Искусственный интеллект в медицине

1. Многоканальное ЭКГ-картирование (Cardioinsight) - достаточно трудоёмкая методика, с весьма дорогостоящим оборудованием.

2. Galgo Medical - позволяет осуществлять автоматическую обработку данных МРТ и визуализировать фиброзные изменения в миокарде желудочков.

Знакомьтесь, Ольга Пучкова, руководитель Маммологического центра Ильинской больницы, эксперт Научно-практического центра диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения Москвы, консультант ARNA Genomics и Лаборатории искусственного интеллекта в медицине «Сбера» дала интервью сетевому изданию Let AI be.

В Марий Эл с февраля 2022 года начал работать цифровой сервис "Проверь родинку онлайн", который помогает пройти самообследование родинок для выявления меланомы на ранних стадиях. Меньше чем за 2 месяца им воспользовались 850 человек.

02:25 - Какие специалисты нужны для развития цифровой медицины?

03:48 - Насколько востребованы специалисты?

04:51 - Какие задачи были самыми интересными?

06:38 - Когда фантастика станет реальностью?

08:20 - Что такое медицина будущего?

На эти и другие темы, связанные с цифровизацией, мы поговорили с Милковой Эрикой Геннадьевной, генеральным директором Национальной лаборатории искусственного интеллекта

Ученые MIT продемонстрировали алгоритм машинного обучения для непрерывной автоматизации дозирования анестезирующего препарата пропофола. Алгоритм может улучшить процесс отслеживания состояния пациентов во время операции.

Это может стать прорывом для будущего деторождения в стране, где уровень рождаемости самый низкий за последние десятилетия.

Исследователи говорят, что они разработали систему искусственного интеллекта, которая может контролировать эмбрионы и заботиться о них по мере их превращения в зародыши в искусственной среде матки.

Нейросеть способна беспрерывно отслеживать состояние десятков зародышей и моментально реагировать на изменение условий.

CNR-Nanotec заключил соглашение о сотрудничестве с компанией Smart Engines на 3 года для реализации проекта по созданию новой автоматической системы томографической реконструкции 

Уфимские учёные разработали медицинское приложение по диагностике пневмонии, вызванной коронавирусной инфекцией. Оно анализирует снимки компьютерной томографии и рентгенографии. В основе приложения – методы искусственного интеллекта, машинного обучения и глубоких нейронных сетей.

Фемистокл, продавая поместье, велел глашатаю объявить, что у него и сосед хороший.
Плутарх

Ученые Института математики и информационных технологий Алтайского государственного университета реализуют проект под названием «Технологии искусственного интеллекта в диагностике диабетической полинейропатии у детей и подростков».

#УчёныеСКФУ научились распознать 10 различных видов пигментных поражений кожи по фотографии участка с родинкой. Причём диагноз будет более точный, чем определяют врачи-онкологи при визуальной диагностике.

Пандемия резко ускорила внедрение цифровых сервисов в работу московского здравоохранения. Уже 10 месяцев для диагностики ковидной пневмонии мы используем "компьютерное зрение" - специальную программу анализа КТ-снимка легких, действующую на основе технологий искусственного интеллекта.

Впервые в России искусственный интеллект начал ставить диагноз и определять, какие риски есть у пациента.

В Самаре ученые создали искусственный интеллект, позволяющий точнее проводить операции на глаза. До новой разработки врачам каждый раз приходилось вручную настраивать мощность и траекторию лазерного луча.

Simon Dawson / Bloomberg / Getty Images

Исследователи Хишам Дауд и Магди Байуми из Университета Луизианы в Лафайете создали систему искусственного интеллекта, которая может прогнозировать эпилептические припадки с точностью до 99,6%. Более того, она может определить их за час до проявления.

Авторы утверждают, что система работает точнее других существующих методов.

Имплантированные в тела животных части костей, мышцы и хрящи, изготовленные на 3D-принтере, функционируют нормально, говорится в опубликованных в журнале Nature Biotechnology результатах разработки американских ученых.

Ученые из Калифорнийского университета заявляют, что научили искусственный интеллект определять вероятность развития болезни Альцгеймера за шесть лет до постановки диагноза. О результатах исследования рассказывается на сайте университета.

В этой статье опишем как минимальным средствами может быть создана и обучена нейронная сеть при помощи Python и библиотеки Keras.