22 июля 2022

072022_15072022x2706c5e5_84056080-_1_.jpgВ научно-практическом журнале «Вестник Росздравнадзора» вышла статья «Практика применения систем на основе искусственного интеллекта в сфере обращения лекарственных средств». Авторы публикации — ученые Сеченовского Университета член корреспондент РАН, д.м.н. Андрей Свистунов, доцент кафедры информационных и интернет-технологий, д.ф.н. Константин Кошечкин, завкафедрой информационных и интернет-технологий, директор Института цифровой медицины, д.т.н. Георгий Лебедев, замдиректора Института цифровой медицины Эдуард Фартушный.

Искусственный интеллект нашел применение в области обращения лекарственных средств в России. На рынок вышли IT-компании, специализация которых  —  цифровая трансформация и внедрение ИИ в здравоохранение и фармацевтику.

Авторы статьи описали практику применения систем искусственного интеллекта и проанализировали публикации в базе данных PabMed IEEEXplore. Ученые извлекали данные по методологии PRISMA и оценивали качество по QUADUS-2.

В работе определены ключевые методы ИИ для анализа большого количества неструктурированной информации, идентификации новых мишеней для лекарственных средств, генерации и прогнозирования активности новых молекул.

Особое внимание ученые уделили описанию перспектив цифровых систем, базой для которых служит ИИ. Инновация позволит ускорить процесс научных исследований, прогнозировать успех научной работы и таким образом экономить человеческие и финансовые ресурсы.

Ученые Сеченовского Университета определили принципы персонализированной медицины, основанной на данных о здоровье пациентов в сочетании с прогнозной аналитикой. Эту сферу деятельности можно усовершенствовать, используя систему с искусственным интеллектом. Например, контролируемое обучение позволяет врачам сузить список возможных диагнозов и оценивать риски для пациента на основе симптомов и генетической информации. Также авторы описали категории систем с использованием ИИ, среди которых самая распространенная область — клинические и доклинические исследования. В работе обозначены задачи, для решения которых можно применять машинное обучение.

В статье сформулированы выводы: искусственный интеллект увеличивает скорость разработки лекарственных средств, повышает качество препаратов и эффективность терапии; ИИ позволяет суммировать и генерировать документы, распознавать именованные объекты на основе новых технологий BERT GPT; его  можно использовать для обработки клинических данных, лабораторной диагностики, составления отчетов и резюме.