ИИ В МЕДИЦИНЕ: НОРМЫ НАСТОЯЩЕГО И БУДУЩЕГО

ИИ в медицине: нормы настоящего и будущего

Сегодня медицина стоит на пороге революционных изменений, которые изменят тысячелетний уклад медицинской практики. Меняются не только технологии и каналы коммуникаций, меняется принципиальное отношение к нормам. Существующие нормы препятствуют развитию перспективных технологий искусственного интеллекта в медицине.

Область искусственного интеллекта

Сегодня медицинское сообщества консервативно в области искусственного интеллекта. Препятствуют сложившиеся нормы и правила. Сегодня процедуры стандартизации процессов протоколов очень медленно разрабатываются и внедряются. В недалеком будущем тестировать и внедрять цифровые решения в области здравоохранения станет обычным делом. Новый век требует других скоростей: оперативный выпуск методических рекомендаций, стандартов и их стабильность. Сегодня в медицине ощущается дефицит финансовых и кадровых ресурсов для внедрения информационных технологий. В перспективе будут созданы ассоциации и центры компетенций, компенсирующие ресурсный дефицит в медицине. Сегодня развитие медицины сильно тормозят законодательные барьеры, внедрении любой технологии затрудняют устаревшие нормативные акты. Требуется более оперативное принятие законодательных норм.

Главными барьерами для развития ИИ в медицине являются:

  1. Отсутствие законодательной базы, методологических нормативов
  2. Отсутствие кадрового потенциала
  3. Отсутствие стратегии

Ассоциация «Национальная База Медицинских Знаний» своей задачей видит:

  • Выработку предложений по преодолению барьеров.
  • Обеспечение перехода к эффективным современным методам мед обеспечения.
  • Выработка понимания предмета цифрового здравоохранения и стратегии развития и реализации искусственного интеллекта.

Про искусственный интеллект

Искусственный интеллект способен оценивать риски и управлять здоровьем людей на основе прогноза. Для этого необходим сбор качественных данных в больших количествах. Но сегодня медицинские данные носят фрагментированный характер. Для моделирования рисков необходимо единое информационное поле медицинских данных. Сбор данных позволит управлять здоровьем граждан с учетом прогноза на основе метаданных.

Создание систем на основе искусственного интеллекта дорогостоящие проекты. Ощущается дефицит финансов и отсутствие бенефициаров. Страховые компании должны стать одним из инструментов управления профилями рисков участников системы здравоохранения. Сегодня страхование канализирует денежные потоки между фондами, людьми, лечебными учреждениями. А оно выполнять функции обеспечения контроля качества медицинской помощи. Оценка рисков и прогнозирование позволит создать систему предупреждения пациента о повышении риска опасной болезни в режиме онлайн.

В медицине должен быть реализован принцип человекоцентричности. Сегодня отсутствует онтологическая модель управления здоровьем граждан, банка медико-биологических и поведенческих данных граждан страны и соответствующая инфраструктура.

Все эти барьеры невозможно преодолеть из-за недостаточной мотивации социальной ответственности ключевых участников системы здравоохранения. Повысить уровень здоровья населения РФ можно за счет прогнозирования состояния здоровья каждого гражданина на основе анализа метаданных.

Искусственный интеллект способен обеспечить совершенствование системы улучшения здоровья граждан. Сделать доступной и качественной медицинскую помощь можно основываясь на научном подходе. Знания станут инструментом повышения качества жизни и долголетия граждан России.

Развитие искусственного интеллекта

Для развития искусственного интеллекта необходимо:

  • Объединить усилия представителей власти, бизнеса, образования, науки и практической медицины.
  • Сформировать и актуализировать медицинское знание для перехода на персонализированный подход к здоровью граждан.
  • Создать, организовать внедрение комплекса профилактических прогнозных оценок для перехода на превентивный, персонализированный подход к здоровью граждан.

Пока можно только констатировать факт, что в России нет детерминированного круга стекхолдеров, их роли и выгоды от внедрения ИИ. В обществе отсутствует мотивация со стороны предпринимателей, представителей власти и пациентов. Огромные массивы не структурированных и разрозненных медицинских данных не могут быть использованы для машинного обучения. Законодательство ограничивает использование медицинских данных.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Задать вопрос

Оставьте свое сообщение и контакты для связи.
Мы с вами обязательно свяжемся.