Исследуем технологии искусственного интеллекта, трансформирующие современную медицину. От точной диагностики до персонализированного лечения — ИИ меняет подход к здравоохранению и открывает новые возможности.
*Прямая ссылка на видео https://www.youtube.com/watch?v=gfhBxn6SH6w
**Пересказ видео сделала нейросеть https://300.ya.ru/
Пересказ видео
Трансформация медицины с помощью ИИ
- ИИ меняет подход к лечению и диагностике заболеваний.
- Рынок ИИ в здравоохранении вырастет до 145 млрд долларов к 2030 году.
- ИИ повышает точность диагностики, ускоряет разработку лекарств и персонализирует лечение.
История компании Butterfly Network
- Основана в 2011 году для создания портативного медицинского устройства.
- Устройство Butterfly IQ использует технологию Ultraasound on chip.
- Технология позволяет объединить различные типы датчиков в одном устройстве.
Экосистема Butterfly
- Включает полупроводники, ИИ и облачные технологии.
- Обеспечивает удалённую медицинскую визуализацию и первичную диагностику.
- Используется в гуманитарных миссиях и чрезвычайных ситуациях.
Будущее технологий
- Ожидается автоматическая интерпретация ультразвуковых изображений.
- Развитие телемедицинских функций для дистанционного контроля исследований.
- Более быстрая диагностика и эффективное использование ресурсов здравоохранения.
Проблемы разработки новых лекарств
- Разработка нового препарата занимает 15 лет и стоит более миллиарда долларов.
- Большинство кандидатов в лекарства терпят неудачу из-за побочных эффектов или недостаточной эффективности.
- Традиционные методы тестирования всех возможных комбинаций невозможны из-за огромного количества биологических мишеней и химических соединений.
Компания Recurion и её подход
- Recurion создана в 2013 году для создания новой платформы для открытия лекарств.
- Компания сочетает высокопроизводительную биологию, автоматизацию и искусственный интеллект.
- Recurion собирает огромные массивы биологических данных для анализа с помощью ИИ.
Технологии и достижения Recurion
- Компания сфотографировала десятки миллиардов человеческих клеток и сгенерировала более 19 петабайт данных.
- Использует компьютерное зрение, машинное обучение и нейронные сети для проведения 2 млн экспериментов в неделю.
- В 2024 году завершила строительство суперкомпьютера BIH 2 для ускорения открытия лекарств.
Применение ИИ в разработке лекарств
- Использует генеративный ИИ для создания новых молекул, оптимизированных по эффективности и безопасности.
- Лов, языковой агент на базе большой языковой модели, упрощает взаимодействие учёных с операционной системой Recurion.
- Лов объединяет различные этапы открытия лекарств в единый пользовательский интерфейс.
Преимущества подхода Recurion
- Ускорение процесса открытия лекарств может привести к новым методам лечения редких заболеваний и устойчивых инфекций.
- Снижение стоимости разработки лекарств может сделать препараты более доступными для пациентов.
- Использование ИИ может помочь выявить новые применения для существующих лекарств.
Интерфейсы мозг-компьютер и проект Neuralink
- Нейроинтерфейсы создают прямой канал связи между мозгом и внешним устройством.
- Neuralink, основанная Илоном Маском, работает над созданием универсального интерфейса для мозга.
- Устройство Neuralink имплантирует тонкие нити в мозг и считывает информацию через 1.24 электрода.
- Имплант герметичен, питается от беспроводной батареи и предназначен для управления компьютером или мобильным устройством.
Инновации Neirolink
- Нейроинтерфейс Neirolink передаёт данные по беспроводной сети в приложение для декодирования.
- Хирургический робот разработан для имплантации тонких нитей.
- Робот оснащён оптикой и датчиками для точного позиционирования иглы.
Путь к клиническим испытаниям
- Компания столкнулась с критикой из-за испытаний на приматах.
- В мае 2023 года Neirolink получила одобрение на испытания на людях в США.
- В январе 2024 года успешно имплантировано устройство человеку.
Потенциальные применения
- Нейроинтерфейсы могут помочь парализованным управлять устройствами с помощью мысли.
- Технология может восстановить зрение у слепых с неповреждённой зрительной корой.
- Нейроинтерфейсы могут использоваться для лечения неврологических расстройств.
Вызовы и перспективы
- Необходимо обеспечить стабильность и безопасность имплантов.
- Возникают этические вопросы приватности и хакерской уязвимости.
- В будущем технологии могут расширить когнитивные способности и улучшить память.
Аналитика медицинских данных
- Компания Commodo Health создала платформу MEAP AI для обработки данных о пациентах.
- Платформа объединяет ИИ с картой здравоохранения для аналитики в реальном времени.
- Встроенный помощник MapLab позволяет пользователям генерировать выводы с помощью естественного языка.
Применение MAP AI
- В клинической разработке MAP AI помогает изучать заболевания и определять критерии для испытаний.
- В сфере медицинских связей MAP AI ускоряет стратегические задачи и измеряет влияние программ.
- В коммерческой сфере MAP AI помогает понять рыночный ландшафт и отслеживать эффективность продвижения брендов.
Последствия для здравоохранения
- Сокращение времени от вопроса до ответа.
- Демократизация доступа к медицинским данным.
- Возможность увидеть полную картину, объединяя данные из различных источников.
Умные медицинские учреждения
- Нехватка медицинского персонала и растущий спрос на услуги.
- Безопасность пациентов и инциденты, ухудшающие результаты лечения.
- Традиционные системы мониторинга реагируют на уже произошедшие события.
Концепция Smart Care Facility от Care AI
- Умное медицинское учреждение, работающее круглосуточно
- Использует искусственный интеллект и амбиентные датчики
- Непрерывный мониторинг пациентов и персонала
Ключевые компоненты платформы
- Умные палаты пациентов (Smart Patient Rooms)
- Центр управления с искусственным интеллектом (AI Assisted Command Center)
- Виртуальный уход с помощью искусственного интеллекта (AI Assisted Virtual Care)
Преимущества системы
- Предотвращение падений пациентов
- Предотвращение пролежней
- Мониторинг соблюдения медицинских протоколов
- Предотвращение самовольного ухода пациентов
Технологические инновации
- Амбиентные интеллектуальные датчики с функцией постоянной осведомлённости
- Федеративное обучение искусственного интеллекта
Роль искусственного интеллекта в медицине
- Помощь врачам в постановке диагнозов и разработке планов лечения
- Анализ медицинских изображений для выявления патологий
- Обработка миллионов медицинских записей для выявления закономерностей и прогнозирования рисков
Будущее медицины
- Симбиоз человеческого опыта и вычислительной мощи искусственного интеллекта
- Постоянный анализ медицинских данных для предупреждения проблем до появления симптомов
В этом видео
Трансформация медицины с помощью ИИ
0:00
Привет, с вами Айвенгаo и на этом канале я рассказываю про применение искусственного интеллекта в разных
0:05
направлениях бизнеса или сферах деятельности. На наших глазах происходит не просто трансформация, это слом того,
0:12
что было раньше. Это очень интересно, и именно про это будут мои
0:18
выпуски моим подписчикам. Раньше я делал выпуски с ежедневными новостями про искусственный интеллект, IT и бизнес.
0:25
Меняются названия моделей, вводятся новые функции. Новостей много. Всё охватить не успеваешь. Поэтому я решил
0:32
новости выпускать в Telegram-канале, ссылка в описании. Это будет быстро. Не надо ждать выпуска с видео часами и
0:38
днями. Там будут суперактуальные новости. А тут решил создавать и публиковать более фундаментальные
0:44
выпуски. Каждый выпуск про одно направление бизнеса и как его меняет искусственный интеллект. Обещаю, будет
0:51
интересно. Поехали. Трансформация медицины с помощью
0:57
искусственного интеллекта — это не просто технологический скачок, а фундаментальноя изменение подхода к
1:03
лечению и диагностике заболеваний. Исследования показывают, что глобальный рынок искусственного интеллекта в
1:09
здравоохранении вырастет до 145 млрд долларов к тридцатому году. Для
1:14
понимания роста в двадцать четвёртом году этот рынок составлял 30 млрд долларов. То есть это рост почти в пять
1:21
раз за 6 лет. Давайте разберёмся, что скрывается за этими цифрами. Технологии
1:26
искусственного интеллекта в медицине решают несколько ключевых проблем. Повышают точность диагностики, ускоряют
1:33
разработку лекарств и делают лечение более персонализированным. Алгоритмы глубокого обучения способны
1:40
анализировать медицинские снимки с точностью, превосходящей опытных радиологов на
1:45
15-20% при выявлении определённых патологий. Это не заменяет врача, а даёт
1:50
ему мощный инструмент поддержки принятия решений. В разработке лекарств
1:56
искусственный интеллект сокращает путь от идеи до готового препарата с 15 лет
2:01
до 5 лет, что означает более быстрый доступ пациентов к новым методам лечения. Что это значит для обычного
2:08
человека? В ближайшие годы вы сможете получить более точный диагноз, более эффективное лечение, а врачи будут
2:15
уделять больше времени непосредственно работе с пациентами вместо бумажной работы. Прогностические модели помогут
2:21
предупредить заболевания до появления симптомов, основываясь на вашей генетике и образе жизни, а врач будущего должен
2:28
уметь работать в тандеме с интеллектуальными системами. Навыки интерпретации данных и критического
2:33
мышления станут не менее важными, чем традиционные медицинские знания. Далее я
2:39
разберу компании, что они делают для соединения такой традиционной отрасли, как медицина, с новой для себя
2:45
технологией, искусственным интеллектом. История компании Butterfly Network
Революция в медицинской визуализации
2:52
началась в одиннадцатом году, когда учёный предприниматель Джонатан Родберг основал стартап с амбициозной целью:
2:59
создать новое портативное медицинское устройство для визуализации, которое могло бы сделать как
3:05
магнитно-резонансную томографию, так и ультразвуковые исследования значительно дешевле и эффективнее и автоматизировать
3:13
большую часть процесса медицинской визуализации. Медицинская визуализация —
3:18
это набор технологий, позволяющих врачам заглянуть внутрь тела без хирургического
3:24
вмешательства. К таким методам относятся рентген УЗИ, компьютерная томография, МРТ и другие, каждый из которых
3:31
по-своему показывает внутренние органы и ткани. Эти исследования помогают врачам обнаружить заболевания, травмы или
3:38
аномалии, которые невозможно увидеть невооружённым глазом. Благодаря медицинской визуализации можно не только
3:44
поставить точный диагноз, но и контролировать эффективность лечения. Давайте взглянем на глобальную картину.
3:51
Около 4.700 млн человек во всём мире не имеют доступа к медицинской
3:57
визуализации. От недостаточно обслуживаемых сообществ в развитых странах до отдалённых районов Африки.
4:03
Диагностические возможности, которые мы считаем само собой разумеющимися для большей части человечества остаются
4:09
недоступными. Первым шагом к достижению этой цели стало устройство Butterfly IQ.
4:15
Эта портативная система использует революционную технологию Ultraasound on chip, которая заменяет традиционную
4:22
систему датчиков единым кремневым чипом. Что это значит на практике? Обычные
4:27
ультразвуковые аппараты используют пьезоэлектрические кристаллы, выстроенные в определённых конфигурациях
4:32
для достижения желаемой глубины и типа исследования. Для разных видов исследований требуются разные датчики.
4:39
Линейные для поверхностных структур, конвексные для исследования внутренних органов брюшной полости, фазированные
4:46
для кардиологических исследований. Инженеры Butterfly Network полностью переосмыслили эту технологию. Они
4:54
интегрировали тысячи преобразующих элементов непосредственно на схемы, которые ими управляют, на уровне
5:00
полупроводниковой пластины. Это позволило упаковать огромную вычислительную мощность в чип размером с
5:06
почтовую марку, исключив необходимость в пьезоэлектрических кристаллах, что стало прямо революционным изменением в
5:13
отрасли. Технология ёмкостных микромеханических ультразвуковых преобразователей обеспечивает
5:19
возможности визуализации, эквивалентные дорогим стационарным системам в рамках
5:24
единого портативного датчика для всего тела. Устройства Butterfly оснащены более чем 9.000 тысячами силикатных
5:32
элементов, которые вибрируют для генерации и приёма звуковых волн, обеспечивая более широкую полосу
5:38
пропускание, чем традиционные ультразвуковые системы. Эта новаторская конструкция позволяет объединить
5:45
фазированные конвекные и линейные датчики в одном устройстве без ущерба для качества изображения, одновременно
5:52
включая передовые возможности визуализации, которые обычно встречаются в высококлассных стационарных системах.
5:59
Но Bterfly — это не просто портативный ультразвуковой датчик. Компания создала
6:05
целостную экосистему, которая сочетает в себе полупроводники, искусственный интеллект и облачные технологии. Датчики
6:12
для всего тела интегрируются с передовым искусственным интеллектом, программным обеспечением для управления рабочими
6:19
процессами и комплексным образовательным пакетом, предоставляя полное решение для
6:24
ультразвуковой диагностики в точке оказания помощи, адаптированной для удовлетворения конкретных потребностей
6:30
врачей. Благодаря сочетанию полупроводников, искусственного интеллекта и облачных технологий, сотни
6:36
тысяч клиентов по всему миру используют баттерфлай для повышения качества медицинской помощи. Эта технология
6:43
делает удалённую медицинскую визуализацию реальностью, что является благом для отдалённых сообществ,
6:49
некоторые из которых впервые получают доступ к такой важной медицинской информации. В индивидуальной практике
6:55
врачей они позволяют быстро проводить первичную диагностику прямо в кабинете, не направляя пациента в отдельное
7:02
отделение. В крупных медицинских системах Баттерfй интегрируется в общую платформу ухода, обеспечивая единый
7:09
стандарт диагностики во всех подразделениях. В медицинском образовании устройства дают возможность
7:14
студентам практиковаться в ультразвуковой диагностике с гораздо меньшими затратами. Особенно важно
7:21
применение Батterfly в условиях ограниченных ресурсов. Прочное, мобильное, спасающая жизнеустройство
7:29
становится незаменимым в гуманитарных миссиях и чрезвычайных ситуациях.
7:34
Представьте себе ситуацию. В отдалённой деревне человек жалуется на острую боль
7:39
в животе. Без доступа к диагностическому оборудованию местный медработник мог бы только предполагать причину и, возможно,
7:47
направить пациента в районную больницу. что требует долгой и сложной транспортировки. С Butterfly тот же
7:53
медработник может немедленно провести базовое ультразвуковое исследование, выявить, например, аппендицит и принять
8:00
обоснованное решение о необходимости срочной эвакуации. За этими инновациями
8:06
солидная научная база. Компания владеет более чем 600 патентами, и прогресс не
8:12
останавливается. С каждым новым поколением устройств улучшается качество
8:17
изображения, расширяются функциональные возможности, совершенствуются алгоритмы искусственного интеллекта. В перспективе
8:24
мы можем ожидать дальнейшей интеграции искусственного интеллекта для автоматической интерпретации
8:30
ультразвуковых изображений, что позволит даже медработникам с минимальной подготовкой получать клинически значимую
8:37
информацию. Также, вероятно, развитие телемедицинских функций, когда специалист из другой части мира сможет
8:43
дистанционно контролировать процесс исследования и интерпретировать результаты. Для пациентов это означает
8:50
более быструю диагностику, сокращение времени ожидания и меньшую необходимость
8:55
в перемещении между разными медицинскими учреждениями. В сельских и отдалённых районах это может означать разницу между
9:02
своевременной помощью и серьёзными осложнениями. Для систем здравоохранения внедрение таких устройств может привести
9:09
к более эффективному использованию ресурсов. Базовую диагностику можно проводить на первичном уровне, направляя
9:16
на более сложные и дорогостоящие исследования только тех пациентов, которым это действительно необходимо.
9:22
Для врачей и медицинских работников Баттерфлай даёт инструмент для принятия более обоснованных клинических решений
9:29
прямо у постели больного. Это особенно важно в неотложных ситуациях, когда счёт идёт на минуты.
9:37
Поставьте лайк этому выпуску. Это поможет увидеть его многим людям и будет для меня стимулом создавать всё новые
9:43
видео. Заранее благодарен. Традиционный процесс
Ускорение разработки лекарств с помощью ИИ
9:49
разработки лекарств — это долгий, дорогостоящий и крайне неэффективный путь. От обнаружения потенциального
9:55
соединения до его выхода на рынок проходит в среднем 15 лет, а стоимость
10:01
разработки нового препарата может превышать миллиард долларов. При этом большинство кандидатов в лекарства
10:07
терпят неудачу на поздних стадиях клинических испытаний из-за непредвиденных побочных эффектов или
10:13
недостаточной эффективности. Основная проблема заключается в огромном количестве возможных биологических
10:20
мишеней и химических соединений, которые необходимо протестировать. Человеческий
10:25
организм содержит около 20.000 генов и сотни тысяч белков, а количество
10:30
потенциальных малых молекул для лекарств исчисляется миллиардами. Проверить все эти комбинации традиционными методами
10:37
просто невозможно. Именно здесь появляется компания Recurion, основанная в тринадцатом году. Компания поставила
10:44
перед собой амбициозную цель: создать принципиально иную платформу для открытия лекарств, сочетающую передовые
10:51
элементы высокопроизводительной биологии и автоматизации с последними достижениями в области искусственного
10:57
интеллекта. Recрн иногда называет свой подход переходом от био тех к тех био,
11:03
что отражает фундаментальное изменение в мышлении. Вместо того, чтобы начинать с
11:08
биологии и искать технологические решения для конкретных проблем, компания начинает с построения мощной
11:15
технологической платформы, способной обрабатывать биологические данные в беспрецедентных масштабах. В основе
11:21
подхода recёршин лежит создание огромных массивов биологических данных, пригодных
11:27
для анализа с помощью искусственного интеллекта. На сегодняшний день компания сфотографировала десятки миллиардов
11:33
человеческих клеток и сгенерировала более 19 петабайт биологических данных
11:38
для обучения своих алгоритмов. Для понимания масштаба 1б — это милнгиб. Сочетая компьютерное зрение с
11:45
классическим машинным обучением и нейронными сетями, компания может проводить около 2 млн экспериментов
11:52
каждую неделю. Это примерно в 1.000 раз больше, чем возможно в традиционных лабораториях. Такой подход позволяет
11:59
алгоритмам recкёрш выявлять новые кандидаты в лекарства, механизмы действия и потенциальную токсичность,
12:05
что может привести к созданию новых методов лечения для пациентов. В двадцать четвёртом году Reёршен
12:10
завершила строительство BIH 2, чрезвычайно мощного суперкомпьютера, предназначенного для ускорения открытия
12:17
новых лекарств с использованием передового искусственного интеллекта и обширных биологических датасетов. Этот
12:24
суперкомпьютер позволяет обрабатывать и анализировать петабайты данных, моделировать сложные биологические
12:30
системы и проводить виртуальные эксперименты в масштабах, невозможных для традиционных исследовательских
12:36
групп. Автоматизированные лаборатории Recurion, работающие на базе этого суперкомпьютера, собирают, моделируют и
12:42
анализируют целевые данные и выполняют эксперименты с помощью компьютерного
12:47
моделирования. модели машинного обучения компании определяют наиболее перспективные мишени и при этом
12:54
постоянно и экспоненциально совершенствуются. Другой важный аспект работы recёшн — применение
13:00
искусственного интеллекта для создания новых молекул. Используя генеративный искусственный интеллект, предиктивные
13:06
модели и экспериментирования, компания разрабатывает, синтезирует и тестирует новые молекулы, оптимизированные по
13:13
эффективности, селективности, безопасности и биодоступности. В отличие от традиционного подхода, когда химики
13:21
вручную разрабатывают и оптимизируют молекулы, Recёр используют алгоритмы,
13:26
способные предсказывать свойства миллионов потенциальных соединений и предлагать наиболее перспективные
13:32
кандидаты для синтеза и тестирования. Это значительно сокращает время и ресурсы, необходимые для нахождения
13:39
молекул с желаемыми свойствами. Одна из самых интересных инноваций recёр — это
13:45
love. Они так назвали языковой агент на базе большой языковой модели, который позволяет учёным и технологам напрямую
13:52
взаимодействовать с операционной системой Recurionн. С помощью неё исследователи могут идентифицировать
13:59
новые мишени, генерировать новые соединения и даже планировать синтез и экспериментирование с этими
14:05
соединениями. Лов, что расшифровывается как оркестрированный языковыми моделями
14:10
рабочий процесс, представляет собой следующую эволюцию операционной системы Recurionн. Он поддерживает программы
14:17
открытия лекарств путём координации сложных рабочих процессов. Эти процессы объединяют различные этапы и инструменты
14:25
от поиска значимых взаимосвязей в картах биологии и химии Recёр до генерации
14:30
новых соединений и планирования их синтеза и экспериментов. Традиционно ранние стадии открытия лекарств включают
14:38
многодисциплинарное сотрудничество между командами химиков и биологов в течение нескольких месяцев или лет. В рамках
14:45
recкёр этот процесс обычно требует, чтобы биологи определяли биологические пути и устанавливали новые связи на
14:52
карте. А затем химики оптимизировали химические серии для выбранных мишеней.
14:57
Лов упрощает эти процессы, объединяя эти разрозненные функции в единый пользовательский интерфейс, который
15:03
работает с использованием команд на естественном языке. Растущее число инструментов искусственного интеллекта,
15:10
разрабатываемых и датасетов, генерируемых в recкёршин, увеличивает сложность рабочих процессов раннего
15:16
открытия лекарств. Ускорение процесса открытия лекарств может привести к появлению новых методов лечения
15:22
заболеваний, для которых в настоящее время не существует эффективных препаратов, от редких генетических
15:29
расстройств до устойчивых к антибиотикам инфекций. Многие медицинские проблемы остаются нерешёнными из-за сложности и
15:35
дороговизны традиционного процесса разработки лекарств. К тому же подход Reкёршин может снизить общую стоимость
15:42
разработки лекарств, что потенциально может привести к более доступным препаратам для пациентов. А
15:47
использование искусственного интеллекта может помочь выявить новые применения для существующих лекарств, что известно
15:54
как перепрофилирование лекарств. Это может быть особенно ценно для быстрого реагирования на новые угрозы здоровью,
16:01
например, такие, как [музыка] пандемии. Если вам удобнее читать, чем
16:07
смотреть видео, то специально для вас на сайте ivenga.media опубликована
16:12
текстовая версия этого выпуска. переходите и читайте в удобном для вас формате. Ссылка в описании.
Интерфейсы мозг-компьютер в медицине
16:21
Так, а теперь в отрасль медицины врывается Илон Маск и его проект Нейролиink, который работает в одной из
16:28
самых захватывающих областей на стыке нейронауки и технологий, интерфейсах
16:33
мозгкомпьютер. Давайте начнём с понимания, что такое интерфейс мозгкомпьютер. По сути, это технология,
16:40
которая создаёт прямой канал связи между мозгом и внешним устройством, позволяя
16:46
мыслью управлять компьютерами, протезами или другими устройствами без необходимости движения. Такие интерфейсы
16:52
открывают огромные возможности как в медицине для людей с ограниченными возможностями, так и для потенциального
16:58
расширения человеческих способностей в будущем. Нейроинтерфейсы исследуются десятилетиями, но большинство
17:05
существующих решений имеют серьёзные ограничения. Неинвазивные устройства, которые располагаются на поверхности
17:12
головы, не могут точно считывать сигналы отдельных нейронов. Традиционные инвазивные решения, часто громоздки,
17:19
требуют проводного соединения, ограничивают мобильность пациента и несут высокие риски осложнений. В этом
17:26
контексте в шестнадцатом году была основана компания Nйролиink, созданная Илоном Маском и группой из восьми учёных
17:33
и инженеров. Компания впервые была публично представлена в марте семнадцатого года. Интересно, что само
17:39
название нейролин и прототип, на основе которого компания начала свою работу, изначально принадлежали двум
17:46
нейроучёным: Педраму Мохсени и Рендольфу Нудо. Эти исследователи разрабатывали
17:51
электронный чип для лечения травматических повреждений мозга, но не смогли получить достаточную поддержку
17:58
инвесторов для продолжения работы. Официальная миссия Нейролин звучит амбициозно. Создать универсальный
18:04
интерфейс для мозга, чтобы вернуть автономию людям с неудовлетворёнными медицинскими потребностями сегодня и
18:11
раскрыть потенциал человека завтра. Что выделяет нейролинк среди других разработок в этой области? Кроме
18:18
известного на весь мир основателя, конечно, прежде всего это уникальный подход к созданию инвазивного
18:24
нейроинтерфейса, который решает многие проблемы существующих технологий. В девятнадцатом году нейролиink
18:30
представило устройство, напоминающее швейную машину, способное имплантировать очень тонкие нити толщиной от 4 до 6 м в
18:39
мозг. Для сравнения, человеческий волос имеет толщину около 70 мкм, то есть эти
18:45
нити примерно в 15 раз тоньше. В то же время была продемонстрирована система, которая считывает информацию от
18:51
лабораторной крысы через 1.500 электродов. Современный имплант N1 от
18:56
Neirolink представляет собой полностью имплантируемое устройство, косметически невидимое и предназначенное для
19:03
управления компьютером или мобильным устройством где угодно. Он записывает нейронную активность через 1.24
19:10
электрода, распределённых по 64 нитям. Эти высокогибкие, ультратонкие нити
19:17
являются ключом к минимизации повреждений во время имплантации и в дальнейшем. Имплант герметично запечатан
19:23
в биосовместимом корпусе, который выдерживает физиологические условия в несколько раз более жёсткие, чем в
19:29
человеческом теле. Он питается от небольшой батареи, заряжаемой беспроводным путём снаружи, с помощью
19:36
компактного индуктивного зарядного устройства, что позволяет легко использовать его в любом месте.
