#ии #почитать
Применение искусственного интеллекта — новый, важный этап в борьбе человечества с онкологией. Тем, кто хочет лучше в этом разбираться, рекомендуем к прочтению эту статью. Из неё вы узнаете:
🔹 что такое машинное и глубокое обучение;
🔹 как ML-решения используются в диагностике рака (и примеры таких решений);
🔹 какие метрики используются для оценки конкурирующих сервисов;
🔹 на ком лежит ответственность за возможные ошибки искусственного интеллекта;
🔹 что препятствует массовому внедрению ИИ в клиническую практику;
🔹 как машинное обучение используется в прогнозировании и персонализированном лечении рака.
🟦 Читайте на РБК Тренды
@d_health
Применение искусственного интеллекта — новый, важный этап в борьбе человечества с онкологией. Тем, кто хочет лучше в этом разбираться, рекомендуем к прочтению эту статью. Из неё вы узнаете:
🔹 что такое машинное и глубокое обучение;
🔹 как ML-решения используются в диагностике рака (и примеры таких решений);
🔹 какие метрики используются для оценки конкурирующих сервисов;
🔹 на ком лежит ответственность за возможные ошибки искусственного интеллекта;
🔹 что препятствует массовому внедрению ИИ в клиническую практику;
🔹 как машинное обучение используется в прогнозировании и персонализированном лечении рака.
🟦 Читайте на РБК Тренды
@d_health
#почитать #ии
Подборка материалов об искусственном интеллекте в медицине
🔹 Обзор российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Анализ цифровых медицинских изображений, цифровая диагностика, профилактика, лечение и другие сферы применения ИИ в медицине – в обзоре от компании Webiomed.
🔹 Нормативно-правовые акты по информатизации здравоохранения
На уровне Правительства и Минздрава постоянно ведётся работа по совершенствованию нормативного регулирования информатизации здравоохранения, и запутаться в изменениях в последнее время довольно легко. КМИС составил и постепенно обновляет сводный список действующих нормативных документов по вопросам разработки, внедрения и использования ПО в медицине (в том числе ИИ).
🔹 Как оценить качество медицинских нейросетей
Оценка качества нейронной сети, используемой для анализа медицинских снимков и выявления патологий, обладает своей спецификой, и стандартные метрики оценки нейросетей в данном случае неприменимы. О чувствительности, точности, специфичности, AUC и других важных нюансах – в материале из блога компании Цельс.
🔹 Может ли искусственный интеллект заменить врача
Это вечный вопрос, волнующийт умы врачей, которые боятся потерять свои рабочие места. Насколько оправданы эти опасения, порассуждали сами разработчики медицинского искусственного интеллекта.
Англоязычные материалы
🔹 Effect of a comprehensive deep-learning model on the accuracy of chest x-ray interpretation by radiologists: a retrospective, multireader multicase study
Ретроспективное многоэтапное исследование The Lancet о влиянии моделей глубокого обучения на точность интерпретации рентгеновских снимков грудной клетки (с использованием ИИ и без).
🔹 Responsible AI for Digital Health: a Synthesis and a Research Agenda
Материал, посвящённый «ответственному ИИ», моральным и этическим вопросам его применения в современном здравоохранении, основанный на системном обзоре научной литературы и существующих исследований.
🔹 Implementing machine learning in medicine
Статья описывает подход к разработке и внедрению медицинского ИИ. Структура состоит из трёх этапов: этап исследования для глубокого понимания решаемой проблемы, этап разработки, этап внедрения и оценки.
@d_health
Подборка материалов об искусственном интеллекте в медицине
🔹 Обзор российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения
Анализ цифровых медицинских изображений, цифровая диагностика, профилактика, лечение и другие сферы применения ИИ в медицине – в обзоре от компании Webiomed.
🔹 Нормативно-правовые акты по информатизации здравоохранения
На уровне Правительства и Минздрава постоянно ведётся работа по совершенствованию нормативного регулирования информатизации здравоохранения, и запутаться в изменениях в последнее время довольно легко. КМИС составил и постепенно обновляет сводный список действующих нормативных документов по вопросам разработки, внедрения и использования ПО в медицине (в том числе ИИ).
🔹 Как оценить качество медицинских нейросетей
Оценка качества нейронной сети, используемой для анализа медицинских снимков и выявления патологий, обладает своей спецификой, и стандартные метрики оценки нейросетей в данном случае неприменимы. О чувствительности, точности, специфичности, AUC и других важных нюансах – в материале из блога компании Цельс.
🔹 Может ли искусственный интеллект заменить врача
Это вечный вопрос, волнующийт умы врачей, которые боятся потерять свои рабочие места. Насколько оправданы эти опасения, порассуждали сами разработчики медицинского искусственного интеллекта.
Англоязычные материалы
🔹 Effect of a comprehensive deep-learning model on the accuracy of chest x-ray interpretation by radiologists: a retrospective, multireader multicase study
Ретроспективное многоэтапное исследование The Lancet о влиянии моделей глубокого обучения на точность интерпретации рентгеновских снимков грудной клетки (с использованием ИИ и без).
🔹 Responsible AI for Digital Health: a Synthesis and a Research Agenda
Материал, посвящённый «ответственному ИИ», моральным и этическим вопросам его применения в современном здравоохранении, основанный на системном обзоре научной литературы и существующих исследований.
🔹 Implementing machine learning in medicine
Статья описывает подход к разработке и внедрению медицинского ИИ. Структура состоит из трёх этапов: этап исследования для глубокого понимания решаемой проблемы, этап разработки, этап внедрения и оценки.
@d_health
#почитать #дайджест
Новогодние праздники подходят к концу, салаты давно подъедены, личные итоги года подведены – самое время вспомнить, каким 2021 год был для российского цифрового здравоохранения.
Даже если вы что-то пропустили – ничего страшного, все главные события собраны в этом дайджесте:
👉 Итоги 2021 года: события в российских медицинских технологиях
@d_health
Новогодние праздники подходят к концу, салаты давно подъедены, личные итоги года подведены – самое время вспомнить, каким 2021 год был для российского цифрового здравоохранения.
Даже если вы что-то пропустили – ничего страшного, все главные события собраны в этом дайджесте:
👉 Итоги 2021 года: события в российских медицинских технологиях
@d_health