Posted 26 ноября, 11:06

Published 26 ноября, 11:06

Modified 26 ноября, 11:06

Updated 26 ноября, 11:06

ФОМС заявил о расширении объема исследований по ОМС с применением ИИ

ФОМС заявил о расширении объема исследований по ОМС с применением ИИ

26 ноября 2024, 11:06
Фото: 1MI.
Российская медицина осваивает технологии искусственного интеллекта, особенно в области диагностики рака молочной железы.

Искусственные нейронные сети помогают улучшить точность анализов маммографических снимков, способствуют выявлению болезни на начальных стадиях и позволяют прогнозировать её развитие.

За период с января по сентябрь 2024 года было проведено свыше 753 тысяч маммографических исследований с применением ИИ. В следующем году планируется внедрить эти технологии для рентгенографии, флюорографии грудной клетки и компьютерной томографии грудной клетки. Об этом сообщает сайт vedomosti.ru.

Основным преимуществом использования ИИ в медицине является снижение очередей на прием к врачу и уменьшение вероятности ошибок в диагностике заболеваний. Нейросети автоматизируют процессы анализа данных и подготовки медицинских заключений, минимизируя влияние человеческого фактора.

Использование ИИ также позволяет проводить предиктивный анализ медицинских данных и снижать затраты на лечение благодаря раннему выявлению заболеваний.

Росздравнадзор уже зарегистрировал 37 медицинских устройств с применением ИИ.

Фонд обязательного медицинского страхования (ФОМС) и Министерство здравоохранения России оценивают потенциал широкомасштабного использования данных технологий в клинической практике. На проведение профилактических исследований и диспансеризации в 2025 году выделено 359,8 миллиарда рублей, которые включают расходы на исследования с использованием ИИ.

По мере распространения новых медицинских устройств будет увеличиваться внедрение систем поддержки врачебных решений. Однако важно помнить, что ИИ не заменяет врачей. Специалисты остаются главными при принятии решений, касающихся здоровья пациента. Технологии лишь помогают минимизировать вероятность ошибок до уровня статистической погрешности.

Подпишитесь