по прочтениям

BIG DATA 2019: На что способны большие данные в медицине

За последние пару лет было опубликовано сразу несколько исследований, описывающих прецеденты, когда искусственный интеллект превосходит врача в точности диагностики. Прежде всего это касается случаев, когда для постановки диагноза требуется провести тщательный анализ медицинских изображений.

В столице все «тяжелое» медицинское оборудование поликлиник, предназначенное для лучевой диагностики, связано в общий цифровой контур Единым радиологическим информационным сервисом. Полученные снимки и сделанные по ним медицинские заключения могут анализироваться с помощью технологий машинного обучения. В пилотном проекте скрининга рака легкого, охватывающем 10 городских поликлиник, когнитивную систему обработки естественного языка IBM Watson Explorer обучили искать расхождения в протоколах между описаниями и заключениями, а также проверять, как врачи следуют методическим рекомендациям о тактике ведения пациентов после скрининговой низкодозной компьютерной томографии. Система принимает соответствующие решения с точностью 95%.

На ежегодном форуме BIG DATA 2019 издательства «Открытые системы» Виктор Гомболевский, руководитель отдела развития качества радиологии Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы, расскажет о том, какую роль играет искусственный интеллект в онкологическом скрининге. А сейчас он ответил на несколько вопросов.

- В чем основная проблематика больших данных в медицине?

 

читать дальше > 05.02.2019

Теги: BIG DATA 2019, Искусственный интеллект, Лучевая диагностика, Машинное обучение, Онкология, Опыт, Радиология, Скрининг, Статьи

Клиникам предложили платформу на блокчейне

Компания Robomed Network запустила первую версию своей платформы с открытым распределенным реестром данных об оказании медицинских услуг. Платформа представляет собой инструмент управления процессами оказания услуг и защиты прав собственности на медицинские данные.

Процессы оказания услуг фиксируются с помощью смарт-контракта, данные в котором невозможно подделать или внести постфактум. Все действия с медицинскими данными записываются в распределенный реестр, а поставщики медицинских услуг могут вместе принимать участие в одном «умном» контракте. Благодаря использованию блокчейн-технологий для хранения единого реестра действий и адресов хранения документации повышается уровень доверия к документам, которые создаются в процессе приема врача.

 

читать дальше > 04.12.2018

Теги: Блокчейн, Машинное обучение, Статьи, Технологии

В цифровой медицине нужны «экосистемы»

Александр Пилипчук, гендиректор "Доктор рядом"

Александр Пилипчук: «Цифровые технологии позволят изменить парадигму отрасли»

Источник фото: «КоммерсантЪ»

По сравнению с другими отраслями медицина претерпела гораздо меньше трансформаций, связанных с цифровизацией. Однако частные клиники в полной мере ощущают давление со стороны пациентов, «избалованных» сервисом цифровых компаний из других отраслей. Пациенты ждут от клиник того же уровня сервиса, что и от Amazon, и будут «голосовать» за него своими деньгами. Они хотят получать помощь в удобной для себя форме именно тогда, когда им это нужно, и не очень готовы ждать.

Выступая на конференции «Цифровая медицина» издательского дома «КоммерсантЪ», Александр Пилипчук, генеральный директор сети «Доктор рядом», отметил: «У пациента есть потребность быть здоровым, а не лечиться. Цифровые технологии позволят изменить парадигму отрасли, которая сегодня работает на больных людей». В идеале пациент желает решить свои проблемы, нажав одну кнопку, чтобы потом его ‘взяли за руку’ и помогли ему: оптимально, удобно, персонализированно, максимально прозрачно и дешево. Ни одна компания в России не может обеспечить такой сервис самостоятельно, поэтому поставщики медицинских услуг будут объединяться, чтобы предельно эффективно отвечать потребностям пациентов, уверен Пилипчук. Медицинские экосистемы должны быть достаточно гибкими, чтобы опробовать разные сценарии взаимодействия и выбрать из них наиболее подходящие.

 

читать дальше > 14.11.2018

Теги: Искусственный интеллект, Онлайн-образование, Статьи, Телемедицина, Цифровая медицина, Цифровая экономика, Самое интересное

В «Доктор рядом» проверят работу врачей с помощью искусственного интеллекта от Doc+

Компания «Доктор рядом» и сервис Doc+ адаптировали систему автоматической проверки врачебных назначений на основе технологий машинного обучения, разработанную Doc+, и дополнили алгоритм оценки протоколов медицинскими данными «Доктор рядом».

Ранее эта разработка использовалась только для проверки карт пациентов мобильной клиники Doc+. Летом текущего года года компания «Доктор рядом» передала Doc+ несколько тысяч медицинских протоколов для обучения алгоритма, а специалисты Doc+ обучили систему работе с данными из внешних источников и создали API для интеграции решения с информационными системами «Доктор рядом». С октября разработка Doc+ интегрирована в систему контроля качества «Доктор рядом».

 

читать дальше > 29.10.2018

Теги: Искусственный интеллект, Телемедицина, Технологии, Электронная медицинская карта, Самое интересное

Не только рак легкого: московские радиологи расширяют кругозор нейросети

Легкие, онкология, машинное обучениеПрименение технологий машинного обучения для скрининга рака в столичном Научно-практическом центре медицинской радиологии Департамента здравоохранения Москвы (НПЦМР ДЗМ, Радиология Москвы) выходит на новый уровень. Теперь при скрининге рака легкого искусственный интеллект научат выявлять и другие патологии.

