Искусственный интеллект в медицине: перспективы лечения в будущем

Искусственный интеллект в медицине: перспективы лечения в будущемСтатья написана в соавторстве с С.Л. Добриднюком, директором по исследованиям и инновациям, компания «Диасофт Системы».

Введение

На сегодняшний день искусственный интеллект (ИИ) считается одним из самых перспективных направлений развития не только ИТ-отрасли, но и многих других сфер деятельности человека. В частности, решения на базе ИИ являются одной из основных надежд в плане реализации концепции «Цифровой экономики».

Как электричество изменило и привело к новой промышленной революции в XIX веке, так и искусственный интеллект становится одним из основных драйверов глубокой трансформации общества и экономики в XXI веке. Однако, в отличие от прежних промышленных революций, основной движитель этих тектонических изменений – не технологии, и не ИТ.

Изменяется само общество, его уклад. Информатизация преобразует поведение потребителей. Они, имеющие доступ к разного качества информации, становятся более искушенными и требовательными. Применяя ИТ, менеджмент получил качественные профессиональные инструменты наблюдения, управления и контроля.

Меняется политика государства и инвесторов, они больше не хотят вкладываться в профессии и деятельность, где есть унаследованная от прежних лет рутина, применяется низкоквалифицированный ручной труд. Идет решительная замена их роботами и сервисами на базе искусственного интеллекта.

Согласно данным IDC, объём рынка когнитивных систем и технологий ИИ в 2016 году в денежном выражении составил приблизительно 7,9 млрд. долл. В 2017-м, как ожидается, он вырастет на 59,3% и достигнет 12,5 млрд. долл. Аналитики полагают, что до конца текущего десятилетия среднегодовой темп роста (CAGR) окажется на уровне 54%. В результате, в 2020 г.

объём отрасли превысит 46 млрд. долл. Наибольшую долю этого рынка составят когнитивные приложения, которые автоматически изучают данные и составляют различные оценки, рекомендации или прогнозы.

Инвестиции в программные платформы ИИ, которые предоставляют инструменты, технологии и сервисы на основе структурированной и неструктурированной информации, будут измеряться 2,5 млрд. долл. в год. Рынок искусственного интеллекта в области здравоохранения и наук о жизни, по оценкам Frost & Sullivan, также будет расти на 40% в год, достигнув в 2021 г. уровня 6,6 млрд. долл..

Искусственный интеллект имеет длинную историю, основанную на теоретических работах Тьюринга по кибернетике, датированных началом XX века. Хотя концептуальные предпосылки появились еще ранее, с философских работ Рене Декарта «Рассуждение о методе» (1637) и работы Томаса Гоббса «Человеческая природа» (1640).

В 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж придумал концепцию сложного цифрового калькулятора — аналитической машины, которая, как утверждал разработчик, могла рассчитывать ходы для игры в шахматы.

А уже в 1914 году директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес Кеведо изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти так же хорошо, как и человек.

С середины 30-х годов прошлого столетия, с момента публикации работ Тьюринга, в которых обсуждались проблемы создания устройств, способных самостоятельно решать различные сложные задачи, к проблеме искусственного интеллекта в мировом научном сообществе стали относиться внимательно.

Тьюринг предложил считать интеллектуальной такую машину, которую испытатель в процессе общения с ней не сможет отличить от человека. Тогда же появилась концепция Baby Machine, предполагающая обучение искусственного разума на манер маленького ребенка, а не создание сразу «умного взрослого» робота — прообраз того, что сейчас мы называем машинным обучением.

В 1954 году американский исследователь Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы. К работе были привлечены аналитики корпорации RAND Corporation. В качестве теоретической основы программы был использован метод, предложенный основателем теории информации Шенноном, а его точная формализация была выполнена Тьюрингом.

Искусственный интеллект в медицине: перспективы лечения в будущем Математик Джон Маккарти в Лаборатории искусственного интеллекта в Стэнфорде Летом 1956 года в Университете Дартмута в США прошла первая рабочая конференция с участием таких ученых, как Маккарти, Минский, Шеннон, Тьюринг и другие, которые впоследствии были названы основателями сферы искусственного разума. В течение 6 недель ученые обсуждали возможности реализации проектов в сфере искусственного интеллекта. Именно тогда и появился сам термин Artificial Intelligence (AI) — искусственный интеллект. Подробнее об этом событии, ставшем отправной точкой ИИ, рассказано тут https://meduza.io/feature/2017/07/01/pomogat-lyudyam-ili-zamenyat-ih-kak-v-amerike-1950-h-sozdavali-iskusstvennyy-intellekt Следует уточнить, что исследовательские работы по ИИ не всегда шли путем победителя, а их авторы добивались успеха. После взрывного интереса инвесторов, технологов, ученых в 50-е годы XX века и фантастических ожиданий, что вот-вот компьютер заменит человеческий мозг, в 60-70-е годы наступило тяжелое разочарование. Возможности компьютеров того времени не позволяли проводить сложные вычисления. В тупик зашла и научная мысль по разработке математического аппарата ИИ. Отголоски этого пессимизма встречаются во многих учебниках по прикладной информатике, выпускаемых до настоящего времени. В общественной культуре и даже государственных нормативных документах сформировался образ робота или кибернетического алгоритма как жалкого, недостойного внимания, агента. Который может выполнять свои функции только под контролем человека.

Однако, с середины 90-х гг. интерес к ИИ вернулся, и технологии стали развиваться быстрыми темпами. С этого времени наблюдается настоящий взрыв исследований и патентной работы по этой тематике.

В 2005-2008 годах в работах по ИИ произошел качественный скачок. Математический научный мир нашел новые теории и модели обучения многослойных нейронных сетей, ставших фундаментом развития другой теории – глубокого машинного обучения. А ИТ-отрасль стала выпускать высокопроизводительные, и, что главное, недорогие и доступные вычислительные системы.

Итогом совместных усилий математиков и инженеров стало достижение за последние 10 лет выдающихся успехов, а практические результаты в проектах ИИ посыпались, как из «рога изобилия».

Первые примеры воодушевляющих и впечатляющих результатов применения ИИ удалось достичь в деятельности, требующей учета большого числа часто изменяющихся факторов и гибкой адаптивной реакции человека, например, в развлечениях и играх.

В 1997 году компьютер IBM под названием Deep Blue стал первым компьютером, который победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Подробнее об этом событии тут http://mashable.com/2016/02/10/kasparov-deep-blue/

Искусственный интеллект в медицине: перспективы лечения в будущем Искусственный интеллект Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова

Источник: https://www.kmis.ru/blog/iskusstvennyi-intellekt-v-meditsine/

Искусственный интеллект в медицине

Искусственный интеллект в медицине: перспективы лечения в будущем Искусственный интеллект спешит на помощь.

Искусственный интеллект в тренде. Он уже рисует картины, водит автомобиль и отвечает на звонки в организациях. Всё шире применяется он и в медицине, причём показывает высокую эффективность. И покажет ещё бо́льшую, если привлечь простых людей к сбору данных и изменить законодательство. Правда, некоторые связанные с его внедрением проблемы в рамках текущей мировой политэкономической ситуации кажутся неразрешимыми.

Медицина, ориентировавшаяся ранее, в основном, на лечение острых заболеваний, теперь больше внимания уделяет недугам хроническим, многие из которых не так давно и болезнями не считались. Врачи сталкиваются с необходимостью лечить ожирение, депрессии, болезни пожилого возраста.

Диабет, сердечная недостаточность, аутоиммунные расстройства всё чаще диагностируются вне фазы обострения, на самых ранних стадиях, причём речь всё чаще идёт не только о поддерживающей терапии, но о возможности полностью излечить, исправить эти системные сбои организма.

Развивается превентивная медицина, позволяющая распознать предрасположенность к определённым типам заболеваний ещё до их проявления и принять меры. Быстро растут объёмы медицинских данных, и мы начинаем понимать, что от скорости и качества их анализа зависят наше здоровье и качество жизни.

И что всё это — работа для искусственного интеллекта.

Что такое искусственный интеллект

Здесь под искусственным интеллектом (ИИ) мы будем понимать способность машины имитировать умное поведение людей, то есть — умение ориентироваться в меняющемся контексте и принимать с учётом этих изменений оптимальные, позволяющие достичь цели решения.

Сегодня масштабно используются две технологии ИИ — экспертные системы и нейронные сети. В то время как экспертные системы отживают свой век, нейронные сети (НС) завоевали рынок благодаря способности учиться.

Выделяют несколько видов ИИ:

  1. Узкий ИИ (narrow AI) — спроектирован, чтобы решать определённую задачу;
  2. Общий ИИ (general AI, AGI) — сможет решать любые задачи, с которыми справится человек;
  3. Superintelligence — будет опережать человека по сложности решаемых задач.

В данной статье под ИИ я буду подразумевать «узкий ИИ», реализованный на базе нейронных сетей. Механизм работы последних был вдохновлён биологическими нейронными сетями. В компьютерном виде НС представляют граф с тремя или более слоями нейронов, соединённых в слоях тем или иным образом. У соединений есть веса, играющие важную роль в обучении НС.

Примитивно обучение нейронных сетей можно представить так: на входные нейроны подаются данные, дальше они обрабатываются нейронами на внутреннем слое, и на выходных нейронах получаются некоторые значения.

Если полученные значения нас не устраивают, мы меняем веса соединений в нейронной сети и заново её учим (подробнее об этом можно почитать в книге Дэвида Криселя (David Kriesel) A Brief Introduction to Neural Networks).

Чем больше релевантных данных подаётся на входные нейроны, тем релевантнее выходит и результат работы сети.

Искусственный интеллект в медицине: перспективы лечения в будущем

Тонны медицинских карт пылятся на полках больниц и поликлиник. Между тем, если на их материале обучить нейронные сети, системы искусственного интеллекта многим спасли бы жизни и уменьшили затраты на лечение. Однако открыть сведения об истории болезней — смелый шаг, и многие ему воспротивятся, полагая, что их личные данные могут быть использованы им во вред.

Открытие данных должно происходить с соблюдением множества условий и сопровождаться подписанием различного рода соглашений, гарантирующих (возможно, при участии государств) использование строго по назначению. Но, так или иначе, сделать медкарты доступными для нейронных сетей — необходимо: сегодня «тренировочные сеты» информации — узкое место ИИ в медицине.

Что может ИИ в медицине?

Диагност и ассистент лечащего врача

Врачу бывает сложно верно диагностировать заболевание, особенно если у него не слишком много практики или конкретный случай далёк от его профессионального опыта. Тут на помощь может прийти искусственный интеллект, имеющий доступ к базам с тысячами и миллионами историй болезни (и другой упорядоченной информацией).

С помощью алгоритмов машинного обучения он классифицирует конкретный кейс, быстро просканирует вышедшую за определённый интервал времени научную литературу по нужной теме, изучит имеющиеся в доступе похожие случаи и предложит план лечения.

Более того, ИИ сможет обеспечить индивидуализированный подход, приняв во внимание сведения о генетических особенностях пациента, паттернах движения, собранных его носимыми устройствами, предыдущей истории болезней — всём анамнезе жизни.

ИИ вероятно (по крайней мере, на текущем этапе развития технологий) — не заменит врача, но может стать — уже стал — полезным инструментом, помощником в деле диагностики и лечения.

Приведу некоторые примеры.

IBM Watson for Oncology. IBM Watson — суперкомпьютер, умеющий отвечать на вопросы, сформулированные на естественном языке (то есть не на языке программирования). У него есть доступ к различным источникам данных: энциклопедиям, базам научных статей, антологиям знаний. Благодаря огромным вычислительным мощностям, обработав источники, он выдаёт максимально точный ответ на заданный вопрос.

IBM Watson for Oncology — программа применения мощностей IBM Watson для определения оптимальной доказательной основанной на данных стратегии лечения рака.

Перед запуском этой программы в Watson для обучения были загружены сотни тысяч медицинских документов, в том числе 25 тысяч историй болезни, более 300 медицинских журналов и более 200 учебников, всего около 15 млн страниц текста.

В 2011 году было объявлено о совместном исследовательском проекте IBM и Nuance Communications, результатом которого должен был стать коммерческий продукт для клинического применения в области принятия врачебных решений.

В подготовке к клинической практике суперкомпьютеру помогали исследователи-клиницисты из Колумбийского университета (Columbia University) и Университета Мэриленда в Балтиморе (University of Maryland, Baltimore).

С 2013 года IBM Watson используется в Мемориальном онкологическом центре им. Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке (Memorial Sloan Kettering Cancer Center, MSK) для помощи в принятии управляющих решений (Utilization management) при лечении больных раком лёгких и уходе за ними. Разумеется, его база постоянно пополняется новыми историями болезни.

В том же году IBM и Онкологический центр им. М. Д. Андерсона (University of Texas MD Anderson Cancer Center) запустили пилотный проект «миссии по искоренению рака». Однако вскоре было объявлено, что проект (на который на тот момент уже было потрачено 62 млн долларов) не оправдал ожиданий и будет отложен.

Читайте также:  Антитела к тиреоглобулину повышены: что это значит, причины, симптомы, диагностика, лечение

В июле 2016 года программа IBM Watson for Oncology была запущена в коммерческую эксплуатацию на базе Manipal Hospitals (ведущая сеть больниц в Индии) — для помощи врачам и пациентам в определении персонализированных методик борьбы с раком. Также сеть Manipal Hospitals предлагает онкологическим больным узнать «мнение Ватсона» онлайн, на своём веб-сайте.

В феврале этого года Медицинский центр Джупитера (Jupiter Medical Center), Джупитер-Айленд, Флорида, США, также объявил о начале использования IBM Watson for Oncology.

В пресс-релизе, посвящённом запуску программы, сообщалось, что «Ватсон» уже способен оказывать действенную помощь клиницистам в разработке планов лечения рака груди, лёгких, толстой кишки, шейки матки, яичников и желудка.

До конца года IBM и MSK планируют обучить IBM Watson for Oncology лечению ещё 9 типов рака, покрыв тем самым потенциально 80% заболеваемости раком в мире.

IBM Medical Sieve

Источник: https://22century.ru/popular-science-publications/artificial-intelligence-in-medicine

9 преград на пути искусственного интеллекта в медицине

  • Как искусственный интеллект может помочь врачам
  • Что препятствует искусственному интеллекту внедряться в медицину
  • Что будет с внедрением ИИ в медицину в будущем
  • Технологии искусственного интеллекта проникают во все сферы человеческой деятельности, в том числе и медицину.

    Нейросети, созданные и обученные людьми, уже помогают систематизировать большие объемы данных, ставить предварительный диагноз и участвовать в разработке медикаментов.

    Однако несмотря на такие возможности и перспективы в лечении пациентов, специалисты медицинской области не спешат активно внедрять ИИ в свою работу.

    Как искусственный интеллект может помочь врачам

    Потенциал технологий глубинного обучения в медицине сложно переоценить. Нейросети уже повышают качество медицинских услуг, увеличивают эффективность диагностики благодаря возможности работы с большими объемами данных.

    Например, медицинские чат-боты, основанные на ИИ, помогают в решении многих задач. Сервис собирает жалобы пациентов и, учитывая указанные симптомы, может посоветовать лекарственные препараты или записать на прием к врачу. Собранная информация поступает к медицинскому специалисту, который сможет эффективнее провести первую консультацию и оказать необходимую помощь пациенту гораздо быстрее.

    Система с искусственным интеллектом IBM Watson уже помогает осуществлять качественную диагностику и лечение онкологических заболеваний. Так, ИИ выявил у 60-летней пациентки с неверным диагнозом редкую форму лейкемии, изучив 20 миллионов научных статей о раке.

    Программы с ИИ также используются в анализе рентгеновских снимков и в разработке новых лекарственных препаратов.

    Компания Semantic Hub недавно создала сервис на базе искусственного интеллекта для оценки потенциала медицинских препаратов перед их выпуском на рынок.

    Алгоритм собирает и анализирует научные публикации, связанные с заболеванием, назначением и действием разрабатываемого лекарства. Затем ИИ анализирует информацию и делает вывод о конкурентных преимуществах медикамента и возможностях его продвижения на рынке.

    • Перспективными направлениями для нейросетей в медицине являются:
    • 1.     Сбор и систематизация данных;
    • 2.     Диагностика заболеваний и установление предварительного диагноза;
    • 3.     Телемедицина;

    4.     Разработка новых лекарственных препаратов.

    Искусственный интеллект в медицине: перспективы лечения в будущем

    Что препятствует искусственному интеллекту внедряться в медицину

    Рассмотрим, какие препятствия не дают развиваться ИИ в медицинской сфере.

    1. Недоверие медицинских экспертов к искусственному интеллекту

    Медицина – консервативная сфера. Каждая инновация сначала должна быть тщательно проверена прежде, чем будет использована в работе врачей, ведь речь идет о здоровье и жизни людей. Многие врачи с недоверием относятся к внедрению искусственного интеллекта во врачебную практику, считая, что технологии еще далеки от совершенства и использовать их для лечения людей еще небезопасно.

    1. Устаревшая информация о пациентов

    Данные в карточках пациентов не всегда могут быть достоверными или исчерпывающими. В них могут быть ошибки и неточности, а процесс анализа затрудняться неразборчивым почерком.

    Для устранения этой проблемы разрабатываются варианты обучения нейросетей на небольших объемах информации. В качестве успешных примеров подобного обучения можно назвать принцип работы клавиатуры смартфонов. Алгоритм запоминает и анализирует введенные ранее слова и может прогнозировать содержание следующих текстов.

    Во время работы с пациентами искусственный интеллект не должен совершать ошибок. ИИ, влияющие на принятие врачебных решений, должны быть точными и эффективными.

    Именно поэтому в процессе разработки и тестирования нового алгоритма участвуют реальные врачи. Искусственный интеллект должен многочисленные проверки, прежде чем поступит на службу специалистов.

    Как правило, это занимает много времени.

    1. Проблемы с установлением ошибок

    Искусственный интеллект работает по принципу «черного ящика». Если в алгоритме есть ошибка, и системой принято неправильное решение, то ответить на вопрос «почему» будет крайне трудно.

    Компании, специализирующиеся на разработке ИИ, уже занимаются созданием таких алгоритмов, которые будут раскрывать причины своих решений.

    Внедрение технологий искусственного интеллекта требует, чтобы медицинский персонал умел его эффективно применять. Врачам не нужно  досконально знать, как работает машинное обучение, но иметь понятие об общих принципах функционирования необходимо.

    1. Нехватка кадров среди разработчиков ИИ

    Для создания эффективного алгоритма и его внедрения в медицинскую сферу требуется сильная команда разработчиков, среди которых должны быть специалисты:

    • с широким спектром знаний в предметной области, математических алгоритмах и подходах к защите информации;
    • с навыками программирования и наглядного представления данных.

    На данный момент наблюдается нехватка таких сотрудников.

    1. Высокая стоимость нейросети

    Сложности с поиском кадров повышают стоимость разработки сервисов на основе искусственного интеллекта. И это, не говоря о том, что созданный ИИ еще нужно настроить под данные, накопленные в конкретном медучреждении.

    В результате получается, что новые технологии не могут позволить себе многие клиники и больницы в виду ограниченного бюджета.          7. Наличие несистематизированных данных

     Большинство данных в медицине не структурировано, не оцифровано и плохо размечено. А поскольку медицина не точная наука, данные, полученные от разных медицинских школ, могут быть противоречивыми, что затруднит работу искусственного интеллекта в постановке диагноза.

    Обеспечение работы искусственного интеллекта связано с вычислительными мощностями, которых нет во многих медицинских учреждениях нет. Соответственно, что и безопасность хранящихся данных будет под угрозой.

    Российский закон требует, чтобы любые медицинские технологии были сертифицированы. Если ИИ для медицины был создан в России, его необходимо регистрировать как медизделие.

    Кроме того, с точки зрения закона еще актуален вопрос по предоставлению и хранению личной информации пациента.

    Что будет с внедрением ИИ в медицину в будущем

    Медицинское сообщество не может не признавать полезность искусственного интеллекта для лечения больных. Тем не менее, на его внедрение потребуется время.

    В ближайшие годы ИИ будут активнее применяться фармацевтическими компаниями при разработке медицинских препаратов, постановке диагноза и даже участвовать в проведении операций.

    Источник: https://supermed.pro/9-obstacle.html

    Искусственный интеллект в медицине: перспективы и основные проблемы | Блог Medical Note о здоровье и цифровой медицине

    • Медицина, ранее ориентированная на лечение острых заболеваний, сегодня уделяет все больше внимания хроническим недугам — ожирению, депрессии, диабету.
    • Выявление сердечной недостаточности, аутоиммунных расстройств и онкологических заболеваний на ранних этапах спасает жизни многим пациентам, но усложняет задачу врачам.
    • Даже гениям медицины, обладающим профессиональными интуицией и опытом, не так просто принять верное решение, ведь с каждым часом объемы медицинских данных стремительно растут.
    • Чтобы быстро решить задачу, медикам нужно задействовать, помимо собственного, еще один интеллект — искусственный.

    Что же такое искусственный интеллект?

    Под искусственным интеллектом (ИИ) специалисты подразумевают способность машины имитировать рациональное поведение человека. Машина должна воспринимать изменяющуюся информацию и принимать оптимальные решения.

    К началу XXI века применение в медицине нашли две концепции ИИ — экспертные системы и нейронные сети.

    Как работают экспертные системы

    Экспертные системы начали разрабатывать еще в 70-ые годы XX века. Ключевой частью экспертной системы является база знаний — совокупность сведений о предмете и набор инструкций, применимый к фактам.

    Факты в базе знаний экспертной системы описывают постоянные явления в конкретной предметной области. Например: «У здорового человека две ноги».

    В процессе работы система получает информацию о конкретной задаче: «У пациента А одна нога», которые сохраняет в рабочей памяти. Рабочая память обращается к базе для вынесения вердикта: «Пациент А болен».

    Создание экспертных систем требует огромных ресурсов. Чтобы получить хорошую экспертную систему, нужны эксперты в области, инженеры по знаниям, программисты. Базу знаний необходимо не только создавать, но и постоянно пополнять.

    Как работают нейронные сети

    В настоящее время концепция экспертных систем переживает серьезный кризис. Благодаря способности учиться рынок ИИ завоевали нейронные сети (НС).

    Механизм работы НС основан на принципе биологических нейронных сетей. В компьютерном виде НС представляют граф с тремя или более слоями нейронов, соединенных в слоях тем или иным образом. У соединений есть веса, играющие важную роль в обучении НС.

    Во время обучения на входные нейроны подаются данные. В дальнейшем данные обрабатываются нейронами на внутреннем слое, и на выходных нейронах получаются определенные новые значения.

    Если полученные значения не устраивают исследователей, они меняют вес соединений в нейронной сети и заново ее учат. Чем больше данных получает НС, тем более достоверный ответ на запрос она выдает.

    К примеру, на наш запрос к системе: «Болит голова, озноб и высокая температура» НС, проанализировав медицинские карточки тысяч пациентов, может выдать ответ: «С высокой долей вероятности у Вас грипп».

    Важно отметить, что знаниями о том, что такое температура, озноб, грипп, сеть не обладает. Она лишь находит связи между симптомами и заключениями врача в выборке данных и ранжирует эти взаимосвязи по их весу.

    Главное отличие ИИ от обычных компьютерных программ

    В отличие от привычных компьютерных программ, при создании ИИ программисту не нужно знать всех зависимостей между входными данными и результатом. Там, где человеком уже созданы математические модели например, для статистической обработки медицинских карт ИИ не требуется.

    Работа ИИ заключается в обучении на массиве достоверных данных и в поиске тех формул и зависимостей, которые не определяются человеком.

    На что способен медицинский искусственный интеллект

    Практики и опыта врача может не хватать для верной диагностики заболевания. Обладающая доступом к научной литературе и миллионам историй болезней нейронная сеть может быстро классифицировать случай, соотнести его с похожими и сформулировать предложения по плану лечения.

    На сегодняшнем этапе развития технологий ИИ не может решать сложные задачи, непосильные для врача: например, создавать фантастические приборы, самостоятельно сканирующие человека и назначающие эффективное лечение.

    Интеллектуальные решения для врачей

    Сейчас ИИ решают относительно простые задачи: например, дают заключение, присутствует ли инородное тело или патология на рентгенологическом снимке, и имеются ли раковые клетки в цитологическом материале. При этом точность оценок медицинских данных — МРТ, снимков УЗИ, маммограм — уже превышает 90%.

    Диагностическая точность ИИ превышает 90%.

    Проект IBM: Watson

    Самым известным примером внедрения ИИ в медицинской диагностике стала система IBM Watson. Это суперкомпьютер, который умеет отвечать на вопросы, сформулированные на языке обывателя, а не на языке программирования.

    В 2015 году корпорация IBM даже создала отдельное подразделение — IBM Watson Health, которое занимается внедрением технологии ИИ в здравоохранении.

    У компьютера Watson есть доступ к различным источникам данных: энциклопедиям, базам научных статей, антологиям знаний. Благодаря огромным вычислительным мощностям, IBM Watson смог проанализировать 30 миллиардов медицинских снимков и 50 миллионов анонимных электронных медицинских карт.

    Первоначально IBM обучали и применяли ИИ в онкологии. Однако недавно разработчики IBM Watson начали сотрудничать с Американской кардиологической ассоциацией.

    Теперь по данным изображения УЗИ когнитивная платформа будет искать признаки стеноза аортального сердечного клапана (очень распространенного типа порока сердца).

    Технологии Watson Health доступны через облачную платформу Watson Health Cloud. Она предназначена для врачей, исследователей, страховых агентов и медицинских компаний.

    Источник: https://blog.mednote.life/articles/technology/iskusstvennyy-intellekt-v-medicine

    Искусственный интеллект в медицине: перспективы лечения и диагностики

    Но при этом с правовой точки зрения статус искусственного интеллекта пока не определен, а, следовательно, не определена и принадлежность произведенного им продукта, а главное – ответственность за решения, принятые с его использованием. И эта проблема стоит не только в России, но и во всем мире.

    Хотя, если подходить к вопросу формально, искусственный интеллект -это всего лишь усложненная компьютерная программа. В России есть такие объекты в интеллектуальной собственности, как программы для ЭВМ и базы данных, которые регулируются частью 4 Гражданского кодекса РФ. В любом случае, правовое регулирование применения искусственного интеллекта – перспектива ближайшего будущего.

    Правовое регулирование применения искусственного интеллекта

    Сейчас тема искусственного интеллекта активно обсуждается и в юридической среде. Прежде всего, речь идет о сфере интеллектуальных прав. Многие эксперты отмечают, что необходимо принять отдельный закон, однако правовые основы регулирования искусственного интеллекта уже есть.

    Читайте также:  Первые признаки повышенного сахара в крови: симптомы и причины повышения глюкозы в организме

    По сути искусственный интеллект – это усложненная компьютерная программа. В России есть такие объекты в интеллектуальной собственности, как программы для ЭВМ и базы данных, которые регулируются частью 4 Гражданского кодекса РФ.

    Поэтому, когда говорится о правовой природе искусственного интеллекта, юристы спорят несколько об иной грани этого явления, нежели как об объекте в целом.

    Что может создавать искусственный интеллект? Может ли он создать объект авторских прав или каких-то иных интеллектуальных прав – это, пожалуй, сейчас самый распространенный вопрос, обсуждению которого ежегодно посвящаются многие научные форумы.

    В недавнем прошлом на одном международном форуме по интеллектуальной собственности разработчики робототехники привозили своих роботов и показывали два вида искусственного интеллекта.

    Тот робот, в который изначально заложена какая-то информация, в принципе и воспроизводит то, что заложено в него изначально. Однако выглядеть это может иначе. Даже были так называемые «баттлы» между юристами и искусственным интеллектом.

    В Санкт-Петербурге также недавно проходил форум с «баттлом»: искусственный интеллект против человека. Но существуют и более сложные варианты.

    Есть такой вид искусственного интеллекта, который действительно может создавать что-то, не запрограммированное в систему изначально. Однако с позиции законодательства у нас субъектом права всегда является гражданин (субъектом авторских прав). В принципе робот может что-то создать самостоятельно – такое будет возможно в будущем. К этому времени, быть может, и понадобятся некие изменения в законодательстве, пока же создать что-то творческое может только человек. Таково правовое регулирование в части интеллектуальной собственности.

    Когда мы говорим об ответственности искусственного интеллекта, многие врачи и юристы опасаются, что будет причинен вред здоровью.

    Какая в таком случае будет гражданско-правовая ответственность? В настоящий момент по действующему законодательству в случае причинения вреда здоровью ответственность несет медицинское учреждение.

    Поэтому по общим правилам, которые есть сейчас, в случае причинения вреда здоровью со стороны искусственного интеллекта, ответственность будет нести учреждение, где этот робот находится.

    Другой вопрос, что делать, если робот привозной, запрограммированный в другом месте, а учреждение его лишь арендует? Такое явление распространено, например, в Великобритании, где очень активно распространяется применение искусственного интеллекта в хирургии с осуществлением типовых операций по поводу лечения некоторых раковых опухолей. Конечно, здесь возникает вопрос: каким образом будет регулироваться ответственность, будет ли отвечать собственник или арендодатель? В данном случае все зависит от условий договора – каждый случай рассматривается отдельно. Отдельно, как субъект права, робот пока не признается, но именно в этих положениях с учетом общих принципов гражданского права и с позиции медицинского законодательства такой вид ответственности в случае причинения вреда здоровью будет применен.

    Другие риски, которые, возможно, будут не такие глобальные, как привлечение к ответственности, потому что это наболевший вопрос у врачей даже без использования искусственного интеллекта.

    Рентгенологи начали опасаться, что вообще исчезнет их специальность, подобные опасения озвучивают и другие специалисты.

    Изначально, когда только начиналось обсуждение перспективы внедрения искусственного интеллекта, многие говорили о том, что без человека обойтись не удастся и врач всегда будет востребован.

    Но ведь когда внедряется искусственный интеллект, мы преследуем какие-то определенные цели – улучшение качества работы, уменьшение количества часов, которые врач тратит на прием, а, значит, повышается эффективность деятельности и врача, и медицинского учреждения.

    Те врачи, которые занимаются расшифровкой УЗИ, ЭКГ, ЭЭГ и т.д., могут оказаться не востребованными в медицинских учреждениях. Соответственно, врачи опасаются потерять свои рабочие места.

    Из этого риска проистекает и риск связанный с тем, что искусственный интеллект будет внедряться в медицине не только для использования в медицинском учреждении, но и пациентами для самолечения.

    А это сократит количество обращений в медицинские учреждения, или, напротив, прибавит проблем, усугубив состояние пациента, выбравшего неправильную тактику лечения из-за ошибок робота. Важно ведь учитывать не только конкретную болезнь, но и общее состояние пациента, возможные побочные эффекты, аллергические реакции и прочее.

    Кроме того, пока не урегулирована обсуждаемая сфера, нет полного представления о том, как это будет действовать не только в плане ответственности, но и с позиции применения самого искусственного интеллекта.

    Не праздный вопрос: будет ли он в будущем субъектом права или останется объектом? Ведь, если будет за ним признана субъектность в праве, тогда возникнут права, обязанности и ответственность, а это – совсем другой уровень юридического регулирования.

    Видимо это и есть основные проблемы: ответственность, сокращение рабочих мест, вероятностные последствия самолечения или применения этих технологий, спровоцировавшее ухудшение состояния здоровья пациента.

    Возможно, еще встанет вопрос о сертификации систем искусственного интеллекта, когда речь идет о деятельности, требующей и от специалиста наличие разрешения, подтверждающего его права работать в этой сфере деятельности.

    Если, например, за искусственным интеллектом будет признаваться наличие правосубъектности, он сможет выступать стороной договора или посредником между врачом и пациентом.

    Сейчас это трудно представить и, наверное, отсылает к фантастическим фильмам, когда искусственный интеллект представлен в виде большого мозга и т.д. Все это вызывает у людей опасения и страхи, что он сможет самостоятельно существовать и мыслить, взбунтуется, и начнется восстание машин.

    Однако позиция о том, что в будущем вопрос о правосубъектности искусственного интеллекта встанет всерьез, действительно есть.

    Многие разработчики уверяют, что искусственный интеллект действительно сможет что-то сам создавать, но пока нет четкий оснований об этом говорить. В целом применение технологий искусственного интеллекта призвано помогать, а не мешать.

    Надо отметить, что искусственный интеллект уже применялся в юриспруденции в здравоохранении.

    Была разработана программа Европейской комиссией, которая должна была проанализировать нормативно-правовой материал, судебную практику, все нормативные основы в сфере здравоохранения, чтобы выработать определенные предложения для дальнейшего регулирования применения искусственного интеллекта в здравоохранении.

    Ограничения к применению искусственного интеллекта в медицине

    В принципе, каких-либо явных препятствий для применения искусственного интеллекта в медицине с юридической точки зрения нет – единственное, что те риски, о которых было сказано выше, конечно же, будут возникать. Впрочем, эта проблема касается и существующей ныне ответственности врача.

    Если взять за пример опыт США, там врач является субъектом ответственности права, а у нас субъектом права является медицинское учреждение. Возможно, к этому и мы когда-либо придем, сейчас же должен быть комплексный подход.

    Сегодня есть зыбкие моменты, продиктованные, скорее, практикой, и здесь уже юристы будут держать руку на пульсе.

    Единственное, в чем состоит глобальная трудность – то, что для медицины данная сфера абсолютно новая. Необходимо будет проанализировать, что должно быть урегулировано, определить само понятие искусственного интеллекта, его статус, вопросы ответственности.

    Точно встанет вопрос об урегулировании проблемы распространения персональных данных и врачебной тайны, что можно отнести и к рискам, потому как это особая сфера регулирования, которая немало поднимается и без использования искусственного интеллекта.

    Но, скорее всего, законодатель пойдет по общему пути от определения понятия искусственного интеллекта, его статуса, его сущности, сферы регулирования к возможностям, которые он предоставляет, и к рискам, которые могут появиться.

    В дальнейшем, когда будут возникать какие-то конкретные ситуации, появится практика правоприменения, судебная практика, и эти нормативно-правовые акты будут дополняться другими нормами, регулирующими различные ситуации.

    Первый момент: на чем основывается работа алгоритма, т.е. медицинские данные, которые мы используем, чтобы обучить некую программу по алгоритму. Чаще всего используются нейронные сети, и здесь есть определенные риски, связанные с качеством и непосредственно источником информации.

    Второй момент: эксперты, которые занимаются обучением нейронных сетей. Вопрос – где они взяли информацию и сделали для себя нужные выводы. За рубежом несколько экспертов работают над обучением нейронной сети. Третий момент: сами алгоритмы, которые используются, чтобы обучить нейронные сети.

    Есть игрок, который хочет это все продавать, и возникает вопрос, нужно ли этому игроку иметь некую определенную лицензию. Ведь эта отрасль требует использования врачом особых разрешительных документов. В каждом из перечисленных моментов есть сложности.

    Когда будет речь идти о регулировании этой области, то возникнет немало вопросов о правообладателе, о роли самого пациента, об экспертах и алгоритмах, которые они используют.

    Информационные технологии – сфера стремительно развивающая, в то время как нормативно-правовые акты разрабатывает и принимает человек.

    Это должен быть некий универсальный акт, что, наверное, в целом невозможно сделать, либо акт, который будет поддаваться несложным корректировкам по необходимости.

    Если это административные методы, то они достаточно жесткие, бюрократизированные и нелегко внедряются в развитие современных технологий.

    Главное, чтобы законодатель комплексно начал разрабатывать эти вопросы, потому что, если сначала будут принимать один акт, который потребует принятия дополнительных ведомственных актов, процесс может сильно затянуться. Когда в России будет действовать акт, регулирующий эти вопросы, в мире искусственный интеллект продвинется еще дальше и будет применяться более расширенно, а Россия окажется только в начале этого пути.

    Сложные вопросы правового регулирования

    Что касается персональных данных– есть закон об их защите, в который недавно были внесены определенные изменения. Сильное изменение законодательства не потребуется, но в любом случае для установки того же диагноза необходимо знать информацию о возрасте, о состоянии здоровья и пр.

    Все будет, скорее всего, сделано по аналогии с телемедициной. Остается, однако, опасение, что при использовании программ искусственного интеллекта туда помещаются множество данных из научной учебной литературы, данные диагностических исследований и личные данные пациентов.

    Если эта информация станет доступна не только медицинскому учреждению и эти приложения будут использоваться самими пациентами, между медицинскими учреждения, а может и между государствами, – такое оперирование персональными данными потребует обезличивания информации.

    Даже если лица уже нет в живых, информация о нем остается врачебной тайной.

    Кстати, недавно резонанс получило дело, когда родители подавали в суд на медицинское учреждение и выиграли полтора миллиона за разглашение персональных данных о своих несовершеннолетних детях по запросу прокуратуры. Было вынесено решение о том, что медицинское учреждение не может без конкретного случая, без конкретного расследования предоставлять сведения даже по запросу правоохранительных органов о неопределенном круге лиц.

    Такие данные хранятся, прежде всего, в медицинском учреждении.

    Когда человек проходит обследование, то подписывает согласие, в котором указывается, где будут находиться его персональные данные, а также аспекты врачебной тайны, которую медицинская организация должна сохранять.

    Это нужно, чтобы, если понадобится какая-то медицинская помощь в ином медицинском учреждении, можно было бы узнать информацию о лечении, воспользовавшись блоком этих данных. Соответственно, это гражданско-правовые услуги, включающиеи хранение соответствующей информации.

    Человек дает согласие на использование своих персональных данных, эти документы потом хранятся в архивах, а в случае каких-то проверок в медицинском учреждении могут быть использованы.

    Не зря медицинская карта не может быть уничтожена, даже если пациент просит об этом, ведь это документ отчетности. Подписывая согласие, пациент дает разрешение на работу со своими персональными данными, а отчуждать их, конечно, нельзя.

    Это так называемое исключительное право, и здесь мы, прежде всего, говорим о правах, которые с точки зрения гражданского права неотчуждаемы как таковые, но могут быть использованы в определенных целях.

    Читайте также:  Продукты, повышающие гемоглобин в крови: список, правила приема

    Другим важным вопросом в этой же плоскости может стать трансплантация органов – кто может быть юридически определен как владелец органов, тканей человека при донорстве и пр.

    Искусственный интеллект будет, скорее всего, инструментом помощи для врача при принятии решений. Врач будет просто использовать этот инструмент, чтобы разгрузить себя и повысить качество своей деятельности. С другой стороны, есть аспект вовлеченности самого пациента. Интересно, что на этом этапе сам пациент вовлекается в процесс познания своего здоровья.

    В конечном итоге все это повысит качество оказания медицинской помощи и сместит акцент, когда раньше лишь врач нес ответственность и принимал участие в судьбе пациента.

    Пациент сам будет использовать имеющиеся инструменты, чтобы на практике применять систему профилактики и предсказания того или иного состояния, и сам будет нести ответственность за принятие тех или иных инструментов.

    Пример из судебной практики. Было дело, когда медицинское учреждение привлекли к ответственности за то, что врач после постановки диагноза и назначения лечения не контролировал, как пациент это лечение соблюдает.

    Пациент обратился в суд с тем, что ему оказали некачественную помощь, хотя врачу говорил ранее, что соблюдать его назначения не собирается. Суд в итоге зацепился за единственную формулировку в медицинской карте, где врач написал «систематическое наблюдение», и посчитал, что врач должен был это систематическое наблюдение производить.

    Получается, что он не выполнил свою врачебную функцию, не отследив и не проконтролировав, что привело к ухудшению здоровья.

    Возможно, искусственный интеллект сделает жизнь врача в данном аспекте легче, если будет использоваться некое приложение, которое в дальнейшем будет контролировать процесс лечения пациента и с помощью телемедицинских технологий передавать врачу сведения о его здоровье. С юридической точки зрения, глобально ничего не изменится в отношениях между врачом и пациентом, ведь это все-таки технологическая составляющая, некое сподручное средство помощи врачу, которое должно сократить время приема, упростить процесс диагностики и лечения, а также ведения медицинской документации.

    В целом вопрос действительно очень важный именно с точки зрения использования новых технологий. Поэтому необходимо самым внимательным образом рассмотреть все ситуации и варианты развития цифровых технологий в медицинской практике. Пока же будут действовать общие гражданско-правовые принципы о возмездном или безвозмездном оказании услуг.

    Источник: https://fingazeta.ru/opinion/eksperty/457721/

    В помощь врачу: как искусственный интеллект меняет здравоохранение

    Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. Это сквозная технология, проникающая в каждый аспект нашей жизни.

    Уже сегодня, даже если мы этого не замечаем, ИИ повсюду среди нас: смартфоны умеют распознавать изображения с камеры, виртуальные ассистенты понимают наши команды и умеют на них отвечать, а решения для автоматического синхронного перевода могут сделать общение на разных языках совершенно свободным.

    И это только начало: в технологии, призванной стать ключевым элементом четвертой индустриальной революции, кроется существенно более значимый потенциал. Если компьютеры научатся хорошо «видеть», представьте, что это значит для людей с нарушениями зрения. Если компьютеры научатся хорошо «слышать», представьте, как они могут помочь людям с нарушениями слуха.

    «Большие данные» — «пища» для ИИ

    Искусственный интеллект сегодня является одним из самых быстрорастущих сегментов мирового рынка здравоохранения: по прогнозам Frost&Sullivan, он достигнет $6,6 млрд до 2021 года. Такие впечатляющие темпы роста возможны благодаря огромным массивам данных, генерируемых людьми, зданиями, машинами, а также различными девайсами.

    Данные — это «пища» для искусственного интеллекта. Чем больше данных обработает алгоритм, тем более точно и корректно он сможет формулировать выводы на их основе. Медицина — сфера с большим количеством данных, в которой точность, пожалуй, является наиболее критичным фактором.

    Благодаря обширным историческим медицинским данным искусственный интеллект может оказаться полезным при постановке диагноза и выборе подходящего лечения, предоставив врачу «третье мнение».

    При наличии всей имеющейся медицинской информации о конкретном заболевании ИИ сможет проанализировать ее и выяснить, какие методы лечения и препараты были наиболее эффективны за всю историю врачебной практики.

    Дополнительный объем информации генерируют также набирающие популярность различные носимые устройства. Сегодня существуют портативные измерители пульса и давления, устройства, способные постоянно контролировать сердечный ритм или уровень сахара в крови.

