Здоровье человека — одна из главных областей инвестирования в искусственный интеллект. Применение ИИ в области здравоохранения преследует следующие цели:
- прогнозирование заболеваний;
- выявление групп пациентов с высоким риском заболеваний;
- организацию профилактических мер.
Развитие методов ИИ и Больших Данных открывает новые возможности здоровьесбережения, позволяя анализировать огромные объемы информации, открывая новую эру в науке и практике управления здравоохранением.
AILab концентрирует свою работу на области поиска и разработки прорывных решений для анализа медицинских изображений, текстов, видео, — совокупности разнородной клинической информации, а также последовательностей подобных типов данных с использованием искусственного интеллекта.
Пандемия COVID-19 показала, что необходимы более совершенные методы для прозрачного взаимодействия врача и ИИ и общего повышения эффективности принятия врачебных решений на основании ИИ. Важный фокус, по мнению разработчиков AILab, целесообразно сделать на исследованиях методов для работы с ограниченным числом входных данных.
В ходе исследований могут быть разработаны методы обучения ИИ для анализа разнородных данных, данных со слабой разметкой, методы самообучения, с особым фокусом на обобщаемость этих методов на разные источники данных.
Важные результаты деятельности AILab – создание эффективных метриĸ и практик верифиĸации, валидации и мониторинга работы систем ИИ в медицинских организациях.
Создаваемые AILab технологии ИИ должны быть реализованы в том числе в виде программного инструментария для создания систем поддержки принятия медицинских решений, обеспечивающего их достоверность (общая надежность выводов, полученных с помощью ИИ и проверенных на тестовых данных), безопасность (не причинят вреда пациенту, защита от взлома, несанкционированного доступа и др. негативных внешних воздействий), приватность (включая анонимизацию этих данных и разграничение доступа к ним).
Примерами являются технологии обработки мультимодальных медицинских данных из разных источников, построение моделей по неполным, несбалансированным, неточно аннотированным данным и др.
Разработанные системы могут быть ориентированы на широкий круг задач медицинской помощи, включая первичную диагностику и маршрутизацию пациентов, проведение контрольных диагностических исследований, выбор тактики лечения, ассистирование в планировании и проведении терапевтических и хирургических вмешательств.
Искусственный интеллект в медицине и биотехнологиях – мировые тенденции
Искусственный интеллект в здравоохранении: к чему приведет цифровизация?
Использование ИИ в прогнозировании таких пандемий, как COVID-19, и биотерроризма
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
Искусственный интеллект для здоровьесбережения и развития личностного потенциала
Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения