Искусственный интеллект в медицине

На прошлой неделе завершилась первая российская конференция по искусственному интеллекту OpenTalks.AI. Научный журналист, аспирант МГУ Николай Козин продолжает рассказывать об искусственном интеллекте в медицине.

"rcrk.pbd

Медицина, ранее ориентированная на лечение острых заболеваний, сегодня уделяет все больше внимания хроническим недугам — ожирению, депрессии, диабету.

Выявление сердечной недостаточности, аутоиммунных расстройств и онкологических заболеваний на ранних этапах спасает жизни многим пациентам, но усложняет задачу врачам.

Даже гениям медицины, обладающим профессиональными интуицией и опытом, не так просто принять верное решение, ведь с каждым часом объемы медицинских данных стремительно растут.

Чтобы быстро решить задачу, медикам нужно задействовать, помимо собственного, еще один интеллект — искусственный.

Что же такое искусственный интеллект?

Под искусственным интеллектом (ИИ) специалисты подразумевают способность машины имитировать рациональное поведение человека. Машина должна воспринимать изменяющуюся информацию и принимать оптимальные решения.

К началу XXI века применение в медицине нашли две концепции ИИ — экспертные системы и нейронные сети.

Как работают экспертные системы

Экспертные системы начали разрабатывать еще в 70-ые годы XX века. Ключевой частью экспертной системы является база знаний — совокупность сведений о предмете и набор инструкций, применимый к фактам.

Факты в базе знаний экспертной системы описывают постоянные явления в конкретной предметной области. Например: «У здорового человека две ноги».

В процессе работы система получает информацию о конкретной задаче: «У пациента А одна нога», которые сохраняет в рабочей памяти. Рабочая память обращается к базе для вынесения вердикта: «Пациент А болен».

Создание экспертных систем требует огромных ресурсов. Чтобы получить хорошую экспертную систему, нужны эксперты в области, инженеры по знаниям, программисты. Базу знаний необходимо не только создавать, но и постоянно пополнять.

Как работают нейронные сети

В настоящее время концепция экспертных систем переживает серьёзный кризис. Благодаря способности учиться рынок ИИ завоевали нейронные сети (НС).

Механизм работы НС основан на принципе биологических нейронных сетей. В компьютерном виде НС представляют граф с тремя или более слоями нейронов, соединённых в слоях тем или иным образом. У соединений есть веса, играющие важную роль в обучении НС.

Во время обучения на входные нейроны подаются данные. В дальнейшем данные обрабатываются нейронами на внутреннем слое, и на выходных нейронах получаются определенные новые значения.

Если полученные значения не устраивают исследователей, они меняют вес соединений в нейронной сети и заново её учат. Чем больше данных получает НС, тем более достоверный ответ на запрос она выдает.

К примеру, на наш запрос к системе: «Болит голова, озноб и высокая температура» НС, проанализировав медицинские карточки тысяч пациентов, может выдать ответ: «С высокой долей вероятности у Вас грипп».

Важно отметить, что знаниями о том, что такое температура, озноб, грипп, сеть не обладает. Она лишь находит связи между симптомами и заключениями врача в выборке данных и ранжирует эти взаимосвязи по их весу.

Главное отличие ИИ от обычных компьютерных программ

В отличие от привычных компьютерных программ, при создании ИИ программисту не нужно знать всех зависимостей между входными данными и результатом. Там, где человеком уже созданы математические модели например, для статистической обработки медицинских карт ИИ не требуется.

Работа ИИ заключается в обучении на массиве достоверных данных и в поиске тех формул и зависимостей, которые не определяются человеком.

На что способен медицинский искусственный интеллект

Практики и опыта врача может не хватать для верной диагностики заболевания. Обладающая доступом к научной литературе и миллионам историй болезней нейронная сеть может быстро классифицировать случай, соотнести его с похожими и сформулировать предложения по плану лечения.

На сегодняшнем этапе развития технологий ИИ не может решать сложные задачи, непосильные для врача: например, создавать фантастические приборы, самостоятельно сканирующие человека и назначающие эффективное лечение.

Интеллектуальные решения для врачей

Сейчас ИИ решают относительно простые задачи: например, дают заключение, присутствует ли инородное тело или патология на рентгенологическом снимке, и имеются ли раковые клетки в цитологическом материале. При этом точность оценок медицинских данных — МРТ, снимков УЗИ, маммограм — уже превышает 90%.

Диагностическая точность ИИ превышает 90%
Диагностическая точность ИИ превышает 90%

Проект IBM: Watson

Самым известным примером внедрения ИИ в медицинской диагностике стала система IBM Watson. Это суперкомпьютер, который умеет отвечать на вопросы, сформулированные на языке обывателя, а не на языке программирования.

В 2015 году корпорация IBM даже создала отдельное подразделение — IBM Watson Health, которое занимается внедрением технологии ИИ в здравоохранении.

У компьютера Watson есть доступ к различным источникам данных: энциклопедиям, базам научных статей, антологиям знаний. Благодаря огромным вычислительным мощностям, IBM Watson смог проанализировать 30 миллиардов медицинских снимков и 50 миллионов анонимных электронных медицинских карт.

Первоначально IBM обучали и применяли ИИ в онкологии. Однако недавно разработчики IBM Watson начали сотрудничать с Американской кардиологической ассоциацией.

Теперь по данным изображения УЗИ когнитивная платформа будет искать признаки стеноза аортального сердечного клапана (очень распространенного типа порока сердца).

Технологии Watson Health доступны через облачную платформу Watson Health Cloud. Она предназначена для врачей, исследователей, страховых агентов и медицинских компаний.

Проекты Google: DM Health и Verily

Естественно, что IBM — не единственный технологический монстр, продвигающий свои интеллектуальные решения в медицине. Подразделение Google — DeepMind Health — применяет технологии IT-гиганта в медицине.

Сегодня DM Health сотрудничает с офтальмологической лондонской клиникой Moorfields Eye Hospital. С помощью ИИ врачи хотят проанализировать тысячи анонимных глазных снимков, чтобы найти первичные симптомы слепоты.

Кроме того, DM Health совместно с Университетским колледжем Лондона разрабатывает продукт, который сможет автоматически различать здоровые и раковые ткани в области головы и шеи.

Похожим проектом занимается другое подразделение Google — Verily. Специалисты этой фирмы используют ИИ и алгоритмы поисковика Google для того, чтобы проанализировать, что же делает человека здоровым.

Израильский стартап: MedyMatch Technology

По статистике, количество ошибок при постановке диагноза по данным компьютерной томографии превышает 30%. Вдумайтесь! Почти в каждом третьем случае врач назначает пациенту неверное лечение.

На базе ИИ и больших данных израильтяне разработали решение, благодаря которому врачи могут точнее диагностировать инсульт. В режиме реального времени система MedyMatch сравнивает снимок мозга пациента с сотнями тысяч других снимков, которые есть в ее «облаке».

ИИ от MedyMatch распознает мельчайшие отклонения от нормы, которые не всегда способен заметить специалист, таким образом сводя вероятность ошибки в постановке диагноза к минимуму.

В израильской MedyMatch Technology работает всего 20 человек. Как это часто бывает, на новом рынке маленькие игроки вполне могут конкурировать с гигантами.

Интеллектуальные решения для пациентов

Хронически больным необходимо каждый день следить за динамикой здоровья. Для этого пациенты носят устройства для мониторинга пульса, давления, дыхания. Однако данные необходимо не только собрать, но и обработать, и правильно интерпретировать.

На помощь приходят мобильные приложения, которые:

  • оперативно работают с информацией о состоянии организма, сообщая о тревожных паттернах лечащему врачу;
  • выдают уже прописанные в программе простейшие советы по улучшению самочувствия и лечению;
  • собирают массивы данных, необходимые для дальнейшего обучения ИИ.

Карманный кардиолог AliveCor

Мобильное приложение от AliveCor может обрабатывать данные датчика для снятия кардиограмм в домашних условиях. ИИ ежедневно расшифровывает данные пациента и отслеживает опасные тенденции. Если приложение выявляет риск скорого инфаркта — оно заранее попросит пользователя обратиться к врачу.

Почти настоящая медсестра Sense.ly

Анимированная медсестра Sense.ly 
Электронная медсестра Sense.ly

Анимированная медсестра в приложении Sense.ly спрашивает о самочувствии, в норме ли давление, есть ли жалобы. ИИ приложения распознает и отправляет информацию лечащему врачу. Виртуальная сестра может давать пояснения по симптомам, напоминать о приеме лекарств и может напрямую связать с врачом по видеосвязи.

Медицинские боты-консультанты

Телемедицинский сервис Healthtap взял скрипты многих тысяч консультаций и натренировал по ним чат-бота Doctor A.I. Получить консультацию от этого бота можно также через умную колонку Amazon Alexa.

Аналогичную разработку, чат-бот Heath Bot, создали и в Microsoft. Пока, правда, боты понимают только английский язык.

ИИ для раковых больных Mendel.ai

Иногда последней надеждой онкобольных может стать испытание нового препарата от рака. Пациент, добровольно осознавая высокий риск, имеет шанс получить эффективное лечение, которое появится в общем доступе через несколько лет.

Страдающий от онкологии человек не обладает достаточной квалификацией, чтобы понять, подходят ли ему испытания. ИИ проекта Mendel.ai приходит на помощь отчаявшимся: система распознает естественный язык, на котором написана медицинская карта, и предлагает подходящие пациенту испытания.

Интеллектуальные решения для управления больницей

Работа больницы требует быстрой координации персонала и ресурсов — на кону здоровье и жизни пациентов. Как предсказать, сколько врачей, помещений, материалов необходимо медицинскому учреждению в определённый период времени?

Электронный ассистент Bright.md

Bright.md разрабатывали в качестве посредника между врачом и пациентом. ИИ-ассистент помогает решать рутинные задачи — организует встречу пациента и врача, назначает сдачу анализов, получает ответы пациента по опросному листу.

Помощник освобождает врача от бюрократических процедур и упрощает взаимодействие пациента с клиникой.

Система мониторинга больных Qventus

Система Qventus отслеживает состояние здоровья пациентов, находящихся в стационаре, предсказывает ухудшение и резервирует врачей и оборудование для предотвращения критической ситуации.

Управляющий ИИ Qventus применяют в нескольких американских госпиталях, и он уже доказал свою эффективность. В одной из больниц система смогла снизить количество пациентов в стационаре на 39%, поскольку персонал вовремя получал предупреждения о состоянии больных и оперативно оказывал помощь.

«Третье мнение» Клименко по поводу российской медицины

В марте 2016 года IBM предоставила тестовый доступ к Watson специалистам из ряда медицинских учреждений в России. Каким конкретно врачам и клиникам удалось поработать с Watson, в IBM не уточняли.

Тогда же гендиректор по IBM в России и СНГ Андрей Филатов сетовал, что здравоохранение в России очень жестко регулируется. В отечественной медицине действует принцип: «что не разрешено, то запрещено».

Дальше тестирования внедрение Watson в российской медицине не продвинулось — по прошествии почти двух лет никакой дополнительной информации о сотрудничестве с российскими медиками корпорация не сообщает.

IBM Watson. Каким будет российский аналог?
IBM Watson. Каким будет российский аналог?

Причина неуспеха IBM в России лежит на поверхности — инновации в медицине заявляются одной из целей стратегии «Цифровая экономика», в рамках которой взят курс на импортозамещение. Как считают в Правительстве РФ, к 2020 году у России будет свой «Ватсон». Кто же будет его создавать?

В 2016 году советник президента РФ Герман Клименко анонсировал разработку первого проекта фонда Института развития интернета в области медицины. Система, получившая название «Третье мнение», — будет распознавать патологии организма по цифровым данным, полученным от рентгена, УЗИ, КТ, МРТ.

Разработкой программного обеспечения занимается компания «Технологии видеоанализа». Данные для обучения ИИ разработчикам бесплатно передали НИИ урологии и интервенционной радиологии им. Н.А. Лопаткина, НМИЦ детской онкологии и иммунологии им. Дмитрия Рогачева, и ряд региональных медицинских центров.

Для столь масштабного проекта необходимы серьезные инвестиции. По словам господина Клименко, затраты исчисляются десятками миллионов долларов. Разработчики планируют привлечь средства с помощью выхода на ICO (форма привлечения финансирования путем продажи инвесторам криптовалют).

Бывший лидер направления продвинутых технологий по Европейскому региону IBM Павел Шклюдов считает, что «потенциал у проекта (прим. — „Третье мнение“) есть, но для создания подобного класса систем нужно лет 5, в 20 раз больше финансов и люди, заточенные на продукт, а не на научные работы».

Проблемы внедрения ИИ: мифы и реальные вызовы

Люди очень часто негативно оценивают новые технологии. Вокруг ИИ тоже существует множество страхов, опасений и мифов.

Искусственный интеллект вот-вот победит человеческий!

Самый распространенный миф — вера в грядущее «восстание машин». Такие опасения явно преждевременны.

Приведенные мною примеры технологий относятся к так называемому узкому ИИ (narrow AI). Подобные системы в принципе способны решать только определенные задачи, превзойти человеческий разум они не в состоянии.

Появление сверхумного Superintelligence стоит ожидать не ранее 2045 года, предсказывает американский футуролог Рэймонд Курцвейл.

А вот по мнению сооснователя Microsoft Пола Аллена, пока досконально не будет изучен человеческий мозг, говорить об искусственном потенциально опасном сверхразуме рановато.

В общем, восстание машин откладывается.

У пациента не останется права на анонимность!

А вот эта проблема действительно имеет место быть. Потенциальное нарушение врачебной тайны ради эффективности лечения представляется вполне вероятным.

Для того, чтобы системы ИИ выдавали релевантные и полезные знания, им необходим доступ к гигантским массивам данных. Медицинские данные — электронные карты, снимки, заключения врачей — это сведения личного характера, они подпадают под действия законов о защите персональных данных.

Допустим, электронные карты и истории болезни окажутся в открытом доступе. Ими могут заинтересоваться страховые компании, которые начнут завышать стоимость полиса для пациентов, которые, по их мнению, «не совсем здоровы».

Работодатели могут отказывать соискателю, если узнают о его болезнях или генетических предрасположенностях — вполне себе реализация антиутопии из фильма «Гаттака».

Развитие технологий требует изменения правовой базы. Пока же инноваторы вынуждены работать в «серой» правовой зоне.

Искусственный интеллект спровоцирует правовой беспредел!

Увы, это вполне возможно. Громким скандалом обернулся меморандум о сотрудничестве DeepMind Health и Королевской бесплатной больницы Лондона.

В 2016 году подразделение Google получило доступ к записям болезней, вызовам скорой, данных радиологии — всей цифровой информации госпиталя за 5 лет. Информация о меморандуме попала в прессу, и на Google подали жалобу в Офис уполномоченного по информации Великобритании.

Согласно британскому законодательству, персональные данные пациентов могут быть переданы только организациям в анонимизированном виде. DeepMind Health же получили не зашифрованные данные.

Пока разбирательство ограничивается публичными прениями. Однако этот или другой подобный скандал вполне могут стать первым судебным прецедентом защиты медицинских данных от систем ИИ.

Чтобы избежать замедления прогресса, инновационная отрасль нуждается в правовом регулировании. Но законодатели — такие же люди, как и мы, со своими предубеждениями и предрассудками.

Остается надеется, что при разработке правовой базы парламентарии разных стран будут опираться на мнения экспертов, а не на фобии.

Основные проблемы применения медицинского ИИ

Что же останется, если отбросить технологический алармизм и правовые аспекты? Основным барьером перед массовым применением ИИ в здравоохранении могут стать два момента:

  • чрезмерное количество данных для обучения;
  • кадровая проблема.
Для успешного применения ИИ в медицине нужен квалифицированный песонал
Для успешного применения ИИ нужен квалифицированный медицинский персонал

Без качественных данных ИИ не будет работать продуктивно. А без подготовленных специалистов простое применение готовых алгоритмов к подготовленным данным также не даст нужного результата.

Кроме того, тревогу вызывает возможное сокращение рабочих мест в медицине. Хирурги, травматологи и стоматологи могут спать спокойно, но терапевтам и диагностам в случае массового внедрения ИИ грозят сокращения.

В 2017 году после начала эксплуатации IBM Watson японская компания Fukoku Mutual Life Insurance уволила 43 сотрудника. В руководстве фирмы оценили производительность суперкомпьютера и «оптимизировали» специалистов по медицинскому страхованию.

Рыночная оценка и перспективы медицинского ИИ

По оценке консультантов Frost & Sullivan доходы компаний на рынке медицинского ИИ к 2021 году достигнут 6,1 млрд долларов, при этом доля IBM составит около 45%.

В исследовательской компании Research and Markets перспективы оценивают скромнее: к 2020 году рынок вырастет до 5,05 млрд долларов (в 2014 году он составлял всего 419,7 млн долларов).

По расчётам R&M, наиболее быстрорастущим сегментом внедрения ИИ станет как раз здравоохранение. Причина — рост спроса на клинические испытания, моделирование лечения и новые исследования.

Во Frost & Sullivan составили дорожную карту развития отрасли на несколько лет вперед.

  • К началу 2020-ых системы ИИ начнут повсеместно предлагать пациентам медицинскую помощь на основании данных, к которым будут иметь доступ пациенты и врачи.
  • Хронические заболевания, такие как рак и диабет, будут диагностировать в течение нескольких минут с использованием когнитивных систем, которые будут визуализировать физиологические характеристики при сканировании тела человека.

Оптимисты из F&S предполагают, что к 2025 году системы ИИ будут задействованы в 90% клиник США и примерно в 60% крупнейших госпиталей мира. Эксперты надеются, что системы медицинского ИИ охватят почти 70% населения Земли.

  • 2402

Оставить комментарий

Комментарии

Антон

ИИ все равно не заменит человека во всем.

Читайте также

Чем опасен дефицит йода

Как вовремя распознать йододефицит и как восполнить недостаток этого элемента в организме — читайте в новом материале Medical Note.