Искусственный интеллект в медицине

Искусственный интеллект в медицине

По мнению многих экспертов, совсем скоро технологии искусственного интеллекта станут незаменимым и важнейшим элементом в отрасли здравоохранения. Уже сейчас машинный интеллект позволяет врачам существенно повысить точность проводимых диагностик, создавать сверхэффективные лекарственные препараты и значительно облегчать течение различных заболеваний у пациентов.

iot.ru рассказывает о применении технологий искусственного интеллекта в медицине.

 

Предыстория развития и обзор рынка

Первое реальное применение высокоинтеллектуальных устройств в медицине произошло в начале 2000 годов. Именно тогда был создан проект, основная задача которого заключалась в разработке устройств, позволяющих повысить качество жизни людей с болезнью Альцгеймера. В данном проекте приняли участи Вашингтонский университет, Intel и компания Elite Care. В результате, в 2002 году были созданы девайсы Activity Compass, ADL Monitor и ADL Prompter.

Тестирование данных устройств продолжается и по сей день. Activity Compass анализирует повседневное передвижение больного, и, в случае, если он потеряется, помогает ему дойти до пункта назначения. Датчик ADL Monitor следит за повседневной активностью пациентов и отмечает все случаи ее отклонения он нормального поведения. Устройство ADL Prompter помогает больным в выполнении сложных задач по дому (например, приготовление еды).

С 2002 года прошло уже около 15 лет, и за это время технологии искусственного интеллекта сделали огромный шаг вперед. К разработке интеллектуальных устройств для медицины подлечилось большое количество IT-компаний, интерес которых к данному направлению понятен. Причина кроется не только в важности отрасли для общественной жизни, но и в огромном потенциале рынка: ежегодно в мире на здравоохранение и сопутствующие программы социального характера тратится около $ 8.2 трлн.

По статистике аналитического агентства Frost & Sullivan, рынок высокоинтеллектуальных медицинских решений сейчас составляет около $ 1 млрд. Ожидается, что уже к 2021 году эти показатели достигнут отметки в $6 млрд. при ежегодном росте около 40 %. При этом отдельно отмечается, что с каждым годом роль искусственного интеллекта в медицине будет только усиливаться.

«К 2025 году системы искусственного интеллекта проникнут во все сферы здравоохранения, вплоть до создания цифровых помощников, отвечающих на все вопросы пациентов и самостоятельно занимающихся их лечением», – говорит аналитик Frost & Sullivan Сингх Буттар (Singh Buttar).

Безусловно, большая часть рынка принадлежит IT-гигантам, таким как IBM, Google, Microsoft и т.д. Чего только стоит суперкомпьютер Watson. Однако в последний годы стартапы также активно включились в разработку подобных технологий, и, по мнению экспертов, будут способны своими достижениями продвинуть отрасль вперед. На рисунке ниже представлены сегодняшние направления исследований стартапов в отрасли здравоохранения.

1.png

Направления исследований стартапов в отрасли здравоохранения. Источник: cbinsights.com

По данным аналитического агентства CBinsights, с 2011 года общий капитал стартапов, занимающихся разработками в области высокоинтеллектуальных медицинских систем, вырос на $870 млн. Среди них можно выделить такие компании, как Babylon, которая в начале этого привлекла в раунде А инвестиции на общую сумму в $25 млн. Стоит отдельно отметить, что среди инвесторов данной компании числится Google DeepMind. Также достаточно известным является стартап WellTok, который, используя суперкомпьютер IBM Watson, сумел создать для пациентов персонализированного помощника. Стартап Sense.ly пошел еще дальше и разработал виртуальную медсестру, которая следит за состоянием пациентов. Более подробно о виртуальной медсестре можно узнать из следующего видео.


 

Суперкомпьютер Watson и Google DeepMind

Самым главным поставщиком интеллектуальных решений для медицины является компания IBM, разработавшая свой знаменитый суперкомпьютер Watson. Статистика показывает, что вся информация, так или иначе связанная со здравьем человека, распределена по источникам в следующем соотношении: 10% - медицинская карта пациента, 30% - генетика, 60% - внешние источники, включая научные статьи. Каждый год публикуется около 700 тыс. научных статей, содержащих информацию об эффективных методах лечения различных заболеваний. Врач просто не в состоянии при постановке диагноза и выборе метода лечения анализировать такой объем данных. И здесь на помощь приходит Watson. Благодаря высокой мощности, этот суперкомпьютер способен проанализировать миллионы источников данных и выбрать наиболее подходящий метод лечения в каждом конкретном случае.

В прошлом году для обучения Watson компания IBM приобрела 30 млрд. различных медицинских снимков, купив за $ 1 млрд. компанию Merge Healthcare. К этому может добавиться около 50 млн. анонимных электронных медицинских карт, которые IBM получила после поглощения стартапа Explorys.

Наиболее известным применением Watson в области медицины является проект Watson for Oncology. В эффективности данного проекта можно убедиться из следующего примера. По статистике, в больницах США точность назначения оптимального лечения после диагностирования рака легких составляет около 50%. У IBM Watson эти показатели достигают 90%. При этом методика лечения может корректироваться в зависимости от изменяющихся ситуаций. Внеся с iPad информацию об изменении состояния больного (например, у пациента в макроте повысилась кровь), врач уже через 30 секунд получит от Watson уточненный диагноз с обновленным курсом лечения. Более подробно о проекте Watson for Oncology можно узнать из следующего видео.

Как мы отмечали в нашей предыдущей статье, посвященной суперкомпьютеру Watson, в настоящий момент в проекте Watson for Oncology принимает участие ряд медицинских центров и больниц. Это, к примеру, Международная больница Бумрунград (Таиланд), Нью-Йоркский центр по исследованию генома человека, а также ряд других организации. А в 2015 году Роберт Меркель, вице-президент компании IBM Watson Health, заявил, что IBM готова предложить решение Watson for Oncology для российской медицины. Лидер подразделения IBM «Разумная планета» в Центральной и Восточной Европе по решениям для государственного сектора Павел Шклюдов считает, что внедрение данного проекта в отечественную медуницу возможно, но это потребует времени и дополнительных усилий.

«Поскольку в текущем виде решение реализовано на английском языке, то необходимо либо привлечь медицинский персонал к изучению данного языка, либо полностью русифицировать данное решение. Помимо этого, необходимо стандартизировать существующее формирование протоколов лечения, доказательной базы, определить методы ранжирования подобранных вариантов лечения в соответствии с индивидуальными особенностями пациента и оптимальным курсом лечения, формализовать и утвердить выработку рекомендаций. Для решения этих задач государство должно создать команду медицинских сотрудников, экспертов по управлению знаниями, представителей онкологического сообщества и технических экспертов. Пока же эти задачи только ставятся перед здравоохранением России и лишь отдельные клинические учреждения готовы решать некоторые из них, что позволяет им включиться в партнёрскую программу Watson Health», - говорит Павел Шклюдов.

Помимо проекта Watson for Oncology, суперкомпьютер IBM применяется в других областях медицины. Например, американская кардиологическая ассоциация заключила контракт с IBM для модернизации принципов выявления и лечения сердечно-сосудистых заболеваний.

В 2014 году IBM объявила о сотрудничестве с Johnson & Johnson и фармацевтической компанией Sanofi с целью научить Watson «понимать» результаты научных исследований и клинических испытаний. Это позволяет проводить клинические испытания новых медицинских препаратов намного быстрее.

Существенно снижает стоимость использования Watson публичное облако Watson Cloud. В этом случае у медицинских учреждений нет необходимости выделять гигантский бюджет для закупки и обслуживания данного многосерверного устройства. Пользоваться услугами Watson Cloud могут специалисты из разных стран. Роберт Меркель, руководитель подразделения Watson Health, в 2015 году сообщил, что в случае необходимости, подобное облако можно развернуть и в российском дата-центре, соблюдая наше законодательство и языковую специфику.

Совсем недавно у Watson появился друг (или конкурент) в области медицинской диагностики. В начала 2016 года компания Google объявила об открытии медицинского направления в рамках программы развития проекта DeepMind. О применении суперкомпьютера Google в области медицины можно узнать из данного видео.


Первая задача, которая легла на плечи DeepMind – диагностика почечной недостаточности. Для этого Google заключила контракт с организацией National Health Service, что позволило получить доступ почти к 1.6 млн. историй болезней пациентов. Обучившись на этих данных, DeepMind стала эффективно диагностировать почечную недостаточность, основываясь на жалобах пациентов и результатах анализов. Результаты диагностики вместе с рекомендациями доступны врачам через специальное мобильное приложение. Стоит отметить, что Watson занялся лечением почек практически одновременно с DeepMind, так что нам теперь остается только наблюдать, какой суперкомпьютер будет справляться со своей работой более эффективно.

 

Другие примеры использования искусственного интеллекта в медицине

Достаточно перспективным вариантом применения искусственного интеллекта в отрасли здравоохранения является развитие персональных медицинских ассистентов. Такие ассистенты представляют собой обычные мобильные приложения, которые работают на основе машинного обучения. Они распознают голосовые и текстовые запросы пользователей и, проанализировав свою базу данных заболеваний, выдают различные рекомендации. Поскольку почти у каждого человека сейчас есть смартфон, то это в будущем позволит сделать медицину доступной для всех. Одним из примеров реализации данной идеи является сервис Babylon. Ознакомиться с принципом работы данного приложения можно из следующего видео.

