У клиник новая фишка - агентный ИИ и «живой интеллект»

Клиники абсолютно всех стран сталкиваются с одинаковыми проблемами: нехватка врачей, перегруженность больниц, огромное количество рутинной работы, отнимающей драгоценное время. Поэтому клиники Европы и США начали внедрять агентный ИИ (Agentic AI) и "живой интеллект" (Living Intelligence, LI) – технологии, способные снять административную нагрузку с врачей и персонализировать лечение.

Как работает агентный ИИ?
🤖 Agentic AI – это не просто чат-бот или голосовой помощник, а автономная система, способная выполнять сложные рутинные процессы без участия человека. Она берет на себя то, что раньше требовало десятков часов ручной работы:
📅 Записывает пациентов на прием и отправляет напоминания
📄 Заполняет медицинские карты, оформляет выписки и готовит отчеты
🔄 Координирует лечение, направляя пациента к нужным специалистам.

Сегодня до 80% рабочего времени врачей уходит не на лечение, а на бюрократию. Агентный ИИ изменяет этот баланс.

🏥 В больнице Denver Health (США), где такая система уже внедрена, результаты оказались впечатляющими:📉 Сокращение времени на ввод данных на 40%.
💆‍⚕️ 82% врачей отметили снижение стресса.
😊 Пациенты стали довольнее: их удовлетворенность выросла на 15 пунктов.

Что такое «живой интеллект»?
Если агентный ИИ помогает с организацией процессов, то Living Intelligence (LI) выходит на новый уровень — он обучается, анализирует данные пациентов и предсказывает риски. Это технологии, которые могут:
🧬 Обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях, анализируя генетические данные, биомаркеры и повседневные показатели
💊 Персонализировать лечение, адаптируя его под индивидуальные особенности человека
📖 Автоматически обновлять медицинские протоколы, интегрируя в клиническую практику новейшие исследования.

Как это меняет медицину?
Раньше медицина ориентировалась на усредненные подходы, но с приходом LI лечение становится по-настоящему персонализированным. Теперь врач не просто назначает стандартные препараты, а получает данные, предсказывающие, как организм конкретного пациента отреагирует на терапию.

🏥 Для клиник это означает:
✅ Меньше рутинной работы – больше времени для пациента
✅ Точность диагностики выше, лечение эффективнее
✅ Снижение нагрузки на врачей и предотвращение их выгорания.

Не все так просто
Хотя технологии уже показывают свою эффективность, остается ряд вопросов:
⚠️ Как обеспечить прозрачность и безопасность решений ИИ?
⚠️ Как избежать ошибок из-за неточных или предвзятых данных?
⚠️ Какие законы должны регулировать применение таких систем?

Агентный ИИ уже меняет повседневную практику врачей, а Living Intelligence может стать следующим шагом к умной, адаптивной и предсказательной медицине.

📌 Подробнее тут.
PS - иллюстрация Sora

#ИИвМедицине #ЖивойИнтеллект
👉 Подписывайтесь на ИИ в медицине

⚡️ Битва титанов или как Маск предложил купить OpenAI ⚡️

Илон Маск предложил за покупку OpenAI $97,4 млрд, но Сэм Альтман ответил отказом и сделал встречное предложение: «Нет, спасибо, но мы можем купить Twitter за $9,74 млрд». Маск (он сам купил его за $44 млрд) шутку не оценил и назвал Альтмана мошенником.

🔥 От соратников до врагов 🔥
Вообще, эти ребята давно стали из верных соратников ярыми противниками. Маск, который когда-то был одним из основателей OpenAI, покинул проект в 2018 году, а затем и вовсе подал на него в суд. Сам Альтман тоже пережил непростые времена внутри OpenAI – в ноябре 2023 года он был неожиданно уволен советом директоров из-за разногласий по поводу стратегии развития компании, но спустя несколько дней вернулся (его поддержали почти все сотрудники, пригрозив уволиться следом).

💰 OpenAI превращается в коммерческого гиганта 💰
OpenAI именно сейчас переходит от некоммерческой структуры к коммерческой. В конце января компания заявила, что ведет переговоры о привлечении до $40 млрд в новом раунде финансирования, что может поднять оценку компании до $300 млрд (если все получится, то OpenAI станет вторым по стоимости стартапом в мире после SpaceX того же Маска). Часть привлеченных средств, около $18 млрд, OpenAI планирует направить на строительство суперкомпьютера Stargate (его цель - кардинально расширить вычислительные мощности компании).

⚖️ Маск подает в суд на OpenAI ⚖️
Напомним, что изначальной миссией стартапа OpenAI была безопасная и открытая разработка искусственного интеллекта, и Маск подал на компанию в суд именно за отход от этих принципов.

🤖 xAI – ответ Маска OpenAI 🤖
Параллельно Маск строит альтернативу: компания xAI (основана в 23 году) развивает собственную модель искусственного интеллекта Grok, интегрированную в Twitter (X). Маск также собирает один из самых мощных суперкомпьютеров для обучения ИИ – на 100 000 графических процессоров Nvidia H100, а в Tesla продолжается работа над суперкомпьютером Dojo, который должен сделать прорыв в автономном вождении.

📜 Альтман о будущем ИИ 📜
Напомним, что 10 февраля Альтман опубликовал эссе, где заявил, что не видит причин для замедления экспоненциального роста инвестиций в ИИ. По его словам, стоимость использования определенного уровня ИИ снижается в 10 раз каждые 12 месяцев, а для обеспечения безопасности AGI могут потребоваться жесткие ограничения, которые, вероятно, вызовут критику.

