ในช่วงที่เกิดโรคระบาด การแพทย์ของรัสเซียได้ก้าวกระโดดไปสู่ระบบดิจิทัล ตัวอย่างเช่นในมอสโกยูไนเต็ด
กระบวนการนี้เริ่มต้นก่อนเกิดโรคระบาดด้วยซ้ำเวกเตอร์ของบริษัทระบุไว้ในแผนงานของ National Technology Initiative (NTI) HealthNet และ NeuroNet แพลตฟอร์มที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์จะช่วยให้แพทย์ทำการวินิจฉัย ผู้ป่วยสามารถรับความคิดเห็นทางเลือก และนักพัฒนาสามารถสร้างบริการทางการแพทย์ใหม่ๆ โดยใช้เครื่องมือที่ใช้ AI หนึ่งในนั้นคือ CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus รวมถึงการพัฒนาศูนย์สมรรถนะ NTI ในอนาคตอาจมีการสร้างโซลูชั่นใหม่ผ่านการเปิดตัวการแข่งขันเทคโนโลยี
ระบุภาวะซึมเศร้าโดย MRI
CoBrain-Analytics เป็นแพลตฟอร์มที่มีการใช้ AI ช่วยให้แพทย์ประหยัดเวลาและปรับปรุงคุณภาพของการวินิจฉัยและนักพัฒนาสร้างบริการใหม่ที่ใช้ AI สำหรับการแพทย์ ได้รับการพัฒนาโดย Skoltech ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแผนงาน NTI Neuronet
มีผลิตภัณฑ์หลักสามอย่างบนแพลตฟอร์ม:
- CoLab เป็นพื้นที่ทำงานร่วมกันสำหรับการพัฒนาและการรับรอง AI ทางการแพทย์ ด้วยความช่วยเหลือทีมงานสตาร์ทอัพและ บริษัท อื่น ๆ สามารถสร้างเทคโนโลยีใหม่ทำการวิจัยค้นหาวิธีแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์หรือเชิงพาณิชย์
- ความคิดเห็นที่ 2 - ไลบรารีแอปพลิเคชันและฐานความรู้สำหรับแพทย์และผู้ป่วยที่จะได้รับคำแนะนำส่วนตัวและความคิดเห็นทางเลือกเกี่ยวกับการวินิจฉัยของตนที่นี่ โดยการอัปโหลดข้อมูลของตนเอง เช่น ภาพถ่ายผื่นที่ผิวหนัง หรือการเอ็กซ์เรย์
- MedEducation เป็นส่วนการศึกษาสำหรับแพทย์ซึ่งมีการบรรยายและหลักสูตรเฉพาะทางสำหรับแพทย์
ตอนนี้ AI บนแพลตฟอร์มสามารถระบุโรคปอดจากรังสีเอกซ์และภาพฟลูออโรกราฟิคและยังสามารถตรวจจับภาวะซึมเศร้าตามผล MRI รายการความสามารถของมันกำลังเติบโต
Skoltech Communications
ศูนย์มอสโกได้รับการจดทะเบียนบนแพลตฟอร์มพวกเขา Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, ศูนย์วิทยาศาสตร์ระบบประสาทวิทยาตลอดจนผู้พัฒนาระบบการแพทย์ที่ใช้ AI (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Third Opinion), ทีมพัฒนาและสตาร์ทอัพ (Z-union, EyeMoove, BioDigital , ไบโอจีนอม, ไคลเบอร์ไบโอนิส, Sensorylab, MDink, Unim).
ในเดือนธันวาคมปี 2020 Sberbank และ Skoltech ได้ประกาศข้อตกลงในการสร้างระบบนิเวศสำหรับการพัฒนา AI ในรัสเซีย ไลบรารีแอปพลิเคชันและชุดข้อมูลซึ่งสร้างขึ้นจากการพัฒนาของ Sber และโครงการ CoBrain-Analytica ปัจจุบันเป็นหนึ่งในห้องสมุดที่ใหญ่ที่สุดในรัสเซีย
เมื่อเดือนธันวาคมปีที่แล้วโซลูชันทางการแพทย์ที่ใช้ AI ที่สร้างโดย SberMedII และ Skoltech ถูกนำไปใช้ใน 16 ภูมิภาคของประเทศ
ดึงความสนใจของแพทย์
บอตกิน.AI เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้ AI ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์: CT, MRI, แมมโมแกรมและรังสีเอกซ์ ช่วยแพทย์: ลดภาระให้พวกเขาและในขณะเดียวกันก็ช่วยลดโอกาสที่จะทำผิดพลาดซึ่งอาจทำให้ผู้ป่วยเสียชีวิต
อัลกอริทึมพบพยาธิสภาพในภาพทางการแพทย์และทำเครื่องหมายบริเวณที่แพทย์ต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษ แพทย์จะตรวจสอบโดยยืนยันหรือหักล้างผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ AI ซึ่งเป็นวิธีที่ระบบเรียนรู้ ในเดือนมีนาคม 2020 นักพัฒนาได้เพิ่มฟังก์ชันการวิเคราะห์โรคปอดบวมลงในแพลตฟอร์มซึ่งช่วยให้คลินิกระบุผู้ป่วยที่ติดเชื้อไวรัสโคโรนาได้
แพลตฟอร์มนี้ใช้ในรัสเซียและนำร่องโครงการในต่างประเทศ นี่เป็นแพลตฟอร์มแรก (และเป็นเพียงแพลตฟอร์มเดียว) ที่จดทะเบียนในประเทศในฐานะ "อุปกรณ์ทางการแพทย์ที่มีเทคโนโลยี AI ระดับความเสี่ยง 2b" ซึ่งสามารถใช้ในการวินิจฉัยโรคอันตรายรวมถึงมะเร็งได้ โครงการนี้ได้รับใบรับรอง CE Mark ซึ่งจำเป็นสำหรับการเข้าสู่ตลาดของยุโรปและประเทศอื่น ๆ และในแผนงาน - ใบรับรองจาก American FDA (US Food and Drug Administration - "High-tech")
นักพัฒนา BotkinAI ถูกเรียกว่าเป็นข้อดีของโครงการ: ความแม่นยำสูงในการวิเคราะห์ภาพและการมีอยู่ของแพลตฟอร์มคลาวด์สำเร็จรูปที่สามารถนำไปใช้ในคลินิกได้ แพลตฟอร์มดังกล่าวได้รวมเข้ากับ Unified Radiological Information System ของมอสโกแล้วโดยมีองค์กรทางการแพทย์ 46 แห่งที่เชื่อมต่อกับบริการในเดือนสิงหาคม 2020
แพลตฟอร์มประกอบด้วย:
- แบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
- เครื่องมือในการแสดงผลการวิเคราะห์ทางพยาธิวิทยา
- เครื่องมือมาร์กอัปการวิจัย
- เวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งได้เพื่อให้เครื่องมือ AI และแพทย์ทำงานร่วมกัน
บอทกิน
แพลตฟอร์มสามารถใช้ในการตรวจสอบยา. ในเดือนพฤศจิกายน 2020 Petrovax ร่วมกับ Intellodzhik ได้เริ่มทดสอบผลของ Longidaza ในผู้ป่วยที่ได้รับ COVID-19 นี่เป็นหนึ่งในโครงการแรกของโลกที่ปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการกำหนดระดับความเสียหายของปอดซึ่งรวมถึงในช่วงเวลาที่ผ่านมาในผู้ป่วยที่ได้รับเชื้อไวรัสโคโรนา
จากข้อมูลของ CrunchBase โครงการนี้ได้ระดมทุนไปแล้ว 3.8 ล้านดอลลาร์ในเดือนธันวาคมปี 2020 มีการลงทุน 160 ล้านรูเบิลใน Intellogic ซึ่งเป็นผู้พัฒนา Botkin.AI
ร่วมงานกับหน่วยงานของรัฐ
Platform "Celsus" (โครงการของ บริษัท "Medicalการคัดกรองระบบ "-" Hightech ") ช่วยให้นักรังสีวิทยาและผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้องอกวิทยาตัดสินใจทางการแพทย์ ด้วยความช่วยเหลือของ AI จะรับรู้การเปลี่ยนแปลงที่ไม่เป็นพิษเป็นภัยหรือร้ายแรงบนภาพทางการแพทย์ระบุตำแหน่งของพวกเขาและตีความผลลัพธ์ตามมาตรฐานสากล
นี่เป็นโปรแกรมแรกที่ใช้เทคโนโลยี AI ที่รวมอยู่ใน Register of Domestic Software ซึ่งให้สิทธิ์ในการทำงานกับหน่วยงานของรัฐ
ในระหว่างการทดลองของกรมการดูแลสุขภาพของมอสโกเกี่ยวกับการใช้การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ระบบนี้ได้ประมวลผลภาพแมมโมแกรม 50,000 ภาพและการถ่ายภาพรังสี 290,000 ภาพในโพลีคลินิกของมอสโก ในเดือนกันยายน 2020 การเปิดตัวแพลตฟอร์มนำร่องและเชิงพาณิชย์ได้ดำเนินการใน 13 ภูมิภาคของรัสเซีย
LLC "ระบบการคัดกรองทางการแพทย์"
ความแม่นยำของการวิเคราะห์ภาพคือ 95% สำหรับการตรวจแมมโมแกรม และ 93% สำหรับการถ่ายภาพด้วยรังสี
ในเดือนธันวาคม 2020 Venture Fund of the Nationalความคิดริเริ่มทางเทคโนโลยีลงทุน 180 ล้านรูเบิลในโครงการ บริษัท วางแผนที่จะได้รับการรับรองในรัสเซียและต่างประเทศและเข้าสู่ตลาดเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ตะวันออกกลางแอฟริกาและยุโรป
ตรวจหาวัณโรค
บริษัท และอุตสาหกรรมต้องการแก้ปัญหาประยุกต์และองค์กรทางวิทยาศาสตร์ - เพื่อนำไปสู่การพัฒนาในเชิงพาณิชย์ สำหรับการเชื่อมต่อระหว่างวิทยาศาสตร์และธุรกิจเครือข่ายของ NTI Competence Centres ถูกสร้างขึ้น ศูนย์เหล่านี้แต่ละแห่งเป็นกลุ่มที่มี บริษัท เทคโนโลยีมหาวิทยาลัยรัสเซียองค์กรวิจัยและพันธมิตรจากต่างประเทศ
ท่ามกลางการพัฒนาของ NTI Competence Center สำหรับทิศทาง "ปัญญาประดิษฐ์" ซึ่งจัดขึ้นบนพื้นฐานของ Phystech (MIPT) มีระบบสำหรับสนับสนุนการตัดสินใจทางการแพทย์ในด้านการถ่ายภาพรังสีการตรวจเต้านมการตรวจหัวใจโดยใช้เครื่องมือค้นหาและเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องในเชิงลึก ในขณะนี้ได้มีการสร้างตัวอย่างทดลองของระบบ
จากผลการทดสอบความแม่นยำของการวิเคราะห์คือ:
- โมดูลคลื่นไฟฟ้าหัวใจ - 83%;
- โมดูลฟลูออรีน - 86%;
- โมดูลสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม - 81%
ลูกค้าของแพลตฟอร์มนี้สามารถเป็นได้ทั้งองค์กรทางการแพทย์และการวิจัยส่วนตัวและสถาบันการศึกษาและการแพทย์ของรัฐบาลกลางและในท้องถิ่น
ส่วนของอินเทอร์เฟซ WSSP ภาพ: MIPT
NTI Competence Center สำหรับเทคโนโลยีการจัดเก็บและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ "บนพื้นฐานของมหาวิทยาลัยแห่งรัฐมอสโกที่ตั้งชื่อตาม M.V. Lomonosov ได้พัฒนาบริการคลาวด์ "AntiKoh" บริการซึ่งวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์โดยใช้ AI เผยแพร่ในระบบคลาวด์ดังนั้นแพทย์ทุกระดับในรัสเซียและต่างประเทศจึงสามารถเข้าถึงได้
