Искусственный интеллект в медицине: барьеры внедрения диагностических сервисов
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала объясняет, что внедрению искусственного интеллекта в медицину мешают нехватка данных для обучения, технические ограничения и сложности регулирования. По оценке автора, наиболее заметные успехи связаны с анализом медицинских изображений: система «Цельс» уже анализирует маммограммы и флюорограммы, а решения для КТ и морфологии находятся в разработке.
Автор отмечает, что снимки с разных аппаратов различаются, а качественных верифицированных датасетов мало. Для развития рынка важны сотрудничество разработчиков с врачами, пилотные проекты и создание общих наборов данных для сравнения сервисов. В России на дату публикации не было определённых стандартов для медицинских ИИ-сервисов; результаты эксперимента Департамента здравоохранения Москвы должны стать основой национальных стандартов.
Главное
- Автор указывает, что качественных верифицированных датасетов для обучения медицинских нейросетей недостаточно.
- Система «Цельс» анализирует маммограммы и флюорограммы; решения для КТ и морфологии разрабатываются.
- Автор отмечает, что снимки с разных рентгеновских аппаратов могут заметно различаться.
- На дату публикации в российском законодательстве не было определённых стандартов для медицинских ИИ-сервисов.
- Департамент здравоохранения Москвы проводит эксперимент по применению ИИ в отделениях лучевой диагностики; его результаты должны стать основой национальных стандартов.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация