Inteligencia artificial en medicina: principales tendencias en el mundo. Inteligencia artificial en medicina Se ha enseñado a la inteligencia artificial a predecir ataques cardíacos mejor que los médicos

La inteligencia artificial (AI, inglés: Artificial Intelligence, AI) es la ciencia y la tecnología de la creación de máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. La IA está relacionada con la tarea similar de utilizar computadoras para comprender la inteligencia humana, pero no se limita necesariamente a métodos biológicamente plausibles.

No existe una respuesta única a la pregunta de qué hace la inteligencia artificial. Casi todos los autores que escriben un libro sobre IA parten de alguna definición, considerando los logros de esta ciencia a su luz.

Se pueden distinguir dos direcciones del desarrollo de la IA:

resolver problemas relacionados con la proximidad sistemas especializados la IA a las capacidades humanas y su integración, que es realizada por la naturaleza humana;

la creación de inteligencia artificial, que representa la integración de sistemas de IA ya creados en un solo sistema capaz de resolver los problemas de la humanidad.

Pero en este momento, el campo de la inteligencia artificial está viendo la participación de muchas áreas temáticas que tienen una relación práctica con la IA más que fundamental. Se han probado muchos enfoques, pero ningún grupo de investigación se ha ocupado todavía del surgimiento de la inteligencia artificial.

Los campos de la robótica y la inteligencia artificial están estrechamente relacionados entre sí. La integración de estas dos ciencias y la creación de robots inteligentes constituyen otra área de la IA.

La robótica se basa en disciplinas como la electrónica, la mecánica y la programación. Hay robótica de construcción, industrial, doméstica, de aviación y extrema (militar, espacial, submarina).

Se requiere inteligencia para que los robots manipulen objetos, naveguen con problemas de localización (determinar la ubicación, explorar áreas cercanas) y planificar el movimiento (cómo llegar a una meta).

El desarrollo y la producción de robots médicos en el siglo XXI ha logrado tal éxito técnico y económico que la información sobre ellos cada año parece menos ciencia ficción.

Los avances en robótica y sistemas de inteligencia artificial están teniendo cada día un impacto cada vez mayor en la vida de las personas. literalmente esta palabra. Los éxitos técnicos y económicos de la robótica han llevado a que la medicina recurra cada vez más a la ayuda de robots. Hoy en día, los robots médicos son capaces de realizar operaciones quirúrgicas complejas, ayudar a realizar diagnósticos precisos, cuidar a los pacientes y la lista de sus capacidades no se limita a esto.

¿Cómo solucionamos nuestros problemas de salud, especialmente si son graves? Todo comienza con encontrar una clínica decente y un especialista líder en su campo. Y ahora, imagina esta imagen.

Se ha encontrado una clínica, un especialista es el más exitoso en este campo y acepta.... las 24 horas!!!

No tiene apellido ni patronímico. Pero sólo el nombre del modelo. ¡Es un robot!

Éstas son, en general, las perspectivas para el futuro próximo. Mientras tanto, los robots trabajan bajo la estricta supervisión de un médico experimentado.

Secciones:

Robodoctores

Robo-complejos

Robosisters

Roboprótesis

Robots dentro de nosotros

Robots de rehabilitación

Robo-asistencia

Qué ha pasado robots medicos y por qué son necesarios

Un robot médico es un robot creado para realizar cualquier acción relacionada con la medicina en general y la salud humana en particular. Decenas de escritores de ciencia ficción en cientos de sus obras han descrito en detalle todas las posibles funciones, tareas de los robots médicos e incluso las características del dispositivo que proponen. De acuerdo con estas descripciones, las mieles robóticas del futuro aparecen en diversas imágenes. Estos incluyen complejos “botiquines de primeros auxilios” en miniatura pero muy inteligentes integrados en un traje espacial y complejos médicos estacionarios que pueden “resucitar a los muertos”. Los escritores de ciencia ficción también han desarrollado docenas de modelos de asistentes robóticos, niñeras y otros trabajadores sanitarios. Incluso existe la opción de los nanorobots que están constantemente presentes en la sangre humana, que son capaces de eliminar toxinas, curar heridas y hacer que los héroes de las películas de acción de ciencia ficción sean literalmente impenetrables.

