Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире. Искусственный интеллект в медицине Искусственный интеллект научили предсказывать инфаркт лучше докторов

Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificialintelligence,AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

Можно выделить два направления развития ИИ:

решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека;

создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.

Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла.

Области робототехники и искусственного интеллекта тесно связаны друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов составляют ещё одно направление ИИ.

Робототехника опирается на такие дисциплины как электроника, механика, программирование. Выделяют строительную, промышленную, бытовую, авиационную и экстремальную (военную, космическую, подводную) робототехнику.

Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами, выполнять навигацию с проблемами локализации (определять местонахождение, изучать ближайшие области) и планировать движение (как добраться до цели).

Разработка и производство медицинских роботов в XXIвеке достигли таких технических и экономических успехов, что информация о них с каждым годом все меньше кажется научной фантастикой.

Достижения в области робототехники и систем искусственного интеллекта с каждым днем оказывают все большее влияние на жизнь людей в прямом смысле этого слова. Технические и экономические успехи роботостроения привели к тому, что медицина стала все чаще прибегать к помощи роботов. Сегодня медицинские роботы способны проводить сложные хирургические операции, помогают ставить точные диагнозы, ухаживают за больными и этим список их возможностей не ограничиваются.

Как мы решаем свои проблемы со здоровьем, особенно, если они серьезные? Все начинается с поиска достойной клиники и ведущего специалиста в своей области. И вот, представьте себе такую картину.

Клиника найдена, специалист – самый успешный в данной области и принимает он …. круглосуточно!!!

У него нет ни фамилии, ни отчества. А только наименование модели. Это Робот!

Вот, в общем-то, перспектива на ближайшее будущее. А пока что роботы работают под чутким руководством опытного врача.

Разделы :

Робоврачи

Робокомплексы

Робосестры

Робопротезы

Роботы внутри нас

Реабилитационные роботы

Робопособия

Что такое медицинские роботы и зачем они нужны

Медицинский робот – робот, который создан для выполнения каких-либо действий, связанных с медициной вообще и здоровьем человека в частности. Десятки фантастов в сотнях своих произведений подробно описали все возможные функции, задачи медицинских роботов и даже особенности их предполагаемого устройства. В соответствии с этими описаниями робомеды будущего предстают в самых различных образах. Это и сложные миниатюрные, но очень умные «аптечки», вмонтированные в скафандр и стационарные медицинские комплексы, которые способны «и мертвого поднять». Разработаны фантастами и десятки моделей роботов помощников, нянечек и прочих санитарных работников. Есть даже вариант нанороботов постоянно присутствующих в крови человека, которые способны выводить токсины, залечивать раны и делать героев фантастических боевиков непробиваемыми в прямом смысле.

В реальности медицинские роботы развиваются по схожим направлениям. Во-первых, это хирургические комплексы. И пусть самостоятельность в принимаемых решениях у них чисто условная, но на счету этих медицинских роботов уже сотни успешных операций.

Вторым основополагающим направлением сегодня можно назвать класс роботов-помощников. Эти автоматизированные медбратья и медсестры имеют гуманоидный и не очень вид, но делают большие успехи в оказании помощи человеческому медперсоналу и больным.

Третье направление связано, в первую очередь, с протезированием, разработкой заменителей конечностей человека и созданием экзоскелетов. Искусственные «умные» конечности не только помогают конкретным больным, но служат и для отработки новых технологий роботостроения.

Несколько в стороне от основной массы роботизированных устройств медицинского назначения находятся средства передвижения для людей потерявших способность двигаться самостоятельно. Будь то инвалидное кресло с интеллектуальным управлением или средство для эвакуации раненых с поля боя.

Ну и как же обойтись без роботизированных учебных пособий для будущих медиков? Эти медицинские роботы корчатся от зубной боли, «рожают» детей и стойко переносят иные тяготы выпавшие на их долю.

Приведенный выше перечень направлений развития медицинских роботов может служить ответом на вопрос – а зачем вообще нужны медицинские роботы.

Обзор генерального директора сервиса Doc+ Руслана Зайдуллина.

В закладки

Искусственный интеллект (ИИ) - -то не кибернетический разум, а система алгоритмов, основанная на машинном обучении. Ученые считают, что в будущем ИИ освободит нас от выполнения рутинных задач во многих сферах. Например, искусственный интеллект может оказать серьезное влияние на медицину.

