Около половины россиян ( 45%) считают, что искусственный интеллект в медицине позволит чаще избегать врачебных ошибок, — данные опроса ВЦИОМ. 16% опрошенных ожидают усугубление ситуации с врачебными ошибками из-за применения ИИ.
Знания и опыт врача могут быть недостаточными для своевременного выявления определенных проблем в организме человека. В отличие от этого, нейронная сеть, имея доступ к обширной базе данных, современной научной литературе и миллионам историй болезней, способна быстро классифицировать каждый случай, ассоциировать его с аналогичными проблемами у других пациентов и предложить план лечения.
Как искусственный интеллект используется в медицине?
Интеграция искусственного интеллекта в сферу медицины представляет собой один из основных трендов в мировой системе здравоохранения. Технологии искусственного интеллекта и нейросети имеют потенциал радикально изменить весь ландшафт медицины, переосмыслить процессы диагностики, способствовать разработке новых медикаментов, повысить общее качество медицинских услуг и снизить издержки. В перспективе, возможности искусственного интеллекта в этой области почти неограничены.
Сегодня нейронные сети широко применяются в создании интеллектуальных систем, включая область медицины, благодаря их способности к обучению. Механизм функционирования искусственных нейросетей повторяет принципы биологических нейронных сетей. В цифровом воплощении нейронная сеть представляет собой граф с тремя и более слоями нейронов, взаимосвязанных между собой.
В медицинской сфере нейросети могут быть использованы различными способами. Например, пациент может внести запрос, такой как «головная боль», «высокая температура», «озноб», и нейронная сеть, анализируя тысячи или миллионы медицинских случаев, может предположить возможное заболевание человека, сделавшего запрос.
Предсказание падения артериального давления с помощью ИИ
В 2018 году были опубликованы результаты исследований нескольких ученых, разработавших алгоритм прогнозирования аномального падения давления или гипотонии в процессе хирургического вмешательства. Алгоритм разработан с помощью технологий машинного обучения в медицине. Исследователи использовали ИИ, который проанализировал данные более 1300 пациентов, у которых во время операции фиксировалось артериальное давление. Общая продолжительность наблюдения составила почти 546 тысяч минут. С помощью этих данных искусственный интеллект помог подготовить алгоритм прогнозирования гипотонии.
Алгоритм повторно проверяли на втором наборе данных других 204 пациентов. ИИ сумел правильно предсказать внезапное падение артериального давления в 84% случаев за 15 минут до падения, в 84% случаев – за 10 минут, и в 87% случаев – за 5 минут. Исследователи считают, что алгоритм можно использовать во время операций, чтобы снизить вероятность возникновения осложнений.
Распознавание рака кожи
Применение искусственного интеллекта в области здравоохранения продемонстрировало впечатляющие результаты, особенно в задаче раннего выявления рака кожи. Ученые из США, Франции и Германии провели эксперимент в 2018 году, обучив нейросеть распознавать изображения для диагностики онкологических заболеваний кожи. Таким образом, модель была обучена на более чем 100 тысячах изображений безопасных родинок и опасных для жизни меланом, а затем профессиональные дерматологи проанализировали те же фотографии, стараясь выявить признаки рака.
Искусственный интеллект справился с задачей более успешно, чем специалисты. В 95% случаев модель правильно выявила злокачественные образования, тогда как у людей результат составил всего 86%.
ИИ в УЗИ-обследовании беременных
На сегодняшний день в нескольких британских больницах успешно применяется инновационный метод тестирования плода на патологии, которые трудно или невозможно выявить с использованием других методов. Эта система, именуемая ScanNav, основана на искусственном интеллекте и содержит более 350 тысяч изображений плодов с различными аномалиями.
ScanNav предоставляет врачу обширную информацию о патологиях плода, опираясь на данные, заложенные в базу по другим пациенткам.
На данный момент ScanNav находится в стадии тестирования и используется исключительно в области акушерства. Тем не менее в будущем ожидается, что эта система получит более широкое распространение и окажется особенно ценной для стран, сталкивающихся с критическим дефицитом медицинских специалистов.
Читайте продолжение статьи про ИИ для врачей тут.
