В современном мире информационные технологии затрагивают почти каждую сферу деятельности человека. И медицина тому не исключение. Искусственный интеллект (ИИ) – основа новых информационных технологий.

Являясь одним из перспективных направлений в медицине, ИИ может:

• повысить точность диагностики и подобрать оптимальный метод лечения (IBM Watson for oncology, Human Diagnosis project);
• выявлять патологии при использовании радиологических методов исследования (IBM Medical Sieve, MaxQ);
• помочь в работе с пациентами (Sense.ly, Babylon Health, AliveCor);
• распознавать заболевания по изображениям (Face2Gene, DeepMind Health);
• зафиксировать психические отклонения при анализе голосовых данных (NeuroLex.co);
• разрабатывать лекарственные средства (AtomNet);
• диагностировать и прогнозировать генетические заболевания по анализам ДНК (DeepGemonics, Sophia Genetics).

ИИ в лечении и диагностике

Одной из главных задач ИИ в медицине является оптимизация диагностики и лечения. В настоящее время созданы и внедрены программы, способные обрабатывать данные жалоб пациентов, осмотра, лабораторных анализов и инструментальных обследований.

Так для назначения оптимального лечения используется IBM Watson for oncology, помогающий врачам-онкологам в кратчайшие сроки подобрать терапию, основываясь на большой базе данных, загруженных для обучения ИИ: более 25 тысяч историй болезней, 300 медицинских журналов и 200 учебников. Программа, обрабатывая данные с помощью многочисленных источников, предлагает несколько вариантов терапии, из которых врач может выбрать наиболее подходящий, а также дополнить клиническую картину новыми данными, в зависимости от которых ИИ формирует новый алгоритм лечения.

Human Diagnosis project – это программа, соединяющая в себе знания врачей со всего мира и алгоритмы машинного обучения. На сегодняшний день тысячи профессионалов медицины более чем из 80 стран и 500 медицинских институтов вовлечены в создание проекта. Human Diagnosis project направлен на создание наиболее полной базы, способной составить алгоритм помощи любому пациенту. Проект преследует цель не только оптимизировать принятие клинических решений, но и улучшить получение медицинского образования.

ИИ в радиологии

Разрабатываются нейронные сети для быстрой и эффективной оценки результатов МРТ, КТ, рентгеновских снимков, ЭКГ. Одной из таких программ является IBM Medical Sieve, которая в среднем более точно выявляет дефекты и новообразования, что позволяет сократить время диагностики и уменьшить возможность упущения важных данных. Главной задачей этого проекта является создание системы умственного ассистента для лучевых диагностов и кардиологов, которая бы действовала как фильтр и быстро обнаруживала аномалии, используя общий анализ изображений, текста и клинических данных.

Израильская компания MedyMatch разрабатывает ИИ, способный оценивать компьютерные томограммы и находить любые отклонения от нормы. MaxQ будет применяться в первую очередь для ранней диагностики травм черепа, инсульта и определения его вида (геморрагический или ишемический) в машинах неотложной помощи, что позволит медицинскому персоналу быстрее начать лечение.

                ИИ для пациентов

                Использование ИИ не ограничивается его применением медицинскими сотрудниками – также нейронные сети могут оказывать помощь пациентам. Существует «приложение-медсестра» – Sense.ly, способное распознавать естественную речь. На экране телефона пациента появляется анимированная медсестра, которая задает вопросы о самочувствии, узнает нет ли жалоб. Приложение может сразу отправить результаты опроса врачу, напомнить о приеме лекарств, помочь в случае необходимости связаться с доктором по видеосвязи.

Для людей, страдающих сердечно-сосудистыми заболеваниями разработана программа AliveCor, способная делать запись ЭКГ в любом месте с помощью смартфона и специальных детекторов, а после сообщать об отклонениях. В первую очередь, ИИ направлен на выявление аритмий.

Еще одним полезным мобильным приложением является Babylon Health, позволяющим из любой точки Земли и в любое время получить онлайн-консультацию врача со стажем не менее 10 лет. А чат-бот поможет предварительно по симптомам, которые ему опишет пациент, поставить диагноз, а также даст краткую справку об этом заболевании.

