Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Похожие темы научных работ по прочим технологиям , автор научной работы — Михайлов Степан Сергеевич

Компания Google также занимается разработкой собственных медицинских систем ИИ. Проект DM Health сотрудничает с офтальмологической клиникой Moorfields Eye Hospital. ИИ используют для анализа анонимных глазных снимков и выявления первичных симптомов слепоты.

Сегодня искусственный интеллект не может решать сложные медицинские задачи: он самостоятельно не придумает и не спроектирует прибор из будущего, который сможет за пару секунд отсканировать организм человека, выявить любые проблемы и назначить оптимальное лечение. Однако и нынешние возможности очень интересны для врачей, пациентов и клиник.

Внедрение технологий искусственного интеллекта в медицине – один из главных трендов в мире здравоохранения. ИИ и нейросети способны в корне изменить всю мировую медицину: преобразовать систему диагностики, способствовать разработке новых лекарственных препаратов, повысить качество медуслуг в целом и снизить расходы. В перспективе возможности ИИ практически безграничны. Однако прежде чем рассматривать особенности использования технологии в сфере здравоохранения, необходимо разобраться в том, что представляет из себя ИИ.

Одним из примеров применения ИИ в медицине является проект IBM Watson for Oncology, который использует ИИ для анализа медицинских данных и помогает врачам выбирать наиболее эффективные методы лечения для пациентов с онкологическими заболеваниями. Другой пример — приложение SkinVision, которое использует ИИ для анализа фотографий кожных образований и определения их риска наличия злокачественных опухолей.

Это суперкомпьютер, способный отвечать на вопросы, которые задаются не на языке программирования, а на простом человеческом языке. Позднее было запущено подразделение Watson Health, главное направление которого – использование суперкомпьютера в медицине. Компьютеру обеспечили доступ к огромному количеству данных: энциклопедиям, базам научных статей, а также медицинским картам и снимкам. Машина проанализировала свыше 50 миллионов анонимных медкарт и более 30 миллиардов снимков. Вся эта информация использовалась для дальнейшего применения в онкологии, для поиска на УЗИ признаков порока сердца. IBM запустило облачную платформу Watson Health Cloud, благодаря которой технологии доступны для врачей и исследователей по всему миру.

Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Эксперимент провели в 2018 году ученые из США, Франции и Германии, которые обучили нейросети идентифицировать изображения для диагностики онкозаболеваний кожных покровов. Машине предоставили более 100 тысяч снимков безвредных родинок и опасных для жизни меланом, а позднее показали эти же фотографии профессиональным дерматологам, которые попытались выявить рак по снимкам.

— Профилактика заболеваний. ИИ может использоваться для анализа больших объемов данных, таких как исторических медицинских записей, данных об эпидемиологических трендах, генетических и биометрических данных и т.д. Эти данные могут помочь врачам и исследователям выявлять факторы риска и разрабатывать программы профилактики заболеваний.

— Лечение заболеваний. ИИ может использоваться для разработки индивидуальных лечебных планов, которые учитывают конкретные факторы заболевания и индивидуальные особенности пациента. ИИ также может использоваться для создания систем поддержки принятия решений, которые помогают врачам выбрать наиболее эффективные лекарственные препараты и методы лечения.

Как работают нейронные сети в медицинской сфере?

В процессе обучения входные нейроны получают данные, обрабатывают их на внутреннем слое нейросети, а на выход поступают результаты. Если полученный результат в процессе обучения не устраивает исследователей, они меняют вес соединений и заново обучают сеть. При этом успешность процесса и достоверность результатов зависит от количества входных данных – чем их больше, тем лучше.

— Управление медицинскими ресурсами. ИИ может помочь управлять медицинскими ресурсами, такими как графики работы медицинского персонала, расписание приемов пациентов и управление медицинскими записями. Использование ИИ может существенно снизить количество ошибок и улучшить качество медицинской помощи.

Алгоритм разработан с помощью технологий машинного обучения в медицине. Исследователи использовали ИИ, который проанализировал данные более 1300 пациентов, у которых во время операции фиксировалось артериальное давление. Общая продолжительность наблюдения составила почти 546 тысяч минут. С помощью этих данных искусственный интеллект помог подготовить алгоритм прогнозирования гипотонии.

Применение ИИ в медицине позволяет разрабатывать новые методы диагностики и лечения заболеваний, а также оптимизировать управление медицинскими ресурсами и улучшить качество медицинской помощи. Ниже представлены основные области применения ИИ в медицине.

Несмотря на то, что применение ИИ в медицине имеет большой потенциал, существуют и некоторые проблемы, такие как необходимость защиты конфиденциальности медицинских данных и потенциальная опасность для пациентов, если алгоритмы ИИ будут недостаточно точными.

Нейронные сети сегодня активно применяются в разработке интеллектуальных систем, в том числе и в медицине, благодаря их способности к обучению. Механизм работы искусственных нейросетей повторяет принцип биологических. В цифровом исполнении нейронная сеть представляет собой граф с тремя и более слоями нейронов, которые соединяются между собой.