Что такое искусственный интеллект в медицине

Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных о здоровье населения, включая информацию из социальных сетей, новостных порталов и официальных статистических данных, для прогнозирования возможных вспышек болезней и эпидемий. Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям.

Радужные перспективы внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение ставят новые задачи перед организаторами здравоохранения, поскольку чем больше новых возможностей искусственного интеллекта будет открываться и внедряться в практику, тем больше разного рода рисков может появляться. Возникает множество вопросов: может ли искусственный интеллект брать на себя обязанности врачей, насколько хорошо защищена конфиденциальная информация пациентов? Современное законодательство не полностью подготовлено к такому прогрессу. Сопоставим возможности и риски использования нейросетей в сфере здравоохранения1.

4) для учета этических аспектов при использовании искусственного интеллекта в здравоохранении необходимо проводить регулярные обсуждения и консультации с экспертами в области этики и законодательства, а также с пациентами и другими заинтересованными сторонами. Кроме того, следует разрабатывать соответствующие этические принципы и стандарты для внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранение;

Системы на базе ИИ могут анализировать медицинские изображения с большой точностью, помогая диагностировать различные заболевания, включая рак и диабет. По данным mos.ru, в столичной системе здравоохранения зарегистрированы 12 отечественных медицинских сервисов с технологиями ИИ. Все они одобрены Росздравнадзором, причем 11 — это нейросети, которые помогают врачам-рентгенологам искать признаки заболеваний на компьютерных снимках (рентгенограмме, томограмме, маммограмме и флюорограмме).

Сфера прогнозирования заболеваний также претерпела существенные изменения, с появлением алгоритмов, способных предсказывать возникновение заболеваний на основе анализа большого объема данных. Например, исследования, основанные на данных электронных медицинских карт, могут предсказать риск развития диабета, сердечных заболеваний или депрессии у конкретного пациента.

В исследовании Journal of the National Cancer Institute ученые использовали ИИ для анализа маммограмм более чем 26 000 женщин. Система смогла обнаружить рак молочной железы с точностью 94,5%, в то время как традиционный показатель у врачей-рентгенологов — 88,4%.

Кибербезопасность: поскольку ИИ, как правило, зависит от сетей передачи данных, системы ИИ подвержены рискам безопасности. Более того, ИИ может активно использоваться для атаки на многочисленные компании. По данным Forrester Consulting , 88% лиц, принимающих решения в сфере безопасности, убеждены, что агрессивный ИИ является новой угрозой, которой может противостоять только защитная система на базе ИИ.

Г енеральный директор компании «Системы корпоративной аналитики»; сооснователь цифровой среды Sweepnet , Арсен Бабаян рассказывает, как искусственный интеллект и большие данные способствуют эволюции медицины и формированию более точной, быстрой и эффективной системы здравоохранения, какие вызовы и препятствия стоят на пути применения ИИ в медицине.

Искусственный интеллект уже широко используется в диагностике для анализа медицинских изображений, выявления заболеваний и определения наиболее эффективного лечения. Например, случайные находки либо выявление в процессе рутинного скрининга онкологического заболевания на ранних стадиях, когда еще нет симптомов, подчас спасают жизнь человека. Искусственный интеллект может ставить диагноз намного оперативнее, количество ошибок уменьшается, снижается и стоимость обследования.

Для медицины искусственный интеллект имеет ряд важных преимуществ: он обеспечивает диагностику в 150 раз быстрее, чем человек, считывает результаты тестов, помогает подбирать наиболее эффективные лекарства. Однако наряду c достоинствами технологии искусственного интеллекта несут и определенные риски.

С применением ИИ ведется разработка систем, способных проводить раннее обнаружение множества заболеваний, включая онкологические и сердечно-сосудистые, через анализ медицинских данных и образов. При помощи машинного обучения, медицинские учреждения могут эффективно анализировать данные пациентов в реальном времени, что позволяет быстро идентифицировать потенциальные проблемы и предотвращать развитие заболеваний.

Недостаточная точность и ошибки в диагностике: в настоящее время алгоритмы ИИ могут допускать ошибки, иногда весьма серьезные, в диагностике и предсказании болезней. Это создает потенциальные риски для пациентов и требует дальнейшего усовершенствования технологий.

К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков , и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных. Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить. Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении. Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья.

Кроме того ИИ помогает в анализе генетической информации, что способствует разработке персонализированных методов лечения. Примером может служить Google’s DeepMind, который успешно идентифицирует глазные заболевания на основе анализа сканирования сетчатки. В поликлиниках Москвы используют программы на базе ИИ, которые помогают терапевтам поставить пациенту диагноз. Нейросеть анализирует жалобу пациента, и сравнивает ее с несколькими миллионами записей других пациентов из базы ЕМИАС (Единой медицинской информационно-аналитической системе).