Umjetna inteligencija u medicini: glavni trendovi u svijetu. Umjetna inteligencija u medicini Umjetna inteligencija je naučena predviđati srčani udar bolje od liječnika

Primjena umjetne inteligencije u medicini već danas može značajno poboljšati točnost dijagnostike, olakšati život pacijentima s razne bolesti, a s razvojem tehnologije će pojavu superučinkovitih osobnih lijekova, kao i osobnog medicinskog asistenta u svakom pametnom telefonu, učiniti stvarnošću. MedAboutMe govori o najnovijim dostignućima u umjetnoj inteligenciji (AI) i medicini.

Prošlost i budućnost

Na početku 21. stoljeća, jedan od najupečatljivijih događaja bio je zajednički projekt između Sveučilišta Washington, Intela i Elite Carea za dizajniranje sustava umjetne inteligencije koji bi se mogao brinuti o pacijentima s Alzheimerovom bolešću i poboljšati kvalitetu njihovog života. Ovaj sustav pomoći će pacijentima da vrate potrebne vještine za rješavanje svakodnevnih problema. Godine 2002. najavljeno je da će za pripremu svih potrebnih uređaja trebati najmanje pet godina.

Sada su programeri već pripremili tri uređaja koje trenutno testiraju studenti Sveučilišta: to su Activity Compass, ADL Monitor i ADL Prompter, od kojih svaki obavlja određene funkcije za značajnu pomoć pacijentima. Dakle, Activity Compass će vam pomoći u navigaciji u prostoru i pronalaženju puta do odredišta, čak i ako je pacijent zaboravio kamo treba ići. Da bi to učinio, Compass mora znati apsolutno sve o tome što pacijent radi i kako postiže svoje ciljeve. Senzor dnevne aktivnosti ADL Monitor prati pacijenta i bilježi abnormalno ponašanje, ali za to sustav prvo mora proučiti "normalno" ponašanje pacijenta. Konačno, ADL Prompter pomoći će vam da izvršite složene kuhinjske zadatke kao što je kuhanje.

No od 2002. godine tehnologija je napravila veliki korak naprijed, au programe uvođenja umjetne inteligencije u medicinu uključili su se i informatički divovi i cijele države. Znanstvenici se danas nadaju da će uz pomoć umjetne inteligencije u skoroj budućnosti biti moguće doći do ultraprecizne (ili precizne) medicine, unutar koje će se moći propisivati individualni tretman svakoj pojedinoj osobi, uzimajući u obzir njezine jedinstvene genetske i druge karakteristike.

SAD je već najavio lansiranje pilot projekti o razvoju precizne medicine. Dakle, do 2019. trebalo bi biti odabrano milijun volontera koji će postati sudionici posebne znanstvene studije. Treba pokazati odnos između stila života, okoliš, ekonomski i društveni status, genetika i zdravstveni status. Ogroman niz medicinskih podataka dobivenih na ovaj način može se obraditi pomoću umjetne inteligencije. Sve donedavno nisu postojala dovoljno snažna računala sposobna obraditi toliku količinu informacija, kao ni sami podaci. Sjedinjene Države planiraju potrošiti milijardu dolara na istraživanje u sljedeće 4 godine.

Doktor Watson

Tehnološki divovi poput Googlea, Amazona, Microsofta i Applea ulažu goleme svote u razvoj umjetne inteligencije za stvaranje personaliziranih tražilica ili virtualnog osobnog asistenta. No, ako govorimo o medicini, onda je najvažniji igrač i davatelj vijesti na ovom tržištu IBM i njegovo poznato superračunalo Watson. Samo za njegovu obuku, IBM je prošle godine nabavio 30 milijardi medicinskih slika apsorbirajući Merge Healthcare za milijardu dolara.50 milijuna anonimnih elektroničkih medicinskih zapisa koje je IBM dobio na raspolaganje, također kupujući startup Explorys, može se dodati procesu obuke.

