File size: 6,844 Bytes
f166430
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
{
  "applications": {
    "category": [
      "Класифікація та діагностика",
      "Прогнозування та профілактика",
      "Персоналізація лікування",
      "Адміністративні завдання",
      "Дослідження та розробка ліків"
    ],
    "examples": [
      "Рентген, КТ, МРТ — автоматичний аналіз зображень; Лабораторні аналізи",
      "Ризик захворювань, прогноз виживаності, раннє виявлення хвороб",
      "Рекомендації по лікам, індивідуальні плани лікування",
      "Обробка медичних записів, планування ресурсів",
      "Відкриття нових ліків, клінічні дослідження"
    ],
    "accuracy": [
      "95-99%",
      "90-95%",
      "85-95%",
      "80-90%",
      "70-85%"
    ]
  },
  "ai_types": {
    "type": [
      "Machine Learning",
      "Computer Vision",
      "Natural Language Processing (NLP)",
      "Deep Learning",
      "Generative AI"
    ],
    "description": [
      "Вивчає закономірності в медичних даних",
      "Розпізнає і аналізує медичні зображення",
      "Аналізує текстові медичні записи",
      "Глибоке навчання для складних завдань",
      "Створює нові дані та пояснення"
    ],
    "medical_example": [
      "Прогнозування ризику серцевих захворювань",
      "Виявлення пухлин на КТ та МРТ",
      "Аналіз електронних медичних карт",
      "Діагностика рідкісних захворювань",
      "Генерація звітів та рекомендацій"
    ]
  },
  "examples": {
    "company": [
      "Google DeepMind",
      "Aidoc",
      "BrainScan (Одеса)",
      "CheckEye",
      "eXtra Vision",
      "Tayra",
      "KfBio (Україна)"
    ],
    "application": [
      "Виявлення раку молочної залози",
      "Автоматичне виявлення інсультів",
      "Діагностика захворювань мозку",
      "Масовий скринінг хронічних захворювань",
      "AR для нейрохірургії",
      "Віртуальний помічник лікаря",
      "Гістологічний аналіз пухлин"
    ],
    "country": [
      "Світ",
      "Світ",
      "Україна",
      "Україна",
      "Україна",
      "Україна",
      "Україна"
    ],
    "accuracy": [
      "97%",
      "95%",
      "93%",
      "95%",
      "92%",
      "88%",
      "94%"
    ]
  },
  "problems": {
    "problem": [
      "Недостатньо якісних даних",
      "Етичні питання та приватність",
      "Проблеми інтерпретації (чорна скриня)",
      "Регуляторні виклики",
      "Упередження в алгоритмах",
      "Високі витрати на впровадження",
      "Нестача кваліфікованих фахівців"
    ],
    "impact": [
      "Високий",
      "Високий",
      "Високий",
      "Середній",
      "Середній",
      "Середній",
      "Низький"
    ],
    "solution": [
      "Стандартизація даних, federated learning",
      "Explainable AI, строгі протоколи",
      "XAI методи (LIME, SHAP)",
      "Співпраця з FDA, EU MDR",
      "Різноманітні датасети, аудит",
      "Поетапне впровадження, ROI аналіз",
      "Навчання та сертифікація"
    ]
  },
  "trends": {
    "trend": [
      "Multimodal AI",
      "Explainable AI (XAI)",
      "Персоналізована медицина",
      "AI для ментального здоров'я",
      "Федеративне навчання",
      "Носимі пристрої + AI",
      "Генеративний AI"
    ],
    "description": [
      "Об'єднання тексту, зображень і часових рядів",
      "Пояснювальні алгоритми для довіри лікарів",
      "Лікування на основі генетики та стилю життя",
      "Чат-боти, терапія, діагностика депресії",
      "Навчання без передачі даних",
      "Реальний час моніторингу здоров'я",
      "Створення синтетичних даних, звітів"
    ],
    "timeline": [
      "2024-2026",
      "2024-2025",
      "2025-2027",
      "2024-2026",
      "2025-2028",
      "2024-2025",
      "2025-2027"
    ]
  },
  "market_stats": {
    "year": [
      2018,
      2019,
      2020,
      2021,
      2022,
      2023,
      2024,
      2025
    ],
    "market_size_billion": [
      1.1,
      2.1,
      6.7,
      11.1,
      15.4,
      22.4,
      32.3,
      45.2
    ],
    "ai_projects": [
      250,
      350,
      450,
      550,
      750,
      1000,
      1500,
      2000
    ],
    "fda_approvals": [
      10,
      25,
      40,
      64,
      120,
      280,
      520,
      800
    ]
  },
  "symptoms_demo": {
    "symptom": [
      "Біль у грудях",
      "Задишка",
      "Запаморочення",
      "Втома",
      "Підвищена температура",
      "Кашель",
      "Головний біль"
    ],
    "ai_assessment": [
      "Можливі проблеми з серцем - рекомендується ЕКГ",
      "Потенційні респіраторні проблеми - консультація пульмонолога",
      "Можливі судинні порушення - вимірювання тиску",
      "Загальне виснаження - аналіз крові",
      "Інфекційний процес - загальний огляд",
      "Респіраторна інфекція - рентген грудної клітки",
      "Неврологічні симптоми - консультація невролога"
    ],
    "urgency": [
      "Високий",
      "Високий",
      "Середній",
      "Низький",
      "Середній",
      "Середній",
      "Низький"
    ]
  }
}