В современном мире в связи с развитием высоких технологий и накоплением большого объема знаний в разных отраслях науки, особенно такой многопрофильной как медицина, создались предпосылки и возникла острая необходимость в создании искусственного интеллекта, способного накапливать все возрастающие объемы знаний и обрабатывать эту информацию, выдавая на выходе оптимальный алгоритм ведения пациента. Ученые различных областей задались достаточно дерзкой целью: разработать информационные технологии, способные отчасти заменить или весомо облегчить интеллектуальный труд человека, создав искусственный интеллект. К такому решению разработчиков в области биомедицинской информатики подталкивает ряд проблем здравоохранения, являющихся одним из факторов отставания качества оказания медицинской помощи от современных технологий в свете последних достижений науки.

Прежде всего, это проблема актуализации медицинских знаний и отсутствия возможности полноценной оценки клинической практики. Это потеря большого объема данных, несущих важные сведения и не учитываемых должным образом. Так называемые большие данные в медицине необходимо анализировать в режиме реального времени (сбор, хранение, формализация, постоянное обновление, анализ, интерпретация) с созданием регулярно пополняемых электронных баз данных – клинических регистров. Правильно формализованные клинические регистры системы здравоохранения открывают большой потенциал в плане более точного понимания эпидемиологиеской ситуации, рационального планирования бюджета и реализации целевой функции деятельности системы здравоохранения – повышения качества оказания медицинской помощи.

Недостаточная квалификация и низкая осведомленность специалистов здравоохранения о принципах доказательной медицины приводит к нерациональному выбору диагностических процедур и методов лечения, необоснованным назначениям лекарственных препаратов (полипрагмазии), а также неадекватному прогнозу клинических исходов.

С другой стороны, высокая загруженность врачей, во-первых, не предоставляет возможности принятия сложных решений, что требует достаточно больших временных затрат на поиск и чтение соответствующей литературы. Это, в свою очередь, способствует появлению врачебных ошибок в клинической практике на различных этапах ведения пациента, и, во-вторых, не позволяет врачу вовремя и в полном объеме репортировать о побочных эффектах и случаях неэффективности применяемой терапии.

Далее, одной из важнейших проблем, влияющих на качество оказания медицинской помощи, является отсутствие мониторинга процесса и исходов лечения пациента при амбулаторном лечении и после выписки из стационара, а также сложность контроля клинических исходов при наблюдении пациента в разных медицинских учреждениях независимо друг от друга однопрофильными или разнопрофильными врачами.

​

   - "Внедрение искусственного интеллекта в систему здравоохранения призвано в первую очередь помочь врачу быстро и обоснованно принять клиническое решение, повысить его квалификацию и информационную осведомленность. Искусственный интеллект интегрируется в медицинские информационные системы лечебно-профилактических учреждений любого профиля и сложности, поддерживая экспертным мнением и рекомендациями все рабочие места врачей. В фоновом режиме система анализирует сотни тысяч электронных медицинских карт в минуту, прогнозирует риски возникновения осложнений и оповещает врачей, предлагая необходимые профилактические мероприятия. Наконец, система поддерживает процесс клинической диагностики, выявляет раннее развитие патологических процессов и рекомендует наиболее оптимальное лечение с учетом индивидуальных особенностей каждого пациента, используя персонализированный подход к подбору методов терапии"

​

Искусственный интеллект в медицине – высокотехнологичная система, решающая задачи обеспечения и улучшения качества медицинской помощи на национальном уровне. Это ежедневный помощник врача, позволяющий экономить время специалиста и знакомящий его с актуальными результатами клинической практики в заданной области, свободными от влияния заинтересованных мнений и «агрессивного» маркетинга фармацевтических компаний, повышающий развивающий его осведомленность знания в области доказательной медицины. Система повышает участие практикующего врача в системе фармаконадзора, позволяет сравнивать клиническую и экономическую эффективность применения различных медицинских технологий, в том числе оригинальных и генерических лекарственных препаратов, с учетом индивидуальных особенностей пациента. Такая информационная технология должна моментально предоставлять врачу результат аналитической обработки большого массива существующих клинических данных, который формируется из историй болезни в формате электронного регистра клинических данных, по заданному вопросу (выбор диагностических инструментов, методов лечения, проч.). На основании результатов анализа клинической практики система формирует рекомендации по подбору диагностических инструментов и/или методов лечения, наиболее приемлемых для данного пациента с учетом его диагноза и клинической картины, а также прогнозирует клинический исход терапии. Анализ применения той или иной медицинской технологии должен проводиться за весь период с первого упоминания в клинических материалах. Таким образом, становится возможным объединение и усиление доказательности данных о рациональности и безопасности применения медицинских технологий в редких клинических случаях, например, при орфанных заболеваниях. Обязательным условием работы интеллектуальной системы является интеграция в медицинскую информационную систему и наличие машинного модуля анализа медицинских текстов, что обеспечивает фоновый мониторинг действий врача и «чтение» электронной истории болезни без участия пользователя и его дополнительных усилий по вводу данных.

​

​

​