Američko udruženje za srce već je najavilo projekt koji uključuje IBM Watson za modernizaciju liječenja kardiovaskularne bolesti. Superračunalo će pomoću programa Workplace Health analizirati optimalne metode liječenja. I liječnici u Bostonskoj dječjoj bolnici, koji su specijalizirani za rijetke dječje bolesti, koriste IBM Watson za postavljanje preciznijih dijagnoza: umjetna inteligencija tražit će potrebne informacije u kliničkim bazama podataka i znanstvenih časopisa, koji su pohranjeni u Watson Health Cloudu.

Konkretno, superračunalo će se koristiti za dijagnosticiranje i liječenje bolesti bubrega. Kako bi to učinio, IBM Watson će morati pohađati ubrzani tečaj nefrologije. A 2014. godine IBM je najavio partnerstvo s tvrtkom Johnson & Johnson i farmaceutskom tvrtkom Sanofi za rad na obuci Watsona za razumijevanje rezultata. znanstveno istraživanje i klinička ispitivanja. Prema predstavnicima tvrtke, to će značajno smanjiti vrijeme kliničkih ispitivanja novih lijekova, a liječnici će moći dati lijekove koji su najprikladniji za određenog pacijenta. Stoga, na temelju stalnog razvoja umjetne inteligencije, IBM nudi nekoliko revolucionarnih medicinskih projekata.

Inovacije su dotakle i područje računalne dijagnostike radiozrakom, koja ima značajnu ulogu u medicini. Tako je iste 2014. IBM najavio razvoj softvera Avicenna koji može tumačiti i tekst i slike. Za svaku vrstu podataka koriste se zasebni algoritmi. Tako će na kraju Avicenna moći razumjeti medicinske slike i zapise te će djelovati kao radiološki pomoćnik. U 2016. planira se konačno testiranje softvera u stvarnim uvjetima.

Još jedan IBM-ov projekt, Medical Sieve, radi na sličnom zadatku. U ovom slučaju, govorimo o razvoju umjetne inteligencije "liječničkog pomoćnika", koji može brzo analizirati stotine slika radi odstupanja od norme. To će pomoći radiolozima i kardiolozima da se pozabave onim problemima u kojima je umjetna inteligencija još uvijek nemoćna.

Super učinkoviti lijekovi

AI će priskočiti u pomoć biofarmaceutici, ozbiljno optimizirajući procese stvaranja i implementacije novih lijekovi. Prema podacima biofarmaceutske tvrtke Berg, prosječno istraživanje jednog lijeka traje 14 godina i košta 2,6 milijardi dolara.Takvi vremenski i financijski troškovi prisilili su farmaceutske tvrtke da budu selektivne u razvoju lijekova. No, uz pomoć umjetne inteligencije i vrijeme i troškovi testiranja mogu se značajno smanjiti, što znači da će u budućnosti biti moguće razvijati lijekove za bolesti koje dosad nisu adekvatno obuhvaćene istraživanjima.

Na primjer, Berg već koristi AI u svojim istraživanjima, uzimajući u obzir sve vrste podataka o pacijentima, uključujući one koji nisu izravno povezani s medicinom. Tvrtka uvjerava da je ovaj pristup već omogućio identificiranje 25 novih ciljeva za liječenje i troškove Klinička ispitivanja smanjiti barem za polovinu. Glavna stvar, na kraju krajeva, nije smanjenje troškova, već činjenica da lijekovi postaju mnogo učinkovitiji.

Koristeći drugi sustav umjetne inteligencije, Emergent, istraživači su uspjeli identificirati pet novih biomarkera koji bi mogli biti ciljani novim lijekovima u liječenju glaukoma. Prema znanstvenicima, u tu svrhu u AI sustav unose se informacije o više od 600 tisuća specifičnih sekvenci DNK 2,3 tisuće pacijenata i podaci o interakcijama gena.

Znanstvenici sa Sveučilišta Western Ontario vjeruju da je umjetna inteligencija moćan alat za predviđanje rezultata korištenja lijekovi, budući da umjetna inteligencija analizira sve elemente u interakciji u procesu liječenja. Konkretno, studija je predvidjela koje specifične pacijentice s rakom dojke bi imale koristi od kemoterapije paklitakselom.

Dijagnostika bolesti

Očekuje se da će umjetna inteligencija postati nezamjenjiva u dijagnostici i razjašnjenju bolesti. Zahvaljujući mogućnosti usporedbe podataka, prikupljanja i sintetiziranja informacija, sudjelovanje umjetne inteligencije u dijagnostici pomoći će kvalitativnom poboljšanju statistike liječničke pogreške te poboljšati ulogu prevencije bolesti i prevencije kroz tehnološki nadzor pacijenata. Tvrtke koje nastoje riješiti takve probleme privlače ozbiljnu pozornost investitora.

Tako je izraelska tvrtka MedyMatch Technology, koja ima samo 20 zaposlenih, u veljači 2016. prikupila 2 milijuna dolara, a investitori su postali Genesis Capital Advisors i Exigent Alternative Capital fondovi. Zahvaljujući nova tehnologija startup koji koristi AI u kombinaciji s Big Data, liječnici će moći točnije dijagnosticirati moždani udar: u stvarnom vremenu MedyMatch sustav uspoređuje sliku pacijentovog mozga sa stotinama tisuća drugih slika koje se nalaze u njegovom "oblaku".

Poznato je da moždani udar mogu izazvati dva uzroka: krvarenje u mozgu i tromb. Sukladno tome, svaki od ovih slučajeva zahtijeva drugačiji pristup u liječenju. Međutim, prema statistici, unatoč poboljšanju u području CT-a, broj pogrešaka u dijagnozi tijekom posljednjih 30 godina nije se promijenio i iznosi oko 30%. To jest, u gotovo svakom trećem slučaju, liječnik pacijentu propisuje pogrešan tretman, što dovodi do tužnih posljedica.

American Heart Association, zajedno s American Stroke Association, procijenio je da će do 2030. u Sjedinjenim Državama godišnje biti 3,4 milijuna žrtava moždanog udara, što će državnu zdravstvenu službu koštati 240 milijardi dolara.Štoviše, 42% tog iznosa, tj. približno 183 milijarde dolara, zbog godišnjih izravnih i neizravnih medicinskih troškova za skrb pacijenata s moždanim udarom. Sustav MedyMatch može pratiti i najmanja odstupanja od norme koja stručnjak nije uvijek u stanju primijetiti, čime se smanjuje vjerojatnost pogreške.

Mobilni AI

Umjetna inteligencija (AI, engleski Artificial intelligence, AI) je znanost i tehnologija stvaranja inteligentnih strojeva, posebice inteligentnih računalnih programa. AI je povezan sa sličnim zadatkom korištenja računala za razumijevanje ljudske inteligencije, ali nije nužno ograničen na biološki vjerojatne metode.

Ne postoji jednoznačan odgovor na pitanje što radi umjetna inteligencija. Gotovo svaki autor koji napiše knjigu o umjetnoj inteligenciji polazi od neke definicije u njoj, sagledavajući dostignuća ove znanosti u njenom svjetlu.

Postoje dva pravca razvoja AI:

rješavanje problema vezanih uz blizinu specijalizirani sustavi AI ljudskim sposobnostima i njihovoj integraciji koja je ostvarena ljudskom prirodom;

stvaranje umjetne inteligencije, predstavlja integraciju već stvorenih AI sustava u jedinstveni sustav sposoban riješiti probleme čovječanstva.

Ali u ovom trenutku, u području umjetne inteligencije, postoji uključenost mnogih tematskih područja koja su više praktična nego temeljna za AI. Isprobani su mnogi pristupi, ali niti jedna istraživačka skupina još nije došla do pojave umjetne inteligencije.

Područja robotike i umjetne inteligencije usko su povezana jedno s drugim. Integracija ove dvije znanosti, stvaranje inteligentnih robota čini još jedan smjer AI.

Robotika se temelji na disciplinama kao što su elektronika, mehanika, programiranje. Postoje građevinska, industrijska, kućanska, zrakoplovna i ekstremna (vojna, svemirska, podvodna) robotika.

