https://divisy.ru/feed.rss ru 120 Array ( [return] => chunks [id] => 153 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => Оповещения с использованием машинного обучения для предотвращения эскалации медицинской помощи [longtitle] => Оповещения с использованием машинного обучения для предотвращения эскалации медицинской помощи [description] => Исследование Mount Sinai показало, что госпитализированные пациенты на 43% чаще получали эскалацию помощи и значительно реже умирали, если их команда по уходу получала оповещения, генерируемые ИИ, о неблагоприятных изменениях в их здоровье. [alias] => opoveshcheniya_s_ispolzovaniyem_mashinnogo_obucheniya_dlya_predotvrashcheniya_eskalatsii_meditsinskoy_pomoshchi [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => Развертывание и оценка вмешательства машинного обучения для улучшения клинической помощи и результатов лечения пациентов является ключевым шагом в переносе моделей клинического ухудшения из байта в постель. Исследование Mount Sinai показало, что госпитализированные пациенты на 43% чаще получали эскалацию помощи и значительно реже умирали, если их команда по уходу получала оповещения, генерируемые ИИ, о неблагоприятных изменениях в их здоровье. [content] => <p><span>Целью исследования было выяснить, могут ли быстрые оповещения, создаваемые искусственным интеллектом и машинным обучением, обученными на основе различных типов данных о пациентах, сократить частоту необходимости пациентов в интенсивной терапии и снизить их риск смерти в больнице.&nbsp;</span></p> <p><span>Традиционно бригады интенсивной терапии полагаются на модифицированную оценку раннего предупреждения (MEWS) для прогнозирования клинического ухудшения. Однако это исследование показывает, что автоматизированные оценки алгоритмов машинного обучения, которые запускают оценку поставщиком, могут превзойти эти традиционные методы в точном прогнозировании этого ухудшения. Важно то, что это позволяет вмешаться на более ранней стадии, что может спасти больше жизней.</span></p> <p><span>Исследование включало 2740 взрослых пациентов, поступивших в четыре медицинско-хирургических отделения больницы The Mount Sinai Hospital. Пациенты исследования были разделены на две группы: одна получала оповещения в режиме реального времени на основе прогнозируемой вероятности ухудшения, отправляемые непосредственно медсестрам и врачам или бригаде быстрого реагирования врачей интенсивной терапии, и другая группа, где оповещения создавались, но не отправлялись. Первичным результатом была скорость эскалации на 1000 койко-дней пациентов. Вторичные результаты включали частоту заказов на жидкости, лекарства и диагностические тесты, а также комбинированные показатели внутрибольничной и 30-дневной смертности.</span></p> <p><span>В отделениях, где оповещения были подавлены, пациенты, которые соответствовали стандартным критериям ухудшения, получили экстренное вмешательство от группы быстрого реагирования. Дополнительные результаты показывают, что пациенты с большей вероятностью получали лекарства для поддержки сердца и кровообращения с оповещениями в режиме реального времени, что указывает на ранние действия врачей, и с меньшей вероятностью умирали в течение 30 дней.</span></p> <p><span>Эти инструменты дополненной аналитики могут ускорить проведение личных клинических оценок врачами и медсестрами и подсказать методы лечения, которые позволят обеспечить безопасность пациентов и улучшить результаты.&nbsp;</span></p> <p><span>Алгоритм был развернут во всех отделениях Stepdown в больнице Mount Sinai. Поскольку алгоритм постоянно переобучается на большем количестве пациентов с течением времени, оценки врачей интенсивной терапии служат золотым стандартом правильности, и алгоритм становится более точным благодаря обучению с подкреплением.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><span>Источник:&nbsp;</span><a href="https://journals.lww.com/ccmjournal/fulltext/2024/07000/real_time_machine_learning_alerts_to_prevent.3.aspx" target="_blank" rel="noopener">Critical Care Medicine</a></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1721124066 [editedby] => 3 [editedon] => 1721124442 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1718378100 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/opoveshcheniya_s_ispolzovaniyem_mashinnogo_obucheniya_dlya_predotvrashcheniya_eskalatsii_meditsinskoy_pomoshchi [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 1 [link] => ) Array ( [return] => chunks [id] => 152 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => Развитие робототехники в больничной логистике: инновации и проблемы [longtitle] => Развитие робототехники в больничной логистике: инновации и проблемы [description] => В то время как медицинская робототехника традиционно ассоциировалась со специализированными задачами в операционных, расширяется новая граница: использование роботов для логистических операций и задач по техническому обслуживанию в больничных условиях. [alias] => razvitiye_robototekhniki_v_bolnichnoy_logistike_innovatsii_i_problemy [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => Поскольку больницы по всему миру сталкиваются с нехваткой персонала и бюджетными ограничениями, интеграция автоматизации, давно существующей в других отраслях, становится многообещающим решением. В то время как медицинская робототехника традиционно ассоциировалась со специализированными задачами в операционных, расширяется новая граница: использование роботов для логистических операций и задач по техническому обслуживанию в больничных условиях. [content] => <p><strong><span>Преодоление трудностей: потенциал робототехники в оптимизации логистики больниц</span></strong></p> <p><span>Недавние испытания в таких учреждениях, как больница LMU в Мюнхене Гроссхадерне и больница Св. Франциска в Мюнстере, подчеркивают потенциал робототехники для оптимизации рутинных действий вдали от зон ухода за пациентами. Сервисные роботы уже доказали свою неоценимость в транспортировке медицинских образцов, лекарств и расходных материалов по обширным медицинским кампусам, эффективно дополняя человеческие усилия.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Однако путь от концепции до внедрения в клинических условиях сопряжен с трудностями. Профессор Ули Фишер из LMU Klinikum M&uuml;nchen подчеркивает сложности, с которыми приходится сталкиваться, такие как строгие правила пожарной безопасности, защиты данных и ИТ-безопасности. Эти факторы значительно повышают затраты на внедрение и увеличивают сроки развертывания по сравнению с немедицинскими средами.</span><br />&nbsp;</p> <p><strong><span>Внедрение автоматизации: повышение эффективности работы больницы с помощью робототехники</span></strong></p> <p><span>Тем не менее, взаимодействие между роботами и персоналом больницы было в основном позитивным, а автоматизация рассматривалась как важнейшая стратегия для снижения нагрузки на рабочую силу. &laquo;В свете нехватки персонала автоматизация задач и оптимизация распределения ресурсов являются обязательными&raquo;, &mdash; утверждает Фишер, выступая за сбалансированный подход, который усиливает, а не заменяет человеческие роли.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>В больнице Св. Франциска инновационное сотрудничество с такими организациями, как FACT GmbH и Институт Фраунгофера по материальным потокам и логистике, раздвинуло границы. Их интеграция ИИ и передовой сенсорной технологии позволяет сервисным роботам автономно перемещаться по больничным коридорам, легко преодолевая препятствия, такие как лифты и автоматические двери.</span><br />&nbsp;</p> <p><strong><span>Перспективы на будущее: роль робототехники в формировании завтрашней работы больниц</span></strong></p> <p><span>Заглядывая вперед, Анника Вольтер, управляющий директор больницы Св. Франциска, предвидит будущее, в котором парки сервисных роботов будут поддерживать ежедневные операции больницы. Несмотря на первоначальные препятствия, связанные с приобретением и финансированием дорогостоящих роботизированных систем, Вольтер выделяет перспективные модели аренды и лизинга для экономически эффективного внедрения, особенно в таких задачах, как уборка и логистика.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Обе больницы сходятся во мнении о четкой траектории: неизбежный рост робототехники в логистике здравоохранения. С ростом ценового давления и дефицитом квалифицированной рабочей силы автоматизация повторяющихся задач становится не просто удобством, а необходимостью. Однако сторонники подчеркивают, что непосредственный уход за пациентами остается исключительно человеческой сферой, подчеркивая роль автоматизации в дополнении, а не вытеснении медицинских работников.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>По мере развития этих технологий сектор здравоохранения готовится к смене парадигмы. &laquo;Никто не потеряет работу в ближайшие 20 лет из-за робота&raquo;, &mdash; уверяет профессор Фишер, подчеркивая ожидаемый рост ролей в здравоохранении по мере роста демографических потребностей. Кажется, будущее обещает синергию сотрудничества между человеческим опытом и эффективностью роботов &mdash; преобразующую силу в меняющемся ландшафте больничных операций.</span><br /><br /><br /><strong><span>Источник:&nbsp; </span><a href="https://www.medica-tradefair.com/" target="_blank" rel="noopener"><span>Medica</span></a></strong></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1721123312 [editedby] => 3 [editedon] => 1721124063 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1718290800 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/razvitiye_robototekhniki_v_bolnichnoy_logistike_innovatsii_i_problemy [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 2 [link] => ) Array ( [return] => chunks [id] => 151 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => Использование аналитики данных и искусственного интеллекта для трансформации здравоохранения [longtitle] => Использование аналитики данных и искусственного интеллекта для трансформации здравоохранения [description] => В сегодняшнюю эпоху быстрого технологического прогресса системы здравоохранения все чаще используют платформы анализа данных, интегрированные с технологиями искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), чтобы произвести революцию в уходе за пациентами и операционной эффективности. [alias] => ispolzovaniye_analitiki_dannykh_i_iskusstvennogo_intellekta_dlya_transformatsii_zdravookhraneniya [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => В сегодняшнюю эпоху быстрого технологического прогресса системы здравоохранения все чаще используют платформы анализа данных, интегрированные с технологиями искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), чтобы произвести революцию в уходе за пациентами и операционной эффективности. Объединяя огромные объемы данных пациентов из электронных медицинских карт (ЭМК) и устройств удаленного мониторинга в облачных средах, организации здравоохранения готовы добиться значительного сокращения расходов и улучшения результатов лечения пациентов. [content] => <p><span>Поставщики медицинских услуг обладают огромным количеством данных о пациентах, полученных из электронных медицинских карт и технологий удаленного мониторинга. Однако перевод этого обилия информации в действенные идеи исторически был сложной задачей. По мнению отраслевых экспертов на .conf24, ежегодной конференции Splunk, конвергенция ИИ и МО представляет собой преобразующую возможность для сектора здравоохранения. Бретт Робертс из Splunk подчеркнул, что ИИ и машинное обучение могут принести большую пользу отрасли здравоохранения, решая проблемы и повышая качество медицинской помощи.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Сила интеграции: Splunk и AWS в действии</span></strong></p> <p><span>Во время живой демонстрации на .conf24 Бретт Робертс и Алан Пити продемонстрировали, как интеграция возможностей анализа данных Splunk с Amazon Web Services (AWS) может дать ценную информацию поставщикам медицинских услуг. Они продемонстрировали импорт смоделированных данных с носимых устройств пациентов в AWS, а также плавную интеграцию их с данными из электронных медицинских карт и других источников с помощью AWS Glue. Используя Amazon SageMaker Canvas, интерфейс машинного обучения без кода, они проанализировали 183 000 записей пациентов, чтобы выявить корреляцию между носимыми данными и уровнем повторной госпитализации.</span></p> <p><span>Результаты были немедленными и поучительными, поскольку возраст и время безотказной работы устройства значительно влияли на повторную госпитализацию пациентов. Это понимание позволяет поставщикам медицинских услуг персонализировать уход за пациентами и активно вмешиваться.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Трансформация системы здравоохранения: прогнозная аналитика на практике</span></strong></p> <p><span>Сокращение числа повторных госпитализаций пациентов является важнейшей целью для больниц не только для улучшения ухода за пациентами, но и для удовлетворения финансовых стимулов, связанных с показателями эффективности, подобных тем, которые предусмотрены Программой сокращения повторных госпитализаций. Используя прогностические модели, поставщики медицинских услуг могут выявлять пациентов с высоким риском повторной госпитализации и принимать превентивные меры. Алан Пити проиллюстрировал это на примере пожилого пациента, редкое использование устройства которого предсказывало высокую вероятность повторной госпитализации. Такие возможности прогнозирования позволяют организациям здравоохранения адаптировать вмешательства и улучшать результаты лечения пациентов.</span></p> <p><span>Бретт Робертс подчеркнул совместный характер разработки и внедрения моделей МО в здравоохранении. Он подчеркнул решающую роль врачей в обеспечении точности и релевантности предиктивной аналитики. В случаях, влияющих на результаты лечения пациентов, сотрудничество между специалистами по данным и экспертами в предметной области имеет важное значение. Включение врачей в процессы разработки моделей и принятия решений повышает точность и релевантность.</span></p> <p><span>Интеграция платформ анализа данных с технологиями ИИ и МО представляет собой смену парадигмы в предоставлении медицинских услуг. Медицинские организации могут оптимизировать предоставление услуг, сократить расходы и в конечном итоге улучшить результаты для пациентов, используя силу данных для получения действенных идей и создания прогностических моделей. Поскольку эти технологии продолжают развиваться, их потенциал для революционных преобразований в здравоохранении остается огромным, обещая будущее, в котором решения на основе данных повышают качество и эффективность ухода за пациентами во всем мире.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Источник:&nbsp;</span><a href="https://healthtechmagazine.net/" target="_blank" rel="noopener">HealthTech</a></strong></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1719566288 [editedby] => 3 [editedon] => 1719567272 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1719506700 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/ispolzovaniye_analitiki_dannykh_i_iskusstvennogo_intellekta_dlya_transformatsii_zdravookhraneniya [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 3 [link] => ) Array ( [return] => chunks [id] => 150 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => Как использовать генеративный ИИ для решения будущих задач общественного здравоохранения [longtitle] => Как использовать генеративный ИИ для решения будущих задач общественного здравоохранения [description] => Согласно недавнему комментарию группы консалтинговых фирм ICF и Google, опубликованной в журнале «Healthaffers», генеративный искусственный интеллект выделяется как преобразовательный инструмент, способный изменить ландшафт общественного здравоохранения. [alias] => kak_ispolzovat_generativnyy_ii_dlya_resheniya_budushchikh_zadach_obshchestvennogo_zdravookhraneniya [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => После пандемии COVID-19 уязвимости инфраструктуры общественного здравоохранения обнажились, что вызвало срочные призывы к усилению нашей защиты от будущих угроз. Возобновление внимания к устойчивости вызвало интерес к использованию передовых технологий, особенно генеративного искусственного интеллекта, не только для борьбы с инфекционными заболеваниями, но и для устранения более широкого неравенства в сфере здравоохранения и улучшения доступа к основным услугам. Согласно недавнему комментарию группы консалтинговых фирм ICF и Google во главе с Карен Б. ДеСальво, опубликованной в журнале «Healthaffers», генеративный искусственный интеллект выделяется как преобразовательный инструмент, способный изменить ландшафт общественного здравоохранения. [content] => <p><strong><span>Трансформация общественного здравоохранения: использование генеративного ИИ для коммуникации, образования и эффективности</span></strong></p> <p><span>Генеративный ИИ охватывает ряд технологий, разработанных для создания нового контента на основе существующих данных, имитируя человеческое творчество и интеллект. Хотя эти технологии все еще развиваются, они обещают быть многообещающими в нескольких критических областях общественного здравоохранения. Одной из таких областей является публичная коммуникация и образование, где персонализированная информация о здоровье может эффективно распространяться среди различных демографических групп и языков. Эта возможность не только усиливает усилия по охвату, но и гарантирует, что информация будет адаптирована для удовлетворения конкретных потребностей отдельных лиц и сообществ, тем самым повышая общую грамотность в вопросах здоровья и оперативность реагирования во время кризисов.</span></p> <p><span>Кроме того, генеративный искусственный интеллект предлагает значительный потенциал в повышении организационной эффективности в органах общественного здравоохранения. Автоматизируя административные задачи, обобщая огромные объемы данных и обеспечивая аналитическую поддержку, инструменты ИИ могут облегчить канцелярскую нагрузку на медицинский персонал. Такое повышение эффективности особенно важно на фоне нехватки кадров и растущих требований к системам общественного здравоохранения, позволяя специалистам больше сосредоточиться на стратегических инициативах, а не на бюрократических задачах.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Повышение безопасности общественного здравоохранения: роль генеративного ИИ в предиктивной аналитике и интеграции инфраструктуры</span></strong></p> <p><span>Еще одно интересное применение лежит в области прогнозной аналитики и раннего обнаружения. В эпоху, когда возникающие угрозы могут быстро перерасти в глобальные кризисы, способность извлекать полезную информацию из сложных источников данных, таких как медицинские отчеты и социальные сети, становится первостепенной. Способность генеративного искусственного интеллекта быстро и точно анализировать неструктурированные данные позволяет чиновникам общественного здравоохранения более эффективно предвидеть и смягчать потенциальные риски для здоровья, тем самым активно защищая здоровье населения.</span></p> <p><span>Однако интеграция генеративного ИИ в инфраструктуру общественного здравоохранения сопряжена со своей долей проблем. Фрагментация на государственном и местном уровнях в сочетании с различными уровнями внедрения технологий создает препятствия для внедрения. Решение этих проблем требует не только технологических инноваций, но и согласованных усилий по формированию общественного доверия. Обеспечение прозрачности, справедливости и равноправия в приложениях ИИ имеет важное значение для преодоления скептицизма и содействия принятию среди сообществ.</span></p> <p><span>Заглядывая вперед, архитекторы Public Health 3.0 представляют себе будущее, в котором генеративный ИИ играет центральную роль в продвижении справедливости и устойчивости в области здравоохранения. Используя преобразующую силу технологий ИИ, должностные лица общественного здравоохранения могут преодолеть разрывы в инновациях и ускорить прогресс в достижении справедливых результатов в области здравоохранения для всех. Поскольку мы справляемся со сложностями быстро меняющегося ландшафта здравоохранения, принятие этих достижений будет иметь решающее значение для защиты общественного здравоохранения и подготовки к вызовам завтрашнего дня.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Источник:&nbsp;</span><a href="https://www.healthaffairs.org/" target="_blank" rel="noopener">Health Affairs</a></strong></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1719565892 [editedby] => 3 [editedon] => 1719566199 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1719511200 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/kak_ispolzovat_generativnyy_ii_dlya_resheniya_budushchikh_zadach_obshchestvennogo_zdravookhraneniya [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 4 [link] => ) Array ( [return] => chunks [id] => 149 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => Коалиция за ИИ в здравоохранении опубликовала проект концепции ответственного ИИ в здравоохранении [longtitle] => Коалиция за ИИ в здравоохранении опубликовала проект концепции ответственного ИИ в здравоохранении [description] => Коалиция за ИИ в здравоохранении (CHAI) опубликовала проект своей структуры, призванной направлять ответственную разработку и внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. [alias] => koalitsiya_za_ii_v_zdravookhranenii_opublikovala_proyekt_kontseptsii_otvetstvennogo_ii_v_zdravookhranenii [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => Коалиция за ИИ в здравоохранении (CHAI) опубликовала проект своей структуры, призванной направлять ответственную разработку и внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Эта инициатива направлена ​​на установление консенсусных стандартов и предоставление практических рекомендаций для обеспечения того, чтобы технологии ИИ приносили пользу всем слоям населения, включая представителей недостаточно обслуживаемых и недостаточно представленных сообществ. Проект структуры, состоящий из руководства по стандартам и ряда контрольных списков, теперь открыт для 60-дневного периода публичного обзора и комментариев. [content] => <p><strong><span>Функциональные компоненты структуры</span></strong></p> <p><span>Выпуск этой структуры является важным шагом на пути к обеспечению этичного и эффективного использования ИИ в здравоохранении. CHAI, запущенная в декабре 2021 года, ранее опубликовала в апреле 2023 года &laquo;План надежного искусственного интеллекта&raquo;, разработанный на основе консенсуса с участием экспертов из академических медицинских центров, региональных систем здравоохранения, защитников интересов пациентов, федеральных агентств и других заинтересованных сторон. Новое руководство сочетает в себе принципы предыдущего проекта с федеральными рекомендациями, а контрольные списки предлагают практические шаги по внедрению стандартов обеспечения качества в повседневную деятельность.</span></p> <p><span>Руководство по стандартам обеспечения в рамках описывает согласованные в отрасли стандарты для внедрения ИИ в здравоохранении. Оно объединяет принципы из различных авторитетных источников, включая Кодекс поведения ИИ Национальной академии медицины, Проект Белого дома по Биллю о правах ИИ и рамки Национального института стандартов и технологий. Руководство обеспечивает общий язык и понимание жизненного цикла ИИ, исследуя передовые практики для проектирования, разработки и внедрения ИИ в рабочих процессах здравоохранения.</span></p> <p><span>Руководство сопровождается контрольными списками отчетов по обеспечению, которые помогают в определении вариантов использования, разработке продуктов ИИ для здравоохранения и обеспечении их эффективного, действительного и безопасного развертывания с минимизацией предвзятости. Эти контрольные списки поддерживают независимую проверку решений ИИ для здравоохранения на протяжении всего их жизненного цикла, гарантируя, что они остаются эффективными и справедливыми.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Демонстрация лучших практик через примеры использования</span></strong></p> <p><span>Для иллюстрации применения принципов фреймворк представляет шесть вариантов использования:</span></p> <ul> <li><span>Прогнозирование риска в электронных медицинских картах: борьба с обострением астмы у детей.</span></li> <li><span>Визуальная диагностика: улучшение маммографической диагностики.</span></li> <li><span>Генеративный ИИ: улучшение запросов и извлечения электронных медицинских карт.</span></li> <li><span>Амбулаторное лечение на основе претензий: оптимизация управления медицинским обслуживанием.</span></li> <li><span>Клинические операции и администрирование: упрощение предварительного разрешения с помощью медицинского кодирования.</span></li> <li><span>Геномика: развитие прецизионной онкологии с помощью геномных маркеров.</span></li> </ul> <p><span>Эти варианты использования иллюстрируют, как рекомендации структуры могут быть применены к различным аспектам ИИ в сфере здравоохранения, демонстрируя лучшие практики и соображения по эффективному внедрению.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Обеспечение прозрачности и инклюзивности</span></strong></p> <p><span>Публичное сообщение результатов применения контрольных списков обеспечит прозрачность использования ИИ в здравоохранении. CHAI подчеркивает важность общественного обзора и комментариев для совершенствования структуры, делая ее эффективной, полезной, безопасной, надежной, справедливой и равноправной. Этот шаг рассматривается как решающий для поддержки инноваций и укрепления доверия к способности ИИ обслуживать различные группы населения.</span></p> <p><span>Участие разнообразных и многосекторных голосов пациентов подчеркивается как необходимое условие защиты от предвзятости и непреднамеренных вредных последствий. Изабель Дюрон, основатель и исполнительный директор Latina Cancer Institute, подчеркнула необходимость включения латиноамериканских пациентов и медицинских работников в эти обсуждения, чтобы гарантировать, что ИИ решает, а не усугубляет неравенство в здравоохранении.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Более широкие последствия и нормативные соображения</span></strong></p> <p><span>Выпуск фреймворка совпадает с ростом законодательного интереса к регулированию ИИ. Законодатели изучают использование и надзор за ИИ в здравоохранении, а недавние слушания касались регулирования медицинских устройств и биопрепаратов Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA). Высказывались опасения по поводу разнообразия и потенциального захвата регулирования в таких группах, как CHAI. Однако FDA разъяснила свою роль федерального посредника, а не рецензента заявок, в своем взаимодействии с CHAI и аналогичными организациями.</span></p> <p><span>Проект структуры CHAI представляет собой значительный шаг к установлению надежных, справедливых и прозрачных стандартов для ИИ в здравоохранении. Он будет способствовать созданию среды, в которой технологии ИИ могут продвигать здравоохранение, гарантируя при этом их безопасность и пользу для всех слоев населения.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Источник:&nbsp;&nbsp;</span><a href="https://chai.org/" target="_blank" rel="noopener">CHAI</a></strong></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1719564699 [editedby] => 3 [editedon] => 1719565888 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1719488700 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/koalitsiya_za_ii_v_zdravookhranenii_opublikovala_proyekt_kontseptsii_otvetstvennogo_ii_v_zdravookhranenii [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 5 [link] => ) Array ( [return] => chunks [id] => 148 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => Повышение уровня подготовки в области радиологии с помощью программ сертификации по искусственному интеллекту [longtitle] => Повышение уровня подготовки в области радиологии с помощью программ сертификации по искусственному интеллекту [description] => Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в радиологическую практику знаменует собой значительный сдвиг парадигмы, требующий активных образовательных инициатив для оснащения рентгенологов необходимыми навыками. [alias] => povysheniye_kvalifikatsii_v_oblasti_radiologii_s_pomoshchyu_programm_sertifikatsii_po_iskusstvennomu_intellektu [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в радиологическую практику знаменует собой значительный сдвиг парадигмы, требующий активных образовательных инициатив для оснащения рентгенологов необходимыми навыками. Недавнее пилотное исследование было направлено на оценку эффективности программы радиологического общества Северной Америки по созданию базовых сертификатов искусственного интеллекта в улучшении понимания и применения искусственного интеллекта среди стажеров-рентгенологов. В исследовании, проводившемся в рамках двух отдельных программ резидентуры, в течение четырехмесячного периода приняли участие 42 ординатора-рентгенолога. Программа состояла из шести онлайн-модулей, включающих дидактические лекции, дополненные викторинами по окончании модуля для оценки полученных знаний. До и после курса проводились оценки знаний участников в области ИИ, а также опрос удовлетворенности для сбора отзывов об эффективности программы. [content] => <p><strong><span>Эффективность структурированного обучения с использованием искусственного интеллекта в радиологии: выводы и выводы</span></strong></p> <p><span>Результаты&nbsp;</span><a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1076633224003520" target="_blank" rel="noopener"><span>исследования, опубликованного в Academic Radiology,</span></a><span>&nbsp;подчеркнули существенное улучшение знаний и навыков участников в области ИИ. Первоначально средний балл резидентов составлял скромные 37% по предварительной оценке курса, который значительно вырос до 73% после обучения (p &lt; 0,001). Это резкое улучшение подчеркивает эффективность программы в укреплении понимания среди различных групп резидентов, независимо от программы резидентуры, года или предыдущего знакомства с концепциями ИИ. Более того, подавляющее большинство участников (74%) признали более глубокое знакомство с ИИ в радиологии после обучения, что подтверждает успех программы в достижении ее образовательных целей. Обнадеживает то, что 57% резидентов выразили заинтересованность в получении дальнейшей сертификации в области ИИ, что свидетельствует о сильном стремлении к непрерывному обучению и профессиональному развитию в этой развивающейся области.