Искусственный интеллект в медицине: где уже работает
Искусственный интеллект в медицине вызывает много скепсиса. Люди бояться доверять свое здоровье нейросетям, принципы работы которых зачастую неизвестны даже их создателям (пресловутый «черный ящик»). Но уже очевидно, что при правильной интеграции ИИ в систему здравоохранения открываются новые возможности для оптимизации процессов и улучшения результатов лечения. Попробуем заступиться за виртуальных помощников врачей, ведь точность работы многих из них приближается к 100 %.
Вокруг применения искусственного интеллекта в медицине много мифов. Большинство врачей с недоверием относятся к помощи нейросетей. Возможно, такой незавидной репутации способствовало неправильное внедрение электронных медицинских карт и появление массивных баз данных. Они удобны с точки зрения архивации, поиска и последующего использования информации о пациентах, но привели к тому, что врачи вынуждены сами вносить все данные, жертвуя временем приема. При этом именно от рутинной работы их и способен избавить ИИ. К примеру, от заполнения карт (об этом позаботится голосовой помощник) и первичного анализа снимков. Расскажем, где еще в здравоохранении удачно внедрили нейросети.
В России разработан AI-микроскоп на основе компьютерного зрения и машинного обучения — celly.ai
Фото: © Stock-Asso / Shutterstock / FOTODOM
Радиология
В радиологии ИИ используют для анализа снимков — КТ-, МРТ- и рентгеновских. С высокой точностью алгоритм выявляет аномалии — переломы или опухоли. Полученные результаты позволяют повысить точность измерения и скорость диагностирования. Нейросетевой анализ изображений снижает число врачебных ошибок и повышает количество случаев раннего выявления заболеваний.
«На плечи ИИ можно и нужно переложить рутинный анализ данных. Например, обработать все имеющиеся медицинские и даже социальные данные о человеке — от результатов лабораторной диагностики до хронологии течения болезней, наследственности и образа жизни. Искусственный интеллект может выявить заболевание или предсказать его обострение и затем дать точные рекомендации по оптимальной стратегии лечения. Причем весь этот анализ он может выполнить очень быстро — буквально за считаные секунды. В итоге у врачей появляется больше времени для пациента, а тот получает полную картину своего здоровья, прогноз и индивидуальные рекомендации, как не допустить развития тех или иных патологий. Бояться ИИ-систем не стоит, качество их работы постоянно повышается, и уже сейчас они становятся незаменимыми участниками лечебно-диагностического процесса».
Александр Гусeв, директор по развитию компании Webiomed, которая занимается разработкой ИИ-алгоритмов для медицины
Нефрология
В области нефрологии ИИ используют для прогнозирования скорости клубочковой фильтрации у пациентов с поликистозной болезнью почек. Благодаря этому врачи получают раннее предупреждение о прогрессировании заболевания. Аналогичным образом нейросетевые алгоритмы способны анализировать данные пациентов с IgA-нефропатией для выявления факторов риска и предсказания исхода заболевания, облегчая разработку целевой стратегии лечения.
Устройство EmbracePlus позволяет быстро обнаружить генерализованные эпилептические приступы Фото: © Empatica Inc.
Появление носимых устройств на базе ИИ значительно продвинуло непрерывный мониторинг пациентов с хроническими и неврологическими заболеваниями. Эти устройства, оснащенные датчиками и алгоритмами ИИ, отслеживают жизненные показатели, активность движения и другие показатели здоровья в режиме реального времени.
Гастроэнтерология
Искусственный интеллект также умеет диагностировать и лечить желудочно-кишечные расстройства. Сверточные нейронные сети используют для анализа эндоскопических и ультразвуковых изображений. Подобные алгоритмы с высокой точностью выявляют такие аномалии, как полипы, язвы и опухоли, а также желудочно-кишечное кровотечение, рак пищевода и метастазы колоректального рака.
Инструменты на основе ИИ помогают гастроэнтерологам диагностировать гастроэзофагеальную рефлюксную болезнь и атрофический гастрит
Фото: © meeboonstudio / Shutterstock / FOTODOM
Онкология
В онкологии алгоритмы ИИ поддерживают автоматизированную оценку биомаркеров на снимках опухолей, помогая в диагностике и классификации различных видов рака. К примеру, такие инструменты могут анализировать маммографические изображения для обнаружения рака груди на ранних стадиях, повышая шансы на успешное лечение.
«Если отбросить самые футуристичные варианты развития событий, то наиболее вероятным исходом в обозримом будущем будет повсеместное внедрение систем поддержки принятия врачебных решений — алгоритмов, призванных помогать проводить диагностику, акценитровать внимание на определенных деталях, упрощать и ускорять процессы получения медицинских данных и их аналитику, а также „ассистировать“ в проведении хирургического и терапевтического воздействия», — считает преподаватель программы магистратуры «Разработка и управление критической информационной инфраструктурой» Научно-технологического университета «Сириус» Иван Семчук.
