«Медскан» и «Нетрика» объявили о создании единой ИИ-платформы
«Медскан» и «Нетрика» объявили о разработке единой системы на основе ИИ для автоматизации маршрута пациента — от онлайн-записи и телемедицины до анализа снимков и помощи врачу по выбору оптимального способа лечения. Обещают «одно окно» для пациента и умную аналитику с экономией ресурсов для клиник. Первый модуль планируется показать уже этой осенью.
Предполагается, что единая цифровая среда свяжет клиники, лаборатории и аптеки с личным кабинетом пациента. Лечащий врач сразу увидит результаты обследований, система сама предложит следующий визит или телеконсультацию, а все документы и история будут храниться удобно для пациента и обеспечат быстрый доступ для врача и возможность проведения консилиумов.
ИИ тут и обеспечивает «второе мнение», и выступает ассистентом врача: оценка снимков, поиск патологии, помощь в формулировке заключений, поиск оптимального варианта обследования на основе введенных данных и клинических рекомендаций.
Такие ИИ-платформы уже тренд, и многие игроки строят свои основанные на ИИ процессы. Так московская К+31 внедряет ИИ для оценки рентгеновских изображений, эндоскопий, оптимизации ресурсов, ускорения подготовки документов. Те или иные проекты с ИИ есть, по нашим оценкам, примерно 10% клиник (в крупных городах этот процент выше).
Реализацию ИИ-платформ запустили и практически все мировые лидеры. Из самых крупных – платформа Aidoc в израильской клинике Sheba, GI Genius в Mayo Clinic (США), Lunit – в сеульской SNUH.
Если вы помните первоначальную идею ЕГИСЗ, то там как раз было про транспорт и удобный обмен данными. Но с помощью ИИ сейчас, вероятнее всего, появится новый стандарт обмена информацией, и выиграть от этого смогут и сами клиники, и пациенты.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #ИИновости
👉 Подписаться на ИИ в медицине
«Медскан» и «Нетрика» объявили о разработке единой системы на основе ИИ для автоматизации маршрута пациента — от онлайн-записи и телемедицины до анализа снимков и помощи врачу по выбору оптимального способа лечения. Обещают «одно окно» для пациента и умную аналитику с экономией ресурсов для клиник. Первый модуль планируется показать уже этой осенью.
Предполагается, что единая цифровая среда свяжет клиники, лаборатории и аптеки с личным кабинетом пациента. Лечащий врач сразу увидит результаты обследований, система сама предложит следующий визит или телеконсультацию, а все документы и история будут храниться удобно для пациента и обеспечат быстрый доступ для врача и возможность проведения консилиумов.
ИИ тут и обеспечивает «второе мнение», и выступает ассистентом врача: оценка снимков, поиск патологии, помощь в формулировке заключений, поиск оптимального варианта обследования на основе введенных данных и клинических рекомендаций.
Такие ИИ-платформы уже тренд, и многие игроки строят свои основанные на ИИ процессы. Так московская К+31 внедряет ИИ для оценки рентгеновских изображений, эндоскопий, оптимизации ресурсов, ускорения подготовки документов. Те или иные проекты с ИИ есть, по нашим оценкам, примерно 10% клиник (в крупных городах этот процент выше).
Реализацию ИИ-платформ запустили и практически все мировые лидеры. Из самых крупных – платформа Aidoc в израильской клинике Sheba, GI Genius в Mayo Clinic (США), Lunit – в сеульской SNUH.
Если вы помните первоначальную идею ЕГИСЗ, то там как раз было про транспорт и удобный обмен данными. Но с помощью ИИ сейчас, вероятнее всего, появится новый стандарт обмена информацией, и выиграть от этого смогут и сами клиники, и пациенты.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #ИИновости
👉 Подписаться на ИИ в медицине
medscangroup.ru
Группа компаний «Медскан»
АО «Медскан» – динамично развивающаяся группа компаний и один из лидеров негосударственного сектора здравоохранения в России. Медицинские учреждения холдинга пр...
👍6
Для стартапов, которые ищут новые лекарства, открыли ИИ-платформу TuneLab
Eli Lilly представила TuneLab — платформу, которая дает биотех-стартапам доступ к ИИ-моделям для поиска лекарств. Эти модели обучены на огромных наборах собственных данных Lilly (свойства молекул, токсичность, результаты доклинических и клинических исследований и т.п.). Теперь небольшие компании могут проверять гипотезы и находить молекулы, которые могут стать основой препарата, быстрее. Ну и это резко снизит потребность в тестах на животных (FDA поддерживает эту тенденцию). Среди первых партнеров — insitro и Circle Pharma.
TuneLab построен на принципе «федеративного обучения»: данные стартапа остаются у него, а сама модель «дообучается» локально. Это защищает коммерческую тайну и позволяет улучшать общую систему без передачи сырых данных. По оценке Lilly, стоимость базового набора данных сейчас превышает $1 млрд.
Сравнение с лидерами рынка
• Революцией в ускорении поиска лекарств стал AlphaFold (DeepMind/Isomorphic Labs): он предсказал трехмерные структуры белков, что открыло путь к пониманию механики заболеваний и поиску мишеней для терапии. AlphaFold лидирует в структурной биологии, но он ищет структуру белка, и не дает данных о том, как молекула будет работать в организме, и будет ли.
• TuneLab фокусируется на другом этапе: проверке кандидатов-молекул, прогнозе их токсичности, растворимости, фармакокинетики. Если AlphaFold помогает «увидеть замочную скважину», то TuneLab — проверить, какая связка ключей точно «подойдет» замку.
• При этом AlphaFold – открытая система, а TuneLab — закрытая (только экосистема для партнеров Lilly). Но это и практичнее - стартап получает не академический инструмент, а сразу работающий фильтр на реальных данных Big Pharma.
• Другие игроки — NVIDIA BioNeMo, Recursion, Schrödinger — создают инфраструктуру или собственные закрытые пайплайны.
Фактически ИИ в TuneLab берет на себя «рутинный отбор» миллионов соединений. То есть можно проверить теорию за 1-2 дня, а не за годы или десятилетия, как это было раньше. И доклинические, и клинические испытания можно начинать уже через несколько недель после появления идеи. Кроме того, это дает шанс малым группам пациентов с редкими заболеваниями. Раньше искать для них лекарство было просто экономически невыгодно, а теперь можно сделать подбор даже для одного единственного пациента с редкой патологией.
#ИИвМедицине #ИИлекарства #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Eli Lilly представила TuneLab — платформу, которая дает биотех-стартапам доступ к ИИ-моделям для поиска лекарств. Эти модели обучены на огромных наборах собственных данных Lilly (свойства молекул, токсичность, результаты доклинических и клинических исследований и т.п.). Теперь небольшие компании могут проверять гипотезы и находить молекулы, которые могут стать основой препарата, быстрее. Ну и это резко снизит потребность в тестах на животных (FDA поддерживает эту тенденцию). Среди первых партнеров — insitro и Circle Pharma.
TuneLab построен на принципе «федеративного обучения»: данные стартапа остаются у него, а сама модель «дообучается» локально. Это защищает коммерческую тайну и позволяет улучшать общую систему без передачи сырых данных. По оценке Lilly, стоимость базового набора данных сейчас превышает $1 млрд.
Сравнение с лидерами рынка
• Революцией в ускорении поиска лекарств стал AlphaFold (DeepMind/Isomorphic Labs): он предсказал трехмерные структуры белков, что открыло путь к пониманию механики заболеваний и поиску мишеней для терапии. AlphaFold лидирует в структурной биологии, но он ищет структуру белка, и не дает данных о том, как молекула будет работать в организме, и будет ли.
• TuneLab фокусируется на другом этапе: проверке кандидатов-молекул, прогнозе их токсичности, растворимости, фармакокинетики. Если AlphaFold помогает «увидеть замочную скважину», то TuneLab — проверить, какая связка ключей точно «подойдет» замку.
• При этом AlphaFold – открытая система, а TuneLab — закрытая (только экосистема для партнеров Lilly). Но это и практичнее - стартап получает не академический инструмент, а сразу работающий фильтр на реальных данных Big Pharma.
• Другие игроки — NVIDIA BioNeMo, Recursion, Schrödinger — создают инфраструктуру или собственные закрытые пайплайны.
Фактически ИИ в TuneLab берет на себя «рутинный отбор» миллионов соединений. То есть можно проверить теорию за 1-2 дня, а не за годы или десятилетия, как это было раньше. И доклинические, и клинические испытания можно начинать уже через несколько недель после появления идеи. Кроме того, это дает шанс малым группам пациентов с редкими заболеваниями. Раньше искать для них лекарство было просто экономически невыгодно, а теперь можно сделать подбор даже для одного единственного пациента с редкой патологией.
#ИИвМедицине #ИИлекарства #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Reuters
Lilly launches AI-powered platform to accelerate drug discovery
Drugmaker Eli Lilly said on Tuesday it is launching an artificial intelligence and machine learning platform that provides biotech companies access to drug discovery models trained on years of its research data.
🔥7❤2👍2
FDA пишет правила для цифровых психотерапевтов
Количество виртуальных ИИ-психологов и даже психиатров за последние два года выросло с нуля до 30-35 тысяч, и регуляторы разных стран поставили задачу срочно взять их под контроль. FDA даже назначили на 6 ноября большое совещание на эту тему.
Почему ИИ-психотерапевты стали так популярны?
🟩Во-первых, они доступны (и часто пока бесплатны). Сейчас мировой пик спроса на психотерапевтическую и психиатрическую помощь. Этот рост начался с эпидемии ковида, продолжился войнами и социальными кризисами во всем мире. А к дефициту специалистов добавилась невысокая компетенция тех, кто быстро “переучился в психологи” (наш опрос показал, что пациенты не всегда отличают психолога, психотерапевта и психиатра) - это привело к тому, что люди все чаще вместо живого специалиста идут к чат-ботам.
🟨Во-вторых, общаться с алгоритмом проще: есть иллюзия анонимности, нет страха осуждения, собеседник доступен в любой время дня и ночи. И рынок растет! По прогнозам, с 6,5 млрд долларов в 2024 году до почти 24 млрд к 2032-му.
Все виртуальные терапевты работают на основе генеративных языковых моделей: они анализируют текст или голос пользователя, распознают тревожные маркеры, используют “скормленные” им данные о техниках когнитивно-поведенческой терапии и выступают в роли эмпатичного собеседника - предлагают упражнения и техники самопомощи (они и на вопросы о лекарствах отвечают, но это “серая зона”).
Два уровня диагностики: слова и тело
Но самые последние ИИ-модели уже выходят за пределы текста. Опубликованное в PLOS Computational Biology исследование показывает, что алгоритмы глубокого обучения могут автоматически оценивать риск шизофрении и биполярного расстройства на основании данных с носимых устройств (сердечный ритм, давление, гиперемия и т.п.). Модель достигла точности около 80%, и это сочетание анализа текста и невербальных данных позволяет диагностировать заболевания намного точнее, чем это делает профессиональный врач. Фактически мы видим, как создается новый стандарт отрасли.
Уже есть модели, которые определяют уровень нервной нагрузки, риски, дают рекомендации по коррекции образа жизни.
И про регуляторов
6 ноября 2025 года Консультативный комитет по цифровому здоровью при FDA впервые обсудит стандарты для таких технологий. Ключевые вопросы:
- какие клинические данные должны предоставлять разработчики?
- как гарантировать безопасность обновлений ИИ-моделей?
- как обеспечить конфиденциальность данных уязвимых групп?
- как разграничить wellness-ботов (которые не требуют регистрации) и реальные медицинские устройства?
Главное, что мы сейчас видим: ИИ-психология и психиатрия будут развиваться и дальше. И лучше это контролировать, чем запрещать. Если FDA, а следом и регуляторы других страна смогут задать понятные правила игры, то следующим шагом известные психиатры и психологи начнут делать свои ИИ-аватары, чтобы пациенты получали поддерживающую терапию, чтобы проводить первичную оценку и т.п. (мы как раз тестируем сейчас такого аватара).
Единственное, что пока будет недоступно ИИ-психиатрам, это назначение медикаментозной терапии.
И да, есть информация о случаях, когда беседа с ИИ-ботом ухудшила состояние пациента, но если речь пойдет о подготовленных и сертифицированных моделях, то в большинстве случаев ИИ-психолог или ИИ-психиатр лучше, чем его отсутствие, особенно когда речь идет о ситуациях, когда помощь нужна одновременно большому количеству человек.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #ИИПсихиатрия #ИИРегуляторика
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Количество виртуальных ИИ-психологов и даже психиатров за последние два года выросло с нуля до 30-35 тысяч, и регуляторы разных стран поставили задачу срочно взять их под контроль. FDA даже назначили на 6 ноября большое совещание на эту тему.
Почему ИИ-психотерапевты стали так популярны?
🟩Во-первых, они доступны (и часто пока бесплатны). Сейчас мировой пик спроса на психотерапевтическую и психиатрическую помощь. Этот рост начался с эпидемии ковида, продолжился войнами и социальными кризисами во всем мире. А к дефициту специалистов добавилась невысокая компетенция тех, кто быстро “переучился в психологи” (наш опрос показал, что пациенты не всегда отличают психолога, психотерапевта и психиатра) - это привело к тому, что люди все чаще вместо живого специалиста идут к чат-ботам.
🟨Во-вторых, общаться с алгоритмом проще: есть иллюзия анонимности, нет страха осуждения, собеседник доступен в любой время дня и ночи. И рынок растет! По прогнозам, с 6,5 млрд долларов в 2024 году до почти 24 млрд к 2032-му.
Все виртуальные терапевты работают на основе генеративных языковых моделей: они анализируют текст или голос пользователя, распознают тревожные маркеры, используют “скормленные” им данные о техниках когнитивно-поведенческой терапии и выступают в роли эмпатичного собеседника - предлагают упражнения и техники самопомощи (они и на вопросы о лекарствах отвечают, но это “серая зона”).
Два уровня диагностики: слова и тело
Но самые последние ИИ-модели уже выходят за пределы текста. Опубликованное в PLOS Computational Biology исследование показывает, что алгоритмы глубокого обучения могут автоматически оценивать риск шизофрении и биполярного расстройства на основании данных с носимых устройств (сердечный ритм, давление, гиперемия и т.п.). Модель достигла точности около 80%, и это сочетание анализа текста и невербальных данных позволяет диагностировать заболевания намного точнее, чем это делает профессиональный врач. Фактически мы видим, как создается новый стандарт отрасли.
Уже есть модели, которые определяют уровень нервной нагрузки, риски, дают рекомендации по коррекции образа жизни.
И про регуляторов
6 ноября 2025 года Консультативный комитет по цифровому здоровью при FDA впервые обсудит стандарты для таких технологий. Ключевые вопросы:
- какие клинические данные должны предоставлять разработчики?
- как гарантировать безопасность обновлений ИИ-моделей?
- как обеспечить конфиденциальность данных уязвимых групп?
- как разграничить wellness-ботов (которые не требуют регистрации) и реальные медицинские устройства?
Главное, что мы сейчас видим: ИИ-психология и психиатрия будут развиваться и дальше. И лучше это контролировать, чем запрещать. Если FDA, а следом и регуляторы других страна смогут задать понятные правила игры, то следующим шагом известные психиатры и психологи начнут делать свои ИИ-аватары, чтобы пациенты получали поддерживающую терапию, чтобы проводить первичную оценку и т.п. (мы как раз тестируем сейчас такого аватара).
Единственное, что пока будет недоступно ИИ-психиатрам, это назначение медикаментозной терапии.
И да, есть информация о случаях, когда беседа с ИИ-ботом ухудшила состояние пациента, но если речь пойдет о подготовленных и сертифицированных моделях, то в большинстве случаев ИИ-психолог или ИИ-психиатр лучше, чем его отсутствие, особенно когда речь идет о ситуациях, когда помощь нужна одновременно большому количеству человек.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #ИИПсихиатрия #ИИРегуляторика
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Reuters
FDA panel to weigh in on AI mental health devices
The U.S. Food and Drug Administration will hold an advisory panel meeting in November to examine the fast-emerging class of AI-enabled digital mental health devices.
👍5❤2👏1
Израиль и Франция придумали, как с помощью ИИ делать МРТ за 1 минуту
Израильский Технион сообщил о запуске совместного с Францией проекта K-SPARK, который должен в десятки и сотни раз ускорить проведение исследований МРТ. Команда под руководством доцента Эфрат Шимрон (Technion) и доктора Филиппа Сисью (NeuroSpin, Inria) получила грант на разработку новой технологии.
Суть проекта - с помощью ИИ разработать программу, которая позволит выполнять исследование на МРТ-аппарате за 1 минуту (сейчас это занимает от 15 до 45 минут). В первую очередь речь идет об исследовании головного мозга. Ученые рассчитывают сократить время за счет алгоритмов ИИ, которые достаточно быстро полученных изображений, чтобы точно воссоздать полное объемное изображение органа.
Модель учат на огромных массивах данных, полученных с томографов 3 и 7 Тесла (это уже исследовательский уровень). Задача программы - устранить шумы достроить недостающие фрагменты. Планируется решить сразу три задачи: сделать исследование более быстрым (и убрать очереди), удешевить его и получить базу данных снимков для научных и клинических задач.
Специалисты говорят, что проект позволит получать высокую степень разрешения снимков даже на низкопольных (обычно это открытые модели) аппаратах.
#ИИвМедицине #МРТ #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Израильский Технион сообщил о запуске совместного с Францией проекта K-SPARK, который должен в десятки и сотни раз ускорить проведение исследований МРТ. Команда под руководством доцента Эфрат Шимрон (Technion) и доктора Филиппа Сисью (NeuroSpin, Inria) получила грант на разработку новой технологии.
Суть проекта - с помощью ИИ разработать программу, которая позволит выполнять исследование на МРТ-аппарате за 1 минуту (сейчас это занимает от 15 до 45 минут). В первую очередь речь идет об исследовании головного мозга. Ученые рассчитывают сократить время за счет алгоритмов ИИ, которые достаточно быстро полученных изображений, чтобы точно воссоздать полное объемное изображение органа.
Модель учат на огромных массивах данных, полученных с томографов 3 и 7 Тесла (это уже исследовательский уровень). Задача программы - устранить шумы достроить недостающие фрагменты. Планируется решить сразу три задачи: сделать исследование более быстрым (и убрать очереди), удешевить его и получить базу данных снимков для научных и клинических задач.
Специалисты говорят, что проект позволит получать высокую степень разрешения снимков даже на низкопольных (обычно это открытые модели) аппаратах.
#ИИвМедицине #МРТ #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине
הטכניון-מכון טכנולוגי לישראל
French–Israeli Team Wins Grant for Breakthrough AI in MRI - הטכניון-מכון טכנולוגי לישראל
🔥11👍3
Сбер сегодня выпустил смарт-кольцо с ИИ-анализом биометрических данных
СберDevices сегодня официально представила свое первое смарт-кольцо. Пока это ограниченные продажи для клиентов "СберПервый" и Sber Private Banking, а дальше - выходит в розницу. Правда, цена, вполне премиального сегмента - рекомендованная 24 990 ₽.
Как сообщают разработчики, кольцо фиксирует ключевые биометрические показатели: частоту сердечных сокращений, сердечный ритма, сатурацию, температуру и качество сна. Главное отличие от привычных фитнес-браслетов и часов - интеграция с ИИ GigaChat и платформой "СберЗдоровье". Т.е. кольцо анализирует полученные данные и на русском языке формулирует для клиентов рекомендации.
Например, если кольцо определило, что ваш ресурс ≤ 30%, то надо снизить нагрузку, прогуляться перед сном и лечь до 23:00 (кстати. неплохой совет, независимо от полученных цифр).
Тут важно отметить, что на мировом рынке смарт-кольца известны давно. Первой такой продукт вывела финская Oura (еще в 2015 году, акцент был на контроль качества сна, движения и пульса). Сегодня Oura последнего поколения стоит порядка $399 (около 34 тысяч рублей) и плюс требуют ежемесячной подписки для доступа к расширенной аналитике (6$\мес).
Samsung тоже презентовал свое фитнес-кольцо (полтора года назад): титан, до 7 дней работы, глубокая интеграция с Samsung Health и Galaxy AI, цена топового варианта - те же $399 (34 тыс. руб). Есть и более доступные модели, например Motiv Ring (США, 2017, ~$199) и китайские-ноунейм.
Уникальность кольца Сбера (при вполне топовой цене) в адаптации под российскую аудиторию, связке с медицинским сервисом (предполагаем, что может быть реализован сервис передачи данных в личный кабинет, чтобы врач мог сразу их видеть, или даже аларм в случае серьезных сбоев).
Формально кольцо не является медицинским прибором (и не требует регистрации как медизделие), но, если все заявленные функции реализованы, вполне может помочь проводить мониторинг в реальном времени.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #ИнтернетВещей
👉 Подписаться на ИИ в медицине
СберDevices сегодня официально представила свое первое смарт-кольцо. Пока это ограниченные продажи для клиентов "СберПервый" и Sber Private Banking, а дальше - выходит в розницу. Правда, цена, вполне премиального сегмента - рекомендованная 24 990 ₽.
Как сообщают разработчики, кольцо фиксирует ключевые биометрические показатели: частоту сердечных сокращений, сердечный ритма, сатурацию, температуру и качество сна. Главное отличие от привычных фитнес-браслетов и часов - интеграция с ИИ GigaChat и платформой "СберЗдоровье". Т.е. кольцо анализирует полученные данные и на русском языке формулирует для клиентов рекомендации.
Например, если кольцо определило, что ваш ресурс ≤ 30%, то надо снизить нагрузку, прогуляться перед сном и лечь до 23:00 (кстати. неплохой совет, независимо от полученных цифр).
▪️Корпус выполнен из титана с PVD-покрытием;
▪️Внутренняя часть - гипоаллергенный полимер;
▪️Вес около 5 граммов;
▪️Автономность - до недели без подзарядки.
Тут важно отметить, что на мировом рынке смарт-кольца известны давно. Первой такой продукт вывела финская Oura (еще в 2015 году, акцент был на контроль качества сна, движения и пульса). Сегодня Oura последнего поколения стоит порядка $399 (около 34 тысяч рублей) и плюс требуют ежемесячной подписки для доступа к расширенной аналитике (6$\мес).
Samsung тоже презентовал свое фитнес-кольцо (полтора года назад): титан, до 7 дней работы, глубокая интеграция с Samsung Health и Galaxy AI, цена топового варианта - те же $399 (34 тыс. руб). Есть и более доступные модели, например Motiv Ring (США, 2017, ~$199) и китайские-ноунейм.
Уникальность кольца Сбера (при вполне топовой цене) в адаптации под российскую аудиторию, связке с медицинским сервисом (предполагаем, что может быть реализован сервис передачи данных в личный кабинет, чтобы врач мог сразу их видеть, или даже аларм в случае серьезных сбоев).
Формально кольцо не является медицинским прибором (и не требует регистрации как медизделие), но, если все заявленные функции реализованы, вполне может помочь проводить мониторинг в реальном времени.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #ИнтернетВещей
👉 Подписаться на ИИ в медицине
🔥6😁1
В США представлена новая ИИ-платформа для раннего выявления меланомы
Компания Medical Care Technologies представила программу для автоматического анализа фото кожных образований для раннего выявления меланомы (и диагностики кожных заболеваний). Программа умеет отслеживать «историю» каждой родинки на теле человека, оценивать ключевые признаки по схеме ABCDE (асимметрия, границы, цвет, диаметр, эволюция).
В основе программы - глубинные нейросети, обученные на нескольких миллионах размеченных изображений.
Вообще, оценка родинок стала одной из первых «массовых» ИИ-задач - данных много, порог входа низкий. Цели все ставят одинаковые: получить удобный и быстрый инструмент для дерматолога/онколога и домашний прибор для пациентов, которые смогу быстро оценить родинки и понять, требуется ли обращение к врачу.
Из самых популярных в США это устройство DermaSensor (есть регистрация FDA), FotoFinder Moleanalyzer pro.
🇮🇱В Израиле работает DermaDetect (его использует Maccabi для удалённых консультаций, стартап Marpe Technologies (они создают систему автоматического сканирования всей поверхности тела). Уже на потоке применяют платформы тотального картирования типа VECTRA WB360.
🇷🇺В России используются и мировые, и собственные ИИ-решения для оценки кожных новообразований. Например, «Про Родинки» зарегистрирован как медизделие, Skinive – имеет удобное приложение для пациентов (есть европейская сертификация CE).
Объективных данных о том, сколько дерматологов и онкологов уже используют специализированные приложения, пока нет. Но многие пациенты рассказывают, что им обратиться к врачу помогло именно ИИ-приложение на телефоне – после того, как оно показало высокий риск того, что родинка может быть злокачественной, человек в течение недели обращался к врачу, хотя до этого не собирался.
Конечно, эффективнее было бы объединить усилия и базы и разработать единый инструмент, но пока страны-клиники-команды делают отдельные продукты и соревнуются, кто будет диагностировать точнее.
Вы, кстати, давно проверяли свои родинки?
#ИИвМедицине #ИИДерматология #ИИОнкология
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Компания Medical Care Technologies представила программу для автоматического анализа фото кожных образований для раннего выявления меланомы (и диагностики кожных заболеваний). Программа умеет отслеживать «историю» каждой родинки на теле человека, оценивать ключевые признаки по схеме ABCDE (асимметрия, границы, цвет, диаметр, эволюция).
В основе программы - глубинные нейросети, обученные на нескольких миллионах размеченных изображений.
Вообще, оценка родинок стала одной из первых «массовых» ИИ-задач - данных много, порог входа низкий. Цели все ставят одинаковые: получить удобный и быстрый инструмент для дерматолога/онколога и домашний прибор для пациентов, которые смогу быстро оценить родинки и понять, требуется ли обращение к врачу.
Из самых популярных в США это устройство DermaSensor (есть регистрация FDA), FotoFinder Moleanalyzer pro.
🇮🇱В Израиле работает DermaDetect (его использует Maccabi для удалённых консультаций, стартап Marpe Technologies (они создают систему автоматического сканирования всей поверхности тела). Уже на потоке применяют платформы тотального картирования типа VECTRA WB360.
🇷🇺В России используются и мировые, и собственные ИИ-решения для оценки кожных новообразований. Например, «Про Родинки» зарегистрирован как медизделие, Skinive – имеет удобное приложение для пациентов (есть европейская сертификация CE).
Объективных данных о том, сколько дерматологов и онкологов уже используют специализированные приложения, пока нет. Но многие пациенты рассказывают, что им обратиться к врачу помогло именно ИИ-приложение на телефоне – после того, как оно показало высокий риск того, что родинка может быть злокачественной, человек в течение недели обращался к врачу, хотя до этого не собирался.
Конечно, эффективнее было бы объединить усилия и базы и разработать единый инструмент, но пока страны-клиники-команды делают отдельные продукты и соревнуются, кто будет диагностировать точнее.
Вы, кстати, давно проверяли свои родинки?
#ИИвМедицине #ИИДерматология #ИИОнкология
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Medical Care Technologies, inc.
ai smart device technology for advanced health care screening
🔥5👍2
Выпущен новый международный стандарт для исследований в области ИИ-диагностики
Группа экспертов разработала международный стандарт STARD-AI для команд, которые пишут (и публикуют) результаты диагностических исследований, проведенных с использованием ИИ.
Фактически это чек-лист, который должны выполнить авторы, чтобы материал был опубликован.
Дело в том, что сейчас большинство статей про диагностику на основе ИИ-программ выглядят как «черный ящик»:
- мы видим входные данные и видим результат. А все нюансы о том, как именно модель обучалась, как проверялась и может ли работать одинаково надежно у разных групп пациентов, не публикуются.
STARD-AI добавляет 18 новых пунктов (к прежнему стандарту STARD-2015), и все они касаются ИИ. Теперь исследователи должны подробно описывать: откуда брали данные, как устроен алгоритм и его версия, проверялась ли точность на разных группах пациентов, анализировались ли ошибки и возможные смещения.
Врачам это должно понравиться, потому что результаты станут более прозрачными: вместо зачастую рекламного заявления о "точности 99%" можно будет увидеть реальные ограничения и понять, подходит ли система для конкретных групп пациентов.
Пока это не законодательное изменение, потому что при регистрации медизделий на основе ИИ в досье надо вносить данные о безопасности, сведения о том, на каких данных проверялась модель и т.п. Но этот список меньше того, который согласовали эксперты для STARD-AI.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего #STARD_AI
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Группа экспертов разработала международный стандарт STARD-AI для команд, которые пишут (и публикуют) результаты диагностических исследований, проведенных с использованием ИИ.
Фактически это чек-лист, который должны выполнить авторы, чтобы материал был опубликован.
Дело в том, что сейчас большинство статей про диагностику на основе ИИ-программ выглядят как «черный ящик»:
- мы видим входные данные и видим результат. А все нюансы о том, как именно модель обучалась, как проверялась и может ли работать одинаково надежно у разных групп пациентов, не публикуются.
STARD-AI добавляет 18 новых пунктов (к прежнему стандарту STARD-2015), и все они касаются ИИ. Теперь исследователи должны подробно описывать: откуда брали данные, как устроен алгоритм и его версия, проверялась ли точность на разных группах пациентов, анализировались ли ошибки и возможные смещения.
Врачам это должно понравиться, потому что результаты станут более прозрачными: вместо зачастую рекламного заявления о "точности 99%" можно будет увидеть реальные ограничения и понять, подходит ли система для конкретных групп пациентов.
Пока это не законодательное изменение, потому что при регистрации медизделий на основе ИИ в досье надо вносить данные о безопасности, сведения о том, на каких данных проверялась модель и т.п. Но этот список меньше того, который согласовали эксперты для STARD-AI.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего #STARD_AI
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
👍7🔥2
В США внедрили ИИ-ассистента операционной: он выполняет всю бумажную работу за хирурга и медсестер
В операционных американских клиник Vanderbilt и Overlake начали внедрять нового ИИ-помощника по технологии Ambient AI - это система, которая в фоновом режиме анализирует речь хирургической команды, автоматически фиксирует ключевые этапы операции, вносит все необходимые записи в электронную медицинскую карту. DAX Copilot (от Microsoft и Nuance) умеет отделить голоса от фонового шума, выделить главное, убрать комментарии, которые не нужно вносить в документы.
Первые исследования показывают, что Ambient AI сократил время, которое врач тратить на внесение записей в карту, повысил точность (человеку свойственно забывать какие-то нюансы) и снизил когнитивную нагрузку на
специалистов. При этом исследователи утверждают, что 92 % пациентов спокойно относятся к "слушающему" ИИ.
Правда, экономический эффект пока скромный - расходы на оплату лицензий и токенов за работу ИИ получаются не особо дешевле человеческого труда.
Но есть важное дополнение - ИИ может не только фиксировать информацию, но и прогнозировать риски, экстренно реагировать при нештатной ситуации и т.п.
Для внедрения такой технологии в рутинную практику потребуется еще убедиться, что в распознавании нет ошибок, определить, кто несет юридическую ответственность в случае ошибки.
#ИИвМедицине #AmbientAI #ЦифровоеЗдоровье #Хирургия
👉 Подписаться на ИИ в медицине
В операционных американских клиник Vanderbilt и Overlake начали внедрять нового ИИ-помощника по технологии Ambient AI - это система, которая в фоновом режиме анализирует речь хирургической команды, автоматически фиксирует ключевые этапы операции, вносит все необходимые записи в электронную медицинскую карту. DAX Copilot (от Microsoft и Nuance) умеет отделить голоса от фонового шума, выделить главное, убрать комментарии, которые не нужно вносить в документы.
Первые исследования показывают, что Ambient AI сократил время, которое врач тратить на внесение записей в карту, повысил точность (человеку свойственно забывать какие-то нюансы) и снизил когнитивную нагрузку на
специалистов. При этом исследователи утверждают, что 92 % пациентов спокойно относятся к "слушающему" ИИ.
Правда, экономический эффект пока скромный - расходы на оплату лицензий и токенов за работу ИИ получаются не особо дешевле человеческого труда.
Но есть важное дополнение - ИИ может не только фиксировать информацию, но и прогнозировать риски, экстренно реагировать при нештатной ситуации и т.п.
Для внедрения такой технологии в рутинную практику потребуется еще убедиться, что в распознавании нет ошибок, определить, кто несет юридическую ответственность в случае ошибки.
Думаем, что таких программ сейчас будет становиться все больше. У нашей команды и у коллег тоже есть готовые, работающие на русском, английском и других языках программы, которые "слушают" врача (в кабинете, в операционной) и создают из распознанной речи структурированный протокол амбулаторного приема или протокол операции по согласованному в клинике шаблону. Правда, конечное слово пока за врачом - именно он читает и валидирует итоговый документ.
#ИИвМедицине #AmbientAI #ЦифровоеЗдоровье #Хирургия
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
🔥8❤5
ИИ научился самостоятельно размечать медицинские снимки для поиска патологии
Массачусетский технологический институт (MIT) сообщил о создании интерактивной системы, которая меняет привычный процесс подготовки данных для медицинских исследований.
Обычно, чтобы обучить алгоритм находить опухоли или повреждения на МРТ и КТ, нужно сначала подготовить тысячи картинок, вручную размеченных врачами или ассистентами. Это монотонная работа: специалист разглядывает изображение. находит патологию - рисует границы контуров. И так кадр за кадром. Без такого заранее размеченного набора невозможно было научить ИИ отличать патологию от нормы.
Разработка MIT теперь требует, что врач лишь начал разметку - он выделяет часть нужной зоны и задает направление. Система на лету обучается на этих примерах и сама достраивает разметку следующих изображений - врач проверяет и исправляет. С каждым шагом она делает становится точнее и требует все меньше исправлений. И чтобы подготовить полноценный датасет теперь надо потратить в десятки раз меньше времени высококлассного специалиста.
Если система будет одобрена и внедрена, это позволит намного быстрее получать готовые сеты для обучения нейросетей и обработки большого массива снимков в любой области: онкологии, кардиологии, неврологии и т.п. Потому что «бутылочным горлышком» для развития автооценки медицинских снимков последние годы оставался именно вопрос качественной разметки.
А это ведет нас к тому, что профессия рутинного рентгенолога, который оценивает и описывает снимки, будет все менее востребована (но появятся новые профессии, как это обычно и происходит).
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Массачусетский технологический институт (MIT) сообщил о создании интерактивной системы, которая меняет привычный процесс подготовки данных для медицинских исследований.
Обычно, чтобы обучить алгоритм находить опухоли или повреждения на МРТ и КТ, нужно сначала подготовить тысячи картинок, вручную размеченных врачами или ассистентами. Это монотонная работа: специалист разглядывает изображение. находит патологию - рисует границы контуров. И так кадр за кадром. Без такого заранее размеченного набора невозможно было научить ИИ отличать патологию от нормы.
Разработка MIT теперь требует, что врач лишь начал разметку - он выделяет часть нужной зоны и задает направление. Система на лету обучается на этих примерах и сама достраивает разметку следующих изображений - врач проверяет и исправляет. С каждым шагом она делает становится точнее и требует все меньше исправлений. И чтобы подготовить полноценный датасет теперь надо потратить в десятки раз меньше времени высококлассного специалиста.
Если система будет одобрена и внедрена, это позволит намного быстрее получать готовые сеты для обучения нейросетей и обработки большого массива снимков в любой области: онкологии, кардиологии, неврологии и т.п. Потому что «бутылочным горлышком» для развития автооценки медицинских снимков последние годы оставался именно вопрос качественной разметки.
А это ведет нас к тому, что профессия рутинного рентгенолога, который оценивает и описывает снимки, будет все менее востребована (но появятся новые профессии, как это обычно и происходит).
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине
MIT News
New AI system could accelerate clinical research
MIT researchers developed an interactive, AI-based system that enables users to rapidly annotate areas of interest in new biomedical imaging datasets, without training a machine-learning model in advance. As the user uploads new images, the number of interactions…
🔥7👍4❤1
Olympus запускает встроенный ИИ для поиска полипов при колоноскопии
Компания Olympus представила программу Caddie для выявления предраковых полипов и аденом во время колоноскопии. Она работает на платформе Olysense, интегрируется с эндоскопическими системами Olympus и использует облачное ИИ-ПО для анализа видеопотока.
По данным исследования, Caddie увеличила обнаружение крупных полипов (>10 мм) на 136%, аденом - на 93%, а труднозаметных плоских аденом - на 57%. Самый большой рост (230%) показали так называемые «зубчатые» поражения (sessile serrated). На практике это означает, что снизилось количество ненужных биопсий - диагноз можно уточнить уже на стадии эндоскопии.
Рынок ИИ-помощников проведения колоноскопии развивается очень быстро. FDA к 2025 году выдала более 10 разрешений на системы CADe/AI для эндоскопии, и сейчас рассматриваются около 30 заявок.
Первым в клиническую практику ещё в 2022 году был внедрен модуль GI Genius от Medtronic (и тогда обнаружение аденом выросло примерно на 14%). В 2023-м к нему добавилась израильская система MAGENTIQ-COLO, а в 2024 году разрешение получили CAD EYE от Fujifilm, также DISCOVERY от Pentax. В Китае регулятор NMPA
одобрил систему EndoScreener компании Wision AI.
Все производители заявляют, что ИИ-помощники помогают врачам работать точнее и быстрее. Мы сейчас наблюдаем за внедрением в клиническую практику российской ИИ-разработки ArtinСol, которая с помощью ИИ помогает врачу находить эпителиальные новообразования.
#ИИвМедицине #Эндоскопия #ИИНовости
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Компания Olympus представила программу Caddie для выявления предраковых полипов и аденом во время колоноскопии. Она работает на платформе Olysense, интегрируется с эндоскопическими системами Olympus и использует облачное ИИ-ПО для анализа видеопотока.
По данным исследования, Caddie увеличила обнаружение крупных полипов (>10 мм) на 136%, аденом - на 93%, а труднозаметных плоских аденом - на 57%. Самый большой рост (230%) показали так называемые «зубчатые» поражения (sessile serrated). На практике это означает, что снизилось количество ненужных биопсий - диагноз можно уточнить уже на стадии эндоскопии.
Рынок ИИ-помощников проведения колоноскопии развивается очень быстро. FDA к 2025 году выдала более 10 разрешений на системы CADe/AI для эндоскопии, и сейчас рассматриваются около 30 заявок.
Первым в клиническую практику ещё в 2022 году был внедрен модуль GI Genius от Medtronic (и тогда обнаружение аденом выросло примерно на 14%). В 2023-м к нему добавилась израильская система MAGENTIQ-COLO, а в 2024 году разрешение получили CAD EYE от Fujifilm, также DISCOVERY от Pentax. В Китае регулятор NMPA
одобрил систему EndoScreener компании Wision AI.
Все производители заявляют, что ИИ-помощники помогают врачам работать точнее и быстрее. Мы сейчас наблюдаем за внедрением в клиническую практику российской ИИ-разработки ArtinСol, которая с помощью ИИ помогает врачу находить эпителиальные новообразования.
#ИИвМедицине #Эндоскопия #ИИНовости
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Olympus Global Homepage
First Cloud-Based AI Endoscopy System for Colonoscopy Receives FDA Clearance
This page describes Olympus : News : 2024 : First Cloud-Based AI Endoscopy System for Colonoscopy Receives FDA Clearance.
👍5🔥3❤1
Как вернуть врачам и администраторам 40% времени? Расскажем 9 октября на ИТМ-2025
Пока ведутся споры и разрабатываются новые законы о регулировании ИИ в клинической практике, мы смогли переложить на ИИ часть околомедицинской рутины, которая позволяет освободить время врачей и администраторов для общения с пациентами, обучения и поиска новых идей.
9-10 октября на конгрессе ИТМ-2025 мы расскажем, как ИИ-решения становятся незаменимыми помощниками в работе современной клиники.
В основе нашего подхода лежит концепция «ИИ-автопилота», который берет на себя рутину, с которой человек справляется медленнее и с большим риском ошибок. Речь не о лечении, а об автоматизации всего, что связано с документами и коммуникациями: от обработки истории болезни пациента до анализа звонков в колл-центре.
📍 Что уже работает:
MislabMedDoc
- распознает и оцифровывает любые медицинские документы, автоматически заполняя их в МИС;
- Medical Summary и Медицинский переводчик - формируют структурированные выписки и адаптируют иностранные заключения за секунды.
DokkiMed
- партнерская программа, которая превращает беседу врача с пациентом в структурированный протокол: система автоматически расшифровывает аудиозаписи, выделяет все значимое и сразу создает черновик медицинского протокола,
imot.io
- партнерская программа в области речевой аналитики: ИИ анализирует 100 % звонков в колл-центр, повышая конверсию и сокращая время на поиск ответов.
А еще - программы по медицинскому переводу документов (сразу пересчитывает единицы измерения, строит графики, находит несоответствия, собирает данные для медицинского туризма и консилиумов на любом языке, находят несоответствия между анализами и заключениями, проверяют соответствие клиническим рекомендациям,и многое другое.
В итоге экономия времени ⏱️ в среднем около 40%, а точность 🎯 выше, чем у человека на 10-30% (в разных задачах).
И это только начало!
И да, не надо переоценивать, ИИ - это только инструмент. Но он может быть вашим союзником, чтобы сделать работу более эффективной, потому что дает вам больше ресурсов, чтобы делать то, где человек незаменим: лечить, сопереживать, общаться и придумывать новое.
Ждем вас 9 октября!
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдравоохранение #ИТМ2025 #АвтоматизацияМедицины
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Пока ведутся споры и разрабатываются новые законы о регулировании ИИ в клинической практике, мы смогли переложить на ИИ часть околомедицинской рутины, которая позволяет освободить время врачей и администраторов для общения с пациентами, обучения и поиска новых идей.
9-10 октября на конгрессе ИТМ-2025 мы расскажем, как ИИ-решения становятся незаменимыми помощниками в работе современной клиники.
В основе нашего подхода лежит концепция «ИИ-автопилота», который берет на себя рутину, с которой человек справляется медленнее и с большим риском ошибок. Речь не о лечении, а об автоматизации всего, что связано с документами и коммуникациями: от обработки истории болезни пациента до анализа звонков в колл-центре.
📍 Что уже работает:
MislabMedDoc
- распознает и оцифровывает любые медицинские документы, автоматически заполняя их в МИС;
- Medical Summary и Медицинский переводчик - формируют структурированные выписки и адаптируют иностранные заключения за секунды.
DokkiMed
- партнерская программа, которая превращает беседу врача с пациентом в структурированный протокол: система автоматически расшифровывает аудиозаписи, выделяет все значимое и сразу создает черновик медицинского протокола,
imot.io
- партнерская программа в области речевой аналитики: ИИ анализирует 100 % звонков в колл-центр, повышая конверсию и сокращая время на поиск ответов.
А еще - программы по медицинскому переводу документов (сразу пересчитывает единицы измерения, строит графики, находит несоответствия, собирает данные для медицинского туризма и консилиумов на любом языке, находят несоответствия между анализами и заключениями, проверяют соответствие клиническим рекомендациям,и многое другое.
В итоге экономия времени ⏱️ в среднем около 40%, а точность 🎯 выше, чем у человека на 10-30% (в разных задачах).
И это только начало!
И да, не надо переоценивать, ИИ - это только инструмент. Но он может быть вашим союзником, чтобы сделать работу более эффективной, потому что дает вам больше ресурсов, чтобы делать то, где человек незаменим: лечить, сопереживать, общаться и придумывать новое.
Ждем вас 9 октября!
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдравоохранение #ИТМ2025 #АвтоматизацияМедицины
👉 Подписаться на ИИ в медицине
www.itmportal.ru
Информационные технологии в медицине 2025 Новости ИТМ
Конференция, СППВР, Искусственный интеллект, здравоохранение, медицина, программное обеспечение, машинное обучение, анализ данных, сomputing, AI, healthcare. machine learning, big data, Большие данные, Информационные технологии в медицине, анализ медицинских…
👍5🔥5❤🔥3
В Бостоне проводят эксперимент по передаче первичной маршрутизации пациентов ИИ
С этого понедельника интегрированная академическая система Mass General Brigham (Бостон, США) начала пилот ИИ-распределения первичных пациентов.
Работает это так: первичный пациент не идет сразу к врачу, а проходит специально подготовленное анкетирование плюс ИИ просматривает все его медицинские записи в системе и формирует дифференциальный список вероятных диагнозов и план обследования. Затем назначается быстрый телеприем (настоящего врача, который подтверждает или уточняет уже сделанный ИИ план).
Цель простая - сократить ожидание и не пропустить (не отправить в очередь) того, кому помощь нужна срочно.
Платформа называется Care Connect. Пациенты могут обращаться к ней 24\7, и в первую очередь к ИИ отправляют тех, у кого пока нет своего закрепленного терапевта.
Ожидается, что это реально поможет разгрузить очередь и сократить ожидание в 15-20 раз.
В рамках пилота планируется охватить около 15 тыс. человек. Сервис позиционируется как дополнение к действующим виртуальным линиям MGB, а не замена всей очной первички.
Технически это ближе к клинической поддержке решений: алгоритм структурирует симптомы и контекст из ЭМК, но окончательное решение остается за врачом.
Реакция пациентов пока смешанная (ожидаемо). Многие уже оценили скорость и «одно окно» (это те, кто уже не раз постоял в очереди).
Врачи активно ищут ошибки в ИИ-решениях (и это тоже ожидаемо и правильно) и настаивают на прозрачности аудита и понятности алгоритма принятия решений (это сложный пункт для ИИ).
Кстати, одна из заявленных целей проекта - снижение признаков выгорания у врачей за счет стратегии перекладывания рутины на ИИ. Но доктора пока боятся.
Так что ждем результатов пилотирования и публикацию метрик качества. Ну и в целом интересно посмотреть, как такое распределение будет работать на потоке. Пока за счет скорости и точности мячик на стороне ИИ,
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #ИИпервичка #ИИновости
👉 Подписаться на ИИ в медицине
С этого понедельника интегрированная академическая система Mass General Brigham (Бостон, США) начала пилот ИИ-распределения первичных пациентов.
Работает это так: первичный пациент не идет сразу к врачу, а проходит специально подготовленное анкетирование плюс ИИ просматривает все его медицинские записи в системе и формирует дифференциальный список вероятных диагнозов и план обследования. Затем назначается быстрый телеприем (настоящего врача, который подтверждает или уточняет уже сделанный ИИ план).
Цель простая - сократить ожидание и не пропустить (не отправить в очередь) того, кому помощь нужна срочно.
Платформа называется Care Connect. Пациенты могут обращаться к ней 24\7, и в первую очередь к ИИ отправляют тех, у кого пока нет своего закрепленного терапевта.
Ожидается, что это реально поможет разгрузить очередь и сократить ожидание в 15-20 раз.
В рамках пилота планируется охватить около 15 тыс. человек. Сервис позиционируется как дополнение к действующим виртуальным линиям MGB, а не замена всей очной первички.
Технически это ближе к клинической поддержке решений: алгоритм структурирует симптомы и контекст из ЭМК, но окончательное решение остается за врачом.
Реакция пациентов пока смешанная (ожидаемо). Многие уже оценили скорость и «одно окно» (это те, кто уже не раз постоял в очереди).
Врачи активно ищут ошибки в ИИ-решениях (и это тоже ожидаемо и правильно) и настаивают на прозрачности аудита и понятности алгоритма принятия решений (это сложный пункт для ИИ).
Кстати, одна из заявленных целей проекта - снижение признаков выгорания у врачей за счет стратегии перекладывания рутины на ИИ. Но доктора пока боятся.
Так что ждем результатов пилотирования и публикацию метрик качества. Ну и в целом интересно посмотреть, как такое распределение будет работать на потоке. Пока за счет скорости и точности мячик на стороне ИИ,
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #ИИпервичка #ИИновости
👉 Подписаться на ИИ в медицине
STAT
One Mass. health system is turning to AI to ease shortage of primary care doctors. Some don’t like it
Mass General Brigham has turned to AI to address a critical shortage of primary care doctors, launching an AI app that questions patients, reviews medical records, and produces a list of potential diagnoses.
❤4👍2🔥2
Google вместе с 30 партнерами выпустил руководство по правильному внедрению ИИ в клиниках
Google, Общество цифровой медицины (DiMe) и более 30 организаций-партнеров представили первое практическое руководство по внедрению искусственного интеллекта в здравоохранении. Его задача – перейти от экспериментов и обсуждения ИИ к реальному полезному для врачей и пациентов использованию. Разработать такой документ они решили после изучения статистики, которая показала, что около 70% пилотных проектов по ИИ в медицине проваливаются из-за проблем с процессами и персоналом.
Результатом стала The Playbook: Implementing AI in Healthcare – подробная дорожная карта для руководителей здравоохранения. Она помогает избежать типичных ошибок при внедрении ИИ, когда клиники приобретают решения, которые невозможно встроить в реальные рабочие процессы. По словам Яна Миллера из Общества цифровой медицины, «плохо выбранные инструменты ИИ могут истощить бюджеты, остановить рабочие процессы и подорвать доверие».
Основные пункты Дорожной карты:
1️⃣ Определить проблему и оценить готовность. Вместо того чтобы покупать ИИ ради технологии, клиникам предлагается сначала выявить реальную «боль» - например, долгое ожидание в очередях или высокое число повторных госпитализаций. Затем, с помощью специального опросника, учреждение может оценить свою готовность: от наличия грамотных IT-специалистов до поддержки со стороны руководства.
2️⃣ Найти и оценить правильный инструмент. На этом этапе руководство помогает решить, стоит ли разрабатывать ИИ самостоятельно, покупать готовое решение или сотрудничать с разработчиком. Главный критерий - не только техническое совершенство, но и клиническая значимость, этичность и операционная жизнеспособность.
3️⃣ Внедрить, масштабировать и контролировать. Финальный этап посвящен плавному встраиванию ИИ в повседневную практику врачей, мониторингу его работы и постепенному расширению использования.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #Google #Инновации #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Google, Общество цифровой медицины (DiMe) и более 30 организаций-партнеров представили первое практическое руководство по внедрению искусственного интеллекта в здравоохранении. Его задача – перейти от экспериментов и обсуждения ИИ к реальному полезному для врачей и пациентов использованию. Разработать такой документ они решили после изучения статистики, которая показала, что около 70% пилотных проектов по ИИ в медицине проваливаются из-за проблем с процессами и персоналом.
Результатом стала The Playbook: Implementing AI in Healthcare – подробная дорожная карта для руководителей здравоохранения. Она помогает избежать типичных ошибок при внедрении ИИ, когда клиники приобретают решения, которые невозможно встроить в реальные рабочие процессы. По словам Яна Миллера из Общества цифровой медицины, «плохо выбранные инструменты ИИ могут истощить бюджеты, остановить рабочие процессы и подорвать доверие».
Основные пункты Дорожной карты:
«Это руководство предлагает лидерам здравоохранения необходимые для перехода от экспериментов к ответственному внедрению в больших масштабах», — отметил Пит Кларди, старший клинический специалист Google for Health.
Он считает, что к выбору ИИ-решений надо подходить крайне прагматично, задавать правильные вопросы поставщикам и выбирать только те решения, которые помогут клинике решить проблемы, сэкономить время и/или деньги.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #Google #Инновации #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
PR Newswire
DiMe and Google, alongside 30+ leading partners, launch "The Playbook: Implementing AI in Healthcare," the first practical roadmap…
/PRNewswire/ -- The Digital Medicine Society (DiMe) announced the launch of The Playbook: Implementing AI in Healthcare, the first comprehensive,...
👍9❤1🔥1
Microsoft презентовала Dragon Copilot для медсестер: документация теперь пишется сама
Microsoft вчера представила коммерческую версию Dragon Copilot для сестринских рабочих процессов. Теперь ИИ-ассистент автоматически «слушает» диалог медсестры с пациентом у постели и превращает его в структурированную запись в электронной медицинской карте. Списание расходников, оформление анализов и прочие действия тоже вносятся по голосовой команде.
💉 Как это происходит в клинике:
Медсестра подходит к пациенту, проводит осмотр и говорит вслух: "Температура 37,8, жалобы на боль в правом боку, перевязка сделана, нужен общий анализ крови". Dragon Copilot в фоновом режиме анализирует речь, понимает ключевые данные (показатели, жалобы, выполненные процедуры, план), собирает черновик записи и предлагает типовые действия - например, автоматически формирует заказ на анализ. Медсестра проверяет готовый текст за несколько секунд и сохраняет его в карте.
В итоге вместо 10-15 минут ручного набора данных надо только за 1 минуту проверить и, при необходимости, скорректировать уже созданный ИИ протокол.
Dragon Copilot объединяет две технологии Nuance/Microsoft - медицинскую диктовку Dragon и ambient-протоколирование DAX Copilot. Ambient AI означает, что система не требует активации - она постоянно "слушает" и анализирует разговор, как незаметный секретарь. В основе - большие языковые модели, обученные на миллионах медицинских диалогов, которые умеют отличать клинически значимые данные из общего разговора.
Более того, Microsoft открыла платформу для партнеров - сторонние разработчики тоже могут создавать мини-приложения внутри Dragon Copilot - например, автоматический контроль сроков замены катетеров, напоминания о протоколах сепсиса или оптимизацию заказов из аптеки. Все это будет работать без переключения между окнами ЭМК.
В США ambient AI для врачей уже стал почти стандартом - DAX Copilot от Microsoft/Nuance используют в нескольких тысячах клиник. Глобальных конкурентов пока немного: Abridge (фокус на врачебных визитах), Suki AI (амбулатория), Ambience Healthcare (стационар и скорая). Dragon Copilot выигрывает за счет глубокой интеграции с крупнейшими ЭМК - Epic, Cerner/Oracle Health, Meditech.
В Израиле ambient-документация пока в процессе разработки. Команда Mislab разработала голосового помощника, который слушает разговор врача с пациентом на русском, английском, арабском языках, а протокол создает на иврите, подсказывает врачам-репатриантам требования израильского законодательства и правила оформления протокола. А стартап Kahun создает ИИ-ассистента для врачей, который структурирует записи и подсказывает дифференциальную диагностику.
В России ambient-технологии находятся на стадии активной разработки и пилотирования.
Наш партнер создает голосовых ассистентов Dokki, соответствующих требованиям российского законодательства: система тоже «слушает» диалог врача или медсестры с пациентом и на основе заранее дообученной модели по сценарию (связанному с врачом, его специализацией и т.п.) автоматически пишет протокол приема - то есть каждая клиника получает свою версию ассистента, который знает именно их шаблоны документов, терминологию и требования. Врачу или медсестре остается только проверить готовый текст и одобрить его для внесения в МИС.
Конечно, многое зависит от акустики и качества микрофона, а также от навыка доктора задавать правильные вопросы и проговаривать важные моменты вслух. Финальный контроль всегда остается за человеком.
Но в одном мы уверены: уже в ближайшие 2-3 года ambient AI станет новым стандартом для врачей во всем мире.
#ИИвМедицине #Документация #Медсестры #Microsoft #AmbientAI
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Microsoft вчера представила коммерческую версию Dragon Copilot для сестринских рабочих процессов. Теперь ИИ-ассистент автоматически «слушает» диалог медсестры с пациентом у постели и превращает его в структурированную запись в электронной медицинской карте. Списание расходников, оформление анализов и прочие действия тоже вносятся по голосовой команде.
💉 Как это происходит в клинике:
Медсестра подходит к пациенту, проводит осмотр и говорит вслух: "Температура 37,8, жалобы на боль в правом боку, перевязка сделана, нужен общий анализ крови". Dragon Copilot в фоновом режиме анализирует речь, понимает ключевые данные (показатели, жалобы, выполненные процедуры, план), собирает черновик записи и предлагает типовые действия - например, автоматически формирует заказ на анализ. Медсестра проверяет готовый текст за несколько секунд и сохраняет его в карте.
В итоге вместо 10-15 минут ручного набора данных надо только за 1 минуту проверить и, при необходимости, скорректировать уже созданный ИИ протокол.
Dragon Copilot объединяет две технологии Nuance/Microsoft - медицинскую диктовку Dragon и ambient-протоколирование DAX Copilot. Ambient AI означает, что система не требует активации - она постоянно "слушает" и анализирует разговор, как незаметный секретарь. В основе - большие языковые модели, обученные на миллионах медицинских диалогов, которые умеют отличать клинически значимые данные из общего разговора.
Более того, Microsoft открыла платформу для партнеров - сторонние разработчики тоже могут создавать мини-приложения внутри Dragon Copilot - например, автоматический контроль сроков замены катетеров, напоминания о протоколах сепсиса или оптимизацию заказов из аптеки. Все это будет работать без переключения между окнами ЭМК.
В США ambient AI для врачей уже стал почти стандартом - DAX Copilot от Microsoft/Nuance используют в нескольких тысячах клиник. Глобальных конкурентов пока немного: Abridge (фокус на врачебных визитах), Suki AI (амбулатория), Ambience Healthcare (стационар и скорая). Dragon Copilot выигрывает за счет глубокой интеграции с крупнейшими ЭМК - Epic, Cerner/Oracle Health, Meditech.
В Израиле ambient-документация пока в процессе разработки. Команда Mislab разработала голосового помощника, который слушает разговор врача с пациентом на русском, английском, арабском языках, а протокол создает на иврите, подсказывает врачам-репатриантам требования израильского законодательства и правила оформления протокола. А стартап Kahun создает ИИ-ассистента для врачей, который структурирует записи и подсказывает дифференциальную диагностику.
В России ambient-технологии находятся на стадии активной разработки и пилотирования.
Наш партнер создает голосовых ассистентов Dokki, соответствующих требованиям российского законодательства: система тоже «слушает» диалог врача или медсестры с пациентом и на основе заранее дообученной модели по сценарию (связанному с врачом, его специализацией и т.п.) автоматически пишет протокол приема - то есть каждая клиника получает свою версию ассистента, который знает именно их шаблоны документов, терминологию и требования. Врачу или медсестре остается только проверить готовый текст и одобрить его для внесения в МИС.
Конечно, многое зависит от акустики и качества микрофона, а также от навыка доктора задавать правильные вопросы и проговаривать важные моменты вслух. Финальный контроль всегда остается за человеком.
Но в одном мы уверены: уже в ближайшие 2-3 года ambient AI станет новым стандартом для врачей во всем мире.
А вы уже пробовали работать с голосовым ассистентом, который переведет вашу речь на "правильный медицинский"?
#ИИвМедицине #Документация #Медсестры #Microsoft #AmbientAI
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Microsoft
Microsoft – AI, Cloud, Productivity, Computing, Gaming & Apps
Explore Microsoft products and services and support for your home or business. Shop Microsoft 365, Copilot, Teams, Xbox, Windows, Azure, Surface and more.
👍6🔥5
ИИ-агентам дали доступ к базам лекарств
Американская компания First Databank (FDB), ведущий поставщик лекарственных баз данных, объявила о запуске серверного решения на базе протокола MCP, который даст доступ к базам лекарств для ИИ-агентов и больших языковых моделей для настройки автоматизации назначений, проверки взаимодействия лекарств, соответствия клиническим рекомендациям и т.п.
Такой доступ позволит ИИ-агентам автоматизировать все процессы, связанные с назначением и маршрутизацией препаратов - от проверки правильности назначения до исключения полипрагмазии и отслеживания выдачи препарата в аптеке.
ИИ сможет автоматически проанализировать список препаратов пациента из его электронной карты, сверить его с новыми назначениями, проверить на совместимость, дублирование или конфликты, используя проверенные базы знаний FDB.
Многие команды разрабатывали такие протоколы проверки и раньше, но обычно речь шла о справочных системах - таких как UpToDate Lexidrug или Micromedex). Теперь как заявляют в FDB, клиника может установить один MCP-сервер, который предоставляет стандартизированный и безопасный канал связи, а самые разные ИИ-агенты (будь то чат-боты для врачей или фоновые системы проверки) смогут «общаться» с базами данных лекарств на одном языке и самостоятельно принимать решения.
Сам протокол MCP был представлен компанией Anthropic как открытый стандарт, а FDB стала одной из первых, кто использовал его в области клинических решений.
Сначала ИИ отследит назначение препарата в клинике, а при выписке сможет автоматически сформировать инструкцию для пациента, отправить рецепт в аптеку, отправить пациенту напоминание о необходимости принять препарат, попросить его ответить на вопросы о том, как препарат переносится, а потом отправит отчет врачу.
Для пилотных проектов решение уже доступно, а широкое коммерческое развертывание запланировано на начало 2026 года.
#ИИвМедицине #Фармакология #КлиническиеРешения #MCP #FDB #ЦифровоеЗдоровье
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Американская компания First Databank (FDB), ведущий поставщик лекарственных баз данных, объявила о запуске серверного решения на базе протокола MCP, который даст доступ к базам лекарств для ИИ-агентов и больших языковых моделей для настройки автоматизации назначений, проверки взаимодействия лекарств, соответствия клиническим рекомендациям и т.п.
Такой доступ позволит ИИ-агентам автоматизировать все процессы, связанные с назначением и маршрутизацией препаратов - от проверки правильности назначения до исключения полипрагмазии и отслеживания выдачи препарата в аптеке.
ИИ сможет автоматически проанализировать список препаратов пациента из его электронной карты, сверить его с новыми назначениями, проверить на совместимость, дублирование или конфликты, используя проверенные базы знаний FDB.
Многие команды разрабатывали такие протоколы проверки и раньше, но обычно речь шла о справочных системах - таких как UpToDate Lexidrug или Micromedex). Теперь как заявляют в FDB, клиника может установить один MCP-сервер, который предоставляет стандартизированный и безопасный канал связи, а самые разные ИИ-агенты (будь то чат-боты для врачей или фоновые системы проверки) смогут «общаться» с базами данных лекарств на одном языке и самостоятельно принимать решения.
Сам протокол MCP был представлен компанией Anthropic как открытый стандарт, а FDB стала одной из первых, кто использовал его в области клинических решений.
Сначала ИИ отследит назначение препарата в клинике, а при выписке сможет автоматически сформировать инструкцию для пациента, отправить рецепт в аптеку, отправить пациенту напоминание о необходимости принять препарат, попросить его ответить на вопросы о том, как препарат переносится, а потом отправит отчет врачу.
Для пилотных проектов решение уже доступно, а широкое коммерческое развертывание запланировано на начало 2026 года.
#ИИвМедицине #Фармакология #КлиническиеРешения #MCP #FDB #ЦифровоеЗдоровье
👉 Подписаться на ИИ в медицине
FDB (First Databank)
Drug Database | Medication Decision Support | FDB (First Databank)
FDB is the world’s trusted drug database leader. Enabling medication decision support we partner with customers to help improve safety, efficiency and outcomes.
❤4👍3🔥1
Британия запустила всеобщий тест-драйв медицинских ИИ-решений для борьбы с очередями к врачам
Правительство Великобритании объявило о запуске новой программы AI Growth Lab. Главная задача -- ускорить внедрение технологий ИИ в больницах и хоть как-то сократить гигантские очереди к врачам (тут важно пояснить, что это заказ для National Health Service - британской госсистемы здравоохранения, она бесплатна для пациентов).
Как это будет работать? Правительство предложило не проводить положенные по закону согласования (они могут занимать месяцы и годы) ИИ-решений, а организовать эдакую «регуляторную песочницу» - там новую технологию можно протестировать в реальных клинических условиях, но под присмотром регулятора. Т.е. фактически - тест-драйв в приближенных к реальным условиям.
Конечно, объявлено, что главное - это безопасность пациентов, защита данных и права сотрудников.
Подавать можно любые ИИ-решения: анализ медицинских изображений, решения по сортировке пациентов, анкетирование, обработка медицинских документов и т.п.
Британский медицинский регулятор (MHRA) сам получит грант в £1 миллион, чтобы использовать ИИ для ускорения проверки новых ИИ-разработок. То есть, ИИ будет помогать одобрять другой ИИ (правда, обещают, что финальное решение останется за человеком).
Это не первый подобный проект для Великобритания - у национального регулятора MHRA уже был похожий успешный проект AI Airlock для тестирования ИИ в статусе медицинского изделия.
Через 2 дня после объявления новой программы поданы уже 15 заявок.
Мы же сейчас собираем все известные ИИ-решения для медицины в единую базу, чтобы клиники, врачи и разработчики могли в целом представлять себе, что происходит на рынке и выбирать свою нишу.
#ИИвМедицине #Великобритания #Регуляторика #NHS #ЦифровоеЗдоровье
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Правительство Великобритании объявило о запуске новой программы AI Growth Lab. Главная задача -- ускорить внедрение технологий ИИ в больницах и хоть как-то сократить гигантские очереди к врачам (тут важно пояснить, что это заказ для National Health Service - британской госсистемы здравоохранения, она бесплатна для пациентов).
Как это будет работать? Правительство предложило не проводить положенные по закону согласования (они могут занимать месяцы и годы) ИИ-решений, а организовать эдакую «регуляторную песочницу» - там новую технологию можно протестировать в реальных клинических условиях, но под присмотром регулятора. Т.е. фактически - тест-драйв в приближенных к реальным условиям.
Конечно, объявлено, что главное - это безопасность пациентов, защита данных и права сотрудников.
Подавать можно любые ИИ-решения: анализ медицинских изображений, решения по сортировке пациентов, анкетирование, обработка медицинских документов и т.п.
Британский медицинский регулятор (MHRA) сам получит грант в £1 миллион, чтобы использовать ИИ для ускорения проверки новых ИИ-разработок. То есть, ИИ будет помогать одобрять другой ИИ (правда, обещают, что финальное решение останется за человеком).
Это не первый подобный проект для Великобритания - у национального регулятора MHRA уже был похожий успешный проект AI Airlock для тестирования ИИ в статусе медицинского изделия.
Через 2 дня после объявления новой программы поданы уже 15 заявок.
Мы же сейчас собираем все известные ИИ-решения для медицины в единую базу, чтобы клиники, врачи и разработчики могли в целом представлять себе, что происходит на рынке и выбирать свою нишу.
#ИИвМедицине #Великобритания #Регуляторика #NHS #ЦифровоеЗдоровье
👉 Подписаться на ИИ в медицине
GOV.UK
New blueprint for AI regulation could speed up planning approvals, slash NHS waiting times, and drive growth and public trust
A new blueprint for AI regulation is being announced by the Technology Secretary today (Tuesday 21st October) to help drive innovation and growth.
❤6👍3
Разработана концепция для ИИ-сбора анамнеза жизни и заболевания
При первичном визите пациента к врачу медицинские стандарты требуют сбора анамнеза жизни - пациент должен принести все документы, рассказать о себе, ответить на большое количество вопросов. И такой сбор информации - это всегда работа с текстом. Поэтому вопрос внедрения ИИ-опросников буквально витает в воздухе.
Digital Medicine описывает, как большие языковые модели (LLM) способны взять на себя первичный опрос пациента и автоматически рассчитать для врача нужные шкалы, риски и т.п.
Фактически применяется технология «умный собеседник» - ИИ задает вопросы, а пациент в свободной форме (как при обычной беседе с врачом) - голосом или текстом - описывает свои жалобы, отвечает на вопросы, в том числе дополнительные и уточняющие, предоставляет медицинские документы и т.п.
Роль ИИ тут как раз в анализе данных, генерации уточняющих вопросов и формировании из полученной информации сводного эпикриза. Модель дообучают выделять ключевые симптомы (например, характер боли, уровень утомляемости, ограничения в быту), их длительность и выраженность. Затем модель, по заранее определенным правилам, готовит врачу и текст эпикриза, и расчеты по шкалам и медицинским калькуляторам.
Цели тут две - экономия времени и повышение точности собранных данных. Ну и структурированный текст читать удобнее - это позволяет врачу сразу перейти к сути.
На рынке уже давно есть цифровые платформы для сбора данных от пациентов (ePRO), например, Medable и т.п. Но они оцифровывают те же стандартные анкеты. А описанная в статье идея - это это полный переход к «естественному диалогу», результатом которого уже становятся формализованные по правилам медицинские документы.
Пилоты уже показали, что алгоритм работает, и теперь важна обратная связь от врачей.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #LLM
👉 Подписаться на ИИ в медицине
При первичном визите пациента к врачу медицинские стандарты требуют сбора анамнеза жизни - пациент должен принести все документы, рассказать о себе, ответить на большое количество вопросов. И такой сбор информации - это всегда работа с текстом. Поэтому вопрос внедрения ИИ-опросников буквально витает в воздухе.
Digital Medicine описывает, как большие языковые модели (LLM) способны взять на себя первичный опрос пациента и автоматически рассчитать для врача нужные шкалы, риски и т.п.
Фактически применяется технология «умный собеседник» - ИИ задает вопросы, а пациент в свободной форме (как при обычной беседе с врачом) - голосом или текстом - описывает свои жалобы, отвечает на вопросы, в том числе дополнительные и уточняющие, предоставляет медицинские документы и т.п.
Роль ИИ тут как раз в анализе данных, генерации уточняющих вопросов и формировании из полученной информации сводного эпикриза. Модель дообучают выделять ключевые симптомы (например, характер боли, уровень утомляемости, ограничения в быту), их длительность и выраженность. Затем модель, по заранее определенным правилам, готовит врачу и текст эпикриза, и расчеты по шкалам и медицинским калькуляторам.
Цели тут две - экономия времени и повышение точности собранных данных. Ну и структурированный текст читать удобнее - это позволяет врачу сразу перейти к сути.
На рынке уже давно есть цифровые платформы для сбора данных от пациентов (ePRO), например, Medable и т.п. Но они оцифровывают те же стандартные анкеты. А описанная в статье идея - это это полный переход к «естественному диалогу», результатом которого уже становятся формализованные по правилам медицинские документы.
Пилоты уже показали, что алгоритм работает, и теперь важна обратная связь от врачей.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #LLM
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
👍4
Microsoft Copilot посчитал, что ежемесячно освобождает британским медикам 400 тысяч часов
Пилотный проект по внедрению ИИ-ассистента Microsoft 365 Copilot в Национальной службе здравоохранения (NHS) Великобритании объявил прямо невероятные результаты: технология экономит до 400 000 часов рабочего времени персонала каждый месяц. В опубликованном на этой неделе отчете Департамента здравоохранения говорится, что это было крупнейшее исследование, и в нем приняли участие более 30 000 сотрудников из 90 организаций.
В основе технологии Copilot лежит генеративный ИИ, интегрированный непосредственно в рабочие приложения, такие как Microsoft Teams, Outlook и Word. ИИ выступает в роли персонального ассистента: понимает запросы на естественном языке и берет на себя рутинные административные задачи.
Результаты пилотного проекта показали, что ИИ-поддержка экономит каждому сотруднику в среднем 43 минуты в день (а это уже пять недель в год).
Это делается за счет автоматизации второстепенных процессов - Copilot автоматически резюмирует входящие письма и пишет ответы, ищет статьи и выдает их резюме, помогает писать презентации и статьи. Неожиданно много времени экономится за счет автоматического ведения заметок и подведения итогов онлайн-совещаний.
Но что интересно, в целом уровень навыков работы с ИИ у врачей и медсестер сейчас очень разный - кто-то уже профессионально пишет промпты и даже доучивает свою версию ИИ-ассистента, а кто-то считает, что "ИИ все врет", и использовать его нет смысла. Вы на какой стороне?
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего #NHS #MicrosoftCopilot
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Пилотный проект по внедрению ИИ-ассистента Microsoft 365 Copilot в Национальной службе здравоохранения (NHS) Великобритании объявил прямо невероятные результаты: технология экономит до 400 000 часов рабочего времени персонала каждый месяц. В опубликованном на этой неделе отчете Департамента здравоохранения говорится, что это было крупнейшее исследование, и в нем приняли участие более 30 000 сотрудников из 90 организаций.
В основе технологии Copilot лежит генеративный ИИ, интегрированный непосредственно в рабочие приложения, такие как Microsoft Teams, Outlook и Word. ИИ выступает в роли персонального ассистента: понимает запросы на естественном языке и берет на себя рутинные административные задачи.
Результаты пилотного проекта показали, что ИИ-поддержка экономит каждому сотруднику в среднем 43 минуты в день (а это уже пять недель в год).
Это делается за счет автоматизации второстепенных процессов - Copilot автоматически резюмирует входящие письма и пишет ответы, ищет статьи и выдает их резюме, помогает писать презентации и статьи. Неожиданно много времени экономится за счет автоматического ведения заметок и подведения итогов онлайн-совещаний.
«Как хирург NHS, я знаю, как расстраивает архаичная технология, которая делает повседневные задачи мучительно долгими, - заявил министр здравоохранения, доктор Зубир Ахмед. - Это партнерство с Microsoft поможет освободить персонал от траты времени на администрирование, чтобы они могли сосредоточиться на том, что хотят делать - лечить пациентов».
Но что интересно, в целом уровень навыков работы с ИИ у врачей и медсестер сейчас очень разный - кто-то уже профессионально пишет промпты и даже доучивает свою версию ИИ-ассистента, а кто-то считает, что "ИИ все врет", и использовать его нет смысла. Вы на какой стороне?
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего #NHS #MicrosoftCopilot
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Office
Вход | Microsoft 365 Copilot
Работайте совместно с другими пользователями с помощью бесплатных интернет-версий Microsoft Word, PowerPoint, Excel и OneNote. Сохраняйте документы, книги и презентации в Интернете в OneDrive. Делитесь ими с другими пользователями и работайте одновременно…
👍5🔥2❤1
GE HealthCare разрабатывает ИИ-управляющего операционной деятельностью клиник
Компания GE HealthCare в сотрудничестве с двумя крупными американскими системами здравоохранения - The Queen’s Health Systems и Duke Health - приступила к разработке нового облачного ИИ-решения для управления операционной деятельностью клиник. Заявленная цель - изменить алгоритм управления потоками пациентов и ресурсами.
По должно стать частью семейства GE HealthCare CareIntellect и будет работать как облачная SaaS-платформа.
ИИ отводят роль предиктивной аналитики. Вместо того чтобы просто отображать текущую загруженность, программа будет анализировать данные в реальном времени (включая спрос на койки, наличие персонала и оборудования) и рекомендовать конкретные действия. Предполагается, что система рассчитает и эпидемии и больничные, поломки и несчастные случаи, поможет спрогнозировать возникновение «узких мест» и предложит решение до того, как проблема станет критической.
Основой для разработки служит уже существующая платформа GE HealthCare (в клиниках-пилотах с ее помощью уже удалось улучшить оборачиваемость койки на целых 22,2%, а среднее время пребывания пациента в отделении неотложной помощи сократить на 41,2%, и экономия измеряется миллионами долларов).
Дьявол, как обычно в деталях. Вернее, в сложности настройки таких систем и стабильности их работы.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего #УправлениеБольницей #GEHealthCare
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Компания GE HealthCare в сотрудничестве с двумя крупными американскими системами здравоохранения - The Queen’s Health Systems и Duke Health - приступила к разработке нового облачного ИИ-решения для управления операционной деятельностью клиник. Заявленная цель - изменить алгоритм управления потоками пациентов и ресурсами.
По должно стать частью семейства GE HealthCare CareIntellect и будет работать как облачная SaaS-платформа.
ИИ отводят роль предиктивной аналитики. Вместо того чтобы просто отображать текущую загруженность, программа будет анализировать данные в реальном времени (включая спрос на койки, наличие персонала и оборудования) и рекомендовать конкретные действия. Предполагается, что система рассчитает и эпидемии и больничные, поломки и несчастные случаи, поможет спрогнозировать возникновение «узких мест» и предложит решение до того, как проблема станет критической.
Основой для разработки служит уже существующая платформа GE HealthCare (в клиниках-пилотах с ее помощью уже удалось улучшить оборачиваемость койки на целых 22,2%, а среднее время пребывания пациента в отделении неотложной помощи сократить на 41,2%, и экономия измеряется миллионами долларов).
«Мы на собственном опыте убедились, как новые технологии помогают нам улучшить доступ к медицинской помощи», - отметила Эшли Ширер, вице-президент The Queen’s Medical Center.
Дьявол, как обычно в деталях. Вернее, в сложности настройки таких систем и стабильности их работы.
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МедицинаБудущего #УправлениеБольницей #GEHealthCare
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Gehealthcare
GE HealthCare Technologies Inc
GE HealthCare provides digital infrastructure, data analytics & decision support tools helps in diagnosis, treatment and monitoring of patients
🔥2👍1
В ОАЭ запустили сервис Pura для психологической поддержки и записи к психологу или психиатру
Крупнейшая эмиратская медицинская сеть PureHealth запустила сервис виртуальной психологической поддержки Pura, где ИИ используется в роли «умного администратора».
Платформа, запущенная на базе приложения Pura в партнерстве с сетью SAKINA, четко разделяет задачи - ИИ отводится административная и поддерживающая роль (он не ставит диагнозы и не проводит терапию). Он помогает пользователю сориентироваться в запросе и подобрать нужного специалиста (например, понять, нужен психолог или психиатр и рецепты). Он также выступает логистом: находит удобное время, записывает пациента и собирает первичную информацию. Но, что важно, это еще и ассистент по самопомощи - он предлагает пациенту, пока тот ждет приема, освоить методики первой психологической помощи самому себе - учит медитациям и приемам самоуспокоения, подбирает образовательный контент и т.п.
Всю клиническую работу -- диагностику, психотерапию и назначение лечения - выполняют исключительно люди: лицензированные врачи и психологи. Ну, пока.
Для медицины ОАЭ, где, по оценкам специалистов, в силу особенности менталитета и языкового барьера (если речь идет об экспатах) до 80% случаев ментальных расстройств остаются недиагностированными, это настоящий прорыв.
И важно, что модель отличается от многих ИИ-сервисов в США или Великобритании (таких как Woebot или Wysa), которые часто используют чат-ботов в роли терапевта для проведения сеансов когнитивно-поведенческой терапии.
Pura же использует китайский вариант (как Jiandanxinli).
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МентальноеЗдоровье #Телемедицина
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Крупнейшая эмиратская медицинская сеть PureHealth запустила сервис виртуальной психологической поддержки Pura, где ИИ используется в роли «умного администратора».
Платформа, запущенная на базе приложения Pura в партнерстве с сетью SAKINA, четко разделяет задачи - ИИ отводится административная и поддерживающая роль (он не ставит диагнозы и не проводит терапию). Он помогает пользователю сориентироваться в запросе и подобрать нужного специалиста (например, понять, нужен психолог или психиатр и рецепты). Он также выступает логистом: находит удобное время, записывает пациента и собирает первичную информацию. Но, что важно, это еще и ассистент по самопомощи - он предлагает пациенту, пока тот ждет приема, освоить методики первой психологической помощи самому себе - учит медитациям и приемам самоуспокоения, подбирает образовательный контент и т.п.
Всю клиническую работу -- диагностику, психотерапию и назначение лечения - выполняют исключительно люди: лицензированные врачи и психологи. Ну, пока.
Для медицины ОАЭ, где, по оценкам специалистов, в силу особенности менталитета и языкового барьера (если речь идет об экспатах) до 80% случаев ментальных расстройств остаются недиагностированными, это настоящий прорыв.
И важно, что модель отличается от многих ИИ-сервисов в США или Великобритании (таких как Woebot или Wysa), которые часто используют чат-ботов в роли терапевта для проведения сеансов когнитивно-поведенческой терапии.
Pura же использует китайский вариант (как Jiandanxinli).
#ИИвМедицине #ЦифровоеЗдоровье #МентальноеЗдоровье #Телемедицина
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
🔥3❤1👍1
Чату GPT запретили лечить и ставить диагнозы или
Что на самом деле изменилось в политике «доктора ГПТ»
29 октября 2025 года OpenAI тихонечко без объявления публике обновила страницу Usage policies (страница, наверное, сейчас бьет рекорды по посещаемости) и добавила информацию о том, что "сервисы компании нельзя использовать для предоставления индивидуальных советов, требующих лицензии, без участия лицензированного специалиста". Это правило распространяется на все продукты, включая API и бизнес-тарифы.
Больше того, такие "бытовые" чат-боты как бы в "серой зоне", они предупреждают, что могут ошибаться, но огромное количество пользователей руководствовались их выводами.
OpenAI даже немного раскрыла статистику "чувствительных диалогов". Оказывается, еженедельно около 0,15% активных пользователей обсуждают с чатом вопросы возможного суицида (это около миллиона человек каждую неделю!), еще у 0,05% сообщения так или иначе содержат явные или неявные признаки суицидальных мыслей; а 0,07% пользователей "демонстрируют возможные признаки психоза или мании" (все вспомнили, о чем спрашивали чат?). Правда, в компании подчеркивают, что таким людям GPT всегда советует обратиться за помощью специалиста.
А сколько всего людей вообще обращаются к ИИ как к врачу? Даже год назад в опросе Medical Journal of Australia 9,9% взрослых пользователей уже говорили, что за последние полгода они использовали ChatGPT для прямых вопросов о своем здоровье (причем чаще это были молодые люди, которые ничего не понимают в медицине). Но мы понимаем, что большинство стараются скрыть темы, которые они обсуждают с чатом, и не признаются в этом.
Австралийская врачебная ассоциация RACGP, комментируя это исследование, отметила, что 61% пользователей задавали чату хотя бы один "высокорисковый" вопрос в случаях, когда нужна консультация квалифицированного специалиста. А в США опрос KFF показал, что 17% регулярно каждый месяц ищут в чатботах медицинские советы и планы лечения, проверяют качество врачебных назначений.
Наши собственные опросы показывают (на 3200 пользователях LLM), что прямые вопросы о здоровье задают 80-82% пользователей. И, что самое печальное, часто чат совершенно верно находит ошибки и недочеты в заключениях профессиональных врачей (а иногда галлюцинирует, и как оценить это человеку без медицинского образования, совершенно непонято).
Что будет теперь?
После изменений политики чат перестал отвечать на прямые конкретные вопросы, он выдает общую информацию и отправляет к врачу (и конечно, умеючи, обойти это можно).
Важно понимать, что OpenAI задает тренд, и в США/Канаде/Европе тоже будут ужесточаться политики, а вот Азии, скорее, наоборот.
Кроме того, расширяются возможности у разработчиков, которые могут адаптировать автономные модели или строить сложные системы (что мы и делаем).
Ну и главное: ИИ становится прекрасным инструментам в руках профессионала и может ощутимо навредить, если читающий ответы ничего не понимает в этой теме. Поэтому использование языковых моделей будет идти в сторону адаптации под конкретную задачу, дообучения и связки модель - человек.
Кстати, запрет касается не только медицины. В обновленной политике под ограничения попадают все "сферы высокого риска": недвижимость, трудоустройство, финансы и кредиты, страхование, образование, юридика, миграция и т.п.
Дословно: автоматизация решений высокой значимости без участия человека запрещена, а индивидуальные советы, требующие лицензии, допустимы только "при соответствующем участии лицензированного специалиста".
#ИИвМедицине #OpenAI
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Что на самом деле изменилось в политике «доктора ГПТ»
29 октября 2025 года OpenAI тихонечко без объявления публике обновила страницу Usage policies (страница, наверное, сейчас бьет рекорды по посещаемости) и добавила информацию о том, что "сервисы компании нельзя использовать для предоставления индивидуальных советов, требующих лицензии, без участия лицензированного специалиста". Это правило распространяется на все продукты, включая API и бизнес-тарифы.
И для многих это стало настоящим ударом, потому что последние версии чата, которым "скормили" клинические рекомендации самых разных стран, прекрасно разбирали симптомы, назначения, рекомендации и даже могли оценить рентген, КТ или МРТ.
Больше того, такие "бытовые" чат-боты как бы в "серой зоне", они предупреждают, что могут ошибаться, но огромное количество пользователей руководствовались их выводами.
OpenAI даже немного раскрыла статистику "чувствительных диалогов". Оказывается, еженедельно около 0,15% активных пользователей обсуждают с чатом вопросы возможного суицида (это около миллиона человек каждую неделю!), еще у 0,05% сообщения так или иначе содержат явные или неявные признаки суицидальных мыслей; а 0,07% пользователей "демонстрируют возможные признаки психоза или мании" (все вспомнили, о чем спрашивали чат?). Правда, в компании подчеркивают, что таким людям GPT всегда советует обратиться за помощью специалиста.
А сколько всего людей вообще обращаются к ИИ как к врачу? Даже год назад в опросе Medical Journal of Australia 9,9% взрослых пользователей уже говорили, что за последние полгода они использовали ChatGPT для прямых вопросов о своем здоровье (причем чаще это были молодые люди, которые ничего не понимают в медицине). Но мы понимаем, что большинство стараются скрыть темы, которые они обсуждают с чатом, и не признаются в этом.
Австралийская врачебная ассоциация RACGP, комментируя это исследование, отметила, что 61% пользователей задавали чату хотя бы один "высокорисковый" вопрос в случаях, когда нужна консультация квалифицированного специалиста. А в США опрос KFF показал, что 17% регулярно каждый месяц ищут в чатботах медицинские советы и планы лечения, проверяют качество врачебных назначений.
Наши собственные опросы показывают (на 3200 пользователях LLM), что прямые вопросы о здоровье задают 80-82% пользователей. И, что самое печальное, часто чат совершенно верно находит ошибки и недочеты в заключениях профессиональных врачей (а иногда галлюцинирует, и как оценить это человеку без медицинского образования, совершенно непонято).
Что будет теперь?
После изменений политики чат перестал отвечать на прямые конкретные вопросы, он выдает общую информацию и отправляет к врачу (и конечно, умеючи, обойти это можно).
Важно понимать, что OpenAI задает тренд, и в США/Канаде/Европе тоже будут ужесточаться политики, а вот Азии, скорее, наоборот.
Кроме того, расширяются возможности у разработчиков, которые могут адаптировать автономные модели или строить сложные системы (что мы и делаем).
Ну и главное: ИИ становится прекрасным инструментам в руках профессионала и может ощутимо навредить, если читающий ответы ничего не понимает в этой теме. Поэтому использование языковых моделей будет идти в сторону адаптации под конкретную задачу, дообучения и связки модель - человек.
Кстати, запрет касается не только медицины. В обновленной политике под ограничения попадают все "сферы высокого риска": недвижимость, трудоустройство, финансы и кредиты, страхование, образование, юридика, миграция и т.п.
Дословно: автоматизация решений высокой значимости без участия человека запрещена, а индивидуальные советы, требующие лицензии, допустимы только "при соответствующем участии лицензированного специалиста".
#ИИвМедицине #OpenAI
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
❤4🔥1