Собянин: в поликлиниках Москвы внедрят расшифровку рентген-исследований через ИИ

Об этом сообщил мэр Москвы Сергей Собянин в своем телеграм-канале, подчеркнув необходимость современных технологий в медицине.

По словам градоначальника, каждый год в медицинских учреждениях проводится около двух миллионов флюорографий и рентгенографий органов грудной клетки, преимущественно в целях профилактики заболеваний. Однако, как отметил Собянин, в 99% случаев флюорографии не выявляют патологий, и врачи тратят время на описание "нормы".

Мэр подчеркнул, что благодаря накопленному опыту в области медицины, алгоритмы искусственного интеллекта способны точно определить отсутствие признаков заболеваний на рентгеновских снимках. Таким образом, в больницах будет внедрена передовая практика передачи анализов и описаний исследований высокотехнологичным сервисам ИИ, что позволит улучшить качество медицинской помощи. Для обеспечения доступности этого сервиса в столице введен специальный тариф по обязательному медицинскому страхованию (ОМС).

Для обеспечения более быстрой и точной диагностики, мэр Собянин объявил о внедрении системы, где заключение от нейросети автоматически появится в электронной медкарте пациента при выявлении признаков заболеваний на рентгеновских снимках. Это позволит ускорить процесс обработки результатов и обеспечить оперативное вмешательство в случае необходимости.

С помощью применения искусственного интеллекта городские власти надеются не только ускорить процесс формирования заключений, но и повысить точность диагностики. Это значительно сократит время, необходимое для получения результата и начала лечения, что особенно важно в случаях, требующих быстрого реагирования.

Кроме того, для обеспечения дополнительной проверки и гарантии качества, ведущие рентгенологи России будут проводить проверку заключений, сформированных искусственным интеллектом, с мая по сентябрь. Это позволит подтвердить надежность и точность работы алгоритмов, а также обеспечить высокий уровень медицинского обслуживания для всех пациентов.

Исследования, проведенные в области медицинской диагностики с применением искусственного интеллекта, показали, что пациентам в течение двух дней в медкарту поступит медицинское заключение от врача. Это значительно ускоряет процесс обследования и определения патологий. Ранее заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова подчеркнула, что использование ИИ помогает столичным врачам более точно и быстро выявлять заболевания шейного отдела позвоночника.

До конца 2023 года специалисты планируют сделать выводы о безопасности применения нейросетей в медицине без участия докторов. Это открывает новые перспективы для автономной работы технологий искусственного интеллекта в медицинской сфере. По мнению мэра, успешное внедрение ИИ позволит значительно улучшить качество и скорость диагностики различных заболеваний.

Помимо увеличения скорости диагностики, алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют врачам ценные данные для формирования заключений. Это помогает специалистам принимать обоснованные решения и назначать эффективное лечение пациентам.

Исследование, проведенное с использованием нейросетей, охватило анализ более 12 миллионов лучевых исследований, выполненных в медицинских учреждениях Москвы за последние 4 года. Это значительное количество данных позволило выявить новые закономерности и тенденции в области медицинской диагностики.

Читайте также: результаты этого исследования могут иметь значительное влияние на развитие медицинской практики и улучшение качества здравоохранения в целом. Нейросети, используемые для анализа данных, продемонстрировали свою эффективность в обработке огромного объема информации и выявлении скрытых паттернов, что открывает новые перспективы для применения искусственного интеллекта в медицине.

Эксперты отмечают, что такие исследования позволяют не только оптимизировать процессы диагностики и лечения, но и повысить точность и скорость выявления заболеваний. Анализ больших объемов медицинских данных с применением нейросетей открывает новые горизонты для развития современной медицины и повышения эффективности медицинской помощи.