Inteligencija je potrebna robotima za manipuliranje objektima, navigaciju s problemima lokalizacije (lociranje, proučavanje obližnjih područja) i planiranje kretanja (kako doći do cilja).

Razvoj i proizvodnja medicinskih robota u 21. stoljeću postigli su takav tehnički i ekonomski uspjeh da se informacije o njima svake godine čine sve manje znanstvenom fantastikom.

Napredak u području robotike i sustava umjetne inteligencije svakim danom ima sve veći utjecaj na živote ljudi. doslovno ovaj svijet. Tehnički i ekonomski napredak u robotici doveo je do toga da medicina sve više pribjegava pomoći robota. Danas su medicinski roboti sposobni obavljati složene kirurške operacije, pomoći u postavljanju točne dijagnoze, brinuti se za pacijente, a popis njihovih mogućnosti nije ograničen na to.

Kako riješiti svoje zdravstvene probleme, pogotovo ako su ozbiljni? Sve počinje pronalaskom pristojne klinike i vodećeg stručnjaka u svom području. A sada, zamislite takvu sliku.

Klinika je pronađena, specijalist je najuspješniji u ovoj oblasti i on prihvaća .... danonoćno!!!

Nema prezime ni patronim. Samo ime modela. Ovo je robot!

Ovdje, općenito, izgledi za blisku budućnost. U međuvremenu, roboti rade pod strogim vodstvom iskusnog liječnika.

Sekcije:

Opljačkajte liječnike

Robokompleksi

Robosestre

Robotske proteze

Roboti u nama

Rehabilitacijski roboti

Robo-pomoć

Što su medicinski roboti i zašto su potrebni

Medicinski robot je robot koji je dizajniran za obavljanje bilo kakvih radnji vezanih uz medicinu općenito, a posebno za ljudsko zdravlje. Deseci pisaca znanstvene fantastike u stotinama svojih djela detaljno su opisali sve moguće funkcije, zadatke medicinskih robota, pa čak i značajke svog predloženog uređaja. U skladu s tim opisima, robo-medi budućnosti pojavljuju se na razne načine. Riječ je o složenim minijaturnim, ali vrlo pametnim "kompletima prve pomoći" ugrađenim u svemirsko odijelo i stacionarnim medicinskim kompleksima koji su sposobni "podići mrtve". Razvijena znanstvenom fantastikom i desecima modela robota pomoćnika, dadilja i drugih sanitarnih radnika. Postoji čak i varijanta nanorobota koji su stalno prisutni u ljudskoj krvi, a koji su u stanju ukloniti toksine, zacijeliti rane i učiniti junake fantastičnih akcijskih filmova u doslovnom smislu neprobojnima.

U stvarnosti, medicinski roboti razvijaju se na sličan način. Prvo, to su kirurški kompleksi. I premda je njihova neovisnost u donošenju odluka čisto uvjetna, ovi medicinski roboti na svom računu imaju već stotine uspješnih operacija.

Drugi temeljni smjer danas se može nazvati klasom pomoćnih robota. Ove robotske medicinske sestre su humanoidnog i ne baš humanoidnog izgleda, ali čine velike korake u pomaganju ljudskom medicinskom osoblju i bolesnima.

Treći smjer povezan je, prije svega, s protetikom, razvojem nadomjestaka ljudskih udova i stvaranjem egzoskeleta. Umjetni "pametni" udovi ne samo da pomažu određenim pacijentima, već služe i za razvoj novih tehnologija robotike.

Nešto dalje od većine robotskih medicinskih uređaja su vozila za ljude koji su izgubili sposobnost samostalnog kretanja. Bilo da se radi o inteligentno kontroliranim invalidskim kolicima ili sredstvu za evakuaciju ranjenika s bojnog polja.

Pa, kako bez robotskih nastavnih pomagala za buduće liječnike? Ovi medicinski roboti grče se od zubobolje, "rađaju" djecu i podnose druge nedaće koje su ih snašle.

Gornji popis smjerova razvoja medicinskih robota može poslužiti kao odgovor na pitanje - zašto su nam uopće potrebni medicinski roboti.

Pregled glavnog direktora usluge Doc + Ruslana Zaydullina.

Na oznake

Umjetna inteligencija (AI) nije kibernetički um, već sustav algoritama temeljen na strojnom učenju. Znanstvenici vjeruju da će nas AI u budućnosti osloboditi obavljanja rutinskih zadataka u mnogim područjima. Na primjer, umjetna inteligencija mogla bi imati veliki utjecaj na medicinu.

„Pametne“ medicinske proizvode, usluge i procese već razvijaju tvrtke poput IBM-a, Googlea, Applea, Microsofta, General Electrica i mnogih drugih: prema istraživačkoj tvrtki Venture Scanner, ima ih više od 800. Tvrtke iz Najaktivniji su SAD, Velika Britanija i Izrael.

Analitičari iz IDC-a izračunali su da će do 2018. 30% medicinske organizacije ponuditi korisnicima usluge temeljene na umjetnoj inteligenciji. U ovom članku ćemo vam reći što inteligentni sustavi danas mogu i tko ih razvija.

Obrada podataka o pacijentu

Svaka medicinska slika, protokol pregleda i anamneza sadrže informacije koje vam omogućuju točnu dijagnozu i propisivanje liječenja. Nažalost, čak ni iskusni liječnici ne vide uvijek potpunu sliku bolesti, jer podaci u medicinskom kartonu nisu strukturirani, a povijest bolesti može biti previše opsežna. Na njihovu učinkovitost također utječe umor i, u nekim slučajevima, nedostatak znanja u uskim područjima.

Neke bolesti, poput raka, mogu se pobijediti ako se na vrijeme prepoznaju neočiti simptomi i započne liječenje. Prema Googleu, jedan od deset pacijenata pati od pogrešnog tumačenja medicinskih informacija.

Umjetna inteligencija može riješiti ovaj problem. "Pametne" razvoje za procjenu stanja pacijenta i preliminarnu dijagnozu nude Google (Deepmind Health) i IBM (Watson Health).

Jedan od primjera pametnih mHealth rješenja je usluga Ada. Mobilna aplikacija postavlja pitanja, a osoba opisuje svoje simptome. Nakon toga sustav pretražuje bazu podataka za informacije o problemu, daje preporuke i u nekim slučajevima savjetuje da posjetite liječnika. Na ruskom tržištu DOC + razvija takva rješenja, kao i Qapsula.

Postoje i druge slične usluge. Štoviše, sposobni su dijagnosticirati složene bolesti: na primjer, dijabetičku retinopatiju. Ili čak predvidjeti mogući problemi sa srcem kod naizgled zdravih ljudi.

Posebnu brigu zahtijevaju osobe koje su nedavno otpuštene iz bolnice. Za njih je razvijena aplikacija Sense.ly čija je osnova ista umjetna inteligencija.

Sustav prikuplja i analizira podatke o ljudskom zdravlju i šalje ih liječniku. Ako specijalist primijeti problem, odmah šalje pacijenta u bolnicu. Nažalost, još nije dostupan u Rusiji: usluga radi samo u SAD-u.

Popularnost stječe i genetska analiza. Što više informacija liječnici imaju o temeljnom uzroku bolesti, to učinkovitije liječenje. U tome im pomažu "pametni" sustavi za analizu genoma. Jedna od takvih usluga je Sophia Genetics. Analiza DNK otkriva predispoziciju osobe za niz bolesti: čir na želucu, dijabetes i tako dalje.

Vrijedno je istaknuti i projekte ljudska dugovječnost i Deep Genomics. Njihova je zadaća primarno prikupljanje informacija i izrada "genetske" baze podataka. Već danas možete donirati uzorak genetskog materijala i dobiti detaljan nalaz s analizom vašeg genoma. Primjerice, takvu uslugu pružaju američki servis 23andMe i domaći Atlas.

Takvi projekti ne samo da zadovoljavaju znatiželju klijenta, već i pomažu, primjerice, odabrati lijek prema individualnim karakteristikama.

