Искусственный интеллект в сфере здравоохранения

Перейти к навигацииПерейти к поиску

Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Основной целью приложений, связанных со здоровьем человека, является анализ взаимосвязи между методами профилактики или лечения и результатами лечения пациентов. Были разработаны и применены на практике программы искусственного интеллекта, которые проводят диагностику процессов, разработку протоколов лечения, разработку лекарственных средств, мониторинг состояния пациента. Здравоохранение остается одной из главных областей инвестирования в ИИ.[1]

История

Развитие искусственного интеллекта, как научного направления, стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х годах XX века. В это же время Н. Винер создал свои основополагающие работы по кибернетике.

В 1954 году В МГУ под руководством профессора А. А. Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России.[2]

Исследования, проведенные в 1960-х и 1970-х годах, позволили создать первую экспертную систему, которая известна как DENDRAL[3]. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы MYCIN[4], которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Однако, MYCIN и другие системы, такие как Internist-1 и CASNET не достигли широкого применения.

1980-е и 1990-е годы привели к распространению микрокомпьютеров и созданию глобальных сетей. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией нечётких множеств, сетей Байеса и искусственных нейронных сетей, были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах.

Однако с 2002 года технологии сделали большой шаг вперед, а к программам внедрения искусственного интеллекта в медицину подключились и IT-гиганты, и целые государства. Сегодня ученые надеются, что с помощью искусственного интеллекта уже в ближайшем будущем возможно будет прийти к сверхточной (или прецизионной) медицине, в рамках которой появится возможность назначать индивидуальное лечение каждому отдельному человеку, учитывая его уникальные генетические и другие особенности. В США уже объявили о запуске пилотных проектов по развитию прецизионной медицины.

Медико-технологические достижения, произошедшие в этот полувековой период, позволили вывести здравоохранение на новый уровень. Новые приложения и системы, связанные с ИИ, обладают рядом неоспоримых преимуществ:

  • Увеличенная вычислительная мощность приводит к более быстрому сбору и обработке данных.
  • Увеличение объёма и доступности связанных со здоровьем данных, которые получены из личных и медицинских устройств врачей и пациентов.
  • Рост геномных баз данных секвенирования.[5]
  • Широкое внедрение электронных медицинских систем записи данных.

К 2019 году для специального исследования будут отобраны 1 миллион добровольцев. Исследование направлено на то, чтобы показать связь между состоянием здоровья, образом жизни, окружающей средой, а также социальным и экономическим статусом. Полученные данные будут обработаны с помощью ИИ.[6]

Сферы применения в медицине

  • приложения и программные продукты для распознавания медицинских изображений (снимков МРТ, заключений УЗИ, кардиограмм, результатов компьютерной томографии);
  • стартапы для разработки лекарственных препаратов (микроскопический анализ, изучение эффективности препаратов, исследование вирусов и поиск эффективных вакцин);
  • использование технологий машинного обучения в сфере протезирования (интеллектуальные системы разрабатывают удобные протезы с учётом анатомических особенностей человека);
  • приложения для удаленной помощи пациенту (они популярны в Великобритании — с их помощью врачи общей практики могут в удаленном режиме дать рекомендации для лечения простудных болезней или других состояний, не угрожающих жизни);
  • стартапы по лечению раковых заболеваний (например, SOPHiA AI — приложение по диагностике рака, привлекшее 30 млн долларов инвестиций, умеющее анализировать клиническую картину состояния пациента и предлагать эффективную схему лечения).[7]

Примеры

Корпорация IBM

Компания IBM разрабатывает системы в области лечения онкологии. Также проводит совместную работу с Джексон & Джонсон в области исследования и лечения хронических заболеваний.[8]

Microsoft

Корпорация Microsoft занимается разработкой наиболее эффективных лекарств и методов лечения от рака. Проект включает в себя анализ медицинских изображений опухолей и математический анализ развития клеток.[9]

Компания Google

Платформа DeepMind компании Google используется Национальной службой здравоохранения Великобритании, чтобы обнаружить определённые риски для здоровья на основе данных, собранных через мобильные приложения. Второй проект включает в себя анализ медицинских изображений, полученных от пациентов, для разработки алгоритмов «компьютерного зрения» для обнаружения раковых тканей[10].

Корпорация Intel

Корпорация Intel разрабатывает программы с ИИ, которые определяют пациентов, входящих в группу риска, и предлагают вариант лечения.[11]

Компания Medtronic

Компания Medtronic совместно с IBM разрабатывают приложение для людей, страдающих сахарным диабетом. Приложение будет способно определить критическое снижение уровня сахара в крови за 3 часа до наступления события. Для этого используют данные с глюкометров и инсулиновых помп от 600 анонимных пациентов. Отслеживать своё здоровье люди смогут с помощью специального приложения и носимых медицинских устройств.[6]

Так же многими компаниями разрабатываются системы, позволяющие реанимировать пациентов с заболеваниями сердца.

Инвестиции

За последние несколько лет на разработки и исследования потрачено более $1 млрд. Согласно прогнозам исследовательской компании Research and Markets, к 2020 году рынок ИИ вырастет до $5,05 млрд. Спрос на клинические испытания, моделирование лечения, новые исследования и решения растет постоянно, поэтому, несомненно, как раз здравоохранение станет одним из самых быстрорастущих сегментов. Ещё неизвестно, когда ИИ сможет давать на 100 % точные рекомендации врачам, однако уже сегодня он способен помочь в решении повседневных задач.

Примечания

  1. ↑ "Artificial Intelligence Is Almost Ready for Business". Harvard Business Review. Архивировано 4 января 2022. Дата обращения: 23 февраля 2017.
  2. ↑ Редько В.Г. От моделей поведения к искусственному интеллекту. — КомКнига. — 2006.
  3. ↑ Lindsay, R. K., Buchanan, B. G., Feigenbaum, E. A., & Lederberg, J. (1993). DENDRAL: a case study of the first expert system for scientific hypothesis formation. Artificial intelligence, 61(2), 209—261.
  4. ↑ Clancey, W. J., & Shortliffe, E. H. (1984). Readings in medical artificial intelligence: the first decade. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.
  5. ↑ Jha, A. K., DesRoches, C. M., Campbell, E. G., Donelan, K., Rao, S. R., Ferris, T. G., … & Blumenthal, D. (2009). Use of electronic health records in US hospitals. New England Journal of Medicine, 360(16), 1628—1638.
  6. ↑ 1 2 Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире. medaboutme.ru. Дата обращения: 24 февраля 2017. Архивировано 24 февраля 2017 года.
  7. ↑ Искусственный интеллект (ИИ) в медицине: новости и статьи. Everest. Дата обращения: 28 марта 2019. Архивировано 28 марта 2019 года.
  8. ↑ "From Cancer to Consumer Tech: A Look Inside IBM's Watson Health Strategy". Fortune (англ.). Архивировано 25 февраля 2017. Дата обращения: 23 февраля 2017.
  9. ↑ "Microsoft Develops AI to Help Cancer Doctors Find the Right Treatments". Bloomberg.com. 2016-09-20. Архивировано 11 мая 2017. Дата обращения: 23 февраля 2017.
  10. ↑ Baraniuk, Chris (2016-08-31). "Google DeepMind targets NHS head and neck cancer treatment". BBC News (англ.). Архивировано 23 февраля 2017. Дата обращения: 23 февраля 2017.
  11. ↑ Intel Capital Cancels $1 Billion Portfolio Sale. Fortune. Дата обращения: 23 февраля 2017. Архивировано 20 декабря 2016 года.