы и время, кратно улучшаете эффективность процессов и снижаете издержки. Если после внедрения сервиса происходит обратный процесс (привычные процессы рушатся, всё идет наперекосяк), то имеет место цифровая деградация. Её то и боятся руководители, внедряющие цифру в бизнес-процессы. Цифровая деградация — зло нашего времени.
К чему это я? Глобальная проблема искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении — понимание реальной экономии человеческих ресурсов, времени и денег от внедрения подобных технологий. И даже если на словах выгода кажется очевидной, до конца непонятно как все эти дорогостоящие технологии решают реальные проблемы медицинских организаций (текучесть кадров, человеческий фактор в диагностике и пр.)
В статье от Рубина Пиллея, клинического фармаколога и директора по инновациям в медицинской школе университета Алабамы, США, подробно описывается метод расчета ROI от внедрения сервисов на основе ИИ в медицинских организациях. Автор рассматривает 2 примера использования ИИ: в практике рентгенологов, использующих ИИ для распознавания рентгеновских снимков, и врачей общей практики, использующих ИИ для ведения заметок.
Выводы задачи впечатляют. Так, при внедрении ИИ в медицинскую организацию с 5 рентгенологами ИИ-сервис окупит себя через 2,25 месяца при ROI 432,8%. То есть при уровне зарплат рентгенологов в США внедрение инструментов ИИ существенно снижает фактическую стоимость анализа одного рентгеновского снимка врачом. Теперь понятно, почему врачи в США так беспокоятся из-за внедрения ИИ: при комплексном подходе к внедрению ИИ-инструментов экономия средств в медицинских организациях существенная.
@medicalksu
Как искусственный интеллект (ИИ) экономит бюджет медицинских организаций: считаем ROI
Цифровая трансформация — это когда благодаря цифровым сервисам вы экономите ресурсы и время, кратно улучшаете эффективность процессов и снижаете издержки. Если после внедрения сервиса происходит обратный процесс (привычные процессы рушатся, всё идет наперекосяк), то имеет место цифровая деградация. Её то и боятся руководители, внедряющие цифру в бизнес-процессы. Цифровая деградация — зло нашего времени.
К чему это я? Глобальная проблема искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении — понимание реальной экономии человеческих ресурсов, времени и денег от внедрения подобных технологий. И даже если на словах выгода кажется очевидной, до конца непонятно как все эти дорогостоящие технологии решают реальные проблемы медицинских организаций (текучесть кадров, человеческий фактор в диагностике и пр.)
В статье от Рубина Пиллея, клинического фармаколога и директора по инновациям в медицинской школе университета Алабамы, США, подробно описывается метод расчета ROI от внедрения сервисов на основе ИИ в медицинских организациях. Автор рассматривает 2 примера использования ИИ: в практике рентгенологов, использующих ИИ для распознавания рентгеновских снимков, и врачей общей практики, использующих ИИ для ведения заметок.
Выводы задачи впечатляют. Так, при внедрении ИИ в медицинскую организацию с 5 рентгенологами ИИ-сервис окупит себя через 2,25 месяца при ROI 432,8%. То есть при уровне зарплат рентгенологов в США внедрение инструментов ИИ существенно снижает фактическую стоимость анализа одного рентгеновского снимка врачом. Теперь понятно, почему врачи в США так беспокоятся из-за внедрения ИИ: при комплексном подходе к внедрению ИИ-инструментов экономия средств в медицинских организациях существенная.
@medicalksu
RubinReflects
The Financial Case for AI in Medicine: A Step-by-Step ROI Guide to Unlocking Value
Rubin Pillay MD, PhD
#ИИ #мероприятия
12 сентября в 17.00 в чате адептов цифрового здравоохранения @medtechchat пройдет очередная встреча клуба неравнодушных к внедрению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранение.
В этот раз обсудим применение ИИ в кардиологии и кардиохирургии: теорию, практику и реальность.
Поставьте встречу в календарь, друзья! До встречи.
@medicalksu
12 сентября в 17.00 в чате адептов цифрового здравоохранения @medtechchat пройдет очередная встреча клуба неравнодушных к внедрению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранение.
В этот раз обсудим применение ИИ в кардиологии и кардиохирургии: теорию, практику и реальность.
Поставьте встречу в календарь, друзья! До встречи.
@medicalksu
#ИИ #аналитика
Журнал Time назвал 100 самых важных персон в сфере искусственного интеллекта (ИИ): среди них 4 разработчика ИИ в здравоохранении
Наверняка уже видели новость о списке «самых-самых» важных и значимых людей в искусственном интеллекте от журнала Time. Впервые список был представлен в 2023 году, а подобные подборки Time публикует с 1999 года.
Среди бизнесменов и блогеров есть 4 человека, которые, по мнению Time, привнесли неоценимый вклад в развитие ИИ в здравоохранение.
Вот эти герои:
✔️Шив Рао, соучредитель и генеральный директор Abridge. Компания занимается разработкой генеративного ИИ для врачей.
✔️Зак Двей-Ахарон, соучредитель и генеральный директор AEYE Health. Компания создала ИИ для диагностики диабетической ретинопатии.
✔️Дафна Коллер, основатель и генеральный директор Insitro — платформы для поиска лекарств с помощью ИИ.
✔️Крис Манси, соучредитель Viz.ai — сервиса поддержки принятия врачебных решений (СППВР) с пациентоцентричным подходом к лечению пациентов.
Согласны с мнением редакции Time? Кого бы вы добавили в список 100 влиятельных персон в области ИИ? Пишите в комментариях.
@medicalksu
Журнал Time назвал 100 самых важных персон в сфере искусственного интеллекта (ИИ): среди них 4 разработчика ИИ в здравоохранении
Наверняка уже видели новость о списке «самых-самых» важных и значимых людей в искусственном интеллекте от журнала Time. Впервые список был представлен в 2023 году, а подобные подборки Time публикует с 1999 года.
Среди бизнесменов и блогеров есть 4 человека, которые, по мнению Time, привнесли неоценимый вклад в развитие ИИ в здравоохранение.
Вот эти герои:
✔️Шив Рао, соучредитель и генеральный директор Abridge. Компания занимается разработкой генеративного ИИ для врачей.
✔️Зак Двей-Ахарон, соучредитель и генеральный директор AEYE Health. Компания создала ИИ для диагностики диабетической ретинопатии.
✔️Дафна Коллер, основатель и генеральный директор Insitro — платформы для поиска лекарств с помощью ИИ.
✔️Крис Манси, соучредитель Viz.ai — сервиса поддержки принятия врачебных решений (СППВР) с пациентоцентричным подходом к лечению пациентов.
Согласны с мнением редакции Time? Кого бы вы добавили в список 100 влиятельных персон в области ИИ? Пишите в комментариях.
@medicalksu
TIME
The 100 Most Influential People in AI 2024
Here’s who made the 2024 TIME100 AI list of the most influential people in artificial intelligence
#ИИ
В Москве внедрили нейросеть для выявления и оценки смещения тел позвонков
Московским врачам стал доступен сервис с искусственным интеллектом (ИИ), который помогает выявлять и оценивать смещение тел позвонков на рентгенограммах. Это новое направление в развитии таких технологий. Всего же нейросети в лучевой диагностике находят на исследованиях признаки уже 38 патологий, передает сайт mos.ru
Смещение тел позвонков — состояние, при котором позвонки выходят из своего нормального положения, что часто приводит к болям в пояснице и других частях спины. Это может быть результатом травмы, дегенеративных изменений или заболеваний, таких как остеопороз.
Точная диагностика важна для назначения правильного и своевременного лечения, и сервисы ИИ могут играть здесь важную роль. Нейросети способны автоматически анализировать рентгенограммы позвоночника, выявлять признаки смещения и мгновенно проводить измерения, что помогает врачам быстрее и точнее диагностировать патологию. Это сокращает время, необходимое для подготовки заключения, и позволяет назначить лечение более оперативно.
@medicalksu
В Москве внедрили нейросеть для выявления и оценки смещения тел позвонков
Московским врачам стал доступен сервис с искусственным интеллектом (ИИ), который помогает выявлять и оценивать смещение тел позвонков на рентгенограммах. Это новое направление в развитии таких технологий. Всего же нейросети в лучевой диагностике находят на исследованиях признаки уже 38 патологий, передает сайт mos.ru
Смещение тел позвонков — состояние, при котором позвонки выходят из своего нормального положения, что часто приводит к болям в пояснице и других частях спины. Это может быть результатом травмы, дегенеративных изменений или заболеваний, таких как остеопороз.
Точная диагностика важна для назначения правильного и своевременного лечения, и сервисы ИИ могут играть здесь важную роль. Нейросети способны автоматически анализировать рентгенограммы позвоночника, выявлять признаки смещения и мгновенно проводить измерения, что помогает врачам быстрее и точнее диагностировать патологию. Это сокращает время, необходимое для подготовки заключения, и позволяет назначить лечение более оперативно.
@medicalksu
mos.ru
Первая нейросеть для выявления и оценки смещения тел позвонков стала доступна московским врачам
Использование таких технологий не только ускоряет процесс и повышает точность диагностики, но и позволяет врачам сосредоточиться на более сложных и уникальных клинических случаях.