🚀 Что это значит для нас 🚀
Маск то, судя по всему, не остановится. Если ему не удастся заполучить OpenAI, он попытается обойти ее – через xAI, через технологии, через суды.

Нам, обычным пользователям, эта битва титанов обещает больше возможностей, (хотя и за деньги). OpenAI движется в сторону коммерциализации, что значит более мощные ИИ-модели, но с приличным ценником. Маск, в свою очередь, настаивает на открытом доступе, но его xAI пока не может предложить аналогичный уровень технологий. Кто победит, пока не ясно, но в любом случае мы сможем это использовать. Ждем.

🏥 А что для медицины? 🏥
И OpenAI, и xAI уже активно внедряют ИИ в медицину. OpenAI развивает модели для анализа снимков и для разработки новых лекарств. А на основе GPT работают больше тысячи медицинских ассистентов.
xAI Маска работает над программами роботизированной хирургии. А в Tesla в разработке основанная на ИИ программа мониторинга состояния здоровья водителей.

🤔 Впрочем, может, они просто договорились и делают это, чтобы с первых полос ушел DeepSeek?

#Маск #Альтман #OpenAI #xAI

👉 Подписывайтесь на ИИ в медицине

ИИ стал мешать пользователям думать

Генеративный ИИ облегчает работу, но лишает нас привычки думать. Исследование Microsoft и Карнеги-Меллона показывает, что люди, активно использующие ИИ, реже используют критическое мышление.

📉 Что выяснили ученые? 📉

319 участников, использующих ИИ на работе, рассказали, как применяют его в трёх сферах:

Для написания писем, отчетов и других документов;

Для поиска и структурирования информации;

- Для анализа ситуации, получения рекомендации.

Но оказалось, что перепроверяют ИИ-ответы только 36%! Остальные просто доверяют алгоритмам и не прокачивают собственные навыки анализа.

⚠️ Опасность пассивного мышления ⚠️

Когда люди проверяют полученную информацию, работают с ней дальше, анализируют и сопоставляют - это правильная работа с ИИ. Но если слепо доверять всему, что выдают боты, то ученые констатируют ухудшение когнитивных навыков. Это может быть критичным при любых технологических сбоях.

🏥 ИИ в медицине: все зависит от уровня эксперта 🏥

Самое интересное тут в том, что опытным специалистам ИИ помогает, а если его использует тот, кто не разбирается в теме, ошибки могут быть фатальными.

🤔 Что делать? 🤔
Относиться к ИИ как к рутинному инструменту, который всего лишь костыль, а не замена мышлению человека. Развивать критический подход и учиться использовать ИИ для собственной пользы и развития. Потому что сама по себе технология не сделает нас ни умнее, ни глупее.

#AI #БудущееТехнологий

👉 Подписаться на канал ИИ в медицине

Anthropic запустил программу, которая отслеживает влияние ИИ на рынок труда

По словам главы компании Anthropic Дарио Амодеи, искусственный интеллект развивается так быстро, что уже через пару лет его интеллект сравняется с коллективным разумом страны, полной выдающихся ученых. По его прогнозам, к 2026–2027 году ИИ достигнет уровня лучших умов человечества, а к 2030 году может выйти за пределы нашего понимания.

Что это значит для медицины? Уже сегодня в ряде больниц Китая, США и Южной Кореи тестируют автономный ИИ, который помогает ставить диагнозы и даже управляет роботизированными инструментами во время операций. И хотя пока он работает под контролем врачей, вопрос остается открытым: что будет, если однажды он начнет принимать решения сам?

Амодеи считает, что необходимо жестко контролировать развитие ИИ. Сейчас страны не успевают разрабатывать законы, которые бы регулировали такие технологии, а это может привести к серьезным последствиям. Причем вопрос он ставит  так: все зависит от того, будут ли сверхразумный ИИ контролировать демократические страны или это сделают авторитарные режимы? Это и определит, станет ли он инструментом развития или угрозой.

Чтобы снизить риски, в Anthropic решили сделать процесс разработки ИИ более прозрачным и запустили Economic Index – инструмент для отслеживания влияния технологий на рынок труда. В отличие от других технологических компаний, которые предпочитают скрывать, как их разработки меняют экономику, в Anthropic заявляют, что анализируют, какие профессии окажутся под угрозой исчезновения, а какие, наоборот, получат новые возможности.

А мы следим, как программа будет оценивать роль врачей и медицинского персонала, а также требования к умению работать с ИИ, которые работодатель начинает предъявлять к сотрудникам. Возможно, вскоре вместо конкуренции с машинами врачам придется осваивать новые гибридные роли – например, медицинского ИИ-оператора или супервайзера.

Если Амодеи прав, времени на раздумья почти не осталось. Пока политики спорят, как управлять ИИ, он уже меняет медицину и наше повседневное взаимодействие с пациентами. Нам остается одно – учиться и следить за развитием технологий.

PS
Anthropic – это технологическая компания, специализирующаяся на создании облачных решений в области искусственного интеллекта. Ее флагманский продукт – чат-бот Claude (один из сильных конкурентов ChatGPT). Anthropic активно продвигает концепцию конструктивного ИИ, который учитывает потенциальные риски и использует механизмы самоограничения, чтобы избежать непредсказуемого поведения.

#ИИвМедицине #БудущееМедицины

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Завтра нам покажут "самый умный ИИ на Земле", работающий с медицинскими запросами

Илон Маск объявил о скором выпуске Grok3 — новой модели искусственного интеллекта, которую он называет «самым умным ИИ на Земле».


📅 Презентация состоится в прямом эфире 17 февраля в 20:00 по тихоокеанскому времени (в 07:00 мск 18 февраля).
📡 Трансляция пройдет на платформе X (Twitter) на официальной странице Маска.

💡 Grok3: Чем он отличается от конкурентов?

Популярные ИИ (GPT-4, DeepSeek, Claude, Gemini и так далее) в основном ориентированы на обработку текстов.  GPT и DeepSeek умеют искать информацию в интернете, GPT - пишет код и создает иллюстрации, но объявлено, что Grok3 использует иной подход, так  как напрямую интегрирован с X, что позволяет ему мгновенно получать актуальные данные без запросов в других поисковых системах. Это может облегчить жизнь тем, что собирает новости, делает обзоры - где нужен мгновенный доступ к самым свежим оперативным данным. 

Кроме того, Grok3 может анализировать и интерпретировать изменения в режиме реального времени, повышая точность своих прогнозов и рекомендаций. 

Разработчики обещают, что новая версия будет работать быстрее и эффективнее благодаря улучшенным алгоритмам самообучения и расширенной базе данных.

🎥 Одним из ключевых нововведений Grok3 станет преобразование текста в видео (такой встроенной функции пока нет ни в одной модели, хотя на днях Open AI открыл для пользователей работу с Sora). 

⚕️ Grok3 в медицине 🩺 Способен анализировать большие объемы данных, включая медицинские изображения (МРТ, КТ, рентген) и текстовую документацию. Благодаря расширенным возможностям анализа он может помочь врачам в интерпретации сложных диагностических данных и предложении персонализированных схем лечения. Разработчики также подчеркивают, что Grok3 специально заточен для моделирования различных клинических сценариев, что будет полезно для медицинского обучения и прогнозирования развития заболеваний.

📢 Когда Grok3 станет доступным?
Ожидается, что после демонстрации он появится для пользователей в рамках платформы X и, вероятно, в качестве отдельного продукта от xAI. Насколько оправдаются заявления о его превосходстве над конкурентами — станет ясно уже через пару дней. Мы проверим и представим вам таблицу LLM-моделей, полезных для автоматизации рутины, если вы хотите повысить свою личную эффективность. 

#ИИвМедицине #Grok3 #МедицинаБудущего

🔗 👉 Подписаться на ИИ в медицине

Мы протестировали (модель уже доступна по подписке премиум в X) - она действительно неплоха, особенно для поиска новостей и публикаций (включая медицинские) по заданным параметрам. Быстро и точно находит актуальные данные, четко выполняет условия, дает ссылки.

⏱️ Скорость обработки данных — информация обновляется практически в режиме реального времени.

🔍 Глубокий анализ контента, наличие API.

Однако у Grok3 есть и ограничения:
- нет возможности настраивать ассистентов — в отличие от GPT-4, модель не поддерживает создание пользовательских ботов или индивидуальных рабочих процессов.

🛠 Ограниченная мультимодальность — хотя заявлена возможность работы с текстом и изображениями, в тестах модель показала себя в этом аспекте не так ярко, как ожидалось.

🎯 Итог:
Grok3 — отличная модель для поиска и анализа новостей, но если вам нужны инструменты для автоматизации задач или настройки ассистентов, то пока не подойтет. А мы продолжаем следить.
#ИИвМедицине #Grok3 #МедицинаБудущего

🔗 👉 Подписаться на ИИ в медицине

Как искусственный интеллект выбирает врачей за нас

📌 Пациенты во всем мире, обращаясь к врачу (даже по государственной страховке), сначала ищут о нём отзывы и другую информацию в интернете. Но как показало исследование компании Press Ganey "Опыт потребителей в здравоохранении", в большинстве случаев советы им даёт искусственный интеллект. И два человека, задавшие один и тот же вопрос с одинаковыми вводными, получают разные ответы, так как ИИ поисковых систем ориентируется на их пол, возраст, историю запросов и ещё ряд факторов.

🤖 ИИ анализирует миллионы отзывов, проверяет популярность клиник, оценивает активность врачей в сети и формирует персональные рекомендации. По сути, именно он решает, каких специалистов покажет пользователю в первую очередь (а практика показывает, что дальше 1-2 страницы результатов никто не пойдёт).Исследователи пытаются понять, насколько объективен такой отбор? Какие именно данные анализируются? И почему одни врачи появляются в результатах поиска чаще, чем другие?

⚠️ Что делать клиникам? Для медицинских учреждений это значит одно: нужно искать новые подходы к продвижению, чтобы ИИ выбирал их и предлагал пациентам чаще других. И тут не подойдёт традиционная рекламная активность – критически важными становятся достаточность и достоверность данных, активность в социальных сетях, уверенное управление своим цифровым следом.

🔥 А это означает, что прямо сейчас появляются новые профессии и целые направления, где будут востребованы специалисты, умеющие правильно подавать информацию алгоритмам ИИ.📢 Пока практика показывает, что работает:
✅ Отслеживание отзывов (и ответы на них)
✅ Предоставление структурированных данных о клинике
✅ Регулярная актуализация информации

💬 А вы уже ведёте рекламу с помощью ИИ?

🧐 Завтра расскажем ещё об одном исследовании – как выросли запросы к ИИ вместо врача и к чему это приведёт (и не всегда к плохому).

#ИИвМедицине #БудущееМедицины? 👉 Подписаться на ИИ в медицине

ИИ учится распознавать боль: все пациенты врут

Ученые пытаются поручить ИИ определять интенсивность боли пациента. Для этого они попытались традиционным способом обучить сеть на уже имеющихся медицинских данных, но оказалось, что шкала, по которой врачи определяют интенсивность боли пациента, очень субъективна - там учитывается самоощущение и ряд физиологических параметров – мимика, звуки, расширение зрачков и т.п. Но перепроверка данных показала, что эти данные фиксируются достоверно менее чем в половине случаев (а чаще всего врач просто опирается на слова больного).

Исследователи из Университета Калифорнии в Дэвисе пытаются научить ИИ определять боль непредвзято - с помощью машинного анализа физиологических сигналов. По словам ведущего автора исследования, аспиранта Руйцзе Фанга, это стало реальным благодаря сочетанию сенсорных технологий и алгоритмов машинного обучения. Такой симбиоз позволяет не просто фиксировать боль, но и прогнозировать её развитие - т.е. фактически опережать ее, чтобы человек не страдал.

Но ученые столкнулись с тем, что у них нет данных для обучения нейросети. Поэтому они решили применить метод transfer learning – перенос знаний с одной модели на другую. В ряде случаев это позволяет адаптировать алгоритмы даже при ограниченных данных.

Увидев количество ошибок, они поняли, что при обучении на УЖЕ существующих данных алгоритмы неизбежно будут перенимать этот "багаж", а это приведет к неверной оценке и неэффективному лечению (и они продвигают идею создания больших, репрезентативных баз данных).

Поэтому они нашли другой выход - для разработки ИИ-решений создают свою базу так называемой экспериментальной боли: когда здоровым добровольцам разными способами делают больно и изучают их реакцию. Именно это дает максимально точные данные, которые потом экстраполируют для обучения нейросетей.

Авторы работы подчеркивают, что их решение все ещё не заменит врача, но его интеграция в клиническую практику может кардинально изменить управление болью (и главное - поможет отслеживать состояние пациентов, которые уже НЕ в клинике).

#ИИвМедицине #Боль
👉 Подписаться на ИИ в медицине

HIMSS назвал ИИ в медицине бомбой замедленного действия

В Лас-Вегасе сейчас проходит крупнейшее мировое событие в области цифровых технологий в здравоохранении - конференция HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society). Здесь собрались тысячи специалистов ИТ, кибербезопасности и управления данными в медицине, и на каждой сессии так или иначе речь заходит про применение ИИ.

К началу конференции HIMSS опубликовал доклад о том, как клиники сейчас используют ИИ - специалисты выяснили, что каждая третья медицинская организация разрешает сотрудникам использовать такие программы без строгих ограничений, около половины просят получить одобрение, и только 16% запрещают.

Где и как используется ИИ?
Исследование показало, что 37% респондентов используют его для технической поддержки и аналитики данных, 35% – в клинических сервисах (например, диагностике), а 34% – в задачах кибербезопасности и администрирования. 

Кто контролирует?
Формальные ограничения:
Почти половина организаций (47%) проходят процедуры одобрения перед внедрением ИИ, 42% обходятся без них, а 11% вовсе не знают, есть ли такие процессы.

Мониторинг:
Только 31% респондентов сообщили, что их организации активно следят за использованием ИИ. Остальные либо не делают этого (52%), либо не знают о наличии такого контроля (17%). Это оставляет огромные лазейки для утечек данных и других инцидентов.

Политики использования:
У 42% организаций есть официальные правила использования ИИ, но 48% работают без четких регламентов.

В чем опасность?
Эксперты HIMSS подчеркивают, что без строгого мониторинга и прозрачных регламентов растут риски утечек данных, предвзятости алгоритмов, кражи интеллектуальной собственности и угрозы безопасности пациентов. 75% опрошенных назвали защиту данных главной проблемой, за ней следуют угрозы взлома (53%), искажение данных (53%) и отсутствие прозрачности работы ИИ (47%).

Но, возможно, самая тревожная находка отчета – это инсайдерские угрозы. Хотя только 5% респондентов зафиксировали случаи халатного использования ИИ, а 3% – преднамеренного вреда, специалисты уверены, что реальный масштаб проблемы недооценен. Ведь большинство организаций еще не внедрили мониторинг, ориентированный именно на риски, связанные с ИИ.

Что дальше?
Эксперты вынесли предупреждение: настало время внедрять строгие протоколы безопасности, этические нормы и прозрачные методы мониторинга. (Но они уже предлагают руководство по кибербезопасности, видимо, его можно будет купить). Почитайте отчет, там много интересного. 

#ИИвМедицине #Кибербезопасность #HIMSS👉 Подписаться на ИИ в медицине (https://news.1rj.ru/str/AIHealthInnovations)

Исследователи посчитали, что ИИ может сделать медицину дешевле

Люди не ходят к врачам из-за дороговизны лечения, считают авторы исследования PricewaterhouseCoopers (PwC). Они отметили, что в 2024 году 44% пациентов с серьезными заболеваниями не обращались за медицинской помощью только из-за финансовых сложностей, а более 60% испытывают трудности с покупкой лекарств.

Исследователи уверены, что именно ИИ поможет в этом случае. Например, сможет ускорить диагностику, персонализировать лечение, автоматизировать рутинные процессы и снизить нагрузку на систему.

Вот пять направлений, где ИИ работает уже сейчас:

1. Профилактика заболеваний
ИИ анализирует медицинские данные, выявляет факторы риска и помогает врачам рекомендовать профилактические меры. Например, прогнозирование вероятности диабета или сердечно-сосудистых заболеваний позволяет предотвратить осложнения и избежать дорогого лечения в будущем.

2. Персонализированное лечение
ИИ обрабатывает медицинские данные пациента, учитывая генетические, клинические и поведенческие факторы. Это позволяет точнее диагностировать заболевания и подбирать эффективное лечение. В онкологии, например, алгоритмы анализируют ДНК опухоли и предлагают оптимальную терапию, снижая затраты на неэффективные методы.

3. Оптимизация клинических исследований
Подбор участников для клинических испытаний — сложный процесс, особенно для малообеспеченных групп населения. ИИ анализирует медицинские записи и ускоряет поиск кандидатов, повышая эффективность исследований и доступность инновационных препаратов.

4. Автоматизация работы врачей
ИИ помогает сократить время врачей на 30-40% за счет автоматизации рутины. Как пример - системы распознавания речи, которые сокращают время на заполнение карт (мы такое как раз внедряем).

5. Телемедицина и удаленный мониторинг
Для пациентов с хроническими заболеваниями теперь не надо ходить на прием, чтобы просто показать результаты или скорректировать дозу препаратов. ИИ-платформы позволяют врачам дистанционно контролировать состояние пациентов с помощью носимых устройств и мобильных приложений. Алгоритмы анализируют данные и предупреждают о возможных ухудшениях, снижая вероятность экстренной госпитализации.

Понятно уже, что кто не бежит - отстает. Что вы делаете с ИИ уже сейчас? 

#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #БудущееМедицины
👉 Подписаться на ИИ в медицине

ИИ-роботы научились брать кровь точнее, быстрее и безболезненнее человека

Боялись сдавать кровь в детстве? Многие взрослые тоже не в восторге от этой процедуры — исследования показывают, что около 50% испытывают страх перед уколами. Дело не только в игле: точность попадания в вену во многом зависит от опыта медсестры. Но теперь эту задачу готовы решать роботы.

🤖 Роботы-флеботомисты уже работают в кабинетах забора биоматериала не только в Китае, но и в Европе и США. Эти устройства, управляемые ИИ, находят подходящую вену, выбирают тонкую иглу и делают укол с высокой точностью.

📌 Пример — система Aletta™ от голландской компании Vitestro. Робот сначала сканирует руку пациента, создавая 3D-карту вен, а затем выполняет прокол с первой попытки в 95% случаев. Для сравнения: у квалифицированных флеботомистов этот показатель составляет 93–97%. Кроме того, уровень гемолиза при использовании робота составляет всего 0,6%, что значительно ниже допустимого стандарта в 2%.

❓ Почему это важно?
✔️ Снижается нагрузка на медперсонал — один специалист может контролировать несколько устройств.
✔️ Уменьшается количество ошибок — робот не устает, не нервничает и не промахивается.
✔️ Пациентам комфортнее — 83% участников испытаний Vitestro отметили безболезненность процедуры, а 98% готовы воспользоваться технологией снова.

🚀 Будущее роботизированных лабораторий
Роботы, выполняющие венопункцию, — это только начало. Уже разрабатываются системы, которые не только берут кровь, но и сразу анализируют биоматериал, передавая результаты в медицинскую систему. Это ускорит диагностику и снизит нагрузку на лаборатории.

Сегодня несколько таких систем уже получили европейскую сертификацию CE и начали работать в клиниках. В США технология ожидает одобрения FDA. Если регуляторы дадут зеленый свет, автоматизированные флеботомисты станут частью повседневной медицинской практики.

А вы доверили бы свою вену роботу? 🤔

#новости #Роботы
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Написанная японским ИИ работа прошла все научные рецензии

ИИ-система японского стартапа Sakana сгенерировала научную публикацию, которая прошла все этапы рецензирования (то есть никто не заметил, что материал написан не людьми).

Sakana подала три разных материала (про обучение нейронных сетей) на рассмотрение специалистов ICLR — авторитетного научного форума по ИИ.  Никто из экспертов не знал об эксперименте и все было согласовано с руководителями форума. Алгоритмы ИИ-модели The AI Scientist-v2 сами генерировали гипотезы, провели эксперименты, проанализировали их, создали итоговый текст и иллюстрации. Две статьи были отклонены комиссией по разным причинам, однако одна была принята, прошла все проверки и была допущена к публикации. Уже на последнем этапе компания Sakana отозвала ее, сославшись на соблюдение научных норм.

История громкая, но в самой Sakana признают, что ИИ допускал «нелепые» ошибки в цитировании (например, изобретенный в 2016 году метод был в статье датирован 1997 годом). Ну и, объективно, конкуренция в воркшопах ниже, чем на основных научных конференциях.

Да и эксперты настроены скептически и уверены, что всегда смогут отличить ИИ-работу. Исследователь ИИ и профессор University of Alberta (Канада) Мэтью Гуздиал отметил, что эти работы все же выбирали люди, поэтому речь идет не о полностью автономной работе ИИ, а о синергии с учеными, что уже допустимо. Исследователь из Королевского колледжа Лондона Майк Кук добавил, что в подобных воркшопах рецензентами часто выступают не самые опытные ученые, да и темы такие, где у ИИ много знаний, и статья получается вполне корректной. 

А что в медицине?
Тут про 100% автономные ИИ-статьи мы не слышали (если кто так и писал, то не отзывал в последний момент), да и квалификации соответствующей у авторов статей пока нет. Но мы знаем, что ИИ уже  много лет используется как инструмент для анализа данных, генерации гипотез или написания черновиков. Есть официальные заявления о подготовке исследований с помощью ИИ - например, в 2022 году в журнале Nature Medicine была опубликована статья, где ИИ (в частности, алгоритмы машинного обучения) заявлен "соавтором", так как использовался для анализа больших данных о геноме рака, а вот текст был написан ИИ только частично дорабатывался людьми. Но рецензенты знали об этом заранее. 

В 2023 году  в Radiology была опубликована статья, которую частично писал ChatGPT, и это вызвало в научных кругах громкие баталии. Авторы в тексте публикации указали, что использовали модель для составления введения и обсуждения, и рецензенты приняли работу. Но потом было много споров о том, насколько ИИ повлиял на оригинальность выводов.

Более распространённый сценарий — использование ИИ для обработки данных, которые затем становятся основой публикаций. Например, в 2021 году в The Lancet Digital Health была опубликована статья о диагностике заболеваний по рентгеновским снимкам с помощью ИИ. Алгоритм полностью провёл анализ и визуализацию данных, а выводы писали люди. Скорее всего, именно такая форма скоро станет повсеместной. 

Правда, за кулисами поговаривают, что видят следы ИИ в огромном количестве подаваемых материалов, но чаще всего пишут замечания и отправляют такие работы на доработку. Поэтому многие издания прямо ввели политику, запрещающую создание самих текстов научных публикаций с помощью лингвистических моделей

А чем вам уже помогает ИИ? Создает черновики? Предлагает идеи? Помогает найти или подтвердить данные? Если вы только присматриваетесь и выбираете, с чего начать - завтра у нас на канале обзор самых популярных моделей, которые уже сейчас могут стать вашими помощниками в ежедневных задачах. Пока - при работе с текстами. 

#ИИвмедицине #ИИновости
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Пациенты (и врачи) с недостаточным образованием боятся ИИ!

Искусственный интеллект задумывался как инструмент, способный сделать медицинскую помощь доступной для всех. Однако сейчас аналитики заговорили о том, что его внедрение, наоборот, может усугубить неравенство. В докладе Медицинской школы Ренессанс (Университет Стоуни-Брук в США) говорится, что ключевая проблема – ограниченность данных, на которых обучаются алгоритмы. Если в выборке доминируют пациенты из определенных социальных или этнических групп, это неизбежно приводит к смещению в выводах. В результате уязвимые слои населения могут получать менее точные диагнозы и менее качественное лечение (тут, конечно, завуалированно речь идет о разных этнических группах).

Еще один важный фактор — цена новых решений. Так получилось, что внедрять ИИ-решения сейчас начали только хорошо финансируемые медицинские учреждения. И получается, что крупные клиники получают доступ к передовым алгоритмам, а медицинские центры в глубинке и/или с ограниченными ресурсами вынуждены использовать устаревшие технологии.

И еще один пункт, который отмечают исследователи, — недоверие пациентов. Практика показала, что чем ниже уровень образования и развития пациента, тем чаще он категорически не принимает новые технологии и настаивает исключительно на личном контакте с врачом. А уж когда речь идет о том, что решения принимаются «черным ящиком» ИИ без объяснений, с такими системами отказываются работать и сами доктора периферии.

Если добавить к этому, что большинство ИИ-разработок создаются в странах с высоким уровнем дохода и обучаются на данных именно этих регионов, разрыв становится практически непреодолимым. Исследователи подчеркивают: если не учитывать эти факторы, очень скоро ИИ вместо средства борьбы с неравенством станет инструментом его усиления. А бороться с этим они предлагают разнообразием данных и привлечением к разработке алгоритмов врачей и пациентов из отстающих стран и регионов. 

#ИИвМедицине #ЦНовост
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Клавиатурный почерк? Теперь можно быстро вычислить самозванца

🔐 Вы как авторизуетесь в МИС? Логин и пароль? Уже скоро система сможет определить, если данные под вашей учетной записью вносите не вы. И камера или анализ отпечатков тут не нужен. Московские ученые научились распознавать пользователей по их «клавиатурному почерку».

💡 Речь идет о модуле поведенческой аутентификации, который идентифицирует человека по уникальному стилю набора текста. Технология анализирует скорость, ритм, паузы и силу нажатий клавиш, создавая индивидуальный «вектор печати» — цифровой профиль каждого пользователя. Если стиль печати не совпадает с шаблоном, система блокирует доступ. Модуль не требует дополнительного оборудования и может встраиваться в саму систему.

Такой биоповеденческий фактор поможет защитить данные даже при компрометации логина и пароля, объясняют авторы проекта. Система учитывает изменения поведения, адаптируется к ним и планирует в будущем отслеживать влияние усталости, стресса и заболеваний.

При внедрении МИС в клиниках дополнительный фактор идентификации (кроме логина и пароля) сейчас очень популярен, потому что исследования показали, что пользователи часто или забывают выйти из системы или даже просят коллегу внести данные вместо них.

#НовостиИИ
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Представлено устройство, которое позволит немного поумнеть (ну или хотя бы сосредоточиться)

Компания Interaxon, разработчик носимых нейротехнологий, представила новую версию обруча для головы Muse S Athena — это устройство, которое позиционируется как «фитнес-трекер для мозга». Оно создано для тренировки когнитивных функций и улучшения нейропластичности и работает на основе результатов электроэнцефалографии (ЭЭГ) и функциональной инфракрасной спектроскопии (fNIRS). Первый сенсор фиксирует мозговую активность, второй — оценивает уровень насыщения кислородом в префронтальной коре головного мозга, участвующей в регуляции внимания, рабочей памяти и исполнительных функций.

Обруч собирает данные о работе мозга во время фокусировки, медитации, отдыха и т.п.  и с помощью ИИ трансформирует их в персонализированные когнитивные тренировки. На основе этих данных пользователь получает информацию о том, в каком состоянии его мозг, и что надо сделать сейчас для сохранения его здоровья, концентрации и т.п. Разработчики утверждают, что в основе Muse Athena лежит Foundational Brain Model — обученная на 80 000 сеансах ИИ-система, способная адаптироваться к индивидуальным особенностям работы мозга.

Сама концепция интересна, потому что количество желающих волшебным образом, а не сном улучшить внимание, когнитивную гибкость, способность концентрироваться в условиях перегрузки огромное. Это и школьники перед экзаменами,  и офисные работники, и пожилые люди, желающие сохранить скорость и ясность мышления. Но тут важно не верить рекламе напрямую, а смотреть на научные данные о реальном влиянии устройства на нейропластичность - а такие данные пока ограничены. Большинство исследований проводится самими производителями или с их участием.

Отдельный блок функций связан со сном: здесь применяется технология Smart Fade, включающая звуковое сопровождение при ночных пробуждениях. Это помогает пользователю быстрее возвращаться в фазу сна. Однако, в отличие от предыдущих версий, Athena предлагает не только средства для релаксации, но и тренировки устойчивости внимания — способности восстанавливаться после отвлечения и возвращаться к задаче, что особенно важно для продуктивной умственной деятельности днём.

В целом Athena — классический пример использования ИИ для расширения функций носимых гаджетов для здоровья, и это одно из ключевых направлений развития ИИ в медицине. И это работает, даже на примере элементарного напоминания - спи норму, доделай запланированное дело и т.п. Но теперь такие решения становятся более технологичными и используют реальные биологические данные (раньше они были доступны только в рамках лабораторной нейропсихологии). Поэтому критично важно эти данные правильно обрабатывать и научно обосновывать, чтобы эффективность была доказана. 

#ИИдевайсы #ИИвМедицине
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Израильский стартап с помощью ИИ выращивает модель мозга из мочи - для лечения аутизма

Израильская компания Itay&Beyond придумала интересную технологию, которая может помочь в лечении аутизма и других неврологических заболеваний. Они создали то, что называют «мозгом на чипе» (brain-on-a-chip). Это крошечная модель человеческого мозга, сделанная из настоящих клеток пациента, которые выращивают в лаборатории.

Учёные берут клетки из мочи пациента, превращают их в стволовые клетки, а потом — в нейроны, клетки мозга. Эти нейроны помещают на специальный чип. Так получается маленький кусочек ткани, который работает как мозг. На этой модели можно исследовать механизмы развития аутизма и эпилепсии у конкретного пациента, а также тестировать потенциальные лекарственные препараты для оценки их эффективности - опять же для конкретного пациента.

Почему это важно? Работать с реальными клетками мозга ребёнка с аутизмом — очень сложно и опасно. А получение образцов мочи является простым и неинвазивным методом. На основе этих образцов можно создать индивидуальные модели мозга для каждого пациента. Это позволяет предварительно тестировать лекарственные препараты непосредственно на его нейронных клетках без риска для здоровья.

Эти «мозги на чипе» могут даже играть в простые игры! Учёные смотрят, как они себя ведут, и ИИ анализируют данные, вычисляют отклонения и ищут препараты, которые смогут на них повлиять.

По словам главы компании, Нисима Переца, главное достижение команды — это не только сами нейроны и чип, а то, что они смогли объединить все эти технологии в одну удобную систему. Причем стоит проект только 3 миллиона долларов, но он уже позволил собрать отличную команду из учёных, программистов и специалистов по ИИ.

В случае успешной реализации технология может существенно изменить подход к лечению: специалисты получат возможность подбирать терапевтические препараты с высокой точностью, заранее проверять, как на них отреагирует конкретный пациент. Ну и в целом неплохая идея каждому заранее вырастить свой «мозг на чипе» и тестировать на нем любые схемы лечения.

#ИИвМедицине #МедицинаБудущего

👉 Подписаться на ИИ в медицине

В Китае создали создали ИИ-связку "мозг-компьютер" для реабилитации пациентов после инсультов и травм

Китайские учёные из Тяньцзиньского университета и Университета Цинхуа представили первую в мире неинвазивную систему “мозг-компьютер” с двусторонней адаптивной связью, способную учиться вместе с пользователем. Эта разработка может кардинально изменить реабилитацию пациентов с двигательными нарушениями, включая последствия инсульта и травм позвоночника.

Технология использует так называемый двойной контур обратной связи. Первый контур позволяет интерфейсу адаптироваться к изменениям нейросигналов пациента, а второй — помогает самому пациенту лучше управлять устройством, получая в реальном времени сенсорную обратную связь. В результате формируется система "взаимного обучения", где и машина, и мозг приспосабливаются друг к другу.

В основе разработки — чип из 128 000 мемристоров, имитирующих синапсы человеческого мозга. Такой подход позволил снизить энергопотребление интерфейса в 1000 раз и повысить вычислительную эффективность в 100 раз по сравнению с традиционными BCI (Brain-Computer Interface).

В ходе испытаний участники управляли дроном с четырьмя степенями свободы, включая перемещение и повороты. Уже через шесть часов тренировки точность управления возросла на 20% — результат, который ранее считался достижимым только при инвазивных методах. И тут все без хирургического вмешательства.

Разработчики подчеркивают, что потенциальное применение технологии выходит далеко за рамки управления устройствами. Цель - стимуляция и модуляция мозга в процессе реабилитации, например, при утрате моторных функций после инсульта или травмы.

«Это не просто интерфейс, а основа для создания симбиотического взаимодействия между человеком и ИИ», — отметил профессор Сюй Минпэн, один из авторов проекта.

В перспективе такая система может стать базой для портативных нейроустройств, которые пациенты смогут просто использовать дома.

#ИИ_новости #Нейроинтерфейс
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Новый проект Neuralink Илона Маска: ИИ поможет видеть даже слепым от рождения 

Илон Маск заявил, что в конце 2025 года его компания Neuralink впервые имплантирует в мозг человека зрительное устройство Blindsight. Заявлено, что этот имплант позволит видеть тем, кто полностью утратил зрение, включая слепых с рождения. А дальше, по задумке Маска, устройство позволит не только восстановить зрение, но и сделать из нас киборгов расширить его. Например, воспринимать инфракрасный или ультрафиолетовый спектр (модифицированные разведчики?).
ИИ в этом случае фактически превратит имплант в адаптивную "нейросеть внутри черепа".

Blindsight — это интерфейс мозг-компьютер, который напрямую взаимодействует со зрительной корой головного мозга, минуя поврежденные или отсутствующие глаза и зрительные нервы. На первых этапах пациент будет видеть изображения низкого разрешения («как на Atari», говорит Маск), но дальше с помощью ИИ система будет обучаться и улучшаться. 

Принцип работы такой: алгоритмы анализируют визуальную информацию с камер и сенсоров, преобразуют её в сигналы, которые мозг может интерпретировать, и в реальном времени подстраиваются под индивидуальные особенности нейронной активности конкретного пациента (которому вживлён имплант). Особенно важна правильная адаптация для тех, кто никогда не видел. Фактически, мозг надо научить оценивать изображение и понимать, что это. 

У Neuralink уже есть опыт вживления нейроимплантов. В 2024 году были успешно прооперированы три пациента с параличом, получивших имплант под названием Telepathy. Он позволил им управлять компьютером и играть в видеоигры с помощью силы мысли. Например, первый пациент, 29-летний Ноланд Арбо, парализованный после травмы, смог играть в шахматы, просто думая о движениях. Эти устройства, как и Blindsight, используют ИИ для "перевода" мыслей в команды — и этот опыт стал основой новой технологии.

Попытки разработать зрительные импланты для слепых человечество предпринимает уже несколько десятилетий. Ещё в 1968 году британский учёный Джайлс Бриндли добился первых успехов, стимулируя мозг пациента электродами — он получил эффект фосфенов (световых вспышек). В 1990–2000-х годах появились первые ретинальные импланты (типа Argus II), но они работали только при частично сохранной сетчатке и давали крайне ограниченное зрение. В последние годы почти все разработчики начали использовать ИИ для обработки сигналов и улучшения восприятия, но до сих пор ни одно устройство не предлагало полноценную замену зрению при полной его утрате. Neuralink заявляет, что предлагает именно это. 

То есть ИИ фактически становится медиатором между машиной и человеческим восприятием. И если всё пройдёт успешно, Blindsight будет анализировать, упрощать и адаптировать изображения, повышать разрешение и даже добавлять новые каналы восприятия, как только пользователь и система будут к этому готовы. Алгоритмы будут учитывать эмоции, паттерны нейронной активности и даже повседневные предпочтения человека. И каждый имплант будет индивидуален, как отпечаток пальца.

#ИИвМедицине #ИИНовости #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине

В Великобритании тестируют автономного робота в виде олоида для неинвазивной 3D-«биопсии»

Инженеры из Университета Лидса (Великобритания) представили миниатюрного робота в форме олоидa — геометрической фигуры, обеспечивающей стабильное и мягкое перекатывание внутри организма. Новый робот способен проводить неинвазивные «виртуальные биопсии» — 3D ультразвуковое сканирование тканей изнутри желудочно-кишечного тракта. Эта технология может существенно ускорить и упростить диагностику рака, особенно колоректального, без инвазивной биопсии.

Устройство размером с таблетку оснащено ультразвуковым датчиком частотой 28 МГц и управляется снаружи при помощи магнитного поля. В ходе испытаний в модельной системе робот успешно передвигался внутри кишечника, создавая высокоточные трехмерные изображения слизистой оболочки. Исследователи подчеркивают, что это первая в мире демонстрация 3D ультразвукового сканирования, полученного с датчика, размещенного глубоко внутри тела.

Главное преимущество технологии - возможность получать диагностически значимую информацию сразу, в ходе эндоскопической процедуры. Это резко сокращает время между обследованием и постановкой диагноза, исключает риски, связанные с инвазивной биопсией, и снижает нагрузку на лаборатории.

ИИ в этом случае используется для автоматического анализа изображений, навигации внутри организма и описания находок.

Разработка находится на стадии доклинических испытаний, и команда планирует начать клинические исследования на людях в 2026 году. Если технология подтвердит свою эффективность и безопасность, она может стать новым стандартом в диагностике онкологических заболеваний ЖКТ.

#ИИвМедицине #ииновости #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине