10 областей медицины, которые полностью изменит искусственный интеллект

10 областей медицины, которые полностью изменит искусственный интеллект

09 Sep 2021
231
Прослушать

С развитием технологических возможностей все больше и больше данных производится и хранится в цифровом пространстве. Объем доступных данных растет с умопомрачительной скоростью, удваиваясь каждые два года. В 2013 году он составлял 4,4 зеттабайта, однако к 2020 году этот объем составил 44 зеттабайт, или 44 триллиона гигабайт.

Обычно мы понимаем смысл окружающего нас мира с помощью правил и процессов, которые выстраивают систему. Но мир больших данных настолько огромен, что нам понадобится искусственный интеллект (artificial intelligence, AI), чтобы иметь возможность следить за ним.

Искусственный интеллект в здравоохранении и медицине мог бы лучше организовывать маршруты пациентов или планы лечения, а также предоставлять врачам буквально всю информацию, необходимую для принятия правильного решения. Уже есть несколько примеров применения AI в здравоохранении, которые демонстрируют потенциальные последствия и возможные варианты использования в будущем, что может вселить в нас оптимизм. Однако эти решения произведут революцию в медицине и здравоохранении только в том случае, если они будут доступны обычным, массовым пользователям, а не только богатейшим медицинским учреждениям или горстке экспертов.

Начиная с разработки планов лечения, помощи в выполнении повторяющихся операций и заканчивая управлением приемом лекарств или созданием препаратов, искусственный интеллект уже активно присутствует в нескольких областях медицины. Вот те области здравоохранения, которые с наибольшей вероятностью существенно изменят системы на основе технологий искусственного интеллекта

Логистика в здравоохранении

Искусственный интеллект в здравоохранении и медицине может лучше организовать маршруты пациентов или планы лечения и предоставить врачам буквально всю информацию, необходимую для принятия правильного решения.

Интеграция AI-системы в систему здравоохранения могла бы направлять пациентов и оптимизировать время, затрачиваемое на их медицинское путешествие, используя подход, который применяется, например, в программной системе Waze. Этот цифровой "помощник" на основе AI может определить, где очередь короче и какой тест займет меньше времени для каждого пациента. Соединившись с услугами неэкстренного медицинского транспорта, предоставляемыми такими платформами, как Uber и Lyft, алгоритм может подсказать, какое медицинское учреждение будет более экономичным по времени для посещения и направления пациентов. Таким образом, время, затрачиваемое каждым пациентом, оптимизируется, и он получает более качественное медицинское обслуживание.

Такая система интегрирует и анализирует электронные записи, доступность услуг, инструменты виртуальной очереди и портативные диагностические устройства для определения наилучшего "пути". Система, подобная Waze, может не устранить время ожидания сама по себе, а, скорее, сделать путь пациента более эффективным.

Поиск информации в медицинских картах

Наиболее очевидным применением искусственного интеллекта в здравоохранении является управление данными. Сбор, хранение, нормализация, отслеживание данных с помощью AI - это первый шаг к революции в существующих системах здравоохранения. Эти бюрократические задачи и работа медиков с системами электронных медицинских карт и другими документами, по сути, являются одной из основных причин выгорания врачей. Алгоритмы могут автоматизировать такие административные задачи и высвободить ценное время, которое медицинские работники могут посвятить своим пациентам и лучше понять их медицинские состояния.

Решением этой задачи занялась, в частности, Google, которая запустила проект, целью которого было извлечение данных из медицинских карт для предоставления более качественных и быстрых медицинских услуг. Компания представила два инструмента на основе технологии искусственного интеллекта, разработанных для организаций здравоохранения и медико-биологических наук, которые помогают сканировать и анализировать большие объемы неструктурированного текста.

Первое из этих двух решений предназначено для того, чтобы автоматически извлекать общие тенденции или другие полезные сведения из медицинских записей или другого цифрового текста, что обычно требует трудоемкого ручного просмотра. В свою очередь другое решение предназначено для того, чтобы упростить анализ текстовых данных с помощью технологии искусственного интеллекта для медицинских работников.

Диагностика и планы лечения

AI-алгоритмы могут также помочь в принятии решений для повышения точности диагнозов. Например, несколько исследований показали, что с помощью AI радиологи повышают точность обнаружения рака по радиологическим снимкам. В будущих сценариях медицинские системы на основе искусственного интеллекта смогут находить методы лечения заболеваний, которые не под силу врачам.

Например, IBM Watson запустила специальную программу для онкологов, предоставляя врачам научно обоснованные варианты лечения. Watson for Oncology обладает расширенными возможностями анализа смысла и контекста структурированных и неструктурированных данных в клинических записях и отчетах, которые могут иметь решающее значение для выбора пути лечения. Объединяя атрибуты из истории болезни пациента с клиническим опытом, внешними исследованиями и данными, программа определяет потенциальные планы лечения для пациента.

Помощь в выполнении повторяющихся задач

Врачам, медсестрам и другим сотрудникам медицинских организаций приходится ежедневно выполнять множество монотонных и повторяющихся задач. Согласно исследованиям, в США средний врач тратит 8.7 часа в неделю на администрирование. Но подобные функции и процедуры могут и должны быть автоматизированы. Решения на основе искусственного интеллекта устранят необходимость в человеческом труде и заменят людей на медицинской работе, которая и так им не нравилась. Такие решения облегчат работу медицинских работников, например, при администрировании или заполнении разнообразных документов как во время рабочих часов, так и во внеурочное время.

Получение максимальной пользы от очных и онлайн-консультаций

Британская компания Babylon Health создала службу удаленных консультаций, ориентированную на пациента и использующую технологии искусственного интеллекта. Она уже работает в Великобритании и Руанде, предлагая медицинские AI-консультации на основе личной истории болезни и общих медицинских знаний. Пользователи сообщают симптомы своего заболевания в приложение, которое с помощью распознавания речи сверяет их с базой данных заболеваний. Приняв во внимание историю болезни и обстоятельства пациента, Babylon предлагает соответствующий курс действий.

Причем программа может задавать уточняющее вопросы, когда вы вводите в нее свои симптомы. Например, когда вы сообщаете о головной боли, появляются вопросы типа "Вы не ударились головой?" или "Голова кружится, вас тошнит?". После ряда таких вопросов программа предлагает максимально подходящий для вашего случая набор действий. "Перерабатывая" сотни миллионов вариаций симптомов и сопутствующих факторов приложение может предложить, например, сходить в аптеку, восстановить водяной баланс или записаться на прием к врачу. Для того, чтобы уловить признаки будущей болезни, "виртуальный врач" анализирует психологические и биологические данные, а также медицинскую историю пользователя.

Медицинская помощь и прием лекарств

Компания-стартап Sense.ly разработала первую в мире виртуальную медсестру Молли. На экране приложения, использующего технологию искусственного интеллекта и предназначенного для пациентов, появляется приветливое лицо в сочетании с приятным голосом, которое общается с пользователем, при этом ее исключительная цель - помочь людям следить за своим состоянием и лечением. Интерфейс использует машинное обучение для поддержки пациентов с хроническими заболеваниями в промежутках между визитами к врачу. Он обеспечивает проверенный, индивидуальный мониторинг и последующее лечение, уделяя особое внимание хроническим заболеваниям.

Кроме того, уже существуют решения для мониторинга того, принимают ли на самом деле пациенты свои лекарства. Например, приложение AiCure, поддерживаемое Национальным институтом здоровья США, использует веб-камеру смартфона и программное обеспечение на основе AI для автономного подтверждения того, что пациенты соблюдают свои предписания. Это очень полезно для людей с серьезными заболеваниями, для пациентов, которые склонны идти против советов врача, и участников клинических испытаний.

Точная медицина

Искусственный интеллект окажет значительное влияние и на генетику и геномику. Компания Deep Genomics разработала решение, которое нацелено на выявление закономерностей в гигантских массивах данных генетической информации и медицинских записей, на поиск мутаций и связей с заболеваниями. Они изобретают новое поколение вычислительных технологий, которые могут подсказать врачам, что произойдет в клетке, когда ДНК будет изменена генетическими вариациями, как естественными, так и терапевтическими. Разработчики компании создали систему, которая в течение двух часов может отсканировать более 200 000 патогенных мутаций пациентов и автоматически определить потенциальные цели для лекарств. Она использует более 20 систем на базе алгоритмов искусственного интеллекта, которые были "тщательно проверены и протестированы" и обучены использованию открытых и запатентованных данных для выявления мутаций, вызывающих заболевания, в поисках новых лекарственных средств.

Искусственный интеллект обладает самым большим потенциалом для анализа огромных объемов данных и получения информации для создания персонализированных решений и целенаправленного лечения.

Разработка лекарств

Разработка лекарственных препаратов в ходе клинических испытаний иногда занимает более десяти лет и обходится в миллиарды долларов. Если ускорить этот процесс и сделать его более экономически эффективным, то это повлияет на сегодняшнее здравоохранение и на то, как быстро инновации дойдут до людей. AI значительно сокращает время и стоимость открытия и разработки лекарств.

Фармацевтический стартап Insilico Medicine в 2019 году определил потенциальный новый препарат всего за 46 дней. Его программное обеспечение достигло этого благодаря анализу огромного количества данных, на обработку которых у человека ушли бы годы. Во время эпидемии Эболы в 2015 году компания Atomwise использовала свой AI-алгоритм, чтобы определить два препарата, обладающих значительным потенциалом для снижения инфекционности Эболы. Эта задача была решена менее чем за сутки.

Еще один пример использования больших данных для контроля лечения пациентов разработала биофармацевтическая компания Berg Health, которая использует данные, чтобы определить, почему некоторые люди выживают после болезней, и таким образом улучшить текущее лечение или создать новые методы терапии. Они объединяют возможности AI с биологическими данными пациентов, чтобы составить карту различий между здоровой и благоприятной для болезни средой и таким образом помочь обнаружить и разработать лекарства, методы диагностики и приложения для здравоохранения.

Открытый AI, помогающий людям делать более здоровый выбор и принимать решения

Экосистема на основе открытого AI подразумевает, что с беспрецедентным объемом доступных данных в сочетании с достижениями в области обработки естественного языка и алгоритмов социальной осведомленности, приложения AI будут становиться все более полезными для обычных людей.

Это особенно актуально в медицине и здравоохранении. Существует так много данных, которые можно использовать: истории болезни пациентов, данные о лечении, а также информация, поступающая от носимых медицинских трекеров и датчиков. Этот огромный объем данных может быть детально проанализирован, чтобы предоставить пациентам, которые хотят быть проактивными, лучшие рекомендации по образу жизни. Это также может послужить здравоохранению поучительной информацией о том, как разрабатывать медицинские услуги с учетом потребностей и привычек пациентов.

Анализ системы здравоохранения

97% медицинских счетов в Нидерландах уже являются цифровыми и содержат данные о лечении, враче и больнице. Эти счета могут быть легко найдены и использованы системами на основе искусственного интеллекта. Местная компания Zorgprisma Publiekanalyzes анализирует счета и использует облачную систему IBM Watson для анализа данных. Такое решение может определить, повторяет ли врач, клиника или больница ошибки при лечении определенного типа заболеваний, чтобы помочь им улучшить работу и избежать ненужных госпитализаций пациентов.

 

Сегодня, когда подобные технологии находятся на начальном этапе своего развития, мы должны в первую очередь избавиться от предрассудков и страхов в отношении искусственного интеллекта и помочь населению понять, как AI может быть полезен в условиях, когда система здравоохранения находится под большой нагрузкой и перестает справляться со своими задачами. Самый большой страх заключается в том, что искусственный интеллект станет настолько совершенным, что будет работать лучше человеческого мозга, и через некоторое время он будет стремиться взять под контроль нашу жизнь. Эти страхи живучи и основаны в первую очередь на предубеждениях и фантастических предположениях, но в целом ничего общего с действительностью на сегодняшний день не имеют.

При этом необходимо должным образом подготовиться к использованию искусственного интеллекта в здравоохранении. Для этого необходимо:

  1. Создание этических стандартов, применимых и обязательных для всего сектора здравоохранения.
  2. Постепенное развитие AI-технологий, чтобы дать время на изучение возможных отрицательных сторон.
  3. Медиком необходимо получить базовые знания о том, как AI работает в здравоохранении, чтобы понять, как такие решения могут помочь им в их повседневной работе.
  4. Для пациентов требуется понять преимущества AI для себя.

По материалам IBM, MobiHealth News, Medical Futurist, CNet, Telegraph.