5 уровней использования искусственного интеллекта в медицине

5 уровней использования искусственного интеллекта в медицине

05 Apr 2021
121
Прослушать

Сегодня буквально каждый день мы читаем о новых системах на базе алгоритмов искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), которые разрабатываются в целях использования в здравоохранении. Но чем ближе тот день, когда внедрение таких решений станет массовым, возникает все больше вопросов, на которые мы пока не имеем ответов.

Кто несет ответственность в этом гипотетическом сценарии будущего, когда AI-система будет применяться в телемедицине для диагностики? Алгоритм, неверно определивший заболевание, или врач, который руководит чатботом или контролирует пациентов? Что делать, если алгоритм пропустит раковое поражение на рентгеновском снимке, или если хирургический робот случайно повредит нервный узел и частично парализует пациента?

С системами на основе AI и его потенциалом для автоматизации процессов в медицине такие вопросы станут обычным делом. Хотя задавать себе такие вопросы полезно, но найти на них правильные ответы и получить более полное представление о том, как автоматизация скажется на здравоохранении, может оказаться трудным.

Когда вы выбираете уровень по спектру автоматизации, стоит задуматься о том, какая степень автоматизации возможна с учетом точности системы искусственного интеллекта, доступности людей для помощи в решении задачи и желаемой скорости принятия решения. Современные алгоритмы достаточно хороши только для определенных уровней автоматизации.

Спектр решений на основе искусственного интеллекта в медицине

Сейчас большинство экспертов этой сфере рассматривают 5 уровней автоматизации с помощью AI-систем в медицине. Такое рассмотрение позволяет в сжатой и легкой для понимания форме показать, как будет развиваться сотрудничество между человеком и искусственным интеллектом в области медицины в ближайшие годы и даже десятилетия.

Современные AI-алгоритмы достаточно хороши только для определённых направлений автоматизации. Но, по мере того как разработчики будут набираться опыта и собирать больше данных, подобные системы могут постепенно переходить на более высокие уровни автоматизации в рамках этических и правовых границ.

Уровень 1. Только люди. Системы искусственного интеллекта не применяются.

На уровне не задействован ни одна AI-система. К этой категории может относиться любая медицинская процедура, имеющая (или не имеющая) данных. Люди выполняют работу на этом базовом уровне, будь то ручная работа или ввод данных для генерирования процесса. Они также могут включать в себя простые алгоритмы, но не искусственный интеллект.

Нам не нужно далеко ходить, чтобы представить себе этот уровень, так как большинство медицинских процедур в настоящее время выполняются вручную. Будь то хирург, выполняющий лапароскопию, или медицинский исследователь, собирающий данные для мета-анализа, человек находится в авангарде без помощи искусственного интеллекта.

Уровень 2. Теневой режим - врач как учитель и AI как ученик

В медицинских училищах студенты изучают особенности своей профессии, следуя за назначенным врачом во время его работы. Они ведут записи, задают вопросы и могут проводить некоторые физические обследования под наблюдением врача.

Искусственный интеллект может пройти аналогичный "тренировочный" процесс в так называемом "теневом режиме". Например, в то время как врач ставит диагноз на основе рентгеновского снимка, "тренируемый" AI следует за процессом, не вмешиваясь в него. Таким образом, алгоритм записывает, проверяет точность работы врача и сохраняет в журнале все, что может быть использовано в будущем при принятии диагностического решения самой AI-системой. Это может быть использовано для дальнейшего развития технологий искусственного интеллекта, которые будут продвигать их по всем уровням автоматизации.

В 2020 году ученые из Имперского колледжа Лондона (Великобритания) начали разработку системы, которая оценивает точность и неопределенность решений врачей в сравнении с рекомендациями AI в теневом режиме. Это может помочь определить, насколько эффективен AI и где он нуждается в улучшении, чтобы помочь ему перейти к следующему уровню. При этом ученые решили сконцентрироваться на инфекциях в отделениях интенсивной терапии, которые являются одной из основных причин смерти и трудно поддаются лечению из-за сложной и непрозрачной динамики пациентов, а также клинически обсуждаемого, сильно различающегося набора вмешательств, требуемого для каждого отдельного пациента.

Уровень 3. AI как помощник врача

На данном уровне автоматизации AI-система поддерживает врачей в принятии клинических решений с помощью своих предложений. Например, после обучения системы на базе данных сканов компьютерной томографии грудной клетки AI рассматривает результаты компьютерной томографии исследуемого пациента и выделяет подозрительные признаки. Эти признаки затем исследуются врачом.

Система IBM Watson for Oncology стремится помочь онкологическим пациентам и их врачам своевременно отслеживать новые открытия в лечении рака с целью применения их для лечения конкретного пациента. Это достигается путем определения потенциальных планов лечения для отдельных пациентов путем объединения данных из медицинской карты этого пациента с последними доступными методами лечения.

Данные исследования, опубликованного в Journal of Clinical Oncology в 2019 году, свидетельствуют, что вклад компании Watson в онкологию привел к изменению в принятии решений многопрофильной онкологической комиссией в больницах, где применялась эта система, в 13,6% случаев.

Уровень 4. Частичная автоматизация

При частичной автоматизации система на основе алгоритмов искусственного интеллекта может предложить свой собственный диагноз, оценивая при этом вероятность его точности. Но если она недостаточно уверена в нем, AI обращается за помощью к врачам. Над такими решениями сегодня работают несколько компаний.

AI-система компании Behold.ai классифицирует рентгеновские снимки грудной клетки и локализует в каждом из них подозрительные места. Она даже может выявить аномальные рентгенограммы грудной клетки пациентов с КОВИД-19. Она может также помочь в "мгновенной сортировке" для ускорения диагностики и соответствующего распределения ресурсов.

Американская компания Nines разработала AI-систему, которая может выявить потенциальные случаи внутричерепного кровоизлияния и масс-эффекта по сканам компьютерной томографии. Затем она помечает эти случаи для рассмотрения рентгенологами.

Уровень 5. Полная автоматизация

Процессы полной автоматизации выполняются только AI и не требуют человеческого участия. Например, система такого уровня может самостоятельно проанализировать маммограмму и запросить последующее тестирование пациентки без консультации с врачом-человеком для принятия такого решения. Аналогичным образом, ученые предполагают, что некоторые офтальмологические операции могут быть полностью автоматизированы, так как частично такая автоматизация уже началась.

Тем не менее, некоторые ученые считают, что достижение 5-го уровня автоматизации в любом медицинском учреждении "в ближайшем будущем вряд ли будет достигнуто". Поэтому мы должны думать об этом как о долгосрочной перспективе, но такие уровни автоматизации подпитывают опасения по поводу того, что искусственный интеллект заменит врачей. Однако более вероятно, что такие системы будут преуспевать в решении конкретной задачи, а медицинские работники будут все больше взаимодействовать с ними. Более вероятна ситуация, что те врачи, которые используют AI, заменят тех медицинских специалистов, кто этого не делает, чем та, в которой искусственный интеллект вытеснит врачей вообще.

Несмотря на то, что автоматизация в медицине делает только первые шаги, это то направление, по которому мы неуклонно движемся. Поэтому важно, чтобы мы подумали о соответствующих возможностях, лежащих впереди в медицине.

Некоторые люди говорят, что мы должны сосредоточиться на увеличении объема доступных врачу знаний, а не на создании искусственного интеллекта - подобные системы должны использоваться для помощи людям в выполнении задач, а не для автоматизации этих задач. Но искусственный интеллект может помочь людям в попытках создать новые ценности для общества в целом. Автоматизация может преобразовывать и создавать рабочие места, а также ликвидировать уже ненужные.

По материалам Deeplerning.ai, The Medical Futurist, Behold.ai, Cornell University