Искусственный интеллект

Актуальность исследования использования VR-технологий в подготовке среднего медицинского персонала обусловлена интеграцией технологий виртуальной реальности в программы обучения среднего медицинского персонала, включая медицинских сестер и акушерок. Выявлено, что внедрение этих технологий имеет потенциал для значительного повышения профессиональных результатов их деятельности, что критически важно в условиях требований современного здравоохранения.

Цифровая трансформация входит в список пяти национальных целей развития России. В соответствии со стратегией развития здравоохранения Российской Федерации приоритетными направлениями являются: развитие единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения; внедрение и развитие медицинских информационных систем во всех медицинских организациях; создание централизованных цифровых платформ, в том числе с использованием искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) является относительно новой технологией в сфере здравоохранения, получившей свое развитие благодаря комплексу различных факторов. На сегодняшний день данная группа технологий активно внедряется в систему оказания медицинской помощи с целью оптимизировать работу медицинского персонала, обеспечить доступ и качество оказания медицинских услуг для населения. В то же время, как и любая инновация, приходящая в достаточно консервативную отрасль, ИИ порождает много вопросов, связанных с его использованием. К числу главных относятся вопросы эффективности и экономической приемлемости.

Внедрение в рутинную практику программного обеспечения, позволяющего осуществлять голосовой ввод описательной части эндоскопического исследования, особенно актуально в условиях высокопотоковой интенсивной нагрузки эндоскопического центра (далее – ЭЦ). Авторами приведены результаты оценки изменения хронометража работы врача-эндоскописта с документацией при использовании обученного распознаванию речи программного обеспечения (далее – ПО), современной беспроводной гарнитуры, имеющейся МИС, алгоритмов и стандартизированных протоколов.

Сегодня, когда цифровая трансформация является одним из основных драйверов мирового экономического роста, невозможно представить развитие различных направлений экономической деятельности, в том числе и здравоохранения, без применения инструментов искусственного интеллекта, облачных решений и телемедицинских технологий. И Россия, наряду с другими развитыми странами, связывает повышение оказания качественной и доступной медицинской помощи именно с возможностями искусственного интеллекта. 

На сегодняшний день предоставление медицинских услуг на расстоянии с использованием постоянно развивающихся информационных и коммуникационных технологий является одной из ключевых задач современности, которую еще предстоит решить. Медицина – это та область науки, которая остро нуждается в информационных и телекоммуникационных технологиях для оказания медицинской помощи в удаленных регионах, непрерывного образования медицинского персонала, ведения электронной документации, применения мобильных диагностических устройств, управления сетью филиалов / медицинских организаций на уровне медицинского центра. Телемедицина является необходимостью, особенно для пациентов с сопутствующими хроническими заболеваниями, например, больных раком.

Искусственный интеллект, представляющий собой набор алгоритмов, на сегодняшний день выполняет впечатляющий объем работы, связанный с анализом и обработкой информации. Применение вычислительной мощности большого числа простых процессоров, а также составление для их совместной работы математической модели по принципу организации нейронных сетей клеток живых организмов составляет искусственную нейросеть. Подобная система не программируется на этапе разработки в конечный потребляемый продукт (как это обычно происходит, например, с программным обеспечением того или иного устройства), а обучается на протяжении всего своего функционирования. Обучение представляет из себя нахождение процентного взаимоотношения между нейронами и вводными данными, что в конечном итоге приводит к выявлению сложных взаимосвязей между предоставляемыми данными. Данные свойства обучения нейросетей уже сегодня помогают в работе врачей, облегчая их труд, предоставляя более удобные для восприятия данные.