«Умные» медицинские продукты, сервисы и процессы уже разрабатывают такие компании как IBM, Google, Apple, Microsoft, General Electric и многие другие: по данным исследовательской компании Venture Scanner, их более 800. Активнее всех действуют компании из США, Великобритании и Израиля.

Аналитики из IDC подсчитали, что к 2018 году 30% медицинских организаций предложат клиентам услуги на базе искусственного интеллекта. В этом материале мы расскажем, что сегодня умеют делать интеллектуальные системы, и кто занимается их разработкой.

Обработка данных о пациентах

Каждый медицинский снимок, протокол осмотра и анамнез содержит информацию, которая позволяет точно поставить диагноз и назначить лечение. К сожалению, даже опытные врачи не всегда видят полную картину заболевания, потому что данные в медицинской карте не структурированы, а история болезни может быть слишком объемной. На эффективность их работы также влияет усталость и в некоторых случаях - недостаток знаний в узких областях.

Часть заболеваний, например онкологических, можно победить, если вовремя распознать неочевидные симптомы и начать лечение. По данным Google, каждый десятый пациент страдает из-за неправильной интерпретации медицинской информации.

Искусственный интеллект может решить эту проблему. «Умные» разработки для оценки состояния пациента и предварительной диагностики предлагают корпорации Google (Deepmind Health) и IBM (Watson Health).

Один из примеров интеллектуальных mHealth-решений - сервис Ada . Мобильное приложение задает вопросы, а человек описывает свои симптомы. После этого система ищет в базе данных информацию о проблеме, дает рекомендации и в некоторых случаях советует обратиться к врачу. На российском рынке разработкой подобных решений занимается DOC+ , а также Qapsula .

Есть и другие похожие сервисы. Причём они способны диагностировать сложные заболевания: например, диабетическую ретинопатию. Или даже предсказать возможные проблемы с сердцем у внешне здоровых людей.

Особый уход требуется людям, которые недавно выписались из больницы. Для них было разработано приложение Sense.ly , основа которого - все тот же искусственный интеллект.

Система собирает и анализирует данные о состоянии здоровья человека и отправляет их врачу. Если специалист замечает проблему, он немедленно отправляет пациента в больницу. К сожалению, в России он пока недоступен: сервис работает только в США.

Набирает популярность и генетический анализ. Чем больше у врачей информации о первопричине заболевания, тем эффективнее лечение. В этом им помогают «умные» системы по анализу генома. Один из таких сервисов - Sophia Genetics . Анализ ДНК позволяет выявить предрасположенность человека к ряду заболеваний: язве желудка, диабету и так далее.

Также стоит отметить проекты Human Longevity и Deep Genomics . Их задача - первичный сбор информации и создание «генетической» базы данных. Уже сегодня можно сдать пробу генетического материала и получить развернутый отчет с анализом своего генома. Например, такую услугу предоставляет американский сервис 23andMe и отечественный «Атлас ».

Такие проекты не просто удовлетворяют любопытство клиента, но и помогают, например, подобрать лекарство по индивидуальным особенностям.

Искусственный интеллект позволит точнее моделировать лекарства. В будущем ученые смогут задавать желаемые свойства химического соединения, а компьютер будет формировать необходимую молекулярную структуру.

Уже сейчас есть компании, предлагающие такие решения. Одна из них, Atomwise , использует суперкомпьютеры для поиска оптимальной формулы лекарства. Другой пример подобного проекта - компания Berg Health .

Если искусственный интеллект получит распространение в фармацевтике, можно будет ожидать появления качественно новых лекарств и сокращения времени их выхода на рынок.

Российские разработки

Выше мы много раз приводили в пример проекты из Европы, Азии и США. Однако в России тоже ведется работа по нескольким направлениям из сферы медицинского ИИ. Наиболее популярные из них касаются распознавания речи и онлайн-диагностики заболеваний по медицинским снимкам.

В прошлом году «Центр речевых технологий» получил 250 млн рублей на разработку облачного сервиса для распознавания медицинской речи Voice2Med.

Задача проекта - сократить время, которое медработники тратят на заполнение документов. Как заявляют в Министерстве труда и социальной защиты, сейчас на это уходит половина рабочего времени.

Григорий Колесников, руководитель акселерационной программы G4A (Grants4Apps) Bayer в России, рассказывает, что мешает внедрению в медицине, и рассуждает, возможно ли стартапам в этой сфере преодолеть такие препятствия.

