Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Medical Ксю

Логотип телеграм канала @medicalksu — Medical Ксю M
Логотип телеграм канала @medicalksu — Medical Ксю
Адрес канала: @medicalksu
Категории: Медицина
Язык: Русский
Страна: Россия
Количество подписчиков: 13.74K
Описание канала:

Канал о цифровой трансформации здравоохранения России и не только.
Собираю новости о телемедицине, технологиях AI/ML, мед. девайсах, ЕГИСЗ, СППВР и других близких сердцу аббревиатурах. Прислать новость можно в @Medicalksu_Bot
Ксю в телеграм: @ksushy.

Рейтинги и Отзывы

4.33

3 отзыва

Оценить канал medicalksu и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

1

4 звезд

2

3 звезд

0

2 звезд

0

1 звезд

0


Последние сообщения 128

2021-01-28 17:04:28 ​#дайджест #телемедицина #ИИ

Дайджест новостей российского цифрового здравоохранения

В этом дайджесте вы найдете подборку новостных заметок и интервью, опубликованных в СМИ с 21 по 28 января 2021 года.

Телемедицина в регионах, единая база медосмотров, искусственный интеллект в медицине — всё, что вам интересно в дайджесте от Центра компетенций цифровой трансформации сферы здравоохранения Минздрава России и проекта для настоящих CDTO CDO2Day.

Скачивайте и не забудьте поделиться с коллегами!

@medicalksu
1.4K views14:04
Открыть/Комментировать
2021-01-28 12:52:14 #ИИ

Московские сервисы на базе искусственного интеллекта стали доступны всем российским врачам

Москва запустила на базе Единой цифровой платформы здравоохранения специальный сервис автоматического анализа рентгенологических исследований: hub.tele-med.ai.

Благодаря уникальной технологии врачи из любого региона России могут обработать лучевые исследования с помощью технологий искусственного интеллекта, которые уже успешно применяются в столичных медучреждениях, а при необходимости – получить комментарии московских экспертов по результатам анализа. Об этом сообщила заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова.

«После регистрации на платформе врач любой специализации может загрузить обезличенное рентгенологическое исследование для обработки искусственным интеллектом. Анализ данных занимает в большинстве случаев 1–2 минуты, максимум 15 минут. Инструменты работают в формате «подсказок» для врачей: они отмечают цветом области возможных патологий.

Сейчас в сервисе доступны инструменты автоматической оценки КТ-снимков: алгоритмы выявляют на медицинских изображениях признаки коронавирусной пневмонии и оценивают степень поражения легких по шкале от 1 до 4. Работу сервисов протестировали более 500 врачей из более 100 городских медицинских организаций», – рассказала вице-мэр.

Сервис HUB разработан Центром диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения Москвы. Чтобы подключиться к ИИ-консультанту для врачей, необходимо отправить заявку по адресу help@npcmr.ru, указав свою должность, Ф.И.О. и название медицинской организации.

@medicalksu
2.2K viewsedited  09:52
Открыть/Комментировать
2021-01-27 16:18:38
#ecom

Почта России запустила онлайн-аптеку

Сервис работает по принципу онлайн-бронирования с доставкой в почтовые пункты Самарской области. Пока на сайте доступны 2 аптеки.

@medicalksu
1.5K viewsedited  13:18
Открыть/Комментировать
2021-01-27 12:37:05 ​#ЕГИСЗ

Данные о медосмотрах мигрантов предлагают вносить в специальный реестр

В России будет создана информационная система сведений эпидемиологического характера, где будут содержаться результаты медосмотров иностранных граждан и лиц без гражданства. Соответствующий законопроект Госдума приняла в первом чтении 26 января.

Правительственная инициатива предполагает создание и ведение единой федеральной информационной системы, где будет содержаться информация о результатах обязательных медицинских освидетельствований и медицинских осмотров. Её ведение возлагается на Роспотребнадзор.
Система будет использоваться для получения данных о трудовой деятельности мигрантов и медицинских сведений о них, а также иной информации, влияющей на эпидемиологическую безопасность страны. К третьему чтению планируется разработка проектов подзаконных актов.

В случае принятия предложенного законопроекта работники отдельных сфер деятельности смогут иметь медицинскую книжку не только на бумаге, но и в форме электронного документа.

Глава Комитета Госдумы по охране здоровья Дмитрий Морозов отметил, что данная инициатива — ещё один шаг к созданию цифрового контура здравоохранения. Как уточнил депутат, новая информационная система будет в тесном взаимодействии с другими системами, в первую очередь с Единой государственной системой в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ)

@medicalksu
1.5K views09:37
Открыть/Комментировать
2021-01-27 10:22:09 ​#ИИ #нетворкинг

Победители программы Фонда «Сколково» представят свои решения на площадке ООН

27 января в 11:00 в рамках российского трека Al For Good Global Summit на площадке ООН состоится презентация стартапов, ставших победителями программы Фонда «Сколково» «Глобальный вызов: искусственный интеллект для целей устойчивого развития».

Зарегистрироваться на мероприятие и присоединиться к трансляции можно по этой ссылке: https://aiforgood.itu.int/events/experience-russias-thriving-ai-startup-ecosystem-live-pitching-session/

Сегодня в программе презентация следующих решений:

«Интеллоджик» - программная платформа Botkin.AI для анализа медицинских изображений с использованием технологий искусственного интеллекта;

«Оз Форензика» - биометрическая платформа для быстрой и безопасной идентификации людей;

SOL - платформа для организации дистанционного сурдоперевода;

ВIOGEOHAB-UVA - приложение автоматической идентификации биологических сообществ и геоморфологических особенностей морского дна по данным фото- и видеонаблюдений для картографирования морских ландшафтов и мониторинга экосистем;

«ЭМПЛ ПРО» - программный комплекс для мониторинга и функциональной диагностики заболеваний внутренних органов у лошадей на базе нейросетевой технологии DeepSound AI.

@medicalksu
1.4K views07:22
Открыть/Комментировать
2021-01-26 17:15:38 ​#ИИ

Для вхождения России в ТОП-5 по публикациям на тему ИИ в здравоохранении объем статей нужно увеличить в 6 раз

Сотрудница ЦНИИОИЗ Наталья Куракова проанализировала научные публикации на тему искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении. Она определила самые топовые темы и выяснила, что России для вхождения в ТОП-5 нужно в шесть раз увеличить количество публикаций.

Исследование подтвердило: в мировом профессиональном сообществе идёт активное накопление идей, результатов экспериментов, поиск наиболее эффективных подходов, связанных с использованием ИИ в медицине.

Большая часть научных тематик посвящена использованию в медицине сверточных нейронных сетей. Это одна из наиболее инновационных технологий компьютерного зрения и распознавания изображений, где применяется метод математического анализа по определению схожести функций. Это позволяет снижать ошибки классификаций увиденных изображений. Исследования в данной области сфокусированы на использовании нейронных сетей для анализа медицинских изображений, среди которых МРТ и КТ-изображения, маммограммы и рентгенограммы.

Очень высокую цитируемость имеют статьи, посвященные использованию алгоритмов машинного обучения (в том числе, глубоких сверточных нейронных сетей) в кардиологии, а также при создании и поддержке интеллектуальных и киберфизических систем здравоохранения, систем принятия медицинских решений, анализа электронных медицинских карт, разработке безопасных моделей передачи.

Что касается нашей страны, Россия занимает 27-е место в мире по числу публикаций, посвященных применению ИИ в здравоохранении: на долю российских исследователей приходится менее 1% публикаций, проиндексированных в Web of Science. Для вхождения в ТОП-5 стран по публикационной активности в этом тематическом кластере России необходимо увеличить число публикаций более, чем в шесть раз.

@medicalksu
1.5K views14:15
Открыть/Комментировать
2021-01-26 12:35:39 ​#коронавирус #ихнравы

COVID-19, политика и медицинские данные

Статья в The Atlantic, в которой смешалось всё - политика, недостоверные данные о заболевших COVID-19, проблемы системы здравоохранения США. Если говорить коротко, новая администрация намерена внести изменения в хрупкую конструкцию по сбору данных о заболевших COVID-19, которую кое-как удалось построить при Трампе. Так это или нет, но в контексте статьи звучит, что её и вовсе хотят сломать.

Добавлю, что ситуация со сбором данных в США и сейчас остаётся так себе. Как пишет автор статьи Алексис Мадригал, соавтор проекта Covid Tracking, «Большинство штатов выявляет случаи заболевания, основываясь на результатах лабораторных исследований. Но электронная отчетность не во всех штатах одинакова. Некоторые используют продвинутые электронные протоколы отчетности, в то время как другие отправляют данные по факсу. Американская система невероятно децентрализована, с тысячами различных источников данных. Её сложность и неоднородность является ключевым недостатком в общественном здравоохранении США».

@medicalksu
3.0K views09:35
Открыть/Комментировать
2021-01-26 10:58:51
Теперь врача можно поблагодарить онлайн-чаевыми. И это абсолютно легально.
«ПроДокторов» совместно с CloudPayments запустили проект безналичной благодарности врачам. Сумма одной транзакции может составить от 49 руб. до 3 тыс. руб. Компания уверяет, что условия работы сервиса не несут рисков и налоговой нагрузки.
Законность перевода гарантирует лимит в 3 тыс. руб., согласно подпункту 2 ст.575 и ч.1 ст.575 ГК РФ. Переведенные средства будут отражаться на балансе в Личном кабинете врача. Откуда он сможет выводить их на любую банковскую карту самостоятельно
1.3K views07:58
Открыть/Комментировать
2021-01-25 16:26:45 ​#новости #ИИ #медтех

Дайджест новостей цифрового здравоохранения

Всё, что не попало в ленту канала на прошлой неделе, но обязано быть в ней. Enjoy!

В 2020 году к интернету подключено почти 9 тысяч ФАП. В прошлом году выход в интернет получили около 26,6 тыс. социально значимых объектов (СЗО), из которых 8,9 тыс. – фельдшерско-акушерские пункты (ФАП). Об этом сообщила пресс-служба Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России (Минцифры). Подробности

Год работы: москвичи обратились к электронной медкарте более 24 миллионов раз. Пользоваться медкартой на мобильном устройстве предпочитают уже более 530 тысяч москвичей. Еженедельно доступ к электронной медкарте получают на mos.ru порядка 40 тысяч человек. Подробности

ИИ научили диагностировать рак простаты по анализу мочи. Ранее результат с такой же точностью был доступен только после болезненной биопсии. Подробности

Новый браслет сообщает начальнику, если сотрудник недоволен и несчастлив. Moodbeam — устройство, которое позволяет работодателю отслеживать эмоциональное состояние сотрудника. Подробности

Пожилые англичане предпочитают телемедицину. Согласно исследованию компании Censuswide, 3 из 5 пациентов старше 55 лет в Великобритании предпочитают очным визитам удалённые консультации, а около 50% участников опроса используют гаджеты для удалённого мониторинга. Подробности

«Моторика» привлекла 300 млн руб. Российский фонд прямых инвестиций (РФПИ) и Дальневосточный фонд высоких технологий (ДФВТ) инвестировали 300 млн руб. в разработчика высокотехнологичных протезов рук и систем реабилитации «Моторика». Подробности

@medicalksu
1.6K views13:26
Открыть/Комментировать
2021-01-24 20:49:53 ​#ИИ

Машинное обучение и искусственный интеллект в медицине: диагностика, моделирование и прогнозирование

Почти каждый день мы слышим новости о том, что сервис на основе искусственного интеллекта (ИИ) или машинного обучения смог диагностировать какой-либо вид рака или COVID-19 на медицинском изображении. Но одной диагностикой область применения этих технологий в медицине не ограничивается. В статье Nature Medicine рассматривается 8 задач, которые решают ИИ и машинное обучение в практике врачей и учёных. Советую прочитать - о некоторых из вы можете не знать.

Вот, например:

Моделирование болезней

Например, платформа на основе ИИ Gemini от GNS Healthcare предоставляет собой компьютерную модель прогрессирования множественной миеломы в зависимости от реакции на лекарства. С помощью неё врачи могут подобрать персональную терапию для лечения каждого пациента.

Проверка гипотез

В любом медицинском исследовании очень сложно предсказать исход конкретного сценария. Комбинируя информацию, полученную от врачей, и инструменты анализа данных, включая машинное обучение, ученые могут разработать гипотезу, смоделировать ее, скорректировать и повторить процесс итеративно.

Подбор пациентов для клинических исследований

Например, группа учёных из Австралии разработала модель машинного обучения, которая анализирует медицинские карты и помогает подобрать пациентов для разных клинических исследований. Таким образом, ИИ и машинное обучение ускоряют процесс набора групп испытуемых и повышают его эффективность.

Прогноз исхода заболевания пациента

В 2018 году компания Google сообщила, что научила ИИ предсказывать смерть пациентов. Тогда разработка компании вызвала критику медицинского сообщества и бурные дискуссии в прессе. Сейчас в научных изданиях всё чаще появляются статьи о применении ИИ для прогноза исхода различных заболеваний у групп пациентов.

@medicalksu
2.3K views17:49
Открыть/Комментировать