#DigitalHealthCare #Ai #CDSS #НБМЗ #ИИ #Инвестиции ОБ ИНВЕСТИЦИЯХ, ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ И ТРЕНДАХ ЦИФРОВОГО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ
✔️Интервью директора по развитию Webiomed Александра Гусева Дмитрию Солодину. https://www.youtube.com/watch?v=O8uqsEPsoSs&feature=youtu.be
✔️Интервью директора по развитию Webiomed Александра Гусева Дмитрию Солодину. https://www.youtube.com/watch?v=O8uqsEPsoSs&feature=youtu.be
YouTube
Цифровая Медицина: Рынок будет расти по 45% в год
Интервью с Александром Гусевым, в котором речь пойдёт о цифровой медицине и искусственном интеллекте в здравоохранении.
- Чем перспективен рынок Цифровой Медицины?
- Кто лидер на этом рынке?
- Как обстоят дела в России с внедрением искусственного интеллекта…
- Чем перспективен рынок Цифровой Медицины?
- Кто лидер на этом рынке?
- Как обстоят дела в России с внедрением искусственного интеллекта…
#Webiomed #ИИ #AI #искусственныйинтеллект #медицина Подведены итоги конкурса научно-технологических проектов «Технологии умной клиники», который был организован Сибирским государственным медицинским университетом, ГК «DI Group» и РВК, при поддержке Администрации Томской области.
🏆Победителями конкурса объявлены 4 проекта, среди которых наша платформа предиктивной аналитики Webiomed.
➡️Подробности о конкурсном отборе читайте в нашем материале: https://webiomed.ai/novosti/webiomed-pobeditel-konkursa-tekhnologii-umnoi-kliniki/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
🏆Победителями конкурса объявлены 4 проекта, среди которых наша платформа предиктивной аналитики Webiomed.
➡️Подробности о конкурсном отборе читайте в нашем материале: https://webiomed.ai/novosti/webiomed-pobeditel-konkursa-tekhnologii-umnoi-kliniki/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Webiomed - победитель конкурса «Технологии умной клиники»
#Webiomed #ИИ #AI #искусственныйинтеллект #медицина 17 - 19 декабря 2020 года в онлайн формате состоялся третий форум «Онлайн-диагностика 3.0», организованный сообществом экспертов MRO, совместно с Центром диагностики и телемедицины.
С докладом «СППВР и компьютерное зрение с использованием технологий ИИ в медицинской диагностике» выступил директор по развитию Webiomed Александр Гусев на сессии «ИИ в медицинской диагностике: что нужно знать врачу».
➡️В своем выступлении Александр рассказал, как технологии ИИ могут быть внедрены во врачебную практику, как они могут применяться в прогнозной аналитике для руководителей здравоохранения. Запись выступления и подробности здесь: https://webiomed.ai/novosti/vnedrenie-ii-servisov-v-prakticheskom-zdravookhranenii/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
С докладом «СППВР и компьютерное зрение с использованием технологий ИИ в медицинской диагностике» выступил директор по развитию Webiomed Александр Гусев на сессии «ИИ в медицинской диагностике: что нужно знать врачу».
➡️В своем выступлении Александр рассказал, как технологии ИИ могут быть внедрены во врачебную практику, как они могут применяться в прогнозной аналитике для руководителей здравоохранения. Запись выступления и подробности здесь: https://webiomed.ai/novosti/vnedrenie-ii-servisov-v-prakticheskom-zdravookhranenii/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
#Webiomed #ИИ #искусственныйинтеллект #AI Команда экспертов и разработчиков компании «К-Скай» добавила в систему Webiomed прогнозный алгоритм оценки перинатального риска, базирующийся на рекомендациях по этому вопросу, подробно изложенных в Порядке оказания медицинской помощи женщинам в период беременности, утверждённом Приказом №1130н Минздрава России от 20 октября 2020 года, вступающем в силу с 01 января 2021 года.
https://webiomed.ai/novosti/v-webiomed-dobavlen-algoritm-otsenki-perinatalnogo-riska/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
https://webiomed.ai/novosti/v-webiomed-dobavlen-algoritm-otsenki-perinatalnogo-riska/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
#Webiomed #ИИ #искусственныйинтеллект #AI ПРИМЕНЕНИЕ ИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКОВ В СТРАХОВАНИИ
✔️Управление на основе данных (data-driven) и применение машинного обучения (machine learning, ML) - это современные мегатенденции.
✔️Основным драйвером внедрения машинного обучения во всех сферах является потребность в сокращении расходов.
✔️В скором времени алгоритмы машинного обучения будут повсеместно внедрятся в различных секторах страховой индустрии, например, для медицинского андеррайтинга. А это, пожалуй, наиболее перспективная задача для применения технологий ML и анализа больших данных.
✔️В данный момент наша команда работает над версией модели, которая позволит оценить вероятность наступления страхового случая в течение ближайших 12 месяцев.
Подробнее читайте в нашем материале:➡️ https://webiomed.ai/blog/perspektivy-tsifrovogo-anderraitinga-na-osnove-ML/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
✔️Управление на основе данных (data-driven) и применение машинного обучения (machine learning, ML) - это современные мегатенденции.
✔️Основным драйвером внедрения машинного обучения во всех сферах является потребность в сокращении расходов.
✔️В скором времени алгоритмы машинного обучения будут повсеместно внедрятся в различных секторах страховой индустрии, например, для медицинского андеррайтинга. А это, пожалуй, наиболее перспективная задача для применения технологий ML и анализа больших данных.
✔️В данный момент наша команда работает над версией модели, которая позволит оценить вероятность наступления страхового случая в течение ближайших 12 месяцев.
Подробнее читайте в нашем материале:➡️ https://webiomed.ai/blog/perspektivy-tsifrovogo-anderraitinga-na-osnove-ML/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Перспективы цифрового андеррайтинга на основе машинного обучения и больших данных для страховых компаний
О применении машинного обучения в страховании
ИИ для увеличения продолжительности жизни человека
В статье авторы описывают основы применение глубокого обучения в изучении увеличения срока жизни и возможностей медицины долголетия. Другое определение медицины долголетия - это профилактическая и восстановительная медицина.
🔷Традиционный подход к медицине - лечение болезней. Однако, по оценкам ученых, полное устранение рака приведет к увеличению ожидаемой продолжительности жизни в США при рождении всего на 2,3 года, а в возрасте 65 лет - на 1,3 года. Полное устранение гриппа и пневмонии даст прирост на 0,5 года. лет и 0,2 года ожидаемой продолжительности жизни в целом.
🔷Старение — универсальное свойство всех живых организмов, которое является двигателем большинства заболеваний и процессов.
Обучившись предсказывать возраст по данным, нейронные сети глубокого обучения способны раскрыть базовые биологические и физиологические процессы, которые проявляются у человека со временем в виде тесным образом взаимосвязанных патологий.
🔷Используя эпигенетические часы (DAC), врачи могут иметь возможность более точно оценивать и отслеживать индивидуальные риски для здоровья и адаптировать соответствующие вмешательства или изменения в образе жизни для конкретного человека.
🔷Медицина долголетия (longevity medicine), основанная на искусственном интеллекте, будет способствовать обнаружению лекарств-мишеней для конкретных людей, биомаркеров старения и долголетия для изучения траекторий старения и болезней, а также выявлению возможных действий, которые могут помочь замедлить или даже обратить вспять биологические, физиологические или психологические процессы, связанные со старением..
Подробнее здесь: https://www.nature.com/articles/s43587-020-00020-4
#ИИ #AI
В статье авторы описывают основы применение глубокого обучения в изучении увеличения срока жизни и возможностей медицины долголетия. Другое определение медицины долголетия - это профилактическая и восстановительная медицина.
🔷Традиционный подход к медицине - лечение болезней. Однако, по оценкам ученых, полное устранение рака приведет к увеличению ожидаемой продолжительности жизни в США при рождении всего на 2,3 года, а в возрасте 65 лет - на 1,3 года. Полное устранение гриппа и пневмонии даст прирост на 0,5 года. лет и 0,2 года ожидаемой продолжительности жизни в целом.
🔷Старение — универсальное свойство всех живых организмов, которое является двигателем большинства заболеваний и процессов.
Обучившись предсказывать возраст по данным, нейронные сети глубокого обучения способны раскрыть базовые биологические и физиологические процессы, которые проявляются у человека со временем в виде тесным образом взаимосвязанных патологий.
🔷Используя эпигенетические часы (DAC), врачи могут иметь возможность более точно оценивать и отслеживать индивидуальные риски для здоровья и адаптировать соответствующие вмешательства или изменения в образе жизни для конкретного человека.
🔷Медицина долголетия (longevity medicine), основанная на искусственном интеллекте, будет способствовать обнаружению лекарств-мишеней для конкретных людей, биомаркеров старения и долголетия для изучения траекторий старения и болезней, а также выявлению возможных действий, которые могут помочь замедлить или даже обратить вспять биологические, физиологические или психологические процессы, связанные со старением..
Подробнее здесь: https://www.nature.com/articles/s43587-020-00020-4
#ИИ #AI
Nature
Artificial intelligence in longevity medicine
Nature Aging - Recent advances in deep learning enabled the development of AI systems that outperform humans in many tasks and have started to empower scientists and physicians with new tools. In...
Открытая конференция по искусственному интеллекту OpenTalks.AI состоится с 03-05 Февраля 2021г.
✔️Директор по развитию Webiomed Александр Гусев выступит с докладом "Перспективы прогнозной аналитики в сокращении сердечно-сосудистой заболеваемости и смертности" на сессии "Предиктивная аналитика в медицине".
Дата: 4 февраля
Время сессии: ➡️18:05 – 19:05
Приходите! Не пропустите одну из самых крутых конференций по искусственному интеллекту!
Программа здесь: https://opentalks.ai/ru/timetable#!/tab/261573640-2
#ИИ #AI
✔️Директор по развитию Webiomed Александр Гусев выступит с докладом "Перспективы прогнозной аналитики в сокращении сердечно-сосудистой заболеваемости и смертности" на сессии "Предиктивная аналитика в медицине".
Дата: 4 февраля
Время сессии: ➡️18:05 – 19:05
Приходите! Не пропустите одну из самых крутых конференций по искусственному интеллекту!
Программа здесь: https://opentalks.ai/ru/timetable#!/tab/261573640-2
#ИИ #AI
opentalks.ai
OpenTalks.AI 2024: Программа конференции
Смотреть программу конференции OpenTalks.AI 2024
#ИИ #AI #искусственныйинтеллект Россия занимает 27 место в мире по числу публикаций о применении искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Их доля в объеме статей, проиндексированных в Web of Science, составляет менее 1%.
➡️Чтобы войти в ТОП-5 по научным публикациям на тему ИИ в медицине и здравоохранении, Россия должна более чем в шесть раз увеличить их количество.
➡️Сейчас в лидерскую пятерку рейтинга стран по публикационной активности по направлению «ИИ в медицине» возглавляют США (35,62% публикаций), за ними следуют Великобритания (9,62%), КНР (9,41%), Германия (6,5%) и Канада (5,5%). Россия стоит на 27 месте – у нее 0,87% публикаций.
https://medvestnik.ru/content/news/Rossiya-voidet-v-TOP-5-po-nauchnym-publikaciyam-ob-II-v-medicine-pri-roste-chisla-statei-v-6-raz.html
➡️Чтобы войти в ТОП-5 по научным публикациям на тему ИИ в медицине и здравоохранении, Россия должна более чем в шесть раз увеличить их количество.
➡️Сейчас в лидерскую пятерку рейтинга стран по публикационной активности по направлению «ИИ в медицине» возглавляют США (35,62% публикаций), за ними следуют Великобритания (9,62%), КНР (9,41%), Германия (6,5%) и Канада (5,5%). Россия стоит на 27 месте – у нее 0,87% публикаций.
https://medvestnik.ru/content/news/Rossiya-voidet-v-TOP-5-po-nauchnym-publikaciyam-ob-II-v-medicine-pri-roste-chisla-statei-v-6-raz.html
medvestnik.ru
Россия войдет в TOP5 по научным публикациям об ИИ в медицине при росте числа статей в 6 раз
Сейчас страна занимает 27 место
#Webiomed #ИИ #искусственныйинтеллект #AI Всероссийская научно-практическая конференция по Искусственному интеллекту в здравоохранении и системам поддержки принятия врачебных решений «ITM-AI 2021» проходила 17-18 февраля в онлайн формате.
🔹Выступая на мероприятии, заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев отметил, что с точки зрения Минздрава сердечно- сосудистые заболевания являются приоритетными, для диагностики и лечения которых нужно внедрять технологии ИИ.
🔹Директор по развитию Webiomed Александр Гусев выступил с докладом на сессии «ИИ и СППВР в здравоохранении, национальные приоритеты: дорожная карта, технологии, экспертиза, подходы к внедрению».
🔹В своем докладе Александр рассказал про перспективы применения прогнозной аналитики, о трендах, динамике рынка и основных эффектах.
Подробнее в нашем материале на сайте: https://webiomed.ai/novosti/my-priniali-uchastie-v-konferentsii-itm-ai/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
🔹Выступая на мероприятии, заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев отметил, что с точки зрения Минздрава сердечно- сосудистые заболевания являются приоритетными, для диагностики и лечения которых нужно внедрять технологии ИИ.
🔹Директор по развитию Webiomed Александр Гусев выступил с докладом на сессии «ИИ и СППВР в здравоохранении, национальные приоритеты: дорожная карта, технологии, экспертиза, подходы к внедрению».
🔹В своем докладе Александр рассказал про перспективы применения прогнозной аналитики, о трендах, динамике рынка и основных эффектах.
Подробнее в нашем материале на сайте: https://webiomed.ai/novosti/my-priniali-uchastie-v-konferentsii-itm-ai/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Мы приняли участие в конференции ITM-AI 2021
Об участии в ITM-AI 2021
#CBInsights #Ai #DigitalHealthcare CBInsights провела опрос среди подписчиков своей платформы об основных технологических трендах в сфере здравоохранения. В нем приняли участие более 500 респондентов. Вот предварительные итоги:
1. Amazon среди всех технологических компаний оказывает наибольшее влияние на сферу здравоохранения. Недавно компания запустила собственный аптечный сервис, а также активно развивает платформу для управления медицинскими данными. На втором месте Apple, которая постоянно развивает возможности своей программно-аппаратной платформы для заботы о здоровье
2. Искусственный интеллект проник практически во все сферы. Самое популярное направление – анализ медицинских изображений и радиология, его выбрало 26% участников опроса. На втором месте решения для персонального и более точечного лечения, на третьем – автоматизация процессов.