Umjetna inteligencija omogućit će točnije modeliranje lijekova. Znanstvenici će u budućnosti moći postaviti željena svojstva kemijskog spoja, a računalo će formirati potrebnu molekularnu strukturu.

Već sada postoje tvrtke koje nude takva rješenja. Jedan od njih, Atomwise, koristi superračunala kako bi pronašao optimalnu formulu za lijek. Drugi primjer sličnog projekta je Berg Health.

Ukoliko umjetna inteligencija postane široko rasprostranjena u farmaceutici, možemo očekivati ​​pojavu kvalitativno novih lijekova i smanjenje vremena izlaska na tržište.

ruski razvoj događaja

Gore smo više puta kao primjer navodili projekte iz Europe, Azije i SAD-a. No, u Rusiji se također radi na nekoliko područja iz područja medicinske umjetne inteligencije. Najpopularniji od njih odnose se na prepoznavanje govora i online dijagnozu bolesti pomoću medicinskih slika.

Prošle je godine Centar za govorne tehnologije dobio 250 milijuna rubalja za razvoj usluge u oblaku za prepoznavanje glasa medicinskog govora Voice2Med.

Cilj projekta je smanjiti vrijeme koje zdravstveni radnici troše na ispunjavanje dokumenata. Prema podacima Ministarstva rada i socijalna zaštita, sada traje pola radnog vremena.

Grigorij Kolesnikov, voditelj akceleratorskog programa G4A (Grants4Apps) u Bayeru u Rusiji, govori o tome što koči implementaciju u medicini i raspravlja o tome mogu li startupi u ovom području prevladati takve prepreke.

Kako AI pomaže medicinskim stručnjacima

Google je nedavno govorio o planiranom uvođenju sustava umjetne inteligencije na tržište, koji će vam omogućiti da telefonske razgovore sačuvate od pozadinske buke (recimo, lavež pasa). Kao što nam je obećano, algoritmi temeljeni na umjetnoj inteligenciji unutar pametnog telefona pomoći će u obavljanju rutinskih operacija što je više moguće. Izgledi su impresivni, jer moderni ljudi provode nekoliko sati dnevno ispred ekrana svojih uređaja. A takve su tehnologije već čvrsto ukorijenjene u našim životima.

Danas se umjetna inteligencija aktivno koristi u razvoju Kućanski aparati, osobni glasovni asistenti, u sigurnosnim sustavima. Gdje trebate obraditi veliku količinu informacija.

U medicini umjetna inteligencija može poboljšati učinkovitost dijagnostike zbog mogućnosti rada s velikim količinama. Postoji slučaj kada je "pametna" dijagnostička služba IBM Watson otkrila rijedak oblik leukemije kod 60-godišnjeg pacijenta s pogrešnom dijagnozom. Da bi to učinio, sustav je "proučio" 20 milijuna znanstvenih članaka o raku u 10 minuta.

Kao rezultat toga, umjetna inteligencija omogućuje smanjenje količine svakodnevnih rutinskih zadataka koje medicinski stručnjaci moraju riješiti. I sposoban minimizirati moguće greške. A također otvara mogućnosti za pojavu novih zanimanja za održavanje digitalnih sustava u medicini.

Zašto ne ide sve glatko?

Programi i uređaji s umjetnom inteligencijom sada se koriste u analizi rendgenskih, CT i MRI slika (dovoljno je uploadati sliku u sustav, nakon čega će AI analizirati i dati zaključak). U telemonitoringu se koristi "intelektualna" medicina kronična bolest te u procjeni potrebe za hospitalizacijom ljudi, u robotski potpomognutoj kirurgiji. Farmaceuti su također ovladali novim tehnologijama – AI se koristi u razvoju novih lijekova.

Na primjer, Semantic Hub nedavno je stvorio uslugu temeljenu na umjetnoj inteligenciji za automatizaciju procjene potencijala. medicinski preparati prije nego što budu pušteni na tržište. Sustav prikuplja i analizira milijune dokumenata, uključujući znanstvene publikacije vezane uz bolest, svrhu i učinak lijeka koji se razvija. Zatim analizira informacije i donosi zaključak o potencijalu lijeka, uzimajući u obzir sve čimbenike rizika i konkurentske prednosti. Ranije su razvijači lijekova mogli "ručno" proučiti samo 1% takvih dokumenata.

„Pametne“ medicinske proizvode, usluge i procese sada razvijaju gotovo sve vodeće „digitalne“ korporacije. Ukupno, prema istraživačkoj tvrtki Venture Scanner, takav razvoj provodi više od 800 tvrtki širom svijeta.

Mnogi stručnjaci predviđaju brzi rast tržišta umjetne inteligencije - za oko trećinu godišnje. BIS Research procjenjuje da će ukupno tržište umjetne inteligencije u zdravstvu dosegnuti 28 milijardi dolara do 2025. godine.

Ali nije sve tako ružičasto. Postoje prepreke uvođenju AI tehnologija u medicinu. A često pitanja proizlaze iz samih medicinskih stručnjaka, za koje inovacije mogu izazvati razumno nepovjerenje.

Koji je razlog problemima? Pokušajmo to shvatiti.

Prepreke umjetnoj inteligenciji u medicini

1. Informacije "druga svježina"

Ovdje se, naravno, radi o kvaliteti i količini medicinskih informacija. Podaci prikupljeni u medicinskoj dokumentaciji pacijenata mogu biti nepotpuni, sadržavati pogreške, netočnosti i nestandardne pojmove. Nemaju dovoljno zapisa o pacijentovom životu, njegovim navikama i ponašanju. Učinkoviti mehanizmi za prikupljanje tih informacija jednostavno još ne postoje.

Rezultati analize temeljene na takvim podacima uvijek će izazvati opravdanu skepsu, a pokušaji poboljšanja kvalitete te analize nailaze na prilično naporan proces.

Kako bi se uklonio ovaj problem, sada se predlažu opcije za treniranje umjetne inteligencije na malim količinama informacija. Kao uspješni primjeri takve obuke može se navesti princip rada tipkovnice pametnog telefona, kada sustav pamti i analizira prethodno unesene riječi i može predvidjeti sadržaj sljedećih tekstova. Aplikacije za prepoznavanje lica i glazbu temelje se na sličnim tehnologijama.

Ako se uspješno implementira u medicini, sustav strojnog učenja može riješiti mnoge probleme: provjeriti kompatibilnost lijekova, postaviti dijagnoze na temelju genetske analize. Kao primjer možemo navesti rješenje Droice Labsa, koji velik dio navedenog već radi u praksi u Rusiji.

2. Tihi roboti

Drugo ograničenje predloženih inovacija u medicini je nedostatak transparentnosti u procesu donošenja odluka od strane intelektualne jezgre sustava. Umjetna inteligencija radi na principu “crne kutije”. Ako postoji greška u algoritmu, a sustav je donio pogrešnu odluku, tada će biti izuzetno teško odgovoriti na pitanje "zašto".

Sada razvijaju strojeve koji mogu otkriti razloge svojih odluka. Američki znanstvenici približavaju se lansiranju takvog proizvoda na tržište. Konkretno, Agencija za napredne obrambene istraživačke projekte (DARPA) podržava 13 istraživačkih skupina koje su zabrinute oko rješavanja ovog problema.

Domaća tvrtka "Intellogic" u svom patentu također tvrdi korištenje medicinskih ontologija za pripremu matematičkih modela i za prezentaciju rezultata razvoja modela neuronskih mreža. Ovaj će pristup, prema autorima patenta, omogućiti liječnicima da razumiju način na koji stroj donosi odluke i značajno smanjiti količinu podataka potrebnih za treniranje modela.

Složenost pristupa obradi podataka temeljenih na umjetnoj inteligenciji rađa još jedan problem: odabir i razvoj osoblja sposobnog za učinkovito korištenje i održavanje sustava s netrivijalnim algoritmima.

