stringtranslate.com

Мератив

Merative LP , ранее IBM Watson Health , — американская компания в области медицинских технологий , которая предоставляет продукты и услуги , которые помогают клиентам облегчить медицинские исследования , клинические исследования , фактические данные и медицинские услуги посредством использования искусственного интеллекта , анализа данных , облачных вычислений , и другие передовые информационные технологии. Merative принадлежит Francisco Partners , американской частной инвестиционной компании со штаб-квартирой в Сан-Франциско, Калифорния . В 2022 году IBM продала свое подразделение Watson Health и выделила его в Merative. По состоянию на 2023 год она останется отдельной компанией со штаб-квартирой в Анн-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 медицинским подразделением Thomson Reuters . 23 апреля 2012 года Thomson Reuters согласилась продать его Veritas Capital за 1,25 миллиарда долларов США. [2] 6 июня 2012 года сделка была завершена, и новая компания Truven Health Analytics стала независимой организацией, специализирующейся 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 предоставлению медицинских данных и аналитике. [5] Их решения включали информацию, аналитические инструменты, тесты, исследования и услуги для отрасли здравоохранения , включая больницы, государственные учреждения, работодателей, планы медицинского страхования, врачей, фармацевтических компаний. , биотехнологические компании и компании по производству медицинского оборудования. Название компании Truven представляет собой сочетание слов «доверенный» и «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 основала компанию по производству медицинских данных под названием Merative. [8] [9]

Достижения

Естественный язык Watson, генерация гипотез и возможности обучения на основе фактических данных исследуются, чтобы увидеть, как Watson может способствовать системам поддержки клинических решений и увеличению использования искусственного интеллекта в здравоохранении для использования медицинскими работниками . [10] Чтобы помочь врачам в лечении пациентов, после того как врач задал системе запрос, описывающий симптомы и другие связанные с ними факторы, Watson сначала анализирует входные данные, чтобы определить наиболее важные фрагменты информации; затем анализирует данные пациента, чтобы найти факты, имеющие отношение к медицинской и наследственной истории пациента ; затем исследует доступные источники данных для формирования и проверки гипотез ; [10] и, наконец, представляет список индивидуальных рекомендаций с оценкой достоверности. [11] Источниками данных , которые Watson использует для анализа, могут быть рекомендации по лечению, данные электронных медицинских карт , заметки медицинских работников, материалы исследований, клинические исследования, журнальные статьи и информация о пациентах. [10] Несмотря на то, что Watson был разработан и позиционируется как «консультант по диагностике и лечению», он никогда не участвовал в процессе медицинской диагностики , а только помогал определить варианты лечения для пациентов, которым уже поставили диагноз. [12]

В феврале 2011 года было объявлено, что IBM будет сотрудничать с Nuance Communications в исследовательском проекте по разработке коммерческого продукта в течение следующих 18–24 месяцев, предназначенного для использования возможностей Watson по поддержке принятия клинических решений. Врачи Колумбийского университета помогут выявить критические проблемы в медицинской практике , где технологии системы могут внести свой вклад. Кроме того, врачи из Университета Мэриленда будут работать над определением наилучшего способа взаимодействия такой технологии, как Watson, с практикующими врачами для оказания максимальной помощи. [13]

В сентябре 2011 года IBM и WellPoint (теперь Anthem ) объявили о партнерстве, которое позволит использовать возможности Watson по обработке данных, чтобы предлагать врачам варианты лечения. [14] Затем, в феврале 2013 года, IBM и WellPoint предоставили Watson первое коммерческое приложение для принятия решений по управлению использованием при лечении рака легких в Мемориальном онкологическом центре Слоан-Кеттеринг . [15]

IBM объявила о партнерстве с Cleveland Clinic в октябре 2012 года. Компания направила Watson в Медицинский колледж Лернера Кливлендской клиники Университета Кейс Вестерн Резерв , где она будет расширять свой опыт в области здравоохранения и помогать медицинским работникам в лечении пациентов. Медицинское учреждение будет использовать возможности Watson для хранения и обработки больших объемов 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 К. Мартин Харрис, доктор медицинских наук, директор по информационным технологиям Кливленда . Клиника . [16]

В 2013 году IBM и Онкологический центр доктора медицинских наук Андерсона начали пилотную программу, направленную на реализацию «миссии центра по искоренению рака». [17] [18] Однако, потратив 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 медицинской группы Westmed в Нью-Йорке начали тестировать суперкомпьютерную систему Watson, пытаясь рекомендовать лечение рака легких. [20]

