Viitorul este deja aici: cum se aplică inteligența artificială în medicină. Inteligența artificială în medicină: principalele tendințe din lume Articol de inteligență artificială în medicină în limba engleză

Inteligența artificială, rețelele neuronale și învățarea automată au intrat rapid și ferm în industria informatizării în domeniul sănătății ca unul dintre motoarele cheie și direcțiile de dezvoltare pentru următorii ani. Alături de telemedicină, acesta este unul dintre cele mai populare subiecte în mass-media și blogosferă. Numărul de mesaje și discuții este în continuă creștere cu privire la faptul că următoarea nouă soluție revoluționară pentru medicină, construită pe baza metodelor de inteligență artificială, este planificată sau a fost deja creată.

Am pregătit pentru tine 10 dintre cele mai multe lucrări interesante pe acest subiect care merită atenție.

1. Marea Trezire a Inteligenței Artificiale. Revista New York Times a publicat un articol care spune cum Google Translate a învățat să traducă aproape ca o persoană, ce este inteligența artificială și ce legătură au pisicile și „camera chinezească” cu aceasta. Editorii vc.ru au publicat o traducere a acestui articol, adresa https://vc.ru/21767-the-great-ai-wakening
2. Cum va schimba inteligența artificială asistența medicală în 5 ani. Norman Winarski, unul dintre fondatorii Siri și consultant la SRI Ventures, a vorbit despre viitorul asistenței medicale în cinci ani, ținând cont de impactul inteligenței artificiale. Adresă: https://rb.ru/story/future-of-ai-healthcare/
3. Inteligență artificială și decizie medicală. Sergey Sorokin, CEO Intellogic și fondator Botkin.AI, despre posibilitățile inteligenței artificiale în sprijinirea adoptării decizii medicaleși dezvoltarea diagnosticelor: https://www.if24.ru/iskin-i-vrachebnoe-reshenie/
4. Algoritmul lui Andrew Ng este mai bun la diagnosticarea pneumoniei decât medicii. O echipă de la Universitatea Stanford condusă de Andrew Ng a dezvoltat un algoritm de învățare profundă care depășește radiologii experimentați în diagnosticarea pneumoniei din raze X https://hightech.fm/2017/11/16/pneumonia-algorithm
5. Inteligența artificială nu poate trata deja mai rău decât medicii: tendințe în dezvoltarea IA în medicină. Ilya Popov, membru al grupurilor de lucru din industrie din cadrul Ministerului Finanțelor al Federației Ruse, al Camerei de Comerț și Industrie a Federației Ruse și al Business Russia, a vorbit despre tendințele de dezvoltare a AI în domeniul farmaceutic și al medicinei și a dat prognoze pentru 2018: https: //rb.ru/opinion/trendy-razvitiya -ai-v-farme/
6. Inteligența artificială va ajuta la stabilirea diagnosticelor în toate spitalele din China. Platformele medicale AI pot face chiar și cele mai complexe diagnostice cu o acuratețe de 85% și pot prescrie scheme de tratament boli oncologice, care sunt în proporție de 96% în concordanță cu opinia celor mai buni medici din China, potrivit China Daily. Adresă: https://hightech.fm/2017/10/11/ai-china-diagnostic
7. Inteligența artificială - o revoluție sau un nou truc de marketing? Prezentare generală a opiniilor pe tema inteligenței artificiale de la diverși experți: https://www.crn.ru/numbers/spec-numbers/detail.php?ID=123946
8. Erorile inteligenței artificiale. În fiecare zi auzim că inteligența artificială ne va rezolva toate problemele - de la mașini cu conducere autonomă până la tratamentul cancerului. În același timp, unii oameni de știință și lideri din industrie, precum Elon Musk, fondatorul Tesla, consideră că inteligența artificială reprezintă o amenințare existențială pentru umanitate. Unde este adevărul și ce se ascunde sub acest termen? Specialistul în informatică Anatoly Gershman vorbește despre principalele mituri din jurul AI https://postnauka.ru/faq/80051
9. Cele mai interesante soluții și proiecte AI din 2017. Una dintre tendințele IT strălucitoare ale anului trecut a fost dezvoltarea rapidă a serviciilor care utilizează tehnologii de învățare automată și sisteme de inteligență artificială (Inteligenta artificială, AI) bazate pe rețele neuronale. Reamintim cele mai originale și promițătoare soluții software din acest domeniu https://3dnews.ru/963472/
10. Google introduce instrumentul open source AI pentru medicina de precizie. Compania a creat DeepVariant, un instrument care poate fi folosit pentru a îmbunătăți acuratețea secvențierii genomice, disponibil prin Google Cloud.

Inteligența artificială (AI, în engleză Inteligența artificială, AI) - știința și tehnologia creării de mașini inteligente, în special inteligente programe de calculator. AI este legată de sarcina similară de utilizare a computerelor pentru a înțelege inteligența umană, dar nu se limitează neapărat la metode plauzibile din punct de vedere biologic.

Nu există un singur răspuns la întrebarea ce face inteligența artificială. Aproape fiecare autor care scrie o carte despre AI pleacă de la o anumită definiție din ea, luând în considerare realizările acestei științe în lumina ei.

Există două direcții de dezvoltare a AI:

rezolvarea problemelor legate de apropierea sistemelor AI specializate de capacitățile umane și integrarea acestora, care este implementată de natura umană;

crearea inteligenței artificiale, reprezentând integrarea sistemelor AI deja create în sistem unic capabil să rezolve problemele omenirii.

Însă, în acest moment, în domeniul inteligenței artificiale, există o implicare a multor domenii care sunt mai mult practice decât fundamentale pentru AI. Au fost încercate multe abordări, dar niciun grup de cercetare nu a venit încă cu apariția inteligenței artificiale.

Domeniile roboticii și ale inteligenței artificiale sunt strâns legate între ele. Integrarea acestor două științe, crearea de roboți inteligenți constituie o altă direcție a AI.

Robotica se bazează pe discipline precum electronica, mecanica, programarea. Există robotică de construcții, industrială, casnică, aviatică și extremă (militară, spațială, subacvatică).

Inteligența este necesară pentru roboți pentru a manipula obiecte, a naviga cu probleme de localizare (localizați, studiați zonele din apropiere) și planificați mișcarea (cum să ajungeți la țintă).

Dezvoltarea și producția de roboți medicali în secolul al XXI-lea au obținut un astfel de succes tehnic și economic, încât informațiile despre aceștia par din ce în ce mai puține science fiction în fiecare an.

Progresele din domeniul roboticii și sistemelor de inteligență artificială au un impact din ce în ce mai mare asupra vieții oamenilor în fiecare zi, în adevăratul sens al cuvântului. Progresele tehnice și economice din robotică au dus la faptul că medicina a apelat din ce în ce mai mult la ajutorul roboților. Astăzi, roboții medicali sunt capabili să efectueze operații chirurgicale complexe, ajutând la realizarea de diagnostice precise, îngrijirea pacienților, iar lista capacităților lor nu se limitează la aceasta.

Cum ne rezolvăm problemele de sănătate, mai ales dacă sunt grave? Totul începe cu găsirea unei clinici decente și a unui specialist de top în domeniul lor. Și acum, imaginați-vă o astfel de imagine.

Clinica este găsită, specialistul este cel mai de succes în acest domeniu și acceptă.... în jurul ceasului!!!

Nu are nume de familie sau patronim. Doar numele modelului. Acesta este un robot!

Aici, în general, perspectiva pentru viitorul apropiat. Între timp, roboții lucrează sub îndrumarea strictă a unui medic cu experiență.

Secțiuni:

Rob doctorii

Robocomplexuri

Robosisters

Proteze robotizate

Roboți în interiorul nostru

Roboți de reabilitare

Robo-ajutor

Ce sunt roboții medicali și de ce sunt necesari

Un robot medical este un robot care este conceput pentru a efectua orice acțiuni legate de medicină în general și de sănătatea umană în special. Zeci de scriitori de science fiction în sute de lucrările lor au descris în detaliu toate funcțiile posibile, sarcinile roboților medicali și chiar caracteristicile dispozitivului propus. În conformitate cu aceste descrieri, robo-medii viitorului apar într-o varietate de moduri. Acestea sunt „truse de prim ajutor” în miniatură complexe, dar foarte inteligente, încorporate într-un costum spațial și complexe medicale staționare care sunt capabile să „învie morții”. Dezvoltat de science fiction și de zeci de modele de asistenți roboți, bone și alți lucrători de salubritate. Există chiar și o variantă de nanoroboți care sunt prezenți în mod constant în sângele uman, care sunt capabili să elimine toxinele, să vindece rănile și să facă pe eroii filmelor fantastice de acțiune impenetrabile în sensul literal.

În realitate, roboții medicali se dezvoltă pe linii similare. În primul rând, acestea sunt complexe chirurgicale. Și chiar dacă independența lor în deciziile pe care le iau este pur condiționată, acești roboți medicali au deja sute de operațiuni de succes în contul lor.

A doua direcție fundamentală astăzi poate fi numită clasa roboților asistenți. Aceste asistente și asistente automate au un aspect umanoizi și nu sunt foarte umanoizi, dar fac pași mari în a ajuta personalul medical uman și bolnavii.

A treia direcție este legată, în primul rând, de protezarea, dezvoltarea substituenților membrelor umane și crearea de exoschelete. Membrele artificiale „inteligente” nu numai că ajută anumite pacienți, ci servesc și la dezvoltarea de noi tehnologii robotice.

Oarecum îndepărtate de cea mai mare parte a dispozitivelor medicale robotizate sunt vehiculele pentru persoanele care și-au pierdut capacitatea de a se deplasa independent. Fie că este un scaun cu rotile controlat inteligent sau un mijloc de a evacua răniții de pe câmpul de luptă.

Ei bine, cum să te descurci fără mijloacele didactice robotizate pentru viitorii medici? Acești roboți medicali se zvârcesc de dureri de dinți, „dau naștere” copiilor și îndură alte greutăți care le-au întâmpinat.

Lista de mai sus de direcții pentru dezvoltarea roboților medicali poate servi drept răspuns la întrebarea - de ce avem nevoie de roboți medicali.

Medicina s-a concentrat anterior pe tratament boli acute, astazi acorda din ce in ce mai multa atentie afectiunilor cronice - obezitate,.

Detectarea precoce a insuficienței cardiace, a tulburărilor autoimune și a bolilor salvează viețile multor pacienți, dar complică sarcina medicilor.

Alegeți și scrieți
vezi un medic gratis

Descărcați aplicația gratuită

Descărcați pe Google Play

Disponibil in magazinul de aplicații

Chiar și pentru geniile medicale cu intuiție și experiență profesională, nu este atât de ușor să iei decizia corectă, deoarece în fiecare oră volumul de date medicale crește rapid.

Pentru a rezolva rapid problema, medicii trebuie să folosească, pe lângă propria lor, încă o inteligență - artificială.

Ce este inteligența artificială?

Prin inteligență artificială (AI), experții înțeleg capacitatea unei mașini de a imita comportamentul uman rațional. Mașina trebuie să perceapă informațiile în schimbare și să ia decizii optime.

Până la începutul secolului 21, două concepte de inteligență artificială și-au găsit aplicații în medicină - sistemele expert și rețelele neuronale.