Помимо выдачи рекомендаций по лечению, приложение позволяет самостоятельно записать пользователя на прием к врачу либо провести стандартное обследование, связавшись в режиме реального времени с любым из докторов (12 часов в день, 6 дней в неделю). Также приложение способно регулярно проверять информацию с носимых устройств (например, для мониторинга фаз сна и сердечного ритма).

Стоимость подписки на сервис Babylon ежемесячно составляет около $10. Однако стоит отметить, что по действующему британскому законодательству, приложение не имеет право выносить официальный диагноз. Поэтому, если больной описывает симптомы для гриппа, то ему будет рекомендовано купить лекарства в аптеке, которые выдаются без рецепта, либо записаться на прием к врачу. В случае серьезных симптомов, пациенту дадут рекомендации поехать в поликлинику либо вызвать неотложку.

Ученые активно развивают идею использования искусственного интеллекта для повышения качества проводимых анализов. Совсем недавно сотрудники Калифорнийского университета Лос-Анжелеса разработали инновационный алгоритм по выявлению раковых клеток. Результаты исследований опубликованы в журнале Scientific Reports. В рамках разработанного метода активно используется микроскоп нового типа и искусственный интеллект, анализирующий полученную информацию.

В разработке используются наносекундные лазерные импульсные и аналогово-цифровой преобразователь, которые позволяют фиксировать изображения сотен тысяч клеток крови в секунду. Лазерные импульсы дают возможность высвечивать отдельные клетки крови с достаточно четким качеством изображения.

2.jpg

Алгоритм анализа клеток с помощью средств искусственного интеллекта. Источник: geektimes.ru

Далее полученные снимки анализируется ПО с элементами искусственного интеллекта. Здесь данные проверяются на соответствие 16 различным критериям: оценка диаметра, степень поглощения излучения и т.д. Для того, чтобы обнаружить раковые клетки в среднем необходимо исследовать до 100 тысяч обычных клеток. Используя стандартную методику (в ней высвечивается до 2 тысяч клеток в секунду + с материалом работают люди), на анализ уходит достаточно больше времени. При этом точность диагностики традиционного метода ниже на 17%.

По мнению многих экспертов, одним из наиболее привлекательных разделов медицины для искусственного интеллекта является стоматология. Однако несмотря на стремление ученых создать для этой сферы широкопрофильное многофункциональное высокоинтеллектуальное устройство, пока удалось разработать лишь узконаправленные экспертные системы. Однако ученые полагают, что совсем скоро такое устройство будет создано.

Оценивая вышесказанное, можно заметить, что пока использование технологий искусственного интеллекта в отрасли здравоохранения является точечным. Ряд ученых считают, что настоящий бум наступит, когда медицинские IT-решения будут интегрированы в IoT. Это позволит высокоинтеллектуальным системам использовать при диагностике не только информацию, полученную с помощью клинических анализов, но и данные от «умных» устройств (пульс от «умных» часов, распорядок дня от «умного» освещения, питание от холодильника и т.д.). В результате у искусственного интеллекта появится большое количество дополнительны маркеров для проведения исследований. Более того, расширятся возможности лечения пациента вне поликлиники. Ведь интеграция с «умным» домом позволит заказывать только те продукты, которые находятся в рамках прописанной диеты. Также открываются возможности для слежения за режимом дня больного.

«Благодаря интеграции умных алгоритмов IoT с носимыми устройствами, у интеллектуальных устройств появится много дополнительных данных о деятельности организма. Это позволит распознавать заболевания еще на ранней стадии, а также улучшить здоровье и физическое состояние пользователей» - говорит Зулфи Алам (Zulfi Alam), директор по персональным устройствам в Microsoft

Однако такая интеграция технологий будет требовать высокого уровня безопасности данных.

 

Перспективы развития

В настоящий момент неизвестно, когда именно искусственный интеллект достигнет такого уровня развития, что сможет безошибочно ставить диагнозы и рекомендации по лечению. Многие эксперты полагают, что когда это наступит, то существует опасность замены реальных врачей машинами. Однако пока до этого еще далеко – искусственный интеллект сейчас способен лишь помогать медицинским работникам.

«Благодаря тому, что искусственный интеллекта пока лишь на стадии становления, он не сможет заменить человека в принципе, не говоря уже о такой сложной отрасли, как медицина» - считает Даниэла Хернандез (Daniela Hernandez) из Kaiser Health News.

В то же время, технологии искусственного интеллекта могут сильно помочь в совершенствовании принципов лечения различных заболеваний. Так, ряд ученых сейчас работают над тем, чтобы с помощью машин можно было создавать виртуальные модели каждого пациента, тем самым прогнозируя ход того или иного заболевания с учетом генетических и возрастных особенностей человека. Помимо этого, виртуальные модели смогут предсказать появление заболеваний в будущем, что позволит незамедлительно начать профилактическое лечение.

Подписаться на новости

Назад

Комментарии

0
Сергей
У нас в Дента - Эль о таком не слышали.
Имя 0
Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений