ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ: ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ



ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ: ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ
#PROИНВЕСТИЦИИ 

Максим Майоров

Технологии искусственного интеллекта постепенно проникают во все сферы человеческой жизни: образование, науку, спорт, военное дело.Одна из самых перспективных в этом отношении отраслей — медицина. Искусственный интеллект позволяет резко повысить качество предоставляемых услуг и одновременно расширить доступность.

Востребованность ИИ в медицине будет только расти. И причины на то самые разные. Это и необходимость качественной диагностики заболеваний, и потребность в быстрой обработке скопившихся колоссальных массивов различных данных. Медицинские устройства, информационные системы и учреждения постоянно генерируют такое количество самых разнообразных данных, что врачи попросту не успевают их анализировать. По оценкам специалистов, после 3 месяцев хранения, востребованным оказываются только 15% полученных данных, остальное же становится никому не нужным. Но именно от неизученной информации может зависеть жизнь и здоровье человека.

Кроме того, нужно разрабатывать новые лекарства и безопасно тестировать их, создавать виртуальные модели человеческого организма, освобождать врачей от рутинных процедур и задач.

Дает о себе знать и постоянный рост расходов на здравоохранение. По данным Всемирной организации здравоохранения, эта тенденция наблюдается уже не первое десятилетие во всем мире. Расходы на медицину растут быстрее мировой экономики, а объемы их приближаются к 10% глобального ВВП. Так, согласно исследованиям Tufts Center, процесс разработки нового рецептурного лекарства, обходится ведущим фармакологическим компаниям США в 2,6 млрд. долларов, но применение ИИ может его существенно удешевить.

Кроме того, рынок ИИ-технологий в медицине считается и одним из самых перспективных с финансовой точки зрения. По оценкам аналитической компании CB Insights, начиная с 2013 года, медицинские проекты, занимающиеся ИИ-технологиями, привлекли 4.3 млрд. долларов. Ожидается, что к 2021 году этот рынок достигнет объема в 6.6 млрд. долларов, а к 2025 увеличится в три раза — до 17.8 млрд. долларов.

КАК ИИ ПОМОЖЕТ ВРАЧАМ

В первую очередь, технологии могут облегчить управление больницей и ее персоналом. Современный госпиталь — это комплекс из множества подразделений, от слаженного функционирования которых зависит состояние всех его пациентов. Здесь могут помочь мобильные приложения и системы мониторинга. Так, приложение Bright.md берет на себя взаимодействие между врачом и пациентом, избавив их от ряда бюрократических препон. В функционале есть напоминание о сдаче анализов, назначение встреч с лечащим врачом, сбор обратной связи от пациента и наблюдение за его состоянием. В ряде госпиталей США уже действует система мониторинга состояния больных Qventus. В ее задачи входят наблюдение за больными, прогнозирование их состояния, бронирование врачей и оборудования для предотвращения потенциальных угроз здоровью пациента. Система уже доказала свою эффективность: в одном из госпиталей Qventus помог сократить количество больных на 38%, так как персонал всегда был извещен об их состоянии и поэтому своевременно оказывал им необходимую помощь. Аналогично работает и приложение для медсестер Sense.Ly. Оно отслеживает самочувствие больного, напоминает о приеме лекарств и в случае необходимости может связать пациента с лечащим врачом.

Искусственный интеллект может быть полезен и в практической деятельности. Например, если нужно быстро и качественно провести диагностику и выявить заболевание. Бывает так, что лечащий врач не сразу способен определить степень развития болезни и ее опасность, он может быть недостаточно квалифицирован, не обладать нужными данными, или же симптомы болезни могут быть ему не знакомы.

Искусственный интеллект, используя встроенные в него алгоритмы и доступ к соответствующим базам данных, будет способен быстро просканировать информацию по проблеме, изучить истории болезней, проанализировать нужную статистику и на основе собранных данных выдать оптимальное решение для каждого конкретного случая.