ИИ для распознавания заболеваний по фотографиям

Создаются программы, которые с помощью анализа фотографии и сопоставления их с загруженной базой данных, смогут обнаружить наличие патологии. Face2Gene – это основанная на ИИ программа, позволяющая диагностировать по фотографии многие генетические заболевания. Для ИИ составлен алгоритм определения фенотипических признаков различных синдромов, с которыми нейронная сеть сравнивает снимок и делает заключение о наличии отклонений.

Google DeepMind Health работает над обучением ИИ распознавать по снимкам признаки заболеваний глаз. Для этого более миллиона анонимных снимков были предоставлены Глазной клиникой Мурфилдс. В первую очередь проект ориентирован на два заболевания: диабетическую ретинопатию и возрастную дегенерацию желтого пятна, которые являются наиболее распространенными.

ИИ для распознаваний психических отклонений по голосу

                ИИ находит применение и в психиатрической практике: проект NeuroLex.co направлен на распознавание психических расстройств по речевым изменениям (интонации, громкости речи, скорости, промежуткам между слова и т.д.). Целью является обучение нейронных сетей определять соответствие между психиатрическим диагнозом и речевыми паттернами, чтобы сделать процесс постановки диагноза более быстрым и точным.

                ИИ в разработке лекарственных средств

                Важнейшим направлением в медицине является разработка новых лекарственных средств, где также может помочь ИИ. К примеру, алгоритм машинного обучения Массачусетского технологического института открыл новые антибиотики, которые способны побороть клостридиозы, туберкулез и более 30 видов антибиотикорезистентных бактерий.

Также компания Atomwise, используя алгоритмы ИИ и машинного обучения, создала нейронную сеть AtomNet, которая способна проанализировать более 100 миллионов химических соединений и сократить время на открытие новых лекарственных препаратов, а также сеть может прогнозировать эффективность препаратов и их возможные побочные эффекты.

                ИИ в генетике

            В настоящее время ИИ применяют для диагностики генетических заболеваний, посредством анализа ДНК. Так, проект Sophia Genetics направлен на визуализацию результатов исследования генетического материала и дальнейшее определение склонности человека к тем или иным заболеваниям, возможности передачи заболеваний по наследству, а также одной из приоритетных задач является выявление генетических мутаций у плода на ранних стадиях беременности.

На стадии разработки находится другая система – Deep Gemonics. Этот проект позволит анализировать и прогнозировать влияние генетических вариаций и мутаций на внутриклеточные процессы, в первую очередь, на ядерные процессы (транскрипция, сплайсинг и др.).

Подобные разработки смогут помочь понять патогенез многих заболеваний и лучше составлять их терапию.

            ИИ в борьбе с COVID-19

В период пандемии коронавирусной инфекции стали разрабатывать и внедряться технологии ИИ, помогающие выявить заболевших, оценить тяжесть течения заболевания, произвести дифференциальную диагностику, подобрать оптимальное лечение, создать вакцины и лекарства.

Для мониторинга числа заболевших и определения очагов инфекции используется HealthMap. Программа позволяет отследить динамику распространения заболевания, оценить распространенность COVID-19 в разных странах и в мире.

Также создана система на основе ИИ для выявления людей с повышенной температурой или без медицинской маски. При помощи сенсоров ИИ дистанционно определяет температуру тела прохожих с допустимой погрешностью в пределах 0,3℃. Обнаружив у проходящего поблизости человека признаки жара, система автоматически оповещает об этом медицинские организации.

Приоритетной задачей ИИ в борьбе с коронавирусной инфекцией стала точная и быстрая диагностика, поэтому во многих странах мира ИИ применяется для оценки КТ-снимков и определения стадии заболевания и тяжести его течения. Нейронные сети способны определять признаки ковидной пневмонии, обрабатывая данные анализов крови и общей клинической симптоматики, что значительно ускоряет постановку диагноза и назначения лечения.

На сегодняшний день ИИ имеет огромный потенциал, как средство способное обрабатывать огромные объемы данных, оптимизировать работу врачей, ускорить принятие клинических решений, позволяющее избежать врачебных ошибок, помочь пациентам и, в целом, улучшить качество оказания медицинской помощи.