Технологии искусственного интеллекта в медицине: динамика развития в Российской Федерации и за рубежом

Стремительное развитие информационных технологий в здравоохранении, рост объемов данных и усложнение методов диагностики и лечения привели к тому, что искусственный интеллект начал все чаще применяться в этой отрасли.

В статье рассмотрено текущее состояние развития искусственного интеллекта в двух странах — лидерах здравоохранения: Российской Федерации и Соединенных Штатах Америки. Выбор объектов сравнения обусловлен открытостью официальных источников информации о состоянии отрасли, а также высоким фактическим уровнем развития цифровизации медицины в этих странах. Сравнение проводилось по пяти пунктам: распространенность, нормативно-правовая регуляция, направления развития, ответственность за разработку и возможности интеграции с существующим цифровым контуром здравоохранения.

1. Цветкова Л.А., Кураков Ф.А., Кармина Р.Л. Ключевые тренды развития глобального общественного здравоохранения: 2021–2023 гг. Общественное здоровье. 2024; 4(2):4–17.

2. Helm JM, Swiergosz AM, Haeberle HS, et al. Machine Learning and Artificial Intelligence: Definitions, Applications, and Future Directions. Curr Rev Musculoskelet Med. 2020; 13(1):69–76.

3. Tan SS, Gao G, Koch S. Big Data and Analytics in Healthcare. Methods Inf Med. 2015; 54(6):546–7.

4. Willemink MJ, Koszek WA, Hardell C, et al. Preparing Medical Imaging Data for Machine Learning. Radiology. 2020; 295(1):4–15.

5. Сигаева Д.В., Логинов М.С. Влияние качества исходного набора данных для машинного обучения на точность диагноза. Scientist. 2022; 4(22).

6. National Center for Development of Artificial Intelligence under the Government of the Russian Federation. 2023 Index of intellectual maturity of economic sectors, social sectors and public administration system of the Russian Federation, National Center for R&D under the Government of the Russian Federation. https://ai.gov.ru/knowledgebase/infrastruktura-ii/2023_indeks_intellektualynoy_zrelosti_otrasley_ekonomiki_sektorov_socialynoy_sfery_i_sistemy_gosudarstvennogo_upravleniya_rossiyskoy_federacii_ncrii_pri_pravitelystve_rf/ (02 October 2024).

7. National Center for Development of Artificial Intelligence under the Government of the Russian Federation. Public procurement of AI products for medical institutions in Russia has increased more than 7 times in a year. https://ai.gov.ru/mediacenter/goszakupki-iiproduktov-dlya-meduchrezhdeniy-v-rossii-za-god-vyroslibolee-chem-v-7-raz-/?pageStart=20 (02 October 2024).

8. Government of the Russian Federation. Decree of the President of the Russian Federation dated 10.10.2019 No. 490.http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (02 October 2024).

9. Rosstandart — Catalog of national standards. GOST R 59921.0-2022 Artificial intelligence systems in clinical medicine. Basic principles. https://www.rst.gov.ru/portal/gost/home/standarts/catalognational?portal:componentId=3503536e-2ac1-4753-8ed1-09a92fee02de&portal:isSecure=false&portal:portletMode=view&navigationalstate=JBPNS_rO0ABXcYAARmcm9tAAAAAQADMjAwAAdfX0VPRl9f (02 October 2024).

10. Alliance in the field of artificial intelligence. Code of Ethics in AI. https://ethics.a-ai.ru/ (02 October 2024).

11. National Center for Development of Artificial Intelligence under the Government of the Russian Federation. 2020 Trends in the development of artificial intelligence in medicine, ilabs, Moscow Innovation Agency. https://ai.gov.ru/knowledgebase/vnedrenie-ii/2020_trendy_razvitiya_iskusstvennogo_intellekta_v_medicine_ilabs_agentstvo_innovaciy_goroda_moskvy_/ (02 October 2024).

12. Федоткина С.А., Карайланов М.Г. Оценка социальной эффективности оказания медицинской помощи пациентам кардиологического профиля с применением метода дистанционного мониторинга артериального давления. Известия Российской военно-медицинской академии. 2024; 43(2):159–166.

13. National Center for Development of Artificial Intelligence under the Government of the Russian Federation. 2024 Review of key technology trends in medicine and healthcare, kept. https://ai.gov.ru/knowledgebase/vnedrenie-ii/2024_obzor_klyuchevyh_tehnologicheskih_trendov_v_medicine_i_zdravoohranenii_kept/ (02 October 2024).

14. Федоткина С.А., Ахминеева А.Х., Карайланов М.Г. Лучшие практики применения телемедицинских технологий в Российской Федерации и за рубежом. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. 2023; 15(3):295–312.

15. Russell RG, Lovett Novak L, Patel M, et al. Competencies for the Use of Artificial IntelligenceBased Tools by Health Care Professionals. Acad Med. 2023; 98(3):348–356.

16. Ministry of Health AI Platform. Healthcare priorities Detection of decreased ejection fraction by ECG examination https://ai.minzdrav.gov.ru/task/11/datasets/13/description (02 October 2024).

17. Пчелкин А.А. Перспективы и риски перехода на единую медицинскую информационную систему в Санкт-Петербурге. Эпомен: медицинские науки. 2024; 14:105–112.

18. Binariks. Artificial Intelligence in Healthcare: Market Size, Growth, and Trends. https://binariks.com/blog/artificial-intelligence-ai-healthcare-market/ (02 October 2024).

19. Silicon Valley Bank. The AI-Powered Healthcare Experience Mapping the Patient Journey (analytic report). https://www.svb.com/trends-insights/reports/artificial-intelligence-ai-in-healthcare/ (02 October 2024).

20. Government of the United States of America. National artificial intelligence research and development strategic plan 2023 update. https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2023/05/National-ArtificialIntelligence-Research-and-Development-Strategic-Plan2023-Update.pdf (02 Octover 2024).

21. Government of the United States of America. Ai bill of rights. https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2022/10/Blueprint-for-an-AI-Bill-of-Rights.pdf (02 October 2024).

22. Sadoughi F, Behmanesh A, Sayfouri N. Internet of things in medicine: A systematic mapping study. J Biomed Inform. 2020; 103:103383.

23. Rajkomar A, Oren E, Chen K, et al. Scalable and accurate deep learning with electronic health records. NPJ Digit Med. 2018; 8(1):18.