Как искусственный интеллект может преобразовать медицину

Использование искусственного интеллекта в медицине во всем мире вызывает активный интерес и надежду на успехи в лечении. Мы предлагаем Вашему вниманию интервью с Заместителем директора по научной работе ФГБУН Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук (ИАПУ ДВО РАН), д.т.н., вице-президентом Российской ассоциации искусственного интеллекта Валерией Викторовной Грибовой, ведущим российским экспертом в области искусственного интеллекта.

– Валерия Викторовна! ИИ обычно относится к способности компьютеров имитировать человеческий интеллект и учиться. Вы занимаетесь разработкой алгоритмов для обучения компьютеров, чтобы они могли на основе анамнеза, результатов лабораторных исследований крови и различных выделений, рентгенологических, КТ, МРТ, УЗИ исследований, эндоскопии, биопсии и других диагностических сведений о состоянии здоровья пациента поставить диагноз и предложить схему лечения, и даже прогнозировать ход выздоровления. 

Был ли в итоге получен какой-то программный продукт в поддержку терапевтам? Какие Вы разрабатываете алгоритмы для поддержки принятия решений врачами разных специальностей?

Компьютерные программы, предназначенные для поддержки принятия врачебных решений, очень важны в медицине. Действительно, эти программы относятся как к диагностике заболеваний, так и их лечению, мониторингу проводимого лечения, его коррекции и прогнозу. Несмотря на то, что сегодня в арсенале медицине очень хорошие возможности для диагностики заболеваний, распознать заболевание очень непросто. Многие симптомы у заболеваний совершенно различной природы совпадают, при этом сами заболевания имеют множество форм проявления, вариантов развития, а врачу надо безошибочно поставить диагноз, либо, если не хватает каких-либо лабораторных или инструментальных исследований, также безошибочно их назначить, чтобы подтвердить или опровергнуть то или иное заболевание. Ошибка в первоначальной диагностике может привести к необратимым последствиям.

Не менее сложно обстоят дела и с назначением лечения. Важно не только знать, какие лекарственные препараты назначить, но и не ошибиться в их дозировке, учесть множественные противопоказания, особенности приема, взаимодействие с другими препаратами, учитывая персональные характеристики пациента (возраст, хронические, наследственные заболевания, аллергии и др.). Сегодня врачу для принятия решений необходимо помнить, знать и просчитать множество информации, которая превышает возможности человека. Именно поэтому по оценкам американских и британских исследователей число медицинских ошибок достигает 30%. А давайте еще учтем особенности России: огромные территории, не везде есть необходимые специалисты...

Создавая такие системы мы, взаимодействуя с высококвалифицированными экспертами, вкладываем их знания в базы знаний, чтобы система могла выдавать решение на уровне высококвалифицированных экспертов (мы все стремимся попасть на прием к лучшим врачам). Что очень важно - эти экспертные знания непрерывно улучшаются с появлением новых знаний и верифицируются на архивах историй болезни. 

За много лет работ в этой области мы создали такие системы по диагностике острого живота (кстати, такая система в свое время была установлена на разведывательном атомном корабле «Урал»), диагностике конъюнктивитов, множеству заболеваний желудочно-кишечного тракта, ряда инфекционных заболеваний и др. Но сейчас главное другое: многолетний опыт в этой области позволил нам создать специализированную оболочку, с помощью которой создание систем поддержки принятия врачебных решений, а также компьютерных тренажеров для студентов сокращается во много раз.

Рис1. Комплекс интеллектуальных систем для медицины

– Как далеко продвинулся искусственный интеллект за последние годы и какое влияние он оказал на здравоохранение?

Исследования в области искусственного интеллекта активно проводятся во всем мире. К настоящему времени получено много интересных результатов, в том числе и в медицине. Они связаны с диагностикой, прогнозами протекания заболеваний, распознаванием изображений на МРК, КТ, УЗИ снимках с целью поиска опухолей, очагов воспалений и др.

С помощью анализа больших объемов биомедицинских данных стало возможным выявить новые признаки, характерные для тех или иных заболеваний, которые ранее не были известны, предложить оптимальное лечение, спрогнозировать протекание и исход заболевания. 

Однако искусственный интеллект в медицине используется крайне мало, особенно в России, я считаю, что в ближайшие годы ситуация коренным образом изменится. 

– Можете ли Вы рассказать об областях медицины, где ИИ наиболее перспективен или наоборот, наиболее вероятен провал? 

Где используется и необходим ИИ? Там где используется и необходим интеллект естественный. Есть ли в медицине такие области, где можно обойтись без интеллекта естественного? Нет. Соответственно, ИИ можно и необходимо использовать во всех областях медицины. Другой вопрос - где наиболее эффективно его использовать? Давайте разделим ответ на три части. 

Первое — практическая медицина. Это — интеллектуальные помощники, системы поддержки принятия решений разных типов. Наиболее эффективно их использовать для диагностики тех заболеваний, в которых наиболее сложная дифференциальная диагностика, много врачебных ошибок; строить системы поддержки принятия решений для использования в отдаленных регионах, автономных поселениях, экспедициях по тем областям медицины, в которых отсутствуют врачи этих специальностей или, что также имеет место быть, недостаточно высокая квалификация врачей. Я сказала о диагностике, но это же относится и к лечению, его прогнозу, мониторингу. Такие системы можно и нужно адаптировать под возможности медицинских учреждений различных регионов, возможности по лечению и диагностике значительно отличаются в крупных медицинских центрах и на периферии. 

Второе — научные исследования в области медицины. Использование ИИ в научных исследованиях поможет найти новые признаки заболеваний, неизвестные ранее, новые факторы риска различных заболеваний, новые эффекты от применения лекарств, новые схемы лечения. За счет чего? За счет перебора и интеллектуального анализа огромных массивов данных, недоступных для мозга человека. 

Третье — образование. Создание компьютерных тренажеров, основанных на методах искусственного интеллекта — очень важная и актуальная задача. Ведь с помощью компьютерных тренажеров можно отработать множество различных диагностических ситуаций, натренировать студента проводить осмотр, диагностировать болезни, их лечить, оперировать. При этом тренажер может сгенерировать различные ситуации, в том числе и очень сложные, редкие, с которыми при обучении студент может и не столкнуться.

– По каким из направлений работает лаборатория Интеллектуальных систем Института автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук?

Наша лаборатория является старейшей в институте, существует уже более четырех десятилетий и за эти годы накоплен огромный и уникальный опыт в области искусственного интеллекта, поэтому мы по праву можем считать себя экспертами в этой области. 

В настоящее время мы проводим исследования по трем основным направлениям. 

Первое направление — создание универсальных инструментов (платформ) для создания систем искусственного интеллекта. Эта задача является стратегически важной и актуальной. Известно, что системы ИИ имеют свою архитектуру, поэтому их разработка требует специализированных средств и инструментов. Наш огромный опыт в этой области позволил обобщить накопленные знания, опыт и результаты исследований и создать облачную платформу IACPaaS, ориентированную на создание систем ИИ различных типов. На сегодняшний день эта платформа доступна и активно используется многими разработчиками интеллектуальных систем. Она поддерживает разработку онтологий, баз данных и знаний, основанных на семантических представлениях, а также создание интеллектуальных сервисов по нескольким технологиям. Мы продолжаем ее развитие.

Второе направление — это создание специализированных оболочек для создания классов интеллектуальных систем различных типов. В общем случае создание систем ИИ — очень сложная и трудоемкая задача, поэтому, используя инструменты нашей платформы, мы разрабатываем программные оболочки, ориентированные на определенные классы задач в различных предметных областях. Так, например, для медицины мы разработали целую экосистему, включающую терминологическую базу, набор онтологий, баз знаний, данных, совокупность решателей, с помощью которой можно создать новую и сопровождать уже разработанную систему по диагностике заболеваний, медикаментозному и восстановительному лечению, компьютерный тренажер для студентов во много раз быстрее, качественней и эффективней.

Третье направление — это разработка прикладных интеллектуальных систем для различных предметных областей. За время существования лаборатории мы работали и продолжаем работать во многих предметных областях. Прежде всего — в медицине. В штате лаборатории у нас есть один доктор медицинских наук и два кандидата медицинских наук. Мы создавали системы ИИ для военных, системы ИИ в области химии, преобразования программ, доказательства теорем, хореографии, психологии, технической диагностики, сельского хозяйства, транспортного моделирования и др.

– Какие Вы курируете разработки сейчас? 

В настоящий момент мы продолжаем работы по трем основным направлениям, о которых я рассказала. Если говорить о предметных областях, то по-прежнему у нас в приоритете медицина. 

Мы активно сотрудничаем с коллегами из различных клиник и университетов по различным нозологиям и заболеваниям. Например, с коллегами из Москвы — по орфанным заболеваниям, с коллегами из НИИ эпидемиологии и микробиологии — работаем в области инфекционных и паразитарных болезней. 

Нами создан коллектив единомышленников из Владивостокского государственного университета экономики и сервиса, Тихоокеанского медицинского университета, Дальневосточного федерального университета, с которым мы работаем в области неврологии и кардиологии. 

Мы начали новые исследования в области аддитивного производства металлических изделий, планируем продолжить исследования в области диагностики неисправностей необитаемых подводных роботов.

– Какие цели и задачи ставите перед ИИ сегодня?

Сегодня, на мой взгляд, основная задача искусственного интеллекта — разрабатывать системы, поддерживающие не отдельные познавательные способности интеллекта естественного, например, обучение (в компьютерных системах - это машинное обучение), логический вывод на основе системы знаний, а сразу несколько таких способностей. Важно постепенно переходить от «слабого» ИИ к «сильному» ИИ. В этом случае уровень и качество искусственного интеллекта значительно возрастет. Мы такие задачи уже умеем решать.

– С какими трудностями сталкиваетесь?

На сегодняшний день внедрение систем в практику происходит очень медленно. Хотя одна из наиболее сложных проблем, которую, кстати, мы тоже решаем коллективом исследователей, — это данные в историях болезни. Для того, чтобы их обработать (для поддержки принятия решений, научных исследований), необходимо, чтобы они были формально представлены. В настоящее же время жалобы, данные объективного исследования, анамнез, история настоящего заболевания и др. представлены в виде текстов, содержат много неточностей и ошибок, что требует дополнительной сложной работы для их предварительной обработки. Это является серьезным препятствием для использования в полной мере систем ИИ.

– Можно ли обучить ИИ нормам этики или, например, заложить какую-то юридическую защиту? Рассматриваете ли вы это направление в работе с ИИ?

Ответ на первый вопрос - думаю, да, можно. Мы этими проблемами пока не занимались. Хотя известная технология блокчейн может частично помочь в решении этой проблемы.

– Что ИИ будет значить для пациентов? Как вы думаете, каким образом ИИ повлияет на отношения между врачом и пациентом?

Однозначно поможет и врачам, и пациентам. Если с использованием ИИ снизится число врачебных ошибок, кто от этого выиграет? Безусловно, все.Кому выгодно получение новых знаний в области медицины, полученных с помощью методов ИИ? Всем!

Кто заинтересован в высоком качестве подготовки специалистов, обучение которых проводилось с использованием компьютерных тренажеров, на которых, прежде, чем работать с реальными пациентами, они отработали множество диагностических и лечебных ситуаций? Также все заинтересованы. 

Сегодня активно развивается направление с удаленным мониторингом и предварительной диагностикой состояния пациентов и, в случае, если обнаруживаются проблемы, то результаты передаются врачу и принимается дальнейшее решение о проведении необходимых мероприятий (также возможно с применением систем ИИ). Есть ряд и других возможностей применения ИИ в медицине. Поэтому я уверена, что ИИ в медицине будет активно внедряться.