Сфера применения нейросетей в отечественной медицине продолжает расширяться. В скором времени российские врачи начнут использовать технологии искусственного интеллекта не только для анализа рентгеновских снимков, но и при проведении электрокардиографии (ЭКГ), а также эндоскопических исследований.
От лучевой диагностики к новым направлениям
До недавнего времени умные системы поддержки принятия врачебных решений применялись преимущественно в радиологии. Алгоритмы машинного обучения уже доказали свою эффективность, помогая специалистам точнее и быстрее расшифровывать результаты маммографии, классической рентгенографии, флюорографии и компьютерной томографии органов грудной клетки.
Как сообщил председатель Федерального фонда обязательного медицинского страхования Илья Баланин, теперь этот успешный опыт будет масштабирован. Внедрение нейросетей в процессы анализа ЭКГ и проведения колоноскопии призвано вывести качество диагностики на совершенно новый уровень. Цифровые помощники способны мгновенно анализировать медицинские данные, обращая внимание врача на малейшие отклонения от нормы.
Снижение риска врачебной ошибки
Главная цель внедрения искусственного интеллекта в клиническую практику — это минимизация пресловутого человеческого фактора. По словам Ильи Баланина, использование нейросетей позволяет существенно ускорить постановку диагноза и снизить вероятность ошибок из-за усталости специалиста или недостатка опыта.
Высокую эффективность новых технологий отмечает и министр здравоохранения Михаил Мурашко. По его оценкам, грамотное использование цифровых алгоритмов при обследованиях практически полностью исключает риск случайного пропуска злокачественных новообразований на ранних стадиях развития, когда они лучше всего поддаются лечению.
Масштабная цифровизация отрасли реализуется в рамках весенних поручений руководства страны. Перед профильными ведомствами поставлена задача не просто внедрить искусственный интеллект в повседневную работу больниц и поликлиник, но и обеспечить медицинский персонал необходимыми программами обучения для эффективного взаимодействия с новыми технологиями.
