Баев Т.А. Кемерово, 2025 ФГБОУ ВО КемГМУ МЗ РФ, Кафедра анестезиологии и реаниматологии НИИ КПССЗ, ЛАРПКС
Имитация участия в конструктивном диалоге с контрагентом; Машинное обучение – анализ данных для выявления закономерностей (например, прогнозирование осложнений); Глубокое обучение – сложные нейросетевые модели, применяемые для анализа медицинских изображений, ЭКГ, ЭЭГ; Автоматизация документооборота – ИИ помогает вести медицинские карты, расшифровывать текстовые отчёты; Роботизированные системы – помощь в хирургии, автоматизированное введение лекарств.
Языковые модели, при попытке сформировать список литературы, сами создают «статьи» и «метаанализы», формируя поддельные doi и ссылки; Не все ИИ предполагаются к использованию для медицинского персонала, т.к. их база обучения представлена огромными массивами данных, которые могут себе противоречить; Податливость речевых моделей позволяет переубедить ИИ в неверном выводе, даже если вывод был общепринятой истиной.
AI-driven PEEP selection : Персонифицированная ИТТ; Анализ предыдущих госпитализаций для определения тактики ведения больных.
AI-driven Weaning Index Анализ больших данных; Оптимизация времени отлучения Преимущества использования ИИ в отлучении от ИВЛ: Повышение точности решений: ИИ снижает субъективность в оценке готовности пациента к экстубации. Сокращение осложнений: Более точное определение времени отлучения снижает риск реинтубации и других осложнений. Экономическая эффективность: Сокращение времени пребывания на ИВЛ и в отделении интенсивной терапии снижает затраты на лечение.
В ближайшем будущем ожидается усиление сотрудничества между медицинскими специалистами и ИИ-системами. ИИ будет выполнять роль интеллектуального помощника, предоставляя врачам рекомендации на основе анализа данных, что позволит повысить точность диагностики и эффективность лечения. При этом окончательное решение останется за врачом, что обеспечит необходимый контроль и учет человеческого фактора. Кроме того, ИИ может взять на себя рутинные задачи, такие как обработка медицинских изображений и мониторинг жизненно важных показателей, освобождая время врачей для более сложных клинических задач и улучшая качество медицинской помощи. Таким образом, интеграция ИИ в интенсивную медицину способствует развитию персонализированной медицины и укрепляет сотрудничество между технологиями и медицинскими специалистами, что в конечном итоге ведет к улучшению качества лечения и повышению удовлетворенности пациентов.
