Аишка

В столичных больницах появилась нейросеть, которая ищет переломы плечевого сустава на рентгене. Алгоритм сам проводит измерения, экономя врачу время и помогая быстрее назначить лечение. Для травмпунктов это шанс избежать осложнений у пациента.

Для Москвы это уже 41-е направление, где применяется компьютерное зрение. Как мы уже писали, ключевой актив столицы – огромный массив медицинских данных: миллионы рентгенов, флюорографий и других оцифрованных показателей, и наличие инфраструктуры. Благодаря этому нейросети можно быстро обучать, проверять и масштабировать за пределами Москвы, где на собственную инфраструктуру денег нет.

Конечно, Россия не одинока в своём стремлении внедрить ИИ в медицину. Но подход других стран отличается:
• Великобритания, с её национальной системой здравоохранения, казалось бы, должна идти тем же путём – но там до сих пор тестируют разные модели. Государственный пилот AIDP конкурирует с частными платформами и о масштабировании пока речи нет.
• США – это «дикий запад» инноваций: есть сотни одобренных на федеральном уровне алгоритмов, чьё внедрение тормозится страховой системой. То есть без оплаты со стороны страховой компании больница не будет инвестировать в ИИ.

Подход России похож скорее на то, что делают в Китае или Южной Корее. Такие проекты требуют больших вложений, доступа к миллионам качественных снимков и единой цифровой среды – поэтому их могут позволить себе лишь страны с сильной и унифицированной системой здравоохранения.

И мы здесь в выигрышной позиции: структура ОМС и централизованное развитие айти-платформ позволяют масштабировать ИИ-решения на всю страну. Ценность создаётся не столько самим алгоритмом, сколько инфраструктурой, которая даёт ему доступ от столичного дата-центра до районной больницы.

👍2

www.group-telegram.com/us/contentreviewai.com/614

1.1K viewsAug 15 at 08:11

В столичных больницах появилась нейросеть, которая ищет переломы плечевого сустава на рентгене. Алгоритм сам проводит измерения, экономя врачу время и помогая быстрее назначить лечение. Для травмпунктов это шанс избежать осложнений у пациента.

Для Москвы это уже 41-е направление, где применяется компьютерное зрение. Как мы уже писали, ключевой актив столицы – огромный массив медицинских данных: миллионы рентгенов, флюорографий и других оцифрованных показателей, и наличие инфраструктуры. Благодаря этому нейросети можно быстро обучать, проверять и масштабировать за пределами Москвы, где на собственную инфраструктуру денег нет.

Конечно, Россия не одинока в своём стремлении внедрить ИИ в медицину. Но подход других стран отличается:
• Великобритания, с её национальной системой здравоохранения, казалось бы, должна идти тем же путём – но там до сих пор тестируют разные модели. Государственный пилот AIDP конкурирует с частными платформами и о масштабировании пока речи нет.
• США – это «дикий запад» инноваций: есть сотни одобренных на федеральном уровне алгоритмов, чьё внедрение тормозится страховой системой. То есть без оплаты со стороны страховой компании больница не будет инвестировать в ИИ.

Подход России похож скорее на то, что делают в Китае или Южной Корее. Такие проекты требуют больших вложений, доступа к миллионам качественных снимков и единой цифровой среды – поэтому их могут позволить себе лишь страны с сильной и унифицированной системой здравоохранения.

И мы здесь в выигрышной позиции: структура ОМС и централизованное развитие айти-платформ позволяют масштабировать ИИ-решения на всю страну. Ценность создаётся не столько самим алгоритмом, сколько инфраструктурой, которая даёт ему доступ от столичного дата-центра до районной больницы.

BY Аишка