stringtranslate.com

Меративный

Merative LP , ранее IBM Watson Health , — американская медицинская технологическая компания, предоставляющая продукты и услуги, помогающие клиентам проводить медицинские исследования , клинические исследования , получать реальные доказательства и услуги здравоохранения с помощью искусственного интеллекта , аналитики данных , облачных вычислений и других передовых информационных технологий. Merative принадлежит Francisco Partners , американской частной инвестиционной компании со штаб-квартирой в Сан-Франциско, Калифорния . В 2022 году IBM продала и выделила свое подразделение Watson Health в Merative. По состоянию на 2023 год она остается самостоятельной компанией со штаб-квартирой в Энн-Арборе и инновационными центрами в Хайдарабаде , Бангалоре и Ченнаи . [1]

История

Thomson Healthcare была подразделением Thomson Corporation до 2008 года, когда после слияния Thomson с Reuters она стала подразделением здравоохранения Thomson Reuters . 23 апреля 2012 года Thomson Reuters согласилась продать ее Veritas Capital за 1,25 млрд долларов США. [2] 6 июня 2012 года продажа была завершена, и новая компания Truven Health Analytics стала независимой организацией, сосредоточенной исключительно на здравоохранении. [3]

Корпорация IBM приобрела Truven Health Analytics 18 февраля 2016 года и объединила ее с подразделением IBM Watson Health. [4] Truven Health Analytics предоставляла комплексные услуги по обработке и анализу данных в сфере здравоохранения, [5] Их решения включали информацию, аналитические инструменты, бенчмарки, исследования и услуги для отрасли здравоохранения , включая больницы, государственные учреждения, работодателей, медицинские планы, врачей, фармацевтические компании, биотехнологии и компании по производству медицинских приборов. Название компании Truven представляет собой гибрид слов «trusted» (доверенный) и «proven» (проверенный). [6]

В январе 2022 года IBM объявила о продаже части активов Watson Health, включая Truven, компании Francisco Partners за 1 миллиард долларов. [7] 30 июня 2022 года Francisco Partners объявила о завершении приобретения Watson Health и запустила компанию по обработке данных в сфере здравоохранения под названием Merative. [8] [9]

Достижения

Исследуются возможности Watson в области естественного языка, генерации гипотез и обучения на основе фактических данных, чтобы увидеть, как Watson может способствовать системам поддержки принятия клинических решений и росту использования искусственного интеллекта в здравоохранении медицинскими работниками . [10] Чтобы помочь врачам в лечении своих пациентов, после того, как врач подал запрос в систему с описанием симптомов и других связанных факторов, Watson сначала анализирует входные данные, чтобы определить наиболее важные фрагменты информации; затем извлекает данные о пациенте, чтобы найти факты, имеющие отношение к истории болезни и наследственности пациента ; затем изучает доступные источники данных, чтобы сформировать и проверить гипотезы ; [10] и, наконец, предоставляет список индивидуальных рекомендаций с оценкой достоверности. [11] Источники данных , которые Watson использует для анализа, могут включать в себя руководства по лечению, данные электронных медицинских карт , заметки от поставщиков медицинских услуг, исследовательские материалы, клинические исследования, журнальные статьи и информацию о пациентах. [10] Несмотря на то, что Watson был разработан и позиционирован как «консультант по диагностике и лечению», он фактически никогда не участвовал в процессе медицинской диагностики , а только помогал определять варианты лечения для пациентов, которым уже поставили диагноз. [12]

В феврале 2011 года было объявлено, что IBM будет сотрудничать с Nuance Communications для исследовательского проекта по разработке коммерческого продукта в течение следующих 18–24 месяцев, предназначенного для использования возможностей поддержки клинических решений Watson. Врачи из Колумбийского университета помогут выявить критические проблемы в медицинской практике , где технология системы может внести свой вклад. А врачи из Мэрилендского университета будут работать над определением наилучшего способа, которым технология, подобная Watson, может взаимодействовать с врачами для оказания максимальной помощи. [13]

В сентябре 2011 года IBM и WellPoint (теперь Anthem ) объявили о партнерстве с целью использования возможностей обработки данных Watson для помощи в предложении вариантов лечения врачам. [14] Затем, в феврале 2013 года, IBM и WellPoint предоставили Watson его первое коммерческое приложение для принятия решений по управлению использованием при лечении рака легких в онкологическом центре Memorial Sloan–Kettering . [15]

IBM объявила о партнерстве с Cleveland Clinic в октябре 2012 года. Компания отправила Watson в Cleveland Clinic Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University , где он повысит свою экспертизу в области здравоохранения и поможет медицинским специалистам в лечении пациентов. Медицинское учреждение будет использовать способность Watson хранить и обрабатывать большие объемы информации, чтобы ускорить и повысить точность процесса лечения. «Сотрудничество Cleveland Clinic с IBM является захватывающим, поскольку оно дает нам возможность научить Watson «думать» способами, которые потенциально могут сделать его мощным инструментом в медицине», — сказал доктор медицины С. Мартин Харрис, директор по информационным технологиям Cleveland Clinic . [16]

В 2013 году IBM и онкологический центр им. М. Д. Андерсона начали пилотную программу по дальнейшей «миссии центра по искоренению рака». [17] [18] Однако после того, как было потрачено 62 миллиона долларов, проект не достиг своих целей и был остановлен. [19]

8 февраля 2013 года IBM объявила, что онкологи из Центра онкологической медицины штата Мэн и Westmed Medical Group в Нью-Йорке начали тестировать суперкомпьютерную систему Watson, чтобы рекомендовать лечение рака легких. [20]

29 июля 2016 года IBM и Manipal Hospitals [21] (ведущая сеть больниц в Индии) объявили о запуске IBM Watson for Oncology для онкологических больных. Этот продукт предоставляет информацию и сведения врачам и онкологическим больным, помогая им определять персонализированные, основанные на фактических данных варианты лечения рака. Manipal Hospitals — вторая больница [22] в мире, принявшая эту технологию, и первая в мире, предлагающая ее пациентам онлайн в качестве экспертного второго мнения через свой веб-сайт . [23] Manipal прекратила этот контракт в декабре 2018 года.

7 января 2017 года IBM и Fukoku Mutual Life Insurance заключили контракт на предоставление IBM анализа компенсационных выплат с помощью своего искусственного интеллекта IBM Watson Explorer, что привело к потере 34 рабочих мест, и компания заявила, что ускорит анализ компенсационных выплат за счет анализа претензий и медицинских карт и повысит производительность на 30%. Компания также заявила, что сэкономит 140 млн иен на текущих расходах. [24]

Говорят, что IBM Watson будет нести базу знаний 1000 специалистов по раку, что произведет революцию в области здравоохранения. IBM рассматривается как подрывная инновация. Однако направление онкологии все еще находится в зачаточном состоянии. [25]

Несколько стартапов в сфере здравоохранения эффективно использовали семь архетипов бизнес-моделей для вывода на рынок решений [ модное слово ] на основе IBM Watson. Эти архетипы зависят от ценности, создаваемой для целевого пользователя (например, фокус на пациенте против фокуса на поставщике медицинских услуг и плательщике) и механизмов получения ценности (например, предоставление информации или подключение заинтересованных сторон). [26]

В 2019 году Элиза Стрикленд назвала «историю Watson Health [...] предостерегающей историей о высокомерии и шумихе» и привела «репрезентативную выборку проектов» с указанием их статуса. [27] В публикации 2021 года Ассоциации вычислительной техники (ACM) под названием «Что случилось с Watson Health?» были описаны проблемы управления портфелем Watson Health с учетом количества приобретений, связанных с созданием подразделения в 2015 году, и его почти тотального акцента на процессе «Blue Washing», а не на потребностях клиентской базы. [28]

21 января 2022 года IBM объявила о продаже Watson Health частной инвестиционной компании Francisco Partners . [29]

Отраслевые соображения и проблемы

Последующий мотив слияния крупных медицинских компаний с другими медицинскими компаниями обеспечивает большую доступность данных о состоянии здоровья. [30] Более обширные данные о состоянии здоровья могут позволить более широко внедрять алгоритмы ИИ . [31]

Значительная часть отраслевого фокуса внедрения ИИ в секторе здравоохранения приходится на клинические системы поддержки принятия решений . [32] По мере увеличения объема данных системы поддержки принятия решений ИИ становятся более эффективными. Многочисленные компании изучают возможности внедрения больших данных в отрасль здравоохранения. [33]

Watson Oncology от IBM находится в разработке в онкологическом центре Memorial Sloan Kettering Cancer Center и клинике Кливленда . [34] IBM также сотрудничает с CVS Health над применением ИИ в лечении хронических заболеваний и с Johnson & Johnson над анализом научных статей для поиска новых связей для разработки лекарств . [35] В мае 2017 года IBM и Политехнический институт Ренсселера начали совместный проект под названием Health Empowerment by Analytics, Learning and Semantics (HEALS), который будет изучаться с использованием технологии ИИ для улучшения здравоохранения. [36]

Вот некоторые другие крупные компании, которые внесли свой вклад в разработку алгоритмов ИИ для использования в здравоохранении:

Майкрософт

Проект Microsoft в Ганновере, в партнерстве с Институтом рака им. Найта при Университете здравоохранения и науки Орегона , анализирует медицинские исследования, чтобы предсказать наиболее эффективные варианты лечения рака у пациентов. [37] Другие проекты включают анализ медицинских изображений прогрессирования опухолей и разработку программируемых клеток . [38]

Google

Платформа DeepMind от Google используется Национальной службой здравоохранения Великобритании (NHS) для обнаружения определенных рисков для здоровья с помощью данных, собранных через мобильное приложение. [39] Второй проект с NHS включает анализ медицинских изображений, полученных от пациентов NHS , для разработки алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения раковых тканей. [40]

Интел

Венчурное подразделение Intel ( Intel Capital ) недавно инвестировало в стартап Lumiata, который использует ИИ для выявления пациентов из группы риска и разработки вариантов лечения. [41]

Искусственный интеллект в здравоохранении — это использование сложных алгоритмов и программного обеспечения для имитации человеческого познания при анализе сложных медицинских данных. В частности, ИИ — это способность компьютерных алгоритмов делать аппроксимирующие выводы без прямого человеческого участия.

Отличие технологии ИИ от традиционных технологий в здравоохранении заключается в способности получать информацию, обрабатывать ее и выдавать четко определенный результат конечному пользователю. ИИ делает это с помощью алгоритмов машинного обучения . Эти алгоритмы могут распознавать закономерности в поведении и создавать собственную логику. Чтобы уменьшить погрешность, алгоритмы ИИ необходимо многократно тестировать. Алгоритмы ИИ ведут себя иначе, чем люди, в двух отношениях: (1) алгоритмы буквальны: если вы ставите цель, алгоритм не может подстроиться и понимает только то, что ему было сказано явно, (2) и алгоритмы являются черными ящиками ; алгоритмы могут предсказывать чрезвычайно точно, но не причину или почему. [42]

Основная цель приложений ИИ, связанных со здоровьем, заключается в анализе взаимосвязей между методами профилактики или лечения и результатами для пациентов. [43] Программы ИИ были разработаны и применены к таким практикам, как диагностические процессы, разработка протоколов лечения , разработка лекарств , персонализированная медицина , а также мониторинг и уход за пациентами. Медицинские учреждения, такие как The Mayo Clinic , Memorial Sloan Kettering Cancer Center , [44] [45] и National Health Service , [46] разработали алгоритмы ИИ для своих отделений. Крупные технологические компании, такие как IBM [47] и Google , [46] и стартапы, такие как Welltok и Ayasdi, [48] также разработали алгоритмы ИИ для здравоохранения. Кроме того, больницы ищут решения ИИ [ модное слово ] для поддержки операционных инициатив, которые увеличивают экономию средств, повышают удовлетворенность пациентов и удовлетворяют их потребности в персонале и рабочей силе. [49] Компании разрабатывают решения для предиктивной аналитики [ модное слово ] , которые помогают менеджерам здравоохранения улучшать бизнес-операции за счет увеличения использования, сокращения количества пациентов, посещающих больницы, сокращения продолжительности пребывания и оптимизации уровней кадрового обеспечения. [50]

Следующие области медицины представляют интерес для исследований в области искусственного интеллекта:

Радиология

Возможность интерпретировать результаты визуализации с помощью рентгенологии может помочь врачам обнаружить мельчайшие изменения на изображении, которые врач может случайно пропустить. Исследование в Стэнфорде создало алгоритм, который может обнаружить пневмонию в этом конкретном месте у этих пациентов с лучшей средней метрикой F1 (статистической метрикой, основанной на точности и отзыве), чем рентгенологи, участвовавшие в этом исследовании. [51] Конференция по радиологии в Радиологическом обществе Северной Америки внедрила презентации по ИИ в визуализации во время своего ежегодного собрания. Появление технологии ИИ в радиологии воспринимается некоторыми специалистами как угроза, поскольку эта технология может достичь улучшений в определенных статистических показателях в отдельных случаях, в отличие от специалистов. [52] [53]

Визуализация

Недавние достижения предполагают использование ИИ для описания и оценки результатов челюстно-лицевой хирургии или оценки терапии расщелины неба с точки зрения привлекательности лица или внешнего вида с учетом возраста. [54] [55]

В 2018 году в статье, опубликованной в журнале Annals of Oncology, упоминалось, что рак кожи может быть обнаружен более точно с помощью системы искусственного интеллекта (которая использовала сверточную нейронную сеть глубокого обучения ), чем дерматологами . В среднем, дерматологи-люди точно обнаружили 86,6% случаев рака кожи на изображениях, по сравнению с 95% для машины CNN. [56]

Диагностика заболеваний

Существует множество болезней, но также существует множество способов, с помощью которых ИИ эффективно и точно диагностирует их. Некоторые из наиболее известных болезней — это диабет и сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ), которые входят в первую десятку причин смерти во всем мире и стали основой для многих исследований/тестирований, помогающих получить точный диагноз. Из-за столь высокого уровня смертности , связанного с этими заболеваниями, были предприняты попытки интегрировать различные методы, помогающие получить точный диагноз.

Статья Цзяна и др. (2017) [57] продемонстрировала, что существует множество различных типов методов ИИ, которые использовались для различных заболеваний. Некоторые из этих методов, обсуждаемых Цзяном и др., включают: опорные векторные машины , нейронные сети , деревья решений и многие другие. Каждый из этих методов описывается как имеющий «цель обучения», чтобы «классификации максимально соответствовали результатам…». [57]

Чтобы продемонстрировать некоторые особенности диагностики/классификации заболеваний, существуют два различных метода, используемых при классификации этих заболеваний, которые включают использование « искусственных нейронных сетей (ИНС) и байесовских сетей (БС)». [58] Из обзора нескольких различных статей в период с 2008 по 2017 год [58] было отмечено, какой из двух методов был лучше. Был сделан вывод, что «ранняя классификация этих заболеваний может быть достигнута путем разработки моделей машинного обучения, таких как искусственная нейронная сеть и байесовская сеть». В другом выводе Алик и др. (2017) [58] смогли сделать вывод, что между двумя; ИНС и БС, ИНС была лучше и могла более точно классифицировать диабет/ССЗ со средней точностью в «обоих случаях (87,29 для диабета и 89,38 для ССЗ).

Телемедицина

Развитие телемедицины продемонстрировало рост возможных применений ИИ. [59] Возможность наблюдения за пациентами с использованием ИИ может позволить передавать информацию врачам, если возможная активность заболевания могла иметь место. [60] Носимое устройство может позволить осуществлять постоянный мониторинг пациента, а также давать возможность замечать изменения, которые могут быть менее различимы для людей.

Электронные медицинские карты

Электронные медицинские записи имеют решающее значение для цифровизации и распространения информации в сфере здравоохранения. Однако регистрация всех этих данных сопряжена со своими собственными проблемами, такими как когнитивная перегрузка и выгорание пользователей. Разработчики EHR теперь автоматизируют большую часть процесса и даже начинают использовать инструменты обработки естественного языка (NLP) для улучшения этого процесса. Одно исследование, проведенное исследовательским институтом Centerstone, показало, что прогностическое моделирование данных EHR достигло 70–72% точности в прогнозировании индивидуального ответа на лечение на исходном уровне. [61] Это означает, что использование инструмента ИИ, который сканирует данные EHR, позволит довольно точно предсказать причину заболевания у человека.

Взаимодействие с лекарственными средствами

Улучшения в обработке естественного языка привели к разработке алгоритмов для определения взаимодействия лекарств в медицинской литературе. [62] [63] [64] [65] Взаимодействие лекарств представляет угрозу для тех, кто принимает несколько лекарств одновременно, и опасность возрастает с количеством принимаемых лекарств. [66] Чтобы решить проблему отслеживания всех известных или предполагаемых взаимодействий лекарств, были созданы алгоритмы машинного обучения для извлечения информации о взаимодействующих лекарствах и их возможных эффектах из медицинской литературы . Усилия были объединены в 2013 году в DDIExtraction Challenge, в котором группа исследователей из Университета Карлоса III собрала корпус литературы по взаимодействию лекарств, чтобы сформировать стандартизированный тест для таких алгоритмов. [67] Участники были проверены на их способность точно определять из текста, какие препараты, как было показано, взаимодействуют и каковы характеристики их взаимодействия. [68] Исследователи продолжают использовать этот корпус для стандартизации меры эффективности своих алгоритмов. [62] [63] [65]

Другие алгоритмы идентифицируют лекарственные взаимодействия по шаблонам в пользовательском контенте, особенно в электронных медицинских картах и/или отчетах о неблагоприятных событиях. [63] [64] Такие организации, как Система отчетности о неблагоприятных событиях FDA (FAERS) и VigiBase Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) позволяют врачам отправлять отчеты о возможных негативных реакциях на лекарства. Алгоритмы глубокого обучения были разработаны для анализа этих отчетов и обнаружения шаблонов, которые подразумевают лекарственные взаимодействия. [69]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ «Merative официально приветствует свои индийские центры глобальных возможностей и инноваций в Бангалоре, Хайдарабаде и Ченнаи». www.businesswireindia.com .
  2. ↑ Официальный пресс-релиз, архив 25 апреля 2012 г., на Wayback Machine
  3. ^ "Veritas завершает покупку медицинского учреждения Thomson". Reuters. 6 июня 2012 г. Получено 08.07.2012 .
  4. ^ "IBM Watson Health объявляет о планах приобретения Truven Health Analytics за 2,6 млрд долларов, что позволит ей укрепить свое лидерство в области решений для ценностно-ориентированного медицинского обслуживания". IBM. 18 февраля 2016 г. Архивировано из оригинала 19 февраля 2016 г. Получено 19 февраля 2016 г.
  5. ^ "IBM приобретает Truven Health Analytics за 2,6 млрд долларов". Reuters . 18 февраля 2016 г. Получено 24 августа 2016 г.
  6. ^ Анонс Truven Health Analytics. 6 июня 2012 г. http://truvenhealth.com/blog/announcing-truven-health-analytics
  7. ^ Дэвис, Мишель Ф.; Дево, Скотт; Давалос, Джеки (2022-01-23). ​​«IBM продает некоторые активы Watson Health более чем за 1 миллиард долларов». Bloomberg News . Получено 2022-01-23 .
  8. ^ "Francisco Partners - Новости - Francisco Partners завершает приобретение активов IBM Healthcare Data and Analytics; запускает компанию Healthcare Data Company Merative". www.franciscopartners.com . 2022-06-30 . Получено 2022-07-28 .
  9. ^ Крейцер, Лора; Купер, Лора (12 июля 2022 г.). «Francisco Partners собрала почти 17 миллиардов долларов для поддержки технологических сделок». The Wall Street Journal .
  10. ^ abc "Putting Watson to Work: Watson in Healthcare". IBM . Архивировано из оригинала 22 июля 2012 г. Получено 11 ноября 2013 г.
  11. ^ "IBM Watson помогает бороться с раком с помощью научно обоснованной диагностики и рекомендаций по лечению" (PDF) . IBM . Архивировано из оригинала (PDF) 26 апреля 2013 г. . Получено 12 ноября 2013 г. .
  12. ^ Saxena, Manoj (13 февраля 2013 г.). "IBM Watson Progress and 2013 Roadmap (Slide 7)". IBM . Получено 12 ноября 2013 г. .
  13. ↑ Уэйкман, Ник (17 февраля 2011 г.). «IBM Watson направляется в медицинскую школу». Washington Technology . Получено 19 февраля 2011 г.
  14. ^ Мэтьюз, Анна Уайлд (12 сентября 2011 г.). «Новый сотрудник Wellpoint: кто такой Уотсон?» . The Wall Street Journal .
  15. ^ Апбин, Брюс (8 февраля 2013 г.). «IBM Watson получает свой первый бизнес в здравоохранении». Forbes .
  16. ^ Милиард, Майк (30 октября 2012 г.). «Watson направляется в медицинскую школу: клиника Кливленда, IBM отправляет суперкомпьютер в колледж». Новости ИТ-отрасли здравоохранения . Получено 11 ноября 2013 г.
  17. ^ "MD Anderson использует IBM Watson для обеспечения миссии "Moon Shots", направленной на искоренение рака, начиная с лейкемии" (пресс-релиз). IBM. Архивировано из оригинала 18 октября 2013 г.
  18. ^ «IBM Watson теперь занимается клиническими испытаниями в онкологическом центре имени М. Д. Андерсона». Forbes .
  19. ^ "MD Anderson увольняет IBM Watson из-за неудачи в развитии искусственного интеллекта в медицине". Forbes .
  20. ^ Леске, Никола (9 февраля 2013 г.). «Врачи ищут помощи в лечении рака у суперкомпьютера IBM». Reuters . Архивировано из оригинала 16 февраля 2016 г. Получено 11 ноября 2013 г.
  21. ^ "MANIPAL HOSPITALS ОБЪЯВЛЯЕТ О НАЦИОНАЛЬНОМ ЗАПУСКЕ IBM WATSON ДЛЯ ОНКОЛОГИИ". www-03.ibm.com . 2016-07-29. Архивировано из оригинала 8 ноября 2016 г. Получено 2017-01-17 .
  22. ^ ANI (28.10.2016). «Больницы Манипала внедрят суперкомпьютер IBM «Watson for Oncology» для лечения рака». Business Standard India . Получено 17.01.2017 .
  23. ^ "Больницы в Азии используют суперкомпьютер Watson для лечения рака". STAT . 2016-08-19 . Получено 2017-01-17 .
  24. ^ МакКарри, Джастин (2017-01-05). «Японская компания заменяет офисных работников искусственным интеллектом». The Guardian . ISSN  0261-3077 . Получено 29-01-2017 .
  25. ^ Сэтелл, Грег. «Как IBM Watson изменит наш подход к работе». Forbes . Получено 08.08.2017 .
  26. ^ Гарбуйо, Массимо; Лин, Нидтида (2019). «Искусственный интеллект как двигатель роста для стартапов в сфере здравоохранения: новые бизнес-модели». California Management Review . 61 (2): 59–83. doi : 10.1177/0008125618811931. S2CID  158219917.
  27. ^ Стрикленд, Элиза (2019-04-02). «Как IBM Watson переобещал и недоделал в области здравоохранения с использованием искусственного интеллекта». IEEE Spectrum : Новости технологий, инженерии и науки . Получено 2019-04-04 .
  28. ^ Мейл, Дуг (21.04.2021). «Что случилось с Watson Health?». Ассоциация вычислительной техники : BLOG@CACM . Получено 21.04.2019 .
  29. ^ Кондон, Стефани (21 января 2022 г.). «IBM продает активы Watson Health инвестиционной фирме Francisco Partners». ZDNet . Получено 21 января 2022 г.
  30. ^ La Monica PR. «Что мания слияний означает для здравоохранения». CNNMoney . Получено 11 апреля 2018 г.
  31. ^ "Почему вы являетесь причиной слияний в здравоохранении". Fortune . Получено 10 апреля 2018 г.
  32. ^ Хорвиц Э. Дж., Бриз Дж. С., Хенрион М. (июль 1988 г.). «Теория принятия решений в экспертных системах и искусственном интеллекте». Международный журнал приближенного рассуждения . 2 (3): 247–302. doi :10.1016/0888-613x(88)90120-x. ISSN  0888-613X.
  33. ^ Арнольд Д., Уилсон Т. (июнь 2017 г.). «Какой доктор? Почему ИИ и робототехника определят Новое здравоохранение» (PDF) . PwC . Получено 8 октября 2018 г.
  34. ^ Cohn J (20 февраля 2013 г.). «Робот увидит вас сейчас». The Atlantic . Получено 26 октября 2018 г.
  35. ^ Лоренцетти, Лаура (5 апреля 2016 г.). «От рака до потребительских технологий: взгляд внутрь стратегии IBM Watson Health». Fortune . Получено 26 октября 2018 г.
  36. ^ «IBM и Rensselaer объединяют усилия для исследования хронических заболеваний с помощью когнитивных вычислений».
  37. ^ Bass D (20 сентября 2016 г.). «Microsoft разрабатывает ИИ, чтобы помочь врачам-онкологам найти правильные методы лечения». Bloomberg . Получено 26 октября 2018 г.
  38. ^ Кнаптон, Сара (20 сентября 2016 г.). «Microsoft «решит» проблему рака в течение 10 лет, «перепрограммировав» больные клетки». The Telegraph . Получено 16 октября 2018 г.
  39. ^ Блох-Будзье, Сара (22 ноября 2016 г.). «NHS объединяется с Google для лечения пациентов». BBC News . Получено 16 октября 2018 г.
  40. ^ Баранюк, Крис (31 августа 2016 г.). «Google получает доступ к результатам сканирования раковых заболеваний». BBC News . Получено 16 октября 2018 г.
  41. ^ Primack, Dan (26 мая 2016 г.). "Intel Capital отменяет продажу портфеля на $1 млрд". Fortune . Получено 26.10.2018 .
  42. ^ «Алгоритмам тоже нужны менеджеры». Harvard Business Review . 2016-01-01 . Получено 2018-10-08 .
  43. ^ Coiera E (1997). Руководство по медицинской информатике, Интернету и телемедицине . Chapman & Hall, Ltd.
  44. ^ Power B (19 марта 2015 г.). «Искусственный интеллект почти готов к бизнесу». Harvard Business Review . Massachusetts General Hospital .
  45. ^ Bahl M, Barzilay R, Yedidia AB, Locascio NJ, Yu L, Lehman CD (март 2018 г.). «Высокорисковые поражения молочной железы: модель машинного обучения для прогнозирования патологического обновления и сокращения ненужного хирургического удаления». Радиология . 286 (3): 810–818. doi :10.1148/radiol.2017170549. PMID  29039725.
  46. ^ ab Bloch-Budzier S (22 ноября 2016 г.). «NHS использует технологию Google для лечения пациентов». BBC News .
  47. ^ Лоренцетти, Л. (5 апреля 2016 г.). Вот как IBM Watson Health преобразует отрасль здравоохранения. Взято с http://fortune.com/ibm-watson-health-business-strategy/
  48. ^ "Отчет CB Insights об искусственном интеллекте" (PDF) . 28 июня 2016 г.
  49. ^ HealthITAnalytics (2018-08-08). «Поставщики услуг используют предиктивную аналитику для получения клинических и финансовых выгод». HealthITAnalytics . Получено 2019-01-16 .
  50. ^ "Прогностическая аналитика в здравоохранении помогает улучшить использование операционных". SearchHealthIT . Получено 2019-01-16 .
  51. ^ Раджпуркар П., Ирвин Дж., Чжу К., Янг Б., Мехта Х., Дуань Т., Динг Д., Багул А., Ланглотц К., Шпанская К., Лунгрен МП. (14.11.2017). «CheXNet: Выявление пневмонии на уровне рентгенолога по рентгенограммам грудной клетки с помощью глубокого обучения». arXiv : 1711.05225 [cs.CV].
  52. ^ Чокли К, Эмануэль Э (декабрь 2016 г.). «Конец радиологии? Три угрозы будущей практике радиологии». Журнал Американского колледжа радиологии . 13 (12 Pt A): 1415–1420. doi :10.1016/j.jacr.2016.07.010. PMID  27652572.
  53. ^ Jha S, Topol EJ (декабрь 2016 г.). «Адаптация к искусственному интеллекту: рентгенологи и патологи как специалисты по информации». JAMA . 316 (22): 2353–2354. doi :10.1001/jama.2016.17438. PMID  27898975. S2CID  3662362.
  54. ^ Patcas R, Bernini DA, Volokitin A, Agustsson E, Rothe R, Timofte R (январь 2019 г.). «Применение искусственного интеллекта для оценки влияния ортогнатического лечения на привлекательность лица и предполагаемый возраст». International Journal of Oral and Maxillofacial Surgery . 48 (1): 77–83. doi : 10.1016/j.ijom.2018.07.010 . PMID  30087062.
  55. ^ Patcas R, Timofte R, Volokitin A, Agustsson E, Eliades T, Eichenberger M, Bornstein MM (август 2019 г.). «Привлекательность лица пациентов с расщелиной: прямое сравнение оценок на основе искусственного интеллекта и групп обычных оценщиков». European Journal of Orthodontics . 41 (4): 428–433. doi : 10.1093/ejo/cjz007. hdl : 20.500.11850/377316 . PMID  30788496. S2CID  73507799.
  56. ^ «Компьютер научился определять рак кожи точнее, чем врачи». The Guardian . 29 мая 2018 г.
  57. ^ ab Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S и др. (декабрь 2017 г.). «Искусственный интеллект в здравоохранении: прошлое, настоящее и будущее». Stroke and Vascular Neurology . 2 (4): 230–243. doi :10.1136/svn-2017-000101. PMC 5829945. PMID 29507784  . 
  58. ^ abc Alić B, Gurbeta L, Badnjević A (июнь 2017 г.). «Методы машинного обучения для классификации диабета и сердечно-сосудистых заболеваний». 2017 6-я Средиземноморская конференция по встраиваемым вычислениям (MECO) . IEEE. стр. 1–4. doi :10.1109/meco.2017.7977152. ISBN 978-1-5090-6742-8. S2CID  22942669.
  59. ^ Pacis D (февраль 2018 г.). «Тенденции в телемедицине с использованием искусственного интеллекта». Труды конференции AIP . 1933 (1): 040009. Bibcode : 2018AIPC.1933d0009P. doi : 10.1063/1.5023979 .
  60. ^ "Искусственный интеллект | Типы ИИ | 7 практических применений искусственного интеллекта". Talky Blog . 2019-07-12. Архивировано из оригинала 17 июля 2019 г. Получено 2019-07-27 .
  61. ^ Беннетт, Кейси К.; Доуб, Томас В.; Селове, Ребекка (2012). «Электронные медицинские карты связывают исследования и практику: где пересекаются предиктивное моделирование, искусственный интеллект и поддержка принятия клинических решений». Политика и технологии здравоохранения . 1 (2): 105–114. arXiv : 1204.4927 . doi : 10.1016/j.hlpt.2012.03.001. S2CID  25022446.
  62. ^ ab B. Bokharaeian и A. Diaz, «Извлечение взаимодействия наркотиков с наркотиками из литературы путем обнаружения лингвистически обоснованного отрицания и зависимости предложений», Журнал искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных , т. 4, № 2, стр. 203–212, 2016.
  63. ^ abc R. Cai et al. , «Выявление неблагоприятных взаимодействий между лекарственными средствами посредством обнаружения правил причинно-следственной связи из спонтанных сообщений о нежелательных явлениях», Искусственный интеллект в медицине , т. 76, стр. 7–15, 2017.
  64. ^ ab F. Christopoulou, TT Tran, SK Sahu, M. Miwa и S. Ananiadou, «Неблагоприятные события, связанные с приемом лекарств, и извлечение связей между ними в электронных медицинских картах с использованием ансамблевых методов глубокого обучения», J Am Med Inform Assoc , август 2019 г.
  65. ^ ab D. Zhou, L. Miao и Y. He, «Глубокое многозадачное обучение с учетом положения для извлечения взаимодействия лекарств», Искусственный интеллект в медицине , т. 87, стр. 1–8, 2018.
  66. ^ Гарсиа Морильо, JS Оптимизация лечения множественных заболеваний при первичном внимании UCAMI HHUU Virgen del Rocio. Севилья. Испания. Доступно для членов SEMI по адресу: ponencias de la II Reunión de Paciente Pluripatológico y Edad Avanzada. Архивировано 14 апреля 2013 г. на Archive.today.
  67. ^ М. Эрреро-Засо, И. Сегура-Бедмар, П. Мартинес и Т. Деклерк, «Корпус DDI: аннотированный корпус с фармакологическими веществами и взаимодействиями между лекарственными средствами», Журнал биомедицинской информатики , т. 46, № 5, стр. 914–920, октябрь 2013 г.
  68. ^ И. Сегура-Бедмар, П. Мартинес и М. Эрреро-Засо, «SemEval-2013 Задача 9: Извлечение взаимодействий лекарственных средств из биомедицинских текстов (DDIExtraction 2013)», Вторая совместная конференция по лексической и вычислительной семантике , т. 2, стр. 341–350, июнь 2013 г.
  69. ^ Б. Сюй и др. , «Включение пользовательского контента для извлечения взаимодействия лекарственных препаратов на основе механизма полного внимания», IEEE Trans Nanobioscience , т. 18, № 3, стр. 360–367, июль 2019 г.

Внешние ссылки