Как ИИ помогает медицинским специалистам

Недавно Google рассказал о планируемом выходе на рынок систем искусственного интеллекта, позволяющих избавить телефонные разговоры от фоновых шумов (скажем, лая собак). Как нам обещают, алгоритмы на базе искусственного интеллекта внутри смартфона будут максимально помогать совершать рутинные операции. Перспективы впечатляют, ведь современные люди проводят по несколько часов в день перед экранами своих устройств. И подобные технологии уже прочно входят в нашу жизнь.

Сегодня искусственный интеллект активно применяется при разработке бытовой техники, личных голосовых помощников, в охранных системах. Там, где нужна обработка большого объема информации.

В медицине искусственный интеллект позволяет повысить эффективность диагностики благодаря возможности работы с большими объемами . Известен случай , когда «умный» сервис диагностики IBM Watson выявил у 60-летней пациентки с неверным диагнозом редкую форму лейкемии. Для этого система за 10 минут «изучила» 20 миллионов научных статей о раке.

Как результат – ИИ позволяет уменьшить объем повседневных рутинных задач, которые вынуждены решать медспециалисты. И способен свести к минимуму возможные ошибки. А еще – открывает возможности для появления новых профессий по обслуживанию цифровых систем в медицине.

Почему не все так гладко

Программы и аппараты с искусственным интеллектом сегодня используются в анализе рентгеновских, КТ- и МРТ-снимков (достаточно загрузить изображение в систему, после чего ИИ проведет анализ и даст заключение). «Интеллектуальную» медицину применяют в телемониторинге хронических заболеваний и при оценке необходимости госпитализации людей, в робот-ассистированной хирургии. Новые технологии освоили и фармацевты – ИИ применяют в разработке новых лекарственных препаратов.

Так, компания Semantic Hub недавно создала сервис на базе искусственного интеллекта для автоматизации оценки потенциала медицинских препаратов перед их выпуском на рынок. Система собирает и анализирует миллионы документов, в том числе научных публикаций, связанных с болезнью, назначением и действием разрабатываемого лекарства. Затем анализирует информацию и делает вывод о потенциале препарата с учетом всех факторов риска и конкурентных преимуществ. Раньше разработчикам лекарств удавалось изучить «вручную» лишь 1% подобных документов.

«Умные» медицинские продукты, сервисы и процессы сейчас разрабатывают практически все лидирующие «цифровые» корпорации . Всего, по данным исследовательской компании Venture Scanner, такие разработки ведут более 800 компаний по всему миру.

Многие эксперты пророчат стремительное увеличение рынка искусственного интеллекта – примерно на треть в год. По оценкам BIS Research, к 2025 году общий рынок ИИ в здравоохранении достигнет $28 миллиардов.

Но не все так безоблачно. На пути внедрения технологий ИИ в медицине возникают препятствия. И зачастую вопросы возникают у самих медицинских специалистов, у которых новшества могут вызывать обоснованное недоверие.

В чем причина возникших проблем? Попробуем разобраться.

Препятствия для искусственного интеллекта в медицине

1. Информация «второй свежести»

Речь, безусловно, ведется о качестве и объеме медицинской информации. Накопленные в медкартах пациентов данные могут быть неполными, содержать ошибки, неточности и нестандартные термины. В них недостаточно записей о жизни пациента, его привычках и поведении. Эффективных механизмов сбора этой информации пока попросту не существует.

Результаты анализа, основанного на таких данных, всегда будут вызывать обоснованный скепсис, а попытки повысить качество этого анализа упираются в изрядную трудоемкость процесса.

Для устранения этой проблемы сейчас предлагаются варианты обучения искусственного интеллекта на небольших объемах информации. В качестве успешных примеров подобного обучения можно назвать принцип работы клавиатуры смартфонов, когда система запоминает и анализирует введенные ранее слова и может прогнозировать содержание следующих текстов. На подобных технологиях основаны приложения для распознавания лиц и музыки.

При удачном внедрении в медицину система машинного обучения способна решать много задач: проверять совместимость лекарств, ставить диагнозы на основе генетического анализа. В качестве примера можно привести решение компании Droice Labs , которое делает многое из перечисленного уже на практике в России.

2. Неразговорчивые роботы

Второе ограничение предлагаемых инноваций в медицине ― отсутствие прозрачности процесса принятия решения интеллектуальным ядром системы. Искусственный интеллект работает по принципу , «черного ящика». Если в алгоритме есть ошибка, и система приняла неправильное решение, то ответить на вопрос «почему» будет крайне трудно.

Сейчас ведут разработки машин, способных раскрывать причины своих решений. К выводу подобного продукта на рынок приближаются американские ученые. В частности Агентство перспективных исследований в области обороны (DARPA) поддерживает 13 исследовательских групп, которые озабочены решением этой проблемы.

Отечественная компания «Интеллоджик» в своем патенте также заявляет об использовании медицинских онтологий для подготовки математических моделей и для представления результатов отработки нейросетевых моделей. Такой подход по заявлениям авторов патента позволит врачам понимать путь принятия решений машиной и значительно снизить количество данных, необходимое для обучения моделей.

Сложность подходов к обработке данных на основе искусственного интеллекта порождает другую проблему: подбор и развитие персонала, способного эффективно использовать и обслуживать системы с нетривиальными алгоритмами.

3. Умным машинам – умный подход!

Кроме непосредственно самого алгоритма, который может производить анализ с высокой степенью точности, для успешного внедрения новшества в практику требуется сильная проектная команда. Успех такого проекта в медицине зависит от того, насколько продуктивно взаимодействуют участники.

Команда должна включать специалистов с широким спектром компетенций в предметной области, математических алгоритмах и подходах к защите информации, с навыками программирования и наглядного представления данных. Крайне желательно, чтобы участники владели не одной, а несколькими различными компетенциями, чтобы хорошо понимать и дополнять друг друга.

4. Цена и ценность

Возникающие сложности повышают стоимость разработки, внедрения и применения решений на базе искусственного интеллекта. Высокая стоимость проектов связана и с необходимостью настройки новой системы под данные, накопленные в конкретном медучреждении, формирования квалифицированной и мотивированной команды.

А это в свою очередь ставит под сомнение возможности быстрого масштабирования технологий, предлагаемых стартапами. Масштабирование возможно, например, в случае обработки медицинских изображений одного вида, но потребности выходят далеко за эти пределы.

Отраслевые эксперты сходятся во мнении: в краткосрочной перспективе внедрение искусственного интеллекта не приведет к заметному снижению затрат. Надо продолжать искать зоны, где применение технологий искусственного интеллекта будет приносить более высокую ценность.

5. Кто защитит от хакеров?

Нельзя забывать и о том, что для обеспечения работы искусственного интеллекта нужно обеспечить доступ к высокопроизводительным вычислительным мощностям, которых зачастую в медицинских учреждениях нет. Соответственно, массивы данных придется выводить за периметр учреждения, а это угрожает безопасности хранения, что должно являться первым приоритетом. Неслучайно многие проекты внедрения искусственного интеллекта были остановлены из-за рисков, касающихся именно информационной безопасности.

Один из ярких примеров , когда Департамент по делам ветеранов США после начала успешного сотрудничества расторгнул соглашение со стартапом Flow Health – разработчиком системы интеллектуальной диагностики болезней. Как объяснили в министерстве здравоохранения Штатов, контракт был разорван, когда стало известно об обработке системой данных конфиденциального характера. В ведомстве посчитали это нарушением безопасности персональной информации пациентов-ветеранов. К слову, утечек так и не обнаружили.

Дорогу интеллекту!

Экспертное сообщество прекрасно осознает существующие проблемы и старается реагировать на них: продумывает принципы конструирования роботизированных систем, предлагает обсудить вопросы этики применения искусственного интеллекта на практике, разрабатывает новые варианты внедрения технологий. Но скажем прямо: для адекватной проработки подходов и стандартов требуется время.

Большая часть вопросов, замедляющих внедрение решений на базе искусственного интеллекта в медицине, совсем не связана с технологической стороной дела. Чаще это этические и административно-процедурные проблемы, сложности сбора и обработки данных (предоставления врачу необходимого времени для внесения информации в базу), проблемы разделения зон ответственности, понимания механизмов работы искусственных систем…

Какие же перспективы?

Несмотря на все сложности, перспективы у проектов есть. Полагаю, в ближайшие несколько лет технологии искусственного интеллекта смогут найти своего потребителя среди фармкомпаний, при поиске новых молекул и биологических мишеней, в виртуализации доклинических испытаний, а затем при анализе данных клинических исследований. Зачастую при работе с крупными компаниями удается обеспечить все необходимые условия для успешного запуска проекта.

Все вопросы решаемы. Главное, чтобы с применением новых подходов мы смогли продвинуться вперед, а не «выстрелили себе в ногу».