En realidad, los robots médicos se están desarrollando en direcciones similares. En primer lugar, se trata de complejos quirúrgicos. Y aunque su independencia en la toma de decisiones es puramente condicional, estos robots médicos ya han realizado cientos de operaciones exitosas.

La segunda dirección fundamental hoy se puede llamar la clase de asistentes robóticos. Estas enfermeras automatizadas tienen apariencia humanoide, pero logran grandes avances en ayudar al personal humano y a los pacientes.

La tercera dirección está relacionada principalmente con las prótesis, el desarrollo de sustitutos de extremidades humanas y la creación de exoesqueletos. Los miembros artificiales “inteligentes” no sólo ayudan a pacientes específicos, sino que también sirven para desarrollar nuevas tecnologías robóticas.

Un poco aparte de la mayor parte de los dispositivos médicos robóticos se encuentran los medios de transporte para personas que han perdido la capacidad de moverse de forma independiente. Ya sea una silla de ruedas con control inteligente o un medio para evacuar a los heridos del campo de batalla.

Bueno, ¿cómo podemos prescindir de material didáctico robótico para los futuros médicos? Estos robots médicos se retuercen por el dolor de muelas, “dan a luz” a niños y soportan con firmeza otras dificultades que les sobrevienen.

La lista anterior de direcciones para el desarrollo de robots médicos puede servir como respuesta a la pregunta: ¿por qué se necesitan robots médicos?

Reseña de Ruslan Zaidullin, director general del servicio Doc+.

Marcadores

La inteligencia artificial (IA) no es inteligencia cibernética, sino un sistema de algoritmos basados ​​en el aprendizaje automático. Los científicos creen que en el futuro la IA nos liberará de tareas rutinarias en muchas áreas. Por ejemplo, la inteligencia artificial podría tener un impacto importante en la medicina.

Empresas como IBM, Google, Apple, Microsoft, General Electric y muchas otras ya están desarrollando productos, servicios y procesos médicos “inteligentes”: según la empresa de investigación Venture Scanner, hay más de 800 empresas. Estados Unidos, Gran Bretaña e Israel son los más activos.

Analistas de IDC estiman que para 2018 el 30% organizaciones medicas ofrecerá a sus clientes servicios basados ​​en inteligencia artificial. En este material te contamos qué pueden hacer los sistemas inteligentes hoy en día y quién los está desarrollando.

Procesamiento de datos de pacientes

Cada fotografía médica, informe de examen y anamnesis contiene información que le permite diagnosticar y prescribir un tratamiento con precisión. Desafortunadamente, incluso los médicos experimentados no siempre ven la imagen completa de la enfermedad, porque los datos del historial médico no están estructurados y el historial médico puede ser demasiado voluminoso. La eficacia de su trabajo también se ve afectada por el cansancio y, en algunos casos, por la falta de conocimientos en áreas específicas.

Algunas enfermedades, como el cáncer, se pueden superar si se detectan a tiempo síntomas no evidentes y se inicia un tratamiento. Según Google, uno de cada diez pacientes sufre una mala interpretación de la información médica.

La inteligencia artificial puede resolver este problema. Google (Deepmind Health) e IBM (Watson Health) ofrecen desarrollos "inteligentes" para evaluar el estado del paciente y realizar un diagnóstico preliminar.

Un ejemplo de soluciones inteligentes de mHealth es el servicio Ada. La aplicación móvil hace preguntas y la persona describe sus síntomas. Después de esto, el sistema busca en la base de datos información sobre el problema, hace recomendaciones y, en algunos casos, aconseja consultar a un médico. En el mercado ruso, el desarrollo de este tipo de soluciones lo lleva a cabo DOC+, así como Qapsula.

Hay otros servicios similares. Además, son capaces de diagnosticar enfermedades complejas: por ejemplo, la retinopatía diabética. O incluso predecir posibles problemas con el corazón en personas aparentemente sanas.

Se requiere atención especial para las personas que han sido dadas de alta recientemente del hospital. Para ellos se desarrolló la aplicación Sense.ly, cuya base es la misma inteligencia artificial.

El sistema recopila y analiza datos sobre el estado de salud de una persona y los envía al médico. Si el especialista nota algún problema, envía inmediatamente al paciente al hospital. Lamentablemente, todavía no está disponible en Rusia: el servicio sólo funciona en EE.UU.

