Применение искусственного интеллекта в медицине

ИИ повышает качество обслуживания пациентов

Управление ресурсами всегда было одной из важнейших составляющих работы медицинских учреждений: как крупных больниц, так и небольших фельдшерских пунктов. Это стало особенно заметно в период пандемии COVID-19, когда в экстремальной ситуации оказалось критически важным наличие и правильное распределение ресурсов. В этих случаях в категорию ресурсов попали как сотрудники, так и вакцины, инструменты и поставки. Перенос таких данных в облако стал значительным шагом вперед для всей отрасли: удалось создать единый консолидированный источник информации для принятия решений. Однако внедрение искусственного интеллекта оказалось не менее важным шагом.

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.

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.

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.

Используя искусственный интеллект и машинное обучение, индустрия здравоохранения получила ряд преимуществ при управлении данными. Применяя эти инструменты к данным в реальном времени, можно настроить автоматическое создание отчетов и расчет статистических показателей об использовании ресурсов. Таким образом можно значительно сократить время обработки и реакции. Прогнозирующее моделирование как на микро-, так и на макроуровне обеспечивает более сбалансированное использование ресурсов, а также помогает выявлять ситуации или периоды, когда организации потребуется привлечь дополнительные ресурсы. Используя прогнозирующее моделирование на основе данных, организации могут планировать работу заранее и обеспечивать своим пациентам более качественное обслуживание.

Сегодня искусственный интеллект еще больше расширяет границы возможного, обеспечивая эффективное взаимодействие в разных сферах здравоохранения. Например, отделы кадров могут использовать искусственный интеллект, чтобы обрабатывать информацию о сотрудниках и предоставлять данные, позволяющие быстро принимать кадровые решения. Финансовые отделы могут прослеживать тенденции к увеличению или уменьшению расходов и стоимости и управлять выставлением счетов. Для пациентов можно автоматизировать регистрацию и проверку на соответствие предварительным условиям, таким образом сократив объемы ручного труда. Управлением цепочкой поставок также может заниматься искусственный интеллект: выявлять пробелы и возможные сбои.

Но вот на вопрос «Заменит ли ИИ врачей?» большинство экспертов уверенно отвечают «Нет». Это связано с юридическими вопросами и с особенностями функционирования этих систем. Не стоит забывать и про важность человеческого фактора, ведь комплаенс и соблюдение рекомендаций зависит от наличия доверительных отношений между врачом и пациентом. Кроме того хотя ИИ может предложить быстрый анализ большого количества данных, именно реальные врачи играют ключевую роль в интерпретации этих данных в контексте личной истории болезни пациента, его эмоционального состояния и социального статуса.

Работа отдела финансовв медицинском учреждении, как правило, сложнее, чем в обычной компании. Нужно соблюдать требования законодательства, обеспечивать конфиденциальность данных пациентов и учитывать разные требования различных страховых компаний. Поэтому переход к использованию унифицированной облачной системы значительно уменьшает текучку кадров и повышает точность. А если эти облачные приложения используют искусственный интеллект, то работу можно еще больше оптимизировать.

Что такое искусственный интеллект?

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.

В сфере здравоохранения по всему миру отмечается переход к использованию искусственного интеллекта (ИИ). Отчасти это объясняется тем, что сфера здравоохранения переносит управление данными в облачную среду, и благодаря облаку данные теперь доступны в режиме реального времени для дальнейшего анализа. И вместо того, чтобы поручать сотрудникам сортировать данные вручную, можно использовать возможности искусственного интеллекта, который выполнит задачу гораздо эффективнее, а во многих случаях и точнее.

Обслуживание каждого пациента сопровождается огромным количеством документации: от регистрации при первичном обращении до дальнейшего сопровождения. Это стало особенно очевидно в период пандемии COVID-19, когда предварительный опрос до приема оказался жизненно важным для обеспечения безопасности и выбора правильного лечения. По мере того, как индустрия здравоохранения переходит на использование облачной модели, данные начинают собираться в режиме реального времени, а искусственный интеллект позволяет превратить этот процесс в нечто большее, чем заполнение форм и бланков.

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).

По мере развития искусственный интеллект сможет оптимизировать все направления деятельности организаций: от внутренних процессов до медицинских записей, — за счет интеграции прогнозирующего моделирования, автоматического создания отчетов и других функций ИИ. Давайте рассмотрим четыре сценария использования ИИ в здравоохранении.

КУРС « Нейросети в работе врача »

Используя искусственный интеллект медики могут получать обновления, данные анализа и автоматически созданные отчеты, таким образом экономя время и обращая больше внимания на необходимость профилактических процедур во время приема пациентов. Так формируется более проактивный и продуманных подход и уменьшается нагрузка на сотрудников.

Несмотря на обширные возможности, применение ИИ в медицине сталкивается с рядом препятствий и сопряжено с некоторыми рисками. Сюда входят вопросы конфиденциальности и безопасности данных, а также потенциальные ошибки в диагностировании или лечении, вызванные ошибками алгоритмов ИИ. Большой вопрос также представляет собой интеграция новых технологий в существующие медицинские системы и обеспечение подготовки персонала к работе с новыми инструментами.

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).

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.

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.

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.

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.

Уже сейчас понятно, что интенсивное внедрение ИИ в медицинскую практику будет только нарастать. Возможно появление новых методов диагностики и лечения заболеваний с использованием ИИ, а также расширение областей применения роботизированной хирургии. Кроме того, ИИ может внести значительный вклад в исследования в области медицины, ускоряя процесс разработки новых лекарств и терапий. Все это в совокупности будет способствовать эволюции медицинской отрасли: