Медицинский ИИ: как дела в регионах?
Сегодня, в этот праздничный день, как впрочем бОльшую часть обычного времени, занималась типичными для ученого делами - писала научную статью и параллельно слушала конференцию «Информационные технологии в медицине: искусственный интеллект» (ИТМ ИИ).
Концентрация событий, так или иначе связанных с медицинским ИИ, сейчас на единицу времени колоссальная: только за прошедшую неделю их было три, сегодня и завтра - крупная отраслевая ИТМ ИИ, а на следующей неделе - Форум будущих технологий и Онкорадиология. Повторения того, о чем я уже писала, есть, поэтому кратким тезисным пересказом пройдусь лишь по новым любопытным моментам.
Общее
Регионы будут закупать медизделия на основе ИИ (напомню, что к концу 2024 в каждом должно быть внедрено как минимум 3 решения). И на пленарном открывающем заседании, и потом по ходу пьесы серьезно и обстоятельно обсуждали, что нужно сначала тщательно визуализировать сценарии и бизнес-процессы того, как это решение будет интегрировано на уровне региона и на уровне отдельно взятой медорганизации. Считаю, что фокус абсолютно правильный - в науке тоже без толково обрисованного и продуманного дизайна исследования никуда.
Про необходимость наличия РУ уже даже никто не говорит - само собой подразумевается.
Отдельно отрадно то, что прозвучало побуждение к более активным научным публикациям. Есть компаниимаминой подруги, которые и чтец, и жнец, и на дуде игрец успевают и в разработку, и в экономику, и в маркетинг, и в науку. Но теперь наука и качественные опубликованные статьи с клиническими данными должны стать одним из приоритетов.
Региональное
На сессии по использованию ИИ в субъектах РФ было интереснее. О своих успехах отчитались как некоторые лидеры рынка, так и внезапно вышедшие на свет «темные лощадки».
Обработка диагностических снимков
Цельс. 19 региональных контрактов. Модальности: маммография, флюрография, рентген. По данным Республики Тыва, Ярославской, Ленинградской и Архангельской областей улучшили выявляемость рака на ранних стадиях до 15% и сократили время на расшифровку снимков до 50%. Приступили к проверке автономных свойств в рамках Московского эксперимента, «выкрутив» чувствительность (aka способность находить патологию) до 100%. Из 879 флюшек 0% пропуска, из 1551 РГ грудной клетки 0.19% пропуска (3 патологии: перелом ребер и две инфильтрации). Это сильно ниже, чем у врачей.
Третье мнение. Представлены в 21 регионе, 9 ИИ сервисов + ИИ-ассистент врача по анализу видеопотока из плановых и реанимационных отделений. 40 секунд на обработку диагностического исследования. Предлагают несколько проработанных сценариев интеграции в рабочий процесс: помощник врача (повышение точности), триаж (острые состояния, сокращение времени реакции), ретроспективный анализ и контроль качества (социально значимые заболевания постфактум, экономический эффект), скрининг (маршрутизация пациентов и оптимизация нагрузки на врачей). Дополнительные плюшки для главврачей и руководителей отделений: статистика в оргздраве, загрузка аппаратов, статистика по модальностям и тд.
Отдельно удивили данные пилота по ИИ-видеомониторингу, который проходил на базе НИИ Склифосовского: у каждого 7 пациента система предотвратила риски возникновения критических состояний, а также в целом ускорила реакцию мед. сестер в 50 (!) раз.
#ИИшница
Сегодня, в этот праздничный день, как впрочем бОльшую часть обычного времени, занималась типичными для ученого делами - писала научную статью и параллельно слушала конференцию «Информационные технологии в медицине: искусственный интеллект» (ИТМ ИИ).
Концентрация событий, так или иначе связанных с медицинским ИИ, сейчас на единицу времени колоссальная: только за прошедшую неделю их было три, сегодня и завтра - крупная отраслевая ИТМ ИИ, а на следующей неделе - Форум будущих технологий и Онкорадиология. Повторения того, о чем я уже писала, есть, поэтому кратким тезисным пересказом пройдусь лишь по новым любопытным моментам.
Общее
Регионы будут закупать медизделия на основе ИИ (напомню, что к концу 2024 в каждом должно быть внедрено как минимум 3 решения). И на пленарном открывающем заседании, и потом по ходу пьесы серьезно и обстоятельно обсуждали, что нужно сначала тщательно визуализировать сценарии и бизнес-процессы того, как это решение будет интегрировано на уровне региона и на уровне отдельно взятой медорганизации. Считаю, что фокус абсолютно правильный - в науке тоже без толково обрисованного и продуманного дизайна исследования никуда.
Про необходимость наличия РУ уже даже никто не говорит - само собой подразумевается.
Отдельно отрадно то, что прозвучало побуждение к более активным научным публикациям. Есть компании
Региональное
На сессии по использованию ИИ в субъектах РФ было интереснее. О своих успехах отчитались как некоторые лидеры рынка, так и внезапно вышедшие на свет «темные лощадки».
Обработка диагностических снимков
Цельс. 19 региональных контрактов. Модальности: маммография, флюрография, рентген. По данным Республики Тыва, Ярославской, Ленинградской и Архангельской областей улучшили выявляемость рака на ранних стадиях до 15% и сократили время на расшифровку снимков до 50%. Приступили к проверке автономных свойств в рамках Московского эксперимента, «выкрутив» чувствительность (aka способность находить патологию) до 100%. Из 879 флюшек 0% пропуска, из 1551 РГ грудной клетки 0.19% пропуска (3 патологии: перелом ребер и две инфильтрации). Это сильно ниже, чем у врачей.
Третье мнение. Представлены в 21 регионе, 9 ИИ сервисов + ИИ-ассистент врача по анализу видеопотока из плановых и реанимационных отделений. 40 секунд на обработку диагностического исследования. Предлагают несколько проработанных сценариев интеграции в рабочий процесс: помощник врача (повышение точности), триаж (острые состояния, сокращение времени реакции), ретроспективный анализ и контроль качества (социально значимые заболевания постфактум, экономический эффект), скрининг (маршрутизация пациентов и оптимизация нагрузки на врачей). Дополнительные плюшки для главврачей и руководителей отделений: статистика в оргздраве, загрузка аппаратов, статистика по модальностям и тд.
Отдельно удивили данные пилота по ИИ-видеомониторингу, который проходил на базе НИИ Склифосовского: у каждого 7 пациента система предотвратила риски возникновения критических состояний, а также в целом ускорила реакцию мед. сестер в 50 (!) раз.
#ИИшница
👍6🔥6🐳1
Медицинский ИИ: как дела в регионах?
СППВР кардиопрофиля
Дистанционный кардиомониторинг «Единый кардиолог». Внедрено в нескольких регионах, отработка организационной модели происходила на базе казанского медучреждения. Многосоставной сервис: телемедицинская информсистема + система дистанционного диспансерного наблюдения (носимый небольшой прибор регистрирует работу сердца) + ИИ для анализа ЭКГ. Выявляемость критических нарушений ритма сердца серьезно возросла, ускорилась реакция, направленная на предотвращение острых состояний.
Веббиомед. 29 региональных проектов внедрения, 1.6 тыс медорганизаций, интеграция в 10 МИС, 33.9 млн пациентов, 186.6 млн случаев лечения, 303.4 млн медицинских документов, 1.69 млрд (!) извлеченных признаков. Система контролирует правильность заполнения медкарты и позволяет комплексно оценивать уровень внимания врача к конкретному пациенту. В 78% случаев выявляются ошибки и пропуски. В 63% медкарт были выявлены новые факторы риска развития хронических неинфекционных заболеваний, в 61% - неточная оценка сердечно-сосудистых рисков. На пути к успешному применению такого ИИ одна из основных задач - организационно мониторировать использование СППВР врачами, а также корректность заполнения данных, поскольку как бы хорошо не работал ИИ сервис, «мусор на входе - мусор на выходе».
МедикБук. А вот и наша «темная лошадка». Интеграции с 5 МИС. 4 региона и 2 федеральных центра. 5 отслеживаемых ССЗ патологий, которые обеспечивают основную сердечно-сосудистую смертность. Рекомендации постановки на диспансерный учет, контроль отклонений от терапии, подсказки по индивидуальной тактике лечения согласно действующим клиническим рекомендациям, которые оцифровываются командой. Новое поколение регистров с целевым действием для контроля за пост-острыми состояниями. Но что вызвало большинство вопросов, так это индивидуализированные рекомендации для каждого пациента по лечению вплоть до дозировок препаратов. Спикер утверждала, что система принимает решение, учитывая максимально возможное количество рисков для каждого пациента.
#ИИшница
СППВР кардиопрофиля
Дистанционный кардиомониторинг «Единый кардиолог». Внедрено в нескольких регионах, отработка организационной модели происходила на базе казанского медучреждения. Многосоставной сервис: телемедицинская информсистема + система дистанционного диспансерного наблюдения (носимый небольшой прибор регистрирует работу сердца) + ИИ для анализа ЭКГ. Выявляемость критических нарушений ритма сердца серьезно возросла, ускорилась реакция, направленная на предотвращение острых состояний.
Веббиомед. 29 региональных проектов внедрения, 1.6 тыс медорганизаций, интеграция в 10 МИС, 33.9 млн пациентов, 186.6 млн случаев лечения, 303.4 млн медицинских документов, 1.69 млрд (!) извлеченных признаков. Система контролирует правильность заполнения медкарты и позволяет комплексно оценивать уровень внимания врача к конкретному пациенту. В 78% случаев выявляются ошибки и пропуски. В 63% медкарт были выявлены новые факторы риска развития хронических неинфекционных заболеваний, в 61% - неточная оценка сердечно-сосудистых рисков. На пути к успешному применению такого ИИ одна из основных задач - организационно мониторировать использование СППВР врачами, а также корректность заполнения данных, поскольку как бы хорошо не работал ИИ сервис, «мусор на входе - мусор на выходе».
