Искусственный интеллект помогает врачам

Что умеют системы ИИ в медицине?

Современные системы искусственного интеллекта уже помогают врачам лечить пациентов. Например, компания HeartFlow, используя снимки КТ, компьютерное моделирование потоков крови и алгоритмы глубокого обучения, умеет строить 3D-карту сердца.

Это дает докторам возможность точнее и быстрее диагностировать сердечные заболевания, снижая число необходимых инвазивных процедур на 80%. Однако ИИ находит применение и в областях, напрямую не связанных с лечением больного, но все равно влияющих на качество медицинского обслуживания.

Об этих, в какой-то степени вспомогательных, но по-прежнему важных задачах, мы сегодня и хотим поговорить.

Системы искусственного интеллекта и машинное обучение могут помочь не только в постановке диагноза.

Например, в конце мая Клиника Университетского колледжа Лондона в Блумсбери (UCLH) объявила, что будет использовать системы ИИ для определения пациентов, которым действительно нужна неотложная медицинская помощь.

Обратите внимание

Когда в приемный покой поступает пациент, жалующийся на боль, медперсонал выполнят стандартные процедуры — берет кровь на анализ, собирает анамнез, при необходимости делает рентген. Как отмечают в поликлинике, в 80% случаев у пациентов нет ничего серьезного — им выписывают лекарства и отпускают домой.

Система искусственного интеллекта позволит быстрее выявлять те самые 20%, которым действительно требуется неотложная помощь. Генеральный директор UCLH в интервью Guardian рассказал, что ПО будет устанавливать пациенту приоритет, оценивая опасность озвученных им симптомов. Например, боль в области живота может означать аппендицит или заболевание почек, поэтому такой человек будет «двигаться» в сторону головы очереди.

Алгоритмы машинного обучения также способны помочь и с маршрутизацией пациентов и докторов.

Например, исследователь и консультант-невролог в Национальном госпитале неврологии и нейрохирургии Великобритании Парашкев Начев (Parashkev Nachev) разработал алгоритм машинного обучения, который анализирует информацию о записях на прием в поликлинику и оценивает вероятность того, что пациент по тем или иным причинам пропустит сеанс МРТ-сканирования. Его система учитывает такие параметры, как возраст человека, его адрес и расстояние до клиники, погодные условия. Пока ученому удалось достичь точности в 85%. Это помогает оперативно перераспределять время записи.

А в той же UCLH система искусственного интеллекта, которую разрабатывают ученые из Института им.

Алана Тьюринга, будет отслеживать, как доктора и пациенты «перемещаются» по госпиталю — какие задачи выполняют, на какие процедуры ходят.

Это поможет определять потенциальные «бутылочные горлышки» в организации работы поликлиники — ситуации или места, где потенциально возможны очереди или дефицит оборудования.

Практики лечения, которым следуют врачи, имеют свойство устаревать. Появляются новые методологии, новые исследования и препараты. Еще в 2004 году исследователи изучили содержание 341 медицинского журнала и установили, что в сумме количество ежемесячных публикаций превышало 7 тысяч. В идеале врачу необходимо постоянно поддерживать уровень предметных знаний, быть в курсе современных практик лечения — однако изучать весь корпус публикаций, которые регулярно выходят в тематических журналах, практически невозможно — даже если речь идет об узком специалисте.

Помочь в этой ситуации способны технологии искусственного интеллекта в комбинации с поисковыми системами. Подобное решение разработали ученые из американского исследовательского центра RAND, занимающегося методами анализа стратегических проблем. Они научили систему искать в огромных объемах информации ключевые слова и термины, имеющие отношение к теме запроса.

Во время тестов этой темой были данные о подагре, низкой плотности костных тканей и остеоартрозе коленного сустава. Алгоритм сумел сократить количество актуальных статей, представляющих интерес для докторов, на 67–83%.

Важно

По словам разработчиков, система пропустила лишь две статьи, которые были бы отобраны людьми, но ни одна из них не содержала критически важной информации. Точность работы алгоритма машинного обучения составила 96%.

Опыт работы фармацевтических компаний показывает, что с момента начала доклинических испытаний до утверждения препарата и лечения пациентов проходит примерно 12 лет. При этом всего 0,1% «препаратов-кандидатов» попадают на клинические тесты. Одобрение получают 20% из них.

Помочь разрешить эту ситуацию и ускорить выход новых лекарств способны системы искусственного интеллекта. Машинное обучение и системы ИИ находят применение на ранних этапах разработки медицинских препаратов.

Пример — решение компании AtomWise из Сан-Франциско. Их система называется AtomNet. Она использует методы глубокого обучения, чтобы спрогнозировать, как поведут себя молекулы и с какой вероятностью они будут образовывать необходимые связи.

Во время обучения разработчики AtomNet «скормили» системе искусственного интеллекта данные о результатах нескольких миллионов уже известных взаимодействий молекул. На основе этих взаимодействий система научилась предсказывать взаимодействия, которые еще не происходили.

ПО уже помогло создать препараты для лечения Эболы.

Источник: https://habr.com/company/docplus/blog/416347/

Как искусственный интеллект изменит здравоохранение через 5 лет | Rusbase

Согласно отчету венчурного инвестора Мэри Микер, влияние диджитализации растет с 2013 года, и с каждым годом количество данных о здравоохранении увеличивается на 48%.

Из-за того что становится все больше источников информации, значительно меняется сама медицинская практика.

Учитывая все это, для того чтобы произвести революцию в сфере здравоохранения, понадобятся средства обработки информации на основе искусственного интеллекта.

Вот несколько примеров того, как искусственный интеллект может изменить сферу здравоохранения в ближайшие пять лет.

Виртуальные помощники будут работать вместе с терапевтами

Появятся цифровые ассистенты вроде Siri, специализирующиеся на медицине. Они будут следить за состоянием пациента и помогать терапевту ставить диагнозы и назначать лечение.

Кстати, некоторые компании уже пытаются разработать искусственный интеллект для врачей, например, IBM экспериментирует в этой области со своим суперкомпьютером Watson, а британский стартап Ada разрабатывает «виртуальную медсестру». И это еще только начало.

Кадр из мультфильма «Город героев»

Виртуальные ассистенты будут собирать, анализировать и предоставлять врачам огромное количество данных о каждом пациенте.

Это будет информация самого разного типа: история болезни, эпидемиологическая статистика, изображения, видео, геоданные, комментарии и рекомендации терапевта.

С помощью всех этих данных врачи смогут улучшить качество лечения. Работа с виртуальными помощниками станет обязательной для лучшей врачебной практики.

Читайте также:  Создан маленький дрон для селфи-съемки

Лечение хронических заболеваний улучшится в 5-10 раз

Искусственный интеллект поможет врачам лучше лечить пациентов с хроническими заболеваниями.

Согласно недавнему отчету Research and Markets, «базовый ИИ может использоваться в медицине для различных уведомлений, диагностики, планирования терапии, поиска и выдачи информации, а также для анализа изображений». То есть все эти обязательные задачи можно автоматизировать с помощью ИИ.

Виртуальный помощник терапевта будет поддерживать функцию диалогов, а значит с его помощью доктор сможет переписываться с пациентом, чтобы ответить на повседневные вопросы, предложить какие-то другие варианты лечения и так далее.

Искусственный интеллект будет помогать следить за своим здоровьем

Виртуальные помощники будут помогать не только больным, но и здоровым людям. С помощью искусственного интеллекта станет проще предотвращать возникновение болезней, ведь цифровой ассистент сможет постоянно следить за соблюдением диеты, количеством тренировок, приемом медикаментов, а также за эмоциональным и психологическим состоянием человека.

Источник: https://rb.ru/story/future-of-ai-healthcare/

Искусственный интеллект в российской медицине: чем нейросети помогут врачам и пациентам

2019-01-09

В России запускается первый медицинский проект, использующий искусственный интеллект. Сервис «Второе мнение AI», созданный для онлайн-клиники Doctor Smart, с помощью нейросетей будет расшифровывать рентгеновские снимки.

Технология разработана компанией Care Mentor AI, специализирующейся на создании медицинских нейронных сетей для анализа радиологических исследований. Сейчас искусственный интеллект может находить до 20 патологий на фронтальной проекции снимка легких, а впоследствии разработчики планируют добавить новые виды рентгеновских исследований.

Технологии есть, но много ли от них сейчас пользы? Как медицинские технологии нового поколения работают в России и мире – далее в статье.

Нейросети помогают врачам обработать данные о пациентах

На данный момент самое перспективное направление для ИИ в медицине – быстрый анализ больших данных.

В поисках нужной информации нейросети могут обрабатывать тысячи страниц за секунду – ни один человек не справится с оперативным анализом такого количества медицинских публикаций.

А это важно – по данным компании Delve Health, примерно каждые 20 минут в мире появляется новая медицинская статья, а в каталог MEDLINE только за прошлый год добавили 870 тысяч новых ссылок.

Второе полезное свойство ИИ – отсутствие человеческого фактора.

Совет

Эксперты Нидерландского института исследований служб здравоохранения (NIVEL) установили, что 60% непреднамеренных врачебных ошибок в отделениях неотложной помощи связаны именно с человеческим фактором.

Даже самые ответственные и профессиональные врачи могут неправильно интерпретировать факты, к тому же сонливость, раздражительность и чувство истощения при длительной концентрации не заставит себя долго ждать.

Однако у компьютеров таких проблем нет. В 2018 году нейросети научились определять по фотографиям болезнь Альцгеймера, диагностировать риск сердечного приступа и следить за биологическими показателями пациентов.

Наивысшей степени точности в этом добились ученые из Оксфорда – впервые искусственный интеллект провел анализ успешнее, чем люди. Нейросеть правильно распознала злокачественные образования на коже в 95% случаев, а группа опытных дерматологов из 53 человек – только в 88,9%.

В то же время инженеры из Массачусетского технологического института (MIT) разработали нейросеть, которую можно будет использовать вместо вредного рентгеновского исследования. При этом создатели нейросетей утверждают, что ИИ не заменит медиков, но поможет сделать их работу намного безопаснее и эффективнее.

Ии улучшает планирование и работает «на подмоге»

Хорошие навыки планирования важны не только для менеджеров – иногда от правильно составленного графика приемов зависит судьба клиники. К примеру, по оценкам американских исследователей из PMC, дополнительные затраты на каждого отменившего визит пациента составляют в среднем $200, а вся система здравоохранения США при этом ежегодно теряет около $150 млрд.

Сейчас записаться к врачу можно онлайн. Однако пациентов много – из-за этого ждать приема приходится дни и даже недели. К тому же часть пациентов отказывается от похода в больницу добровольно. С помощью телемедицины можно помочь и тем, и другим.

Примером работы такой программы может стать сервис Ada. Это мобильное приложение, которое задает пациенту вопросы, ищет информацию о проблеме по описанию симптомов и дает рекомендации по лечению.

Что с медицинскими технологиями в России?

Появление новых технологий для общественного применения напрямую зависит от готовности людей – в России она есть.

Осенью 2018-го агентство NMS Market Research исследовало, как население относится к искусственному интеллекту в Венгрии, Польше, России и Чехии. Оказалось, что степень доверия россиян к ИИ довольно высока: 63% опрошенных.

Больше всего положительных отзывов среди опрошенных в возрасте 18-24 года (73%), а меньше всего (55%) – в группах 35-44 года и 55-65 лет.

Обратите внимание

Применение искусственного интеллекта в медицине способно революционизировать индустрию здравоохранения за счет развития персонализированной медицины, мониторинга хронических заболеваний и сокращения количества медицинских ошибок.

Руководитель Care Mentor AI в России Дмитрий Романов уверен, что работа искусственного интеллекта повысит пропускную способность радиологических отделений, ведь после обработки исследований врач будет получать только снимки с признаками патологии.

Сейчас Care Mentor AI ведет переговоры с несколькими крупными медучреждениями о внедрении проекта в клиническую практику и создании базы данных для обмена информацией среди врачей-рентгенологов.

Также Care Mentor AI проходит сертификацию медицинского изделия в России и ждет одобрения от Управления по контролю качества пищевых продуктов и медикаментов США (FDA), чтобы выйти на американский рынок.

Источник: https://MHealthCongress.ru/ru/article/iskusstvenniy-intellekt-v-rossiyskoy-meditsine-chem-neyroseti-pomogut-vracham-i-patsientam-95258

Ваш доктор не будет человеком. Как искусственный интеллект меняет медицину

Автор: Анастасия Дорогова |  9 июня 2018, 09:15

Роботы проникают во все сферы жизни, в том числе и в медицину. Что будет в будущем и как уже меняется индустрия – в статье сайта Futurism.

Перевод публикуется с сокращениями. Вот оригинал.

У таких врачей нет имен и лиц. Искусственный интеллект захватывает больницы по всему миру. Бояться нечего, это никак не связано с восстанием машин против людей. ИИ нужен в смотровой, чтобы расширить и заострить внимание врача на проблемах. А иногда берет утилитарные задачи на себя, чтобы доктор мог сосредоточиться на пациенте.

Читайте также:  Ozobot - миниатюрный социальный робот

Но ИИ в медицине выходит далеко за рамки административной работы. От мощных диагностических алгоритмов до тонко настроенных хирургически роботов, технологии присутствуют во всех медицинских дисциплинах.

Чтобы представить, как робот изменит будущее, нужно понять, насколько ИИ соответствует живым врачам. Кто из них точнее? Где робот поможет, а где навредит?

Робот против человека

Роботы все еще находятся на ранней стадии развития, но уже могут работать с пациентами, иногда не хуже врачей. Исследователи из больницы в Оксфорде разработали систему диагностики, которая в 80% случаев точнее, чем врач определяет сердечные заболевания.

В Гарвардском университете создали «умный» микроскоп, способный обнаруживать потенциально смертельные инфекции крови. Система искусственного интеллекта может выявлять бактерии с 95% точностью.

Исследование японского университета Шова показывает, что новая компьютерная эндоскопическая система выявляет раковую опухоль в толстой кишке с точностью в 86%. А еще есть суперкомпьютер IBM Watson: за 10 минут он дал тот же результат по опухолевым клеткам, на который эксперты потратили 160 часов.

Важно

Искусственный интеллект полезен для работы с большим объемом данных. Именно это и нужно в растущей области точной медицины. Пробел может заполнить проект диагностики человека Human Dx, который сочетает машинное обучение с реальным опытом врачей.

Организация собирает данные от 7500 врачей и 500 медицинских учреждений в 80 странах, чтобы разработать систему принятия клинических решений. Получить доступ к системе может любой человек: пациент, врач, организация, разработчик устройства или ученый.

Нейросеть вместо психолога

«Ценность ИИ в приумножении, а не замене людей», – говорит Скайлер Плейс, сотрудник Cogito. Для медицинской индустрии компания делает приложение по анализу психического здоровья пациентов.

Оно собирает данные о местоположении и общении человека, а команда по уходу за пациентом на основе этих отчетов замечает изменения общего психического здоровья пациента. Компания утверждает, что приложение знает только, использовал ли пациент телефон для звонков и чатов, и не знает их содержания.

Чаще всего, Cogito работает с ветеранами. Они подвергаются высокому риску социальной изоляции и неохотно взаимодействуют с системой здравоохранения. Приложение – один из способов повысить доверие и улучшить психическое здоровье человека.

Источник: https://futurist.ru/articles/1452

Искусственный интеллект поможет бросить курить

Ежегодно около 400 тысяч россиян погибают от заболеваний, связанных с курением.

И пока государство принимает меры по ограничению потребления табака на законодательном уровне, исследователи разрабатывают эффективные методы на базе технологий искусственного интеллекта (ИИ).

О том, как нейронные сети и машинное обучение могут помочь в борьбе с курением, рассказал Андрей Поляков, научный сотрудник лаборатории Philips Research Lab Rus.

Что можно сказать в целом об исследовании: как зародилась идея, почему именно искусственный интеллект должен помочь людям в отказе от курения?

— Одна из наиболее эффективных стратегий отказа от курения — врачебное консультирование.

Во время консультаций специалист оказывает психологическую поддержку человеку, бросающему курить, не дать ему сорваться.

Но очные консультации — довольно дорогое удовольствие для системы здравоохранения, да и у пациентов не всегда есть возможность часто посещать врача из-за удаленности профильных клиник.

Сотрудники российской и голландской лабораторий Philips Research задумались над решением этих задач. Ученые поставили перед собой цель масштабировать консультационные сессии на широкую аудиторию курящих людей, у которых есть смартфон с доступом в интернет.

Результаты проведенного исследования были представлены летом 2018 года в Стокгольме на конференции IJCAI-2018.

Идея состоит в том, чтобы автоматизировать терапевтическое вмешательство и обеспечить удаленную помощь человеку в отказе от курения за счет возможностей искусственного интеллекта.

Совет

Речь идет о диалоговом агенте на смартфоне, который способен выбирать и применять одну из поддерживающих пациента стратегий. Он может распознавать эмоциональную окраску речевых или текстовых сообщений пациента, адекватно на нее реагировать и помогать человеку избавиться от вредной привычки.

Какие принципы ИИ положены в основу метода?

— Эти принципы основаны на моделировании методики отказа от курения с помощью когнитивно-поведенческой психотерапии и мотивационного интервьюирования, которые обычно проводит врач на приеме. Естественно, в живой беседе человек может понять настроение и состояние собеседника благодаря различным вербальным и невербальным сигналам: к ним относятся речь, голос, мимика, жестикуляция.

В нашем исследовании нас интересовал язык, на котором мы общаемся в мессенджерах и социальных сетях. Для того чтобы искусственный интеллект мог заменить врача-психотерапевта, ему нужно уметь распознавать устную и письменную речь человека, ее эмоциональную окраску, а также поддерживать беседу и реагировать на изменение состояния пациента.

Как искусственный интеллект учится анализировать речь?

Источник: https://naked-science.ru/article/column/iskusstvennyy-intellekt-pomozhet

Искусственный интеллект поможет врачам не отставать

Разработаны «умные» поисковые программы, которые могут облегчить процесс систематического обзора новейших медицинских исследований. Это поможет врачам быть в курсе всех новых методик лечения. Пока этот поисковый робот ошибается всего в 4% случаев.

Автор исследования Пол Шекелл (Paul Shekelle) из корпорации RAND в Санта-Монике, штат Калифорния уверен, что руководство по клинической практике должно основываться на систематическом обзоре доказательств.

«Мы знаем, что рекомендации по клинической практике довольно быстро устаревают, поскольку непрерывно накапливаются новые данные. Препятствием для регулярного обновления руководящих принципов клинической практики являются время и ресурсы врачей, необходимые для систематической работы с научными статьями», — сказал он.

Как правило, доктора и их помощники запускают компьютерный поиск, чтобы найти от нескольких десятков до нескольких тысяч новых исследований. Затем они определяют, какие из них релевантны, и после этого собирают информацию для обновлений рекомендаций.

Шекелл и его коллеги полагают, что специальные компьютерные программы («искусственный интеллект») могут выполнять большую часть работы и делать это намного быстрее, чем люди. В своем исследовании ученые сравнили методы роботизированного компьютерного поиска со стандартными методами для обнаружения новой информации.

Исследователи опробовали свою идею на трех заболеваниях: подагре, остеопении и остеоартрите колена. Программа интеллектуального поиска «узнала», какие ключевые термины искать, анализируя слова из исследований, которые были включены в предыдущие обзоры по каждой теме.

Читайте также:  Робот-друг. такое возможно?

Согласно результатам, опубликованным в журнале Annals of Internal Medicine, в случае всех трех заболеваний программа, в которую были загружены только заголовки и резюме статей, включенных в предыдущие обзоры, уменьшила количество статей, необходимых для рассмотрения специалистами-людьми, на 67-83%.

Метод программного поиска пропустил только две статьи, которые могли бы быть рассмотрены людьми, с общей точностью 96%. При этом, по мнению доктора Шекелла и его команды, ни одна из пропущенных статей не изменила бы окончательный обзор доказательств.

«Методы программного поиска очень перспективны, так как позволяют сократить время и усилия врачей на обнаружение новой литературы, что, в свою очередь, должно облегчить обновление систематического обзора.

Упрощение этого процесса, в свою очередь, может способствовать более быстрому и легкому обновлению руководящих принципов клинической практики», — заявил Шекелл.

Обратите внимание

Его соавтор, доктор Альфонсо Иорио (Alfonso Iorio) из Университета Макмастера в Гамильтоне, Онтарио, Канада (McMaster University in Hamilton, Ontario, Canada), подтвердил, что их способ значительно повысит эффективность обновления руководящих принципов в клинической практике.

«Это позволит заметно сократить потерю времени, сил и денег, а также сохранит жизни и здоровье, подсказывая врачам, какие методы работают, а какие — недостаточно эффективны», — сказал Доктор Иорио.

Авторы исследования считают, что наибольшую пользу их программное обеспечение может принести в области лечения сердечных заболеваний, диабета, респираторных заболеваний, а также онкологии, так как именно там обновление информации идет наиболее стремительно, так как проводится множество новых исследований и экспериментов.

Для завершения исследования и окончательной обкатки программного обеспечения для интеллектуального поиска необходимо еще некоторое количество времени и денег, после чего оно может быть применено на практике, облегчая идентификацию жизненно важной информации тысячам докторов.

Разумеется, только тем, кто систематически ищет и читает специальную литературу — в нашей стране это не очень распространено. За примерами далеко ходить не нужно.

В мае МедНовости опубликовали интервью директора Фонда профилактики рака Ильи Фоминцева об экзаменах в Высшую школу онкологии (аспирантуру Фонда и Института онкологии имени Петрова), в котором тот жаловался на низкий уровень выпускников медвузов, к тому же приписавших себе свободный английский.

В довольно бурном обсуждении заметки в одной из специализированных медицинских соцсетей российские доктора были в ярости: по мнению большинства высказавшихся, знать английский доктору вообще необязательно, он должен лечить, а не читать. Искусственный интеллект им, очевидно, тоже не очень нужен.

Юлия Бондарь

Источник: https://medportal.ru/mednovosti/news/2017/06/15/685artificial/

Искусственный интеллект учится помогать кировским врачам

02 февраля 2019, 19:59

Свежий ремонт на площади более 800 кв. метров, безбарьерная регистратура, электронная очередь – поликлиника №2 Кировской клинической больницы №7 им. В.И. Юрловой преобразилась. Сегодня, 1 февраля, в ней побывал Дмитрий Курдюмов, заместитель председателя регионального правительства.

Вместе с Екатериной Видякиной, заместителем министра здравоохранения Кировской области, а также коллегами из Самарской области, он осмотрел кабинеты, пообщался с персоналом, а так же рассказал о новинке из сферы электронных технологий.

«Мы сегодня присутствуем в очередной преобразившейся поликлинике – городской больницы №7 им. Юрловой. Она обслуживает 27 тысяч человек.

На 14 участков, в том числе и развивающийся микрорайон Урванцево, 11 терапевтов. Здесь всё классически: открытая регистратура, система электронной очереди, государственный аптечный пункт.

Безусловно, это преобразившиеся рабочие места», – сказал Дмитрий Александрович.

Он поделился и планами на будущее. По его словам, в Кирове и Кировской области все учреждения первичной медико-санитарной помощи должны выглядеть так, как поликлиника №2, поэтому продолжается обновление помещений поликлиник в районах области.

«Ещё один акцент для нас в этом году – детство. Сейчас начинаются работы в детской областной клинической больнице. Сделан дизайн-проект, изменится расположение кабинетов. У нас уже состоялся аукцион на строительство перехода между поликлиникой и стационаром. Есть и дальнейшие планы по развитию детской областной больницы», – сказал зампред правительства.

Важно

В одном из терапевтических кабинетов вместе с врачом гостям продемонстрировали, как работает учёт льготных лекарств и рецептов. Сейчас пациенты могут получить необходимую льготу прямо на приёме.

Перед выпиской рецепта, врачи проверяют наличие льготного лекарства по всем аптекам Кировской области в медицинской информационной системе. Если лекарство есть в аптеке при поликлинике, то пациенту достаточно после приёма зайти в неё с рецептом и забрать нужный препарат.

В случае отсутствия лекарства, врач может проверить наличие в продаже и выписать аналогичный препарат.

Дмитрий Курдюмов рассказал и о новшестве в системе здравоохранения региона:

«У нас есть пилотный проект. На днях в нашу медицинскую информационную систему была загружена система поддержки принятия врачебных решений. Это искусственный интеллект. Он работает пока только в нескольких организациях, в том числе в городской клинической больнице №7. Искусственный интеллект делает первые шаги.

Он будет выдавать информацию для доктора и для пациентов. Он сканирует отдельные карточки и отдельный участок пока по основным видам заболеваний: болезни системы кровообращения, наркология и болезни органов дыхания.

Система выбирает из амбулаторных карт показатели состояния здоровья, агрегирует их и даёт информацию лечащему врачу».

Искусственный интеллект на данном этапе учится давать правильные ориентиры докторам, складывать показатели здоровья пациентов для того, чтобы своевременно сигнализировать о возможности появления хронических заболеваний доктору, поясняет Дмитрий Курдюмов. Планируется, что и пациент будет получать сигнал о том, что ему необходимо прийти на приём.

«По нашим планам, мы должны увидеть первые результаты тестирования этой системы под конец второго квартала текущего года», – подытожил Дмитрий Курдюмов.

Источник: https://www.ikirov.ru/news/43784-iskusstvennyy-intellekt-uchitsya-pomogat-kirovskim-vracham

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector