Как повысить доверие к клиническим данным?
Проблема автоматической передачи без искажений любой информации о состоянии здоровья пациента становится сегодня все более актуальной. Однако гиперавтоматизация бизнес-процессов и рост применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении выявили проблему контроля рисков искажения медицинских записей. Технологической основой системы управления подобными рисками может быть модель контроля качества медицинских записей, подразумевающая наличие встроенного в медицинские информационные системы модуля контроля. Но на пути ее внедрения имеется ряд проблем.
Применение машинного обучения для снижения повторной заболеваемости COVID-19
Исследование с применением алгоритмов машинного обучения позволило выявить наилучшие комбинации препаратов для предотвращения повторной заболеваемости COVID-19
Использование голосового искусственного интеллекта в лечении депрессивных и тревожных расстройств
Может ли виртуальная терапия решить проблемы в ведении пациентов с психическими заболеваниями, связанные с низкой доступностью такой помощи?
Определение инсульта по звонку в экстренную службу с помощью искусственного интеллекта
Искусственный интеллект превзошел операторов по обработке входящих звонков экстренных служб в распознавании инсульта
Электронные архивы больших данных
Как эффективно хранить цифровой управленческий контент в крупных организациях
Цифровой архив: удобно, долго, легитимно
Почему тема цифровых архивов документов требует нового отношения, рассказывает эксперт Directum.
Роль телемедицины в терапии аффективных расстройств
С появлением новых технологий телемедицина прочно вписалась в нашу жизнь, а c пандемией Covid ее роль приобрела еще большую значимость
Аналитика по запросу: как российские пользователи выбирают BI-системы
О функционале, необходимом для решения задач аналитики данных в здравоохранении, рассказывает эксперт компании «Нетрика Медицина».
Дистанционной медициной «после ковида» стали пользоваться гораздо реже
Здравоохранение колеблется между возвратом к традиционному обслуживанию и продолжением развития удаленного.
ИИ в здравоохранении: три тенденции, на которые стоит обратить внимание
Инструменты, не требующие написания программного кода, и растущая полезность текста указывают на повышение сложности искусственного интеллекта, но при этом угрозы в сфере безопасности сохраняются.
Data-driven здравоохранение: сделать шаг из заколдованного круга
В российских регионах подступаются к управлению здравоохранением на основе первичных данных.
Исследование: искусственный интеллект принимает клинические решения лучше людей
Медики нередко расходятся во мнениях относительно результативности выбранного курса терапии, из-за чего дальнейшие предписания могут оказываться неверными.
Количество утечек данных в здравоохранении выросло на 58%
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.
ВОЗ выступила за использование ИТ в терапии артериальной гипертензии
The Lancet опубликовал крупнейшее исследование АГ за последние десятилетия
CloudPayments: Онлайн-оборот платных медицинских услуг в 2021 году вырос в 3,5 разаа
Платежный сервис также изучил динамику спроса на электронику, лекарства, косметику, готовую еду, такси, услуги салонов красоты и другие категории товаров.
Информационные технологии в медицине: портрет на фоне пандемии
Влияние пандемии на медицину расценивается как негативное, но у этого явления есть и положительная сторона
С какими проблемами может столкнуться цифровизация психиатрии?
Общественное здравоохранение 21 века, в том числе и психиатрия, все больше зависит от цифровых технологий
Данные для медицины: естественный язык vs структурированные галлюцинации
На тематической сессии юбилейного форума BIG DATA 2021 обсудили проблемы медицинских данных.
О доступе к данным замолвите слово
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».