МедикБук. А вот и наша «темная лошадка». Интеграции с 5 МИС. 4 региона и 2 федеральных центра. 5 отслеживаемых ССЗ патологий, которые обеспечивают основную сердечно-сосудистую смертность. Рекомендации постановки на диспансерный учет, контроль отклонений от терапии, подсказки по индивидуальной тактике лечения согласно действующим клиническим рекомендациям, которые оцифровываются командой. Новое поколение регистров с целевым действием для контроля за пост-острыми состояниями. Но что вызвало большинство вопросов, так это индивидуализированные рекомендации для каждого пациента по лечению вплоть до дозировок препаратов. Спикер утверждала, что система принимает решение, учитывая максимально возможное количество рисков для каждого пациента.
#ИИшница
🔥7❤🔥3🐳1
Технологии будущего: трансляция
Вчера в Москве стартовал Форум будущих технологий, который в этом году посвящен самым "вкусным" лично для меня темам: нейротехнологиям, генетике, биотехнологиям, медицине и искусственному интеллекту.
Вчера уже прошли потрясающе интересные сессии по здоровому долголетию и технологиям управления здравоохранением в условиях цифровой трансформации, напишу о них отдельно, даже, возможно, несколькими постами, потому что инсайтов много. Также напишем на нейроновостях о нейронауках на форуме. Думаю, что будут и записи, потому что параллельно шло много других любопытных вещей.
Сегодня же вы сами можете подключиться к трансляциибез регистрации и смс абсолютно свободно. Например, с 10 будет очень мощная сессия по облику нейротехнологий будущего, и параллельно - про ИИ и компьютерное зрение в здравоохранении. Дальше - про нейрокомпьютерные интерфейсы, ядерную медицину и ценностно ориентированное здравоохранение. И завершается все пленарной сессией.
В общем вот программа, под каждой сессией кнопка трансляции, подключайтесь!
#ИИшница #нейропросвет
Вчера в Москве стартовал Форум будущих технологий, который в этом году посвящен самым "вкусным" лично для меня темам: нейротехнологиям, генетике, биотехнологиям, медицине и искусственному интеллекту.
Вчера уже прошли потрясающе интересные сессии по здоровому долголетию и технологиям управления здравоохранением в условиях цифровой трансформации, напишу о них отдельно, даже, возможно, несколькими постами, потому что инсайтов много. Также напишем на нейроновостях о нейронауках на форуме. Думаю, что будут и записи, потому что параллельно шло много других любопытных вещей.
Сегодня же вы сами можете подключиться к трансляции
В общем вот программа, под каждой сессией кнопка трансляции, подключайтесь!
#ИИшница #нейропросвет
🔥2👍1🐳1
ИИ в науке для науки
Не так давно коллеги откопали обзор об особенностях сперматогенеза от китайских ученых, в котором для создания иллюстраций те привлекли генеративную нейросетку. Что интересно, сами же честно признались в этом в разделе материалов и методов, что не помешало публикации статьи в одном их неплохих журналов. Иллюстрации получились настолько прекрасные, что так и хотелось спросить, глядя на них: «Доктор, откуда у вас ТАКИЕ картинки» 😁
По этому поводу вспомнила сессию про искусственный интеллект в науке на декабрьском Конгрессе молодых ученых. Уже одно наличие такой сессии как бы говорит о серьезном интересе, а где есть интерес, там есть и попытки наладить новый инструмент для решения насущных проблем.
Так что, заменит ли ИИ ученых?
Обожаю вопросы подобного рода, которые, но только в медицине, мы не устаем комментировать, начиная со старта Московского эксперимента по применению ИИ для анализа медизображений. Конечно, эксперты отвечают на этот вопрос отрицательно, но есть несколько ниш, где им уже пользуются и пользуются довольно успешно.
Первое очевидное применение - обработка информации. Биологи, например, отмечают, что 98% нашего генома (то, что ничего не кодирует) до сих пор мало изучены, и еще меньше понятно то, как они способны на нас влиять. Почему бы не воспользоваться помощью ИИ здесь? Кроме того, прорывное направление - автономные лаборатории. Подобные химические и материаловедческие лабы уже есть, с тз биологии создать их сложнее, но прецедент присутствует - исследования дрожжей, проверка лекарств на новые функции, а также белковая инженерия.
Получит ли ИИ Нобелевскую премию?
Очень провокационный вопрос, который, естественно, стороной не обошли, обсуждая возможности нейросеток для сбора информации, написания текстов статей, аналитики, вплоть до рождения новых научных гипотез. Основная мысль дискуссии - невозможно получать глубокие научные результаты без ИИ, но их же невозможно получать и без человека. Вы можете сгенерировать текст, но его проверка - ваша работа. ИИ может сделать что угодно, но брать гранты и по ним отчитываться - нет (а жаль, умение писать отчеты бы не помешало).
Правда в том, что мы действительно стали быстрее учиться друг у друга. Из-за обилия информации и ее мгновенного распространения мысли и новые научные идеи появляются одновременно у множества ученых, достаточно хорошо разбирающихся в своей сфере. ИИ здесь может стать элементом информационной связности, он может поменять нашу скорость научных открытий. Но важнее всего в этом процессе люди - квалифицированные кадры.
Так что если ИИ когда-нибудь и получит Нобелевскую премию, то это будет исключительно ради пиара науки. И скорее всего ее получат все жекожаные мешки создатели или пользователи этого ИИ.
Так что присматриваемся к «умным» инструментам и учимся писать промты 🙂 Эксперты считают, что ИИ для науки станет темой 2024 года.
#ИИшница
Не так давно коллеги откопали обзор об особенностях сперматогенеза от китайских ученых, в котором для создания иллюстраций те привлекли генеративную нейросетку. Что интересно, сами же честно признались в этом в разделе материалов и методов, что не помешало публикации статьи в одном их неплохих журналов. Иллюстрации получились настолько прекрасные, что так и хотелось спросить, глядя на них: «Доктор, откуда у вас ТАКИЕ картинки» 😁
По этому поводу вспомнила сессию про искусственный интеллект в науке на декабрьском Конгрессе молодых ученых. Уже одно наличие такой сессии как бы говорит о серьезном интересе, а где есть интерес, там есть и попытки наладить новый инструмент для решения насущных проблем.
Так что, заменит ли ИИ ученых?
Обожаю вопросы подобного рода, которые, но только в медицине, мы не устаем комментировать, начиная со старта Московского эксперимента по применению ИИ для анализа медизображений. Конечно, эксперты отвечают на этот вопрос отрицательно, но есть несколько ниш, где им уже пользуются и пользуются довольно успешно.
Первое очевидное применение - обработка информации. Биологи, например, отмечают, что 98% нашего генома (то, что ничего не кодирует) до сих пор мало изучены, и еще меньше понятно то, как они способны на нас влиять. Почему бы не воспользоваться помощью ИИ здесь? Кроме того, прорывное направление - автономные лаборатории. Подобные химические и материаловедческие лабы уже есть, с тз биологии создать их сложнее, но прецедент присутствует - исследования дрожжей, проверка лекарств на новые функции, а также белковая инженерия.
Получит ли ИИ Нобелевскую премию?
Очень провокационный вопрос, который, естественно, стороной не обошли, обсуждая возможности нейросеток для сбора информации, написания текстов статей, аналитики, вплоть до рождения новых научных гипотез. Основная мысль дискуссии - невозможно получать глубокие научные результаты без ИИ, но их же невозможно получать и без человека. Вы можете сгенерировать текст, но его проверка - ваша работа. ИИ может сделать что угодно, но брать гранты и по ним отчитываться - нет (
Правда в том, что мы действительно стали быстрее учиться друг у друга. Из-за обилия информации и ее мгновенного распространения мысли и новые научные идеи появляются одновременно у множества ученых, достаточно хорошо разбирающихся в своей сфере. ИИ здесь может стать элементом информационной связности, он может поменять нашу скорость научных открытий. Но важнее всего в этом процессе люди - квалифицированные кадры.
Так что если ИИ когда-нибудь и получит Нобелевскую премию, то это будет исключительно ради пиара науки. И скорее всего ее получат все же
Так что присматриваемся к «умным» инструментам и учимся писать промты 🙂 Эксперты считают, что ИИ для науки станет темой 2024 года.
#ИИшница
🔥5🥰2😁1🐳1
Ну а что касается той самой статьи со сгенерированными картинками - ее все же отозвали со следующим комментарием:
«После публикации были высказаны опасения относительно характера данных, сгенерированных искусственным интеллектом. Статья не соответствует стандартам редакционной и научной строгости для Frontiers in Cell and Development Biolog, поэтому она была отозвана.
<…> Frontiers хотели бы поблагодарить заинтересованных читателей, которые связались с нами по поводу опубликованной статьи.»
Что ж, судите сами, насколько эти картинки были приемлемы для научной публикации😁 Зато более 60 тысяч просмотров! Что-то мне подсказывает, что это - лишь первая ласточка…
#ИИшница
«После публикации были высказаны опасения относительно характера данных, сгенерированных искусственным интеллектом. Статья не соответствует стандартам редакционной и научной строгости для Frontiers in Cell and Development Biolog, поэтому она была отозвана.
<…> Frontiers хотели бы поблагодарить заинтересованных читателей, которые связались с нами по поводу опубликованной статьи.»
Что ж, судите сами, насколько эти картинки были приемлемы для научной публикации😁 Зато более 60 тысяч просмотров! Что-то мне подсказывает, что это - лишь первая ласточка…
#ИИшница
👍9🥰2🐳2🔥1
🗞ИИшная подборка исследований в радиологии за январь 2024
По работе начала делать мини-обзоры научных исследований для коллег. Подумала и решила, а почему бы ими не делиться тут. Кому-то это точно будет полезно и интересно. Такой вот мировой срез нашей ИИшной рентгенологической науки за месяц, с марта будет понедельно и поменьше текста.
📌Авторский коллектив из Нидерландов провел трёхлетнее продольное качественное исследование внедрения ИИ в радиологии в одном из крупных академических медицинских центров. В этом исследовании авторы, используя данные наблюдений за работой врачей, интервью и различные внутренние документы, выявляют проблемы внедрения ИИ в лучевую диагностику на различных уровнях и предлагают целостный подход к их решению.
📌Этой же теме, а также стандартизации и поэтапному внедрению искусственного интеллекта в клиническую рентгенологическую практику посвящен свежий обзор из журнала Radiology. Он фокусируется на трех ключевых компонентах: выявлении проблемы, согласовании с заинтересованными сторонами и конвейерной интеграции, и содержит как данные литературы, так и опыт авторов.
📌Один из горячих трендов последнего времени - использование больших языковых моделей (LLM) в радиологии. В этом обзоре рассматриваются ограничения LLM и потенциальное их использование в клинической практике и научных исследованиях, включая мультимодальные модели (то есть, например, и текстовые, и визуальные).
📌Американские исследователи на практике сравнили возможности двух больших языковых моделей ChatGPT и Glass AI назначать требующиеся диагностические исследования пациентам, исходя из клинической картины, в 11 клинических сценариях. Результаты Glass AI оказались значительно выше, чем у ChatGPT (превосходство в 10 из 11 кейсов). Обе LLM показали наилучшие результаты в случаях политравмы, обследования молочных желез и сосудов и наихудшие результаты в кейсах из неврологии, травматологии и кардиологии.
📌Скрининг рака шейки матки: от разработки модели до проверки ее эффективности в клинике. Авторы пошагово рассматривают преодоление разрыва между созданием алгоритма искусственного интеллекта и подтверждением его клинической эффективности на практике. При этом они отмечают, что аналогичные принципы применимы к другим областям анализа изображений с помощью ИИ.
📌Авторы в своем исследовании на основе интервьюирования разработчиков и пользователей ИИ коснулись доверия к искусственному интеллекту как инструменту поддержки принятия клинических решений в радиологии. Они выделили четыре аспекта этого доверия: надежность, прозрачность, проверку качества и совместимость между организациями.
📌Американская ассоциация сердца сформировала научное заявление, в котором рассмотрела всестороннее применение ИИ в визуализации сердечно-сосудистой системы и организационно-экономическую ценность от его внедрения.
И немного технических работ
📌Исследование посвящено платформе RoMIA для создания надежных моделей ИИ, предназначенных для медицинской визуализации. RoMIA позволяет добавлять в процесс обучения и развертывания модели три ключевых этапа: 1) шум, при котором часть обучающих данных синтетически преобразуется, моделируя источники шума, 2) тонкую настройку с микшированием входных данных и 3) шумоподавление на основе DCT, которое удаляет часть высокочастотных компонентов каждого изображения перед применением модели к другим источникам. Обкатка платформы происходила на рентгенограммах ОГК.
📌Авторы предлагают четырех-компонентную систему контроля качества с возможностью генерации артефактов на структурной МРТ для их добавления в обучающие наборы данных диагностического ИИ.
📌Ученые предлагают способ гармонизации данных, собранных из разных центров, который позволяет предотвращать утечку данных, не относящихся непосредственно к обучающим наборам.
#ИИшница
По работе начала делать мини-обзоры научных исследований для коллег. Подумала и решила, а почему бы ими не делиться тут. Кому-то это точно будет полезно и интересно. Такой вот мировой срез нашей ИИшной рентгенологической науки за месяц, с марта будет понедельно и поменьше текста.
📌Авторский коллектив из Нидерландов провел трёхлетнее продольное качественное исследование внедрения ИИ в радиологии в одном из крупных академических медицинских центров. В этом исследовании авторы, используя данные наблюдений за работой врачей, интервью и различные внутренние документы, выявляют проблемы внедрения ИИ в лучевую диагностику на различных уровнях и предлагают целостный подход к их решению.
📌Этой же теме, а также стандартизации и поэтапному внедрению искусственного интеллекта в клиническую рентгенологическую практику посвящен свежий обзор из журнала Radiology. Он фокусируется на трех ключевых компонентах: выявлении проблемы, согласовании с заинтересованными сторонами и конвейерной интеграции, и содержит как данные литературы, так и опыт авторов.
📌Один из горячих трендов последнего времени - использование больших языковых моделей (LLM) в радиологии. В этом обзоре рассматриваются ограничения LLM и потенциальное их использование в клинической практике и научных исследованиях, включая мультимодальные модели (то есть, например, и текстовые, и визуальные).
📌Американские исследователи на практике сравнили возможности двух больших языковых моделей ChatGPT и Glass AI назначать требующиеся диагностические исследования пациентам, исходя из клинической картины, в 11 клинических сценариях. Результаты Glass AI оказались значительно выше, чем у ChatGPT (превосходство в 10 из 11 кейсов). Обе LLM показали наилучшие результаты в случаях политравмы, обследования молочных желез и сосудов и наихудшие результаты в кейсах из неврологии, травматологии и кардиологии.
📌Скрининг рака шейки матки: от разработки модели до проверки ее эффективности в клинике. Авторы пошагово рассматривают преодоление разрыва между созданием алгоритма искусственного интеллекта и подтверждением его клинической эффективности на практике. При этом они отмечают, что аналогичные принципы применимы к другим областям анализа изображений с помощью ИИ.
📌Авторы в своем исследовании на основе интервьюирования разработчиков и пользователей ИИ коснулись доверия к искусственному интеллекту как инструменту поддержки принятия клинических решений в радиологии. Они выделили четыре аспекта этого доверия: надежность, прозрачность, проверку качества и совместимость между организациями.
📌Американская ассоциация сердца сформировала научное заявление, в котором рассмотрела всестороннее применение ИИ в визуализации сердечно-сосудистой системы и организационно-экономическую ценность от его внедрения.
И немного технических работ
📌Исследование посвящено платформе RoMIA для создания надежных моделей ИИ, предназначенных для медицинской визуализации. RoMIA позволяет добавлять в процесс обучения и развертывания модели три ключевых этапа: 1) шум, при котором часть обучающих данных синтетически преобразуется, моделируя источники шума, 2) тонкую настройку с микшированием входных данных и 3) шумоподавление на основе DCT, которое удаляет часть высокочастотных компонентов каждого изображения перед применением модели к другим источникам. Обкатка платформы происходила на рентгенограммах ОГК.
📌Авторы предлагают четырех-компонентную систему контроля качества с возможностью генерации артефактов на структурной МРТ для их добавления в обучающие наборы данных диагностического ИИ.
📌Ученые предлагают способ гармонизации данных, собранных из разных центров, который позволяет предотвращать утечку данных, не относящихся непосредственно к обучающим наборам.
#ИИшница
👍6🔥2❤1🥰1🐳1
🗞ИИ-шная подробка исследований в радиологии за февраль 2024
Продолжаю по работе обзирать научные публикации, посвященные ИИ в радиологии. Итак, чем порадовал нас ферваль…
📌Обзор посвящен использованию больших языковых моделей типа GPT и BERT в медицине. Основное внимание уделяется самым выдающимся представителям этой стремительно развивающейся сферы, в частности - языковым описательным моделям в радиологии, включая large language and vision assistant для биомедицины (LLaVa-Med). Обзор дает представление о широком применении генеративных моделей искусственного интеллекта в клинических исследованиях и подчеркивает их потенциал для преобразования всей отрасли в целом.
📌Еще один обзор раскрывает возможности использования ИИ и глубокого обучения в ревматологии. Рассматриваются известные на сегодняшний день подходы и ИИ-сервисы, которые применяются в клинической практике для визуализации ревматологических изменений на различных диагностических изображениях.
📌Коллектив авторов из Австралии собрал в обзор прогресс ИИ за пять лет в создании синтетических КТ, МРТ и ПЭТ. Они проанализировали синтетическое контрастирование в медицинской визуализации и наиболее часто используемые сети глубокого обучения для синтеза медицинских изображений. Они проанализировали не только каждый известный метод синтеза, но и новые нейросетевые архитектуры - от обычных CNN и до новейших моделей Transformer и Diffusion.
📌А вот и одно из первых исследований визуальноязыковых моделей в радиологии (в прошлом обзоре уже было, кажется, первое). Авторы проверили, как работает ClinicalBLIP - модель генерации рентгенологических протоколов заключений на основе изображений. Для этого они обучили исходную модель InstructBLIP на наборах клинических данных (рентгенологические описания) и применили многоступенчатый подход к тонкой настройке семантики с помощью метода низкоуровневой адаптации.
📌Авторы ретроспективно-проспективного исследования проверили диагностическую точность коммерчески доступного ИИ для диагностики переломов шейных позвонков на КТ и его влияние на время подготовки заключения. При подключении ИИ время постановки диагноза в случаях переломов увеличивалось на 16 минут. Также ИИ пропустил 22 перелома, из которых 5 требовали стабилизирующей терапии (из 2973 человек с распространенностью переломов ШОП 7,6%).
📌Качество определения искусственным интеллектом состава тела (количественных биомаркеров различных тканей) на КТ ОБП различной толщины срезов проверила группа авторов под руководством Пэрри Пикарда. На основании ретроспективной оценки 9882 КТ они выяснили, что автоматизированные измерения состава тела сильно коррелируют при любой толщине срезов и демонстрируют совпадение, особенно для мягких тканей, что делает возможным использование для этих целей любой серии изображений.
#ИИшница
Продолжаю по работе обзирать научные публикации, посвященные ИИ в радиологии. Итак, чем порадовал нас ферваль…
📌Обзор посвящен использованию больших языковых моделей типа GPT и BERT в медицине. Основное внимание уделяется самым выдающимся представителям этой стремительно развивающейся сферы, в частности - языковым описательным моделям в радиологии, включая large language and vision assistant для биомедицины (LLaVa-Med). Обзор дает представление о широком применении генеративных моделей искусственного интеллекта в клинических исследованиях и подчеркивает их потенциал для преобразования всей отрасли в целом.
📌Еще один обзор раскрывает возможности использования ИИ и глубокого обучения в ревматологии. Рассматриваются известные на сегодняшний день подходы и ИИ-сервисы, которые применяются в клинической практике для визуализации ревматологических изменений на различных диагностических изображениях.
📌Коллектив авторов из Австралии собрал в обзор прогресс ИИ за пять лет в создании синтетических КТ, МРТ и ПЭТ. Они проанализировали синтетическое контрастирование в медицинской визуализации и наиболее часто используемые сети глубокого обучения для синтеза медицинских изображений. Они проанализировали не только каждый известный метод синтеза, но и новые нейросетевые архитектуры - от обычных CNN и до новейших моделей Transformer и Diffusion.
📌А вот и одно из первых исследований визуальноязыковых моделей в радиологии (в прошлом обзоре уже было, кажется, первое). Авторы проверили, как работает ClinicalBLIP - модель генерации рентгенологических протоколов заключений на основе изображений. Для этого они обучили исходную модель InstructBLIP на наборах клинических данных (рентгенологические описания) и применили многоступенчатый подход к тонкой настройке семантики с помощью метода низкоуровневой адаптации.
📌Авторы ретроспективно-проспективного исследования проверили диагностическую точность коммерчески доступного ИИ для диагностики переломов шейных позвонков на КТ и его влияние на время подготовки заключения. При подключении ИИ время постановки диагноза в случаях переломов увеличивалось на 16 минут. Также ИИ пропустил 22 перелома, из которых 5 требовали стабилизирующей терапии (из 2973 человек с распространенностью переломов ШОП 7,6%).
📌Качество определения искусственным интеллектом состава тела (количественных биомаркеров различных тканей) на КТ ОБП различной толщины срезов проверила группа авторов под руководством Пэрри Пикарда. На основании ретроспективной оценки 9882 КТ они выяснили, что автоматизированные измерения состава тела сильно коррелируют при любой толщине срезов и демонстрируют совпадение, особенно для мягких тканей, что делает возможным использование для этих целей любой серии изображений.
#ИИшница
👍3❤2🔥1🐳1
🗞ИИ-шная подборка исследований в радиологии за 1/2 марта 2024
📌Как оценить клиническую пользу ИИ с точки зрения оргздрава? Исследователи предлагают несколько принципов, которые могут быть полезны с позиции управленцев в эре цифровой диагностики. С помощью них организаторы здравоохранения и поставщики таких медицинских услуг смогут систематически и структурировано оценить эти инструменты и варианты их использования, чтобы обеспечить оптимальное управление капиталом, ресурсами и, в конечном счете, улучшить лечение пациентов.
📌Рентгенологи северных стран (Дания, Норвегия, Исландия и др) относятся к внедрению ИИ в свою работу положительно. К такому выводу пришли ученые по результатам онлайн-опроса. Однако для успешного включения ИИ в практику требуется постоянное дополнительное образование.
📌Еще один онлайн-опрос был проведен среди рентгенологов Великобритании и касался всесторонней проверки знаний об ИИ - от использования в практике до управленческих моментов развертывания в МИС и закупок, а также мнение о стимулах, проблемах и будущих приоритетах внедрения ИИ. Опрос продемонстрировал то же, к чему пришли авторы предыдущей работы - необходимо оптимальное обучение врачей и надежная структура управления ИИ.
📌В исследовании из Южной Кореи приводятся первые результаты по визуальной/ИИ-оценке коронарного кальция и его связи с нежелательными сердечно-сосудистыми событиями, которые получены в рамках национальной программы скрининга рака легких. Распространенность кальцификации коронарных артерий составила 53,4% по консенсусной визуальной оценке, 56,6% согласно искусственному интеллекту I и 60,1% согласно искусственному интеллекту II. Ученые делают вывод, что частота встречаемости нежелательных событий значительно увеличивалась с увеличением тяжести кальцификации независимо от того, оценивалась ли она с помощью визуального анализа или ИИ.
📌Для прогнозирования исходов у пациентов с инсультом необходим расчет индивидуальных рисков, для которого исследователи разработали радиомический биомаркер визуализации на основе МРТ мозга с использованием методов глубокого обучения. Они сравнили прогностические характеристики этого биомаркера с пятью факторами риска в наборе несогласованных тестов и пришли к выводу о его высокой сопоставимости и потенциальной пользе.
📌Ученые предлагают метод реконструкции МРТ-изображений мозга с помощью ИИ, который способен ускорить исследование без ущерба для его качества. Его проверили на МРТ мозга с метастазами и продемонстрировали, что он подходит для клинического применения, при этом сокращая время последовательностей (CE 3D-T1WI и CE 3D-FLAIR) до 40%.
📌Авторы представляют платформу для автоматической сегментации, основанную на свёрточных нейросетях и алгоритмах-трансформерах, которая сможет облегчить точную сегментацию немелкоклеточного рака легких.
📌Экспертный редакционный обзор клинического применения, проблем и рекомендаций насчет ИИ при ультразвуковых исследованиях опорно-двигательного аппарата и мягких тканей опубликовали в Американском радиологическом журнале. Обсуждаются создание высококачественных наборов данных, подходы к единообразию результатов УЗИ, проблемы, стоящие перед разработкой подобного ИИ, и клиническая ценность.
#ИИшница
📌Как оценить клиническую пользу ИИ с точки зрения оргздрава? Исследователи предлагают несколько принципов, которые могут быть полезны с позиции управленцев в эре цифровой диагностики. С помощью них организаторы здравоохранения и поставщики таких медицинских услуг смогут систематически и структурировано оценить эти инструменты и варианты их использования, чтобы обеспечить оптимальное управление капиталом, ресурсами и, в конечном счете, улучшить лечение пациентов.
📌Рентгенологи северных стран (Дания, Норвегия, Исландия и др) относятся к внедрению ИИ в свою работу положительно. К такому выводу пришли ученые по результатам онлайн-опроса. Однако для успешного включения ИИ в практику требуется постоянное дополнительное образование.
📌Еще один онлайн-опрос был проведен среди рентгенологов Великобритании и касался всесторонней проверки знаний об ИИ - от использования в практике до управленческих моментов развертывания в МИС и закупок, а также мнение о стимулах, проблемах и будущих приоритетах внедрения ИИ. Опрос продемонстрировал то же, к чему пришли авторы предыдущей работы - необходимо оптимальное обучение врачей и надежная структура управления ИИ.
📌В исследовании из Южной Кореи приводятся первые результаты по визуальной/ИИ-оценке коронарного кальция и его связи с нежелательными сердечно-сосудистыми событиями, которые получены в рамках национальной программы скрининга рака легких. Распространенность кальцификации коронарных артерий составила 53,4% по консенсусной визуальной оценке, 56,6% согласно искусственному интеллекту I и 60,1% согласно искусственному интеллекту II. Ученые делают вывод, что частота встречаемости нежелательных событий значительно увеличивалась с увеличением тяжести кальцификации независимо от того, оценивалась ли она с помощью визуального анализа или ИИ.
📌Для прогнозирования исходов у пациентов с инсультом необходим расчет индивидуальных рисков, для которого исследователи разработали радиомический биомаркер визуализации на основе МРТ мозга с использованием методов глубокого обучения. Они сравнили прогностические характеристики этого биомаркера с пятью факторами риска в наборе несогласованных тестов и пришли к выводу о его высокой сопоставимости и потенциальной пользе.
📌Ученые предлагают метод реконструкции МРТ-изображений мозга с помощью ИИ, который способен ускорить исследование без ущерба для его качества. Его проверили на МРТ мозга с метастазами и продемонстрировали, что он подходит для клинического применения, при этом сокращая время последовательностей (CE 3D-T1WI и CE 3D-FLAIR) до 40%.
📌Авторы представляют платформу для автоматической сегментации, основанную на свёрточных нейросетях и алгоритмах-трансформерах, которая сможет облегчить точную сегментацию немелкоклеточного рака легких.
📌Экспертный редакционный обзор клинического применения, проблем и рекомендаций насчет ИИ при ультразвуковых исследованиях опорно-двигательного аппарата и мягких тканей опубликовали в Американском радиологическом журнале. Обсуждаются создание высококачественных наборов данных, подходы к единообразию результатов УЗИ, проблемы, стоящие перед разработкой подобного ИИ, и клиническая ценность.
#ИИшница
👍4❤2🐳1
ИИ будет описывать рентгенограммы без участия врачей
Наконец-то Сергей Собянин анонсировал тот проект, который начал разрабатываться в нашем Центре диагностики и телемедицины еще в прошлом году. Когда я размышляла о трендах, то упомянула в том числе то, что ИИ в Москве опробуют в автономном режиме - то есть позволят ему описывать рентгенограммы органов грудной клетки, и в случае нормы эти описания будут сразу отправляться в электронную медицинскую карту пациента.
В общем, проект запускается, и в городе под это дело даже введен особый тариф ОМС - второй тариф для ИИ (первый был для первого чтения маммограмм). Если ИИ обнаруживает норму - заключение, минуя рентгенолога, отправляется пациенту; если будет найдено любое отклонение - исследование пересмотрит рентгенолог.
Нужно сказать, что ИИ, который примется за такое волнительное дело, настроен на максимальную чувствительность. Это значит, что почти 100% любых отклонений он сможет выявить. Почти - потому что да, при пилотном анализе единичные пропуски типа очага или застарелого перелома ребер все-таки встречались. Но их порядок колебался в рамках 0.1%, что сильно ниже, чем у врачей (ну а что вы хотели, врачи - тоже люди, которые могут уставать).
Естественно, полностью самостоятельным ИИ в рамках эксперимента не оставят - с мая по сентябрь его заключения будут перепроверять ведущие рентгенологи России из федеральных центров. То есть пациенты в это время будут получать все-таки два заключения - одно от ИИ, другое - от врача.
До конца года мы все сделаем вывод о том, насколько эта схема, во-первых, безопасна, а во-вторых, эффективна. Ожидается, что это кардинальным образом изменит работу врача, избавив его от скучной рутины описания норм (а рентгенограммы легких и флюшки - это до 99% нормы). И подготовка заключений сильно ускорится. Вопрос, правда, есть в том, что будут делать рентгенологи, которые занимаются только классическим рентгеном…
Короче, если к концу года все будет ОК, ИИ оставят на описаниях норм по рентгену и флюорографии. В целом, мне кажется это логичным следующим шагом в развитии ИИ как помощника рентгенолога. Он уже себя хорошо показал в скрининговых исследованиях, когда основное время работы ты тратишь чисто на подготовку протокола о норме. Посмотрим, сколько будет пропусков на потоке и какие это будут ошибки.
А как смотрите на это нововведение вы?
#ИИшница
Наконец-то Сергей Собянин анонсировал тот проект, который начал разрабатываться в нашем Центре диагностики и телемедицины еще в прошлом году. Когда я размышляла о трендах, то упомянула в том числе то, что ИИ в Москве опробуют в автономном режиме - то есть позволят ему описывать рентгенограммы органов грудной клетки, и в случае нормы эти описания будут сразу отправляться в электронную медицинскую карту пациента.
В общем, проект запускается, и в городе под это дело даже введен особый тариф ОМС - второй тариф для ИИ (первый был для первого чтения маммограмм). Если ИИ обнаруживает норму - заключение, минуя рентгенолога, отправляется пациенту; если будет найдено любое отклонение - исследование пересмотрит рентгенолог.
Нужно сказать, что ИИ, который примется за такое волнительное дело, настроен на максимальную чувствительность. Это значит, что почти 100% любых отклонений он сможет выявить. Почти - потому что да, при пилотном анализе единичные пропуски типа очага или застарелого перелома ребер все-таки встречались. Но их порядок колебался в рамках 0.1%, что сильно ниже, чем у врачей (ну а что вы хотели, врачи - тоже люди, которые могут уставать).
Естественно, полностью самостоятельным ИИ в рамках эксперимента не оставят - с мая по сентябрь его заключения будут перепроверять ведущие рентгенологи России из федеральных центров. То есть пациенты в это время будут получать все-таки два заключения - одно от ИИ, другое - от врача.
До конца года мы все сделаем вывод о том, насколько эта схема, во-первых, безопасна, а во-вторых, эффективна. Ожидается, что это кардинальным образом изменит работу врача, избавив его от скучной рутины описания норм (а рентгенограммы легких и флюшки - это до 99% нормы). И подготовка заключений сильно ускорится. Вопрос, правда, есть в том, что будут делать рентгенологи, которые занимаются только классическим рентгеном…
Короче, если к концу года все будет ОК, ИИ оставят на описаниях норм по рентгену и флюорографии. В целом, мне кажется это логичным следующим шагом в развитии ИИ как помощника рентгенолога. Он уже себя хорошо показал в скрининговых исследованиях, когда основное время работы ты тратишь чисто на подготовку протокола о норме. Посмотрим, сколько будет пропусков на потоке и какие это будут ошибки.
А как смотрите на это нововведение вы?
#ИИшница
Telegram
Мэр Москвы Сергей Собянин
В поликлиниках Москвы искусственный интеллект будет анализировать рентгеновские снимки без участия врача
Ежегодно выполняется в среднем 2 млн флюорографий и рентгенографий органов грудной клетки, и большую часть из них проводят для профилактики. К примеру…
Ежегодно выполняется в среднем 2 млн флюорографий и рентгенографий органов грудной клетки, и большую часть из них проводят для профилактики. К примеру…
🔥10👍6❤2
Качественные данные = качественное обучение. Эту формулу мы - те, кто работает с нейросетями - выучили достаточно хорошо. Но вот дополненные данные = качественное обучение? Мы ищем ответ на этот вопрос и частично уже нашли.
В рамках гранта РНФ, который с командой завершили в том году, мы занимались особенностями создания наборов данных в нейровизуализации на примере компьютерных томограмм головного мозга с признаками кровоизлияний. Наша основная задача состояла в том, чтобы, во-первых, разработать методологию сбора таких датасетов, а во-вторых, попробовать ответить на вопрос, будет ли дополнительная информация помимо картинок (какие-то клинические сведения или особенности технических настроек томографа) влиять на результат работы нейросетки.
В процессе этой работы мы собрали набор данных, содержащий 800 КТ исследований головы и предназначенный для дообучения и тестирования сервисов искусственного интеллекта (ИИ), которые помогают врачам-рентгенологам диагностировать внутричерепные кровоизлияния. Помимо непосредственно медицинских изображений он содержит клиническую информацию и ряд технических параметров томографов, учет которых при дообучении позволит улучшить точность ИИ-сервисов. Его описание и ссылку на скачивание мы опубликовали в журнале Data (как раз насчет него я писала тут).
Внутричерепное кровоизлияние — опасное, угрожающее жизни состояние, которое часто приводит к инвалидности. Своевременная и качественная диагностика играет огромную роль в течении и исходе этого заболевания, а золотым стандартом обнаружения кровоизлияний считается КТ. В этих ситуациях себя уже зарекомендовал ИИ, который помогает быстро выявлять больных с кровью в голове, чтобы им оказывали оперативную медицинскую помощь. Однако основным препятствием на пути развития такого ИИ становится не очень большое количество качественных наборов данных для обучения и тестирования.
Мы взяли и обогатили серии КТ-изображений с признаками крови и без них клиническими и техническими параметрами. Туда включили информацию о возрасте пациентов, типе кровоизлияния, его множественности, прорыве крови в ликворные пространства, переломах черепа и оперативных вмешательствах, а также несколько технических параметров изображений: толщины срезов, фильтры реконструкции, силу тока рентгеновской трубки, производителя и некоторые другие.
Интересно, что клинические данные ожидаемо улучшили прогностические способности ИИ. Ожидали мы такого же и от технических параметров, но не тут то было. Хотя один параметр все-таки улучшил работу нейросетки, да еще и как! Им оказалась
Казалось бы - логично. Но не очевидно. Готовим сейчас отдельную статью на этот счет. Ну а набором данных модете пользоваться - возможно, у вас получится на его основе сделать еще что-нибудь интересное 🤗
Интересны ли подобные посты? Продолжать? Да - 🔥 Нет - 😒
#ИИшница #нейроЯ
MDPI
Expanded Brain CT Dataset for the Development of AI Systems for Intracranial Hemorrhage Detection and Classification
Intracranial hemorrhage (ICH) is a dangerous life-threatening condition leading to disability. Timely and high-quality diagnosis plays a huge role in the course and outcome of this disease. The gold standard in determining ICH is computed tomography. This…
🔥17👍3🐳1
Кровоизлияния в мозг, ИИ и страдания одного маленького ученого
Подходя к написанию поста о диссертации, которая, судя по опросу, внезапно заинтересовала какое-то большое количество читателей этого канала, я растерялась. Просто рассказать о сухих фактах (что предмет, что объект, о задачах, новизне, результатах и практической пользе)? Либо пропустить материал через призму своих ощущений в процессе работы?
И как вы, возможно, поняли из введения, я выбрала второй вариант.
Жизнь человека науки крайне неравномерна. Выборка даже из моих знакомых будет крайне ограничена, но большинство из них испытывает в процессе своей работы неизбежные скачки самоощущения по кривой Даннинга-Крюгера. То «😼 ух я волчара, как мощны мои лапищи», то «😿 я ни на что не гожусь, у меня ничего не получается». И действительно - бывают моменты, когда у тебя все складывается и мысль в потоке ложится стройным полотном текста статей, а бывает, что смотришь на свои первичные данные, а в голове обезьяна с тарелками. И мучительные попытки родить из себя хоть что-то заканчиваются хождением кругами вокруг «надо писать» и чувством вины за собственную расторопность.
Да, я могу допустить тот факт, что все вокруг - суперработоспособные и трудолюбивые котики🥁 , одна я - ленивый тюлень . Но боязнь белого листа и инерция начала - мои самые «любимые» и самые страшные бичи. Как говорится - могу, умею, практикую. При этом искренне восхищаюсь суперменами, кто «монография за месяц», «статья за неделю», «литобзор за сутки» и «диссер за пол года». Вы - какие-то невероятно целеустремленные и усидчивые люди с титановой попой силой воли и вольфрамовой концентрацией отсыпьте страждущим, по-братски.
Мой диссер, неприлично сказать, уже длится третий год, хотя, наверное, можно было бы расквитаться с ним уже в прошлом году. Он посвящен эффективности и стратегиям применения искусственного интеллекта на примере внутричерепных кровоизлияний по данным компьютерной томографии головы. В его основе лежат данные Московского эксперимента, о котором я уже рассказывала подробнее вот тут. И основная цель и ценность диссертации - на реальных данных сделать вывод о том, какие именно стратегии применения у ИИ такого характера (кровоизлияния - это неотложная патология, требующая быстрое вмешательства).
Под капотом диссера лежит уже огромный двигатель, который мы с коллегами бережно собираем четвертый год и который обеспечивает работу Эксперимента, а также ложится в основу методичек и национальных стандартов ИИ в сфере здравоохранения. Это весь путь ИИ от момента появления до внедрения в реальную клиническую практику и оценки его работы на потоке.
Моя часть работы состояла в том, чтобы:
🟢 сформулировать требования для ИИ, который будет диагностировать кровоизлияния на КТ,
🟢 собрать наборы данных для тестирования (несколько штук, ссылками поделюсь по запросу),
🟢 попутно разработать методику того, как такие наборы собирать и какие данные брать,
🟢 сделать инструмент автоматического анализа текстовых заключений врачей, потому что собирать КТ с кровоизлияниями и без по текстам описаний оказалось нетривиальной задачей (наши статьи вот и вот),
🟢 протестировать ИИ, пришедший к нам в Эксперимент,
🟢 отмониторить его работу на потоке в течение полутора лет,
🟢 проанализировать сильные и слабые стороны, выявить косяки и ачивки,
🔜 сравнить работу врачей-рентгенологов без ИИ с работой врачей, которым были доступны результаты этого ИИ,
🔜 сделать выводы об эффективности. Возможно, оценить клинические исходы, если мы все-таки решим с научруком, что ретроспективных данных для защиты не хватает, и пойдем в проспективный этап.
#нейроя #ИИшница
Подходя к написанию поста о диссертации, которая, судя по опросу, внезапно заинтересовала какое-то большое количество читателей этого канала, я растерялась. Просто рассказать о сухих фактах (что предмет, что объект, о задачах, новизне, результатах и практической пользе)? Либо пропустить материал через призму своих ощущений в процессе работы?
Жизнь человека науки крайне неравномерна. Выборка даже из моих знакомых будет крайне ограничена, но большинство из них испытывает в процессе своей работы неизбежные скачки самоощущения по кривой Даннинга-Крюгера. То «
Да, я могу допустить тот факт, что все вокруг - суперработоспособные и трудолюбивые котики
Мой диссер, неприлично сказать, уже длится третий год, хотя, наверное, можно было бы расквитаться с ним уже в прошлом году. Он посвящен эффективности и стратегиям применения искусственного интеллекта на примере внутричерепных кровоизлияний по данным компьютерной томографии головы. В его основе лежат данные Московского эксперимента, о котором я уже рассказывала подробнее вот тут. И основная цель и ценность диссертации - на реальных данных сделать вывод о том, какие именно стратегии применения у ИИ такого характера (кровоизлияния - это неотложная патология, требующая быстрое вмешательства).
Под капотом диссера лежит уже огромный двигатель, который мы с коллегами бережно собираем четвертый год и который обеспечивает работу Эксперимента, а также ложится в основу методичек и национальных стандартов ИИ в сфере здравоохранения. Это весь путь ИИ от момента появления до внедрения в реальную клиническую практику и оценки его работы на потоке.
Моя часть работы состояла в том, чтобы:
🟢 сформулировать требования для ИИ, который будет диагностировать кровоизлияния на КТ,
🟢 собрать наборы данных для тестирования (несколько штук, ссылками поделюсь по запросу),
🟢 попутно разработать методику того, как такие наборы собирать и какие данные брать,
🟢 сделать инструмент автоматического анализа текстовых заключений врачей, потому что собирать КТ с кровоизлияниями и без по текстам описаний оказалось нетривиальной задачей (наши статьи вот и вот),
🟢 протестировать ИИ, пришедший к нам в Эксперимент,
🟢 отмониторить его работу на потоке в течение полутора лет,
🟢 проанализировать сильные и слабые стороны, выявить косяки и ачивки,
🔜 сравнить работу врачей-рентгенологов без ИИ с работой врачей, которым были доступны результаты этого ИИ,
🔜 сделать выводы об эффективности. Возможно, оценить клинические исходы, если мы все-таки решим с научруком, что ретроспективных данных для защиты не хватает, и пойдем в проспективный этап.
#нейроя #ИИшница
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤5🐳1
Вот это да, товарищи, чего уж меньше всего было ожидать, так это Нобелевской премии по физике 2024 года за, фактически, математику. Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон - довольно известные имена для тех, кто занимается искусственным интеллектом. Они и стали лауреатами этого года «за основополагающие открытия и изобретения, которые позволяют проводить машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей».
Джон Хопфилд создал структуру, которая может хранить и восстанавливать информацию (компьютерный аналог ассоциативной памяти). Джеффри Хинтон изобрел метод, который может независимо обнаруживать свойства в данных и который стал определяющим для создания больших искусственных нейронных сетей, используемых сегодня.
Итак, день постов по ИИшечку объявляется открытым👏
#ИИшница
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14❤5👍2
Нейробиология + математика = премия по физике
А вот и большой текст про премию от нашего главреда. В полной мере отражает силу междисциплинарности науки.
Вот Джон Хопфилд, например, с самого начала, будучи физиком, балансировал между ней и молекулярной биологией, а затем вообще, погрузившись в нейронауки в Калтехе, построил модель сети с узлами и соединениями. Причем, физику он использовал, чтобы описать, как развиваются материалы, когда вращения этих узлов влияют друг на друга. Так родилась сеть ассоциативной памяти. Вы только посмотрите на это визуальное объяснение поиска в сети, которое автор сравнил с мячом, катящимся между вершин!🤩
В другой стороне мира Джеффри Хинтон, бакалавр экспериментальной психологии и PhD по искусственному интеллекту, рассуждал, как прикрутить шаблоны мышления людей к машинам, найдя при этом собственные категории для сортировки и интерпретации информации. Он взял сеть Хопфилда и расширил, применив уравнение Больцмана, которое статистически описывает распределение энергии в системах. На выходе получилась машина Больцмана - очень ранний прототип глубокой нейросетки со способностью учиться уже не на инструкциях, а на примерах.
Потрясающе красивый пример интеграции разных наук для создания инструмента, которым все эти же науки сейчас активно пользуются.
#ИИшница
А вот и большой текст про премию от нашего главреда. В полной мере отражает силу междисциплинарности науки.
Вот Джон Хопфилд, например, с самого начала, будучи физиком, балансировал между ней и молекулярной биологией, а затем вообще, погрузившись в нейронауки в Калтехе, построил модель сети с узлами и соединениями. Причем, физику он использовал, чтобы описать, как развиваются материалы, когда вращения этих узлов влияют друг на друга. Так родилась сеть ассоциативной памяти. Вы только посмотрите на это визуальное объяснение поиска в сети, которое автор сравнил с мячом, катящимся между вершин!
В другой стороне мира Джеффри Хинтон, бакалавр экспериментальной психологии и PhD по искусственному интеллекту, рассуждал, как прикрутить шаблоны мышления людей к машинам, найдя при этом собственные категории для сортировки и интерпретации информации. Он взял сеть Хопфилда и расширил, применив уравнение Больцмана, которое статистически описывает распределение энергии в системах. На выходе получилась машина Больцмана - очень ранний прототип глубокой нейросетки со способностью учиться уже не на инструкциях, а на примерах.
Потрясающе красивый пример интеграции разных наук для создания инструмента, которым все эти же науки сейчас активно пользуются.
#ИИшница
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥5🔥3❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
"Вчера" - Нобелевская премия по физике, а "сегодня" - говорящие портреты из Гарри Поттера. И даже парящие свечи уже не столь недостижимое чудо - вполне можно добиться правдоподобия с помощью голографии. Интересно, до чего ещё мы дойдем благодаря ИИ? ❓
#ИИшница
#ИИшница
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4😁2
Кто бы мог подумать, что последние дни будет столько инфоповодов поговорить об искусственном интеллекте. Нобелевский комитет подсобил знатно! Нобелевская премия по химии за 2024 год присуждена «за предсказание структуры белков» Демису Хассабису и Джону Джамперу, а также «за вычислительное проектирование белков» Дэвиду Бейкеру.
Первые оба два разработали (один придумал, другой улучшил) нейросеть AlphaFold, которая успешно ответила на самый сложный вызов биохимии - решила проблему предсказания третичной структуры белков по аминокислотной последовательности.
Второй пошел от обратного и разработал программу Rosetta, которая по трехмерной белковой структуре предсказывает аминокислотное содержание белка, что стало прорывом в дизайне новых не существующих в природе белков.
Что творится, товарищи! Перед
#ИИшница
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10
«Глубокий разум» и Розетта - две стороны одной химической премии
Большой текст про Нобеля по химии вам в качестве вечернего чтива перед сном (или утром за завтраком - как пойдет). Читается вся история натурально как экшн.
Перед исследователями-биохимиками стояла большая проблема. Есть способы расправы с этой проблемой, которые слишком сложны и долги. Для того, чтобы привлечь новыхатлетов участников, запускаются голодные игры соревнования. Ученые в тупике, они борются, но не достигают успехов. Кажется, что уже ничего не выйдет… И тут на арену вырываются междисциплинарщики с математическими ружьями наперевес, которые в кровавой интеллектуальной схватке одерживают вверх и заставляют проблему отступить.
Один из них вывернул проблему наизнанку, демонстрируя беснующейся в ликовании толпе биохимиков невиданные на планетевнутренности белковые структуры. И эти структуры можно синтезировать с помощью верных рабов бактерий, которые будут безропотно производить все, что им прикажут напишут в виде генов и внедрят в геном. Потрясающие возможности для создания новых белков с новыми свойствами, в том числе лечебными.
Другиеатлеты нобелиаты оглушили проблему и заставили ее пасть ниц, предсказав третичные структуры всех известных белков на планете по их аминокислотному составу.
Но покаарена сообщество оглушительно аплодировало, проблема продолжала дышать… Она осталась жива. И теперь будет мстить своему математическому оружию, заставляя его ошибаться при малейшей мутации в известной белковой структуре, а ученых - хвататься за головы в попытках решить новые биохимические головоломки.
To be continued…
#ИИшница
Большой текст про Нобеля по химии вам в качестве вечернего чтива перед сном (или утром за завтраком - как пойдет). Читается вся история натурально как экшн.
Перед исследователями-биохимиками стояла большая проблема. Есть способы расправы с этой проблемой, которые слишком сложны и долги. Для того, чтобы привлечь новых
Один из них вывернул проблему наизнанку, демонстрируя беснующейся в ликовании толпе биохимиков невиданные на планете
Другие
Но пока
To be continued…
#ИИшница
👍7❤2👎1🔥1
ИИ или не ИИ?🤨
У нас с коллегой-программистом сегодня состоялась дискуссия на тему того, правильно ли все, что сейчас называется искусственным интеллектом, называть искусственным интеллектом? Дискуссия, как мне показалось, чисто терминологическая, поскольку термин «ИИ» в профессиональной среде все же больше собирательный. Им объединяется множество интрументов на основе машинного, глубокого обучения и тд, включая современные архитектуры нейронных сетей, обладающих мощными возможностями обрабатывать и анализировать большие объемы данных. НО при этом не обладающих «интеллектом».
То есть мне изнутри своего инфопузыря кажется само собой разумеющимся, что мы применяем термин «интеллект» в иносказательном значении, имея в виду отсутствие необходимости в явном программировании каждого шага и универсальность «интеллектуального» инструмента для решения разнообразных проблем, связанных с анализом данных. Однако мой визави утверждает, что общество в подавляющем большинстве воспринимает его совсем иначе - не как искусственный «интеллект», а как реальный ИИ (который в среде профи зовется AGI и пока что не создан).
Я, конечно же, читала дискуссии специалистов на тему, пилим ли мы сами сук, на котором сейчас сидим, разработками в сфере ИИи все умрем от его «рук», или же просто скармливаем данные математическим алгоритмам, чтобы их ответы были больше похожи на правду. И мнения разнятся.
Но все же мне показалось интересным вынести сей вопрос на обсуждение в этой адитории. Что думаете?
#ИИшница
У нас с коллегой-программистом сегодня состоялась дискуссия на тему того, правильно ли все, что сейчас называется искусственным интеллектом, называть искусственным интеллектом? Дискуссия, как мне показалось, чисто терминологическая, поскольку термин «ИИ» в профессиональной среде все же больше собирательный. Им объединяется множество интрументов на основе машинного, глубокого обучения и тд, включая современные архитектуры нейронных сетей, обладающих мощными возможностями обрабатывать и анализировать большие объемы данных. НО при этом не обладающих «интеллектом».
То есть мне изнутри своего инфопузыря кажется само собой разумеющимся, что мы применяем термин «интеллект» в иносказательном значении, имея в виду отсутствие необходимости в явном программировании каждого шага и универсальность «интеллектуального» инструмента для решения разнообразных проблем, связанных с анализом данных. Однако мой визави утверждает, что общество в подавляющем большинстве воспринимает его совсем иначе - не как искусственный «интеллект», а как реальный ИИ (который в среде профи зовется AGI и пока что не создан).
Я, конечно же, читала дискуссии специалистов на тему, пилим ли мы сами сук, на котором сейчас сидим, разработками в сфере ИИ
Но все же мне показалось интересным вынести сей вопрос на обсуждение в этой адитории. Что думаете?
#ИИшница
👍5
Чат-боты, мозг и когнитивные навыки
Врываюсь в канал после длительного молчания аккурат в честь весны и сразу с полезным контентом!🌼 Во-первых - дамы, с праздником нас!🌸 Чтобы хотелось, моглось, сиялось, работалось, любилось и наслаждалось с максимальной отдачей! А во-вторых…
Представьте, что у вас появился личный помощник, который всегда готов (гусары, молчать!)посодействовать с планированием, концентрацией и даже управлением эмоциями . Звучит как фантастика? Но это уже реальность, в которую многие из нас имели счастье окунуться благодаря чат-ботам на основе больших языковых моделей (или БЯМ, люблю эту аббревиатуру). Думаю, самые прогрессивные в этом канале уже вовсю используют БЯМы в своих целях, настраивая себе собственных ассистентов. Но у ученых сразу стали возникать вопросики - а как сие искусственное великолепие может сказаться на нашем естественном интеллекте?
Буквально на днях мне попался на глаза систематический обзор, в котором авторы попытались резюмировать пока что довольно жидкий пул исследований, который уже есть по этой теме. Они наскребли 115 источников, из которых только 10 сгодились для оценки. Но выводы любопытны: оказалось, что эти виртуальные собеседники могут не только отвечать на вопросы, но и улучшать наши исполнительные функции. Давайте разберемся, как это работает и что это значит для нас.
Исполнительные функции — это как дирижер в оркестре нашего мозга. Они помогают нам планировать, концентрироваться, управлять временем и контролировать импульсы. Без них мы бы постоянно отвлекались, забывали важные дела и действовали спонтанно /здесь автор строк делает нервный смешок😭 /. Особенно важны эти функции для детей в школе и для взрослых… короче, всем в любой момент жизни. Но стресс, усталость и другие факторы могут их ослаблять. Вот тут-то и появляются чат-боты.
Чат-боты, основанные на БЯМ, — это не просто программы, которые умеют болтать. Они могут адаптироваться под наши нужды, давать обратную связь и помогать решать сложные задачи. Систематический обзор показал, что взаимодействие с чат-ботами может улучшить ключевые когнитивные навыки. Например:
Рабочая память и внимание: подростки, которые использовали чат-боты для выполнения школьных заданий, стали лучше справляться с задачами, требующими концентрации. Это особенно важно в мире, где нас постоянно что-то отвлекает.
Креативность и гибкость мышления: участники эксперимента, общаясь с чат-ботами, генерировали больше оригинальных идей. Помощь в том, чтобы мыслить нестандартно? Хмм, возможно🤔
Эмоциональная регуляция: чат-боты типа Popbots помогали людям справляться со стрессом и тревогой. Участники исследований отмечали, что стали лучше управлять своими эмоциями и меньше нервничать (сомнительно, но окэй).
Помощь при СДВГ: для детей и взрослых с синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) чат-боты стали настоящим спасением. Они помогали улучшить внимание, снизить импульсивность и лучше контролировать свое поведение.
Конечно, у этой технологии есть ограничения. Большинство улучшений, которые наблюдались в исследованиях, были краткосрочными. То есть, пока человек взаимодействует с чат-ботом, его когнитивные навыки прогрессируют, но что будет через месяц или год — пока неизвестно. Кроме того, многие исследования проводились в идеальных, контролируемых условиях, а реальная жизнь куда сложнее.
Есть и этические вопросы. Например, если мы слишком сильно полагаемся на чат-ботов, можем ли мы потерять способность думать самостоятельно? Или что если алгоритмы начнут выдавать некорректные ответы из-за ошибок в данных? Эти риски нужно учитывать, чтобы технологии приносили пользу. Не скрою, я тоже активно юзаю этот инструмент, но перепроверяю все, что касается фактов - даты, имена, названия и тд. Часто БЯМ галлюцинируют, а когда их в это «тыкаешь носом», начинают извиняться и оправдыватьсяну прямо как ты, когда налажал, но каешься😅🙈
#нейропросвет
#ИИшница
конец дальше⬇️
Врываюсь в канал после длительного молчания аккурат в честь весны и сразу с полезным контентом!
Представьте, что у вас появился личный помощник, который всегда готов (гусары, молчать!)
Буквально на днях мне попался на глаза систематический обзор, в котором авторы попытались резюмировать пока что довольно жидкий пул исследований, который уже есть по этой теме. Они наскребли 115 источников, из которых только 10 сгодились для оценки. Но выводы любопытны: оказалось, что эти виртуальные собеседники могут не только отвечать на вопросы, но и улучшать наши исполнительные функции. Давайте разберемся, как это работает и что это значит для нас.
Исполнительные функции — это как дирижер в оркестре нашего мозга. Они помогают нам планировать, концентрироваться, управлять временем и контролировать импульсы. Без них мы бы постоянно отвлекались, забывали важные дела и действовали спонтанно /здесь автор строк делает нервный смешок
Чат-боты, основанные на БЯМ, — это не просто программы, которые умеют болтать. Они могут адаптироваться под наши нужды, давать обратную связь и помогать решать сложные задачи. Систематический обзор показал, что взаимодействие с чат-ботами может улучшить ключевые когнитивные навыки. Например:
Рабочая память и внимание: подростки, которые использовали чат-боты для выполнения школьных заданий, стали лучше справляться с задачами, требующими концентрации. Это особенно важно в мире, где нас постоянно что-то отвлекает.
Креативность и гибкость мышления: участники эксперимента, общаясь с чат-ботами, генерировали больше оригинальных идей. Помощь в том, чтобы мыслить нестандартно? Хмм, возможно🤔
Эмоциональная регуляция: чат-боты типа Popbots помогали людям справляться со стрессом и тревогой. Участники исследований отмечали, что стали лучше управлять своими эмоциями и меньше нервничать (сомнительно, но окэй).
Помощь при СДВГ: для детей и взрослых с синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) чат-боты стали настоящим спасением. Они помогали улучшить внимание, снизить импульсивность и лучше контролировать свое поведение.
Конечно, у этой технологии есть ограничения. Большинство улучшений, которые наблюдались в исследованиях, были краткосрочными. То есть, пока человек взаимодействует с чат-ботом, его когнитивные навыки прогрессируют, но что будет через месяц или год — пока неизвестно. Кроме того, многие исследования проводились в идеальных, контролируемых условиях, а реальная жизнь куда сложнее.
Есть и этические вопросы. Например, если мы слишком сильно полагаемся на чат-ботов, можем ли мы потерять способность думать самостоятельно? Или что если алгоритмы начнут выдавать некорректные ответы из-за ошибок в данных? Эти риски нужно учитывать, чтобы технологии приносили пользу. Не скрою, я тоже активно юзаю этот инструмент, но перепроверяю все, что касается фактов - даты, имена, названия и тд. Часто БЯМ галлюцинируют, а когда их в это «тыкаешь носом», начинают извиняться и оправдываться
#нейропросвет
#ИИшница
конец дальше
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🤔6🥰5
начало тут ⬆️
Что дальше? Возможно, БЯМ могут стать реально неплохим инструментом для улучшения когнитивных навыков, особенно для людей с нарушениями типа СДВГ или возрастных изменений памяти (тех самых зумеров, которые все ближе к старости, хехе). Но чтобы это стало реальностью, нужно больше исследований, больше разнообразия в участниках и четкие стандарты использования.
Лично мне кажется, что чат-боты, как и те ИИ, которые мы используем в лучевой диагностике — это не замена, а дополнение. Они могут стать нашими помощниками, но главное — использовать их с умом и не забывать, что за каждым алгоритмом стоит человек, который его создал. Так что, возможно, в недалёком будущем мы будем не только спрашивать у чат-ботов, как добраться до ближайшего кафепосчитать статистическую значимость по критерию Манна-Уитни, но и просить их помочь нам стать более организованными, креативными и спокойными. И кто знает, может быть, это именно то, что нужно нашему мозгу в эпоху постоянной информационной перегрузки.
А что вы думаете на этот счет?
#нейропросвет
#ИИшница
зы. примерно так ИИ видит свою помощь человеку на картинке. Забавно бывает просить генерить изображение на основе написанного текста😁
Что дальше? Возможно, БЯМ могут стать реально неплохим инструментом для улучшения когнитивных навыков, особенно для людей с нарушениями типа СДВГ или возрастных изменений памяти (тех самых зумеров, которые все ближе к старости, хехе). Но чтобы это стало реальностью, нужно больше исследований, больше разнообразия в участниках и четкие стандарты использования.
Лично мне кажется, что чат-боты, как и те ИИ, которые мы используем в лучевой диагностике — это не замена, а дополнение. Они могут стать нашими помощниками, но главное — использовать их с умом и не забывать, что за каждым алгоритмом стоит человек, который его создал. Так что, возможно, в недалёком будущем мы будем не только спрашивать у чат-ботов, как добраться до ближайшего кафе
А что вы думаете на этот счет?
#нейропросвет
#ИИшница
зы. примерно так ИИ видит свою помощь человеку на картинке. Забавно бывает просить генерить изображение на основе написанного текста😁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤5🤔2
The_AI_Revolution_in_Medicine.pdf
4.3 MB
Белый халат с нейросетью: кто диктует правила медицины будущего?
В поисках новых журнальных площадок для публикаций в нашей междисциплинарной сфере ИИ в медицине наткнулась на относительно новый (выходит с 2024 года) журнал NEJM AI, который представляет собой специализированное издание New England Journal of Medicine - самого цитируемого медицинского журнала в публикационной вселенной. Поковырялась в последних рукописях и поняла, что будь моя волявремя и деньги на подписку, с интересом почитала бы если не все, то большинство статей. Журнал дает возможность гибридной подачи рукописей, и большинство статей в нем платные. Однако в ноябре 2024 года вышла «мякотка» - бесплатный сборник статей, посвященных революционным подходам ИИ в медицине. Если вам так же любопытно погружаться в детали, как и мне, прикрепляю пдф, а также кратко рассказываю, о чем же таком революционном вещают «избранные» авторы.
Одним из ключевых исследований стала валидация мобильного приложения SenseToKnow для удаленного скрининга аутизма у детей. Приложение, использующее компьютерное зрение и машинное обучение, продемонстрировало точность 92% при анализе поведения детей через камеру смартфона. Это особенно важно для тех, кто живету черта на куличках в удаленных регионах, где доступ к специалистам ограничен. Редакционная статья к исследованию отмечает, что такие цифровые инструменты могут сократить неравенство (любимая риторика🙄 ) в ранней диагностике, но требуют дальнейшей проверки в более разнообразных популяциях.
В другом исследовании (ARISE) ИИ для анализа ЭКГ сократил время до ангиопластики при инфаркте миокарда на 14 минут, что критически влияет на выживаемость. Редакционный комментарий к работе подчеркивает, что подобные системы — лишь первый шаг: их внедрение должно сопровождаться обучением врачей и пересмотром клинических протоколов.
Любопытный аспект раскрывается в статье о тестировании GPT-4 на экзаменах для врачей. Авторы говорят, что модель превзошла 74% ординаторов в психиатрии (тут могла бы быть шутка😄 ) и показала результаты на уровне медианного врача в терапии и хирургии. Этот факт заставляет задуматься о перестройке медицинского образования, где ИИ может стать не конкурентом, а «тренажером» для отработки диагностических навыков. За ней примером как раз идет кейс из статьи «Who’s Training Whom?», где GPT-4 успешно моделировал диалог с семьей пациента с деменцией, помогая врачу аргументировать этически сложное решение об отказе от зондового питания.
Важно отметить, что все работы сходятся в одном: ИИ уже перешел из стадии экспериментов в реальную практику, но его внедрение требует решения проблем доверия. Например, в исследовании по диагностике сложных случаев GPT-4 верно определил 57% диагнозов, и авторы настаивают — без клинических испытаний, а также прозрачности алгоритмов даже самые точные модели рискуют остаться «черными ящиками». Об этом кстати на Онлайн.Диагностике 3.0 упоминал в тч Евгений Никитин, технический директор Цельса - одной из самых успешных компаний в области диагностического компьютерного зрения на рынке, говоря о том, что было бы круто припилить reasoning к уже существующему детектору или сегментатору.
Если приглядеться, то в сборнике можно усмотреть следующие тенденции:
1️⃣ акцент на практической ценности ИИ: во всех статьях подчеркивается способность ИИ улучшать диагностику, сокращать время лечения и поддерживать врачей в принятии решений;
2️⃣ акцент на телемедицину: мобильные приложения становятся ключевыми инструментами для повышения доступности помощи;
3️⃣ необходимость валидации: несмотря на прогресс требуется больше исследований для оценки безопасности, эффективности и этичности ИИ в реальных условиях;
4️⃣ эволюция врачебной роли: ИИ не заменяет врачей, но трансформирует их роль — от рутинных задач к стратегическому управлению и этическому сопровождению.
Особенно любопытна роль врача, переходящая от «исполнителя» к «стратегу», который правильно задает запросы, интерпретирует данные ИИ и учитывает контекст пациента. На мой взгляд, определяющий вывод.
#ИИшница
В поисках новых журнальных площадок для публикаций в нашей междисциплинарной сфере ИИ в медицине наткнулась на относительно новый (выходит с 2024 года) журнал NEJM AI, который представляет собой специализированное издание New England Journal of Medicine - самого цитируемого медицинского журнала в публикационной вселенной. Поковырялась в последних рукописях и поняла, что будь моя воля
Одним из ключевых исследований стала валидация мобильного приложения SenseToKnow для удаленного скрининга аутизма у детей. Приложение, использующее компьютерное зрение и машинное обучение, продемонстрировало точность 92% при анализе поведения детей через камеру смартфона. Это особенно важно для тех, кто живет
В другом исследовании (ARISE) ИИ для анализа ЭКГ сократил время до ангиопластики при инфаркте миокарда на 14 минут, что критически влияет на выживаемость. Редакционный комментарий к работе подчеркивает, что подобные системы — лишь первый шаг: их внедрение должно сопровождаться обучением врачей и пересмотром клинических протоколов.
Любопытный аспект раскрывается в статье о тестировании GPT-4 на экзаменах для врачей. Авторы говорят, что модель превзошла 74% ординаторов в психиатрии (тут могла бы быть шутка
Важно отметить, что все работы сходятся в одном: ИИ уже перешел из стадии экспериментов в реальную практику, но его внедрение требует решения проблем доверия. Например, в исследовании по диагностике сложных случаев GPT-4 верно определил 57% диагнозов, и авторы настаивают — без клинических испытаний, а также прозрачности алгоритмов даже самые точные модели рискуют остаться «черными ящиками». Об этом кстати на Онлайн.Диагностике 3.0 упоминал в тч Евгений Никитин, технический директор Цельса - одной из самых успешных компаний в области диагностического компьютерного зрения на рынке, говоря о том, что было бы круто припилить reasoning к уже существующему детектору или сегментатору.
Если приглядеться, то в сборнике можно усмотреть следующие тенденции:
Особенно любопытна роль врача, переходящая от «исполнителя» к «стратегу», который правильно задает запросы, интерпретирует данные ИИ и учитывает контекст пациента. На мой взгляд, определяющий вывод.
#ИИшница
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤4