ITM-AI-2024 в цифрах и фактах
На VIII ежегодной Всероссийской конференции по искусственному интеллекту в здравоохранении и системам поддержки принятия врачебных решений ИТМ ИИ (ITM-AI.ru) присутствовали более 300 участников из 49 регионов России. Очная часть прошла в конгресс-центре гостиницы «Космос» в Москве.
Онлайн-аудитория форума увеличилась до 1465 зрителей (1000 — в 2023 году), и эта цифра еще будет расти, поскольку запись сессий в ближайшее время тоже будет опубликована. На протяжении всего мероприятия работал интерактивный чат, в котором онлайн-участники могли задавать вопросы спикерам.
В рамках форума также проходила очная и виртуальная выставка разработчиков ИИ-решений для здравоохранения.
Поддержка и участие (соорганизаторы научной программы): Министерство здравоохранения Российской Федерации; ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России; Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), РНИМУ им. Н.И. Пирогова, Департамент здравоохранения города Москвы, Российская ассоциация искусственного интеллекта, федеральные и региональные органы исполнительной власти в сфере здравоохранения, профильные общественные и научные организации.
Организатор: «Консэф».
Основные темы:
- Практическое внедрение и использование медицинских компьютерных программ, использующих методы искусственного интеллекта и аналитики больших данных.
- Формирование объективного и актуального представления о возможностях и эффективности этих методов и технологий на данном этапе.
- Применение сервисов на основе технологий искусственного интеллекта в медицинской практике. Методы государственного контроля качества применения систем с ИИ и стимулирования их внедрения.
Цель: Представление практических результатов и дальнейшее формирование непрерывного цикла разработки и комплексного внедрения медицинских инноваций в соответствии с запросами системы здравоохранения и на базе ИИ и современной цифровой инфраструктуры:
- медицинская задача,
- организационно-техническая задача,
- разработка,
- клинические испытания,
- эффективность,
- внедрение,
- масштабирование.
Программа 2024 года ориентирована в первую очередь на представление практических результатов использования программных продуктов с ИИ и включает в себя отдельные сессии, посвященные исследованиям и разработкам по наиболее востребованным направлениям системы оказания медицинской помощи, тиражируемым решениям, обладающим РУ, решениям, не требующим РУ и уже имеющим опыт практического внедрения.
В программе было представлено 35 докладов, из которых три посвящены вопросам инфраструктуры системы поддержки развития ИИ в здравоохранении, два — нормативно-правовому обеспечению и 30 — результатам использования ИИ в системе оказания медицинской помощи.
В первый день были рассмотрены различные аспекты практического внедрения масштабируемых решений в широкую медицинскую практику, во второй день — более подробно обсуждались отдельные направления разработок, которые являются наиболее востребованными обществом и позволяют эффективно применять новейшие технологии для достижения нового качества.
На сайте конференции размещена итоговая резолюция.
Новости
Подписаться на новости
Разработчикам ИИ для здравоохранения стоит присмотреться к сфере медицинского образования
Искусственный интеллект — цифровой помощник не только организатора здравоохранения и практикующего врача, но и студента-медика и преподавателя медицины. Сценарии использования ИИ в образовании в своем выступлении на площадке ИТМ ИИ представил директор по продажам и развитию компании «Платформа Третье Мнение» Андрей Поваренкин.
По его словам, ИИ снижает нагрузку на преподавателя с точки зрения формирования стандартных вопросов, ответов, мониторинга, кто из студентов когда ответил на занятии.
Студенту ИИ в состоянии помочь собрать нужные кейсы, тренажеры, достать из огромной базы именно те снимки или те ЭМК и другие данные, которые подходят ему, пояснил эксперт.
«Студенты могут и сами обучаться, и с кураторством преподавателя пользоваться всеми инструментами, в любое время иметь доступ к последним версиям нейросетей, к последним версиям самых новых образовательных программ, — дополнил Поваренкин. — Большая ценность ИИ в том, что он «понимает», как лучше, быстрее, эффективнее научить конкретного студента благодаря анализу того, как он справляется с заданиями, как отвечает на вопросы тестов, с какой скоростью».
В областях, где врач работает с медицинскими изображениями, ИИ-тренажер позволяет повысить насмотренность. Студент может сначала описать самостоятельно снимок, потом получить ответ от искусственного интеллекта. Можно сделать это через мобильное приложение, что очень важно для молодого поколения.
«Сейчас в России ИИ-решения сконцентрированы в сфере описания снимков, эта задача более понятна для искусственного интеллекта, и поэтому много решений создаются именно там, но надо двигаться дальше: идти к клиницистам, предлагать различные новые сценарии», — резюмировал Поваренкин.
Разработчикам ИИ для здравоохранения следует четче представлять портрет конечных пользователей
Разработчики ИИ для здравоохранения должны понимать условия, в которых врачи используют их продукты, степень загруженности и ИИ-грамотность пользователей. Сложно ожидать, что медперсонал сможет эффективно работать с ИИ-сервисами без предварительного обучения. Эта тема широко обсуждалась на площадке ИТМ ИИ.
«Использование любого нового инструмента предполагает предварительное обучение, — сказал технический директор компании «Медицинские скрининг системы» (Цельс) Евгений Никитин. — Вот я использую ИИ-инструменты, когда программирую, но на овладение ими у меня ушло какое-то время. Мне пришлось разбираться, как использовать, когда использовать, а когда не использовать. Это довольно сложный процесс, и на него очень часто закрывают глаза».
По его словам, если врачу надо 10 минут подождать, 15 окон открыть, чтобы получить подсказку ИИ, «понятно, что никакой пользы не будет».
Научная литература показывает неоднозначность результатов применения ИИ в медицине, продолжил Никитин. Есть кейсы, когда внедрение ИИ действительно помогает, но есть исследование, которое выявило, что ИИ может приводить к выгоранию врачей.
«Особенно уязвимы оказались две группы: врачи с высокой загрузкой и врачи, у которых ранее не было опыта взаимодействия с такими системами и которые не прошли соответствующее обучение по работе с ними», — рассказал Никитин.