3. Pametni automobili - pametan pristup!

Osim samog algoritma, koji može proizvesti analizu s visokim stupnjem točnosti, za uspješnu implementaciju inovacije u praksi potreban je jak projektni tim. Uspjeh takvog projekta u medicini ovisi o produktivnosti interakcije sudionika.

Tim bi trebao uključivati ​​stručnjake sa širok raspon kompetencije u predmetnom području, matematički algoritmi i pristupi informacijskoj sigurnosti, s vještinama programiranja i vizualnog prikaza podataka. Vrlo je poželjno da sudionici nemaju jednu, već više različitih kompetencija kako bi se dobro razumjeli i nadopunjavali.

4. Cijena i vrijednost

Nove složenosti povećavaju troškove razvoja, implementacije i primjene rješenja temeljenih na umjetnoj inteligenciji. Visoki troškovi projekata također su povezani s potrebom za prilagodbom novi sustav na temelju prikupljenih podataka u pojedinoj zdravstvenoj ustanovi, formiranje kvalificiranog i motiviranog tima.

A to pak dovodi u pitanje mogućnost brzog skaliranja tehnologija koje nude startupi. Skaliranje je moguće, primjerice, u slučaju obrade medicinskih slika jedne vrste, ali potrebe daleko nadilaze te granice.

Stručnjaci iz industrije slažu se da kratkoročno uvođenje umjetne inteligencije neće dovesti do osjetnog smanjenja troškova. Moramo nastaviti tražiti područja u kojima će primjena tehnologija umjetne inteligencije donijeti veću vrijednost.

5. Tko će vas zaštititi od hakera?

Ne smijemo zaboraviti da je za osiguranje rada umjetne inteligencije potrebno omogućiti pristup visokoučinkovitoj računalnoj snazi, što je često medicinske ustanove Ne. Sukladno tome, nizovi podataka morat će se iznijeti izvan kruga ustanove, a to ugrožava sigurnost pohrane koja bi trebala biti na prvom mjestu. Nije slučajno da su mnogi projekti implementacije umjetne inteligencije zaustavljeni zbog rizika vezanih upravo uz informacijsku sigurnost.

Jedan od najjasnijih primjera je kada je američko ministarstvo za pitanja veterana, nakon početka uspješne suradnje, raskinulo ugovor sa startupom Flow Health, programerom inteligentnog sustava za dijagnostiku bolesti. Kako objašnjavaju u američkom Ministarstvu zdravstva, ugovor je raskinut kada se doznalo da sustav obrađuje osjetljive podatke. Odjel je to smatrao povredom sigurnosti osobnih podataka pacijenata veterana. Usput, nije pronađeno curenje.

Put do intelekta!

Stručna zajednica dobro je svjesna postojećih problema i nastoji na njih odgovoriti: promišlja načela dizajna robotski sustavi, predlaže raspravu o etici primjene umjetne inteligencije u praksi, razvija nove mogućnosti za implementaciju tehnologija. Ali budimo iskreni: potrebno je vrijeme da se adekvatno razviju pristupi i standardi.

Većina problema koji usporavaju usvajanje rješenja temeljenih na umjetnoj inteligenciji u medicini uopće nisu povezani s tehnološkom stranom stvari. Češće su to etički i administrativno-proceduralni problemi, poteškoće prikupljanja i obrade podataka (omogućiti liječniku potrebno vrijeme za unos podataka u bazu), problemi podjele odgovornosti, razumijevanja mehanizama umjetnih sustava...

Kakvi su izgledi?

Unatoč svim poteškoćama, projekti imaju perspektivu. Vjerujem da će u idućih nekoliko godina tehnologije umjetne inteligencije moći pronaći svoje kupce među farmaceutskim tvrtkama, u potrazi za novim molekulama i biološkim metama, u virtualizaciji pretkliničkih ispitivanja, a potom i u analizi podataka klinička istraživanja. Često je u radu s velikim tvrtkama moguće osigurati sve potrebne uvjete za uspješno pokretanje projekta.

Sva pitanja su riješena. Glavno je da uz korištenje novih pristupa možemo ići naprijed, a ne da sami sebi “pucamo u nogu”.