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

7 января 2017 года IBM и Fukoku Mutual Life Insurance заключили контракт с IBM на проведение анализа компенсационных выплат с помощью искусственного интеллекта IBM Watson Explorer. Это привело к потере 34 рабочих мест, и компания заявила, что ускорит анализ компенсационных выплат. путем анализа претензий и медицинской документации и повышения производительности на 30%. Компания также заявила, что сэкономит 140 миллионов йен на эксплуатационных расходах. [24]

Говорят, что IBM Watson будет нести в себе базу знаний 1000 специалистов по онкологическим заболеваниям, что произведет революцию в сфере здравоохранения. IBM считается прорывной инновацией. Однако направление онкологии все еще находится на зачаточной стадии. [25]

Несколько стартапов в сфере здравоохранения эффективно использовали семь архетипов бизнес-моделей для вывода на рынок решений [ модное слово ] на базе IBM Watson. Эти архетипы зависят от ценности, создаваемой для целевого пользователя (например, ориентация на пациента по сравнению с ориентацией на поставщика медицинских услуг и плательщика) и механизмов получения ценности (например, предоставление информации или объединение заинтересованных сторон). [26]

В 2019 году Элиза Стрикленд назвала «историю Watson Health [...] поучительной историей о высокомерии и шумихе» и представила «репрезентативную выборку проектов» с их статусом. [27] Сообщение Ассоциации вычислительной техники (ACM) от 2021 года под названием «Что случилось с Watson Health?» описала проблемы управления портфелем Watson Health, учитывая количество приобретений, связанных с созданием подразделения в 2015 году, и почти полный упор на процесс «голубого промывания», а не на потребности приобретения клиентской базы. [28]

21 января 2022 года IBM объявила, что продаст Watson Health частной инвестиционной компании Francisco Partners . [29]

Соображения и проблемы отрасли

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

Большая часть отраслевого применения ИИ в секторе здравоохранения сосредоточена на системах поддержки клинических решений . [32] По мере увеличения объема данных системы поддержки принятия решений ИИ становятся более эффективными. Многие компании изучают возможности внедрения больших данных в отрасль здравоохранения. [33]

IBM Watson Oncology находится в разработке в Онкологическом центре Мемориала Слоана-Кеттеринга и Кливлендской клинике . [34] IBM также сотрудничает с CVS Health над применением искусственного интеллекта в лечении хронических заболеваний и с Johnson & Johnson над анализом научных работ с целью поиска новых связей для разработки лекарств . [35] В мае 2017 года IBM и Политехнический институт Ренсселера начали совместный проект под названием «Расширение возможностей здравоохранения посредством аналитики, обучения и семантики» (HEALS), который будет изучен с использованием технологий искусственного интеллекта для улучшения здравоохранения. [36]

Некоторые другие крупные компании, которые внесли свой вклад в разработку алгоритмов искусственного интеллекта для использования в здравоохранении, включают:

Майкрософт

Проект Microsoft в Ганновере в партнерстве с Институтом рака Найта Орегонского университета здоровья и науки анализирует медицинские исследования, чтобы предсказать наиболее эффективные варианты лекарственного лечения рака для пациентов. [37] Другие проекты включают анализ медицинских изображений прогрессирования опухоли и разработку программируемых клеток . [38]

Google

Платформа Google DeepMind используется Национальной службой здравоохранения Великобритании (NHS) для выявления 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

Подразделение венчурного капитала Intel ( Intel Capital ) недавно инвестировало в стартап Lumiata, который использует искусственный интеллект 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 приблизительные выводы без прямого участия человека.

Что отличает технологию искусственного интеллекта от традиционных технологий в здравоохранении, так это способность получать информацию, обрабатывать ее и предоставлять конечным пользователям четко определенные результаты. ИИ делает это с помощью алгоритмов машинного обучения . Эти алгоритмы способны распознавать закономерности в поведении и создавать собственную логику. Чтобы уменьшить погрешность, алгоритмы ИИ необходимо многократно тестировать. Алгоритмы ИИ ведут себя иначе, чем люди, по двум причинам: (1) алгоритмы буквальны: если вы ставите цель, алгоритм не может адаптироваться и понимать только то, что ему было сказано явно, (2) и алгоритмы представляют собой черные ящики ; алгоритмы могут чрезвычайно точно предсказать, но не причину или почему. [42]

Основная цель приложений ИИ, связанных со здравоохранением, — проанализировать взаимосвязь между методами профилактики или лечения и результатами лечения пациентов. [43] Программы искусственного интеллекта были разработаны и применены в таких практиках, как процессы диагностики , разработка протоколов лечения , разработка лекарств , персонализированная медицина , а также мониторинг и уход за пациентами. Медицинские учреждения, такие как Клиника Мэйо , Мемориальный онкологический центр Слоана-Кеттеринга , [44] [45] и Национальная служба здравоохранения , [46] разработали алгоритмы искусственного интеллекта для своих отделений. Крупные технологические компании, такие как IBM [47] и Google , [46] и такие стартапы, как Welltok и Ayasdi, [48] также разработали алгоритмы искусственного интеллекта для здравоохранения. Кроме того, больницы ищут решения искусственного интеллекта [ модное слово ] для поддержки операционных инициатив, которые увеличивают экономию средств, повышают удовлетворенность пациентов и удовлетворяют потребности в персонале и рабочей силе. [49] Компании разрабатывают решения для прогнозной аналитики [ модное слово ] , которые помогают менеджерам здравоохранения улучшить бизнес-операции за счет увеличения загрузки, уменьшения количества пациентов в стационарах, сокращения продолжительности пребывания и оптимизации численности персонала. [50]

Следующие области медицины представляют интерес для исследований искусственного интеллекта:

Радиология

Возможность интерпретировать результаты визуализации с помощью радиологии может помочь врачам обнаружить малейшие изменения на изображении, которые врач может случайно пропустить. Исследование в Стэнфорде создало алгоритм, который мог обнаружить пневмонию в этом конкретном месте у участвующих пациентов с лучшим средним показателем F1 (статистический показатель, основанный на точности и запоминаемости), чем у радиологов, участвовавших в этом исследовании. [51] Радиологическая конференция Радиологического общества Северной Америки провела презентации по искусственному интеллекту в визуализации во время своего ежегодного собрания. Появление технологии искусственного интеллекта в радиологии воспринимается некоторыми специалистами как угроза, поскольку технология позволяет добиться улучшения определенных статистических показателей в единичных случаях, в отличие от специалистов. [52] [53]

Визуализация

Последние достижения позволили использовать ИИ для описания и оценки результатов челюстно-лицевой хирургии или оценки лечения расщелины неба с точки зрения привлекательности лица или возраста. [54] [55]

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

Диагностика заболеваний

Существует множество заболеваний, но есть также много способов использования ИИ для их эффективной и точной диагностики. Некоторые из наиболее известных заболеваний — это диабет и сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ), которые входят в первую десятку причин смертности во всем мире и легли в основу многих исследований/тестирований, помогающих получить точную информацию. диагноз. Из-за такого высокого уровня смертности , связанного с этими заболеваниями, были предприняты усилия по интеграции различных методов, помогающих поставить точный диагноз.

Статья Цзяна и др. (2017) [57] продемонстрировали, что существует множество различных типов методов искусственного интеллекта, которые используются при различных заболеваниях. Некоторые из этих методов обсуждались Цзяном и др. включают: машины опорных векторов , нейронные сети , деревья решений и многое другое. Каждый из этих методов описывается как имеющий «цель обучения», поэтому «классификации максимально соответствуют результатам…». [57]

Чтобы продемонстрировать некоторые особенности диагностики/классификации заболеваний, при классификации этих заболеваний используются два разных метода, в том числе использование « искусственных нейронных сетей (ИНС) и байесовских сетей (БН)». [58] Из обзора множества различных статей. в течение 2008–2017 гг. [58] в них наблюдалось, какой из двух методов был лучше. Был сделан вывод, что «ранняя классификация этих заболеваний может быть достигнута путем разработки моделей машинного обучения, таких как искусственные нейроны». Сеть и байесовская сеть». В другом выводе Alic и соавт. (2017) [58] удалось сделать вывод о том, что между ними ANN и BN лучше и могут более точно классифицировать диабет/ССЗ со средней точностью «в обоих случаях ( 87,29 для диабета и 89,38 для сердечно-сосудистых заболеваний).

Телездравоохранение

Рост телемедицины показал рост возможных приложений ИИ. [59] Возможность наблюдать за пациентами с помощью ИИ может позволить передавать информацию врачам в случае возможной активности заболевания. [60] Носимое устройство может обеспечивать постоянный мониторинг состояния пациента, а также давать возможность замечать изменения, которые могут быть менее различимы для человека.

Электронные медицинские карты

Электронные медицинские записи имеют решающее значение для цифровизации и распространения информации в отрасли здравоохранения. Однако регистрация всех этих данных сопряжена со своими проблемами, такими как когнитивная перегрузка и выгорание пользователей. Разработчики EHR сейчас 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 прогнозирующее моделирование данных EHR достигло точности 70–72% при прогнозировании индивидуального ответа на лечение на исходном уровне. [61] Это означает, что использование инструмента искусственного интеллекта, 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 лекарственного взаимодействия в медицинской литературе. [62] [63] [64] [65] Взаимодействие между лекарствами представляет угрозу для тех, кто принимает несколько лекарств одновременно, и опасность возрастает с увеличением количества 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 . В 2013 году усилия были объединены в рамках проекта DDIExtraction Challenge, в рамках которого группа исследователей из Университета Карлоса III собрала корпус литературы по лекарственным взаимодействиям, чтобы сформировать стандартизированный тест для таких алгоритмов. [67] Конкурентов проверяли на способность точно определить по тексту, какие препараты взаимодействуют друг с другом и каковы характеристики их взаимодействия. [68] Исследователи продолжают использовать этот корпус для стандартизации измерения эффективности своих алгоритмов. [62] [63] [65]

Другие алгоритмы идентифицируют взаимодействие лекарств на основе закономерностей в пользовательском контенте, особенно в электронных медицинских записях и/или отчетах о нежелательных явлениях. [63] [64] Такие организации, как Система сообщения о нежелательных явлениях 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 выявления закономерностей, предполагающих взаимодействие лекарств. [69]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Merative официально приветствует свои индийские глобальные центры возможностей и инноваций в Бангалоре, Хайдарабаде и Ченнаи» . www.businesswireindia.com .
  2. ^ Официальный пресс-релиз. Архивировано 25 апреля 2012 г. в Wayback Machine.
  3. ^ «Veritas завершает покупку медицинского учреждения Thomson» . Рейтер. 6 июня 2012 года . Проверено 8 июля 2012 г.
  4. ^ «IBM Watson Health объявляет о планах приобрести Truven Health Analytics за 2,6 миллиарда долларов, расширяя свое лидерство в области решений для ухода, основанных на ценности» . ИБМ. 18 февраля 2016 г. Проверено 19 февраля 2016 г.
  5. ^ «IBM приобретет Truven Health Analytics за 2,6 миллиарда долларов» . Рейтер . 18 февраля 2016 года . Проверено 24 августа 2016 г.
  6. ^ Анонсирование Truven Health Analytics. 6 июня 2012 г. http://truvenhealth.com/blog/announcing-truven-health-analytics.
  7. ^ Дэвис, Мишель Ф.; Дево, Скотт; Давалос, Джеки (23 января 2022 г.). «IBM продает некоторые активы Watson Health на сумму более 1 миллиарда долларов» . Новости Блумберга . Проверено 23 января 2022 г.
  8. ^ «Francisco Partners - Новости - Francisco Partners завершает приобретение активов IBM в области медицинских данных и аналитики; запускает компанию Merative, занимающуюся медицинскими данными» . www.franciscopartners.com . 30 июня 2022 г. Проверено 28 июля 2022 г.
  9. ^ Крейцер, Лаура; Купер, Лора (12 июля 2022 г.). «Francisco Partners собирает почти 17 миллиардов долларов для поддержки технологических сделок». Журнал "Уолл Стрит .
  10. ^ abc «Как заставить Watson работать: Watson в здравоохранении». ИБМ . Проверено 11 ноября 2013 г.
  11. ^ «IBM Watson помогает бороться с раком с помощью научно обоснованной диагностики и предложений по лечению» (PDF) . ИБМ . Проверено 12 ноября 2013 г.
  12. ↑ Саксена, Манодж (13 февраля 2013 г.). «Прогресс IBM Watson и дорожная карта на 2013 год (слайд 7)». ИБМ . Проверено 12 ноября 2013 г.
  13. ↑ Уэйкман, Ник (17 февраля 2011 г.). «Watson из IBM отправляется в медицинскую школу» . Вашингтонские технологии . Проверено 19 февраля 2011 г.
  14. ↑ Мэтьюз, Анна Уайлд (12 сентября 2011 г.). «Новый сотрудник Wellpoint: что такое Ватсон?» . Журнал "Уолл Стрит .
  15. ↑ Апбин, Брюс (8 февраля 2013 г.). «IBM Watson получает свой первый бизнес в сфере здравоохранения». Форбс .
  16. ↑ Миллиард, Майк (30 октября 2012 г.). «Watson направляется в медицинскую школу: клиника Кливленда, IBM отправляет суперкомпьютер в колледж». Новости ИТ в сфере здравоохранения . Проверено 11 ноября 2013 г.
  17. ^ «Доктор Андерсон использует IBM Watson для реализации миссии «Лунные выстрелы», направленной на борьбу с раком, начиная с лейкемии» (пресс-релиз). ИБМ.
  18. ^ «Watson из IBM теперь проводит клинические испытания в онкологическом центре доктора медицины Андерсона» . Форбс .
  19. ^ «Доктор медицинских наук Андерсон сдерживает IBM Watson в неудаче с искусственным интеллектом в медицине» . Форбс .
  20. ↑ Леске, Никола (9 февраля 2013 г.). «Врачи обращаются за помощью в лечении рака к суперкомпьютеру IBM». Рейтер . Проверено 11 ноября 2013 г.
  21. ^ «БОЛЬНИЦЫ MANIPAL ОБЪЯВЛЯЮТ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЗАПУСК IBM WATSON ДЛЯ ОНКОЛОГИИ» . www-03.ibm.com . 29 июля 2016 г. Проверено 17 января 2017 г.
  22. ^ АНИ (28 октября 2016 г.). «Больницы Манипала примут на вооружение суперкомпьютер IBM Watson for Oncology для лечения рака» . Бизнес-стандарт Индии . Проверено 17 января 2017 г.
  23. ^ «Больницы в Азии используют суперкомпьютер Watson для лечения рака» . СТАТ . 19 августа 2016 г. Проверено 17 января 2017 г.
  24. ^ МакКарри, Джастин (05 января 2017 г.). «Японская компания заменяет офисных работников искусственным интеллектом». Хранитель . ISSN  0261-3077 . Проверено 29 января 2017 г.
  25. ^ Сателл, Грег. «Как IBM Watson изменит наш подход к работе». Форбс . Проверено 8 августа 2017 г.
  26. ^ Гарбуйо, Массимо; Лин, Нидтида (2019). «Искусственный интеллект как двигатель роста стартапов в сфере здравоохранения: новые бизнес-модели». Обзор менеджмента Калифорнии . 61 (2): 59–83. дои : 10.1177/0008125618811931. S2CID  158219917.
  27. ^ Стрикленд, Элиза (2 апреля 2019 г.). «Как IBM Watson переоценила и не выполнила задачу в области здравоохранения с использованием искусственного интеллекта». IEEE Spectrum : Новости технологий, техники и науки . Проверено 4 апреля 2019 г.
  28. ^ Мейл, Дуг (21 апреля 2021 г.). «Что случилось с Watson Health?». Ассоциация вычислительной техники : BLOG@CACM . Проверено 21 апреля 2019 г.
  29. ↑ Кондон, Стефани (21 января 2022 г.). «IBM продает активы Watson Health инвестиционной фирме Francisco Partners». ЗДНет . Проверено 21 января 2022 г.
  30. ^ Ла Моника PR. «Что мания слияний означает для здравоохранения». CNNMoney . Проверено 11 апреля 2018 г.
  31. ^ «Почему вы являетесь причиной этих слияний в сфере здравоохранения» . Удача . Проверено 10 апреля 2018 г.
  32. ^ Хорвиц Э.Дж., Бриз Дж.С., Генрион М. (июль 1988 г.). «Теория принятия решений в экспертных системах и искусственном интеллекте». Международный журнал приближенного рассуждения . 2 (3): 247–302. дои : 10.1016/0888-613x(88)90120-x. ISSN  0888-613X.
  33. ^ Арнольд Д., Уилсон Т. (июнь 2017 г.). «Какой доктор? Почему искусственный интеллект и робототехника будут определять новое здоровье» (PDF) . ПвК . Проверено 8 октября 2018 г.
  34. ↑ Кон Дж. (20 февраля 2013 г.). «Робот сейчас тебя увидит». Атлантический океан . Проверено 26 октября 2018 г.
  35. ↑ Лоренцетти, Лаура (5 апреля 2016 г.). «От рака к потребительским технологиям: взгляд на стратегию IBM Watson Health». Удача . Проверено 26 октября 2018 г.
  36. ^ «Команда IBM и Rensselaer по исследованию хронических заболеваний с помощью когнитивных вычислений» .
  37. ^ Бас Д (20 сентября 2016 г.). «Microsoft разрабатывает искусственный интеллект, чтобы помочь врачам-онкологам найти правильное лечение». Блумберг . Проверено 26 октября 2018 г.
  38. ↑ Кнаптон, Сара (20 сентября 2016 г.). «Microsoft «решит» рак в течение 10 лет, «перепрограммируя» больные клетки». Телеграф . Проверено 16 октября 2018 г.
  39. ↑ Блох-Будзье, Сара (22 ноября 2016 г.). «NHS объединяется с Google для лечения пациентов». Новости BBC . Проверено 16 октября 2018 г.
  40. ↑ Баранюк, Крис (31 августа 2016 г.). «Google получает доступ к сканированию рака». Новости BBC . Проверено 16 октября 2018 г.
  41. ↑ Примак, Дэн (26 мая 2016 г.). «Intel Capital отменяет продажу портфеля на 1 миллиард долларов» . Удача . Проверено 26 октября 2018 г.
  42. ^ «Алгоритмам тоже нужны менеджеры» . Гарвардское деловое обозрение . 01.01.2016 . Проверено 8 октября 2018 г.
  43. ^ Койера Э (1997). Руководство по медицинской информатике, Интернету и телемедицине . Чепмен и Холл, ООО
  44. ^ Power B (19 марта 2015 г.). «Искусственный интеллект почти готов к бизнесу». Гарвардское деловое обозрение . Массачусетская больница общего профиля .
  45. ^ Бахл М., Барзилай Р., Йедидия AB, Локасио Нью-Джерси, Ю Л., Lehman CD (март 2018 г.). «Поражения молочной железы высокого риска: модель машинного обучения для прогнозирования патологического обновления и уменьшения ненужного хирургического удаления». Радиология . 286 (3): 810–818. дои : 10.1148/radiol.2017170549. ПМИД  29039725.
  46. ^ ab Блох-Будзье С (22 ноября 2016 г.). «Государственная служба здравоохранения использует технологии Google для лечения пациентов». Новости BBC .
  47. ↑ Лоренцетти, Л. (5 апреля 2016 г.). Вот как IBM Watson Health преобразует индустрию здравоохранения. Получено с http://fortune.com/ibm-watson-health-business-strategy/.
  48. ^ «Отчет CB Insights об искусственном интеллекте» (PDF) . 28 июня 2016 г.
  49. ^ HealthITAnalytics (08 августа 2018 г.). «Поставщики используют прогнозную аналитику для получения клинической и финансовой выгоды». ЗдоровьеITAnalytics . Проверено 16 января 2019 г.
  50. ^ «Прогнозная аналитика в здравоохранении помогает улучшить использование операционных». ПоискЗдоровьеИТ . Проверено 16 января 2019 г.
  51. ^ Раджпуркар П., Ирвин Дж., Чжу К., Ян Б., Мехта Х., Дуань Т., Дин Д., Багуль А., Ланглотц С., Шпанская К., Лунгрен М.П. (14 ноября 2017 г.). «CheXNet: Обнаружение пневмонии на уровне радиолога по рентгенограммам грудной клетки с глубоким обучением». arXiv : 1711.05225 [cs.CV].
  52. ^ Чокли К., Эмануэль Э (декабрь 2016 г.). «Конец радиологии? Три угрозы будущей радиологической практике». Журнал Американского колледжа радиологии . 13 (12 ч. А): 1415–1420 гг. дои : 10.1016/j.jacr.2016.07.010. ПМИД  27652572.
  53. ^ Джа С, Тополь Э.Дж. (декабрь 2016 г.). «Адаптация к искусственному интеллекту: рентгенологи и патологи как специалисты по информации». ДЖАМА . 316 (22): 2353–2354. дои : 10.1001/jama.2016.17438. PMID  27898975. S2CID  3662362.
  54. ^ Паткас Р., Бернини Д.А., Волокитин А., Агустссон Э., Роте Р., Тимофте Р. (январь 2019 г.). «Применение искусственного интеллекта для оценки влияния ортогнатического лечения на привлекательность лица и предполагаемый возраст». Международный журнал челюстно-лицевой хирургии . 48 (1): 77–83. дои : 10.1016/j.ijom.2018.07.010 . ПМИД  30087062.
  55. ^ Паткас Р., Тимофте Р., Волокитин А., Агустссон Э., Элиадес Т., Эйхенбергер М., Борнштейн М.М. (август 2019 г.). «Привлекательность лица пациентов с расщелиной: прямое сравнение между оценкой на основе искусственного интеллекта и обычными группами оценщиков». Европейский журнал ортодонтии . 41 (4): 428–433. дои : 10.1093/ejo/cjz007. hdl : 20.500.11850/377316 . PMID  30788496. S2CID  73507799.
  56. ^ «Компьютер учится обнаруживать рак кожи точнее, чем врачи» . Хранитель . 29 мая 2018 г.
  57. ^ Аб Цзян Ф, Цзян Ю, Чжи Х, Донг Ю, Ли Х, Ма С и др. (декабрь 2017 г.). «Искусственный интеллект в здравоохранении: прошлое, настоящее и будущее». Инсульт и сосудистая неврология . 2 (4): 230–243. doi : 10.1136/svn-2017-000101. ПМЦ 5829945 . ПМИД  29507784. 
  58. ^ abc Алич Б, Гурбета Л, Бадневич А (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. дои : 10.1109/meco.2017.7977152. ISBN 978-1-5090-6742-8. S2CID  22942669.
  59. ^ Пацис Д (февраль 2018 г.). «Тенденции телемедицины с использованием искусственного интеллекта». Материалы конференции AIP . 1933 (1): 040009. Бибкод : 2018AIPC.1933d0009P. дои : 10.1063/1.5023979 .
  60. ^ «Искусственный интеллект | Типы ИИ | 7 практического использования искусственного интеллекта» . Разговорный блог . 12 июля 2019 г. Архивировано из оригинала 17 июля 2019 года . Проверено 27 июля 2019 г.
  61. ^ Беннетт, Кейси С.; Дуб, Томас В.; Селове, Ребекка (2012). «EHR соединяют исследования и практику: место пересечения прогнозного моделирования, искусственного интеллекта и поддержки клинических решений». Политика и технологии здравоохранения . 1 (2): 105–114. arXiv : 1204.4927 . doi :10.1016/j.hlpt.2012.03.001. S2CID  25022446.
  62. ^ аб Б. Бохареян и А. Диас, «Извлечение информации о взаимодействии лекарств и лекарств из литературы посредством обнаружения лингвистического отрицания и зависимости предложений», Журнал искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных , том. 4, нет. 2, стр. 203–212, 2016.
  63. ^ abc Р. Цай и др. , «Идентификация неблагоприятных лекарственных взаимодействий посредством выявления правил причинно-следственной связи на основе спонтанных сообщений о нежелательных явлениях», Artificial Intelligence In Medicine , vol. 76, стр. 7–15, 2017.
  64. ^ ab Ф. Кристопулу, Т. Т. Тран, С. К. Саху, М. Мива и С. Ананиаду, «Неблагоприятные события, связанные с приемом лекарств, и извлечение связей с лекарствами в электронных медицинских записях с помощью ансамблевых методов глубокого обучения», J Am Med Inform Assoc , август 2019 г. .
  65. ^ Аб Д. Чжоу, Л. Мяо и Ю. Хэ, «Глубокое многозадачное обучение с учетом положения для выявления взаимодействия лекарств», Искусственный интеллект в медицине , том. 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-Сазо, И. Сегура-Бедмар, П. Мартинес и Т. Деклерк, «Корпус DDI: аннотированный корпус с фармакологическими веществами и лекарственными взаимодействиями», Журнал биомедицинской информатики , том. 46, нет. 5, стр. 914–920, октябрь 2013 г.
  68. ^ И. Сегура-Бедмар, П. Мартинес и М. Эрреро-Сазо, «Задание 9 SemEval-2013: Извлечение взаимодействий лекарств из биомедицинских текстов (DDIExtraction 2013)», Вторая совместная конференция по лексической и вычислительной семантике , том . 2, стр. 341–350, июнь 2013 г.
  69. ^ Б. Сюй и др. , «Включение пользовательского контента для извлечения информации о взаимодействии лекарств на основе механизма полного внимания», IEEE Trans Nanobioscience , vol. 18, нет. 3, стр. 360–367, июль 2019 г.

Внешние ссылки