Эксперты Радиологии Москвы активно участвуют в разработке систем поддержки принятия решений для врачей-рентгенологов, которые позволяют работать с группами исследований в Едином радиологическом информационном сервисе (ЕРИС), высвобождая время доктора для действительно сложных задач. В частности, одни из самых интересных проектов нацелены на выявление рака легких на ранних стадиях путем автоматического поиска очагов в легких на КТ-исследованиях органов грудной клетки, а также на проверку качества описаний и заключений этих КТ-исследований путем интеллектуального анализа текстов, написанных на естественном языке.

 

читать дальше > 10.09.2018

Теги: Высокие технологии, Нейросети, Опыт, Радиология, Статьи, Самое интересное

В МТИ разрабатывают средства молекулярного проектирования лекарств

Специалисты лаборатории искусственного интеллекта МТИ объявили о разработке системы автоматизированного проектирования молекул лекарственных средств на базе предварительно выбранных прототипов.

При поиске новых лекарств химики сначала отбирают молекулу-прототип, способную воздействовать на определенную биологическую мишень, а затем варьируют ее химические свойства, добиваясь максимальной силы воздействия. Это весьма трудоемкий процесс, осуществляемый по большей части вручную. Существуют средства автоматизации, в которых молекулы представлены в нотации SMILES, позволяющей обозначать атомы и связи в виде последовательностей букв, цифр и символов.

 

читать дальше > 08.08.2018

Теги: Машинное обучение, Технологии

Сеть «36,6» увеличивает оборачиваемость, анализируя запасы

Аптечная сеть «36,6» масштабировала проект оптимизации товарных запасов на все аптеки. В результате применения аналитики SAS выросли оборачиваемость и продажи, а также снизились избыточные запасы товаров на складах. Пилотный проект, в котором на первом этапе участвовало 10 аптек, а на завершающем – 250, занял 9 месяцев и включал анализ данных, выявление узких мест в текущих бизнес-процессах, а также разработку и внедрение методов машинного обучения для прогнозирования спроса и оптимизации товарных запасов. В результате оборачиваемость в аптеках улучшилась в 1,5 раза за счет снижения избыточных запасов, а количество случаев дефектуры снизилось на 15%, вследствие чего увеличились продажи.

 

читать дальше > 06.09.2017

Теги: SAS, Бизнес-аналитика, Машинное обучение, Новости, Опыт

В МТИ учат искусственный интеллект определять необходимые пациентам методы лечения

В лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института разрабатывают новые способы применения технологий машинного обучения в медицине — в частности, для определения методов лечения пациентов в отделениях интенсивной терапии.

 

читать дальше > 31.08.2017

Теги: Машинное обучение, МТИ, Новости, Электронная медицинская карта

Машинное обучение в помощь гендиректору

аптека
 

Аптечная сеть «Ригла» развивается очень динамично, и чтобы сохранить устойчивость при высоких темпах роста, руководство крайне внимательно относится к эффективности бизнеса. В ИТ-стратегии компании важное место занимают аутсорсинг и оптимизация: два из трех ИТ-проектов, осуществленных в 2016 году, нацелены на совершенствование бизнес-процессов. «Жизнь меняется настолько быстро, что иногда речь идет даже не о том, чтобы быть инновационными, а о том, чтобы просто не отстать от тенденций в технологиях и коммуникациях. Выигрывать на рынке будут компании, которые сумеют обеспечить себя эффективным менеджментом и технологиями», – говорит генеральный директор «Риглы» Александр Филиппов.

Однако в цифровую эпоху эффективность без инноваций невозможна, и в очередном проекте «Ригла» поставила задачу качественно изменить один из ключевых для развития бизнеса процессов – выбор места расположения новых аптек. Первые шаги уже сделаны.

Оценивая влияние цифровой трансформации на фармацевтическую розницу, заместитель генерального директора по информационным технологиям «Риглы» Вадим Горбунов акцентировал внимание на возможностях технологии Больших Данных: «Появление больших объемов данных и новых способов их обработки позволяет делать ранее невообразимые вещи. Для бизнеса – это повышение производительности и снижение риска инвестиций, для клиента – более комфортный и понятный сервис».

 

читать дальше > 01.06.2017

Теги: Большие данные, Статьи, Цифровая трансформация, Самое интересное

Apple Watch поможет обнаружить признаки аритмии на ранней стадии

Исследовательский проект с участием ученых Калифорнийского университета и специалистов по машинному обучению, разработавших приложение Cardiogram для часов Apple Watch, показал, что анализ данных, которые регистрируются датчиком пульса в Apple Watch, может обнаружить признаки мерцательной аритмии — нарушения ритма сердца, свидетельствующего о возможном заболевании. Мерцательная аритмия с возрастом развивается у каждого четвертого человека, но на ранних этапах зачастую никак не проявляет себя.

 

читать дальше > 16.05.2017

Теги: Машинное обучение, Новости, Персонализированная медицина