19:42
Передовые специально разработанные энергоэффективные чипы и электроника обрабатывают нейронные сигналы,
19:48
передавая их по беспроводной сети в приложение Neiроink, которое декодирует поток данных в действия и намерения.
19:55
Одна из наиболее впечатляющих инноваций Neirроlink — это хирургический робот, разработанный для имплантации
20:01
устройства. Нити импланта настолько тонкие, что они не могут быть введены человеческой рукой. Хирургический робот
20:09
был разработан для надёжного и эффективного введения этих нитей точно туда, где они должны быть. Робот состоит
20:15
из базовой структуры и платформы движения, которые обеспечивают структурную основу для головки робота и
20:21
основного трёхосного линейного движения, используемого для позиционирования головки робота и иглы. Головка робота
20:29
содержит оптику и датчики пяти систем камер и оптику для системы оптической
20:35
когерентной томографии. Игла, которая тоньше человеческого волоса, захватывает, вводит и высвобождает нити.
20:42
Путь нейролин от лабораторных разработок к реальным пациентам был не самым гладким. Компания сталкивалась с
20:50
критикой из-за большого количества приматов, которые были усыплены после медицинских испытаний. Ветеринарные
20:56
записи показали осложнения с хирургически имплантированными электродами у обезьян. Тем не менее, в
21:02
мае двадцать третьего года компания получила одобрение на проведение испытаний на людях в США. И уже 29
21:10
января двадцать четвёртого года Илон Маск объявил, что нейролиink успешно имплантировала устройство человеку, и
21:17
пациент восстанавливается. Это стало важным этапом для компании и всей отрасли нейроинтерфейсов. Ещё более
21:24
впечатляющим является объявление компании в сентябре двадцать четвёртого года о том, что её последняя разработка
21:31
blлайн sideй позволит слепым людям, у которых зрительная кора не повреждена, вернуть некоторый уровень зрения. Эта
21:38
разработка получила статус прорыва от федерального правительства США, что ускорит её развитие. Давайте теперь
21:45
посмотрим на потенциальные применения технологии Neirolink и подобных ей нейроинтерфейсов в медицине и за её
21:52
пределами. В первую очередь интерфейсы Мозг компьютер имеют огромный потенциал для людей с параличом. Они могут
21:59
позволить таким пациентам управлять компьютерами, инвалидными колясками, протезами и другими устройствами
22:05
напрямую с помощью мысли, существенно повышая их автономию и качество жизни. Как мы уже упоминали, технология также
22:12
может помочь слепым людям с неповреждённой зрительной корой восстановить зрение. Это работает путём
22:18
прямой стимуляции зрительной коры мозга, минуя повреждённые глаза или зрительные
22:23
нервы. Кроме того, нейроинтерфейсы могут найти применение в лечении различных неврологических расстройств, таких как
22:30
эпилепсия, болезнь Паркинсона, депрессия и посттравматическое стрессовое расстройство путём мониторинга и
22:37
модуляции мозговой активности. В более отдалённой перспективе такие технологии могут быть использованы для расширения
22:43
когнитивных способностей, улучшения памяти, обучения и даже для создания новых форм коммуникации между людьми. Но
22:50
это уже граничит с научной фантастикой и требует решения множества технических,
22:55
этических и социальных вопросов. Но тут необходимо отметить, что на пути развития технологий нейроинтерфейсов
23:02
есть множество серьёзных вызовов. С технической точки зрения необходимо обеспечить долгосрочную стабильность и
23:08
безопасность имплантов, улучшить точность декодирования нейронных сигналов, а также минимизировать
23:14
иммунную реакцию организма на инородное тело. С этической точки зрения возникают
23:20
вопросы приватности нейронных данных, потенциальной хакерской уязвимости имплантов, социального неравенства в
23:26
доступе к таким технологиям и даже фундаментальных вопросов о том, как эти технологии могут изменить наше понимание
23:33
человеческой личности, свободы воли и сознания. Если вы хотите быть в курсе
23:40
самых свежих и последних новостей искусственного интеллекта, у меня есть Telegram-канал, подписывайтесь. Плюс там
23:46
можно пообщаться со мной, ссылка в [музыка] описании. Современное здравоохранение
Аналитика медицинских данных
23:53
генерирует колоссальные объёмы данных. Каждый визит к врачу, каждый анализ,
23:58
каждый рецепт, всё это формирует огромный массив информации, который теоретически может дать нам бесценные
24:05
знания о течении заболеваний, эффективности лечения и многом другом. Однако традиционно эти данные остаются
24:12
разрозненными, труднодоступными и сложными для анализа. Согласно исследованию Frost and Sлиiv,
24:18
проведённому в двадцать четвёртом году, компании здравоохранения тратят в среднем 7 месяцев только на то, чтобы
24:24
собрать данные в пригодное для использования состояния. Представьте, полгода подготовки, прежде чем вы
24:29
сможете даже начать анализировать информацию. В этом контексте компания Commodo Healths, основанная в
24:35
четырнадцатом году Вебом Саном и доктором Арифом Натхоо, взялась решить эту фундаментальную проблему. Изначально
24:42
компания поставила перед собой амбициозную цель создать самую полную и детальную карту здравоохранения в мире,
24:50
которая бы отслеживала так называемые путешествия пациентов через различные медицинские учреждения и виды лечения.
24:57
За 10 лет Comodo Health превратилась в одну из ведущих компаний в области применения искусственного интеллекта в
25:03
здравоохранении. И результатом этого развития стала революционная платформа MEAP AI, которая обрабатывает информацию
25:11
о более чем 330 млн историй пациентов. Эта платформа объединяет искусственный
25:17
интеллект с самой полной картой здравоохранения в отрасли для предоставления аналитики в реальном
25:23
времени о тенденциях заболеваний, путях лечения и группах пациентов. Ключевая
25:29
инновация последней платформы Comoda Hals, получившей название MapLab — это встроенный помощник по аналитике на базе
25:36
искусственного интеллекта, который позволяет пользователям генерировать аналитические выводы с помощью обработки
25:42
естественного языка. Другими словами, теперь любой человек, даже без технических знаний, может просто задать
25:49
вопрос обычными словами и получить ответ, основанный на анализе миллионов медицинских случаев. Теперь давайте
25:56
посмотрим, как MAP AI применяется в различных областях здравоохранения и фармацевтики. В клинической разработке
26:02
команды могут использовать MAP AI для изучения ландшафта заболеваний, выявления медицинских организаций и
26:09
работников, лечащих определённые группы пациентов, и определение влияния критериев включения и исключения для
26:15
клинических испытаний. В сфере медицинских связей MAP AI ускоряет стратегические задачи. Специалисты могут
26:22
начать с общего анализа заболевания, улучшить стратегии взаимодействия с врачами и измерить реальное влияние
26:28
образовательных и информационных программ. В коммерческой сфере MEAP AI помогает ускорить понимание рыночного
26:34
ландшафта, провести сегментацию пациентов и медицинских работников, отслеживать эффективность продвижения
26:40
лекарственных брендов и многое другое. По сути, MAP AI работает по принципу аналогичному Chat GPT, но
26:47
специализируется именно на медицинских данных и вопросах. И внедрение инструментов, подобных Map AI, может
26:53
иметь далеко идущие последствия для всей отрасли здравоохранения. Давайте рассмотрим некоторые из них. Во-первых,
27:00
значительное сокращение времени от вопроса до ответа. Вместо месяцев сбора
27:06
и подготовки данных исследователи и аналитики могут получать ответы на сложные вопросы за минуты или часы. Это
27:13
может значительно ускорить исследование новых лекарств, оптимизацию лечения и реакцию на новые угрозы здоровью.
27:20
Во-вторых, демократизация доступа к медицинским данным. Теперь не только специалисты по данным, но и врачи,
27:27
исследователи, руководители клиник и фармацевтических компаний могут напрямую работать с информацией и получать ценные
27:34
выводы. Это может привести к более информированным решениям на всех уровнях системы здравоохранения. В-третьих,
27:40
возможность увидеть полную картину, объединяя данные из различных источников
27:46
и прослеживая путешествие пациента через всю систему здравоохранения, инструменты
27:51
наподобие Map AI позволяют увидеть общие тенденции и закономерности, которые
27:56
могли бы остаться незамеченными при более фрагментированном подходе. Можно ожидать, что в будущем подобные
28:03
инструменты будут ещё более интегрированы во все аспекты здравоохранения, от разработки лекарств
28:09
до индивидуального лечения пациентов, с увеличением объёма и качества данных, а
28:15
также улучшением алгоритмов искусственного интеллекта. Точность и полезность таких инструментов будет
28:20
только расти. Если вам интересна тема искусственного
28:25
интеллекта и его влияние на разные сферы жизни и бизнеса, подписывайтесь на этот канал. И дальше будем исследовать эти
28:32
увлекательные изменения вместе. Есть такие проблемы, с которыми
Умные медицинские учреждения
28:39
сегодня сталкиваются системы здравоохранения во всём мире. Одна из ключевых проблем — это нехватка
28:45
медицинского персонала при растущем спросе на медицинские услуги. Медсры и другие медработники часто перегружены
28:52
рутинными административными задачами, которые отнимают драгоценное время, которое можно было бы потратить на
28:57
непосредственный уход за пациентами. Другая серьёзная проблема — это безопасность пациентов, падение
29:03
пациентов, несоблюдение предписанных протоколов лечения и другие инциденты могут существенно ухудшать результаты
29:10
лечения и увеличивать затраты на медицинскую помощь. Кроме того, традиционные системы мониторинга часто
29:17
реагируют на уже произошедшие события, а не предотвращают их. Это означает, что медицинский персонал узнает о проблеме
29:23
только после того, как она уже возникла, что ограничивает возможности для своевременного вмешательства. Компания
29:30
CARII разработала комплексное решение для этих проблем, создав концепцию умного медицинского учреждения или Smart
29:38
Care Facility. Эта платформа, работающая круглосуточно и без выходных, которая
29:43
использует искусственный интеллект и амбиентные датчики для непрерывного мониторинга и поддержки как пациентов,
29:49
так и медицинского персонала. В основе системы лежат интеллектуальные датчики с функцией постоянного наблюдения, которые
29:56
устанавливаются в палатах пациентов и по всему медицинскому учреждению. Эти датчики включают высокоточные камеры и
30:03
другие сенсоры, которые непрерывно собирают информацию об окружающей среде, действиях пациентов и медицинского
30:10
персонала. Собранные данные обрабатываются с помощью продвинутых алгоритмов искусственного интеллекта,
30:16
которые могут распознавать потенциально опасные ситуации ещё до их возникновения и автоматически уведомлять медицинский
30:23
персонал. Например, система может заметить, что пациент проявляет признаки беспокойства и может попытаться встать с
30:31
кровати, что создаёт риск падения. В этом случае система немедленно отправляет уведомления персоналу, что
30:38
позволяет предотвратить инцидент. Давайте рассмотрим ключевые компоненты и возможности платформы Smart Care
30:45
Facility от Care AI. Во-первых, это умные палаты пациентов или Smart Patient
30:50
Rooms. Благодаря встроенным датчикам и искусственному интеллекту палата становится самоосознающей средой,
30:57
которая постоянно контролирует состояние пациента и окружающую обстановку. Система может отслеживать положение
31:04
пациента в постели, его движения, признаки беспокойства и другие параметры, которые могут указывать на
31:10
потенциальные проблемы. Во-вторых, это центр управления с искусственным интеллектом или AI Assisted Command
31:16
Center. Он предоставляет единый интерфейс для мониторинга всех процессов в медицинском учреждении. Центр
31:23
управления может работать как на стационарных компьютерах, так и на мобильных устройствах медицинского
31:29
персонала, обеспечивая мгновенное уведомление о возникающих проблемах. В-третьих — это виртуальный уход с
31:35
помощью искусственного интеллекта или AI Assisted Virtual Care. Эта функция позволяет удалённым членам медицинской
31:42
команды наблюдать за пациентами и взаимодействовать с ними через встроенные в датчики экраны и камеры.
31:48
Это особенно полезно в ситуациях, когда требуется быстрая консультация специалиста, но физическое присутствие
31:55
невозможно или нецелесообразно. Датчики работают на основе технологии
32:00
периферийных вычислений или computing, что означает, что большая часть обработки данных происходит
32:06
непосредственно на устройстве без необходимости передачи больших объёмов данных по сети. Теперь рассмотрим, какие
32:13
конкретные проблемы решает данная система и какие преимущества она предоставляет для медицинских
32:19
учреждений, персонала и пациентов. Первое важное применение — это предотвращение падений пациентов.
32:26
Система может обнаруживать ранние признаки того, что пациент собирается встать с постели, включая беспокойное
32:32
поведение и немедленно уведомлять медицинский персонал. Это критически важно, учитывая, что падение пациентов
32:39
являются одной из наиболее распространённых причин травм в больницах. Второе ключевое применение —
32:45
предотвращение пролежней. Умная палата постоянно контролирует положение пациента в постели и может уведомлять
32:52
персонал, когда необходимо сменить положение тела пациента, чтобы предотвратить развитие пролежней. Третья
32:59
важная функция — мониторинг соблюдения медицинских протоколов. Система отслеживает выполнение предписанных
33:06
процедур и автоматически напоминает персоналу, когда что-то не соответствует установленным нормам. Это способствует
33:12
повышению качества ухода и снижению количества медицинских ошибок. Четвёртое
33:17
применение — предотвращение самовольного ухода пациентов из медицинского учреждения. Датчики могут отслеживать
33:24
перемещение пациентов по учреждению и уведомлять персонал, если пациент приближается к выходу или пересекает
33:31
установленную границу. За внешней простотой использования системы скрываются сложные технологические
33:38
инновации. Давайте рассмотрим некоторые из них. Во-первых, это амбиентные
33:43
интеллектуальные датчики с функцией постоянной осведомлённости. Эти датчики
33:48
не только собирают данные, но и обрабатывают их непосредственно на устройстве с помощью встроенных
33:53
нейронных сетей. Это обеспечивает быструю реакцию системы и снижает нагрузку на сеть медицинского
33:59
учреждения. Во-вторых, платформа использует федеративное обучение искусственного интеллекта. Это означает,
34:06
что датчики постоянно учатся и совершенствуются, безопасно обмениваясь полученными знаниями между собой. Таким
34:13
образом, вся сеть датчиков функционирует как единый интеллектуальный организм, который становится умнее с каждым
34:20
[музыка] днём. Искусственный интеллект в медицине надолго. Одни системы машинного обучения
34:27
помогают врачам ставить более точные диагнозы и разрабатывать персонализированные планы лечения.
34:33
Другие технологии анализа медицинских изображений позволяют выявлять патологии на ранних стадиях, когда лечение
34:40
наиболее эффективно. В клинической практике алгоритмы обрабатывают миллионы медицинских записей, выявляя скрытые
34:47
закономерности и прогнозируя риски заболеваний. Эти решения не заменяют врачей, а становятся их помощниками,
34:54
освобождая время для общения с пациентами. Для нас, как для пациентов, это означает более качественную
34:59
диагностику, меньше медицинских ошибок и доступ к передовым методам лечения.
35:05
Будущее медицины — это симбиоз человеческого опыта и вычислительной мощи искусственного интеллекта.
35:11
Представьте, что наши с вами медицинские данные постоянно анализируются, предупреждая о проблемах до появления
35:17
симптомов. Звучит круто. А что вы думаете о медицине будущего с искусственным интеллектом? Поделитесь
35:23
своим мнением в комментариях. Спасибо, что досмотрели видео до конца. Подписывайтесь и ставьте лайк. Это очень
35:29
поможет в развитии канала. Скоро увидимся.