Cum funcționează sistemele expert

Sistemele expert au început să se dezvolte în anii 70 ai secolului XX. Partea cheie a sistemului expert este baza de cunoștințe - o colecție de informații despre subiect și un set de instrucțiuni aplicabile faptelor.

Faptele din baza de cunoștințe a unui sistem expert descriu fenomene permanenteîntr-un domeniu specific. De exemplu: „La persoana sanatoasa doua picioare".

În timpul funcționării, sistemul primește informații despre o anumită sarcină: „Pacientul A are un picior”, pe care le stochează în memoria de lucru. memorie de lucru se referă la baza de date pentru un verdict: „Pacientul A este bolnav”.

Crearea sistemelor expert necesită resurse uriașe. Pentru a obține un sistem expert bun, aveți nevoie de experți în domeniu, ingineri de cunoștințe, programatori. Baza de cunoștințe nu trebuie doar creată, ci și completată în mod constant.

Cum funcționează rețelele neuronale

În prezent, conceptul de sisteme expert se confruntă cu o criză gravă. Cu capacitatea de a învăța, piața AI a fost cucerită de rețelele neuronale (NN).

Mecanismul de funcționare a NN se bazează pe principiul rețelelor neuronale biologice. Sub formă de computer, rețelele neuronale reprezintă un grafic cu trei sau mai multe straturi de neuroni conectate în straturi într-un fel sau altul. Compușii au ponderi care joacă un rol important în învățarea NN.

În timpul antrenamentului, neuronii de intrare sunt alimentați cu date. În plus, datele sunt procesate de neuronii de pe stratul interior, iar anumite valori noi sunt obținute la neuronii de ieșire.

Dacă valorile obținute nu se potrivesc cercetătorilor, aceștia modifică greutatea conexiunilor din rețeaua neuronală și o reînvață. Cu cât NN primește mai multe date, cu atât este mai fiabil răspunsul la solicitarea pe care o emite.

De exemplu, la cererea noastră către sistem: „, frisoane și căldură„Adunarea Națională, după ce a analizat fișele medicale a mii de pacienți, poate da răspunsul: „Cu un grad mare de probabilitate ai”.

Este important de menționat că rețeaua nu are cunoștințe despre ce sunt temperaturile, frisoanele, gripa. Găsește doar legături între simptome și constatările medicului în eșantionul de date și clasifică aceste relații în funcție de greutatea lor.

Principala diferență dintre AI și programele computerizate convenționale

Spre deosebire de programele de calculator convenționale, atunci când creează AI, programatorul nu trebuie să cunoască toate dependențele dintre datele de intrare și rezultat. Unde omul a creat deja modele matematice - de exemplu, pentru prelucrarea statistică a dosarelor medicale - AI nu este necesar.

Munca AI este de a învăța dintr-o serie de date fiabile și de a căuta acele formule și dependențe care nu sunt determinate de o persoană.

De ce este capabilă inteligența artificială medicală

Practica și experiența unui medic ar putea să nu fie suficiente pentru a diagnostica corect boala. Cu acces la literatura științifică și milioane de cazuri Retea neurala poate clasifica rapid un caz, îl corela cu altele similare și poate formula propuneri pentru un plan de tratament.

În stadiul actual de dezvoltare a tehnologiei, AI nu poate rezolva sarcini complexe care sunt imposibile pentru un medic: de exemplu, creați dispozitive fantastice care scanează în mod independent o persoană și prescriu un tratament eficient.

Soluții inteligente pentru medici

Acum AI rezolvă sarcini relativ simple: de exemplu, dau o concluzie dacă există corp strain sau patologie pe radiografie și dacă există celule canceroase în materialul citologic. În același timp, acuratețea evaluărilor datelor medicale - RMN, imagini cu ultrasunete, mamografii - depășește deja 90%.

Proiect IBM: Watson

Cel mai faimos exemplu de implementare a AI în diagnostice medicale a devenit sistemul IBM Watson. Acesta este un supercalculator care poate răspunde la întrebări formulate în limbajul profanului, și nu în limbajul de programare.

În 2015, IBM a creat chiar și o divizie separată - IBM Watson Health, care implementează tehnologia AI în asistența medicală.

Calculatorul Watson are acces la diverse surse de date: enciclopedii, baze de date articole științifice, antologii de cunoștințe. Datorită puterii uriașe de calcul, IBM Watson a reușit să analizeze 30 de miliarde de imagini medicale și 50 de milioane de dosare medicale electronice anonime.

Inițial, IBM a instruit și a aplicat IA în oncologie. Cu toate acestea, recent, dezvoltatorii IBM Watson au colaborat cu Asociația Americană a Inimii.

Platforma cognitivă va căuta acum semne de stenoză a valvei aortice (un tip foarte frecvent de boală cardiacă) pe baza datelor imaginilor cu ultrasunete.

Tehnologiile Watson Health sunt disponibile prin platforma Watson Health Cloud. Este destinat medicilor, cercetătorilor, agenților de asigurări și companiilor de asistență medicală.

Proiecte Google: DM Health și Verily

Desigur, IBM nu este singurul monstru tehnologic care își promovează soluțiile inteligente în medicină. Divizia Google - DeepMind Health - folosește tehnologia gigantului IT în medicină.

Astăzi, DM Health este în parteneriat cu Moorfields Eye Hospital din Londra. Cu ajutorul AI, medicii doresc să analizeze mii de imagini anonime ale ochilor pentru a le găsi simptome primare orbire.

În plus, DM Health lucrează cu University College London pentru a dezvolta un produs care poate face distincția automată între țesutul sănătos și canceros din zona capului și gâtului.

O altă divizie a Google - Verily este angajată într-un proiect similar. Specialiștii companiei folosesc AI și algoritmii motoarelor de căutare Google pentru a analiza ceea ce face o persoană sănătoasă.

Startup israelian: MedyMatch Technology

Potrivit statisticilor, numărul de erori în efectuarea unui diagnostic conform tomografie computerizata depaseste 30%. Gandeste-te la asta! În aproape fiecare al treilea caz, medicul prescrie pacientului un tratament greșit.

Pe baza inteligenței artificiale și a datelor mari, israelienii au dezvoltat o soluție datorită căreia medicii pot diagnostica mai precis. În timp real, sistemul MedyMatch compară imaginea creierului pacientului cu alte sute de mii de imagini care se află în „norul” acestuia.

AI de la MedyMatch recunoaște cele mai mici abateri de la normă, care nu pot fi întotdeauna observate de un specialist, reducând astfel la minimum probabilitatea unei erori în efectuarea unui diagnostic.

Tehnologia israeliană MedyMatch are doar 20 de angajați. Așa cum este adesea cazul, pe o piață nouă, jucătorii mici pot concura cu giganții.

Soluții inteligente pentru pacienți

Bolnavii cronici trebuie să monitorizeze dinamica sănătății în fiecare zi. Pentru a face acest lucru, pacienții poartă dispozitive pentru a monitoriza pulsul, presiunea, respirația. Cu toate acestea, datele nu trebuie doar colectate, ci și prelucrate și interpretate corect.

Vin în ajutor aplicațiile mobile, care:

• lucrați rapid cu informații despre starea corpului, raportând modele alarmante medicului curant;
• dați cele mai simple sfaturi deja prescrise în program pentru a îmbunătăți starea de bine și tratamentul;
• colectați matrice de date necesare pentru formarea ulterioară a AI.

Cardiolog de buzunar AliveCor

Aplicația mobilă AliveCor poate procesa datele senzorului pentru a efectua ECG acasă. AI decriptează datele pacientului zilnic și monitorizează tendințele periculoase. Dacă aplicația detectează riscul unui atac de cord iminent, va cere utilizatorului să consulte în prealabil un medic.

Aproape o adevărată asistentă Sense.ly

O asistentă animată din aplicația Sense.ly întreabă dacă se simte bine, dacă tensiunea arterială este normală, dacă există plângeri. AI-ul aplicației recunoaște și trimite informații medicului curant. Asistenta virtuală poate explica simptomele, vă poate aminti să luați medicamente și poate comunica direct cu medicul dumneavoastră prin link video.

Boti de consilier medical

Serviciul de telemedicină Healthtap a preluat scripturile pentru multe mii de consultații și a instruit robotul de chat Doctor A.I cu privire la ele. De asemenea, puteți obține sfaturi de la acest bot prin difuzorul inteligent Amazon Alexa.

O dezvoltare similară, botul de chat Heath Bot, a fost creat de Microsoft. Până acum, însă, boții înțeleg doar engleza.

AI pentru bolnavii de cancer Mendel.ai

Uneori, ultima speranță a unui pacient cu cancer poate fi testarea unui nou medicament împotriva cancerului. Pacientul, voluntar conștient Risc ridicat, are șansa de a obține un tratament eficient care va fi disponibil publicului larg în câțiva ani.

O persoană care suferă de oncologie nu este suficient de calificată pentru a înțelege dacă testele sunt potrivite pentru el. AI-ul proiectului Mendel.ai vine în ajutorul celor disperați: sistemul recunoaște limbajul natural în care este scris fișa medicală și oferă pacientului teste adecvate.

Soluții inteligente pentru managementul spitalelor

Funcționarea spitalului necesită o coordonare rapidă a personalului și a resurselor - în joc sunt sănătatea și viața pacienților. Cum să preziceți de câți medici, camere, materiale are nevoie o instituție medicală într-o anumită perioadă de timp?

Asistent electronic Bright.md

Bright.md a fost dezvoltat ca intermediar între medic și pacient. Asistentul AI ajută la rezolvarea sarcinilor de rutină - organizează o întâlnire între pacient și medic, programează teste, primește răspunsurile pacientului conform chestionarului.

Asistentul eliberează medicul de proceduri birocratice și simplifică interacțiunea pacientului cu clinica.

Sistemul Qventus de monitorizare a pacientului

Sistemul Qventus monitorizează starea de sănătate a pacienților din spital, prezice deteriorarea și rezervă medici și echipamente pentru a preveni o situație critică.

Controlerul AI Qventus este folosit în mai multe spitale americane și și-a dovedit deja eficacitatea. Într-un spital, sistemul a reușit să reducă numărul de pacienți din spital cu 39%, deoarece personalul a primit avertismente în timp util despre starea pacienților și a oferit rapid asistență.

„A treia opinie” a lui Klimenko despre medicina rusă

În martie 2016, IBM a oferit acces de testare la Watson specialiștilor din mai multe instituții medicale din Rusia. Ce anume medici și clinici au reușit să lucreze cu Watson, IBM nu a precizat.

În același timp, Andrei Filatov, CEO al IBM în Rusia și CSI, s-a plâns că asistența medicală în Rusia este foarte strict reglementată. În medicina casnică se aplică principiul: „ceea ce nu este permis este interzis”.

Motivul eșecului IBM în Rusia stă la suprafață - inovațiile în medicină sunt declarate unul dintre obiectivele strategiei economiei digitale, în cadrul căreia se face un curs spre substituția importurilor. Potrivit Guvernului Federației Ruse, până în 2020 Rusia va avea propriul Watson. Cine o va crea?

În 2016, consilierul președintelui Federației Ruse, German Klimenko, a anunțat dezvoltarea primului proiect al Institutului pentru Dezvoltarea Internetului în domeniul medicinei. Sistemul, numit „Third Opinion”, va recunoaște patologiile organismului în funcție de datele digitale obținute din radiografii, ecografie, CT, RMN.

Software-ul este dezvoltat de compania Video Analysis Technologies. Datele pentru instruirea AI au fost oferite dezvoltatorilor gratuit de Institutul de Cercetare de Urologie și Radiologie Intervențională, numit după V.I. PE. Lopatkina, Centrul Național de Cercetare pentru Oncologie și Imunologie Pediatrică, numit după N.N. Dmitri Rogachev și o serie de centre medicale regionale.

Un astfel de proiect de amploare necesită investiții serioase. Potrivit domnului Klimenko, costurile se ridică la zeci de milioane de dolari. Dezvoltatorii plănuiesc să strângă fonduri printr-o ICO (o formă de strângere de fonduri prin vânzarea de criptomonede către investitori).

Pavel Shklyudov, fostul lider al tehnologiilor avansate din regiunea europeană a IBM, consideră că „proiectul (notă – „A treia opinie”) are potențialul, dar pentru a crea o astfel de clasă de sisteme, este nevoie de 5 ani, de 20 de ori. mai multe finanțe și oameni concentrați mai degrabă pe produs decât pe munca științifică.

Probleme de implementare a AI: mituri și provocări reale

Oamenii de foarte multe ori evaluează negativ noile tehnologii. De asemenea, în jurul AI, există multe temeri, temeri și mituri.

Inteligența artificială este pe cale să o învingă pe cea umană!

Cel mai răspândit mit este credința în viitoarea „răzvrătire a mașinilor”. Astfel de temeri sunt evident premature.

Exemplele de tehnologii pe care le-am dat se referă la așa-numita IA îngustă (narrow AI). Astfel de sisteme, în principiu, sunt capabile să rezolve doar anumite sarcini; nu sunt capabile să depășească mintea umană.

Apariția superinteligenței ultra-inteligente nu ar trebui așteptată până în 2045, prezice futuristul american Raymond Kurzweil.

Dar, potrivit co-fondatorului Microsoft, Paul Allen, până când este studiat amănunțit creier uman, este prea devreme să vorbim despre o superinteligență artificială, potențial periculoasă.

În general, răscoala mașinilor este amânată.

Pacientul nu va avea dreptul la anonimat!

Și aceasta este problema care există cu adevărat. Potențiala încălcare a confidențialității medicale de dragul unui tratament eficient pare destul de probabilă.

Pentru ca sistemele AI să producă cunoștințe relevante și utile, acestea au nevoie de acces la cantități uriașe de date. Datele medicale - carduri electronice, poze, opiniile medicului - sunt informatii personale, sunt supuse legilor privind protectia datelor cu caracter personal.

De exemplu, cardurile electronice și istoricele de caz vor fi în domeniul public. Companiile de asigurări ar putea fi interesate de ele, care vor începe să umfle costul poliței pentru pacienții care, în opinia lor, „nu sunt tocmai sănătoși”.

Angajatorii pot refuza un solicitant dacă află despre bolile sale sau despre predispozițiile genetice - o destulă constatare a distopiei din filmul „Gattaca”.

Dezvoltarea tehnologiei necesită o schimbare a cadrului legal. Între timp, inovatorii sunt nevoiți să lucreze în zona legală „gri”.

Inteligența artificială va provoca haos legal!

Din păcate, este foarte posibil. Un memorandum de cooperare între DeepMind Health și Royal Free Hospital din Londra s-a transformat într-un scandal puternic.

În 2016, o divizie a Google a obținut acces la înregistrările bolilor, apelurile de urgență, datele radiologice - toate informațiile digitale ale spitalului timp de 5 ani. Informațiile despre memorandum au ajuns în presă și a fost depusă o plângere împotriva Google la Biroul Comisarului pentru Informații din Regatul Unit.

Conform legislației britanice, datele personale ale pacienților pot fi transferate organizațiilor doar într-o formă anonimizată. DeepMind Health a primit date necriptate.

Până acum, dezbaterile sunt limitate la dezbatere publică. Cu toate acestea, acest scandal sau altul similar poate deveni primul precedent judiciar pentru protecția datelor medicale de sistemele AI.

Pentru a evita încetinirea progresului, industria inovației are nevoie reglementare legală. Dar legiuitorii sunt oameni la fel ca noi, cu propriile părtiniri și prejudecăți.

Rămâne de sperat că atunci când elaborează un cadru legal, parlamentarii din diferite țări se vor baza pe opiniile experților, și nu pe fobii.

Provocări cheie în aplicațiile medicale AI

Ce rămâne dacă renunțăm la alarmismul tehnologic și aspecte legale? Principalul obstacol în calea utilizării masive a inteligenței artificiale în asistența medicală poate fi două lucruri:

• cantitate excesivă de date pentru antrenament;
• problema de personal.

Fără date de calitate, AI nu va funcționa productiv. Și fără specialiști instruiți, simpla aplicare a algoritmilor gata pregătiți la datele pregătite nu va da nici rezultatul dorit.

În plus, posibila reducere a locurilor de muncă în medicină este alarmantă. Chirurgii, traumatologii și stomatologii pot dormi liniștiți, dar terapeuții și diagnosticienii sunt amenințați cu concedieri în cazul introducerii masive a IA.

În 2017, compania japoneză Fukoku Mutual Life Insurance a concediat 43 de angajați după ce IBM Watson a început să funcționeze. Conducerea companiei a evaluat performanța supercomputerului și a specialiștilor în asigurări de sănătate „optimizate”.

Evaluare de piață și perspective pentru IA medicală

Potrivit consultanților Frost & Sullivan, veniturile companiilor de IA medicală vor ajunge la 6,1 miliarde de dolari până în 2021, cota IBM fiind de aproximativ 45%.

