Как искусственный интеллект трансформирует будущее здравоохранения?

Перспективы и предпосылки для внедрения изменений

Все чаще ИИ применяется в различных сферах, упрощая нам жизнь. Также он существенно влияет на всеобщее взаимодействие, восприятие информации, приобретение товаров и услуг. Он делает то, что делают люди, но более эффективно, быстро и с меньшими затратами. Как? Давайте рассмотрим общую картину.

Искусственный интеллект, сокращенно ИИ, - это не одна технология, а скорее общий термин для отрасли компьютерной науки. Эта ветвь посвящена сложным алгоритмам и программному обеспечению, способным выполнять подвластные человеку задачи: распознавание речи и текста, анализ данных, обучение, решение проблем.

Благодаря анализу сложных данных и распознаванию их повторяющихся паттернов, технологии на основе ИИ могут приходить к выводам без прямого участия человека.

ИИ имеет довольно широкий спектр применения. По мере развития этой области появилось несколько типов ИИ. Основными областями применения ИИ являются: машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, обработка изображений и распознавание речи.

Искусственный интеллект может использоваться во всех сферах деятельности. Экосистема здравоохранения не является исключением. ИИ обеспечивает здравоохранение доступной структурированной информацией о пациентах из различных баз данных и быстрое развитие методов анализа больших объемов данных.

Вооружившись инновационными технологиями искусственного интеллекта, врачи могут ставить более точные диагнозы и улучшать планы лечения с помощью реалистичных прогнозов. Кроме того, ИИ все шире применяется в разработке лекарств, мониторинге пациентов и уходе за ними. В результате способности ИИ справляться с растущей базой подробных данных о пациентах вся отрасль здравоохранения переходит на превентивный, профилактический уровень, а не реакционный. В данной статье мы исследовали последние достижения, чтобы ответить на вопрос: каковы примеры внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении?

Медицинские исследования на базе ИИ

Изображения с МРТ, КТ-сканеров и рентгеновских снимков могут содержать большие объемы комплексных данных, которые бывают сложными и трудоемкими для оценки человеком. Неудивительно, в этой ситуации необходим опытный взгляд специалиста, от которого зависит постановка диагноза. При этом нужно учитывать множество различных типов и подтипов заболеваний и лавину новых научных данных в виде различных биомаркеров и данных геномики, это становится все более трудной задачей для врача.

Помочь здесь может использование новых возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения. Основанные на искусственном интеллекте подходы в здравоохранении позволяют исследователям увидеть во время диагностики то, что может ускользнуть от человеческого глаза. Устройства ИИ могут сканировать изображения вплоть до отдельных пикселей, обеспечивая точную аналитику.

С другой стороны, многие аналитические процессы в медицине в настоящее время все еще основаны на образцах физической ткани, полученных с помощью биопсии. Этот процесс несет в себе риски, в том числе возможность заражения. Рентгенологические снимки, полученные с помощью МРТ, КТ и рентгеновских лучей, могут обеспечить неинвазивную видимость внутренней работы человеческого тела. Эксперты прогнозируют, что искусственный интеллект позволит использовать радиологическое устройство следующего поколения, достаточно надежное для детальной расшифровки, чтобы в отдельных случаях заменить им потребность в образцах тканей. Для достижения высокой точности регистрации, интенсивность каждого пикселя должна быть проанализирована.

Успех в подобном исследовании может позволить медикам выработать более точное понимание того, как опухоли ведут себя в целом, вместо того, чтобы основывать решения о лечении на свойствах небольшого сегмента злокачественной опухоли. Исследователи также могут лучше определить агрессивность раковых заболеваний и целенаправленное лечение.

Кроме того, искусственный интеллект помогает создавать «виртуальные биопсии» и развивать инновационную область радиомики, которая фокусируется на использовании алгоритмов на основе изображений для характеристики фенотипов и генетических свойств опухолей.

ИИ - диагностика

Сегодня, когда диагностические ошибки приводят приблизительно к 10% смертей пациентов, здравоохранение заинтересовано в совершенствовании диагностики и развитии новых технологий в этом направлении.

Спрос на такие услуги опережает предложение экспертов. Справиться с этим - важнейшая задача для сектора здравоохранения. Более того, диагностам и врачам необходим новый набор инструментов, которые могут обрабатывать растущие объемы медицинских данных. Чтобы предоставить этот новый набор инструментов, нам необходимо использовать возможности искусственного интеллекта для разработки новых решений.

В настоящее время применение ИИ в медицинской диагностике находится на ранней стадии внедрения. Тем не менее, эта технология может влиять на то, как система здравоохранения решает проблемы диагностики, и могут ли люди следить за изменениями своего здоровья в режиме реального времени самостоятельно. Машинное обучение для здравоохранения в сочетании с улучшением компьютерной обработки постепенно способствует повышению точности и эффективности диагностики по различным специальностям. В качестве примера, ИИ может собирать и анализировать данные пациентов, собранные из нескольких источников, таких как фитнес-трекеры и домашние мониторы, и позволить врачам контролировать здоровье пациентов так, как это не позволят время и ресурсы без ИИ.

Распространение умных носимых устройств в сочетании с ИИ также применяется для контроля сердечно-сосудистых заболеваний, что позволяет врачам на более ранних стадиях, более поддающихся лечению, выявлять потенциально опасные для жизни эпизоды.

Исследователи в области онкологии используют машинное обучение чтобы “научить” алгоритмам распознавания злокачественных тканей на уровне, сопоставимом с квалифицированными врачами. Исследователи из Стэнфордского университета разработали алгоритм искусственного интеллекта для выявления рака кожи или меланомы, используя 130 000 изображений этого заболевания.

Использование искусственного интеллекта позволяет просматривать и расшифровывать маммограммы в 30 раз быстрее и с точностью 99%, снижая необходимость в ненужных биопсиях.

Многие предприятия рассматривают возможности внедрения анализа больших объёмов данных в отрасль здравоохранения. Крупные компании, такие как Microsoft, IBM, Google и Intel, вносят свой вклад в применение искусственного интеллекта в здравоохранении, включая базы данных, собранные из электронных медицинских карт, изображений, генерируемых пациентами, данных датчиков и других форм.

В последнее время IBM Watson (система, способная отвечать на вопросы, используя комбинацию машинного обучения и возможностей НЛП) сконцентрировала внимание на точной медицине, в частности на диагностике и лечении рака. Google также сотрудничает с сетями по предоставлению медицинского обслуживания для создания моделей прогнозирования на основе больших объемов данных, чтобы предупредить врачей о состояниях высокого риска, таких как сепсис и сердечная недостаточность.

Различные компании используют ИИ-чатботов с возможностью НЛП для выявления закономерностей в сообщаемых симптомах и формирования потенциального диагноза, предотвращения заболевания или выработки рекомендаций. Например, приложение может ответить пользователю, описывающему симптомы гриппа, и посоветовать посетить аптеку для приема лекарств. В случае, если пользователь описывает более серьезные симптомы, приложение может порекомендовать позвонить в скорую помощь или обратиться в больницу.

Технические фирмы и стартапы усердно работают над теми же проблемами - диагностика является одной из основных областей деятельности стартапов. Вот несколько самых ярких примеров: «Kheiron Medical» разработал программное обеспечение глубокого обучения для выявления рака молочной железы на маммограммах. «Medvice» - это медицинская консультация в режиме реального времени, которая может иметь доступ к электронным медицинским картам (ЭМК) и хранить их. Компания "Predictive Medical Technologies" используют данные отделения интенсивной терапии, чтобы определить пациентов, которые могут страдать от сердечных приступов.

ИИ в телемедицине

Пациентам теперь не нужно покидать уют собственного дома, чтобы обратиться к врачу. Разработка программного обеспечения для телемедицины имитирует взаимодействие между врачом и пациентом лицом к лицу.

Кроме того, приложения ИИ могут получать анализы с помощью мобильных гаджетов и облачных технологий, например, нажатие пальца на смартфоне измеряет кровяное давление человека.

Телемедицина может хранить, анализировать все данные пациента и прогнозировать дальнейшие изменения. Она может дать рекомендации о том, каких элементов питания не хватает в организме, нужно ли человеку больше заниматься физическими упражнениями или спать. Например, начинающие компании, такие как «Lemonaid Health», используют результаты ИИ в здравоохранении для скрининга и оценки пациентов, чтобы врачи могли поставить диагноз и выписать любые лекарства удаленно, без посещения медицинского учреждения.

Телемедицина также способствует удобству и безопасности врачей. Как правило, врач тратит около половины рабочего времени на заполнение Электронная медицинская карта (ЭМК) в своей базе. Предстоящие достижения в области искусственного интеллекта в медицине сократят нагрузку и облегчат работу с ЭМК. Интерфейс чата способен собирать данные о пациенте и сохранять их таким образом, чтобы их можно было немедленно извлечь.

Технология искусственного интеллекта улучшает сотрудничество между медицинскими экспертами по всему миру. Врачи смогут работать более эффективно, используя идеи и выводы друг друга.

Создание новых лекарственных препаратов

Разработка лекарств - это длительный, сложный и дорогой процесс с высокой степенью неопределенности. Потребуется около 12 лет для того, чтобы фармацевтическое лечение переместилось из исследовательской лаборатории к пациенту и обойдется компаниям, которые работают над этим, примерно в 360 млн долларов.

Исследования и создание лекарств являются одними из недавних сфер применения ИИ в здравоохранении, направленных на сокращение времени выхода на рынок новых лекарств и их стоимости.

На основе данных и передовой аналитики технология искусственного интеллекта поддерживает прогнозирование результатов лабораторных экспериментов. В сочетании с клинической разработкой ИИ сократит количество испытаний и продолжительность исследований. Этот факт является прямым призывом к использованию компьютеризированных систем ИИ, так как они могут ускорить проработку молекулярного дизайна структур. Затем системы ИИ могут сравнивать полученные результаты с различными параметрами и получать наиболее многообещающие сочетания составляющих быстрее, чем мог бы человек, что приводит к снижению затрат.

Искусственный интеллект также способен добывать с помощью научных исследований и данных о пациентах информацию, которая помогает с перепрофилированием старых, но эффективных лекарств.

Борьба с вирусами и их предотвращение

Подобно созданию новых лекарственных сочетаний, системы искусственного интеллекта могут предсказать появление новых вирусов. Основываясь на анализе существующих вирусов, ИИ в здравоохранении может анализировать белковые цепи и моделировать все их возможные деления и модификации.

Нейронные сети могут быть обучены прогнозированию распространения инфекционных заболеваний в режиме реального времени. Кроме того, алгоритмы ИИ могут определить, как превентивные меры способны оказать наиболее значительный эффект.

Исследователи прилагают все усилия для прогнозирования и предотвращения следующих вспышек. Огромное количество данных, собранных по вирусам во всем мире, также следует использовать для обучения алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы предсказать, какие инфекции у животных могут быть переданы человеку, чтобы мы могли остановить их до возможного распространения.

Хирургия с применением ИИ

Визуализация, навигация и хирургическая робототехника меняют практику работы по данному направлению. Применение искусственного интеллекта обеспечивает точность, надежность, безопасность и автоматизацию в хирургическом процессе.

Будучи способными контролировать траекторию, интенсивность и темп своих движений с высокой точностью, ИИ-роботы не только помогают хирургам, но и повышают точность человеческого зрения и обеспечивают контроль в большей степени над каждым положением и движением хирургических инструментов. Роботизированная хирургия снимает усталость врачей, делает минимально инвазивные операции возможными. С учетом перечисленного, можно утверждать, что искусственный интеллект может продлить жизнь и повысить шансы на выживание пациентов.

ИИ в нейронном протезировании

Нейропротезирование - это искусственные устройства, которые усиливают нервную систему с помощью электростимуляции, чтобы компенсировать недостаток двигательных навыков, познания, зрения, слуха, общения или сенсорных реакций. Некоторыми примерами являются нейрокомпьютерный интерфейс (BCI - brain–computer interface), стимуляторы спинного мозга (SCS - spinal cord stimulators), кардиостимуляторы и т. д.

Хотя ожидается, что мировая стоимость протезирования верхних конечностей к 2025 году превысит 2,3 миллиарда долларов, их гибкости недостаточно. Чтобы повысить уровень контроля и предоставить пользователям подлинную автономию, исследователи объединили нейроинженерию с робототехникой и ИИ, чтобы автоматизировать часть мощности двигателя для «общего контроля». Новые нейрокомпьютерные интерфейсы (BMI) и бионические манипуляторы обеспечивают полный контроль над движениями пользователя. Приведенная в действие методом глубокого обучения, рука робота может реагировать в течение 400 миллисекунд.

Распространение медицины с использованием искусственного интеллекта

Нехватка обученных и квалифицированных медицинских работников ограничивает возможность получения жизненно важной медицинской помощи в развивающихся странах по всему миру.

Искусственный интеллект в медицине может помочь смягчить эту проблему, взяв на себя некоторые диагностические обязанности, обычно возлагаемые на людей.

Например, инструменты визуализации ИИ могут проверять рентгенографию грудной клетки на туберкулез, показывая достаточный уровень точности. Эта возможность может быть реализована с помощью приложения, доступного в медицинском учреждении с ограниченными ресурсами, что снижает потребность в обученном диагностическом радиологе на месте.

ИИ и интенсивная терапия

Врачам отделения интенсивной терапии необходимо анализировать большие объемы сложных данных для принятия жизненно важных для пациентов решений. Искусственный интеллект в здравоохранении позволяет медикам использовать свой опыт в лечении в сочетании с анализом данных на основе ИИ. Регулярно получаемые большие данные и машинное обучение в здравоохранении гарантируют лучшую оценку серьезности и тяжести заболеваний, принятие клинических решений и персонализацию ухода за пациентами.

Например, сепсис часто неочевиден до поздних стадий. Системы ИИ быстро анализируют многие переменные, чтобы предсказать сепсис и смертность. Глубокий анализ данных электрокардиограммы, непрерывно измеряемых у пациентов в отделениях интенсивной терапии, позволяет немедленно обнаружить изменения и предупредить опасные для его жизни последствия.

Селфи диагностика

Вы когда-нибудь думали о том, что мобильный телефон можно превратить в инструмент здравоохранения с помощью ИИ?

Наши телефоны генерируют изображения, пригодные для анализа с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Эти фотографии широко используются в дерматологии, офтальмологии и даже в педиатрии в качестве инструмента для выявления болезней и их развития у детей.

Почти каждый доминирующий представитель в отрасли начал встраивать программное обеспечение для искусственного интеллекта в свои устройства, потому что каждый день мы производим более 2,5 миллионов терабайт данных. Мобильные телефоны могут использовать эти данные с различными типами ИИ для предоставления более персонализированных, быстрых и интеллектуальных услуг.

Аналогичным образом, использование искусственного интеллекта в медицине может быть полезным для развивающихся областей, помогая справиться с нехваткой специалистов здравоохранения узких специальностей или в отдаленных районах.

Медицинские компании, использующие ИИ

Как указывалось ранее в этой статье, многие корпоративные гиганты создали программы, посвященные искусственному интеллекту в здравоохранении. Первопроходец в создании системы когнитивных вычислений, программа IBM Watson Health, исследует лечение рака легких в онкологическом центре Memorial Sloan Kettering совместно с Anthem.

Эта система ИИ использует облачные вычисления, собирает большой объем данных и анализирует их. Используется в качестве полноценного консультанта для врачей по диагностике. Используя данные о симптомах, другие данные, такие как семейный анамнез, проходящее лечение, длительность заболевания, предыдущее лечение, а также другие результаты тестов, рецензируемых исследований и клинических исследований, Watson health предлагает различные варианты лечения с оценкой достоверности для каждого прогноза.

Служба когнитивных вычислений IBM Watson также обеспечивает интеграцию с любым приложением и помогает существующим службам через Watson API и открытую облачную платформу.

Watson Health также сотрудничает с CVS Health Corporation для лечения хронических заболеваний, сотрудничает с Johnson & Johnson для поиска новых лекарств, основанных на научно-исследовательской работе.

Искусственный интеллект в медицине также широко применяется в исследованиях рака, направленных на программирование иммунных клеток пациентов для распознавания и уничтожения клеток лейкемии. Исследователи Microsoft считают, что эта способность перепрограммировать биологию имеет огромный потенциал для того, чтобы изменить то, как наш организм работает сейчас.

В свою очередь, Google ИИ в сфере здравоохранения перестраивает инфраструктуру данных, способствуя обнаружению, диагностике и лечению заболеваний на ранних стадиях. Применяя ИИ в здравоохранении, компания работает во многих различных отраслях, которые еще не воплотились в жизнь, но имеют огромное значение для нашего будущего. Помимо этого, Google вносит значительный вклад в распространение информации о COVID-19 и оказывает помощь пострадавшим, на данный момент на сумму 800 миллионов долларов.

Подводя итоги

Искусственный интеллект в медицине вдохновляет на инновации. Это дает благодатную почву для развития новых ИИ стартапов. Примеры, которые мы рассмотрели, показывают, что применение искусственного интеллекта становится основой решений проблем здравоохранения в диагностике, лечении и постоянном поддержании здоровья пациентов. Медицинские компании, заинтересованные во внедрении технологии искусственного интеллекта, принимают обоснованное решение о сотрудничестве с нами. А эксперты Zfort Group по внедрению технологии ИИ создают глобальные проекты совместно с передовыми компаниями, которые работают в здравоохранении и хотят изменить наш мир к лучшему.