ИИ может быть задействован и в научных исследованиях: для проверки генетического кода, оценки совместимости лекарств, интерпретации действий врача и прогнозировании их влияния на организм.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ В МЕДИЦИНЕ

Существует уже много примеров того, как использование искусственного интеллекта в медицине помогает решать задачи любого уровня сложности. Вот лишь некоторые из них.

Предприниматели из Сан-Франциско создали и запустили информационный проект Human Diagnosis Project. В его базе данных содержатся описания симптомов болезней, результаты медицинских осмотров и лабораторных исследований, личные и семейные медицинские истории, генетические и эпигенетические данные, научные публикации, медицинская статистика и другая информация. С помощью ИИ врач может найти в базе необходимую информацию. По словам руководителей проекта, с Human Diagnosis Project уже сотрудничают тысячи врачей из 60 стран мира. Они не только пользуются базой данных, но и присылают для него свои наработки.

Большое поле для применения искусственного интеллекта — лечение онкологии. Компания IBM создала Watson for Oncology, программу для разработки оптимальной стратегии лечения рака. Она способна составить план лечения рака груди, легких, яичников, шейки матки, толстой кишки и желудка. В перспективе программа будет дополнена вариантами диагностики и лечения еще 9 видов рака. Это позволит охватить до 80% случаев заболеваний раком в мире.

Искусственный интеллект помогает и в создании новых лекарств. Так, компания Novartis открыла инновационную лабораторию искусственного интеллекта. Она пишет «умные» алгоритмы, которые помогают ученым в разработке новых лекарственных средств. Аналогичную деятельность ведет Google: в 2018 году их подразделение DeepMind Health с помощью ИИ научилась предсказывать структуру белка лучше и точнее, чем эксперты в области биологии.

Сейчас в разработке находится проект под названием Medical Sieve, предназначенный для диагностики и анализа данных МРТ, рентгеновских снимков и кардиограмм. Ожидается, что по скорости анализа он будет кратно превосходить обычного врача.

Также ИИ позволяет точнее моделировать состав препаратов. Стартап Atomwise из Сан-Франциско создал нейросеть для разработки новых лекарств. Она «помнит» результаты миллионов взаимодействий молекул и на их основе создает формулу самого эффективного препарата. Стартап из «Силиконовой Долины twoXAR призван изменить сам процесс создания новых медицинских препаратов. Анализируя биомедицинские данные о типах болезней и медикаментах, компьютер предсказывает, какие молекулы могут быть самыми эффективными в лечении.

Искусственный интеллект применяют и в российской медицине. В 2017 году Департамент информационных технологий Москвы запустил пилотный проект по распознаванию рака легких по КТ-снимкам. Для обучения нейросети было использовано около 6000 КТ-снимков легких пациентов.

В том же году была запущена система голосового заполнения и обработки документов с помощью ИИ Voice2Med, успешно опробованная в больницах Казани.

Применение ИИ нашлось и в проекте TeleMD, который использует технологии искусственного интеллекта для диагностики и оценки рисков развития онкологических заболеваний по анализу медицинских изображений и другим данным о пациенте. Программа также позволит врачу связаться с медицинским сообществом для проведения удаленных консультаций.

А проект DOC+ представляет собой «мобильную» клинику, которая вызывает врача домой, бронирует лекарства в онлайн-аптеках, интегрируется с клиниками. При этом приложение сохраняет информацию в электронную медицинскую карту в телефоне пациента.

Отечественная платформа Botkin.Al. анализирует снимки легких, помогая, таким образом, выявить онкологические заболевания на ранних стадиях. В России есть и цифровая лаборатория UNIM, в которой нейронные сети применяются для анализа гистологических материалов и последующей постановки диагноза.

ЧТО МЕШАЕТ ШИРОКОМУ ПРИМЕНЕНИЮ ИИ

Прежде всего, это вопросы безопасности. В любой компьютерной системе можно найти брешь, проникнув через которую легко нанести вред жизни и здоровью пациента или оборудованию. К примеру, злоумышленники, взломав систему и получив управление, могут отключить кардиостимуляторы, перепрограммировать диагностико-рекомендательную систему так, чтобы та осуществила массовое впрыскивание инъекций смертельных доз назначенного пациентам лекарства. Поэтому все устройства должны быть надежно защищены. Нужна и ясность в том, кто будет нести ответственность в случае подобных инцидентов. Врач? Специалист по безопасности? Клиника? Поставщик оборудования?

Наблюдается и нехватка специалистов, способных работать с искусственным интеллектом. Согласно данным Ассоциации электронных коммуникаций, 48% российских компаний, отмечают отсутствие, либо дефицит людей, которые могли бы работать с ИИ.

Обратной стороной медали может стать сокращение рабочих мест в медицинской отрасли. Используя искусственный интеллект, клиники могут отказаться от множества бюрократических и рутинных процедур, соответственно отпадет потребность в некоторых сотрудниках. Прецеденты уже были. В январе 2017 года, японская медицинская компания Fukoku Mutual Life Insurance Company уволила 34 сотрудника в связи с началом эксплуатации удалённого интерфейса когнитивной системы IBM Watson — Watson Explorer. Эта система понимает естественный язык, распознаёт символы и изображения, может читать десятки тысяч медицинских справок и историй болезни, учитывает продолжительность пребывания в больнице, рассчитывает страховые выплаты. В компании полагают, что ее использование приведет к увеличению производительности труда на 30%, окупит вложения в него менее чем за два года, а также сэкономит более 100 млн иен.

Очень остро стоит вопрос правового регулирования использования ИИ в медицине. Здесь пока много неясного: само понятие искусственного интеллекта, его статус, вопросы ответственности врачей, производителей и пациентов, вопросы урегулирования проблемы распространения персональных данных и врачебной тайны, возникающие риски при использовании ИИ, их последствия и так далее.

В 2016 году на всю Великобританию прогремел скандал, произошедший с DeepMind Health — подразделением компании Google, использующей ИИ в медицинских целях. Тогда DeepMind Health и фонд Royal Free London NHS Foundation Trust подписали меморандум о взаимопонимании. Согласно ему DeepMind Health получил полный доступ к записям об историях болезни, вызовах скорой и неотложной помощи, патологоанатомических и радиологических данных более чем 1,6 млн. пациентов Королевской бесплатной клиники, Barnet Hospital и Chase Farm Hospital за пять лет. Об этом стало известно журналистам New Scientist, которые пожаловались в Information Commissioner’s Office — британский оператор защиты персональных данных. В итоге для Google все обошлось, но проблема по-прежнему не решена.

БУДУЩЕЕ ИИ В МЕДИЦИНЕ

Но, несмотря на сложности, у искусственного интеллекта есть все шансы занять свое место в системе здравоохранения. Понятно, что в ближайшее время он все равно не сможет полностью заменить врача, но так или иначе будет интегрирован в рабочий процесс больниц и станет незаменимым помощником их персонала.

Одним из возможных направлений станет участие ИИ в совершенствовании принципов лечения различных заболеваний. По некоторым данным, он может быть использован в создании виртуальных моделей человека. С их помощью можно будет спрогнозировать ход и развитие уже имеющихся заболеваний, либо предсказать их появление. Это поможет предпринять превентивные действия, вылечив болезнь в самом начале.

Есть предпосылки для интеграции ИИ с интернетом вещей. Это поможет медикам получать информацию о здоровье человека не только от специализированных приложений и клинических анализов, но также и от «умных» устройств, окружающих пациента в повседневной жизни: smart-часов, освещения, техники и даже мебели. Они дадут огромный массив данных, которые будут использованы для постановки диагноза и лечения. При этом человека можно будет даже не перевозить в клинику, а оставить дома и наблюдать дистанционно.

Искусственный интеллект будет применяться и для разработки новых лекарств, исследования вирусов, изучения последствий врачебных решений, обработки и анализа полученных результатов.

И, наконец, еще одно возможное направление – это медицинское образование. Здесь речь идет о создании компьютерных тренажеров с ИИ, с помощью которых студенты будут учиться диагностировать, лечить, оперировать, а также отрабатывать поведение во время внештатных ситуаций.