El análisis genético también está ganando popularidad. Cuanta más información tengan los médicos sobre la causa fundamental de la enfermedad, más el tratamiento es más efectivo. Los sistemas de análisis del genoma “inteligentes” les ayudan en esto. Uno de esos servicios es Sophia Genetics. El análisis de ADN nos permite identificar la predisposición de una persona a una serie de enfermedades: úlceras de estómago, diabetes, etc.

También destacan los proyectos Longevidad humana y Genómica Profunda. Su tarea es la recopilación primaria de información y la creación de una base de datos "genética". Hoy puedes tomar una muestra de material genético y recibir un informe detallado con un análisis de tu genoma. Por ejemplo, un servicio de este tipo lo proporcionan el servicio estadounidense 23andMe y el nacional Atlas.

Estos proyectos no sólo satisfacen la curiosidad del cliente, sino que también ayudan, por ejemplo, a seleccionar un medicamento en función de sus características individuales.

La inteligencia artificial permitirá un modelado de fármacos más preciso. En el futuro, los científicos podrán establecer las propiedades deseadas de un compuesto químico y una computadora formará la estructura molecular necesaria.

Ya existen empresas que ofrecen este tipo de soluciones. Uno de ellos, Atomwise, utiliza supercomputadoras para encontrar la fórmula farmacológica óptima. Otro ejemplo de proyecto similar es la empresa Berg Health.

Si la inteligencia artificial se generaliza en los productos farmacéuticos, podemos esperar la aparición de medicamentos cualitativamente nuevos y una reducción en su tiempo de comercialización.

desarrollos rusos

Arriba hemos citado muchas veces como ejemplos proyectos de Europa, Asia y EE.UU. Sin embargo, en Rusia también se está trabajando en varias áreas en el campo de la IA médica. Los más populares se refieren al reconocimiento de voz y al diagnóstico online de enfermedades mediante imágenes médicas.

El año pasado, el Centro de Tecnologías del Habla recibió 250 millones de rublos para desarrollar un servicio en la nube para el reconocimiento médico del habla, Voice2Med.

El objetivo del proyecto es reducir el tiempo que los trabajadores de la salud dedican a completar documentos. Según el Ministerio de Trabajo y protección social, ahora me ocupa la mitad de mi tiempo de trabajo.

Grigory Kolesnikov, director del programa de aceleración G4A (Grants4Apps) de Bayer en Rusia, habla sobre los obstáculos que dificultan su implementación en medicina y analiza si las empresas emergentes en este ámbito pueden superar estos obstáculos.

Cómo la IA ayuda a los profesionales médicos

Google habló recientemente sobre su planeada entrada en el mercado de sistemas de inteligencia artificial que pueden eliminar el ruido de fondo de las conversaciones telefónicas (por ejemplo, los ladridos de perros). Como nos prometen, los algoritmos basados ​​en inteligencia artificial dentro del teléfono inteligente ayudarán a realizar las operaciones de rutina en la mayor medida posible. Las perspectivas son impresionantes, porque la gente moderna pasa varias horas al día delante de las pantallas de sus dispositivos. Y estas tecnologías ya están firmemente arraigadas en nuestras vidas.

Hoy en día la inteligencia artificial se utiliza activamente en el desarrollo. electrodomésticos, asistentes personales de voz, en sistemas de seguridad. Donde se requiere el procesamiento de una gran cantidad de información.

En medicina, la inteligencia artificial permite aumentar la eficiencia del diagnóstico gracias a la capacidad de trabajar con grandes volúmenes. Hay un caso conocido en el que el servicio de diagnóstico "inteligente" IBM Watson identificó una forma rara de leucemia en un paciente de 60 años con un diagnóstico incorrecto. Para ello, el sistema “estudió” 20 millones de artículos científicos sobre el cáncer en 10 minutos.

Como resultado, la IA permite reducir el volumen de tareas rutinarias cotidianas que los especialistas médicos se ven obligados a resolver. Y es capaz de minimizar posibles errores. También abre oportunidades para el surgimiento de nuevas profesiones en el mantenimiento de sistemas digitales en medicina.

¿Por qué no todo es tan sencillo?

