Редактирование: Медицинская информатика
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий ниже, чтобы убедиться, что это нужная вам правка, и запишите страницу ниже, чтобы отменить правку.
Текущая версия | Ваш текст | ||
Строка 42: | Строка 42: | ||
Трансляционная биоинформатика (ЧМТ) - относительно новая область, появившаяся в 2000 году, когда была выпущена последовательность генома человека.[17] Обычно используемое определение ЧМТ является длинным и может быть найдено на веб-сайте AMIA.Проще говоря, ЧМТ можно определить как совокупность колоссальных объемов данных, связанных со здоровьем (биомедицинских и геномных), и перевод этих данных в индивидуально подобранные клинические объекты.[17] Сегодня область ЧМТ подразделяется на четыре основные темы, которые кратко описаны ниже: | Трансляционная биоинформатика (ЧМТ) - относительно новая область, появившаяся в 2000 году, когда была выпущена последовательность генома человека.[17] Обычно используемое определение ЧМТ является длинным и может быть найдено на веб-сайте AMIA.Проще говоря, ЧМТ можно определить как совокупность колоссальных объемов данных, связанных со здоровьем (биомедицинских и геномных), и перевод этих данных в индивидуально подобранные клинические объекты.[17] Сегодня область ЧМТ подразделяется на четыре основные темы, которые кратко описаны ниже: | ||
Клинические большие данные-это набор электронных медицинских записей, которые используются для инноваций. Научно-обоснованный подход, который в настоящее время практикуется в медицине, предлагается объединить с практической медициной для достижения лучших результатов для пациентов. Как генеральный директор калифорнийской когнитивной вычислительной фирмы Apixio Даррен Шутле объясняет, что уход может быть лучше приспособлен к пациенту, если данные могут быть собраны из различных медицинских записей, объединены и проанализированы. Кроме того, комбинация подобных профилей может служить основой для персонализированной медицины, указывая на то, что работает, а что нет для определенного состояния (Marr, 2016). | |||
Геномика в клинической | |||
практике Геномные данные используются для выявления генов, вовлеченных в неизвестные или редкие состояния/синдромы. В настоящее время наиболее активной областью использования геномики является онкология. Идентификация геномного секвенирования рака может определить причины чувствительности и резистентности к лекарствам во время процессов лечения онкологических заболеваний[17]. | |||
Omics for drugs discovery and repurposing | |||
Repurposing of the drug-привлекательная идея, которая позволяет фармацевтическим компаниям продавать уже одобренный препарат для лечения другого состояния/заболевания, для которого препарат изначально не был одобрен FDA. Наблюдение "молекулярных сигнатур в болезни и сравнение их с сигнатурами, наблюдаемыми в клетках" указывает на возможность лекарственной способности лечить и/или облегчать симптомы болезни. | |||
Персонализированное геномное тестирование | |||
В США несколько компаний предлагают генетическое тестирование с прямым обращением к потребителю (DTC). Компания, которая выполняет большинство тестов, называется 23andMe. Использование генетического тестирования в здравоохранении вызывает много этических, правовых и социальных проблем; один из главных вопросов заключается в том, готовы ли медицинские работники включать предоставленную пациентом геномную информацию, обеспечивая при этом беспристрастную (несмотря на интимные геномные знания) и качественную помощь. Документированные примеры включения такой информации в оказание медицинской помощи показали как положительное, так и отрицательное влияние на общие результаты, связанные со здравоохранением[17]. | |||
Искусственный интеллект в здравоохранении | |||
Рентген кисти с автоматическим вычислением костного возраста с помощью компьютерной программы | |||
Пионером в использовании искусственного интеллекта в здравоохранении был американский биомедицинский информатик Эдвард Х. Шортлифф. Эта область имеет дело с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы эмулировать человеческое познание в анализе, интерпретации и понимании сложных медицинских и медицинских данных. В частности, ИИ-это способность компьютерных алгоритмов приближать выводы, основанные исключительно на входных данных. Программы искусственного интеллекта применяются к таким практикам, как процессы диагностики, разработка протоколов лечения, разработка лекарств, персонализированная медицина, мониторинг и уход за пациентами. Большая часть отраслевого фокуса внедрения ИИ в секторе здравоохранения находится в системах поддержки принятия клинических решений. По мере сбора большего количества данных алгоритмы машинного обучения адаптируются и обеспечивают более надежные ответы и решения.[19] Многочисленные компании изучают возможности внедрения больших данных в отрасль здравоохранения. Многие компании исследуют рыночные возможности в области "технологий оценки, хранения, управления и анализа данных", которые являются важнейшими частями отрасли здравоохранения.[20] Ниже приведены примеры крупных компаний, которые внесли свой вклад в алгоритмы искусственного интеллекта для использования в здравоохранении: | Пионером в использовании искусственного интеллекта в здравоохранении был американский биомедицинский информатик Эдвард Х. Шортлифф. Эта область имеет дело с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы эмулировать человеческое познание в анализе, интерпретации и понимании сложных медицинских и медицинских данных. В частности, ИИ-это способность компьютерных алгоритмов приближать выводы, основанные исключительно на входных данных. Программы искусственного интеллекта применяются к таким практикам, как процессы диагностики, разработка протоколов лечения, разработка лекарств, персонализированная медицина, мониторинг и уход за пациентами. Большая часть отраслевого фокуса внедрения ИИ в секторе здравоохранения находится в системах поддержки принятия клинических решений. По мере сбора большего количества данных алгоритмы машинного обучения адаптируются и обеспечивают более надежные ответы и решения.[19] Многочисленные компании изучают возможности внедрения больших данных в отрасль здравоохранения. Многие компании исследуют рыночные возможности в области "технологий оценки, хранения, управления и анализа данных", которые являются важнейшими частями отрасли здравоохранения.[20] Ниже приведены примеры крупных компаний, которые внесли свой вклад в алгоритмы искусственного интеллекта для использования в здравоохранении: | ||
IBM Watson Oncology находится в разработке в Memorial Sloan Kettering Cancer Center и Cleveland Clinic. IBM также работает с CVS Health над приложениями ИИ в лечении хронических заболеваний и с Johnson & Johnson над анализом научных работ, чтобы найти новые связи для разработки лекарств. В мае 2017 года IBM и Политехнический институт Ренсселера начали совместный проект под названием Health Empowerment by Analytics, Learning and Semantics (HEALS), чтобы исследовать использование технологий ИИ для улучшения здравоохранения. | |||
Проект Microsoft Hanover в партнерстве с Институтом рака Knight Университета штата Орегон анализирует медицинские исследования, чтобы предсказать наиболее эффективные варианты лечения рака для пациентов. Другие проекты включают анализ медицинских изображений прогрессирования опухоли и разработку программируемых клеток. | |||
Платформа Google DeepMind используется Национальной службой здравоохранения Великобритании для выявления определенных рисков для здоровья с помощью данных, собранных через мобильное приложение. Второй проект с NHS включает анализ медицинских изображений, полученных от пациентов NHS, для разработки алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения раковых тканей. | |||
Tencent работает над несколькими медицинскими системами и сервисами. К ним относятся AI Medical Innovation System (AIMIS), диагностическая медицинская служба визуализации на базе AI; WeChat Intelligent Healthcare; и Tencent Doctorwork | |||
Венчурный капитал Intel arm Intel Capital недавно инвестировал в стартап Lumiata, который использует ИИ для выявления пациентов из группы риска и разработки вариантов лечения. | |||
Компания Kheiron Medical разработала программу глубокого обучения для выявления рака молочной железы на маммограммах. | |||
Фрактальная аналитика Qure.ai которая фокусируется на использовании глубокого обучения и искусственного интеллекта для улучшения радиологии и ускорения анализа диагностических рентгеновских лучей. | |||
Элон Маск представил хирургического робота, который имплантирует мозговой чип Neuralink | |||
Компания Neuralink разработала нейропротез следующего поколения, который сложным образом взаимодействует с тысячами нервных путей в мозге.[19] Их процесс позволяет высокоточному хирургическому роботу вставлять чип размером примерно с четверть черепа вместо куска черепа, чтобы избежать случайных травм .[19] | |||
Приложения для цифровых консультантов, такие как Babylon Health's GP at Hand, Ada Health, AliHealth Doctor You, KareXpert и Your.MD используйте искусственный интеллект для проведения медицинских консультаций, основанных на личной истории болезни и общих медицинских знаниях. Пользователи сообщают о своих симптомах в приложение, которое использует распознавание речи для сравнения с базой данных болезней. Затем Babylon предлагает рекомендуемое действие с учетом истории болезни пользователя. Предприниматели в области здравоохранения эффективно используют семь архетипов бизнес-моделей, чтобы вывести решение AI[модное слово] на рынок. Эти архетипы зависят от ценности, создаваемой для целевого пользователя (например, фокус пациента против поставщика медицинских услуг и фокус плательщика) и механизмов захвата ценности (например, предоставление информации или подключение заинтересованных сторон). iFlytek запустила сервисного робота "Xiao Man", который интегрировал технологию искусственного интеллекта для идентификации зарегистрированного клиента и предоставления персонализированных рекомендаций в медицинских областях. Он также работает в области медицинской визуализации. Подобные роботы также производятся такими компаниями, как UBTECH ("Cruzr") и Softbank Robotics ("Pepper"). Индийский стартап Haptik недавно разработалWhatsApp chatbot, который отвечает на вопросы, связанные со смертельным коронавирусом в Индии. Поскольку рынок ИИ постоянно расширяется, крупные технологические компании, такие как Apple, Google, Amazon и Baidu, имеют свои собственные исследовательские подразделения ИИ, а также миллионы долларов, выделенные на приобретение небольших компаний, основанных на ИИ. Многие производители автомобилей также начинают использовать машинное обучение в своих автомобилях.[20] Такие компании, как BMW, GE, Tesla, Toyota и Volvo, проводят новые исследовательские кампании, чтобы найти способы изучения жизненной статистики водителя, чтобы убедиться, что он бодрствует, обращая внимание надорога, а не под воздействием веществ или в эмоциональном расстройстве.[20] Примеры проектов в вычислительной информатике здоровья включают проект COACH. | |||
====Телемедицина и телемедицина==== | ====Телемедицина и телемедицина==== | ||
[[Файл:Операционная. ФЦН (Тюмень) 01.JPG|400px|thumb|right|Система телемедицины. Федеральный центр нейрохирургии в Тюмени, 2013]] | [[Файл:Операционная. ФЦН (Тюмень) 01.JPG|400px|thumb|right|Система телемедицины. Федеральный центр нейрохирургии в Тюмени, 2013]] |