В 5 номере (май 2020) журнала "Врач" вышла наша статья "Предсказание сердечно-сосудистых событий при помощи комплексной оценки факторов риска с использованием методов машинного обучения" (https://vrachjournal.ru/25877305-2020-05-08). Авторы статьи рассказывают о разработке модели при помощи машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистого риска с использованием российских медицинских данных. Разработанная модель продемонстрировала высокую точность предсказания сердечно-сосудистых событий как при внутренней, так и при внешней валидации.
Полный текст статьи читайте здесь: https://webiomed.ai/media/publications_files/predskazanie-serdechno-sosudistykh-sobytii-pri-pomoshchi-kompleksnoi-_4MWaLTV.pdf
Полный текст статьи читайте здесь: https://webiomed.ai/media/publications_files/predskazanie-serdechno-sosudistykh-sobytii-pri-pomoshchi-kompleksnoi-_4MWaLTV.pdf
Существует ли связь между сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ) и повышением смертности среди пациентов с COVID-19?
Мы внимательно следили за публикациями в научной литературе по этому вопросу и делимся некоторыми находками. Материал подготовлен руководителем медицинского направления нашей компании Денисом Гавриловым.
https://webiomed.ai/blog/serdechno-sosudistye-zabolevaniia-i-covid-19/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Мы внимательно следили за публикациями в научной литературе по этому вопросу и делимся некоторыми находками. Материал подготовлен руководителем медицинского направления нашей компании Денисом Гавриловым.
https://webiomed.ai/blog/serdechno-sosudistye-zabolevaniia-i-covid-19/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Сердечно-сосудистые заболевания и COVID-19
Об исследованиях связи между ССЗ и повышением смертности среди пациентов с Covid-19
Наш проект Webiomed стал одним из трех победителей коммерческого трека акселерационной программы AstraZeneca Skolkovo StartUp Challenge 2020, которую провели Фонд «Сколково» и Международная биофармацевтическая компания «АстраЗенека».
https://webiomed.ai/novosti/webiomed-pobeditel-kommercheskogo-treka-astrazeneca-skolkovo-startup-challenge-2020/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
https://webiomed.ai/novosti/webiomed-pobeditel-kommercheskogo-treka-astrazeneca-skolkovo-startup-challenge-2020/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Webiomed - победитель коммерческого трека AstraZeneca Skolkovo StartUp Challenge 2020
Об участии в акселерационной программе AstraZeneca Skolkovo StartUp Challenge 2020
STAT опубликовала интересную статью о текущем состоянии применения ИИ в паллиативной помощи. Понятно, что тема паллиатива и без всякого ИИ очень неоднозначная, особенно с этической точки зрения. И конечно она не становится проще, когда туда приходят ИИ. В итоге обобщив опыт применения моделей, предсказывающих смерть тяжелых пациентов в ближайшие месяцы, автор заметки Rebecca Robins пришла к следующим мыслям:
1. Применение моделей предсказания смерти действительно позволяет лечащим врачам получить предметную подсказку с указанием фамилий тех пациентов, с которыми пора начать очень тяжелый и деликатный разговор о возможной ближайшей смерти. В некоторых случаях подсказки бывают неожиданно для врачей и печально точны и они важны, потому что без таких подсказок этот разговор мог бы состояться слишком поздно.
2. Подсказки ИИ помогают врачам лучше расставить приоритеты в подготовке пациентов к концу
3. Пациенты не готовы воспринять информацию, что прогноз их смерти дал ИИ. И врачам не следует делится этим фактом с пациентом. По сути ИИ остается «в тени» и пожалуй на данное время это лучший подход.
4. Понятно, что ИИ все еще не всегда точен. И врачи нередко не соглашаются с его прогнозами и бывают правы. Поэтому к ИИ надо относится критически. Нужна дополнительная работа по повышению точности прогностических моделей.
5. Еще нет понимания какой дизайн взаимодействия ИИ с врачом лучший. Следует ли каждый день извещать клинициста о пациентах высокого риска смерти или сократить это «давление»? Какой порог срабатывания прогноза (вероятности смерти) нужно выбрать? 2%? 10%? Все это вопросы не математики и машинного обучения, а человечности https://www.statnews.com/2020/07/01/end-of-life-artificial-intelligence/
1. Применение моделей предсказания смерти действительно позволяет лечащим врачам получить предметную подсказку с указанием фамилий тех пациентов, с которыми пора начать очень тяжелый и деликатный разговор о возможной ближайшей смерти. В некоторых случаях подсказки бывают неожиданно для врачей и печально точны и они важны, потому что без таких подсказок этот разговор мог бы состояться слишком поздно.
2. Подсказки ИИ помогают врачам лучше расставить приоритеты в подготовке пациентов к концу
3. Пациенты не готовы воспринять информацию, что прогноз их смерти дал ИИ. И врачам не следует делится этим фактом с пациентом. По сути ИИ остается «в тени» и пожалуй на данное время это лучший подход.
4. Понятно, что ИИ все еще не всегда точен. И врачи нередко не соглашаются с его прогнозами и бывают правы. Поэтому к ИИ надо относится критически. Нужна дополнительная работа по повышению точности прогностических моделей.
5. Еще нет понимания какой дизайн взаимодействия ИИ с врачом лучший. Следует ли каждый день извещать клинициста о пациентах высокого риска смерти или сократить это «давление»? Какой порог срабатывания прогноза (вероятности смерти) нужно выбрать? 2%? 10%? Все это вопросы не математики и машинного обучения, а человечности https://www.statnews.com/2020/07/01/end-of-life-artificial-intelligence/
STAT
An experiment in end-of-life care: Tapping AI’s cold calculus to nudge the most human of conversations
A handful of hospitals and cancer clinics are tapping the cold calculations of AI to nudge conversations around some of the most intimate, deeply human questions about end-of-life care.
Система Webiomed признана победителем в номинации «Цифровые решения для здравоохранения» конкурсного отбора, организованного АНО "Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации" совместно с Минкомсвязью России.
https://webiomed.ai/novosti/webiomed-pobeditel-v-nominatsii-tsifrovye-resheniia-dlia-zdravookhraneniia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
https://webiomed.ai/novosti/webiomed-pobeditel-v-nominatsii-tsifrovye-resheniia-dlia-zdravookhraneniia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Webiomed - победитель в номинации «Цифровые решения для здравоохранения»
О конкурсе " Лучшие цифровые решения"
#Webiomed #ИИ
Как выбрать правильную метрику для модели машинного обучения и какие метрики используются в реальных задачах в здравоохранении?
Об этом подробнее читайте в нашем материале.
https://webiomed.ai/blog/osnovnye-metriki-zadach-klassifikatsii-v-mashinnom-obuchenii/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Как выбрать правильную метрику для модели машинного обучения и какие метрики используются в реальных задачах в здравоохранении?
Об этом подробнее читайте в нашем материале.
https://webiomed.ai/blog/osnovnye-metriki-zadach-klassifikatsii-v-mashinnom-obuchenii/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Основные метрики задач классификации в машинном обучении
В материале раскрывается тема выбора метрик для оценки “успешности” моделей ML
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
На НТВ в программе "Сегодня" вышел репортаж о развитии ИТ-отрасли России, в который включили небольшой сюжет про нашу систему искусственного интеллекта для здравоохранения Webiomed
В совещании, которое провел заместитель премьер-министра Правительства Республики Карелия по вопросам здравоохранения и социальной защиты Игорь Корсаков, приняли участие министр здравоохранения Михаил Охлопков, научный консультант проекта Webiomed доктор медицинских наук профессор Петрозаводского государственного университета Татьяна Кузнецова, руководители медицинских организаций, руководители компании "К-СКАЙ" Роман Новицкий и Александр Гусев, а также руководитель медицинского направления компании Денис Гаврилов.
На встрече было отмечено, что наш проект в настоящее время успешно внедряется в нескольких российских регионах и получит поддержку Министерства здравоохранения Карелии.
https://webiomed.ai/novosti/predstavili-nash-proekt-webiomed-na-vstreche-v-minzdrave-karelii/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
На встрече было отмечено, что наш проект в настоящее время успешно внедряется в нескольких российских регионах и получит поддержку Министерства здравоохранения Карелии.
https://webiomed.ai/novosti/predstavili-nash-proekt-webiomed-na-vstreche-v-minzdrave-karelii/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Внедрение Webiomed поддержали в Минздраве Карелии
О совещании в Минздраве Карелии по развитию проекта
В конце прошлого года указом Президента России №490 была утверждена национальная стратегия развития искусственного интеллекта (ИИ) в Российской Федерации на период до 2030 г. Главная цель – борьба за будущие рынки через ускорение исследований, разработок и проникновения ИИ в различные сферы. В последнее время стал часто возникать вопрос – а что конкретно должно быть сделано в здравоохранении для реализации утвержденной стратегии? Мы постарались дать свой анализ документа и ответ на этот вопрос https://webiomed.ai/blog/realizatsiia-natsionalnoi-strategii-iskusstvennogo-intellekta-v-sfere-zdravookhraneniia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=Webiomed
Webiomed
Реализация национальной стратегии искусственного интеллекта в сфере здравоохранения
Цели и задачи Национальной стратегии искусственного интеллекта в сфере здравоохранения в России
Forwarded from ИТ в Медицине
#ии
Монетизация искусственного интеллекта в медицине — задача не из простых. Это связано не только с длинным и сложным циклом разработки и вывода продукта на рынок, но и с правовыми аспектами и спецификой сферы здравоохранения.
О том, что важно учесть при поиске оптимального варианта монетизации ИИ-сервис, читайте в материале Rusbase
https://rb.ru/opinion/healthcare-ai-monetizing/
@it_medicine
Монетизация искусственного интеллекта в медицине — задача не из простых. Это связано не только с длинным и сложным циклом разработки и вывода продукта на рынок, но и с правовыми аспектами и спецификой сферы здравоохранения.
О том, что важно учесть при поиске оптимального варианта монетизации ИИ-сервис, читайте в материале Rusbase
https://rb.ru/opinion/healthcare-ai-monetizing/
@it_medicine
Rusbase
Как монетизировать искусственный интеллект в медицине: 3 варианта для стартапов | Rusbase
Что учесть, чтобы выйти на долгосрочную окупаемость
#Webiomed #ИИ ❗️Хотим поделиться радостной и долгожданной новостью!
Наша Компания привлекла частные инвестиций на развитие системы Webiomed.
Привлеченные инвестиции мы планируем направить на технологическое развитие продукта, внедрение его в субъектах Российской федерации и вывод на международные рынки. Наши инвесторы имеют большой опыт управления финансами в крупнейших компаниях страны и поддержки различных проектов высокотехнологичного уровня, в том числе по их выводу на глобальный рынок. https://webiomed.ai/novosti/webiomed-privlek-bolee-130-mlnrublei-na-na-razvitie-sistemy-iskusstvennogo-intellekta-dlia-meditsiny/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Наша Компания привлекла частные инвестиций на развитие системы Webiomed.
Привлеченные инвестиции мы планируем направить на технологическое развитие продукта, внедрение его в субъектах Российской федерации и вывод на международные рынки. Наши инвесторы имеют большой опыт управления финансами в крупнейших компаниях страны и поддержки различных проектов высокотехнологичного уровня, в том числе по их выводу на глобальный рынок. https://webiomed.ai/novosti/webiomed-privlek-bolee-130-mlnrublei-na-na-razvitie-sistemy-iskusstvennogo-intellekta-dlia-meditsiny/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Мы привлекли более 130 млн.рублей на развитие системы искусственного интеллекта для медицины
Компания К-Скай привлекла более 130 млн. рублей частных инвестиций на развитие системы предиктивной аналитики для здравоохранения Webiomed и выход на международные рынки.
Аналитический центр Университета «Синергия» узнал отношение россиян к искусственному интеллекту (ИИ) и внедрению его в различные сферы жизни. В исследовании приняли участие свыше 2,3 тысяч россиян в возрасте от 18 до 55 лет.
Согласно полученным данным, 20% респондентов в первую очередь беспокоятся об утечке персональной информации и нарушении личного пространства.
https://www.crn.ru/news/detail.php?ID=146932
Согласно полученным данным, 20% респондентов в первую очередь беспокоятся об утечке персональной информации и нарушении личного пространства.
https://www.crn.ru/news/detail.php?ID=146932
www.crn.ru
Опрос: россияне стали меньше доверять искусственному интеллекту из-за пандемии
В преддверии форума «Искусственный интеллект», который пройдет 24 июля на платформе Synergy.Online, аналитический центр Университета «Синергия» узнал отношение россиян к искусственному интеллекту (ИИ) и внедрению его в различные сферы жизни
Уже больше года мы в проекте Webiomed следим за инвестициями в Российское цифровое здравоохранение и собираем найденную информацию в эту публикацию https://webiomed.ai/blog/obzor-rossiiskikh-investitsii-v-tsifrovoe-zdravookhranenie/. На днях мы решили проанализировать – какие же направления являются лидирующими с точки зрения веры инвесторов в успех? Оказалось, что 58% (в долларовом выражении) инвестированных средств привлекла телемедицина. На втором месте с долей в 17% - различные сервисы для пациентов, в основном это запись к врачу через Интернет. На третьем месте с 10% - искусственный интеллект. Если подсчитать распределение только по 2020 г. – то оно примерно такое же, но тема ИИ пока привлекла 12,3% от всех инвестиций по этому году – т.е. наметилось небольшое повышение интереса к ИИ, чем ранее. Учитывая, что тема телемедицины у нас активно обсуждается наверно уже лет 5, а тема ИИ только последние года два – то стоит предположить, что возможно именно ИИ станет через 2-3 года основным направлением для инвестирования. А может быть и нет – кто знает? 😉
Webiomed
Обзор российских инвестиций в цифровое здравоохранение
Об инвестициях в цифровое здравоохранение
Предлагаем вашему вниманию наш первый рекламный ролик о системе! Постарались простым языком рассказать о системе Webiomed, о главной задаче проекта.
https://youtu.be/tb2rma4M-kA
https://youtu.be/tb2rma4M-kA
YouTube
Искусственный интеллект для здравоохранения Webiomed
Платформа прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе искусственного интеллекта Webiomed.
Сайт решения: https://webiomed.ai
канал Telegram: https://tttttt.me/webiomed
ВКонтакте: https://vk.com/webiomed
#Webiomed #ИИ #СППВР
Сайт решения: https://webiomed.ai
канал Telegram: https://tttttt.me/webiomed
ВКонтакте: https://vk.com/webiomed
#Webiomed #ИИ #СППВР
Действительно, бурное развитие технологий принесло с собой и массу этических проблем. Особенно при использовании данных в медицине. Как найти тот баланс, который позволит обеспечить приватность человека и эффективное развитие технологий одновременно? Возможен ли он? Об этом рассказывает Александр Гусев в интервью " Российской газете". https://rg.ru/2020/07/26/reg-urfo/kak-sdelat-chtoby-roboty-ne-smogli-vmeshatsia-v-nashu-lichnuiu-zhizn.html
Российская газета
Как сделать, чтобы роботы не смогли вмешаться в нашу личную жизнь
ЮНЕСКО объявила глобальную онлайн-консультацию по этическим аспектам использования искусственного интеллекта. Задумано это для того, чтобы любой человек в мире смог принять участие в работе международной группы экспертов по искусственному разуму и помочь…
Разработчики системы Galen Prostate, которая с помощью искусственного интеллекта выявляет рак предстательной железы, опубликовали результаты слепой клинической валидации своей модели, которая показала чувствительность 98,46%, специфичность - 97,33%, а площадь под кривой 0,991. Для обучения был использован набор данных из 1,3 млн. изображений. Проверка выполнена на 100 клинических случаях, причем в них окраска биоматериала осуществлялась на сканере не той модели, которой красили обучающий набор. И даже в этом маленьком кейсе модель позволила найти 1 пропущенный случай рака. Если метрики качества работы модели подтвердятся в течении длительного проспективного наблюдения на большом количестве пациентов – это конечно будет что-то совершенно невероятное. Пока по нашей информации это первый случай такой беспрецедентной точности, достигнутой на внешней валидации https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(20)30159-X/fulltext
CB Insights опубликовала отчет об инвестициях в цифровое здравоохранение по итогам 2го квартала 2020 года.
Стартапы в области искусственного интеллекта для здравоохранения привлекли в прошедшем квартале финансирование на сумму более 1 млрд. долл. в рамках 84 сделок. Это больше чем в 1м квартале этого года (там сумма инвестиций составила 986 млн. долл.) и чуть-чуть больше, чем в аналогичный период 2019 г., хотя и меньше чем рекордный 3й квартал 2019 г. Самые крупные сделки были в области разработки лекарств. Так, Insitro, предлагающая платформу машинного обучения для имитации эффективности лекарств в клинических испытаниях и оптимизации процесса исследований и разработок лекарств, привлекла в мае в рамках раунда B 143 млн. долл. AbCellera Biologics, разрабатывающая платформу машинного обучения для анализа природных антител и ускорения разработки новых лекарств, привлекла 105 млн. долл. Ну и так далее. Детали тут: https://www.cbinsights.com/research/report/healthcare-trends-q2-2020/
Стартапы в области искусственного интеллекта для здравоохранения привлекли в прошедшем квартале финансирование на сумму более 1 млрд. долл. в рамках 84 сделок. Это больше чем в 1м квартале этого года (там сумма инвестиций составила 986 млн. долл.) и чуть-чуть больше, чем в аналогичный период 2019 г., хотя и меньше чем рекордный 3й квартал 2019 г. Самые крупные сделки были в области разработки лекарств. Так, Insitro, предлагающая платформу машинного обучения для имитации эффективности лекарств в клинических испытаниях и оптимизации процесса исследований и разработок лекарств, привлекла в мае в рамках раунда B 143 млн. долл. AbCellera Biologics, разрабатывающая платформу машинного обучения для анализа природных антител и ускорения разработки новых лекарств, привлекла 105 млн. долл. Ну и так далее. Детали тут: https://www.cbinsights.com/research/report/healthcare-trends-q2-2020/
CB Insights Research
State Of Healthcare Q3’20 Report: Sector And Investment Trends To Watch - CB Insights Research
Our healthcare report provides a data-driven look at global healthcare technology investment trends, top deals, active investors, and corporate activity.