Исследователи, которым удалось отследить соответствующие изменения алгоритмическим путем, полагают, что при обнаружении таких признаков, в том числе, при помощи инструментов на базе машинного обучения, можно будет принять меры.
Номинант на премию Data Award 2022 Евгений Никитин, начальник департамента ML-разработки компании «Цельс», — о том, как формировался конвейер, позволяющий учить модели только на «уверенных» медицинских данных.
Домашние тренировки с контролем физической активности с помощью портативных электронных устройств могут использоваться в качестве эффективного дополнения стандартным реабилитационным мероприятиям
Исследователи из компании Babylon развивают методы причинно-следственного машинного обучения.
В Москве открылся индустриальный полигон, на котором можно протестировать работу инновационных решений и оборудования в сетях связи пятого поколения. Цифровую инфраструктуру для полигона создали «Ростелеком» и Tele2.
Компания Varonis выпустила второй ежегодный отчет 2021 Data Risk Report Healthcare, Pharmaceutical & Biotech, посвященный проблемам безопасности данных в отрасли здравоохранения: больницах, фармацевтических и биотехнологических компаниях. Основой исследования стал анализ более 3 млрд файлов 58 различных отраслевых организаций.
The Lancet опубликовал крупнейшее исследование АГ за последние десятилетия
Открытие новых подтипов РС позволит сформировать персонализированный подход к каждому пациенту, включая изучение особенностей течения заболевания и прогнозирование реакции на лечение
Влияние пандемии на медицину расценивается как негативное, но у этого явления есть и положительная сторона
Общественное здравоохранение 21 века, в том числе и психиатрия, все больше зависит от цифровых технологий
Система машинного обучения показала эффективность в оценке риска развития рака желудка по стандартным вводным клиническим данным
ИИ способен определять потенциальные онкогены даже когда их ДНК не изменена
Будет ли востребован сервис в России, несмотря на то, что материал доступен только на английском языке по причине огромного количества статей и их регулярного обновления?
Как искусственный интеллект помогает решать ключевые задачи медицинской отрасли и какие препятствия существуют на пути его внедрения, рассказывает руководитель по работе с медицинским сектором Yandex.Cloud
Метод диагностики, предложенный учеными Китайского университета Гонконга, может стать дополнительным инструментом в руках врачей.
На тематической сессии юбилейного форума BIG DATA 2021 обсудили проблемы медицинских данных.
Благотворительный фонд «Даунсайд Ап» помогает детям с синдромом Дауна и их семьям справляться с трудностями и жить полной, интересной жизнью. Оказалось, что сегодня уже невозможно добиться настоящего успеха на этом пути без цифровой стратегии и глубокого анализа данных. Масштабная программа цифровизации открывает перед фондом захватывающие перспективы развития.
Выбор между защитой конфиденциальности и защитой здоровья стоять не должен. И тем не менее иногда ситуация выглядит именно как такой выбор. Ведь с защитой приватности дела порой обстоят лучше, чем с доступом к медицинским данным для специалистов, чья работа связана с охраной здоровья и для которых эти данные — основной ресурс. Как обеспечить разумный баланс между сохранением конфиденциальности медицинских данных и их доступностью для врачей, пациентов и исследователей данных? О том, почему медицинскому искусственному интеллекту нужны «доноры» данных и как сделать эту модель популярной, в том числе и среди молодежи, размышляет Борис Зингерман, генеральный директор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний».
В разработку технологий искусственного интеллекта для медицины сегодня инвестируют сотни компаний, однако в первую очередь подобные технологии должны избавлять от рутины — их не стоит рассматривать как замену врачу. Кроме того, качество ИИ-решений для медицины определяется качеством данных, используемых для обучения алгоритмов, а здесь существует множество проблем.
Эксперты Zebra Technologies поделились выводами из исследования на тему распространения и применения носимых и мобильных устройств в сфере здравоохранения.
.jpg)