</span></p> <p><span>Результаты исследования показывают, что структурированные программы обучения ИИ, подобные предлагаемой RSNA, играют ключевую роль в устранении пробелов в образовании в рамках обучения радиологии. Предоставляя комплексные модули, которые сочетают теоретические знания с практическими оценками, такие инициативы позволяют резидентам-радиологам эффективно ориентироваться в сложностях технологии ИИ. Поскольку ИИ продолжает быстро развиваться в здравоохранении, потребность в стандартизированных образовательных рамках становится все более очевидной. Создание целостной учебной программы, адаптированной к потребностям стажеров-радиологов, не только повышает их технические компетенции, но и развивает дальновидный подход, необходимый для будущей практики.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Последствия для будущего образования в области искусственного интеллекта в радиологии</span></strong></p> <p><span>Несмотря на очевидные преимущества программ сертификации ИИ, сохраняются проблемы в разработке стандартизированных учебных материалов, которые идут в ногу с технологическими достижениями. Динамичная природа ИИ требует адаптивных стратегий обучения, которые охватывают как теоретические основы, так и практический опыт. Авторы исследования подчеркивают важную роль таких организаций, как RSNA, в руководстве структурированными инициативами в области образования ИИ, подчеркивая важность постоянного совершенствования и расширения образовательных предложений.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><span>Доктор Марк Финкельштейн, автор-корреспондент и преподаватель Медицинской школы Икан в Маунт-Синай, подчеркивает многогранность эффективного обучения ИИ. Помимо традиционных лекций, практическое применение и моделирование в реальном мире имеют важное значение для укрепления навыков резидентов в эффективном использовании инструментов ИИ. Успех, наблюдаемый среди участников программы сертификации RSNA AI, подтверждает этот подход, демонстрируя значительный прирост знаний независимо от первоначального знакомства или года резидентуры.</span></p> <p><span>Заглядывая вперед, исследование выступает за разработку расширенных модулей обучения ИИ, которые будут опираться на фундаментальные знания. Такие модули должны охватывать весь жизненный цикл ИИ &mdash; от курирования данных и обучения модели до клинического развертывания &mdash; чтобы подготовить будущих рентгенологов к сложностям интеграции ИИ в диагностические рабочие процессы. Этот дальновидный подход не только снабжает стажеров-рентгенологов необходимыми техническими навыками, но и способствует формированию культуры инноваций и адаптивности, которые имеют решающее значение для навигации в меняющемся ландшафте рентгенологической практики.</span></p> <p><span>Несмотря на то, что сохраняются проблемы с согласованием образовательных усилий с быстрым развитием технологий искусственного интеллекта, такие инициативы, как программа сертификации RSNA AI, служат примером многообещающих шагов на пути к стандартизации образования искусственного интеллекта в радиологии. Предоставляя резидентам-радиологам комплексное обучение искусственному интеллекту, медицинские учреждения могут вырастить кадры опытных специалистов, готовых использовать преобразующий потенциал искусственного интеллекта для улучшения ухода за пациентами и точности диагностики.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Источник:&nbsp;</span><a href="https://www.sciencedirect.com/" target="_blank" rel="noopener">Academic Radiology</a></strong></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1719563902 [editedby] => 3 [editedon] => 1719564261 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1719397800 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/povysheniye_kvalifikatsii_v_oblasti_radiologii_s_pomoshchyu_programm_sertifikatsii_po_iskusstvennomu_intellektu [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 6 [link] => ) Array ( [return] => chunks [id] => 147 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => Новая прогностическая шкала колоректального рака [longtitle] => Новая прогностическая шкала колоректального рака [description] => Колоректальный рак (КРР) является распространенным и все чаще диагностируемым злокачественным заболеванием во всем мире, представляющим значительный риск для здоровья. Несмотря на достижения в таких методах лечения, как хирургическое вмешательство, химиотерапия и лучевая терапия, уровень смертности от КРР остается высоким, особенно в случаях с отдаленными метастазами или рецидивом после операции. [alias] => novaya_prognosticheskaya_shkala_kolorektalnogo_raka [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => Колоректальный рак (КРР) является распространенным и все чаще диагностируемым злокачественным заболеванием во всем мире, представляющим значительный риск для здоровья. Несмотря на достижения в таких методах лечения, как хирургическое вмешательство, химиотерапия и лучевая терапия, уровень смертности от КРР остается высоким, особенно в случаях с отдаленными метастазами или рецидивом после операции. Система стадирования TNM, которая оценивает глубину опухоли, поражение лимфатических узлов и отдаленные метастазы, обычно используется для оценки прогноза, но имеет ограничения. [content] => <p><span>Недавние исследования подчеркнули роль анализа состава тела с использованием КТ в прогнозировании результатов для пациентов с КРР после операции. В отличие от традиционных показателей, таких как ИМТ, КТ-визуализация обеспечивает точные измерения мышечной и жировой ткани, которые оказывают различное влияние на прогноз. Низкая масса скелетных мышц (SMA) и высокие показатели висцерального жира были связаны с более плохими результатами, тогда как более высокий индекс скелетных мышц (SMI) коррелирует с улучшенными показателями выживаемости.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Сывороточные опухолевые маркеры (STM), такие как уровни CEA, также имеют решающее значение в прогностической оценке, указывая на более высокие риски рецидива и худшие результаты выживания при повышении до операции. Объединение показателей состава тела, полученных с помощью КТ, и STM может потенциально повысить точность прогнозирования за пределами отдельных маркеров. Например, исследования показали, что модели, интегрирующие такие параметры, как плотность скелетных мышц (SMD) и специфические опухолевые маркеры (например, CA72-4), достигли высокой прогностической ценности для общей выживаемости (OS).</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Хотя некоторые модели, сочетающие эти факторы, изучались в первую очередь в случаях рака прямой кишки, их более широкое применение в популяциях пациентов с КРР остается недостаточно развитым.&nbsp;</span><a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-024-10849-7" target="_blank" rel="noopener"><span>Предложение новой прогностической шкалы,</span></a><span>&nbsp;объединяющей показатели состава тела и STM, направлено на устранение этого пробела, потенциально предлагая более индивидуальный подход к прогнозированию результатов и руководству персонализированными стратегиями лечения пациентов с КРР.</span><br />&nbsp;</p> <p><strong><span>Комплексный прогностический анализ пациентов с колоректальным раком, перенесших хирургическую резекцию: ретроспективное когортное исследование</span></strong></p> <p><span>Это ретроспективное когортное исследование было сосредоточено на пациентах с колоректальным раком (КРР), перенесших лечебную хирургическую резекцию в двух больницах в период с 2017 по 2022 год. В исследование было включено 245 пациентов из обучающего набора данных из Второй народной больницы Хэфэя и 120 пациентов из внешнего набора данных проверки из Первой аффилированной больницы Университета Шихэцзы. Критерии включения включали возраст 18 лет и старше, патологически подтвержденный КРР и предоперационную КТ брюшной полости. Критерии исключения исключали экстренные случаи, множественные метастазы, неполные данные и отсутствие неоадъювантной терапии. Были собраны клинические данные, такие как пол, возраст, ИМТ, характеристики опухоли, стадия TNM и опухолевые маркеры, с последующим наблюдением до 2023 года для оценки общей выживаемости (ОВ) и выживаемости без заболеваний (БВЗ).</span><br />&nbsp;</p> <p><strong><span>Количественный анализ и прогностическое моделирование колоректального рака</span></strong></p> <p><span>КТ-изображения брюшной полости, в частности третьего поясничного позвонка (L3), были проанализированы на наличие мышечной и жировой ткани с использованием программного обеспечения Tomovision SliceOmatic. Площадь скелетных мышц (SMA), площадь висцерального жира (VFA), площадь подкожного жира (SFA) и площадь межмышечного жира (IMFA) определяли количественно на основе конкретных пороговых значений единиц Хаунсфилда (HU). Плотность скелетных мышц (SMD) и индекс массы скелетных мышц (SMI) были рассчитаны для оценки состава тела. Оптимальные пороговые значения этих показателей определялись отдельно для мужчин и женщин с использованием анализа кривой ROC.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Статистический анализ включал тесты хи-квадрат, точные тесты Фишера для категориальных переменных, кривые Каплана-Мейера с лог-ранговыми тестами для анализа выживаемости и модели пропорциональных рисков Кокса для выявления независимых прогностических факторов. Система оценки была разработана на основе плохих прогностических факторов, выявленных в результате многомерного анализа, и ее прогностическая эффективность сравнивалась с отдельными показателями и стадией TNM с использованием анализа кривой ROC. Для анализа данных использовали программное обеспечение IBM-SPSS и R со значимостью, установленной на уровне p &lt;0,05. Было получено одобрение этики, и конфиденциальность пациентов строго соблюдалась на протяжении всего исследования.</span><br />&nbsp;</p> <p><strong><span>Прогностические факторы при колоректальном раке: данные о показателях состава тела и сывороточных опухолевых маркерах</span></strong></p> <p><span>В этом ретроспективном когортном исследовании приняли участие 245 пациентов из обучающей выборки и 120 пациентов из внешней проверочной выборки, перенесших лечебную хирургическую резекцию по поводу колоректального рака (КРР) в период с 2017 по 2022 год. В исследовании изучались различные прогностические факторы, включая показатели состава тела и сывороточные опухолевые маркеры. (СТМ).</span><br />&nbsp;</p> <p><span>В обучающей выборке у пациентов с более высокими показателями выживаемости чаще наблюдались опухоли толстой кишки (p = 0,011), более ранние стадии TNM (p &lt; 0,05), меньшая площадь висцерального жира (VFA), меньшая площадь подкожной жировой клетчатки (SFA) и более высокая плотность скелетных мышц (SMD) (все p &lt;0,05). Более высокие уровни CEA, CA19-9, AFP и CA125 были связаны с худшим прогнозом (все p &lt;0,001). Многофакторный анализ выявил более высокий SFA (HR = 0,555, p = 0,029) и более высокий SMD (HR = 0,527, p = 0,020), которые значимо коррелируют с лучшей общей выживаемостью (ОВ), в то время как высокий CEA (HR = 1,909, p = 0,008) и Уровни АФП (HR = 1,770, p = 0,039) указывали на худшую выживаемость.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Что касается безрецидивной выживаемости (DFS), высокая площадь межмышечного жира (IMFA) (HR = 1,769, p = 0,033) и высокие уровни CEA (HR = 2,207, p = 0,009) независимо были связаны с худшими исходами. Кривые выживаемости Каплана-Мейера подтвердили эти результаты, показав значительные различия в общей выживаемости и DFS на основе уровней CEA, AFP, SFA, SMD и IMFA.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Для прогнозирования OS и DFS на основе этих факторов были разработаны отдельные системы оценки, в которых присваиваются баллы от 0 до 4 для OS и от 0 до 2 для DFS. Более высокие баллы коррелировали с худшими результатами выживаемости как в обучающей, так и в проверочной выборке (p &lt;0,001). Анализ кривой ROC показал, что новый показатель индекса обладает превосходной прогностической способностью для общей выживаемости (AUC = 0,708 при обучении, 0,698 при проверке) и DFS (AUC = 0,668 при обучении, 0,628 при проверке) по сравнению с отдельными биомаркерами, такими как CEA и AFP, а также как стадия TNM (все p &lt; 0,001).</span><br />&nbsp;</p> <p><strong><span>Интегрированная система оценки, объединяющая состав тела и сывороточные маркеры, прогнозирует выживаемость пациентов с колоректальным раком</span></strong></p> <p><span>В этом исследовании была создана новая система оценки, использующая показатели состава тела и сывороточные опухолевые маркеры (СТМ) для прогнозирования послеоперационной выживаемости пациентов с колоректальным раком (КРР). Прогностическая эффективность системы была проанализирована и сравнена с отдельными показателями как в обучающей выборке, так и во внешней проверочной выборке, что продемонстрировало ее значимость для оценки прогноза и определения стратегий адъювантной терапии для пациентов с КРР, подвергающихся хирургическому лечению.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Исследование подчеркнуло полезность количественного анализа состава тела на основе компьютерной томографии, который предоставляет подробные данные по сравнению с традиционными показателями, такими как ИМТ или соотношение талии и бедер. В частности, высокая площадь подкожного жира (SFA) и висцерального жира (VFA) была связана с лучшей общей выживаемостью (ОВ), что согласуется с предыдущими результатами, указывающими на то, что жировая ткань является независимым прогностическим фактором рака. И наоборот, низкая плотность скелетных мышц (SMD) коррелировала с более плохой общей выживаемостью, отражая ее роль в указании мышечной атрофии и потенциально неблагоприятного прогноза у пациентов с CRC.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Повышенные уровни сывороточных маркеров, таких как CEA и AFP, были идентифицированы как независимые неблагоприятные прогностические факторы для общей выживаемости у пациентов с CRC, что еще раз подтверждает их роль в прогнозировании исходов заболевания. Сочетая эти маркеры со значительными переменными состава тела, новая система оценки продемонстрировала превосходную точность прогнозирования общей выживаемости и безрецидивной выживаемости (БВР) по сравнению с отдельными биомаркерами или только стадированием TNM.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Система баллов облегчает прямое преобразование непрерывных переменных в категориальные баллы, что позволяет клиницистам эффективно оценивать прогноз. В отличие от сложных номограмм, использованных в предыдущих исследованиях, эта система предлагает простоту и клиническую применимость, что повышает ее полезность в повседневной практике. Несмотря на такие ограничения, как ретроспективный характер и ограниченный размер выборки, сильными сторонами исследования являются его применимость к реальным данным и демонстрация высокой прогностической эффективности в различных группах пациентов.</span><br />&nbsp;</p> <p><span>Объединение показателей состава тела, полученных на компьютерной томографии с СТМ, в системе оценки является ценным инструментом для принятия персонализированных решений о лечении и оценки прогноза у пациентов с КРР после операции. Это достижение способствует более точному клиническому ведению и стратегиям раннего вмешательства, тем самым улучшая результаты лечения пациентов.</span><br />&nbsp;</p> <p><strong><span>Источник:&nbsp; </span><a href="https://link.springer.com/journal/330" target="_blank" rel="noopener">European Radiology</a></strong></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1719492096 [editedby] => 3 [editedon] => 1719492977 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1719491400 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/novaya_prognosticheskaya_shkala_kolorektalnogo_raka [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 7 [link] => ) Array ( [return] => chunks [id] => 146 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => Машинное обучение для выявления факторов риска аритмии при пролапсе митрального клапана [longtitle] => Машинное обучение для выявления факторов риска аритмии при пролапсе митрального клапана [description] => Пролапс митрального клапана (ПМК) — распространенное заболевание клапанов, поражающее 2–3% населения в целом и обычно имеющее хороший прогноз, если только оно не сопровождается значительной митральной регургитацией или дисфункцией левого желудочка (ЛЖ). [alias] => mashinnoye_obucheniye_dlya_vyyavleniya_faktorov_riska_aritmii_pri_prolapse_mitralnogo_klapana [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => Пролапс митрального клапана (ПМК) — распространенное заболевание клапанов, поражающее 2–3% населения в целом и обычно имеющее хороший прогноз, если только оно не сопровождается значительной митральной регургитацией или дисфункцией левого желудочка (ЛЖ). Однако у некоторых пациентов с ПМК наблюдается устойчивая желудочковая тахикардия (ЖТ) и внезапная сердечная смерть (ВСС), несмотря на отсутствие умеренной или тяжелой митральной регургитации или дисфункции ЛЖ, состояния, известного как аритмический ПМК. Выявление факторов риска аритмического ПМК является сложной задачей. Клинические и визуализирующие исследования показали связь с расхождением митрального кольца (MAD), тяжестью пролапса и фиброзом миокарда, но значение этих факторов все еще обсуждается. Недавние результаты подчеркивают, что фиброз миокарда, выявляемый с помощью МРТ сердца с поздним усилением гадолиния (LGE), является важным маркером MAD. Сложность особенностей ПМК затрудняет выявление проаритмических характеристик. Чтобы решить эту проблему, в недавнем исследовании было применено машинное обучение без учителя к комплексному набору данных из международного реестра пациентов с ПМК с целью выявить новые фенотипические особенности, связанные с аритмическими исходами, посредством продольного анализа. [content] => <p><strong><span>Дизайн исследования и отбор пациентов</span></strong></p> <p><span>Это исследование основано на международном многоцентровом продольном ретроспективном регистре, включающем пациентов с пролапсом митрального клапана (ПМК) без значительной митральной регургитации или дисфункции левого желудочка (ЛЖ), которым была проведена МРТ сердца. Одобрение этики было получено от всех 15 участвующих центров, и все пациенты предоставили письменное информированное согласие. Пациенты были включены в исследование, если они были в возрасте 18 лет и старше, имели ПМК, подтвержденный МРТ сердца, и имели клиническую информацию и постоянный мониторинг ЭКГ, доступные в течение трех месяцев после МРТ. Также требовалась визуализация LGE. Критерии исключения включали наличие кардиомиопатии, фракцию выброса ЛЖ менее 40%, ишемическую или врожденную болезнь сердца, воспалительные заболевания сердца, умеренную или большую митральную регургитацию и участие в спортивных соревнованиях. В исследование были включены пациенты с фракцией выброса ЛЖ от 40% до 55%.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Протокол МРТ и выбор переменных</span></strong></p> <p><span>МРТ сердца выполнялась с использованием системы 1,5 Т со специальным программным обеспечением и оборудованием. Измерялись объемы, масса и функция желудочков, а также площади предсердий. ПМК определяли как смещение створки митрального клапана на 2,0 мм и более в левое предсердие. Расхождение митрального кольца (MAD) определялось как расстояние 2,0 мм или более между соединением стенки левого предсердия/митрального клапана и нижнелатеральной стенкой ЛЖ. LGE считалась присутствующей, если она была видна в двух ортогональных проекциях или в одной и той же ориентации изображения после смены направления фазовой частоты, и ее количественно определяли как процент массы ЛЖ. Фенотипические кластеры были созданы с использованием 32 демографических, клинических и сердечных переменных МРТ. История злокачественных желудочковых аритмий на исходном уровне была исключена, как и пять сильно коррелирующих переменных для смягчения коллинеарности, оставив 27 переменных для анализа. Анализ чувствительности исключил пациентов со злокачественными желудочковыми аритмиями на исходном уровне и включил исходное бремя желудочковых аритмий.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Методология кластеризации и статистический анализ</span></strong></p> <p><span>Для определения оптимального количества кластеров использовались различные методы, а окончательное определение обеспечивал пакет NbClust в R. Иерархическая кластеризация k-средних использовалась для идентификации фенотипических групп пациентов со схожими характеристиками, обеспечивая надежность при 1000 инициализациях. Переменные были ранжированы с использованием модели повышения градиента, а аддитивные объяснения SHapley (SHAP) оценивали дискриминационное влияние переменных для каждого кластера. Конечной точкой исследования была совокупность устойчивой ЖТ, (прерванной) ВСС или необъяснимого обморока во время наблюдения. Наблюдение началось со дня проведения МРТ сердца и продолжалось до июня 2020 года. Несердечные случаи смерти подвергались цензуре. Два кардиолога, не видя результатов МРТ, выносили решения. Статистический анализ включал описательную статистику для каждого кластера, показатели заболеваемости, кривые Каплана-Мейера и многомерный анализ пропорциональных рисков Кокса, выполненный с использованием Stata SE версии 17 и R версии 4.2.1. Уровень &alpha; 0,05 использовался для всех двусторонних тестов.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Характеристики пациентов и фенотипические кластеры</span></strong></p> <p><span>В исследование были включены 474 пациента с изолированным пролапсом митрального клапана (ПМК), средний возраст 47 лет, гендерное распределение: 51,5% женщин и 48,5% мужчин. Были идентифицированы два фенотипических кластера. В кластере 2 наблюдалась более высокая распространенность пролапса желчных створок, расхождения митрального кольца (MAD), большее смещение створок и большая продольная протяженность MAD по сравнению с кластером 1. Эти структурные различия в кластере 2 были связаны с более высокой распространенностью и степенью позднего усиления гадолиния. (LGE) и большие размеры бивентрикулов и предсердий. Важность переменных для прогнозирования кластеров оценивалась с использованием значений Шепли, при этом наиболее значимыми предикторами были MVP створок, смещение створок, конечные диастолические объемы и степень LGE. В течение медианы наблюдения в течение 39 месяцев у 18 пациентов наблюдались нежелательные явления с общей частотой заболеваемости 12,0 на 1000 человеко-лет. В кластере 1 уровень заболеваемости был ниже (6,4 на 1000 человеко-лет) по сравнению с кластером 2 (21,5 на 1000 человеко-лет), что соответствует коэффициенту риска (ОР) 5,30. После поправки на степень LGE у пациентов кластера 2 по-прежнему наблюдался значительно более высокий риск нежелательных явлений (ОР: 3,79). Анализ чувствительности с участием 456 пациентов подтвердил наличие двух фенотипических кластеров и показал, что желудочковые эктопические сокращения и неустойчивая желудочковая тахикардия вносят незначительный вклад в идентификацию кластеров. С поправкой на степень LGE у пациентов из кластера 2 была более высокая вероятность возникновения побочных эффектов (ОР: 4,03).</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Сложность прогнозирования результатов MVP</span></strong></p> <p><span>Исследование подчеркивает сложность прогнозирования неблагоприятных исходов у пациентов с пролапсом митрального клапана (ПМК), у которых нет значительной дисфункции левого желудочка (ЛЖ) или митральной регургитации. В нем признается, что, хотя дисфункция ЛЖ и тяжелая митральная регургитация являются признанными факторами риска, большинство внезапных сердечных смертей (ВСС) у пациентов с ПМК происходит без этих состояний. Используя машинное обучение на данных 474 пациентов, исследование выявило два фенотипических кластера на основе демографических, клинических и кардиологических особенностей МРТ. У пациентов из кластера 2 наблюдались более тяжелые характеристики ПМК, такие как более высокий пролапс створок, более выраженное смещение створок, большие камеры сердца и больший фиброз миокарда, что приводило к четырехкратному увеличению вероятности ВСС, устойчивой желудочковой тахикардии (ЖТ) или необъяснимых обмороков. в течение медианного периода наблюдения более трех лет. У пациентов кластера 1, напротив, наблюдалась меньшая частота этих неблагоприятных исходов.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Прогностические последствия и структурные изменения</span></strong></p> <p><span>Исследование предполагает, что изолированный ПМК обычно не предсказывает плохой прогноз, если только он не связан со значительными структурными изменениями, такими как фиброз миокарда и расширение камер. Несмотря на высокую распространенность фиброза миокарда, его наличие само по себе не является предиктором неблагоприятных исходов. Исследование призывает к более интегрированному подходу, сочетающему несколько морфофункциональных параметров для лучшей стратификации риска. Расхождение митрального кольца (MAD) не внесло существенного вклада в дифференцировку кластеров, что контрастирует с более ранними исследованиями, предполагающими его прогностическую ценность. Различия в выборках исследований и определениях MAD могут объяснить это несоответствие. Степень MAD была более значительной в кластере 2, что подтверждает его связь с аритмиями, вызванными механическим стрессом и последующими электрофизиологическими изменениями. Более крупные желудочки и предсердия у пациентов группы 2 предполагают сложное взаимодействие между генетическими факторами и эффектом &laquo;третьей камеры&raquo; пролабирующих створок митрального клапана. Расширенные функции МРТ сердца были более прогностическими, чем демографические или клинические характеристики, что подчеркивает необходимость визуализации с высоким разрешением при оценке ПМК.</span></p> <p><span>Ограничения исследования включают потенциальную систематическую ошибку отбора, невозможность включить все параметры визуализации или особенности ЭКГ из-за ограничений данных, а также необходимость дальнейших исследований для подтверждения этих результатов. Тем не менее, исследование рекомендует использовать расширенную визуализацию сердечно-сосудистой системы для улучшения стратификации риска аритмий у пациентов с ПМК без значительной митральной регургитации или дисфункции ЛЖ.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Источник:&nbsp;</span><a href="https://pubs.rsna.org/" target="_blank" rel="noopener">Radiology - Cardiothoracic Imaging</a></strong></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1719491368 [editedby] => 3 [editedon] => 1719492093 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1719415800 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/mashinnoye_obucheniye_dlya_vyyavleniya_faktorov_riska_aritmii_pri_prolapse_mitralnogo_klapana [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 8 [link] => ) Array ( [return] => chunks [id] => 145 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => Обнаружение случайной легочной эмболии с помощью искусственного интеллекта [longtitle] => Обнаружение случайной легочной эмболии с помощью искусственного интеллекта [description] => Искусственный интеллект (ИИ) совершает революцию в медицинской визуализации, и недавние исследования подчеркивают его потенциал для улучшения выявления случайной тромбоэмболии легочной артерии (IPE) при КТ с контрастным усилением (CECT). [alias] => obnaruzheniye_sluchaynoy_legochnoy_embolii_s_pomoshchyu_iskusstvennogo_intellekta [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => Искусственный интеллект (ИИ) совершает революцию в медицинской визуализации, и недавние исследования подчеркивают его потенциал для улучшения выявления случайной тромбоэмболии легочной артерии (IPE) при КТ с контрастным усилением (CECT). В статье, недавно опубликованной в Американском журнале рентгенологии, подводятся итоги проспективного исследования, в котором оценивалось реальное влияние внедрения системы сортировки искусственного интеллекта в радиологическом отделении, при этом основное внимание уделялось эффективности диагностики и сообщению о времени выполнения работ рентгенологами. [content] => <p><strong><span>Улучшенная чувствительность с помощью искусственного интеллекта</span></strong></p> <p><span>Целью исследования было оценить, как помощь ИИ влияет на чувствительность обнаружения ИПЭ при сканировании CECT. На первом этапе рентгенологи интерпретировали снимки без помощи искусственного интеллекта, в результате чего чувствительность обнаружения IPE составила 80%. На этапе 2, при активации помощи ИИ, чувствительность значительно возросла до 96,2%. Это существенное улучшение подчеркивает способность ИИ помогать рентгенологам в выявлении случаев ИПЭ, которые в противном случае могли бы быть пропущены. Хотя специфичность обнаружения оставалась высокой и сопоставимой между двумя фазами (99,1% без ИИ против 99,9% с ИИ), заметное увеличение чувствительности подчеркивает потенциал ИИ в повышении точности диагностики и обеспечении более комплексного ухода за пациентами.</span></p> <p><strong><span>Повышение эффективности работы отделения неотложной помощи</span></strong></p> <p><span>В исследовании также изучалось влияние ИИ на время обработки отчетов, особенно в отделениях неотложной помощи (ED). Хотя общее среднее время подготовки отчета для исследований с положительным результатом IPE не выявило существенной разницы между фазами (78,3 минуты без ИИ против 64,6 минут с ИИ), заметные улучшения наблюдались в условиях отделения неотложной помощи. Здесь среднее время подготовки отчета снизилось с 73,6 минут без ИИ до 48,4 минут с ИИ. Кроме того, с помощью ИИ среднее время интерпретации значительно сократилось с 59,2 минут до 34 минут. Эти результаты показывают, что ИИ может ускорить диагностический процесс в таких напряженных условиях, как отделения неотложной помощи, что потенциально приведет к более быстрому принятию клинических решений и улучшению результатов лечения пациентов.</span></p> <p><strong><span>Точность и прогнозируемая ценность</span></strong></p> <p><span>В исследовании также оценивалась точность и прогностическая ценность интерпретации с помощью ИИ. Хотя ИИ продемонстрировал более высокую точность выявления клинически значимых и неопределенных случаев ИПЭ, эти результаты не достигли статистической значимости из-за небольшого количества пациентов в этих категориях. В частности, точность клинически значимого ИПЭ составила 92,3% с ИИ по сравнению с 75% без ИИ, а для клинически неопределенного ИПЭ она составила 100% с ИИ против 83,3% без ИИ. Кроме того, не было значительной разницы в общей положительной прогностической ценности (PPV) и отрицательной прогностической ценности (NPV) между двумя фазами. Эти результаты показывают, что, хотя ИИ может повысить чувствительность обнаружения ИПЭ, его влияние на общую точность прогнозов интерпретаций рентгенологов остается неизменным.</span></p> <p><span>Это проспективное исследование демонстрирует, что интеграция искусственного интеллекта в рутинную радиологическую практику может значительно повысить чувствительность обнаружения случайной тромбоэмболии легочной артерии при КТКТ без ущерба для специфичности или общей точности прогнозирования. Более того, использование ИИ может сократить время обработки отчетов в критически важных учреждениях, таких как отделения неотложной помощи, способствуя более быстрому клиническому реагированию. Эти результаты поддерживают более широкое внедрение диагностических инструментов с использованием искусственного интеллекта в радиологии для улучшения ухода за пациентами и операционной эффективности. Будущие исследования должны продолжить изучение долгосрочных последствий и потенциальных ограничений ИИ в различных клинических условиях.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><strong><span>Источник:&nbsp;</span><a href="https://ajronline.org/" target="_blank" rel="noopener">American Journal of Roentgenology</a></strong></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1719489335 [editedby] => 3 [editedon] => 1719489890 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1719415800 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/obnaruzheniye_sluchaynoy_legochnoy_embolii_s_pomoshchyu_iskusstvennogo_intellekta [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 9 [link] => ) Array ( [return] => chunks [id] => 144 [type] => document [contentType] => text/html [pagetitle] => ИИ ускоряет цифровую трансформацию [longtitle] => ИИ ускоряет цифровую трансформацию [description] => В последние годы искусственный интеллект перешел от шумихи к бизнес-требованиям быстрее, чем любая другая новая технология, которую мы видели за десятилетия. И хотя ChatGPT и другие генеративные инструменты ИИ получают наибольшую шумиху, ИИ также фундаментально меняет ИТ-операции и инфраструктуру — в частности, центр обработки данных. [alias] => ii_uskoryayet_tsifrovuyu_transformatsiyu [alias_visible] => 1 [link_attributes] => [published] => 1 [pub_date] => 0 [unpub_date] => 0 [parent] => 26 [isfolder] => 0 [introtext] => Результаты исследования State of Entperise AI и Enterprise Cloud Index показывают, почему ИТ-руководители внедряют приложения ИИ и используют ИИ для управления сложными операциями центров обработки данных. В последние годы искусственный интеллект перешел от шумихи к бизнес-требованиям быстрее, чем любая другая новая технология, которую мы видели за десятилетия. И хотя ChatGPT и другие генеративные инструменты ИИ получают наибольшую шумиху, ИИ также фундаментально меняет ИТ-операции и инфраструктуру — в частности, центр обработки данных. Два недавних отраслевых отчета — State of Entperise AI и Enterprise Cloud Index — раскрывают множество движущихся частей, потребностей и проблем, с которыми сталкиваются ИТ-руководители, переводя свои ИТ-возможности в эпоху ИИ. [content] => <p><span>ИТ-лидеры разных отраслей это принимают к сведению. Согласно&nbsp; отчету&nbsp;</span><a href="https://www.nutanix.com/ai-report" target="_blank" rel="noopener"><span>Nutanix State of Enterprise AI за 2024 год</span></a><span>&nbsp;&nbsp;, 90% говорят, что ИИ является главным приоритетом для их организаций.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><span>Тем не менее, признание необходимости ИИ и наличие понимания, навыков и ресурсов, необходимых для его стратегической интеграции, &mdash; это две разные вещи. Для большинства организаций существует значительный разрыв между тем, что они хотят и планируют делать с ИИ, и их нынешними возможностями стратегического управления этими инициативами.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><span>ИТ-директора, находящиеся на пульсе эволюции искусственного интеллекта, знают, что время имеет решающее значение для того, чтобы набрать скорость. Все признаки указывают на ближайшее будущее, когда центры обработки данных должны будут быть не просто готовы к искусственному интеллекту &mdash; они должны будут управляться искусственным интеллектом, чтобы управлять новыми, сложными и высокоинтенсивными требованиями.</span></p> <p><span>&laquo;Существующим центрам обработки данных, уже работающим с околопиковой нагрузкой, будет трудно справиться, когда предприятия перейдут от тестирования приложений искусственного интеллекта к полномасштабному развертыванию&raquo;, &mdash;&nbsp;&nbsp;</span><a href="https://www.wsj.com/articles/ai-ready-data-centers-are-poised-for-fast-growth-fadae952" target="_blank" rel="noopener"><span>сказал Wall Street Journal</span></a><span>&nbsp;Навин Чхабра, главный аналитик ИТ-исследовательской компании Forrester Research . &laquo;Это все равно, что сказать, что для работы ваших приложений искусственного интеллекта вам нужна дорога с восемью полосами движения, а не с двумя полосами движения&raquo;.</span></p> <p><span>Организациям придется перейти от простого удовлетворения требований приложений на основе ИИ к использованию ИИ в качестве основного инструмента управления или, другими словами, перейти к центрам обработки данных и инфраструктурам, управляемым ИИ.</span></p> <p>&nbsp;</p> <h3><span>Центры обработки данных с искусственным интеллектом: переломный момент</span></h3> <p><span>Центры обработки данных развивались быстрыми темпами на протяжении большей части 21-го века, приспосабливаясь к постоянному взрыву веб-приложений и мобильных приложений. Поскольку искусственный интеллект становится повсеместным компонентом современных приложений, ИТ-руководителям теперь придется пойти еще дальше, перепроектируя свои ИТ-инфраструктуры, чтобы соответствовать возросшим требованиям.</span></p> <p><span>Значительной частью достижения этой цели станет возможность беспрепятственного запуска приложений в идеальных средах. Согласно другому недавнему опросу мировых ИТ-лидеров,&nbsp;&nbsp;</span><a href="https://www.nutanix.com/enterprise-cloud-index"><span>Индексу корпоративных облаков 2024 года (ECI)</span></a><span>&nbsp;, разнообразие мест размещения приложений является основной причиной, по которой 95% организаций перенесли приложения из одной среды в другую за последний год, при этом интеграция AI/ML сообщается как один из лучших водителей.</span></p> <p><span>&laquo;Предприятия должны ожидать, что перемещение приложений и данных останется постоянным, &mdash; говорится в отчете ECI, &mdash; и соответствующим образом планировать выбор инфраструктуры, уделяя особое внимание гибкости и прозрачности&raquo;.</span></p> <p><span>ИИ будет играть решающую роль, помогая организациям достичь этой цели, поддерживая растущее внедрение гибридных мультиоблачных моделей и периферийных вычислений, а также обеспечивая более целостный подход к управлению центрами обработки данных. ИИ будет иметь решающее значение для управления тем, как приложения и данные работают в самых разных ИТ-инфраструктурах.</span></p> <p><span>Этот переход к использованию и использованию искусственного интеллекта в ИТ-операциях обнажает пробелы в готовности многих предприятий, особенно в отношении безопасности, соответствия требованиям и проектирования инфраструктуры. Это отражено в трех основных проблемных областях, о которых сообщили респонденты ECI в этом году: защита от программ-вымогателей и вредоносных программ, конфиденциальность данных и соответствие требованиям, а также запуск приложений искусственного интеллекта.</span></p> <p><span>По мере того, как центры обработки данных становятся более сложными и взаимосвязанными, потенциал уязвимостей безопасности увеличивается. Те же самые системы искусственного интеллекта, способные оптимизировать операции, могут, если они не защищены должным образом, предоставить новые векторы атак для изощренных киберпреступников.</span></p> <p><span>Кроме того, инфраструктура, необходимая для поддержки ИИ, значительно более требовательна, чем традиционные установки центров обработки данных.</span></p> <p>&nbsp;</p> <h3><span>Модернизация инфраструктуры, ориентированная на искусственный интеллект</span></h3> <p><span>По мере того как центры обработки данных, управляемые ИИ, развиваются и развиваются, решение двойной проблемы, связанной с безопасностью и модернизацией инфраструктуры, имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы центры обработки данных могли извлечь выгоду из преимуществ ИИ, одновременно снижая риски, связанные с его интеграцией.</span></p> <p><span>Стратегическая модернизация ИТ будет иметь важное значение. Прикладные ландшафты на основе ИИ требуют надежных и гибких ИТ-структур, для которых традиционные центры обработки данных просто не были предназначены. Это означает, что в предстоящие годы модернизация будет заключаться не только в повышении емкости, но и в фундаментальном пересмотре инфраструктуры для удовлетворения новых требований ИИ.</span></p> <p><span>Учитывая тот факт, что искусственный интеллект все еще находится на начальном этапе развития, ИТ-руководителям также следует заранее продумать долгосрочные планы, заложив в них гибкость и масштабируемость для удовлетворения будущих потребностей по мере их возникновения.</span></p> <p><span>Согласно отчету Nutanix State of Enterprise AI, этот вопрос находится в поле зрения почти всех нынешних ИТ-руководителей: 91% согласились, что их ИТ-инфраструктуры необходимо улучшить для поддержки ИИ, а 83% планируют увеличить инвестиции в периферийную стратегию специально для этой цели.</span></p> <p><span>&laquo;Внедрение технологий искусственного интеллекта станет катализатором новой волны модернизации ИТ-инфраструктуры, &mdash; подчеркивается в отчете, &mdash; с упором на беспрепятственную мобильность данных в основных и периферийных средах&raquo;.</span></p> <p>&nbsp;</p> <h3><span>Решение ключевых проблем</span></h3> <p><span>Успешная трансформация центра обработки данных в готовый к использованию ИИ, а затем управляемый ИИ, требует принятия стратегических подходов для решения многогранных задач, которые являются частью этого процесса, включая сам процесс модернизации ИТ, а также постоянное соблюдение требований, безопасность и плавную интеграцию.&nbsp;</span></p> <p><span>Чтобы расставить приоритеты для наиболее важных обновлений и провести модернизацию с минимальными нарушениями, организации могут использовать поэтапный подход, начиная с развертывания модульных и масштабируемых инфраструктурных решений, таких как гиперконвергентная инфраструктура (HCI), которые можно постепенно расширять для удовлетворения растущих потребностей ИИ.&nbsp;</span></p> <p><span>Использование контейнеризации и Kubernetes также может помочь более эффективно изолировать, управлять и масштабировать приложения ИИ, снижая сложность интеграции новых и устаревших систем.</span></p> <p><span>В отчете Nutanix ECI говорится, что контейнеризация становится &laquo;повсеместной&raquo;: 97% опрошенных сообщили, что некоторая часть их приложений находится в контейнерах.</span></p> <p><span>В отчете также говорится, что автоматизация безопасности и соблюдения требований также имеет решающее значение. Многие организации используют инструменты на базе искусственного интеллекта, которые контролируют всю инфраструктуру, отправляя оповещения в режиме реального времени и обеспечивая более быстрое реагирование и устранение проблем в случае возникновения проблем. Эти инструменты создают журналы аудита и отчеты, которые помогают центрам обработки данных поддерживать прозрачность и облегчают повседневное управление конфиденциальностью данных и соблюдением требований.</span></p> <p><span>Эти типы возможностей обеспечения безопасности данных были названы движущей силой номер один в обновлении приложений и инфраструктуры ИИ более чем для половины респондентов, опрошенных в этом году по вопросам корпоративного ИИ.</span></p> <p><span>Упреждающее и эффективное решение этих и других распространенных проблем, связанных с преобразованием центров обработки данных под управлением ИИ, имеет решающее значение для реализации возможностей ИИ и поддержки более сложных потребностей приложений ИИ.</span></p> <p>&nbsp;</p> <h3><span>Унифицированное управление центром обработки данных: ключевое решение</span></h3> <p><span>Поскольку центры обработки данных, управляемые искусственным интеллектом, продолжают развиваться, унифицированное управление становится важной стратегией для управления их сложностями и обеспечения согласованности в локальных, облачных и периферийных средах.</span></p> <p><span>Как уже упоминалось, гиперконвергентная инфраструктура оказывается одним из наиболее эффективных подходов, объединяющих вычисления, хранилище и виртуализацию в единую масштабируемую платформу, которая упрощает управление центром обработки данных. Такое единое управление имеет решающее значение, поскольку интеграция различных технологий (ИИ и других) может быстро привести к разрозненности операций и снижению эффективности.</span></p> <p><span>&laquo;Поскольку смешанные ИТ-среды получают решения от разных поставщиков и развертывают их в разных средах, становится критически важным использовать универсальные инструменты управления данными, защиты, безопасности и мониторинга для обеспечения совместимости между гетерогенными платформами&raquo;, &mdash; отчет Nutanix ECI. подчеркивает.</span></p> <p><span>Такое централизованное представление затем облегчает стратегическое распределение ресурсов и настройку системы в режиме реального времени, что имеет решающее значение для поддержки динамических рабочих нагрузок ИИ и обеспечения высокой доступности и производительности.</span></p> <p><span>Консолидированный подход HCI также повышает эксплуатационную устойчивость, позволяя центрам обработки данных быстрее адаптироваться к технологическим достижениям и меняющимся потребностям бизнеса. Такая гибкость важна для центров обработки данных, переходящих на функции, основанные на искусственном интеллекте, где быстрое развертывание и плавная интеграция новых приложений необходимы для сохранения конкурентоспособности.</span></p> <p><span>Наконец, унифицированное управление центром обработки данных значительно повышает устойчивость ИТ. Оптимизируя системы электропитания и охлаждения посредством централизованного управления, центры обработки данных, управляемые искусственным интеллектом, могут значительно снизить потребление энергии. Оптимизированная архитектура HCI сводит к минимуму потребности в физическом оборудовании, что еще больше снижает воздействие на окружающую среду.</span></p> <p><span>Это является приоритетом для 88% респондентов ECI в этом году, и более половины сообщают, что они уже предпринимают активные шаги по реализации инициатив в области устойчивого развития посредством модернизации ИТ, а 77% говорят, что планируют увеличить инвестиции в устойчивое развитие в 2024 году.</span></p> <p><span>Устойчивые центры обработки данных и инфраструктура, поддерживаемые искусственным интеллектом, соответствуют растущим глобальным нормативным требованиям в этой области и помогают организациям соответствовать более высоким ожиданиям заинтересованных сторон в отношении экологически чистых методов.</span></p> <h3><span>Решение проблемы дефицита навыков</span></h3> <p><span>ИТ-руководители уже заметили пробелы в навыках в своих внутренних командах &mdash; пробелы, которые будут только увеличиваться по мере того, как центры обработки данных, управляемые искусственным интеллектом, станут более распространенными и продвинутыми. Большинство организаций планируют увеличить инвестиции в таланты для поддержки инициатив в области искусственного интеллекта, при этом 84% заявили, что в ближайшие годы они расширят свои команды инженеров и специалистов по обработке данных.</span></p> <p><span>Они также сообщили о широком спектре организационных областей, где им потребуется больше навыков искусственного интеллекта в ближайшие 12 месяцев, включая операции, исследования и разработки, логистику и принятие стратегических решений.</span></p> <p><span>Повышение квалификации будет иметь решающее значение для обеспечения эффективного управления центром обработки данных и минимизации рисков безопасности и соответствия требованиям, вызванных человеческими ошибками. Необходимо реализовать программы обучения для повышения технических навыков ИТ-персонала с упором на такие области, как управление ИИ, кибербезопасность в контексте ИИ и обслуживание систем, управляемых ИИ.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><span>В то же время партнерство с поставщиком экспертных услуг может позволить организациям получить доступ к необходимым им ресурсам и знаниям экономически эффективным способом (т. е. без необходимости брать на себя более крупные инвестиции, связанные с наймом дополнительных штатных и/или специализированных специалистов). персонал).</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><span>ИТ-услуги и услуги, связанные с центрами обработки данных, легче масштабировать в процессе цифровой трансформации предприятия, чем штатный персонал, а уровень знаний зачастую выше. Многие поставщики услуг также предлагают программы обучения или ресурсы, предлагая двойную выгоду: свой стратегический опыт в сочетании с обучением, повышающим внутренние технические навыки.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><span>Эти партнерства могут помочь снизить риски, связанные с внедрением новых технологий искусственного интеллекта, гарантируя, что центры обработки данных будут оснащены новейшими решениями искусственного интеллекта и что команды будут готовы эффективно управлять этими достижениями.</span></p> <p>&nbsp;</p> <p><span>Двойной подход, заключающийся в повышении квалификации и партнерстве с экспертами, гарантирует, что центры обработки данных смогут оставаться конкурентоспособными и безопасными, поскольку они адаптируются к требованиям технологий искусственного интеллекта следующего поколения. Заблаговременно устраняя дефицит навыков, организации могут ускорить реализацию своих инициатив в области искусственного интеллекта, расширяя операционные возможности и создавая предпосылки для будущего успеха.</span></p> <p>&nbsp;</p> <h3><span>Заглядывая вперед</span></h3> <p><span>В будущем стремление к центрам обработки данных, управляемым искусственным интеллектом, сигнализирует о фундаментальном сдвиге в том, как данные обрабатываются, управляются и используются в различных отраслях. Поскольку эти объекты становятся все более автономными, интеграция ИИ не только оптимизирует операции, но и создаст новые проблемы и возможности для инноваций.</span></p> <p><span>Путь к оптимизированным и эффективным центрам обработки данных, управляемым искусственным интеллектом, потребует тщательного планирования, передовых мер безопасности и постоянной адаптации к развивающимся технологиям.</span></p> <p><span>Устойчивость также будет играть решающую роль. По мере роста потребностей в энергии поиск эффективных и экологически чистых решений будет иметь первостепенное значение. Это потребует не только оптимизации существующих систем, но и переосмысления конструкции центров обработки данных с целью включения возобновляемых источников энергии и более эффективных технологий охлаждения.</span></p> <p><span>Более того, по мере развития центров обработки данных должна развиваться и рабочая сила. Устранение дефицита навыков посредством комплексных программ обучения и стратегического партнерства будет иметь важное значение для оснащения ИТ-специалистов необходимыми навыками для управления сложными системами, управляемыми искусственным интеллектом.</span></p> <p><span>Поскольку центры обработки данных, управляемые искусственным интеллектом, становятся стандартом, перед ИТ-руководителями стоит задача обеспечить, чтобы эти системы могли безопасно и эффективно отвечать современным требованиям, а также были достаточно гибкими, чтобы адаптироваться к быстро меняющимся технологическим ландшафтам и меняющимся потребностям бизнеса.</span></p> [richtext] => 1 [template] => 4 [menuindex] => 14 [searchable] => 1 [cacheable] => 1 [createdby] => 3 [createdon] => 1719485371 [editedby] => 3 [editedon] => 1719486395 [deleted] => 0 [deletedon] => 0 [deletedby] => 0 [publishedon] => 1718383500 [publishedby] => 4 [menutitle] => [donthit] => 0 [privateweb] => 0 [privatemgr] => 0 [content_dispo] => 0 [hidemenu] => 1 [class_key] => modDocument [context_key] => web [content_type] => 1 [uri] => blog_ob_iskusstvennom_intellekte_v_meditsine/ii_uskoryayet_tsifrovuyu_transformatsiyu [uri_override] => 0 [hide_children_in_tree] => 0 [show_in_tree] => 1 [properties] => [idx] => 10 [link] => )