ГлавнаяТелекомСтатьиИскусственный 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. А недавнее событие, ставшее причиной скандала в Великобритании, и вовсе показало преимущество искусственного интеллекта над людьми в ряде вопросов. Компания Google предложила Национальной Службе Здоровья Великобритании, свои услуги в сфере учета пациентов с заболеванием почек. Мониторинг должна была проводить система искусственного интеллекта. Стороны обговорили все нюансы и заключили соглашение. Но позже выяснилось, что система собирает гораздо большее количество данных, и на основе собранной информации о пациентах, начала назначать курсы лечения, которые в результате оказались верными. Однако в Национальной Службе Здоровья обеспокоились тем фактом, что подобное вмешательство системы ставит под удар репутацию и компетентность врачей. Но никто из пациентов не пострадал. Наоборот, динамика выздоровления улучшилась, а лечение, назначенное искусственным интеллектом, исключило риски вмешательства человеческого фактора, которые влекут за собой врачебные ошибки.

Этапы развития

Первое реальное применение высокоинтеллектуальных устройств в медицине произошло в начале XXI века. 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 чего в 2002 году были созданы такие устройства, как Activity Compass, ADL Monitor и ADL Prompter. Тестирование этих 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.

За последующие 15 лет технологии искусственного интеллекта сделали огромный шаг вперед. К разработке интеллектуальных устройств для медицины подключилось 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, ведь ежегодно в мире на здравоохранение и сопутствующие программы социального характера тратится порядка 8,2 трлн. долларов. По статистике аналитического агентства Frost & Sullivan, рынок высокоинтеллектуальных медицинских решений сегодня составляет около 1 млрд. долларов. Ожидается, что уже к 2021 году эти показатели достигнут отметки в 6 млрд. долларов при ежегодном росте на 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. Однако в последний годы стартапы также активно включились в разработку подобных технологий, и, по мнению экспертов, будут способны своими достижениями продвинуть отрасль вперед. По данным аналитического агентства CBinsights, с 2011 года общий капитал стартапов, занимающихся разработками в области высокоинтеллектуальных медицинских систем, вырос на 870 млн. долларов. Среди них можно выделить такие компании, как Babylon, которая в начале этого привлекла в раунде «А» инвестиции на общую сумму в 25 млн. долларов. 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.

IBM 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. долларов 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, врач уже через 30 секунд получит от Watson уточненный диагноз с обновленным курсом лечения. В настоящий момент в проекте Watson for Oncology принимает участие ряд медицинских центров и больниц. Среди них Международная больница Бумрунград (Таиланд), Нью-Йоркский центр по исследованию генома человека, а также ряд других организации.

Помимо проекта Watson for Oncology, суперкомпьютер Watson 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. А в июле прошлого года IBM начала сотрудничать еще с 16 медицинскими центрами и технологическими стартапами для того, чтобы ускорить развитие программ для точной диагностики. 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.

Совсем недавно у Watson появился серьезный конкурент в области медицинской диагностики. В начала 2016 года компания Google объявила об открытии медицинского направления в рамках программы развития проекта DeepMind. 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.

В конце прошлого года подробности своего проекта Hanover, который нацелен на использование искусственного интеллекта для понимания и лечения раковых заболеваний, раскрыла и корпорация Microsoft. Компания разрабатывает систему, которая автоматически будет обрабатывать сотни биомедицинских статей, создавая таким образом обширную базу данных для предсказания того, какие лекарства будут наиболее эффективны против определенного типа рака. Microsoft также сотрудничает с Раковым институтом им. Найта по проекту искусственного интеллекта, который бы персонализировал выписываемые лекарства лично для каждого пациента, после чего алгоритмы машинного обучения их идентифицируют и смогут назначать соответствующее лечение. Сейчас проект в основном сосредотачивается на остром миелоидном лейкозе, так как это может помочь в борьбе сразу с несколькими видами лейкозов. Еще одной задачей, в решении которой врачи будут сильно опираться на компьютерное зрение, будет определение того, как опухоль реагирует на лечение. В Редмонде ставят перед собой поистине амбициозные задачи. Компания хочет научить искусственный интеллект программировать клетки для борьбы с раком и другими заболеваниями, а также строят планы по созданию «молекулярного компьютера», который мог бы следить за заболеваниями и обеспечивать обратную связь, а также бороться с болезнью, когда она поражает какую-то конкретную часть тела.

Но это далеко не все работы, которые Microsoft ведет в рамках проекта Healthcare NExT. В начале февраля текущего кода корпорация заявила о старте сразу нескольких программ, объединенных под этой инициативой. Исследовательский проект HealthVault Insights позволит партнерам Microsoft глубже понимать здоровье пациентов и разрабатывать четкие планы лечения, используя последние научные достижения в области машинного обучения. К платформе HealthVault Insights можно будет подключать фитнес-браслеты, весы с беспроводной связью и другие устройства, обеспечив удаленный мониторинг состояния пациента. Проект Microsoft Genomics будет развивать геномный анализ с использованием платформы Azure и экосистему партнеров в этой области. Корпорация займется также созданием виртуального собеседника с использованием искусственного интеллекта. Эта технология позволит партнерам Microsoft создавать инструменты для ухода за больными с умным голосовым управлением. И еще одна разработка с использованием искусственного интеллекта для планирования лучевой терапии получила название Project InnerEye. Цель данного проекта — предоставить дозиметристам и лучевым терапевтам инструменты для построения 3D-моделей организма пациента на основе медицинских изображений за несколько минут вместо нескольких часов, требуемых сейчас.

Кто еще использует искусственный интеллект 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. 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. 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 долларов. 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.

Есть в магазине iTunes и приложение CardioBot для Apple Watch от азербайджанского разработчика Меджида Джабраилова. Приложение основывается на возможности Apple Watch измерять пульс пользователя каждые 4 минуты в течение дня. С помощью приложения можно отслеживать минимальную, среднюю и максимальную частоту сердцебиения в течение дня; улучшить качество сна с помощью функции Bedtime в новой операционной системе iOS 10, выявляя особенности и производя детальный анализ сна; создать специальный график тренировок, отображающий активные периоды сжигания веса и занятий с высокой интенсивностью; узнать об изменениях частоты вашего сердцебиения с помощью простых и красивых графиков. Приложение требует наличия iPhone с iOS 10 и установленным приложением Health. Показания пульса снимаются непосредственно с Apple Watch. Стоимость этого приложения составляет 2,99 доллара.

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. Далее полученные снимки анализируется программным обеспечением 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 директор по персональным устройствам в Microsoft Зулфи Алам (Zulfi Alam). Однако такая интеграция технологий будет требовать высокого уровня безопасности данных.

Стартапы в медицине

По информации аналитической компании CB Insights, сейчас существует более 90 стартапов, которые занимаются разработкой и внедрением технологий искусственного интеллекта в различные области здравоохранения. CB Insights также отмечает, что по состоянию на июль 2016 года в этой сфере состоялось 60 сделок, в то время как в 2011 году их было всего 6.

Диагностика

Стартапы Behold.ai и Freenome используют технологии искусственного интеллекта для диагностики рака. Создатели Behold.ai хотят научить программу определять заболевание по рентгеновским снимкам, загружая фотографии здоровых и больных людей. Для этой же цели Freenome соединяет технологии искусственного интеллекта и методику «жидкой биопсии». «Лекарство от рака не будет выглядеть как очередной медикамент, — говорит профессор Стэнфордского университета Виджай Панде. — Мы получим возможность поставить диагноз намного раньше, чем можем сейчас».

Компании Bay Labs и Arterys используют технологию глубинного обучения, чтобы диагностировать заболевания сердца. Bay Labs полагается на искусственный интеллект для того, чтобы интерпретировать ультразвук, тем самым быстро и точно поставить диагноз. Технология, разработанная Arterys, работает вместе с МРТ и благодаря использованию искусственного интеллекта может диагностировать все возможные сердечно-сосудистые заболевания человека. «Докторам невозможно обрабатывать все данные самостоятельно, поэтому мы стали полагаться на нейронные сети», — говорит генеральный директор Arterys Фабьен Бекерс.

Персональная медицина

Стартап Touchkin создал приложение, которое использует сенсоры на смартфонах, чтобы обнаружить изменения в активности пользователя, его общении и сне. Благодаря технологии машинного обучения приложение может выявить потенциальные проблемы со здоровьем человека. «Скоро телефон сможет определить, что вы заболели или впали в депрессию», — говорит сооснователь компании Джо Агарвал.

Приложение Ginger.io, в отличие от Touchkin, вместо сенсоров использует «пассивную» информацию о владельце телефона: его передвижения, звонки и сообщения в течение дня. Приложение может определить, что пользователю нужна медицинская помощь, и оповестить об этом близкого человека или доктора. А стартап AiCure разработал приложение, которое автоматизирует процесс приема таблеток пациентом. Пользователи делают фотографию во время приема лекарств, а система обрабатывает изображения и подтверждает, что пациент все делает правильно. «Доктору не нужно вмешиваться в процесс наблюдения за пациентом, так как он полностью автоматизирован», — рассказывает генеральный директор компании Адам Ханина.

Исследование медикаментов

Компания Atomwise исследует новые лекарства с помощью искусственного интеллекта и алгоритмов, которые обрабатывают миллионы молекулярных структур. Платформа изучает данные о том, как лекарства действовали в прошлом, и, таким образом, самообучается. «Atomwise может увидеть слабые места современных вирусов и быстро предложить потенциальные лекарства. Это как иметь виртуальный мозг, который может проанализировать миллионы молекул и их потенциальное взаимодействие в течение нескольких дней вместо нескольких лет», — говорит сооснователь платформы Алекс Леви.

Инфраструктура больницы

Стартап AnalyticsMD работает над тем, чтобы сделать работу больниц более эффективной. Аналитическая платформа в режиме реального времени предсказывает потенциальный поток людей и отправляет эту информацию на телефоны врачей. Таким образом, руководство больницы может выделить дополнительные кровати и персонал заранее.

Перспективы развития отрасли

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. В то же время, технологии искусственного интеллекта могут сильно помочь в совершенствовании принципов лечения различных заболеваний. 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.

Статья подготовлена по материалам vc.ru и iot.ru

Центр инноваций и предпринимательства Barama теперь и в Гяндже!
Epizodları Azərbaycanda baş verən məşhur video oyunlar
Оформление подписки
Оформить подписку на журнал InfoCity вы можете заполнив приведенную
ниже форму. Стоимость одного выпуска — 2 маната.
Ваше имя
Адрес доставки журнала и номер телефона для контактов
Число месяцев подписки
Благодарим вас за подписку!