การพัฒนาการวินิจฉัยของศูนย์ความสามารถวัณโรคใน CT ที่มีความแม่นยำ 93% และเรียนรู้อยู่ตลอดเวลาด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิง จะวิเคราะห์การถ่ายภาพด้วยรังสีใน 0.8 วินาทีหลังจากนั้นจะออกคำแนะนำพร้อมการจำแนกตามตัวเลือกของโรค
ระบบยังใช้ในการตรวจหาอาการโควิด -19. ทีมงานได้สร้างบริการคลาวด์ AntiCorona เวอร์ชันนำร่อง บริการนี้ได้รับการฝึกอบรมให้รู้จักโรคด้วยรังสีเอกซ์และการถ่ายภาพรังสี การตรวจประเภทนี้มีราคาถูกกว่าและสามารถเข้าถึงได้มากกว่า CT: โดยปกติแล้วการตรวจเอกซเรย์จะอยู่ในคลินิกขนาดใหญ่และจำนวนผู้เชี่ยวชาญ CT มี จำกัด อย่างมาก
ในการฝึกอบรมระบบเราใช้เครื่องหมายภาพเอ็กซเรย์ที่ได้รับจากคลินิกในสหรัฐอเมริกาและมุ่งเน้นไปที่การรักษาผู้ป่วยที่ติดเชื้อไวรัสโคโรนา นักพัฒนาได้รับการคาดการณ์ในเชิงบวกเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของการวินิจฉัย COVID-19 จากภาพฟลูออโรกราฟิคซึ่งมีความเกี่ยวข้องเนื่องจากสถาบันทางการแพทย์เกือบทุกแห่งในรัสเซียมีการติดตั้งฟลูออโรกราฟิคแบบดิจิทัล
ที่ศูนย์อ้างอิงมอสโกสำหรับการวินิจฉัยรังสีบนพื้นฐานของศูนย์การวินิจฉัยและการแพทย์ทางไกลของกรมอนามัยเมืองมอสโกและใน 53 ภูมิภาคของรัสเซีย AntiCorona ใช้ในการวินิจฉัย COVID-19 และ AntiKokh ใช้ในการวินิจฉัยวัณโรค ด้วยวิธีการแก้ปัญหานี้ภาพทางการแพทย์มากกว่า 250,000 ภาพได้รับการประมวลผลในศูนย์อ้างอิงของมอสโกเพียงแห่งเดียว
“ สัดส่วนของการวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จการศึกษาเกิน 99% โดยมีตัวชี้วัดหลักดังต่อไปนี้: ความไว - 94.0%, ความจำเพาะ - 66.0%, ความแม่นยำ - 80.0%, พื้นที่ภายใต้เส้นโค้งลักษณะ - 90.0% ซึ่งเกินตัวชี้วัดระดับโลกที่ดีที่สุดของระบบที่คล้ายคลึงกัน "- มิคาอิลนาเทนซอนกล่าว หัวหน้าโครงการ "เทคโนโลยีคลาวด์สำหรับการประมวลผลและตีความภาพการวินิจฉัยทางการแพทย์โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่" ของ NTI Competence Center for Big Data Storage and Analysis Technologies ที่ Moscow State University
บริการกดของ ANO "NTI Platform" ตั้งข้อสังเกตว่าโครงการ "AntiKorona" และ "AntiKoh" ดึงดูดเงินลงทุน 14 ล้านรูเบิล
การพัฒนาอื่น ๆ จากรัสเซีย
มีโครงการอื่น ๆ อีกมากมายในรัสเซียที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการแพทย์ หลายแพลตฟอร์มเป็นส่วนหนึ่งของ Helsnet National Technology Initiative Infrastructure Center
แพลตฟอร์ม Webiomed วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่เปิดเผยตัวตนเพื่อทำนายการพัฒนาที่เป็นไปได้ของโรคและภาวะแทรกซ้อนในระดับบุคคลและระดับประชากร ในเดือนเมษายนปี 2020 Webiomed ได้กลายเป็นการพัฒนา AI ครั้งแรกในรัสเซียที่ลงทะเบียนโดย Roszdravnadzor เป็นอุปกรณ์ทางการแพทย์
ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ต่างๆผู้ป่วยระบุปัจจัยเสี่ยงและข้อสงสัยของโรครูปแบบบนพื้นฐานของการคาดการณ์ที่มีการประเมินที่ครอบคลุมเกี่ยวกับโอกาสในการเกิดโรคต่างๆและการเสียชีวิตของผู้ป่วยจากโรคเหล่านี้ Webiomed ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, เทคโนโลยี NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ), การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์
โครงการดังกล่าวจะช่วยให้ผู้นำในด้านการดูแลสุขภาพและแพทย์ลดการเจ็บป่วยและการเสียชีวิตด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แพลตฟอร์มจาก บริษัท K-Sky ถูกใช้ในองค์กรทางการแพทย์มากกว่า 70 แห่งในรัสเซีย
ระบบคัดกรองสุขภาพตนเองBiogenom มีจำหน่ายใน Play Market ด้วยความช่วยเหลือผู้ใช้สามารถรับหลักฐานการวิเคราะห์ตรวจสอบความถูกต้องของการรักษา การสมัครสมาชิกจะได้รับการชำระเงินในอนาคต “ เรารวมอยู่ในทะเบียนของศูนย์วิจัย HealthNet NTI แล้วข้อเท็จจริงนี้ช่วยเพิ่มความมั่นใจในส่วนของพันธมิตรทางอุตสาหกรรม” Alexey Dubasov ซีอีโอของ Biogenom กล่าว “ นอกจากนี้ยังเป็นปัจจัยบวกเมื่อเข้าร่วมการแข่งขันต่างๆ”
การแข่งขันทางเทคโนโลยี
การแข่งขันด้านเทคโนโลยีสามารถเปิดอุตสาหกรรมทั้งหมด ตัวอย่างเช่นต้องขอบคุณ DARPA Grand Challenge โดรนได้ปรากฏตัวทั่วโลกและรางวัล Ansari X ได้เปิดตัวนักบินอวกาศส่วนตัว
หากต้องการชนะการแข่งขันดังกล่าวคุณต้องเอาชนะอุปสรรคทางเทคโนโลยี แต่สิ่งสำคัญไม่ใช่ชัยชนะหรือรางวัลเงินสดก้อนโต แต่ความจริงที่ว่าชุมชนถูกสร้างขึ้นจากการแข่งขันทีมใหม่กำลังถูกสร้างขึ้น ผู้เข้าร่วมการแข่งขันดังกล่าวได้สร้างอนาคตของตลาดตัวอย่างเช่น Anthony Lewandowski ซึ่งรถจักรยานยนต์ในการแข่งขัน DARPA Grand Challenge ในปี 2547 ลดลง 3 เมตรจากจุดเริ่มต้นจากนั้นทำงานกับโดรนที่ Google และ Uber
Anthony Levandowski
ในรัสเซียในปี 2018 พวกเขาเปิดตัวซีรีส์การแข่งขันทางเทคโนโลยีที่ยอดเยี่ยมในกรอบของ NTI จากนั้นจึงมีการเปิดตัวการแข่งขันครั้งแรก: "Winter City" สำหรับรถยนต์ไร้คนขับและ "First Element" สำหรับการสร้างเครื่องยนต์เซลล์เชื้อเพลิงไฮโดรเจน
รอบชิงชนะเลิศของการแข่งขันทางเทคโนโลยี "Winter City" ภาพ: Vadim Frantsev
ตอนนี้เตรียมเปิดตัวเทคโนโลยีใหม่การแข่งขัน: ผู้เข้าร่วมจะได้รับการเสนอให้สร้างระบบการตัดสินใจทางการแพทย์ที่ใช้ AI สำหรับการวินิจฉัยทางคลินิกที่สมบูรณ์โดยอาศัยการวิเคราะห์ทางปัญญาของข้อมูลการวินิจฉัยทางคลินิกและทางห้องปฏิบัติการที่ซับซ้อนของผู้ป่วยและข้อมูลจากฐานข้อมูลความรู้ทางการแพทย์ระดับมืออาชีพและคำแนะนำทางคลินิก .
ระบบที่ใช้ AI จะต้องใช้ข้อมูลผู้ป่วยที่เป็นไปได้ทั้งหมดพัฒนาการที่มีอยู่ทั้งหมดของนักวิทยาศาสตร์และแพทย์เพื่อช่วยให้แพทย์วินิจฉัยได้อย่างถูกต้อง
สิ่งนี้น่าจะนำไปสู่การสร้างบริษัทใหม่และโซลูชั่นทางเทคโนโลยีในด้าน AI สำหรับการแพทย์
สถานการณ์ทางการตลาดผ่านสายตาของสตาร์ทอัพ
ผู้ประกอบการยอมรับว่ามีเพียงผู้บุกเบิกและผู้มองโลกในแง่เทคโนโลยีเท่านั้นที่มีความสนใจในผลิตภัณฑ์ทางการแพทย์ AI
"องค์กรด้านการดูแลสุขภาพเอกชนขั้นสูงมีความสนใจในการนำเทคโนโลยีต่างๆที่เพิ่มประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจคุณภาพของการรักษาพยาบาลปรับปรุงการบริการลูกค้า - CEO ของ Biogenom เชื่อมั่น "และไม่ได้สร้างความแตกต่างให้กับพวกเขาไม่ว่าเทคโนโลยีนี้จะขึ้นอยู่กับ AI หรือเพียงแค่ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์"
ตามการประมาณการของบริษัท K-Sky (Webiomed) ดังกล่าวขณะนี้มีองค์กรการแพทย์ขั้นสูงในรัสเซียไม่ถึง 5% “ลูกค้าดังกล่าวมักจะแสดงความสนใจอย่างมากต่อผลิตภัณฑ์ใหม่ทั้งหมดและพยายามใช้ผลิตภัณฑ์เหล่านั้น” Alexander Gusev ผู้อำนวยการฝ่ายพัฒนาของ K-Sky กล่าว “สำหรับการเปรียบเทียบ ในสหรัฐอเมริกาตัวเลขนี้มีอยู่แล้วประมาณ 70%”
สถานการณ์จะค่อยๆดีขึ้นในอีกสามปีข้างหน้าตัวเลขจะเติบโตเป็น 15-20% Gusev คาดการณ์ นั่นคือน้อยกว่าหนึ่งในสี่ขององค์กรเล็กน้อยที่จะใช้ผลิตภัณฑ์ที่ใช้ AI อย่างสม่ำเสมอ
ปัญหาตลาด
ผู้ก่อตั้งแพลตฟอร์มที่ใช้ AI เชื่อว่ามีปัญหาทั้งในฝั่งของนักพัฒนาและฝั่งของลูกค้า
Alexander Gusev ตั้งข้อสังเกตว่าผลิตภัณฑ์เกือบทั้งหมดขณะนี้มีการแก้ไขเฉพาะบางส่วนของงาน:“ ขาดฟังก์ชันการทำงานการผสานรวมที่ไม่ดีกับระบบข้อมูลทางการแพทย์ที่มีอยู่และผลิตภัณฑ์พื้นฐานอื่น ๆ สำหรับการทำงานขององค์กรทางการแพทย์โดยอัตโนมัติ ดังนั้นประโยชน์ของพวกเขาในสายตาของลูกค้าจึงยังมี จำกัด " ปัญหาสามารถแก้ไขได้โดยการพัฒนาความสามารถของระบบการเสริมสร้างทีมและการลงทุนในการพัฒนา แต่สิ่งนี้ถูกขัดขวางโดยการขาดรูปแบบการสร้างรายได้ที่โปร่งใสและเข้าใจได้
“ ตลาดเต็มไปด้วยสตาร์ทอัพที่มีคุณภาพแตกต่างกัน -Artyom Kapninsky ผู้ร่วมก่อตั้งโครงการ Celsus กล่าว - ถ้าเราพูดถึงคู่แข่งเราจะนึกถึงการทดลองของเมืองมอสโกในการนำ AI มาใช้ในรังสีวิทยาซึ่งทำให้จุดทั้งหมดอยู่บน i เมื่อมีการวางแผนการทดลอง 140 บริษัท ได้รับเชิญ 40-50 ตอบสนอง เป็นผลให้หลังจากทุกขั้นตอนของการประเมินการทดสอบการทำงานภายในสิ้นปีมีเพียง 15 บริษัท ในปีนี้ในการประชุมที่กรมอนามัยมีการประกาศว่าการทดลองขยายไปถึงปี 2564 เราได้ส่งข้อเสนอไปยัง 180 บริษัท ทั่วโลกตอบกลับข้อ 12 อันที่จริงมี บริษัท เพียงไม่กี่แห่งที่มีผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปที่สามารถนำไปพิจารณาประยุกต์ใช้และทดสอบได้ นี่คือแนวโน้มของตลาด: บริษัท จำนวนมากกำลังลงทุนในกองทุนการตลาดที่พวกเขาดึงดูดจากนักลงทุนและกำลังดำเนินการที่จะไม่ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของตน แต่เพื่อดึงดูดการลงทุนใหม่ ๆ "
เพื่อดำเนินโครงการ AI ในระดับภูมิภาคศูนย์อ้างอิงที่จะมีส่วนร่วมในการปรับปรุงคุณภาพของการศึกษาทางรังสี Mikhail Natenzon หัวหน้าทีมนักพัฒนาโครงการ AntiCorona และ AntiKokh กล่าว แต่ในภูมิภาคส่วนใหญ่ไม่มีศูนย์ดังกล่าวเนื่องจากไม่มีเงินงบประมาณเพียงพอสำหรับการสร้างและฝึกอบรมบุคลากรทางการแพทย์และเทคนิคสำหรับศูนย์อ้างอิง
"เพื่อสร้างศูนย์อ้างอิงสำหรับภูมิภาคจำเป็นต้องช่วยในการออกแบบการสนับสนุนด้านกฎระเบียบในการทำงานเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจของการดำเนินงาน” Natenzon กล่าว ทีมนักพัฒนาของโครงการ "เทคโนโลยีคลาวด์สำหรับการประมวลผลและตีความภาพวินิจฉัยทางการแพทย์โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่" ของ NTI Competence Center ด้านเทคโนโลยีการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ของมหาวิทยาลัยแห่งรัฐมอสโกสามารถแก้ไขงานเหล่านี้ได้
อนาคตของปัญญาประดิษฐ์ด้านการแพทย์
นักวิเคราะห์คาดการณ์ว่าอัตราการเติบโตต่อปีตลาด AI ในการแพทย์จนถึงปี 2565 จะอยู่ที่ประมาณ 70% “ การวิเคราะห์ในช่วงต้นของการพัฒนาตลาด HealthNet NTI ในปี 2558 แสดงให้เห็นว่าหนึ่งในกลุ่มเทคโนโลยีดิจิทัลที่มีแนวโน้มมากที่สุดรวมถึงการพัฒนาและการนำอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในการปฏิบัติทางคลินิกซึ่งสะท้อนให้เห็นในแผนงานและ ไม่เพียง แต่สะท้อนให้เห็นในการสนับสนุนโครงการจำนวนมากเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการสร้างระบบนิเวศด้วย - มิคาอิลแซมสันอฟรองหัวหน้าคณะทำงานของ NTI HealthNet ยืนยัน - การระบาดของ COVID-19 เป็นเพียงการเร่งแนวโน้มนี้และเป็นแรงผลักดันอย่างมากในการพัฒนาการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ได้จากการตรวจสอบผู้ป่วย ในขั้นตอนต่อไปเราคาดว่าจะแก้ปัญหาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นในด้านการตัดสินใจทางการแพทย์ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น "
คลินิกหลายแห่งทั่วประเทศใช้โครงการที่สนับสนุน NTI เพื่อช่วยให้แพทย์ไม่พลาดผู้ป่วยที่มีอาการโคโรนาไวรัส
การพัฒนาและการสนับสนุนโครงการดังกล่าวอยู่ระหว่างดำเนินการตามแผนที่ถนน Helsnet และ Neuronet มีการวางแผนไว้ว่าภายในปี 2578 บริษัท 5 แห่งจากรัสเซียที่ดำเนินงานในตลาดนี้ควรเข้าสู่ บริษัท ชั้นนำ 70 แห่งในแง่ของยอดขายในโลก และตามยุทธศาสตร์ชาติเพื่อการพัฒนา AI จนถึงปี 2573 การสร้างเงื่อนไขสำหรับการใช้ AI ในการดูแลสุขภาพเป็นหนึ่งในภารกิจสำคัญในการปรับปรุงมาตรฐานการดำรงชีวิตของประชากร
มี บริษัท จำนวนมากในตลาดที่อาจเข้าสู่รายชื่อที่ดีที่สุดในโลกและโครงการใหม่จะปรากฏขึ้น มีรากฐานสำหรับสิ่งนี้ในรูปแบบของแพลตฟอร์ม AI ที่มีอยู่ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก National Technology Initiative นอกจากนี้โซลูชันใหม่จะสร้างศูนย์ความสามารถของ NTI ซึ่งวิทยาศาสตร์และธุรกิจทำงานร่วมกันและมีส่วนร่วมในการแข่งขันด้านเทคโนโลยีซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาชุมชนและการสร้างทีมใหม่
ดูเพิ่มเติมที่:
ดาวมฤตยูได้รับสถานะของดาวเคราะห์ที่แปลกประหลาดที่สุดในระบบสุริยะ ทำไม?
นักฟิสิกส์ได้สร้างอะนาล็อกของหลุมดำและยืนยันทฤษฎีของ Hawking นำไปสู่ที่ไหน?
การทำแท้งกับวิทยาศาสตร์: จะเกิดอะไรขึ้นกับเด็กที่จะคลอด