Compania de cercetare Research and Markets estimează perspectivele mai modest: până în 2020 piața va crește la 5,05 miliarde de dolari (în 2014 era de doar 419,7 milioane de dolari).

Conform calculelor R&M, asistența medicală va fi segmentul cu cea mai rapidă creștere în adoptarea AI. Motivul este cererea în creștere pentru studii clinice, modelare de tratament și noi cercetări.

Frost & Sullivan a întocmit o foaie de parcurs pentru dezvoltarea industriei pentru câțiva ani de acum înainte.

• Până la începutul anilor 2020, sistemele AI vor fi oferite pacienților de pretutindeni îngrijire medicală pe baza datelor la care vor avea acces pacienții și medicii.
• Bolile cronice precum cancerul și diabetul vor fi diagnosticate în câteva minute folosind sisteme cognitive care vor vizualiza caracteristici fiziologice la scanarea corpului uman.

Optimiștii de la F&S sugerează că până în 2025 sistemele AI vor fi utilizate în 90% din clinicile din SUA și aproximativ 60% din cele mai mari spitale din lume. Experții speră că sistemele medicale de inteligență artificială vor acoperi aproape 70% din populația lumii.

Prezentare generală CEO Serviciul Doc+ al lui Ruslan Zaidullin.

La marcaje

Inteligența artificială (IA) nu este o minte cibernetică, ci un sistem de algoritmi bazat pe învățarea automată. Oamenii de știință cred că, în viitor, AI ne va elibera de îndeplinirea sarcinilor de rutină în multe domenii. De exemplu, inteligența artificială ar putea avea un impact major asupra medicinei.

Companii precum IBM, Google, Apple, Microsoft, General Electric și multe altele dezvoltă deja produse, servicii și procese medicale „inteligente”: conform companiei de cercetare Venture Scanner, sunt peste 800. Companii din SUA, Marea Britanie și Israel sunt cele mai active.

Analiştii de la IDC au calculat că până în 2018, 30% organizatii medicale oferi clienților servicii bazate pe inteligență artificială. În acest articol, vă vom spune ce pot face sistemele inteligente astăzi și cine le dezvoltă.

Prelucrarea datelor pacientului

Fiecare poză medicală, protocol de examinare și anamneză conține informații care vă permit să diagnosticați și să prescrieți cu exactitate un tratament. Din păcate, chiar și medicii cu experiență nu văd întotdeauna imaginea completă a bolii, deoarece datele în card medical nu sunt structurate, iar istoricul medical poate fi prea voluminos. Eficiența lor este afectată și de oboseală și, în unele cazuri, de lipsa de cunoștințe în zone înguste.

Unele boli, cum ar fi cancerul, pot fi învinse dacă simptomele neevidente sunt recunoscute la timp și tratamentul este început. Potrivit Google, unul din zece pacienti sufera de o interpretare gresita a informatiilor medicale.

Inteligența artificială poate rezolva această problemă. Evoluții „inteligente” pentru evaluarea stării pacientului și diagnosticul preliminar sunt oferite de Google (Deepmind Health) și IBM (Watson Health).

Un exemplu de soluții smart mHealth este serviciul Ada. Aplicația mobilă pune întrebări, iar persoana își descrie simptomele. După aceea, sistemul caută în baza de date informații despre problemă, face recomandări și, în unele cazuri, vă sfătuiește să consultați un medic. Pe piața rusă, DOC + dezvoltă astfel de soluții, precum și Qapsula.

Există și alte servicii similare. Mai mult, ei sunt capabili să diagnosticheze boli complexe: de exemplu, retinopatia diabetică. Sau chiar prezice posibile probleme cu inima la oameni aparent sănătoși.

O îngrijire specială este necesară pentru persoanele care au fost recent externate din spital. Pentru ei a fost dezvoltată aplicația Sense.ly, a cărei bază este aceeași inteligență artificială.

Sistemul colectează și analizează datele despre sănătatea umană și le trimite medicului. Dacă specialistul observă o problemă, trimite imediat pacientul la spital. Din păcate, nu este încă disponibil în Rusia: serviciul funcționează numai în SUA.

Câștigând popularitate și analiză genetică. Cu cât medicii au mai multe informații despre cauza de bază a bolii, cu atât tratament mai eficient. În aceasta sunt ajutați de sisteme „inteligente” de analiză a genomului. Un astfel de serviciu este Sophia Genetics. Analiza ADN-ului relevă predispoziția unei persoane la o serie de boli: ulcere gastrice, diabet și așa mai departe.

De asemenea, merită remarcat proiectele longevitatea umanăși Deep Genomics. Sarcina lor este colectarea primară de informații și crearea unei baze de date „genetice”. Deja astăzi, puteți dona o mostră de material genetic și puteți primi un raport detaliat cu o analiză a genomului dumneavoastră. De exemplu, un astfel de serviciu este oferit de serviciul american 23andMe și Atlasul intern.

Astfel de proiecte nu numai că satisfac curiozitatea clientului, ci ajută, de exemplu, la alegerea unui medicament în funcție de caracteristicile individuale.

Inteligența artificială va permite modelarea mai precisă a medicamentelor. În viitor, oamenii de știință vor putea seta proprietățile dorite ale unui compus chimic, iar computerul va forma structura moleculară necesară.

Deja acum există companii care oferă astfel de soluții. Unul dintre ei, Atomwise, folosește supercomputere pentru a găsi formula optimă pentru un medicament. Un alt exemplu de proiect similar este Berg Health.

Dacă inteligența artificială devine larg răspândită în produsele farmaceutice, ne putem aștepta la apariția unor medicamente noi calitativ și la o reducere a timpului de comercializare.

evoluții rusești

Mai sus, am citat de multe ori proiecte din Europa, Asia și SUA ca exemplu. Cu toate acestea, în Rusia, se lucrează și în mai multe domenii din domeniul IA medicală. Cele mai populare dintre ele se referă la recunoașterea vorbirii și diagnosticarea online a bolilor folosind imagini medicale.

Anul trecut, Centrul pentru Tehnologii Vorbirii a primit 250 de milioane de ruble pentru a dezvolta un serviciu cloud pentru recunoașterea vocală a vorbirii medicale Voice2Med.

Obiectivul proiectului este de a reduce timpul petrecut de lucrătorii din domeniul sănătății completând documentele. Potrivit Ministerului Muncii și Protecției Sociale, acum durează jumătate din timpul de lucru.

Grigory Kolesnikov, șeful programului de accelerare G4A (Grants4Apps) la Bayer din Rusia, vorbește despre ceea ce împiedică implementarea în medicină și discută dacă este posibil ca startup-urile din acest domeniu să depășească astfel de obstacole.

Cum AI ajută profesioniștii din domeniul medical

Google a vorbit recent despre introducerea planificată pe piață a sistemelor de inteligență artificială, permițându-vă să salvați conversațiile telefonice de zgomotul de fundal (să zicem, câini care lătră). După cum ni s-a promis, algoritmii bazați pe inteligența artificială din interiorul smartphone-ului vor ajuta la efectuarea operațiunilor de rutină cât mai mult posibil. Perspectivele sunt impresionante oameni moderni petrec câteva ore pe zi în fața ecranelor dispozitivelor lor. Și astfel de tehnologii sunt deja ferm înrădăcinate în viața noastră.

Astăzi, inteligența artificială este utilizată în mod activ în dezvoltarea aparatelor de uz casnic, a asistenților vocali personali și a sistemelor de securitate. Unde trebuie să procesați o cantitate mare de informații.

În medicină, inteligența artificială poate îmbunătăți eficiența diagnosticului datorită capacității de a lucra cu volume mari. Există un caz cunoscut când serviciul de diagnosticare „inteligent” IBM Watson a identificat un pacient de 60 de ani cu un diagnostic incorect formă rară leucemie. Pentru a face acest lucru, sistemul a „studiat” 20 de milioane de articole științifice despre cancer în 10 minute.

Drept urmare, AI face posibilă reducerea volumului sarcinilor de rutină de zi cu zi pe care specialiştii medicali trebuie să le rezolve. Și capabil să minimizeze posibile greșeli. Și, de asemenea, deschide oportunități pentru apariția de noi profesii pentru întreținerea sistemelor digitale în medicină.

De ce nu merge totul bine?

Programele și dispozitivele cu inteligență artificială sunt acum utilizate în analiza imaginilor cu raze X, CT și RMN (este suficient să încărcați imaginea în sistem, după care AI ​​va analiza și va da o concluzie). Medicina „inteligentă” este folosită în telemonitorizarea bolilor cronice și în evaluarea necesității de spitalizare a persoanelor, în chirurgia asistată de robot. De asemenea, farmaciștii au stăpânit noile tehnologii - AI este folosită în dezvoltarea de noi medicamente.

De exemplu, Semantic Hub a creat recent un serviciu bazat pe inteligență artificială pentru a automatiza evaluarea potențialului. preparate medicaleînainte de a fi lansate pe piață. Sistemul colectează și analizează milioane de documente, inclusiv publicații științifice legate de boală, scopul și efectul medicamentului în curs de dezvoltare. Apoi analizează informațiile și trage o concluzie despre potențialul medicamentului, luând în considerare toți factorii de risc și avantaj competitiv. Anterior, dezvoltatorii de medicamente puteau studia „manual” doar 1% din astfel de documente.

Produsele, serviciile și procesele medicale „inteligente” sunt acum dezvoltate de aproape toate corporațiile „digitale” de vârf. În total, conform companiei de cercetare Venture Scanner, astfel de dezvoltări sunt realizate de peste 800 de companii din întreaga lume.

Mulți experți prevăd o creștere rapidă a pieței inteligenței artificiale - cu aproximativ o treime pe an. BIS Research estimează că piața totală a IA pentru asistența medicală va ajunge la 28 de miliarde de dolari până în 2025.

Dar nu totul este atât de roz. Există obstacole în calea introducerii tehnologiilor AI în medicină. Și adesea apar întrebări de la personalul medical înșiși, pentru care inovațiile pot provoca o neîncredere rezonabilă.

Care este motivul problemelor? Să încercăm să ne dăm seama.

Obstacole în calea inteligenței artificiale în medicină

1. Informații „a doua prospețime”

Este vorba, desigur, despre calitatea și volumul informațiilor medicale. Datele acumulate în fișele medicale ale pacienților pot fi incomplete, pot conține erori, inexactități și termeni non-standard. Nu au suficiente înregistrări ale vieții pacientului, obiceiurile și comportamentul acestuia. mecanisme eficiente colectarea acestor informații pur și simplu nu există încă.

Rezultatele analizei bazate pe astfel de date vor provoca întotdeauna un scepticism rezonabil, iar încercările de a îmbunătăți calitatea acestei analize se confruntă cu un proces destul de laborios.

Pentru a elimina această problemă, acum sunt propuse opțiuni pentru antrenarea inteligenței artificiale pe cantități mici de informații. Ca exemple de succes de astfel de instruire, se poate numi principiul de funcționare a tastaturii smartphone-ului, atunci când sistemul memorează și analizează cuvintele introduse anterior și poate prezice conținutul următoarelor texte. Aplicațiile pentru recunoașterea feței și muzica se bazează pe tehnologii similare.

Dacă este implementat cu succes în medicină, un sistem de învățare automată poate rezolva multe probleme: verificați compatibilitatea medicamentelor, faceți diagnostice bazate pe analiza genetică. Ca exemplu, putem cita soluția Droice Labs, care face multe din cele de mai sus deja în practică în Rusia.

2. Roboți tăcuți

A doua limitare a inovațiilor propuse în medicină este lipsa de transparență în procesul de luare a deciziilor de către nucleul intelectual al sistemului. Inteligența artificială funcționează pe principiul „cutiei negre”. Dacă există o eroare în algoritm și sistemul a luat decizia greșită, atunci va fi extrem de dificil să răspunzi la întrebarea „de ce”.

Acum ei dezvoltă mașini care pot dezvălui motivele deciziilor lor. Oamenii de știință americani se apropie de lansarea pe piață a unui astfel de produs. În special, Agenția pentru Proiecte de Cercetare Avansată a Apărării (DARPA) sprijină 13 grupuri de cercetare care sunt preocupate de rezolvarea acestei probleme.

Compania locală „Intellogic” în brevetul său revendică și utilizarea ontologiilor medicale pentru pregătirea modelelor matematice și pentru prezentarea rezultatelor dezvoltării modelelor de rețele neuronale. Această abordare, potrivit autorilor brevetului, va permite medicilor să înțeleagă modul în care mașina ia decizii și va reduce semnificativ cantitatea de date necesară pentru antrenarea modelelor.

Complexitatea abordărilor prelucrării datelor bazate pe inteligența artificială dă naștere unei alte probleme: selecția și dezvoltarea personalului capabil să utilizeze și să mențină eficient sisteme cu algoritmi non-triviali.

3. Mașini inteligente - abordare inteligentă!

În plus față de algoritmul în sine, care poate efectua analize cu un grad înalt exactitate, este necesară o echipă de proiect puternică pentru a implementa cu succes o inovație în practică. Succesul unui astfel de proiect în medicină depinde de cât de productiv interacționează participanții.

Echipa ar trebui să includă specialiști cu o gamă largă de competențe în domeniu, algoritmi matematici și abordări ale securității informațiilor, cu abilități de programare și reprezentare vizuală a datelor. Este foarte de dorit ca participanții să aibă nu una, ci mai multe competențe diferite pentru a se înțelege și a se completa reciproc.

4. Preț și valoare

Complexitățile emergente cresc costul dezvoltării, implementării și aplicării soluțiilor bazate pe inteligența artificială. Costul ridicat al proiectelor este asociat și cu necesitatea de a adapta noul sistem la datele acumulate într-o anumită instituție medicală, pentru a forma o echipă calificată și motivată.

Și aceasta, la rândul său, pune sub semnul întrebării posibilitatea de scalare rapidă a tehnologiilor oferite de startup-uri. Scalare este posibilă, de exemplu, în cazul prelucrării imaginilor medicale de un fel, dar nevoile depășesc cu mult aceste limite.

Experții din industrie sunt de acord că, pe termen scurt, introducerea inteligenței artificiale nu va duce la reduceri vizibile de costuri. Trebuie să căutăm în continuare domenii în care aplicarea tehnologiilor de inteligență artificială va aduce o valoare mai mare.

5. Cine te va proteja de hackeri?

Nu trebuie să uităm că, pentru a asigura funcționarea inteligenței artificiale, este necesar să se asigure accesul la o putere de calcul de înaltă performanță, care este adesea institutii medicale Nu. În consecință, matricele de date vor trebui scoase din perimetrul instituției, iar acest lucru amenință securitatea stocării, care ar trebui să fie prima prioritate. Nu întâmplător multe proiecte de implementare a inteligenței artificiale au fost oprite din cauza riscurilor legate în mod specific de securitatea informațiilor.

Unul dintre cele mai clare exemple este atunci când Departamentul pentru Afaceri Veteranilor din SUA, după începerea unei cooperări cu succes, a reziliat acordul cu startup-ul Flow Health, un dezvoltator al unui sistem inteligent de diagnosticare a bolilor. După cum se explică în Departamentul de Sănătate al SUA, contractul a fost reziliat când s-a aflat că sistemul procesa date sensibile. Departamentul a considerat aceasta o încălcare a securității informațiilor personale ale pacienților veterani. Apropo, nu au fost găsite scurgeri.

Drum spre intelect!

Comunitatea de experți este bine conștientă de problemele existente și încearcă să le răspundă: se gândește la principiile de proiectare a sistemelor robotizate, își propune să discute despre etica aplicării inteligenței artificiale în practică și dezvoltă noi opțiuni pentru implementarea tehnologiilor. Dar să recunoaștem: este nevoie de timp pentru a dezvolta în mod adecvat abordări și standarde.

Majoritatea problemelor care încetinesc adoptarea soluțiilor bazate pe inteligență artificială în medicină nu sunt deloc legate de latura tehnologică a lucrurilor. Cel mai adesea acestea sunt probleme etice și administrative și procedurale, complexitatea colectării și prelucrării datelor (oferirea medicului timp necesar pentru a introduce informații în baza de date), problemele împărțirii responsabilităților, înțelegerea mecanismelor sistemelor artificiale ...

Care sunt perspectivele?

În ciuda tuturor dificultăților, proiectele au perspective. Consider că în următorii câțiva ani, tehnologiile de inteligență artificială își vor putea găsi clienți în rândul companiilor farmaceutice, în căutarea de noi molecule și ținte biologice, în virtualizarea studiilor preclinice, iar apoi în analiza datelor din studiile clinice. Adesea, atunci când lucrezi cu companii mari, este posibil să oferi totul conditiile necesare pentru lansarea cu succes a proiectului.

Toate problemele sunt rezolvate. Principalul lucru este că, prin utilizarea de noi abordări, putem avansa și nu „ne împușcăm în picior”.