Как искусственный интеллект применяется в медицине

Вместо врача машина? Как в здравоохранении помогает искусственный интеллект

Областной министр здравоохранения Алексей Эрк сообщил об итогах проекта по привлечению машинного разума к анализу снимков на онконастороженность. Всего было проверено 585 снимков. Позже их исследовали врачи.

Где экспериментировали?

Результаты, выданные при помощи цифровых технологий, оказались достаточно точными. Подозрение на рак показали 87 снимков, из них по 32-м диагноз подтвержден. По трём диагноз поставлен впервые и подтвержден. По итогам этого проекта, проведенного в двух тульских больницах (областной и имени Ваныкина) принято решение внедрять технологии искусственного интеллекта (ИИ) во всех государственных медучреждениях. Глава региона рекомендовал использовать новые наработки и в диагностике других заболеваний. Прежде всего, сердечно-сосудистых.

Таким образом, Тульская область вошла в число регионов-передовиков по использованию новейших технологий в здравоохранении. Их на данный момент не так много, наиболее известен опыт Ямало-Ненецкого Автономного Округа. Тамошний опыт внедрения ИИ в сентябре признан одним из победителей всероссийского конкурса «Проф-IT.2019» в номинации «Лучший инновационный проект». И так же, как и в Туле, по итогам пилота было принято решение масштабировать итоги эксперимента на весь регион. И в ЯНАО, и в Тульской области использовались наработки участников Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» (НБМЗ), в частности, компании Botkin.AI. Это российская система для анализа и распознавания диагностических изображений КТ, МРТ, маммографии и цифрового рентгена. Она позволяет повысить выявляемость онкологических заболеваний на ранней стадии и тем самым способствует сокращению заболеваемости и смертности по онкологическому профилю.

С помощью системы пересмотрено 1119 исследований грудной клетки по 402 пациентам. Рентгенологи ЯНАО подтвердили подозрение на рак легких в 21 случае из 45 подозрений ИИ, по результатам анализа результатов компьютерной томографии и данных медицинских карт пациентов врачами регионального онкологического центра принято решение о проведении лечения двух пациентов.

Не случайно, видимо, Алексей Дюмин упомянул и про возможности ИИ для профилактики сердечно-сосудистых заболеваний. В том же ЯНАО врачи с помощью подсказок машины обратили внимание на 67 пациентов, которые, на взгляд ИИ, должны получить дополнительное обследование и лечение в связи с тем, что у них была выявлена очень высокая опасность инфаркта или инсульта, хотя такие пациенты не состояли на учете у кардиолога. Врачи согласились с выводами искусственного интеллекта и предметно занялись их здоровьем. Внедренная система позволила увеличить выявление факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний практически в семь раз. Анализ карт диспансеризации в районной больнице города Муравленко (ЯНАО) показал, что в 63% случаев врачи пропустили такие факторы риска, как гиперхолестерин, избыточная масса тела, курение, повышенное давление. Искусственный интеллект помог исправить недочёты. Дополнительно на диспансерный учёт по сердечно сосудистым заболеваниям поставлены 112 пациентов, 307 человек пройдут дополнительные обследования, а ещё 393 человека пригласили на диспансеризацию.

Какие ниши закроет?

В общем, применение технологий из области фантазий перемещается в реальную плоскость. ИИ ни в коей мере не заменяет врача, но становится ему помощником. По прогнозу генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Бориса Зингермана, ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных врачей. Такие системы точно возьмут на себя функции первичной сортировки и контроля медицинских изображений (рентгенограмм, томограмм, гистологических цитологических, геномнвх исследований и др). Это позволит сосредоточить внимание врачей-специалистов, которых сейчас сильно не хватает, только на сложных случаях.

Другая область — это дистанционный мониторинг. Сейчас сложились отличные технологические условия для дистанционного мониторинга в домашних условиях, как тяжёлых и хронических пациентов, так и здоровых людей для раннего выявления проблем со здоровьем. Для этого почти всё есть: гаджеты, каналы телекоммуникации… Но нет врачей, которые будут мониторить пациентов. И тут точно будет работать ИИ.

Как искусственный интеллект используется в медицине?

Одно из самых больших воздействий новых технологий придется на медицину будущего.

Фотография: Главная фотография: WEForum

Похожие

Диагноз болезни будет выявлен быстро, а медицина будет персонализирована. Мобильные технологии станут нормой, и мы будем знать, что больны, прежде чем у нас появится первый симптом. Новые лекарства будут выходить на рынок с головокружительной скоростью, так как клинические испытания будут проводиться быстрее и точнее. В итоге, мы сами себе будем врачами.

Искусственный интеллект уже используется в здравоохранении, и эти 7 примеров от World Economic Forum дают представление о будущем медицины.

1. Обнаруживает рак кожи

Искусственный интеллект теперь может диагностировать рак кожи более точно. Недавнее исследование, опубликованное в Annals of Oncology, показало, что искусственный интеллект смог диагностировать рак точнее, чем 58 экспертов дерматологов. Искусственный интеллект разрабатывался с помощью изображений рака кожи и соответствующих диагнозов. Врачи получили правильных 87%, в то время как робот достиг уровня обнаружения 95%.

Степень, в которой врач может уверенно распознать меланому, зависит от их опыта и подготовки. Это означает, что диагноз и, следовательно, результаты могут различаться.

Технология искусственного интеллекта могла бы уменьшить количество ложных симптомов, то есть меньшее количество людей подверглось бы ненужному лечению. Это также может сократить общее время ожидания пациентов, которым уже необходима операция.

2. Изучает зрительную систему

Как говорится, глаза — зеркало души, но также они являются и показателем нашего здоровья. Устранение проблем со здоровьем глаз может значительно снизить вероятность потери зрения.

Google DeepMind объединилась с больницей Moorfields Eye Hospital в Лондоне, чтобы работать над диагностикой двух основных заболеваний, которые вызывают потерю зрения: диабетическая ретинопатия и возрастная дегенерация желтого пятна. Вместе эти две глазные болезни поражают более 625 000 человек в Великобритании и более 100 миллионов человек во всем мире.

Читать еще:  Эхоэнцефалография головного мозга — Понимаем УЗИ

Алгоритмы прошли исследование с использованием тысяч глазных сканирований, позволяя врачам рекомендовать правильный курс действий за меньшее время и с большей степенью уверенности. DeepMind говорит, что можно было бы помочь 300 000 британских пациентов в год, если бы система была продолжена для общего использования после завершения клинических испытаний.

3. Создает новые лекарства

Искусственный интеллект существует уже довольно давно, но только в последние годы о нем стали рассказывать — все из-за повышенной вычислительной мощности.

Искусственный интеллект может сканировать данные с высокой скоростью, чего не могут делать люди. Одним из способов, с помощью которых здравоохранение может революционизировать, является разработка новых лекарств.

Эта технология может анализировать данные, полученные из самых разных источников, таких как, клинические испытания, записи о состоянии здоровья пациентов и генетические записи, а также помогает предсказать, как лекарство может повлиять на клетки и ткани человека. Это приведет к лучшим испытаниям и откроет путь для персонализации медицины. Такой более упорядоченный процесс мог бы вывести новые лекарства на рынок намного быстрее.

4. Определяет вероятность пробуждения пациента, находящегося в коме

Когда врачи пытаются расшифровать, насколько мозг пациента был поврежден травмой, они используют шкалу комы. После проведения серии тестов врачи дают оценку пациентов.

В китайском судебном разбирательстве система искусственного интеллекта, изучавшая сканирование мозга, дала оценку, которая сильно отличалась от той, что давали врачи. Один пациент получил 7 из 23 баллов врачами, но после того, как технология проанализировала состояние мозга, она дала ему 20 баллов. Оценка врачей указывает на низкую вероятность выздоровления и что будущий родственник пациента скорее всего подпишет отказ от жизнеобеспечения. Но, как прогнозировал искусственный интеллект, пациент в конце концов проснулся.

Искусственный интеллект был прав почти в 90% случаев, отслеживая деятельность мозга, невидимую для человеческого глаза, такую как крошечные изменения в потоке крови в мозг.

5. Читает компьютерную томографию

Способность искусственного интеллекта читать медицинские изображения и записи поможет сэкономить огромное количество времени, которое рентгенологи и кардиологи отдают на выявление диагноза.

Радиологи должны ежедневно исследовать сотни изображений для диагностики болезней, но усталость глаз от долгой работы может привести к ошибкам.

IBM разрабатывает систему искусственного интеллекта, которая поможет радиологам с обнаружением диагноза, просеивая миллионы изображений и сравнивая их с другими данными о здоровье пациента. Программное обеспечение находится на продвинутой стадии тестирования и подготовки к коммерческому использованию, а команда IBM работает над улучшением своей технологии.

6. Опознает депрессию

По данным ВОЗ, более 300 миллионов людей всех возрастов страдают от депрессии. Искусственный интеллект может диагностировать болезнь и предоставить технологические методы лечения.

Например, калифорнийский MindStrong недавно опубликовали статью, в которой говорится, что их технология может выявить признаки депрессии и других психических расстройств, проанализировав, как люди используют свои смартфоны.

«Данные смартфона могут дать представление о том, как мы думаем, чувствуем и ведем себя», — говорит д-р Томас Р. Линсел, соучредитель компании. Технология анализирует, как люди печатают, их свайпы, клики и прокрутки для выявления целого ряда когнитивных признаков и состояний настроения.

Искусственный интеллект также демонстрирует многообещающие признаки того, что он может помочь облегчить симптомы депрессии. Недавний судебный процесс с участием Woebot — чатбота, который был разработан в соответствии с принципами когнитивной поведенческой терапии, показал, что он эффективен при лечении расстройства.

В ходе судебного разбирательства 70 участников в возрасте 18-28 лет получили либо две недели (до 20 сеансов) с Woebot, либо были направлены в Национальный институт психического здоровья ebook. Для тех, кто был в группе Woebot, симптомы в течение периода исследования депрессии значительно сократились.

А журналист Business Insider, протестировавший Woebot, счел его «неожиданно полезным».

7. Врач-робот

Врачи на протяжении всей жизни обучаются, изучают все о человеческом теле и огромном количестве болезней существующих и пока еще не существующих. Им также необходимо отслеживать современные исследования, опубликованные в медицинских журналах.

Исследователи из Китая показали, как робот может помочь врачам получить эту информацию, вспомнив все это за них.

В своем тесте робот ИИ, который поглотил содержание десятков медицинских учебников, 2 миллиона медицинских записей и 400 000 статей, сдал экзамен на получение медицинской лицензии за короткое время времени и с большей точностью. Робот, получивший название iFlyTek Smart Doctor Assistant, достиг 456 баллов, значительно выше, чем отметка 360, необходимая для сдачи экзамена.

Робота в ближайшее время не примут на работу. Он предназначен для оказания помощи врачам в их работе с пациентами.

Искусственный интеллект в здравоохранении – маленький и несистемный рынок

Рынок медицинского искусственного интеллекта (ИИ), включая системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), развивается уже несколько лет, однако по сей день не получил никакой обобщающей оценки. Он остается своего рода «черным ящиком»: его объем неясен, а движение средств во многом является односторонним – сообщения о вложениях в новые разработки появляются регулярно, но отчетов о выходе на окупаемость и прибыльность нет. Чтобы прояснить картину, портал Medvestnik.ru обратился к директору по развитию комплексных проектов НТИ АО «Российская венчурная компания», члену наблюдательного совета ассоциации «Национальная база медицинских знаний» (НБМЗ) Андрею Алмазову.

Алмазов Андрей

– Есть компании, которые заявляют, что начали зарабатывать на ИИ в здравоохранении. Вы можете подтвердить, что хоть кто-то уже действительно получает прибыль?

– Да, но это несистемные деньги. Компания приходит в регион, указывает на проблемы и предлагает провести разовый проект, по итогам которого она получит 3 млн или 7 млн руб. Или предлагает коммерческим клиникам пересматривать все снимки с определенной платой за каждый. Такие контракты есть. Но эти компании не очень заявляют о себе публично.

Читать еще:  Что такое реоэнцефалография сосудов головного мозга РЭГ

– Их много? Они хотя бы приблизились к окупаемости и прибыльности?

– Пять-шесть. Но это и все. О прибыльности пока говорить преждевременно. Даже вложенные в эти компании инвестиции исчисляются десятками миллионов: по 20–50 млн руб. Мы с коллегами пытались оценить емкость рынка ИИ в России. На таких разовых контрактах он, при самых смелых гипотезах, составляет от 100 до 250 млн руб. Это не тот рынок, на котором могут существовать разработчики. Во всех 85 субъектах РФ бюджет здравоохранения достаточно напряженный. Десять относительно богатых регионов могут себе позволить эксперименты. Каждый из них готов выделить 5–10 млн руб. Итого 100 млн. Плюс 100 млн Москва, вот и все. И это несистемный рынок.

Возможно, кто-то зарабатывает на продаже отдельных сервисов за рубежом, на Западе. Но компании избегают публикации таких цифр в открытых источниках и предпочитают не раскрывать модели монетизации. Думаю, что до окупаемости все же далеко. Потому что там вложения в стартапы составляют те же 20–70 млн, но долларов или евро, поэтому и окупать проекты сложнее.

– В таком случае кто и почему сейчас вкладывает деньги в подобные разработки? На что рассчитывают инвесторы?

– Во-первых, на игру в перепродажу стартапов. Рынок перегрет, а тематика интересная. Стартапы успешно поднимают все новые и новые раунды финансирования. Во-вторых, они играют «в длинную». Инвесторы понимают, что это перспективная история, и хотят не опоздать. Даже если предположить, что надежды на ИИ в медицине оправдаются лишь частично, государство, которое претендует на весомое место в мире, все равно не может не заниматься этим направлением, так же как авиапромом и ракетно-космической промышленностью.

– Какое направление представляется вам более перспективным на ближайшие годы – B2B или B2C, т.е. непосредственная работа с пациентом?

– Лично я пока не верю в B2C. Сегодня это не монетизируется. Кстати, недавно сообщалось, что закрылись проекты Google Health, Microsoft Health… Наверное, там осознали масштаб инвестиций, необходимых, чтобы это «сыграло». Сервисы, которые пытаются сейчас работать с физическими лицами в медицине, испытывают большие проблемы с монетизацией: люди не хотят платить.

Недавно мы обсуждали проект, предполагающий, что люди будут загружать свои КТ-снимки на сервис перепроверки результатов. Это не сработает: человек идет к врачу, получает результат и даже не записывает его на диск, хотя такая опция сейчас есть. Он спрашивает: «Доктор, у меня все в порядке? – Да, все в порядке. – Спасибо, я пошел». Какое там загружать! Он даже не взял диск. Нет культуры хранения данных о собственном здоровье. Заболел – пошел к врачу. Врач снял симптоматику, болеть перестало – ну и все.

– И так не только в России…

– Да, это общая проблема. Есть корпорации, которые готовы платить системе здравоохранения за регулярные проверки здоровья работников. Но все долгосрочные программы на Западе работают еще и в связи с медстраховками. Все основано на том, что человек понимает: если он не сделает это сейчас, потом ему придется платить гораздо больше. В стоматологии тебе бесплатно делают диагностику, а затем, если ты ходишь в эту клинику регулярно, как предписал врач, то сами осмотры и устранение небольших отклонений бесплатны. А если два года там не появлялся, уже будешь платить. Наверное, это хорошая схема, но наше население к этому пока не готово. Как культуру это пытаются внедрить, а до тех пор, пока этого нет, продать что-либо в здравоохранении физическому лицу, кроме врачебных приемов, лекарств и разовых процедур лечения, по-моему, невозможно.

