Искусственный интеллект в медицине

Что такое искусственный интеллект?

Перспективы ИИ в практической медицине очень многообещающие. Эти системы в скором будущем планируется прочно интегрировать в работу поликлиник и стационаров для активной поддержки врачей в принятии решений и оптимизации рабочего времени. Например, уже сейчас они обладают потенциалом перенимать рутинные задачи, такие как анализ результатов инструментального обследования, расшифровка результатов лабораторных анализов, ведение документации и мониторинг состояния пациентов. Это позволит повысить эффективность медицинской помощи и качество ухода за пациентами. Уже сегодня ИИ успешно сдает итоговое тестирование, которое проходят врачи в конце обучения и это только самое начало.

В 2017 году Институт развития интернета начал работу над созданием ИИ, предназначенного для постановки диагноза по снимкам УЗИ, МРТ и т.д. В 2023 году программы на основе ИИ были внедрены в эксплуатацию в 58 регионах нашей страны. В целом, за прошлый год субъекты Федерации приобрели 106 медицинских изделий с ИИ.

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.

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.

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.

Будущее и перспективы ИИ в медицине

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%.

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).

Искусственный интеллект находит широкое применение в клинической медицине, охватывая практически все аспекты лечебной деятельности. В диагностике, ИИ помогает врачам-терапевтам анализировать и интерпретировать информацию, полученную от пациентов, и таким образом, улучшает точность диагнозов и скорость их постановки. Он также облегчает поиск ответов на различные клинические вопросы. В рентгенологии, алгоритмы ИИ автоматически анализируют рентгеновские и другие изображения, выявляя патологии, которые могут остаться незамеченными врачами. Кроме того, ИИ системы могут даже проводить операции. Эти технологии значительно улучшают качество и доступность медицинских услуг, делая лечение более эффективным и безопасным.

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.

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.

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.

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).

Искусственный интеллект — это технология, направленная на создание машин, способных имитировать человеческий интеллект. Основой ИИ являются нейронные сети, моделирующие работу человеческого мозга. Эти сети состоят из узлов (так называемых «нейронов»), которые соединены между собой и могут обучаться на основе большого количества данных, анализировать информацию и принимать решения. Такое моделирование позволяет ИИ выполнять сложные задачи, включая распознавание образов, обработку естественного языка и многое другое, что находит своё применение в различных сферах жизни, и медицина – не исключение.