Hoy en día se utilizan programas y dispositivos con inteligencia artificial para analizar imágenes de rayos X, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas (basta con cargar la imagen en el sistema, después de lo cual la IA realizará el análisis y dará una conclusión). La medicina "inteligente" se utiliza en la telemonitorización enfermedades cronicas y en la evaluación de la necesidad de hospitalización de personas en cirugía asistida por robot. Los farmacéuticos también dominan las nuevas tecnologías: la IA se utiliza en el desarrollo de nuevos medicamentos.

Así, Semantic Hub creó recientemente un servicio basado en inteligencia artificial para automatizar la evaluación de potenciales. suministros medicos antes de lanzarlos al mercado. El sistema recopila y analiza millones de documentos, incluidas publicaciones científicas relacionadas con la enfermedad, el propósito y el efecto del fármaco que se está desarrollando. Luego analiza la información y llega a una conclusión sobre el potencial del fármaco, teniendo en cuenta todos los factores de riesgo y ventajas competitivas. Anteriormente, los desarrolladores de medicamentos sólo podían estudiar manualmente el 1% de dichos documentos.

Casi todas las corporaciones “digitales” líderes están desarrollando productos, servicios y procesos médicos “inteligentes”. En total, según la empresa de investigación Venture Scanner, estos desarrollos los llevan a cabo más de 800 empresas en todo el mundo.

Muchos expertos predicen un rápido crecimiento del mercado de la inteligencia artificial, aproximadamente un tercio al año. BIS Research estima que el mercado total de IA sanitaria alcanzará los 28.000 millones de dólares en 2025.

Pero no todo es tan color de rosa. Existen obstáculos para la implementación de tecnologías de IA en la medicina. Y a menudo surgen preguntas de los propios médicos especialistas, para quienes las innovaciones pueden generar una desconfianza justificada.

¿Cuál es la causa de los problemas que han surgido? Intentemos resolverlo.

Barreras a la inteligencia artificial en medicina

1. Información de “segunda frescura”

Por supuesto, estamos hablando de la calidad y el volumen de la información médica. Los datos acumulados en los registros médicos de los pacientes pueden estar incompletos y contener errores, inexactitudes y términos no estándar. No contienen suficientes registros de la vida, los hábitos y el comportamiento del paciente. Simplemente no existen todavía mecanismos eficaces para recopilar esta información.

Los resultados de un análisis basado en tales datos siempre causarán un escepticismo justificado, y los intentos de mejorar la calidad de este análisis se topan con un proceso bastante laborioso.

Para eliminar este problema, ahora se ofrecen opciones para entrenar inteligencia artificial utilizando pequeñas cantidades de información. Ejemplos exitosos de este tipo de entrenamiento incluyen el principio de funcionamiento del teclado del teléfono inteligente, cuando el sistema recuerda y analiza las palabras ingresadas previamente y puede predecir el contenido de los textos posteriores. Las aplicaciones de reconocimiento facial y música se basan en tecnologías similares.

Si se implementa con éxito en medicina, un sistema de aprendizaje automático es capaz de resolver muchos problemas: comprobar la compatibilidad de medicamentos, realizar diagnósticos basados ​​en análisis genético. Como ejemplo, podemos citar la solución de la empresa Droice Labs, que hace gran parte de lo anterior que ya se practica en Rusia.

2. Robots silenciosos

La segunda limitación de las innovaciones propuestas en medicina es la falta de transparencia del proceso de toma de decisiones por parte del núcleo intelectual del sistema. La inteligencia artificial funciona según el principio de la "caja negra". Si hay un error en el algoritmo y el sistema toma la decisión equivocada, será extremadamente difícil responder a la pregunta "por qué".

Ahora están desarrollando máquinas que pueden revelar los motivos de sus decisiones. Los científicos estadounidenses se acercan al lanzamiento de un producto de este tipo al mercado. En particular, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) apoya a 13 grupos de investigación que se preocupan por solucionar este problema.

La empresa nacional Intellogic también reivindica en su patente el uso de ontologías médicas para preparar modelos matemáticos y presentar los resultados de las pruebas de modelos de redes neuronales. Este enfoque, según los autores de la patente, permitirá a los médicos comprender el camino de la toma de decisiones de la máquina y reducir significativamente la cantidad de datos necesarios para entrenar los modelos.

La complejidad de los enfoques del procesamiento de datos basados ​​en inteligencia artificial da lugar a otro problema: la selección y desarrollo de personal capaz de utilizar y mantener eficazmente sistemas con algoritmos no triviales.

3. Máquinas inteligentes: ¡un enfoque inteligente!

Además del algoritmo en sí, que puede realizar análisis con un alto grado de precisión, se requiere un equipo de proyecto sólido para implementar con éxito una innovación en la práctica. El éxito de un proyecto de este tipo en medicina depende de cuán productivamente interactúen los participantes.

El equipo debe incluir especialistas con amplia gama Competencias en el área temática, algoritmos matemáticos y enfoques de seguridad de la información, con habilidades de programación y presentación visual de datos. Es muy deseable que los participantes posean no una, sino varias competencias diferentes para poder entenderse y complementarse bien.

4. Precio y valor

Las complejidades emergentes aumentan el costo de desarrollar, implementar y aplicar soluciones de inteligencia artificial. El alto coste de los proyectos también está asociado a la necesidad de personalización. nuevo sistema a partir de los datos acumulados en una determinada institución médica, la formación de un equipo calificado y motivado.

Y esto, a su vez, pone en duda la capacidad de escalar rápidamente las tecnologías que ofrecen las startups. El escalado es posible, por ejemplo, en el caso del procesamiento de imágenes médicas de un tipo, pero es necesario ir mucho más allá.

Los expertos del sector coinciden: a corto plazo, la introducción de la inteligencia artificial no supondrá una reducción notable de costes. Debemos seguir buscando áreas donde la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial aporte mayor valor.

5. ¿Quién te protegerá de los piratas informáticos?

No debemos olvidar que para garantizar el funcionamiento de la inteligencia artificial es necesario proporcionar acceso a potencia informática de alto rendimiento, que a menudo es instituciones medicas No. En consecuencia, los conjuntos de datos deberán trasladarse fuera del perímetro de la institución, lo que amenaza la seguridad del almacenamiento, que debería ser la primera prioridad. No es casualidad que muchos proyectos de implementación de inteligencia artificial se hayan detenido debido a riesgos relacionados específicamente con la seguridad de la información.

Uno de los ejemplos más llamativos es cuando el Departamento de Asuntos de Veteranos de EE. UU., tras el inicio de una cooperación exitosa, rescindió su acuerdo con la startup Flow Health, desarrolladora de un sistema inteligente de diagnóstico de enfermedades. Como explicó el Departamento de Salud de Estados Unidos, el contrato se rescindió cuando se supo que el sistema estaba procesando datos confidenciales. El departamento consideró esto una violación de la seguridad de la información personal de los pacientes veteranos. Por cierto, nunca se encontraron fugas.

¡Abran paso al intelecto!

La comunidad de expertos es muy consciente de los problemas existentes y trata de responder a ellos: reflexiona sobre los principios del diseño de sistemas robóticos, propone discutir la ética del uso de la inteligencia artificial en la práctica y desarrolla nuevas opciones para la introducción de tecnologías. Pero seamos realistas: lleva tiempo desarrollar enfoques y estándares adecuados.

La mayoría de los problemas que frenan la implementación de soluciones de inteligencia artificial en medicina no tienen ninguna relación con el aspecto tecnológico del asunto. Más a menudo se trata de problemas éticos y de procedimiento administrativo, dificultades para recopilar y procesar datos (para proporcionar al médico el tiempo necesario para ingresar información en la base de datos), problemas para dividir áreas de responsabilidad, comprender los mecanismos de funcionamiento de los sistemas artificiales. .

¿Cuáles son las perspectivas?

A pesar de todas las dificultades, los proyectos tienen perspectivas. Creo que en los próximos años las tecnologías de inteligencia artificial podrán encontrar consumidores entre las empresas farmacéuticas, en la búsqueda de nuevas moléculas y dianas biológicas, en la virtualización de ensayos preclínicos y luego en el análisis de datos. ensayos clínicos. A menudo, cuando se trabaja con grandes empresas, es posible ofrecer todo condiciones necesarias para el lanzamiento exitoso del proyecto.

Todos los problemas se pueden resolver. Lo principal es que con el uso de nuevos enfoques podemos avanzar y no "dispararnos en el pie".