3. Самыми переоценёнными направлениями названо AV/VR, носимые устройства и роботизированная хирургия. Видимо, стоит умереть пыл о надеждах на прорыв с этими технологиями.
4. Самыми недооцененными направлениями признана телемедицина и цифровая терапия. Тут наоборот – мы не до конца используем возможности этих технологий.
5. Самое перспективное направление – платформы, ориентированные на хронические заболевания. Повышение эффективности в лечении хронических заболеваний – это ключевая перспектива для цифрового здравоохранения. На втором месте – управление психическим состоянием. О нем и правда бурно говорили почти весь прошедший 2020 г. Наконец третье по перспективности направление – клинические исследования.
CBInsights обещает скоро опубликовать окончательную версию своей аналитики.
1. Amazon среди всех технологических компаний оказывает наибольшее влияние на сферу здравоохранения. Недавно компания запустила собственный аптечный сервис, а также активно развивает платформу для управления медицинскими данными. На втором месте Apple, которая постоянно развивает возможности своей программно-аппаратной платформы для заботы о здоровье
2. Искусственный интеллект проник практически во все сферы. Самое популярное направление – анализ медицинских изображений и радиология, его выбрало 26% участников опроса. На втором месте решения для персонального и более точечного лечения, на третьем – автоматизация процессов.
3. Самыми переоценёнными направлениями названо AV/VR, носимые устройства и роботизированная хирургия. Видимо, стоит умереть пыл о надеждах на прорыв с этими технологиями.
4. Самыми недооцененными направлениями признана телемедицина и цифровая терапия. Тут наоборот – мы не до конца используем возможности этих технологий.
5. Самое перспективное направление – платформы, ориентированные на хронические заболевания. Повышение эффективности в лечении хронических заболеваний – это ключевая перспектива для цифрового здравоохранения. На втором месте – управление психическим состоянием. О нем и правда бурно говорили почти весь прошедший 2020 г. Наконец третье по перспективности направление – клинические исследования.
CBInsights обещает скоро опубликовать окончательную версию своей аналитики.
#Webiomed #ИИ #AI Опубликовали в блоге WebioMed список Российских программных продуктов для медицины и здравоохранения, созданных с использованием технологий искусственного интеллекта.
➡️В настоящий момент мы нашли информацию о 29 ИИ-решениях для здравоохранения. Для сравнения – всего в мире насчитывается порядка 3 тыс. стартапов в этой сфере.
В 2020 г. объем суммарных инвестиций в это направление составил 6,627 млрд. долл. (397 сделок).
Читайте обзор здесь: ➡️https://webiomed.ai/blog/obzor-rossiiskikh-sistem-iskusstvennogo-intellekta-dlia-zdravookhraneniia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
➡️В настоящий момент мы нашли информацию о 29 ИИ-решениях для здравоохранения. Для сравнения – всего в мире насчитывается порядка 3 тыс. стартапов в этой сфере.
В 2020 г. объем суммарных инвестиций в это направление составил 6,627 млрд. долл. (397 сделок).
Читайте обзор здесь: ➡️https://webiomed.ai/blog/obzor-rossiiskikh-sistem-iskusstvennogo-intellekta-dlia-zdravookhraneniia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Обзор ИИ-систем для медицины и здравоохранения, созданных в нашей стране
#Webiomed #ИИ #AI МЫ УСПЕШНО ПРОШЛИ НЕЗАВИСИМУЮ АТТЕСТАЦИЮ WEBIOMED
Платформа Webiomed аттестована на соответствие требованиям , предъявляемым к государственным информационным системам второго (K2) класса защищённости и информационным системам персональных данных 2-го уровня защищённости (У32).
✔️Аттестат позволяет подтвердить надежность защиты данных, а также является дополнительным подтверждением качества работы компании.
Подробности тут: https://sk.ru/news/platforma-webiomed-attestovana-na-sootvetstvie-trebovaniyam-bezopasnosti/
Платформа Webiomed аттестована на соответствие требованиям , предъявляемым к государственным информационным системам второго (K2) класса защищённости и информационным системам персональных данных 2-го уровня защищённости (У32).
✔️Аттестат позволяет подтвердить надежность защиты данных, а также является дополнительным подтверждением качества работы компании.
Подробности тут: https://sk.ru/news/platforma-webiomed-attestovana-na-sootvetstvie-trebovaniyam-bezopasnosti/
sk.ru
Платформа Webiomed аттестована на соответствие требованиям безопасности
Платформа прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении Webiomed прошла добровольную независимую аттестацию на соблюдение …
#Webiomed #ИИ #AI ИИ ДЛЯ АКУШЕРСТВА И ГИНЕКОЛОГИИ
В настоящее время отмечается повышенный интерес к применению технологий искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, ИИ) в различных областях медицины и здравоохранения, включая акушерство и гинекологию.
➡️В журнале «Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии» опубликована статья «Искусственный интеллект: предиктивная аналитика перинатального риска», в которой представлено применение ИИ в перинатологии, указаны потенциальные ограничения интеллектуальных технологий в медицине и намечен вектор развития ИИ в оценке перинатальных рисков.
Подробнее о публикации читайте здесь: https://webiomed.ai/blog/prediktivnaia-analitika-perinatalnogo-riska-ii/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
В настоящее время отмечается повышенный интерес к применению технологий искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, ИИ) в различных областях медицины и здравоохранения, включая акушерство и гинекологию.
➡️В журнале «Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии» опубликована статья «Искусственный интеллект: предиктивная аналитика перинатального риска», в которой представлено применение ИИ в перинатологии, указаны потенциальные ограничения интеллектуальных технологий в медицине и намечен вектор развития ИИ в оценке перинатальных рисков.
Подробнее о публикации читайте здесь: https://webiomed.ai/blog/prediktivnaia-analitika-perinatalnogo-riska-ii/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Предиктивная аналитика перинатального риска и искусственный интеллект
О применении технологии ИИ в акушерстве и гинекологии
#Webiomed #ИИ #AI Систему Webiomed уже применяют почти 80 медицинских организаций в России.
➡️ Webiomed используют руководители учреждений здравоохранения для управленческих решений. Система способна не только определять стадию текущего заболевания, но и обнаруживать признаки других болезней, которые могли быть пропущены врачами во время обследования.
➡️Список выявляемых системой болезней постоянно расширяется и на сегодняшний день включает 43 заболевания. В этот список, помимо нарушений работы сердечно-сосудистой системы, вошли COVID-19, сахарный диабет, проблемы ЖКТ, депрессия и другие опасные недуги.
Подробности в материале: https://russian.rt.com/science/article/852799-medicin..
➡️ Webiomed используют руководители учреждений здравоохранения для управленческих решений. Система способна не только определять стадию текущего заболевания, но и обнаруживать признаки других болезней, которые могли быть пропущены врачами во время обследования.
➡️Список выявляемых системой болезней постоянно расширяется и на сегодняшний день включает 43 заболевания. В этот список, помимо нарушений работы сердечно-сосудистой системы, вошли COVID-19, сахарный диабет, проблемы ЖКТ, депрессия и другие опасные недуги.
Подробности в материале: https://russian.rt.com/science/article/852799-medicin..
RT на русском
Цифровая диагностика: как российская система искусственного интеллекта поможет найти не выявленные врачами заболевания
Российские разработчики создали электронную систему прогнозной аналитики, которая способна по обезличенным медицинским данным пациентов не только помогать врачам принимать решения, но и обнаруживать заболевания. Для обработки информации в этом программном…
#Webiomed #ИИ #AI У нас отличная новость!
🔹Мы подписали соглашение о сотрудничестве в сфере искусственного интеллекта с лидером российского рынка медицинских информационных систем «РТ Медицинские информационные системы» («РТ МИС», входит в группу компаний «Ростелеком»)
🔹Выполнена бесшовная интеграция единой цифровой платформы (ЕЦП. МИС) от «РТ МИС» и платформы прогнозной аналитики и управления рисками Webiomed .
🔹Технологическое партнерство дает возможность сформировать централизованную систему обезличенных цифровых паспортов здоровья пациентов, входящих в группы риска, популяционного прогнозирования развития заболеваемости и поддержки принятия управленческих решений.
Подробности здесь: https://webiomed.ai/novosti/rt-mis-i-k-skai-zapuskaiut-platformu-dlia-zdravookhraneniia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
🔹Мы подписали соглашение о сотрудничестве в сфере искусственного интеллекта с лидером российского рынка медицинских информационных систем «РТ Медицинские информационные системы» («РТ МИС», входит в группу компаний «Ростелеком»)
🔹Выполнена бесшовная интеграция единой цифровой платформы (ЕЦП. МИС) от «РТ МИС» и платформы прогнозной аналитики и управления рисками Webiomed .
🔹Технологическое партнерство дает возможность сформировать централизованную систему обезличенных цифровых паспортов здоровья пациентов, входящих в группы риска, популяционного прогнозирования развития заболеваемости и поддержки принятия управленческих решений.
Подробности здесь: https://webiomed.ai/novosti/rt-mis-i-k-skai-zapuskaiut-platformu-dlia-zdravookhraneniia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
Мы будем развивать совместные проекты с лидером рынка медицинских информационных систем России – компанией РТ МИС
О сотрудниничестве вс РТ МИС
#Webiomed #ИИ #AI ПРЕДСКАЗЫВАЕМ НАСТУПЛЕНИЕ СТРАХОВОГО СЛУЧАЯ
✅В платформу прогнозной аналитики Webiomed добавлена модель, позволяющая предсказать наступление страхового случая в течение ближайших 12 месяцев.
✅Прогнозирование обращений пациентов в медицинских организации имеет важное значение в медицинском страховании, т.к. прямо влияет на затраты страховщиков по оплате страховых медицинских полисов.
✅Мы создали с помощью машинного обучения простую модель, которая буквально по нескольким признакам, которые можно уточнить непосредственно у пациента, оценивает – насколько вероятно обращение пациента в поликлинику или стационар.
✅Отбор признаков осуществлялся на основании изучения отечественного и зарубежного опыта применения методов машинного обучения в андеррайтинге, консультаций с медицинскими экспертами и серии предварительных экспериментов. https://webiomed.ai/novosti/predskazyvaiushchaia-nastuplenie-strakhovogo-sluchaia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
✅В платформу прогнозной аналитики Webiomed добавлена модель, позволяющая предсказать наступление страхового случая в течение ближайших 12 месяцев.
✅Прогнозирование обращений пациентов в медицинских организации имеет важное значение в медицинском страховании, т.к. прямо влияет на затраты страховщиков по оплате страховых медицинских полисов.
✅Мы создали с помощью машинного обучения простую модель, которая буквально по нескольким признакам, которые можно уточнить непосредственно у пациента, оценивает – насколько вероятно обращение пациента в поликлинику или стационар.
✅Отбор признаков осуществлялся на основании изучения отечественного и зарубежного опыта применения методов машинного обучения в андеррайтинге, консультаций с медицинскими экспертами и серии предварительных экспериментов. https://webiomed.ai/novosti/predskazyvaiushchaia-nastuplenie-strakhovogo-sluchaia/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed
Webiomed
В платформу Webiomed добавлена модель, предсказывающая наступление страхового случая
О применении машинного обучения в страховании
Счетная палата США (U.S. Government Accountability Office, GAO) опубликовала рекомендации по обеспечению ответственного использования ИИ в работе государственных органов.
В документе говорится, что несмотря на большие надежды на улучшение работы правительства благодаря внедрению ИИ, в т.ч. в медицине, имеется серьезная проблема с точки зрения надзорной деятельности. Для выработки единых подходов, которые бы обеспечили прозрачность и ответственное отношение к внедрению ИИ, GAO провела обширный обзор литературы и подключило экспертов по ИИ, а также инспекторов по надзорной деятельности.
В результате этой работы GAO опубликовала 112-страничный документ «Искусственный интеллект: структура подотчетности для федеральных агентств и других организаций» ("Artificial Intelligence: An Accountability Framework for Federal Agencies and Other Entities"), который включает 4 ключевых раздела с рекомендациями по правильному использованию ИИ:
✅Управление. Должны быть четко определены цели и задачи внедрения ИИ, роли и обязанности, ценности. К работе следует привлекать опытный персонал с многопрофильными навыками работы с ИИ. Должно быть разработано управление рисками и технические спецификации ИИ-системы. ИИ-проект должен быть прозрачен для внешней экспертизы.
✅Данные. Источники должны быть задокументированы, надежность и полнота заполнения данных оценена, переменные тщательно выбраны. Должны быть изучены зависимости внутри данных и их предвзятость. Обеспечены меры безопасности и конфиденциальности.
✅Производительность. Должны быть задокументированы все модели, используемые в ИИ-системе, их метрики точности и производительности, выходные данные. Должны быть определены методы человеческого надзора за работой ИИ.
✅ Мониторинг. Должен быть внедрен и задокументирован непрерывный мониторинг метрик работы ИИ-системы, определены допустимые пределы отклонений, составлены планы контроля работы ИИ. Должна быть оценена полезность работы ИИ-системы, а также критерии масштабирования.
Документ доступен тут https://www.gao.gov/products/gao-21-519sp
#Ai #GAO
В документе говорится, что несмотря на большие надежды на улучшение работы правительства благодаря внедрению ИИ, в т.ч. в медицине, имеется серьезная проблема с точки зрения надзорной деятельности. Для выработки единых подходов, которые бы обеспечили прозрачность и ответственное отношение к внедрению ИИ, GAO провела обширный обзор литературы и подключило экспертов по ИИ, а также инспекторов по надзорной деятельности.
В результате этой работы GAO опубликовала 112-страничный документ «Искусственный интеллект: структура подотчетности для федеральных агентств и других организаций» ("Artificial Intelligence: An Accountability Framework for Federal Agencies and Other Entities"), который включает 4 ключевых раздела с рекомендациями по правильному использованию ИИ:
✅Управление. Должны быть четко определены цели и задачи внедрения ИИ, роли и обязанности, ценности. К работе следует привлекать опытный персонал с многопрофильными навыками работы с ИИ. Должно быть разработано управление рисками и технические спецификации ИИ-системы. ИИ-проект должен быть прозрачен для внешней экспертизы.
✅Данные. Источники должны быть задокументированы, надежность и полнота заполнения данных оценена, переменные тщательно выбраны. Должны быть изучены зависимости внутри данных и их предвзятость. Обеспечены меры безопасности и конфиденциальности.
✅Производительность. Должны быть задокументированы все модели, используемые в ИИ-системе, их метрики точности и производительности, выходные данные. Должны быть определены методы человеческого надзора за работой ИИ.
✅ Мониторинг. Должен быть внедрен и задокументирован непрерывный мониторинг метрик работы ИИ-системы, определены допустимые пределы отклонений, составлены планы контроля работы ИИ. Должна быть оценена полезность работы ИИ-системы, а также критерии масштабирования.
Документ доступен тут https://www.gao.gov/products/gao-21-519sp
#Ai #GAO
www.gao.gov
Artificial Intelligence: An Accountability Framework for Federal Agencies and Other Entities
As a nation, we have yet to grasp the full benefits or unwanted effects of artificial intelligence. AI is widely used, but how do we know it's working...
Forwarded from Информационные технологии в медицине (Юрий Мухин)
📅9-10 февраля 2022 в формате 👩💻онлайн пройдет абсолютно 👍🔥классная конференция по 📌Искусственному Интеллекту в 🏥здравоохранении https://ITM-AI.ru
Все актуальное по теме удалось вместить в два дня конференции:
✅Ведущие отечественные научные школы;
✅ Использование в практическом здравоохранении: опыт, требования, эффективность.
✅Отечественные решения для медицинских организаций.
✅Плюсы и минусы для медицины этих технологий: квалифицированно и объективно от лидеров научных школ, разработчиков и практического здравоохранения.
🤝Партнер конференции: 💥Интеллектуальная система поддержки принятия врачебных решений «Третье мнение» (https://thirdopinion.ai/)
🧑🔬🧑💻👨⚕️Программный комитет и спикеры: https://itm-ai.ru/#block341
📌Регистрация (https://itm-ai.ru/#b546)
#ontologies #semantic #structuredmedicaldata #AI #ML #CV #EHR #interoperability #семантическийанализ #онтологии #ИИ #ИИмодели #интероперабельность #слабоструктурированныеданные
Все актуальное по теме удалось вместить в два дня конференции:
✅Ведущие отечественные научные школы;
✅ Использование в практическом здравоохранении: опыт, требования, эффективность.
✅Отечественные решения для медицинских организаций.
✅Плюсы и минусы для медицины этих технологий: квалифицированно и объективно от лидеров научных школ, разработчиков и практического здравоохранения.
🤝Партнер конференции: 💥Интеллектуальная система поддержки принятия врачебных решений «Третье мнение» (https://thirdopinion.ai/)
🧑🔬🧑💻👨⚕️Программный комитет и спикеры: https://itm-ai.ru/#block341
📌Регистрация (https://itm-ai.ru/#b546)
#ontologies #semantic #structuredmedicaldata #AI #ML #CV #EHR #interoperability #семантическийанализ #онтологии #ИИ #ИИмодели #интероперабельность #слабоструктурированныеданные
В мире искусственного интеллекта для медицины произошло революционное событие – литовский стартап Oxipit объявил о получении сертификата CE Mark по классу потенциальной опасности IIb на продукт «автономного ИИ» в части анализа рентгенограммы грудной клетки. Производитель заявил, что чувствительность его алгоритма составила 99%.
Сценарий работы сервиса Oxipit выглядит следующим образом: пациенту выполняется рентгенография грудной клетки. Сервис ChestLink автоматически (без участия врача-рентгенолога) анализирует полученные снимки. Если ChestLink уверен, что никаких патологических изменений на снимке нет, он автоматически формирует протокол исследования, не привлекая для вынесения решения врача-рентгенолога, и отправляет его в PACS-систему. Если же ChestLink не уверен в этом – данные и проект протокола направляются рентгенологу для изучения.
На самом деле в мире и даже в России уже очень много компаний, которые создали алгоритмы искусственного интеллекта, способные достаточно точно выявлять патологию в медицинских снимках, включая рентгенограммы, томограммы, маммограммы и тд. И многие из них получали одобрение надзорных органов типа FDA, CE Mark и Росздравнадзора на выпуск таких решений на рынок. Однако все они работали по принципу «второго мнения»: после анализа данных искусственным интеллектом вынесение заключения все равно делал врач-рентгенолог. В этой связи, по мнению некоторого числа консервативно настроенных врачей и руководителей в сфере здравоохранения, ценность таких продуктов выглядела ограниченной – врач все равно тратил примерно столько же времени на анализ полученных снимков, а ИИ-алгоритм лишь страховал его от ошибки, перепроверяя все те же снимки.
Революционность достижения Oxipit состоит в том, что впервые ИИ-алгоритму дали одобрение государственного надзорного органа на вынесение медицинского решения без участия врача, пусть пока и для состояния «норма». В отрасли искусственного интеллекта такое применение называется «автономным ИИ» - и до этого времени нигде в мире ни на один продукт не выдавалось одобрение именно на автономную работу ИИ.
Если компания завоюет доверие к своему продукту и добьется его массового применения (что вовсе не проистекает из факта получения CE Mark), то это значит – то ИИ-алгоритм действительно начнет заменять врача, как минимум в вынесении решений о том, что на данных рентгенографии нет патологии. Это, в свою очередь, может привести к существенному сокращению нагрузки на рентгенологическую службу и, возможно, к сокращению потребности во врачах-рентгенологах, поскольку основную часть рабочего времени они тратят, по сути, на описание именно нормальных снимков.
#Ai #CDSS #ИИ
https://hardianhealth.com/blog/autonomous-ai
Сценарий работы сервиса Oxipit выглядит следующим образом: пациенту выполняется рентгенография грудной клетки. Сервис ChestLink автоматически (без участия врача-рентгенолога) анализирует полученные снимки. Если ChestLink уверен, что никаких патологических изменений на снимке нет, он автоматически формирует протокол исследования, не привлекая для вынесения решения врача-рентгенолога, и отправляет его в PACS-систему. Если же ChestLink не уверен в этом – данные и проект протокола направляются рентгенологу для изучения.
На самом деле в мире и даже в России уже очень много компаний, которые создали алгоритмы искусственного интеллекта, способные достаточно точно выявлять патологию в медицинских снимках, включая рентгенограммы, томограммы, маммограммы и тд. И многие из них получали одобрение надзорных органов типа FDA, CE Mark и Росздравнадзора на выпуск таких решений на рынок. Однако все они работали по принципу «второго мнения»: после анализа данных искусственным интеллектом вынесение заключения все равно делал врач-рентгенолог. В этой связи, по мнению некоторого числа консервативно настроенных врачей и руководителей в сфере здравоохранения, ценность таких продуктов выглядела ограниченной – врач все равно тратил примерно столько же времени на анализ полученных снимков, а ИИ-алгоритм лишь страховал его от ошибки, перепроверяя все те же снимки.
Революционность достижения Oxipit состоит в том, что впервые ИИ-алгоритму дали одобрение государственного надзорного органа на вынесение медицинского решения без участия врача, пусть пока и для состояния «норма». В отрасли искусственного интеллекта такое применение называется «автономным ИИ» - и до этого времени нигде в мире ни на один продукт не выдавалось одобрение именно на автономную работу ИИ.
Если компания завоюет доверие к своему продукту и добьется его массового применения (что вовсе не проистекает из факта получения CE Mark), то это значит – то ИИ-алгоритм действительно начнет заменять врача, как минимум в вынесении решений о том, что на данных рентгенографии нет патологии. Это, в свою очередь, может привести к существенному сокращению нагрузки на рентгенологическую службу и, возможно, к сокращению потребности во врачах-рентгенологах, поскольку основную часть рабочего времени они тратят, по сути, на описание именно нормальных снимков.
#Ai #CDSS #ИИ
https://hardianhealth.com/blog/autonomous-ai
Hardian Health
The recent IIb regulatory approval for autonomous AI raises questions and may pave the way for upcoming legislative changes in healthcare practices. Read more!
Forwarded from Открытые системы www.osp.ru
📢 Форум BIG DATA&AI 2022. 21 апреля.
📢 Представляем докладчиков BIG DATA&AI 2022 » Александр Гусев, ЦНИИОИЗ, Webiomed: «Развитие искусственного интеллекта в здравоохранении России: надежда умирает последней?»
✒️ Александр Гусев — один из ключевых российских экспертов в сфере цифровизации здравоохранения. Сооснователь компаний «К-МИС» и Webiomed, один из создателей ассоциации «Национальная база медицинских знаний». Программный директор курса подготовки руководителей в сфере цифровой трансформации здравоохранения ВШГУ. Эксперт по искусственному интеллекту ЦНИИ ОИЗ Минздрава России. Автор почти 150 научных работ по цифровому здравоохранению.
✒️ Александр проанализирует основные препятствия на пути развития ИИ в отечественной медицине, рассмотрит истоки сложившейся ситуации и возможные стратегические пути для ускорения развития рынка ИИ для здравоохранения России.
✒️ Спешите регистрироваться »
#bigdata #bi #ai #Webiomed #аналитика #OpenSource #Цифровизация #Минздрав #здравоохранение #Импортозамещение
📢 Представляем докладчиков BIG DATA&AI 2022 » Александр Гусев, ЦНИИОИЗ, Webiomed: «Развитие искусственного интеллекта в здравоохранении России: надежда умирает последней?»
✒️ Александр Гусев — один из ключевых российских экспертов в сфере цифровизации здравоохранения. Сооснователь компаний «К-МИС» и Webiomed, один из создателей ассоциации «Национальная база медицинских знаний». Программный директор курса подготовки руководителей в сфере цифровой трансформации здравоохранения ВШГУ. Эксперт по искусственному интеллекту ЦНИИ ОИЗ Минздрава России. Автор почти 150 научных работ по цифровому здравоохранению.
✒️ Александр проанализирует основные препятствия на пути развития ИИ в отечественной медицине, рассмотрит истоки сложившейся ситуации и возможные стратегические пути для ускорения развития рынка ИИ для здравоохранения России.
✒️ Спешите регистрироваться »
#bigdata #bi #ai #Webiomed #аналитика #OpenSource #Цифровизация #Минздрав #здравоохранение #Импортозамещение