Роль искусственного интеллекта в здравоохранении

Самое первое и доступное определение “искусственный интеллект” (ИИ) было сформулировано еще в 80-х годах XX века. Ученые в области теории вычислений Файгенбаум и Барр назвали искусственный интеллект областью информатики, направленной на создание интеллектуальных систем, обладающих возможностями, присущими человеческому разуму.

Сегодня ИИ — это программные средства с набором алгоритмов и методов, которые могут решать интеллектуальные задачи подобно человеку.

Искусственный интеллект в области здравоохранения

Искусственный интеллект в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для фокусирования и внедрения человеческих знаний при анализе медицинских данных. В настоящее время разработаны и применены на практике программы ИИ, которые проводят диагностику процессов, разработку протоколов лечения, исследований лекарственных средств, мониторинг состояния пациента. Здравоохранение является одной из главных областей инвестирования в ИИ. 

Сферы применения ИИ в медицине:

● приложения и программы для распознавания медицинских изображений (МРТ, УЗИ, КТ, кардиограммы)

● стартапы для разработки лекарственных препаратов (микроскопический анализ, изучение препаратов, исследование вирусов и поиск эффективных вакцин)

● использование технологий машинного обучения в сфере протезирования (создание протезов с учетом анатомических особенностей)

● приложения для удаленной помощи пациенту (возможность получить консультацию врача онлайн)

● новые современные проекты по лечению раковых заболеваний

● расшифровка результатов анализов с выводами

● помощь в разработке индивидуального плана терапии

● анализ состояния здоровья на основе симптомов, жалоб, а также данных обследований

● оценка эффективности и влияния лекарственных препаратов

Рассмотрим конкретные примеры:

IBM

Совместно с Джонсон & Джонсон проводят исследования в области лечения различных хронических заболеваний. Также IBM создает системы в области лечения онкологии.

Microsoft

Разработкой эффективных лекарственных препаратов и методов лечения рака, включая анализ медицинских изображений опухолей разрабатывает Корпорация Microsoft.

Google

На сегодняшний день Платформа DeepMind компании Google используется Национальной службой здравоохранения Великобритании, для обнаружения рисков по здоровью на основе данных, собранных через мобильные приложения.

Также, Google внедряет проект по анализу медицинских изображений для разработки алгоритмов по обнаружению раковых тканей.

Intel

Корпорация Intel работает над созданием и адаптацией программ, которые определяют пациентов, входящих в группу риска и предлагает план дальнейшего лечения.

Medtronic

Medtroniс вместе с IBM создали приложение для людей, страдающих сахарным диабетом. Приложение может определить критическое снижение уровня сахара в крови за 3 часа до наступления приступа. Для анализа и формирования алгоритмов компании использовали данные с глюкометров и инсулиновых помп от 600 анонимных пациентов.

Как можно отметить, главный тренд в здравоохранении является внедрение технологий искусственного интеллекта. ИИ и нейросети способны изменить всю отрасль мировой медицины: обновить систему диагностики, способствовать разработке новых лекарственных препаратов, повысить качество услуг и снизить расходы.

Что уже известно о внедрении ИИ в медицине:

●  Предсказание падения артериального давления с помощью ИИ

В 2018 году были обнародованы результаты исследований ученых, разработавших алгоритм прогнозирования падения давления или гипотонии в процессе хирургического вмешательства.

Ученые использовали ИИ, проанализировали данные более 1300 пациентов, у которых во время операции было зафиксировано артериальное давление. Общее время наблюдения составило почти 546 тысяч минут. С помощью этих данных искусственный интеллект смог подготовить алгоритм прогнозирования гипотонии.

Далее повторно проверяли на втором этапе набора данных других 204 пациентов. По результатам исследования ИИ правильно предсказал падение артериального давления в 84% случаев за 15 минут до падения, в 84% случаев – за 10 минут, и в 87% случаев – за 5 минут.

Алгоритм можно использовать во время операций, чтобы снизить вероятность возникновения осложнений.

●  Распознавание рака кожи

Эксперимент по исследованию раннего распознавания рака кожи провели в 2018 году ученые из США, Франции и Германии, которые обучили нейросети идентифицировать изображения для диагностики онкозаболеваний кожных покровов. В систему внедрили более 100 тысяч снимков безвредных родинок и опасных меланом, а позднее показали эти же фотографии профессиональным дерматологам, которые попытались выявить рак по снимкам.

По ходу эксперимента выяснилось, что ИИ справился с задачей лучше специалистов, он распознал злокачественные образования в 95% случаев, тогда как люди показали результат только в 86%.

●  Повышение эффективности диагностики

ИИ обрабатывает огромный объем данных, чему существенно увеличивается точность и эффективность постановки диагнозов.

Для изучения миллионов медицинских данных пациентов, специалисту нужны годы, а система справляется с этим за максимально короткое время.

●   Сокращение рутинных задач врачей

Программы могут информировать о свободных палатах, учитывая пол и тяжесть заболеваний, искать оборудование, следить за исправностью медтехники и т.д., а с помощью ИИ, можно также делегировать задачи, которые отрывают медицинских работников от основной работы – спасения человеческого здоровья и жизни.

●  Уменьшение количества врачебных ошибок

На сегодняшний день ИИ уже показывает высокую точность при постановке диагнозов. При совместной работе ИИ и специалиста вероятность ошибок сводится практически к уровню статистической погрешности.

Стоимость

Разработка и внедрение систем искусственного интеллекта отвечает высоким стандартам отрасли и финансирования. Высокая стоимость связана с настройкой системы под данные, хранящееся в конкретном медицинском учреждении. Помимо этого, она требует обслуживания, для которого потребуется квалифицированная команда.

Инновационные технологии уже сейчас помогают минимизировать вероятность ошибок при диагностике и создании эффективной схемы терапии.

За последние 7 лет, рынок технологий основанных на ИИ, вырос в 10 раз и по прогнозам, увеличится до 10 трлн. долларов уже к концу 2022 года.