러시아 과학자 - 연방 정부 예산 기관 국립 의료 및 수술 센터의 총책임자. N.I. 피로고프" 올렉
AI를 의료에 적용할 수 있는 범위가 제시되어야 한다새 책의 저자들은 특별한 주의를 기울여야 한다고 말했습니다. 사실 이것은 계산 수학의 성과, 소프트웨어 및 하드웨어 시스템 구축 기술, 의사의 경험이 수렴되는 학제 간 분야입니다. 과학자들은 연구에서 생물의학 및 의료 분야의 AI 윤리에 특별한 관심을 기울였으며, 디지털 의학 및 의료 분야의 AI 시스템 분야에서 러시아에서 구현된 구체적인 사례도 조사했습니다. 또한 저자는 디지털 건강 전문가 교육에 대해서도 설명했습니다.
출판물의 전체 버전은 링크에서 다운로드할 수 있습니다.
정보 기술, 컴퓨팅 시스템의학에서의 인공 지능은 개인과 전체 인구의 치료, 회복, 질병 예방 및 건강 증진을 포함하여 일반적으로 건강 연구 및 의료 행위를 지원하는 보조 기술입니다. 현대 의학의 디지털 도구를 사용하면 질병 치료 및 예방에 대한 접근 방식에 획기적인 발전을 이룰 수 있습니다.
이전에는 의학이 어떤 의미에서는 질병 지향적 접근에 기반을 두었지만,
즉 실무자들이 생각하는 바에 따르면의사는 증상을 인식하고 치료하는 데에만 활동을 집중해야 합니다. 대조적으로, 환자 중심 의학은 일반적으로 환자의 가치, 욕구, 기대, 개인적 목표 및 삶의 경험을 인식하고 평가하는 데 큰 중요성을 둡니다. 개인화된 개념 내에서 우리는 환자 상태의 징후(또는 바이오마커)를 찾고 이를 환자의 건강 또는 질병 경과에 대한 예후와 연관시키도록 노력해야 합니다.
디지털 의학 없이는 가능합니까?우리는 이러한 야심찬 목표를 고전적인 방법으로는 달성할 수 없기 때문에 사실 오랜 관찰에 걸쳐 축적된 다양한 측정값을 사용하여 환자의 디지털 모델을 만드는 것을 목표로 해야 한다고 생각하지 않습니다. 이 작업에는 디지털 의료 보조 기술 생성 프레임워크에서 다음과 같은 순차적 작업의 일관된 솔루션이 필요합니다.
— 디지털 의료기기 내에서 환자 데이터 수집(디지털 의사 도구)
— 모든 데이터를 균일한 표준으로 저장, 익명화 가능성
환자의 치료/진단을 위한 새로운 방법 및 기술 개발을 위해 이 데이터에 대한 액세스
– 자동 처리 방법 생성질병의 바이오마커를 식별하기 위한 환자의 의료 데이터, 이러한 방법은 현대 현실에서 AI의 요소를 가질 가능성이 가장 높으며, 이는 AI 알고리즘의 투명성 및 설명 가능성 작업을 자동으로 설정합니다.
의학에서.
따라서 현대 의료의 패러다임은건강과 삶을 유지하는 데 있어서 사람의 적극적인 역할. "발전의 궤적이 정의되어 있습니다. 예측, 예방 및 건강한 생활 방식을 향한 움직임입니다." 이를 위해서는 이른바 새로운 프로세스가 필요합니다. 위의 디지털 보조 도구를 사용한 의료 지원,
경제적 관점에서 볼 때 크게인구통계학적 변화와 현대 의료 기술의 자원 집약도에 따른 문제의 해결책이 됩니다. 정보 기술, 컴퓨팅 시스템 및 AI는 이를 위해 필요한 생태계를 만드는 도구입니다.
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