    По мере снижения их стоимости и расширения функционала уже ставших популярными фитнес-браслетов системы диагностики на базе ИИ получат еще больше данных о состоянии здоровья каждого конкретного пациента, предоставив врачу возможность точнее и эффективнее назначать план лечения и своевременно корректировать его в процессе.

    От теории к практике

    Прорыв в решениях в сфере медицины напрямую связан с развитием алгоритмов ИИ. В 2016 году, к примеру, искусственный интеллект, разработанный Microsoft, достиг уровня человека в распознавании речи, а за последние три года мы совершили несколько исторических прорывов в достижении паритета между компьютерами и людьми в переводе и понимании естественного языка.

    Источник: https://tass.ru/opinions/7342077

    Искусственный интеллект в медицине: будущее за роботами?

    Док­тор и меди­цин­ский футу­рист Бер­та­лан Мес­ко назвал искус­ствен­ный интел­лект (artificial intelligence, AI, ИИ) сте­то­ско­пом XXI века. Повсе­мест­но­му исполь­зо­ва­нию это­го при­бо­ра сна­ча­ла силь­но меша­ло недо­ве­рие со сто­ро­ны паци­ен­тов. Раз­би­ра­ем­ся, на что спо­соб­ны AI-тех­но­ло­гии и что пре­пят­ству­ет их раз­ви­тию в Рос­сии.

    Что умеет искусственный интеллект?

    Диа­гно­сти­ро­вать

    Пио­не­ром в этой обла­сти счи­та­ют Watson от IBM, кото­рый, к сло­ву, не смог под­твер­дить свою «ква­ли­фи­ка­цию». Удач­ных при­ме­ров, разу­ме­ет­ся, куда боль­ше. ScanNav спо­со­бен деталь­но про­ана­ли­зи­ро­вать уль­тра­зву­ко­вое иссле­до­ва­ние пло­да во вре­мя бере­мен­но­сти.

    BIDMC раз­ра­бо­та­ли умный мик­ро­скоп, кото­рый с помо­щью ИИ диа­гно­сти­ру­ет смер­тель­ные инфек­ции кро­ви.

    Autism & Beyond и mPower отсле­жи­ва­ют симп­то­мы аутиз­ма и болез­ни Пар­кин­со­на, а Human Longevity и Deep Genomics отве­ча­ют за пер­вич­ный сбор инфор­ма­ции и созда­ние «гене­ти­че­ской» базы дан­ных.

    Рынок искус­ствен­но­го интел­лек­та для IT-при­ло­же­ний в здра­во­охра­не­нии к 2019 году пре­вы­сит $1,7 млрд, а к 2021 году он достиг­нет отмет­ки в $6,6 млрд. По оцен­кам Frost & Sullivan

    В Рос­сии созда­ли TeleMD – плат­фор­му для диа­гно­сти­ки и ана­ли­за рис­ков раз­ви­тия забо­ле­ва­ний.

    Сер­вис не толь­ко рас­по­зна­ет изоб­ра­же­ния, но и дает реко­мен­да­ции по выбо­ру наи­бо­лее опти­маль­но­го лече­ния с мак­си­маль­ной веро­ят­но­стью успе­ха и мини­ми­за­ци­ей побоч­ных явле­ний.

    Кро­ме того, в его «резю­ме» – мони­то­ринг лечеб­но­го про­цес­са и состо­я­ния паци­ен­та, выяв­ле­ние оши­бок на эта­пе диа­гно­сти­ки и лече­ния. TeleMD име­ет API для инте­гра­ции с кли­ни­че­ски­ми, теле­ме­ди­цин­ски­ми и ины­ми инфор­ма­ци­он­ны­ми систе­ма­ми.

    Еще один оте­че­ствен­ный стар­тап Botkin AI созда­ет про­дук­ты для ана­ли­за и рас­по­зна­ва­ния диа­гно­сти­че­ских изоб­ра­же­ний КТ, МРТ, мам­мо­гра­фии и циф­ро­во­го рент­ге­на. Иссле­до­ва­ния ана­ли­зи­ру­ют­ся при помо­щи плат­фор­мы, затем при обна­ру­же­нии пато­ло­гий вра­чи вери­фи­ци­ру­ют резуль­та­ты.

    Кон­суль­ти­ро­вать

    Рос­сий­ская «мобиль­ная кли­ни­ка» DOC+ поз­во­ля­ет уда­лен­но про­кон­суль­ти­ро­вать­ся с вра­чом, вызвать спе­ци­а­ли­ста на дом, забро­ни­ро­вать лекар­ства в близ­ле­жа­щих апте­ках.

    Так­же при­ло­же­ние созда­ет инди­ви­ду­аль­ную элек­трон­ную мед­кар­ту, доступ­ную толь­ко поль­зо­ва­те­лю (при жела­нии ею мож­но поде­лить­ся с док­то­ром).

    Меди­цин­ские кон­суль­та­ции кли­ни­ки «Онлайн Док­тор» про­во­дят­ся с помо­щью видео­свя­зи, что­бы врач смог лич­но осмот­реть паци­ен­та.

    Через сайт и мобиль­ные при­ло­же­ния мож­но узнать резуль­та­ты ана­ли­зов и полу­чить реко­мен­да­ции вра­чей, в том чис­ле узкой спе­ци­аль­но­сти. Мобиль­ное при­ло­же­ние Ada зада­ет вопро­сы, «слу­ша­ет» жало­бы, а после это­го ищет в базе дан­ных инфор­ма­цию о про­бле­ме, дает реко­мен­да­ции и в неко­то­рых слу­ча­ях сове­ту­ет обра­тить­ся к вра­чу. 

    Меди­цин­ский чат-бот и систе­ма оцен­ки вра­чей, Илья Лар­чен­ко (DOC+). Видео кана­ла HighLoad Channel.

    Про­гно­зи­ро­вать

    Jvion на базе машин­но­го обу­че­ния выяв­ля­ет паци­ен­тов с риском повтор­но­го обра­ще­ния в боль­ни­цу в тече­ние 30 дней после выпис­ки.

    Поми­мо это­го, сер­вис дает реко­мен­да­ции по ухо­ду за здо­ро­вьем и про­фи­лак­ти­ке болез­ней.

    Систе­ма мони­то­рин­га боль­ных Qventu отсле­жи­ва­ет дей­ствия паци­ен­тов от запи­си в реги­стра­ту­ре до выпис­ки, «пред­ска­зы­вая» воз­мож­ные пато­ло­гии и ухуд­ше­ние само­чув­ствия.

    Опе­ри­ро­вать и асси­сти­ро­вать

    Аме­ри­кан­ская робот-асси­сти­ро­ван­ная хирур­ги­че­ская систе­ма da Vinci опе­ри­ру­ет уже не в одной сотне кли­ник по все­му миру, в том чис­ле и в Рос­сии.

    Одна из «рук» робо­та дер­жит видео­ка­ме­ру, пере­да­ю­щую изоб­ра­же­ние опе­ри­ру­е­мо­го участ­ка, две дру­гие в режи­ме реаль­но­го вре­ме­ни вос­про­из­во­дят совер­ша­е­мые хирур­гом дви­же­ния, а чет­вер­тая «рука» выпол­ня­ет функ­ции асси­стен­та хирур­га.

    Senhance, раз­ра­бо­тан­ный в США, не менее успеш­но про­во­дит мало­ин­ва­зив­ные опе­ра­ции. Еще пре­иму­ще­ства – так­тиль­ная чув­стви­тель­ность и систе­ма сле­же­ния за гла­за­ми хирур­га.

    Как рабо­та­ет хирур­ги­че­ская систе­ма da Vinci. Видео кана­ла Sutter Health.

    Созда­вать лекар­ства

    ИИ поз­во­ля­ет точ­нее моде­ли­ро­вать состав пре­па­ра­тов. Стар­тап Atomwise из Сан-Фран­цис­ко создал ней­ро­сеть для раз­ра­бот­ки новых лекарств. Она «пом­нит» резуль­та­ты мил­ли­о­нов вза­и­мо­дей­ствий моле­кул и на их осно­ве созда­ет фор­му­лу само­го эффек­тив­но­го пре­па­ра­та.

    Стар­тап из «Сили­ко­но­вой Доли­ны twoXAR при­зван изме­нить сам про­цесс созда­ния новых меди­цин­ских пре­па­ра­тов. Ана­ли­зи­руя био­ме­ди­цин­ские дан­ные о типах болез­ней и меди­ка­мен­тах, ком­пью­тер пред­ска­зы­ва­ет, какие моле­ку­лы могут быть самы­ми эффек­тив­ны­ми в лече­нии.

    Atomwise наме­ре­на уско­рить поиск лекарств от таких болез­ней, как маля­рия и рак. Видео кана­ла IBM Canada.

    Что ограничивает ИИ в российской медицине?

    Низ­кий спрос

    Толь­ко 23% управ­лен­цев отрас­ли здра­во­охра­не­ния в реги­о­нах Рос­сии видят пер­спек­ти­ву в исполь­зо­ва­нии ИИ.

    В опро­се при­ня­ли уча­стие 64 респон­ден­та, 90% кото­рых – руко­во­ди­те­ли, либо их заме­сти­те­ли, реги­о­наль­ных мини­стерств и депар­та­мен­тов здра­во­охра­не­ния.

    Лишь 9% респон­ден­тов заяви­ли, что уже при­ме­ня­ют тех­но­ло­гии ИИ в сво­их реги­о­нах, а 19% соби­ра­ют­ся внед­рить их в «бли­жай­шее вре­мя».

    Еще по теме: Вла­ди­мир Самой­ло: «Вра­чи не зна­ют, что такое IТ, а IТ-спе­ци­а­ли­сты не зна­ют, что такое меди­ци­на»

    Глав­ны­ми пре­пят­стви­я­ми внед­ре­ния ИИ в меди­ци­ну респон­ден­ты назы­ва­ют него­тов­ность мед­ра­бот­ни­ков дове­рить­ся этой тех­но­ло­гии (16%), отсут­ствие гото­вых реше­ний (15%), слож­ность и высо­кую сто­и­мость раз­ра­бо­ток (14%), а так­же зако­но­да­тель­ные огра­ни­че­ния и отсут­ствие досто­вер­ных кли­ни­че­ских иссле­до­ва­ний (по 13%).

    Огра­ни­че­ния со сто­ро­ны госу­дар­ства

    В обла­стях при­ме­не­ния ИИ часто пло­хо рабо­та­ет систе­ма регу­ли­ро­ва­ния. С янва­ря 2018 года всту­пил в силу закон о теле­ме­ди­цине, соглас­но кото­ро­му вра­чи совер­шен­но закон­но могут помо­гать паци­ен­там на рас­сто­я­нии – не толь­ко при лич­ной встре­че в каби­не­те, но и через мобиль­ное при­ло­же­ние.

    В доку­мен­те зафик­си­ро­ва­но, что теле­ме­ди­цин­ские услу­ги долж­ны вхо­дить в про­грам­му ОМС, то есть быть бес­плат­ны­ми и доступ­ны­ми для паци­ен­тов.

    А осе­нью Роска­че­ство выпу­стит иссле­до­ва­ние теле­ме­ди­цин­ских мобиль­ных при­ло­же­ний и пред­ста­вит рей­тинг луч­ших мобиль­ных про­дук­тов дан­ной кате­го­рии.

    Еще по теме: Рос­сий­ские MedTech-стар­та­пы: труд­но­сти выжи­ва­ния

    Кон­троль, с одной сто­ро­ны, при­зван обес­пе­чить без­опас­ность, но, с дру­гой сто­ро­ны, повы­ша­ет рис­ки допол­ни­тель­ных бюро­кра­ти­че­ских пре­град.

    К сло­ву, теле­ме­ди­ци­ну в кли­ни­че­ской прак­ти­ке исполь­зу­ют 15% аме­ри­кан­ских вра­чей.

    В нача­ле 2018 года Управ­ле­ние по сани­тар­но­му над­зо­ру за каче­ством пище­вых про­дук­тов и меди­ка­мен­тов США (FDA) раз­ре­ши­ло ИИ само­сто­я­тель­но про­во­дить меди­цин­ское обсле­до­ва­ние людей без уча­стия чело­ве­ка.

    Неста­биль­ное финан­си­ро­ва­ние

    Меди­цин­ский труд в Рос­сии дешев, а зна­чит, нет эко­но­ми­че­ско­го обос­но­ва­ния авто­ма­ти­за­ции функ­ций мед­сест­ры или вра­ча.

    Сей­час на рын­ке циф­ро­ви­за­ции меди­ци­ны в Рос­сии, если не счи­тать инфор­ма­ти­за­цию под­ве­дом­ствен­ных Мин­здра­ву учре­жде­ний, осо­бых дости­же­ний нет, счи­та­ет глав­ный ана­ли­тик Рос­сий­ской ассо­ци­а­ции элек­трон­ных ком­му­ни­ка­ций Карен Каза­рян.

    Гос­ком­па­нии про­яв­ля­ют ско­рее эпи­зо­ди­че­ский инте­рес к реше­ни­ям по авто­ма­ти­за­ции. Ослож­ня­ют ситу­а­цию не самые бла­го­при­ят­ные усло­вия для раз­ви­тия рос­сий­ских стар­та­пов. Хотя потен­ци­ал у отрас­ли есть, как утвер­жда­ет, напри­мер, мил­ли­ар­дер Марк Кур­цер.

    Об инве­сти­ци­ях в меди­ци­ну рас­ска­за­ли мил­ли­ар­дер Марк Кур­цер, осно­ва­тель ком­па­нии UNIM Алек­сей Ремез и гене­раль­ный дирек­тор Forbes Russia Эль­мар Мур­та­за­ев.

    Внед­ре­ние AI-тех­но­ло­гий невоз­мож­но сила­ми одних лишь уче­ных-энту­зи­а­стов и стар­та­пе­ров: необ­хо­ди­мы сов­мест­ные уси­лия вла­стей, ком­мер­че­ских орга­ни­за­ций, мед­учре­жде­ний.

    Искус­ствен­ный интел­лект в меди­цине – буду­щее, кото­рое уже насту­пи­ло. 

    Источник: https://te-st.ru/2019/08/01/artificial-intelligence-in-medicine-the-future-for-the-robots/

    Ссылка на основную публикацию
    Adblock
    detector