Поможет ли искусственный интеллект в борьбе с болезнями

Объем мировой выручки от программного обеспечения с поддержкой ИИ, вырастет с $511,7 млн в 2018 году до $8,6 млрд к 2025 году. Дополнительный прирост обеспечит продажа оборудования и услуг на базе ПО. С учетом этого объем рынка к 2025 году превысит $34 млрд. В здравоохранении ИИ используется в 22 сценариях, отмечается в отчете Tractica. 

Ведущими десятью случаями использования технологии эксперты назвали: 

• Анализ медицинских изображений;

• Виртуальные цифровые ассистенты (VDAs);

• Анализ эффективности препаратов;

• Рекомендации по лечению;

• Обработка данных пациентов;

• Помощь в постановке диагноза;

• Преобразование документации в цифровые данные;

• Автоматическое создание отчетов;

• Система управления стационаром;

• Открытие биомаркеров.

Примечательно, что объем рынка ИИ в области медицинской визуализации к 2022 году, по мнению аналитиков  Frost & Sullivan, составит $1 млрд. 

Эксперты Accenture выделили три направления ИИ с наивысшим потенциалом в медицинской отрасли США. Наиболее экономически эффективным признано проведение хирургических операций с использованием роботов, использование цифровых ассистентов в операциях и автоматизация административного документооборота с помощью ИИ. 

По данным CB Insights, стартапам, развивающим технологии искусственного интеллекта в здравоохранении, удалось привлечь $4,3 млрд с 2013 года. И это неудивительно: искусственный интеллект уже не раз проявил себя в здравоохранении. В России, понимая, что с помощью искусственного интеллекта можно добиться выдающихся результатов в этой сфере, уделяют активное внимание его развитию. Например, в начале июня Фонд Международного медицинского кластера подписал соглашение с Ассоциацией «НБМЗ», направленное на разработку новых перспективных технологий и внедрение методов искусственного интеллекта для поддержки и развития современной системы здравоохранения в России.

В докладе Всемирного экономического форума (WEF). Future of Jobs сообщается, что к 2022 году в здравоохранении будут активно развертываться:

• 87% – большие данные;

• 87% – биотехнологии;

• 80% – машинное обучение;

• 73% – носимые технологии;

• 67% – блокчейн / IoT / AR-VR;

• 53% – 3D-печать;

• 47% – стационарные роботы;

• 40% – автономные роботы.

Внедрение ИИ-технологий в клинических условиях все еще находится на очень ранней стадии, полагают эксперты. Значительная часть разработок была направлена на ИИ-приложения, способные интерпретировать изображения и понимать естественные языки.

Чтобы ИИ активно использовался в лечении, сперва нужно собрать огромный массив данных, обработать колоссальный объем историй болезни и лечения. Это сделать очень непросто, в первую очередь в административном плане. Должен производиться постоянный мониторинг процесс лечения, его каждого этапа, а потом анализироваться, что сложнее. «Докторам у нас и так лечить некогда, а уж данные обрабатывать и накапливать - и подавно», отмечает Владимир Хрящев, директор по развитию компании «Точка зрения». 

Сейчас ИИ успешно используется в нескольких сценариях

Диагностика

Диагностика – это то, что сегодня у ИИ получается лучше всего. В этой сфере он работает быстрее и точнее человека. Например, ему требуются секунды, доли секунды, чтобы распознать на эндоскопическом изображении желудка участки, пораженные раковой опухолью, считает Владимир Хрящев, директор по развитию компании «Точка зрения». 

Искусственный интеллект не способен сегодня лечить тяжелые заболевания, он играет огромную роль в правильной и своевременной диагностике, полагает Михаил Югай, генеральный директор Фонда Международного медицинского кластера. 

«Способность искусственного интеллекта обрабатывать тысячи страниц текста за секунду в поисках нужной информации и мгновенно предоставлять необходимые данные позволяет достигнуть особенно выдающихся результатов в диагностике различных видов рака, например, меланомы. Основной способ диагностики этого вида рака – дерматоскопия, осмотр темных образований на коже с помощью лупы», рассказал он. 

По данным Национального онкологического центра Японии, в 2016 году от рака желудка умерло 45,5 тыс. человек. Два японских национальных исследовательских института задействовали ИИ для выявления рака желудка на ранних стадиях. Решение поставляет Riken и Национальный онкологический центр Японии. Технология за 0,004 секунды анализирует медицинские изображения тканей желудка и выявляет здоровые и нездоровые на ранних этапах рака. Технология в 80% случаев точно обнаружила заболевание на ранних стадиях, а в 95% случаях определила снимки со здоровыми тканями. 

Нейросеть определяет злокачественные и доброкачественные новообразования

Для снижения роли человеческого фактора в диагностике команда австралийских ученых обучила нейросеть, используя базу данных из ста тысяч фотографий различных образований на коже — как злокачественных, так и не опасных для здоровья. А потом провела эксперимент: новая база из 100 фотографий родинок была оценена 58 практикующими дерматологами из 17 стран и нейросетью. Люди успешно диагностировали рак в 86,6% случаев, искусственный интеллект — в 95%.

Искусственный интеллект поможет сохранить зрение

В США была разработана диагностическая система, которая способна выполнять свою работу без участия врача-специалиста. Программное обеспечение системы по фотографиям глаза распознаёт признаки диабетической ретинопатии, поражающей сосуды сетчатой оболочки глазного яблока. Специалисты не требуются ни в момент обследования, ни для последующей интерпретации результатов. Любой обученный человек без медицинского образования загружает фотографии на облачный сервер, и менее чем за 1 минуту программа возвращает положительный или отрицательный результат диагностики и при необходимости направляет пациента к врачу.

Прогнозирование развития заболевания

Помимо определения заболевания, новые технологии могут прогнозировать развитие болезни. Например, в исследовании, опубликованном в журнале PLOS ONE, нейронные сети обучались прогнозировать развитие сердечно-сосудистых заболеваний. Система тренировалась на трехстах тысячах электронных картах пациентов, отражающих развитие и исход заболевания. В качестве теста сеть получала доступ только к одной ранней записи и генерировала прогноз, а исследователи сравнивали его с исходом заболевания по более поздним записям в медицинской карте. Нейронная сеть, фактически сама сформировавшая список правил, по которым нужно оценивать риски сердечно-сосудистых заболеваний, предсказала на 7,6% больше случаев развития осложнений, чем современные руководства, добавил Михаил Югай.

Ассистент врача

ИИ – помощник пациента

Поддержание здоровья при длительных хронических заболеваниях требует не столько вмешательства медицины, сколько готовности самого больного следить за своим состоянием. Для постоянного мониторинга и контроля за жизненно важными показателями – пульсом, давлением, дыханием – пациенты носят специальные устройства. Полученные с них данные обрабатываются и правильно интерпретируются «умными» приложения на основе искусственного интеллекта.

«Так, мобильное приложение может обрабатывать данные датчика для снятия кардиограмм в домашних условиях. Искусственный интеллект ежедневно расшифровывает данные пациента и отслеживает опасные тенденции. Если приложение выявит риск скорого инфаркта — оно заранее попросит пользователя обратиться к врачу. А анимированная медсестра спрашивает о самочувствии, в норме ли давление, есть ли жалобы», – полагает Сергей Черных.  

Искусственный интеллект приложения распознает и отправляет информацию лечащему врачу, а также дает пояснения по симптомам, напоминает о приеме лекарств и может напрямую связать с врачом по видеосвязи.

Разработка и персонализация лекарств

ИИ активно применяется в разработке лекарственных препаратов. Технологии позволяют выбрать наиболее оптимальные молекулы-кандидаты для новых лекарств и провести часть доклинических исследований in silico (путём компьютерного моделирования), а не in vitro (в пробирке) или in vivo (на модельных животных). Такие технологии уже сейчас экономят годы исследований и сотни миллионов долларов на разработку, снижают потребность в тестах на лабораторных животных, полагает Николай Емельянов. 

Еще одним перспективным направлением может стать участие ИИ в подборе и персонализации лекарств, исходя из специфики хода болезни, особенностей организма пациента и т.п. Количество факторов, которые сможет проанализировать и учесть условный робот-фармацевт, практически неограничено, что позволит минимизировать побочные эффекты от приема лекарственных средств, полагает Владимир Хрящев. 

Хирурги–роботы 

Можно представить образ робота-хирурга, который будет самостоятельно проводить операции. Но и в этом случае речь может идти о наиболее распространенных и несложных операциях, считает Владимир Хрящев.  Наиболее перспективным станет использование микророботов, которые смогут проводить определенные манипуляции с органами там, куда не может добраться инструмент хирурга. Это не такое уж и далекое будущее. Безусловным плюсом станет сокращение количества врачебных ошибок, исключение влияния  человеческого фактора, связанного с усталостью, невнимательностью и прочими людскими слабостями.

Когда ИИ заменит врачей?

У экспертов пока нет ответа на вопрос: сможет ли ИИ лечить людей самостоятельно. Сейчас искусственный интеллект может только помочь врачу или больному своевременно и качественно диагностировать болезнь. Выступить же в роли доктора Хауса искусственному интеллекту пока не дано.

Стремительное развитие ИИ и готовность бизнеса финансировать это перспективное направление приближают момент, когда технология научится ставить любой диагноз и назначать эффективное лечение без участия врача. «Думаю, что в ближайшие несколько лет нас ждут очень существенные изменения в сфере здравоохранения, драйвером которых станут именно технологии», - заключил Сергей Черных.