Мне кажется, что применительно к СППВР рынком является B2B, работа с медорганизациями, продвинутыми врачами, которые сейчас иногда сами платят за доступ к каким-либо ресурсам, например к справочникам. Если это поможет доктору или будет встроено в систему оказания медицинской помощи самостоятельно или через медицинские технологии, то рынок там начнет появляться. Это в чистом виде продажи B2B.

– За что готовы платить врачи и клиники?

– Пока только за справочники, за доступ к клиническим протоколам – и то немного. Клиник, готовых платить за СППВР, сейчас единицы, это первые энтузиасты.

Если мы хотим занять достойное место на этом новом рынке, надо сосредоточиться именно на врачах и развитии культуры использования новых решений: проводить исследования, получать поддержку от врачебного сообщества, начинать пользоваться этими решениями. Поддержка же самих компаний приведет к тому, что государство будет их кормить и терять деньги на естественно умирающих стартапах. Потому что в мире выживает одна из 50 молодых фирм.

– Но разве в первом направлении хоть что-нибудь делается?

– НБМЗ была год назад собрана и осенью зарегистрирована именно для того, чтобы начать это делать вместе с государством. Ждать, что государство займется этим, скомандует и разложит все по полочкам, не приходится: так не бывает ни в одной стране. Всегда есть инициативная группа, а государство поддерживает регуляторику и обеспечивает взаимодействие субъектов рынка. У него нет функции быть паровозом в рыночных инновациях, его дело поддержать их, определить стратегию…

– Но впечатление таково, что ассоциация буквально пробивается с боями и ее лишь не так давно услышали…

– Я бы не сказал, что государство нас совсем не слышит. Пока НБМЗ представляет собой начинающую силу. Она двигается динамично, но еще не стала достаточно авторитетной для мощного влияния на рынок.

Читать еще:  Повышенное давление у подростка 16 лет причины

Кроме того, мы заинтересованы во взаимодействии с врачебными ассоциациями. К сожалению, в стартапах, работающих с ИИ, очень мало врачей. Судя по опыту конференций, интерес докторов к рассказам об ИИ невысок в сравнении с докладами об инновационных медицинских методах. Врачи мыслят предметно и практично, и когда им показываешь новую технологию, они сразу указывают на слабые места и теряют к этому интерес. Они много всего видели и готовы заняться чем-то новым, только когда это полноценно заработает и пройдет клиническую апробацию, когда им представят докторов, которые с этим уже работали. В условиях, когда проекты испытывают дефицит клиницистов, надо брать в соавторы именно их.

– Нет ли опасности, что в общении с врачами разработчики пойдут тем же путем, что медпредставители от фармкомпаний: вот тебе наш продукт, пользуйся, за это тебе пойдут льготы?

– Такая опасность есть, поэтому нужно разговаривать с регуляторами и заниматься клинической апробацией: система должна быть востребованной врачами. К тому же возникает вопрос вреда и доказательности, и полученное в Росздравнадзоре свидетельство не обязательно означает, что система будет помогать. Тут то же самое, что в фармацевтике, но на гораздо более сложном уровне: есть опасения, что очень трудно будет доказать, помогает ли это и не вредит ли. Возможны исключительные случаи, на которые нейросеть не «натренирована», она выдаст неверную подсказку, сбивающую врача с толку, и это отразится на жизни и здоровье человека. Поэтому система может работать исключительно как помощь врачу – под его ответственность. Но и крайности вроде попыток все централизовать и зарегулировать сведут дело на нет: это убьет рынок.

Как искусственный интеллект применяется в медицине

Появление новых болезней, уменьшение возраста заболеваний, увеличение числа больных требуют нового подхода в медицине. Компьютеры стали умнее и давно являются частью жизни человека.

Теперь они могут предвидеть, обнаружить и спрогнозировать действия в ответ на необходимый запрос. Искусственный интеллект в медицине предлагает людям шанс на лучшее здравоохранение, с большей эффективностью и точностью. Исследования в области искусственного интеллекта начались как оборонный проект в США в 1960-х годах. Задачей проекта было понять, как люди обрабатывают информацию. Новые технологии способствовали прогрессу в области искусственного интеллекта.

Эти знания помогли банкам разработать жесткие системы безопасности и обеспечить защиту счетов потребителей.

Как компьютеры учатся

По словам Петра Соловица, профессора Массачусетского технологического института и автора книги “Искусственный интеллект и медицина”, для диагностики пациентов с помощью компьютеров используются два подхода: блок-схема и базы данных.

Блок-схемой проводится собеседование с экспертом. После она переводит эти знания в компьютерную программу. В области медицины блок-схема имитирует процесс врача, задающего ряд вопросов пациенту, приходящего к постановке диагноза и выбора метода лечения.

Это требует большого объема данных. Процесс осложняется тем, что компьютеры не могут получать информацию, которая доступна во время личного взаимодействия между врачом и пациентом. Знания врача о прошлом пациента помогают ему задавать дополнительные уточняющие вопросы.

База данных, работает через сопоставление шаблонов. Обучая компьютер, как называется то или иное изображение, система оттачивает алгоритм. Становится усовершенствованной, быстрой и эффективной в идентификации этого изображения. Такой подход требует огромного количества данных.

Человек, медицина и машина

Протестировать, как работает ИИ на себе, человек может на kiberis.ru. Человечество пользуется преимуществами искусственного интеллекта в медицине в течение нескольких десятилетий. Вот лишь часть примеров взаимодействия человека и машины в мире медицины:

  1. Система поддержки решений. DXplain разработана Университетом Массачусетса в 1987 году. Учитывая набор жалоб пациента, DXplain предлагает список возможных диагнозов, которые связаны с выбранными симптомами.
  2. Лабораторная информационная. Разработанная Вашингтонским университетом, Germwatcher предназначена для обнаружения, отслеживания инфекций у госпитализированных пациентов.
  3. Роботизированные хирургические. В роботизированной хирургической системе da Vinci движения рук врача переводятся в роботизированные руки машины. Точное движение и увеличенное зрение позволяют врачу выполнять операции с маленькими разрезами и видеть внутри тела 3D картинку.
  4. Психотерапия. Теперь депрессия лечиться, войдя в AI Therapy-онлайн-курс. Он рассказывает пациентам, как определить причины их тревоги, и какими ресурсами возможна самопомощь.

Удаленная помощь. Онлайн-приложение, где пациенты консультируются с врачом через интернет, проверяют симптомы, получают рекомендации.

Будущее искусственного интеллекта

Что ждет искусственный интеллект в медицине в будущем? Тенденция заключается в том, что чем лучше технология, тем конкретнее, точнее и эффективнее задачи ИИ сможет выполнять.

Выявление опухолей и симптомов заболеваний сердца. Программное обеспечение Watson от IBM разрабатывается для выявления признаков рака и сердечных заболеваний. Для этого Watson необходима вместительная база данных изображений, которая обучит его, как выглядят определенные признаки. В этой разработке собраны миллиарды медицинских сканирований и изображений из 8000 больниц, для использования в обучении Watson. Если программное обеспечение будет успешным, эксперты надеются, что оно определит признаки и симптомы, о которых врачи могли не знать или не заметить.

Совершенствование Информационных Систем Здравоохранения. Стэнфордский университет в настоящее время работает над своей программой в AI-Assisted Care (PAC). Ее сутью является интеллектуальная система поддержки благополучия пожилых людей, позволяющая провести дистанционный мониторинг одиноких пенсионеров. Множественные датчики будут использованы не только для того, чтобы обнаружить движение и поведенческую картину, но и определять ситуации, нуждающиеся во внимании.

California-based Sense.ly, разрабатывает Молли – виртуальную медсестру, которая обеспечивает помощь пациентам после их выписки из больницы. Это экономит врачам время, которое они могут использовать для обслуживания других пациентов.

Искусственный интеллект в медицине предлагает большие перспективы развития этой области. Эти достижения делают жизнь человека проще и безопаснее.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector