Искусственный интеллект в медицине: 5 областей, где он успешно используется

Сегодня искусственный интеллект используется повсеместно: чат-боты общаются с клиентами банков, клиник и парикмахерских, специальные алгоритмы подбирают товары, изучая интересы пользователей, а суперкомпьютеры анализируют огромные массивы данных, чтобы поставить диагноз.

Медицина — одна из областей, где искусственный интеллект используется особенно широко. Ему доверяют множество функций, которые упрощают работу медиков и ученых.

1. Поиск новых лекарств

Создание новых лекарств — процесс, который требует немало временных и финансовых затрат. Искусственный интеллект помогает упростить эту задачу: к поиску соединений и веществ, которые могут стать основой нового лекарства, привлекают специально обученные нейросети, которые способны проанализировать огромную базу с информацией о соединениях-кандидатах и «придумать» то самое, которое может подойти.

Одной из первых о такой возможности заявила компания Insilico Medicine, наглядно показавшая, насколько может сократиться период синтеза новых веществ, которые могут стать основой для лекарства. На решение задачи — поиск молекул-ингибиторов активности белка DDR1, участвующего в развитии фиброза и некоторых других заболеваний, ушло 46 дней. За это время нейросеть GENTRL смоделировала структуру потенциальных ингибиторов, а ученые синтезировали их. Аналогичной задачей занимались исследовательские группы из биотехкомпании Genentech — у них на получение сходного результата ушло несколько лет.

2. Перепрофилирование существующих препаратов

Еще один наметившийся тренд — поиск новых областей применения тех лекарств, которые уже созданы и используются в клинической практике. В результате уже существующие лекарства становятся более мультифункциональными, причем на их перепрофилирование уходит гораздо меньше времени и денег, чем на создание препаратов с нуля.

В такой ситуации использование искусственного интеллекта также упрощает процесс и делает поиск более системным. Нейросети способны анализировать огромное количество соединений, выявлять закономерности в их структуре, обнаруживая те лекарства, которые действительно могут оказаться эффективными. Это особенно важно при лечении редких заболеваний: чем меньше выборка пациентов, тем сложнее искать подходящие им препараты. Компания Healx запустила большой проект, который основан на идее использования искусственного интеллекта и перепрофилирования существующих лекарств. Его цель — поиск работающих препаратов для 7 тыс. редких заболеваний. В настоящее время терапия существует лишь для 5 % из них. Одно из последних достижений компании — полученное от Федерального управления США по надзору за качеством продуктов питания и лекарственных средств (FDA) одобрение на проведение клинических исследований фазы II с использованием препаратов для лечения синдрома хрупкой Х-хромосомы. То, что лекарства могут помочь при этой редкой болезни, предсказал как раз искусственный интеллект.

3. Постановка диагноза

Споры на тему, может ли искусственный интеллект заменить врача при постановке диагноза, не утихают, однако нельзя отрицать, что нейросети как минимум способны облегчить процесс.

Например, при диагностике меланомы искусственный интеллект оказался точнее, чем врачи. Нейросеть правильно поставила диагноз в 95 % случаев, а онкологи — в 90 %. Свое применение нейросети нашли и в других областях медицины — искусственный интеллект изучает маммографические снимки и результаты анализов, чтобы помогать медикам точнее ставить диагноз.

4. Сортировка пациентов

Бонусов у искусственного интеллекта при проведении диагностики немало — он не устает, у него не замыливается глаз, а производительность нейросети гораздо выше, чем производительность любого, даже самого опытного диагноста. Впрочем, у него есть и недостатки — нестандартные ситуации скорее поставят искусственный интеллект в тупик, чем нейросеть выдаст корректное заключение. Именно поэтому ИИ может быть продуктивным ассистентом врача, но не способен полностью заменить его.

А вот к более простым задачам его вполне можно подключать — чат-боты или роботизированные ассистенты уже используются при триаже пациентов — сортировке тех, кто обращается за медицинской помощью. Такие ассистенты помогают идентифицировать самые простые случаи, решая проблемы пациентов сразу на этапе обращения, а всех остальных направляя к специалистам нужного профиля.

Особенно важно обеспечивать эффективный триаж в условиях, где промедление может стоить пациентам здоровья и даже жизни. Например, сортировка стала очень востребована в период распространения коронавирусной инфекции, когда количество пациентов увеличивалось с каждым днем, а число врачей и больничных коек было ограничено — госпитализировать нужно было только тех, кто находился в тяжелом состоянии. Ускорить этот процесс можно было быстро анализируя результаты компьютерной томографии пациентов — систему, позволяющую это делать, успешно использовали в московских больницах.

5. Трекинг здоровья

Умными часами сегодня уже никого не удивишь, а случаев, когда такие носимые устройства регистрировали аномальный пульс и предполагали, что с владельцем часов что-то не в порядке, уже немало.

Браслет Ava hi-news.ru

Однако искусственный интеллект внедряют и в носимые устройства, предназначенные для решения более сложных задач. Один из примеров — умный браслет Ava, который способен анализировать сразу несколько показателей здоровья, чтобы определить период максимальной женской фертильности. Устройство полезно для женщин, которые столкнулись с репродуктивными трудностями — с его помощью можно избежать ненужного лечения и определить идеальный момент для зачатия.

Оцените статью
Поделись знанием

Рекомендуем

1
Токсины из организма эффективно удалит новый российский сорбент #медицина #сорбент #токсины 28 февраля 2024 14:36
2
В России научили нейросеть диагностировать шизофрению по МРТ-снимку #медицина #МРТ #шизофрения 06 марта 2024 11:22
3
Нейросеть выяснила о раке простаты то, чего не знали ученые #ИИ #рак 12 марта 2024 12:02