Технологии проникают во все сферы нашей жизни. Здравоохранение — не исключение.
Текущая ситуация осложняется следующими факторами:
расходы на здравоохранение составляют до 10% [1] от мирового ВВП, с заметными различиями в расходах по странам;
к 2030 г. прогнозируется нехватка 10,2 млн работников [2] здравоохранения, дефицит по регионам распределяется неравномерно;
демографическое сжатие: замедление темпов роста населения, рост населения в возрасте 65 лет и старше опережает рост более молодых возрастных групп, население в среднем продолжает становиться старше [3].
Таким образом, решение задач снижения нагрузки на систему здравоохранения, облегчения эмоционального выгорания врачей, повышения качества жизни возрастного населения, сокращения бюджетных расходов на социальное обеспечение, повышения эффективности лечения, углубления знаний — является все более и более важным.
Эти и другие задачи в здравоохранении решаются множеством инструментов. В настоящей статье рассматривается потенциал влияния технологий ИИ на здравоохранения, что будет являться движущей силой следующего десятилетия.
Например, стартап лаборатории Retro Biosciences, в который инвестировал Сэм Альтман, ставит цель добавить минимум десятилетие качественной жизни за счет технологий, прорыв в которых должен обеспечить ИИ.
В табл. 1 представлена оценка глобального рынка ИИ в здравоохранении, CAGR (совокупный среднегодовой темп роста) составляет 27,3% на промежутке 2023–2032 гг.
Оценочно, объем мирового рынка ИИ в здравоохранении составит 28,3 млрд. долл. / 2024 г. Совокупная структура расходов состоит из программного обеспечения (40,5% мирового рынка или 11,5 млрд долл. в 2024 г.), оборудования (35,2% или 10,0 млрд долл.) и услуг / сервиса (24,3% или 6,8 млрд долл.). |
Таблица 1. Прогноз глобального рынка ИИ в здравоохранении, млрд долл.
![Примечание: расчеты с использованием [4 - 17]](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/a05/ad4/b5e/a05ad4b5e458d6fc4a1f2db6706cf73e.jpg "Примечание: расчеты с использованием [4 - 17]")
Мировые аналитические компании оценивают объем рынка ИИ в здравоохранении на уровне 355,8 млрд. долл. / 2032 г. [5,6,7 и др.], CAGR составляет 37,2% на промежутке 2023 — 2032 гг. То есть на протяжении 10 лет аналитики ожидают ежегодный темп роста по всем субрынкам под 40,0%, что будет происходить на фоне аналогичного роста рынков других отраслей (например, финансы и страхование, торговля оптовая и розничная, государственное управление и пр.).
И, что самое важное, темпы изменения бизнес‑процессов, квалификации персонала, соответствующей инфраструктуры также должны успевать переформатироваться.
Прогноз в 355,8 млрд. долл. / 2032 г. является излишне оптимистичным. Оценка в 180,8 млрд. долл. / 2032 г. — выглядит более реалистично.
Общий рынок технологий ИИ состоит из субрынков, наиболее перспективные области рассмотрены далее. Сдерживающие факторы применения ИИ в здравоохранении носят комплексный характер, и применимы ко всему рынку в целом, поэтому рассмотрены в конце настоящей статьи без повторения в каждом субрынке.
1.1. Роботизированная хирургия
9,9 млрд долл. / 2024 г. — объем субрынка.
Роботы с поддержкой ИИ могут использоваться для работы с чувствительными органами и тканями, что поможет снизить кровопотерю, риск инфицирования, сократить период послеоперационного восстановления, облегчить работу медицинского персонала в операционной.
Применение ИИ позволило добиться следующих эффектов:
на 10% сокращение затрат и повышение скорости операций.
Примеры:
Наименование потребителя / заказчика / поставщика |
Инфраструктура, программное обеспечение |
Moon Surgical (коммерческие продажи с 2025 г.) |
Собственное ПО Maestro; NVIDIA IGX |
Центральная клиническая больница с поликлиникой Управления делами Президента РФ (Россия) |
da Vinci Surgical System от Intuitive Surgical, Inc.; AMD FPGA |
Hunjan Hospital (Индия) |
Робот Stryker, хирургическая система Mako |
1.2. Виртуальные помощники
1,7 млрд долл. / 2024 г. — объем субрынка.
Консультации пациентов и ответы на часто задаваемые вопросы с возможностью ответить на дополнительные вопросы или предложить дополнительную информацию, онлайн‑диалог по проверке симптомов с предварительной диагностикой на основе анамнеза плюс возможность запланировать визит к соответствующему врачу или медицинскому специалисту — такого рода рутинные задачи могут помочь разгрузить работу клинического персонала, который затем сможет уделять больше времени непосредственно уходу за пациентами.
Применение ИИ позволило добиться следующих эффектов:
370% составила окупаемость инвестиций, ROI [18];
на 30% сокращение времени разговора [18];
свыше 23% запросов отвечены в нерабочее время чат‑ботами [19].
Примеры:
Наименование потребителя / заказчика / поставщика |
Инфраструктура, программное обеспечение |
Cardinal Health, Inc. (США) |
IBM® watsonx Assistant™ |
United Lincolnshire Hospitals NHS Trust (США) |
Платформа Envoy |
Virtua Health (Марлтон, Нью-Джерси; Сан-Франциско, Калифорния) |
Woebot Health |
1.3. Административный документооборот, стационарный уход и управление больницами
3,1 млрд долл. / 2024 г. — объем субрынка.
Около 30% [20,21,22] рабочего дня врача тратится на административные задачи (анализ информации для записи или иного обмена релевантными сведениями, составление графиков и пр.), что сокращает эффективность и качество ухода за пациентами.
Применение ИИ позволило добиться следующих эффектов:
на 83% сокращение времени, необходимого для размещения пациентов [23];
на 10% (по сравнению с предыдущим годом) повышение показателей удержания медсестер [24];
на 30 мин. / пациент высвобождение времени;
на 25% сокращение нагрузки на отделения неотложной помощи;
на 20% снижение конфликтов при составлении расписания [25].
Примеры:
Наименование потребителя / заказчика / поставщика |
Инфраструктура, программное обеспечение |
UZ Brussel (Брюссель) |
Серверы Dell EMC PowerEdge R7515 и R7525 с процессорами AMD EPYC |
Northwell Health (Нью-Йорк) |
ОС ИИ Aidoc (AiOS ™), которая включает 13 одобренных FDA алгоритмов ИИ |
Tampa General Hospital (Флорида) |
CareComm Command Center от GE HealthCare Technologies Inc. |
Emory Healthcare (Атланта) |
Abridge Al + Epic |
ApolloMD (США) |
Fathom |
1.4. Выявление мошенничества
1,6 млрд долл. / 2024 г. — объем субрынка.
По экспертным оценкам, мошеннические действия (например, страховые возмещения за неоказанные медицинские услуги, сознательное завышение счета) наносят урон отрасли здравоохранения свыше 500 млрд долл. ежегодно [26], что приводит к росту расходов на здравоохранение и увеличению страховых взносов для пациентов.
Применение ИИ позволило добиться следующих эффектов:
— В 2–3 раза увеличение количества случаев выявления мошенничества [27].
Примеры:
Наименование потребителя / заказчика / поставщика |
Инфраструктура, программное обеспечение |
Mastercard® Healthcare Solutions |
Brighterion AI |
Medicare & Medicaid Services (CMS) (Федеральное агентство Министерства здравоохранения и социальных служб США) |
nH Predict |
1.5. Точная (или прогностическая) медицина, уменьшение ошибок и погрешности
2,7 млрд долл. / 2024 г. — объем субрынка.
Несоблюдение правил приема лекарств приводит к 25% всех госпитализаций и 50% неудач в лечении [28]. Стоимость медицинских ошибок — около 50 млрд долл. ежегодно [29].
Точная медицина сосредоточена на интеграции различных наборов данных (геномных, транскриптомных, поведенческих и т. д.) для каждого человека, чтобы лучше оценить его здоровье, и для популяции людей, чтобы максимально точно стратифицировать болезни по отдельным подгруппам, что позволяет сделать лечение болезней существенно более экономически выгодным [30].
Применение ИИ позволило добиться следующих эффектов:
на 50% сокращение количества ошибок при приеме лекарств [31];
70–80% точности в части предсказания реакции пациента на иммунотерапию [32].
Примеры:
Наименование потребителя / заказчика / поставщика |
Инфраструктура, программное обеспечение |
Amgen Inc. |
NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA BioNeMo, NVIDIA DGX SuperPod (31 узел NVIDIA DGX H100 и 248 граф. процессор. с тензорным ядром H100) |
Siemens Healthineers AG |
Суперкомпьютер Sherlock AI (NVIDIA HGX-1 с граф. процессорами NVIDIA Tesla и NVLink ™, NVIDIA HGX-2 с граф. процессорами NVIDIA Tesla и NVLink, переключатель Mellanox EDR Infiniband) |
Johnson & Johnson MedTech |
NVIDIA Holoscan на базе NVIDIA IGX (модули NVIDIA Jetson Orin, графические процессоры NVIDIA RTX A6000, сетевая технология NVIDIA ConnectX) |
Более 45 тыс. поставщиков мед. услуг |
Платформа Viz.ai ™ One |
1.6. Медицинская визуализация и диагностика
2,4 млрд долл. / 2024 г. — объем субрынка.
ИИ при анализе маммограмм смог обнаружить рак молочной железы с точностью 94,5% по сравнению с 88,4% у радиологов [33]; компьютерных томограмм смог обнаружить рак легких с точностью до 96% по сравнению с 75% у врачей [34].
В то же время ИИ также несовершенен и не может ставить 100% правильные диагнозы для всех случаев. Следовательно, требуется объединить человеческий опыт медицинских работников с современными техническими возможностями, применять ИИ как дополнительный инструмент к традиционным методам [35].
Применение ИИ позволило добиться следующих эффектов:
на 10% повышение диагностической точности;
на 45% сокращение времени до потенциально спасающего жизнь вмешательства по сравнению с обычной практикой за счет ускорения времени считывания и раннего предупреждения рентгенологов о возможном инсульте крупных сосудов [36].
Примеры:
Наименование потребителя / заказчика / поставщика |
Инфраструктура, программное обеспечение |
GE HealthCare Technologies Inc. |
Centricity, CardioVisio |
Университет Хиросимы |
AMD Alveo ™ U250 |
10 субъектов РФ (в т.ч. Москва, Калининградская область, Новгородская область, Республика Татарстан и др.) |
ТОП-3 / ООО "СбермедИИ" |
1.7. Исследования, открытия и разработка лекарственных средств
2,1 млрд долл. / 2024 г. — объем субрынка.
Традиционная разработка лекарственного средства, от появления его идеи до вывода на рынок, занимает около 12–15 лет при средних затратах на разработку в 1,4–2,6 млрд долл. [37,38]. При этом общий показатель успеха клинических разработок лекарств находится на уровне 10–15% [39].
Пространство химических соединений функционально бесконечно, в нем более 1060 возможных молекул, похожих на лекарства [40]. Для создания лекарственного средства требуется исследовать это обширное химическое пространство в поисках небольшой части молекул, удовлетворяющих задаче многопараметрической оптимизации. Ускоренный процесс поиска лекарств, увеличит скорость лечения заболеваний, тем самым высвобождая ресурсы, которые могут быть использованы в областях, где наблюдается потребность.
Применение ИИ позволило добиться следующих эффектов:
на 10% увеличение вероятности успеха испытаний;
на 20% снижение стоимости (продолжительности) разработки;
в 10 раз увеличение скорости исследований;
1–2 года сокращение времени одобрения лекарственного средства [41].
Примеры:
Наименование потребителя / заказчика / поставщика |
Инфраструктура, программное обеспечение |
Amgen Inc. |
NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA BioNeMo, Суперкомпьютер Freyja - NVIDIA DGX SuperPod (31 узел NVIDIA DGX H100 и 248 граф. процессоров с тензорным ядром H100) |
Ono Pharmaceutical Co., Ltd. |
Суперкомпьютер Tokyo-1 (16 систем NVIDIA DGX H100, каждая с восемью графическими процессорами с тензорным ядром NVIDIA H100) |
Deloitte Consulting LLP |
Собственное ПО Quartz Atlas, NVIDIA DGX Cloud, NVIDIA BioNeMo, NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA NIM |
Terray Therapeutics |
NVIDIA RTX ™ A6000, DGX Cloud, NVIDIA AI Enterprise |
Sanger Institute |
Сервер NVIDIA DGX-1™, NVIDIA® NVLink® |
Например, использование ИИ позволило обнаружить 9 антибиотиков на основе анализа базы данных химических соединений. Это первое успешное применение ИИ для поиска антибиотика. А также первое за 30 лет открытие нового класса антибиотиков.
1.8. Прочее
4,8 млрд долл. / 2024 г. — объем субрынка.
Прочее применение ИИ в здравоохранении включает:
обеспечение безопасности данных, кибербезопасность;
обеспечения работы регулирующих органов и взаимодействия с ними [42];
обеспечение верификации, сохранения знаний;
прочее применение.
Оценочно, объем российского рынка ИИ в здравоохранении составит 0,4 млрд долл. или 40,0 млрд. руб. / 2024 г. (см. табл. 2).
Таблица 2. Прогноз российского рынка ИИ в здравоохранении, млрд долл.
Несмотря на то, что технологии ИИ демонстрируют эффективность в здравоохранении, большинство проектов оказываются неудачными. Например, ИИ на текущем этапе не доказал эффективность использования для уменьшения симптомов депрессии у подростков [43].
Однако, объем мирового рынка стоимости врачебных ошибок, мошенничества в здравоохранении с учетом косвенных потерь для экономики и систем социального обеспечения составляет триллионы долларов. Именно поэтому идет поиск применения технологии ИИ и других инструментов для сокращения этого объема упущенной выручки.
Необходимо отметить, что здравоохранение — консервативная отрасль, так как несет высокие риски здоровью и качеству жизни. Применение технологий ИИ, помимо традиционных вопросов по эффективности технологий / решений, затрагивает комплекс сложных вопросов:
конфиденциальность данных
изменение характера работы — взаимодействие человека и искусственного интеллекта
надежность и доверие при принятии решений, основанных на искусственном интеллекте
юридические проблемы ответственности врачей и разработчиков при использовании (или не использовании) ИИ
этические вопросы и нечувствительность ИИ к потенциальному воздействию.
В целом, использование технологии ИИ сейчас находится на стадии итерации. ИИ — это инструмент или «второе мнение» для врача.
Следующие 5–7 лет будут посвящены пониманию и ценности, которые общество может извлечь из этих цифровых активов, и тому, как они могут быть преобразованы в достижение лучших клинических результатов и последующего создания новых информационных ресурсов и инструментов.
Функции по уходу за пациентами никогда не могут быть полностью заменены искусственным интеллектом; однако задачи, которые отвлекают врачей от пациентов, могут.
Автор: Мартынов А.И.
Библиографический список
Hidden text
1. Total health expenditure as% of GDP [Электронный ресурс] // World Health Organization — Всемирная Организация Здравоохранения. URL: https://gateway.euro.who.int/ru/indicators/hfa_566–6711-total‑health‑expenditure‑as‑of‑gdp/#id=19 661 (дата обращения 16.06.2024).
2. Mathieu Boniol, Teena Kunjumen, Tapas Sadasivan Nair, Amani Siyam, James Campbell, Khassoum Diallo. The global health workforce stock and distribution in 2020 and 2030: a threat to equity and 'universal' health coverage? [Электронный ресурс] // NCBI — Национальный центр биотехнологической информации. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35 760 437/ (дата обращения 16.06.2024).
3. The Demographic Outlook: 2024 to 2054 [Электронный ресурс] // CBO — Бюджетном управлении Конгресса. URL: https://www.cbo.gov/publication/59 697 (дата обращения 16.06.2024).
4. А. Мартынов, Д. Ларионов. Объем мирового рынка искусственного интеллекта в 2023 году с прогнозом до 2032 года [Электронный ресурс] // it‑world.ru — СМИ. URL: https://www.it‑world.ru/it‑news/market/198 512.html (дата обращения 16.06.2024).
5. Artificial Intelligence (AI) in Healthcare Market (By Component: Software, Hardware, Services; By Application: Virtual Assistants, Diagnosis, Robot Assisted Surgery, Clinical Trials, Wearable, Others; By Technology: Machine Learning, Natural Language Processing, Context‑aware Computing, Computer Vision; By End User) — Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, Regional Outlook, and Forecast 2022 — 2030 [Электронный ресурс] // Precedence Research — аналитическая компания. URL: https://www.precedenceresearch.com/artificial‑intelligence‑in‑healthcare‑market (дата обращения 16.06.2024).
6. Artificial Intelligence (AI) in Healthcare Market worldwide from 2021 to 2030. [Электронный ресурс] // Statista — аналитическая компания. URL: https://www.statista.com/statistics/1 334 826/ai‑in‑healthcare‑market‑size‑worldwide/#:~:text=In%202 021%2C%20the%20artificial%20intelligence,percent%20from%202 022%20to%202 030. (дата обращения 16.06.2024).
7. Artificial Intelligence (AI) in Healthcare Market by offering (Hadrware, Software, Services), Technology (Machine Learning, Natural Language Processing), Application (Medical imaging & Diagnostics, Patient Data & Risk Analysis), End User & Region — Global Forecast to 2029 [Электронный ресурс] // MarketsAndMarkets — аналитическая компания. URL: https://www.marketsandmarkets.com/Market‑Reports/artificial‑intelligence‑healthcare‑market-54 679 303.html (дата обращения 16.06.2024).
8. Artificial Intelligence in Healthcare Market Size, Growth, Opportunities & Trends: Global Industry Analysis and Forecast (2024–2030) [Электронный ресурс] // Maximize Market Research — аналитическая компания. URL: https://www.maximizemarketresearch.com/market‑report/global‑artificial‑intelligence‑ai‑healthcare‑market/21 261/ (дата обращения 16.06.2024).
9. Artificial Intelligence (AI) In Drug Discovery Market (By Type: Preclinical and Clinical Testing, Molecule Screening, Target Identification, De Novo Drug Design and Drug Optimization; By Application: Neurology, Infectious Disease, Oncology, Others; By Drug Type: Small Molecules, Large Molecules; By Offering: Software, Services; By Technology; By End User) — Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, Regional Outlook, and Forecast 2023–2032 [Электронный ресурс] // Precedence Research — аналитическая компания. URL: https://www.precedenceresearch.com/artificial‑intelligence‑in‑drug‑discovery‑market (дата обращения 16.06.2024).
10. AI‑based Surgical Robots Market To Reach USD 34.9 Billion By 2032 | DataHorizzon Research [Электронный ресурс] // Yahoo — СМИ. URL: https://finance.yahoo.com/news/ai‑based‑surgical‑robots‑market-120 000 135.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cHM6Ly93d3cuZ29vZ2xlLmNvbS8&guce_referrer_sig=AQAAAGIKNRLNCD2aAkv‑Gyg2AKDXHBbXXUJ_A7pZgpAxgmxORNFFJwNY8CNRHI6so3T_NXzYkLHcsIWlSY0SajbJVFQFJAeon3HEfn‑QPASZRCe11LK9elGFZgUHRiwtMrmAKIeu69VQ‑lVBtYrB7pEmXKu8WZEzxn9BOxuwFuZAps9x (дата обращения 16.06.2024).
11. Health Intelligent Virtual Assistant Market Predictions: CAGR of 36.8%, Reaching USD 20,901.0 Mn by 2032 | Insights by Dimension Market Research [Электронный ресурс] // Yahoo — СМИ. URL: https://finance.yahoo.com/news/health‑intelligent‑virtual‑assistant‑market-160 600 780.html (дата обращения 16.06.2024).
12. Digital Assistants in Healthcare Market Size & Share Analysis — Growth Trends & Forecasts (2024 — 2029) Source: https://www.mordorintelligence.com/industry‑reports/digital‑assistants‑in‑healthcare‑market [Электронный ресурс] // Mordor Intelligence — аналитическая компания. URL: https://www.mordorintelligence.com/industry‑reports/digital‑assistants‑in‑healthcare‑market (дата обращения 16.06.2024).
13. AI in Emergency Room and Hospital Management Market Research Report — Segmented By Offerings (Hardware, Software, Services); By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, Context‑aware Computing, Computer Vision); By End User (Hospital & Healthcare Providers, Patients, Pharmaceuticals & Biotechnology Companies, Healthcare Payers, Others); and Region — Size, Share, Growth Analysis | Forecast (2024 — 2030) [Электронный ресурс] // Intellect Markets — аналитическая компания. URL: https://www.intellectmarkets.com/report/aI‑emergency‑room‑hospital‑management‑market (дата обращения 16.06.2024).
14. Healthcare Fraud Detection Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report by Type, by Component, by Application, by End User: Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2022–2031 [Электронный ресурс] // Allied Market Research — аналитическая компания. URL: https://www.alliedmarketresearch.com/medical‑fraud‑detection‑management‑market (дата обращения 16.06.2024).
15. Artificial Intelligence in Healthcare Market: Global Industry Analysis and Forecast (2024–2030) [Электронный ресурс] // Maximize Market Research — аналитическая компания. URL: https://www.maximizemarketresearch.com/market‑report/global‑artificial‑intelligence‑ai‑healthcare‑market/21 261/ (дата обращения 16.06.2024).
16. AI in Medical Imaging Market (By Image Acquisition Technology: X‑Ray, Computed Tomography, Magnetic Resonance Imaging, Ultrasound Imaging, Molecular Imaging; By End Use: Hospitals and Clinics, Research Laboratories and Diagnostic Centers, Others; By Application: Digital Pathology, Oncology, Cardiovascular, Neurology, Lung, Breast, Liver, Oral Diagnostics, Other) — Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, Regional Outlook, and Forecast 2024–2033 [Электронный ресурс] // Precedence Research — аналитическая компания. URL: https://www.precedenceresearch.com/ai‑in‑medical‑imaging‑market (дата обращения 16.06.2024).
17. Artificial Intelligence in Diagnostics Market To Reach USD 7.8 Billion By 2032 | DataHorizzon Research [Электронный ресурс] // Yahoo — СМИ. URL: https://finance.yahoo.com/news/artificial‑intelligence‑diagnostics‑market‑reach-064 000 883.html (дата обращения 16.06.2024).
18. The power of today»s market ready AI to reduce transaction fraud [Электронный ресурс] // Forrester — консалтинговая компания. URL: https://www.ibm.com/products/watsonx‑assistant#Customer+benefits (дата обращения 16.06.2024).
19. Virtual Assistants and chatbots [Электронный ресурс] // Healthcare Communications UK Ltd. — медицинская ИТ‑компания. URL: https://healthcare‑communications.com/solutions/virtual‑assistants‑and‑chatbots/ (дата обращения 16.06.2024).
20. Richard Payerchin. Physicians spend 4.5 hours a day on electronic health records [Электронный ресурс] // Medical Economics — СМИ. URL: https://www.medicaleconomics.com/view/physicians‑spend-4–5-hours‑a‑day‑on‑electronic‑health‑records (дата обращения 16.06.2024).
21. Andrew Cass. The hours 23 physician specialties spend on paperwork, administration [Электронный ресурс] // Becker's Healthcare — СМИ. URL: https://www.beckershospitalreview.com/hospital‑physician‑relationships/the‑hours-23-physician‑specialties‑spend‑on‑paperwork‑administration.html (дата обращения 16.06.2024).
22. Eva Anskär, Malou Lindberg, Magnus Falk, Agneta Andersson. Time utilization and perceived psychosocialwork environment among staff in Swedishprimary care settings [Электронный ресурс] // ResearchGate — СМИ. URL: https://www.researchgate.net/publication/323 619 953_Time_utilization_and_perceived_psychosocial_work_environment_among_staff_in_Swedish_primary_care_settings#pf8 (дата обращения 16.06.2024).
23. Megan Kostner. Tampa General Hospital taps Palantir for care coordination AI software [Электронный ресурс] // Babcox Media Inc. — СМИ. URL: https://tbbwmag.com/2024/06/12/tampa‑general‑hospital‑taps‑palantir‑for‑care‑coordination‑ai‑software/ (дата обращения 16.06.2024).
24. Hamza Sohail. Northwell Health Achieves $1M in Savings with Laudio»s AI Platform [Электронный ресурс] // HIT Consultant Media — СМИ. URL: https://hitconsultant.net/2024/03/13/northwell‑health‑achieves-1m‑in‑savings‑with‑laudios‑ai‑platform/ (дата обращения 16.06.2024).
25. The Profound Impact of AI in Healthcare Administration [Электронный ресурс] // ShiftMed — медицинская ИТ‑компания. URL: https://www.shiftmed.com/blog/impact‑of‑ai‑in‑healthcare‑administration/ (дата обращения 16.06.2024).
26. Prevent and save: advanced AI for fraud, waste and abuse [Электронный ресурс] // Mastercard — платежная система. URL: https://brighterion.com/healthcare‑ai‑reduce‑fwa/ (дата обращения 16.06.2024).
27. The power of today»s market‑ready AI to reduce transaction fraud [Электронный ресурс] // Mastercard — платежная система. URL: https://brighterion.com/market‑ready‑ai‑to‑reduce‑transaction‑fraud‑ebook‑thank‑you/ (дата обращения 16.06.2024).
28. AI Voice Assistants In Healthcare: Top Use Cases [Электронный ресурс] //Enterprise Bot — медицинская ИТ‑компания. URL: https://www.enterprisebot.ai/blog/ai‑voice‑assistants‑in‑healthcare‑top‑use‑cases (дата обращения 16.06.2024).
29. How Generative AI Can Help Reduce Medical Errors [Электронный ресурс] // Khalpey AI Lab — медицинская ИТ‑компания. URL: https://khalpey‑ai.com/how‑generative‑ai‑can‑help‑reduce‑medical‑errors/ (дата обращения 16.06.2024).
30. Карпов О. Э., Храмов А. Е. Информационные технологии, вычислительные системы и искусственный интеллект в медицине. — М.: ДПК Пресс, 2022. — 480 с., ил.— ISBN 978-5-91976-232-4
31. How Does Ai Reduce Human Error In Healthcare [Электронный ресурс] // Ambula Health — медицинская ИТ‑компания. URL: https://www.ambula.io/how‑does‑ai‑reduce‑human‑error‑in‑healthcare/ (дата обращения 16.06.2024).
32. GE HealthCare Announces New Data Validating Artificial Intelligence Models for Predicting Patient Response to Immunotherapies [Электронный ресурс] // GE HealthCare Technologies Inc. — медицинская ИТ‑компания. URL: https://www.gehealthcare.com/middle‑east/about/newsroom/press‑releases/ge‑healthcare‑announces‑new‑data‑validating‑artificial‑intelligence‑models‑for‑predicting‑patient‑response‑to‑immunotherapies (дата обращения 16.06.2024).
33. Leveraging AI to Improve Detection of Cervical Precancer Infographic [Электронный ресурс] // National Cancer Institute — главным агентством федерального правительства по исследованию рака и подготовке кадров. URL: https://www.cancer.gov/research/improve‑detection‑of‑cervical‑precancer‑leveraging‑ai‑infographic (дата обращения 16.06.2024).
34. Lung Cancer Screening with AI: Benefits and Challenges [Электронный ресурс] // Rayscape — Научно‑исследовательская компания. URL: https://rayscape.ai/single‑article?id=ZDPrkBAAAB8A5zn‑ (дата обращения 16.06.2024).
35. Kendall K. Hall, Eleanor Fitall. Artificial Intelligence and Diagnostic Errors [Электронный ресурс] // Agency for Healthcare Research and Quality — Агентство по исследованиям и качеству здравоохранения. URL: https://psnet.ahrq.gov/perspective/artificial‑intelligence‑and‑diagnostic‑errors (дата обращения 16.06.2024).
36. Theresa Sevilis, Thomas Devlin. Validation of Artificial Intelligence to Limit Delays in Acute Stroke Treatment and Endovascular Therapy [Электронный ресурс] // Viz.ai, Inc. — медицинская ИТ‑компания. URL: https://www.viz.ai/publications/validation‑of‑ai‑to‑limit‑delays‑in‑acute‑stroke‑treatment‑endovascular‑therapy (дата обращения 16.06.2024).
37. Richard C. Mohsa, Nigel H. Greigb. Drug discovery and development: Role of basic biological research [Электронный ресурс] // National Library of Medicine — Национальная библиотека по биомедицинской и геномной информации США. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5 725 284/ (дата обращения 16.06.2024).
38. Тихонова Ю. Искусственный интеллект ускорит создание лекарств в два‑три раза [Электронный ресурс] // ComNews — СМИ. URL: https://www.comnews.ru/content/231 682/2024–02–21/2024-w08/1007/iskusstvennyy‑intellekt‑uskorit‑sozdanie‑lekarstv‑dva‑tri‑raza?ysclid=lvqhypp8k3 783 806 908 (дата обращения 16.06.2024).
39. Duxin Sun, Wei Gao, Hongxiang Hu, Simon Zhou. Why 90% of clinical drug development fails and how to improve it? [Электронный ресурс] // ScienceDirect — ведущая платформа рецензируемой научной литературы. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2 211 383 522 000 521 (дата обращения 16.06.2024).
40. A New Molecular Language for Generative AI in Small‑Molecule Drug Discovery [Электронный ресурс] // NVIDIA Corporation — ИТ‑компания. URL: https://www.nvidia.com/en‑us/case‑studies/generative‑ai‑for‑small‑molecule‑drug‑discovery/ (дата обращения 16.06.2024).
41. AI‑Powered Drug Discovery [Электронный ресурс] // NVIDIA Corporation — ИТ‑компания. URL: https://www.nvidia.com/en‑us/industries/healthcare‑life‑sciences/drug‑discovery/ (дата обращения 16.06.2024).
42. Generative AI in the pharmaceutical industry: Moving from hype to reality [Электронный ресурс] // McKinsey & Company — аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/industries/life‑sciences/our‑insights/generative‑ai‑in‑the‑pharmaceutical‑industry‑moving‑from‑hype‑to‑reality (дата обращения 16.06.2024).
43. FH23: AI and humanity, a relationship for the future [Электронный ресурс] // Pharmaphorum — СМИ. URL: https://pharmaphorum.com/digital/fh23-ai‑and‑humanity‑relationship‑future (дата обращения 16.06.2024).
saipr
Я думаю главное, чего не сможет сделать ИИ, и в медицине тоже, скрывается во фразе "А поговорить?!"
ohaleksey Автор
Ваша правда!