реферат Татаренко М искуственный интеллект в медицине. Реферат Название реферата Искусственный интеллект в медицине
 Скачать 470.63 Kb.
|
|
Реферат Название реферата: Искусственный интеллект в медицине Выполнила: студентка ЛД2Б-С18 Татаренко М Проверил: к.т.н., доцент ОИКС Пляскин А.В. СодержаниеСодержание 2 Введение 4 История 5 Примеры 8 Корпорация IBM 8 Microsoft 9 Компания Google 10 Корпорация Intel 10 Компания Medtronic 11 Сферы применения в медицине 12 Заключение 13 Список литературы 15 Введение 3 История 5 Примеры 7 Корпорация IBM 7 Microsoft 7 Компания Google 8 Корпорация Intel 8 Компания Medtronic 9 Сферы применения в медицине 10 Заключение 11 Список литературы 13 Введение  Рисунок 1 Искусственный интеллект в тренде. Он уже рисует картины, водит автомобиль и отвечает на звонки в организациях. Всё шире применяется он и в медицине, причём показывает высокую эффективность. И покажет ещё бо́льшую, если привлечь простых людей к сбору данных и изменить законодательство. Правда, некоторые связанные с его внедрением проблемы в рамках текущей мировой политэкономической ситуации кажутся неразрешимыми. Медицина, ориентировавшаяся ранее, в основном, на лечение острых заболеваний, теперь больше внимания уделяет недугам хроническим, многие из которых не так давно и болезнями не считались. Врачи сталкиваются с необходимостью лечить ожирение, депрессии, болезни пожилого возраста. Диабет, сердечная недостаточность, аутоиммунные расстройства всё чаще диагностируются вне фазы обострения, на самых ранних стадиях, причём речь всё чаще идёт не только о поддерживающей терапии, но о возможности полностью излечить, исправить эти системные сбои организма. Развивается превентивная медицина, позволяющая распознать предрасположенность к определённым типам заболеваний ещё до их проявления и принять меры. Быстро растут объёмы медицинских данных, и мы начинаем понимать, что от скорости и качества их анализа зависят наше здоровье и качество жизни. И что всё это — работа для искусственного интеллекта.
 Таблица 1 ИсторияВ 1954 году В МГУ под руководством профессора А. А. Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России. Исследования, проведенные в 1960-х и 1970-х годах, позволили создать первую экспертную систему, которая известна как DENDRAL. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN, которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Однако, MYCIN и другие системы, такие как Internist-1 и CASNET не достигли широкого применения. 1980-е и 1990-е годы привели к распространению микрокомпьютеров и созданию глобальных сетей. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств, сетей Байеса и искусственных нейронных сетей, были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах. Однако с 2002 года технологии сделали большой шаг вперед, а к программам внедрения искусственного интеллекта в медицину подключились и IT-гиганты, и целые государства. Сегодня ученые надеются, что с помощью искусственного интеллекта уже в ближайшем будущем возможно будет прийти к сверхточной (или прецизионной) медицине, в рамках которой появится возможность назначать индивидуальное лечение каждому отдельному человеку, учитывая его уникальные генетические и другие особенности. В США уже объявили о запуске пилотных проектов по развитию прецизионной медицины. ПримерыКорпорация IBM Рисунок 2  Компания IBM разрабатывает системы в области лечения онкологии. Также проводит совместную работу с Джонсон & Джонсон в области исследования и лечения хронических заболеваний. Microsoft Рисунок 3  Корпорация Microsoft занимается разработкой наиболее эффективных лекарств и методов лечения от рака. Проект включает в себя анализ медицинских изображений опухолей и математический анализ развития клеток. Компания Google Рисунок 4  Платформа DeepMind компании Google используется Национальной службой здравоохранения Великобритании, чтобы обнаружить определенные риски для здоровья на основе данных, собранных через мобильные приложения. Второй проект включает в себя анализ медицинских изображений, полученных от пациентов, для разработки алгоритмов «компьютерного зрения» для обнаружения раковых тканей. Корпорация Intel Рисунок 5  Корпорация Intel разрабатывает программы с ИИ, которые определяют пациентов, входящих в группу риска, и предлагают вариант лечения. Компания Medtronic Рисунок 6  Компания Medtroniс совместно с IBM разрабатывают приложение для людей, страдающих сахарным диабетом. Приложение будет способно определить критическое снижение уровня сахара в крови за 3 часа до наступления события. Для этого используют данные с глюкометров и инсулиновых помп от 600 анонимных пациентов. Отслеживать своё здоровье люди смогут с помощью специального приложения и носимых медицинских устройств. Так же многими компаниями разрабатываются системы, позволяющие реанимировать пациентов с заболеваниями сердца. Сферы применения в медицине- приложения и программные продукты для распознавания медицинских изображений (снимков МРТ, заключений УЗИ, кардиограмм, результатов компьютерной томографии); - стартапы для разработки лекарственных препаратов (микроскопический анализ, изучение эффективности препаратов, исследование вирусов и поиск эффективных вакцин); -использование технологий машинного обучения в сфере протезирования (интеллектуальные системы разрабатывают удобные протезы с учетом анатомических особенностей человека); -приложения для удаленной помощи пациенту (они популярны в Великобритании – с их помощью врачи общей практики могут в удаленном режиме дать рекомендации для лечения простудных болезней или других состояний, не угрожающих жизни); -стартапы по лечению раковых заболеваний (например, SOPHiA AI – приложение по диагностике рака, привлекшее 30 млн.долл. инвестиций, умеющее анализировать клиническую картину состояния пациента и предлагать эффективную схему лечения). Заключение Рисунок 7  Медико-технологические достижения, произошедшие в этот полувековой период, позволили вывести здравоохранение на новый уровень. Новые приложения и системы, связанные с ИИ, обладают рядом неоспоримых преимуществ: Увеличенная вычислительная мощность приводит к более быстрому сбору и обработке данных. Увеличение объема и доступности связанных со здоровьем данных, которые получены из личных и медицинских устройств врачей и пациентов. Рост геномных баз данных секвенирования. Широкое внедрение электронных медицинских систем записи данных. К 2019 году для специального исследования будут отобраны 1 миллион добровольцев. Исследование направлено на то, чтобы показать связь между состоянием здоровья, образом жизни, окружающей средой, а также социальным и экономическим статусом. Полученные данные будут обработаны с помощью ИИ. Список литературыИнтернет-ресурсы - Проект «22 век. Новости науки, техники и технологий.» https://22century.ru/ - Интернет-энциклопедия «Википедия» https://ru.wikipedia.org/ |