Введение. Искусственный Интеллект является «горячей» темой для обсуждения в современном мире. Под термином «ИИ» подразумевается способность технических устройств решать задачи, требующие творчества, характерного человеческому разуму – способность к мышлению, рассуждению, принятию самостоятельных решений, осознанному выбору и обучению на основе опыта [1, С. 50].

Идея воссоздания человеческого разума началась более 700 лет назад с машины Раймунда Лулля и продолжала свое развитие: арифметическая машина Лейбница, машина Тьюринга, Электронно-вычислительные машины (ЭВМ), шифровальная машина, взломавшая код «Энигма» – все это достижения, зародившие ИИ. Заинтересованность в этой сфере науки растет. Новые разработки, проекты, технологии на основе ИИ привлекают внимание ученых передовых стран [1, С. 50].

Актуальность. Сектор Искусственного Интеллекта является одной из самых быстрорастущих отраслей промышленности. Ежегодно в эту сферу вкладывается около 150 миллиардов долларов, количество научных публикаций на тему ИИ постоянно растет [2, С. 38; 3].

Рис. 1 Количество научных публикаций на тему ИИ

ИИ находит применение во многих отраслях, в том числе и в медицине. Исследования показали, что «соотношение результатов и затрат в медицине более перспективно, чем в других областях» [4, С. 1105]. Технологии, способные брать на себя решение интеллектуальных задач, упрощают жизнь пациентов, врачей и административного персонала медицинских организаций.

Целью этой статьи является проведение обзора задач ИИ в здравоохранении.

Материалы и методы. Для исследования использовались методы обобщения, систематизации и контент-анализа.

Основной текст. Применение ИИ в медицине можно разделить на виртуальную и физическую ветви.  К виртуальной части относятся процессы управления данными с применением методов глубокого обучения, а также контроль систем управления здравоохранением (например, электронные медицинские карты пациентов (ЭМК), поддержка принятия медицинских решений, рекомендации на основе работы нейронных сетей, онлайн-планирование приемов, онлайн-регистрация в медицинских центрах, звонки-напоминания о посещениях врачей и датах иммунизации для детей и беременных женщин, а также алгоритмы дозирования лекарств и предупреждения о побочных эффектах при комбинированном лечении лекарственными препаратами). [5, С. 2328; 6; 7, С. 353-354]. Физическая часть включает в себя роботов, используемых в медицинских целях (высокотехнологичное оборудование на основе ИИ, помогающее проводить хирургические операции, интеллектуальные протезы для людей с ограниченными возможностями, оборудование, помогающее пожилым пациентам, уникальные системы доставки лекарств и др.) [5, С. 2328; 6].

Согласно исследованию, проведенному в 2019 году в Индии, ИИ в здравоохранении широко применяется для разработки лекарств, мониторинга состояния здоровья, управления медицинскими данными, диагностики заболеваний, проведения цифровых консультаций, персонализированного лечения, анализа планов медицинского обслуживания, хирургического и медикаментозного лечения. На Рисунке 2 представлена круговая диаграмма, показывающая применение технологий ИИ в различных сферах медицины [5, С. 2328].

Рис. 2 Применение ИИ в здравоохранении

Большинство алгоритмов ИИ в диагностике, открытии лекарственных препаратов и доклинических исследованиях применимы к широкому спектру заболеваний [7, С. 353-354]. С помощью технологий ИИ точность, гибкость и контроль при проведении радиологических, патологических, эндоскопических, ультразвуковых и биохимических исследований, а также хирургических операций достигают уровня, превосходящего возможности человека, при этом нагрузка на врача уменьшается [7, С. 354; 4, С. 1105].

Благодаря точности, ИИ может обнаруживать ранние признаки заболеваний и даже незначительные изменения на рентгеновских снимках или компьютерной томографии. Например, ИИ может быть использован для изучения маммограмм, обнаружения сердечной недостаточности или рака [8, C. 949]. При этом ИИ анализирует несколько потоков данных. Например, для исключения доброкачественных патологических процессов и определения характеристики рака по первичной локализации, гистопатологии и геномной классификации ИИ задействует множество областей: клиническое обследование, медицинскую визуализацию, цифровую патологию и секвенирование генома [9, С. 7].

Применение ИИ в диагностике заболеваний также сокращает время постановки диагноза, в следствие чего врачи могут более тщательно продумывать план лечения пациента [4, С. 1105]. Для радиологии, участвующей в процессе диагностики большинства заболеваний, это особенно важно, так как в следствие высокого спроса и недостаточного числа опытных врачей-радиологов профессиональная нагрузка и частота ошибок в диагнозах довольно высоки. Таким образом, ИИ является альтернативой, смягчающей критическую ситуацию [4, С. 1106]. Например, был найден алгоритм с высокой чувствительностью для раннего скрининга, быстрой диагностики и классификации заболеваний сетчатки [10], а также разработана система диагностики для классификации злокачественных и доброкачественных узлов легких, основанная на данных клинической компьютерной томографии [11].

Благодаря своей способности быстро анализировать данные и ставить точные диагнозы, ИИ в патологии, являющейся основой диагностики опухолей и других поражений, улучшает процессы сегментации патологических изображений, идентификации области опухоли и определения метастазов, повышая качество исследования, в некоторых случаях превосходя профессиональных патологоанатомов [4, С. 1106; 12, С. 1686].

Эти же преимущества ИИ используются в эндоскопических исследованиях для выявления поражений, колоректальных полипов, а также рака желудка и пищевода, в ультразвуковых исследованиях для классификации узлов щитовидной железы [4, С. 1106], в гематологии при морфологическом анализе оцифрованных мазков крови, костного мозга и гистологических препаратов [13, С. 21].

Также ИИ применяется в психиатрии – области медицины, которой характерны такие проблемы, как объективность, противоречивость диагноза, сложность классификации болезней и непредсказуемость течения заболевания. С помощью технологий ИИ осуществляются деидентификация записей, классификация пациентов по тяжести симптомов и прогнозирование развития заболеваний [14, С. 180, С. 186].

Еще одним из примеров увеличения возможностей врачей с помощью ИИ, является проведение хирургических операций при помощи роботов с камерами и механическими руками, оснащенными хирургическими инструментами. Преимущество такого метода заключается не только в высокой точности, но и в предоставлении роботом трехмерного изображения оперируемого места, увеличенного для большей визуализации, которая была недоступна для невооруженного глаза врача. В условиях «новой хирургии» врачи увеличивают свой опыт, получают новые знания и оттачивают мастерство [7, С. 354].

Медицинских роботов можно разделить на следующие типы: роботы-ассистенты, диагностические и терапевтические роботы, а также биопринтеры [15]. Одним из первых роботов-ассистентов был робот-хирург «da Vinci», с помощью которого было проведено около 200 тысяч операций, в том числе «первая успешная нейрохирургическая операция по удалению грыжи грудного отдела позвоночника с компрессией спинного мозга» [15]. Еще один робот, предназначенный для ассистирования врачам – KUKA LBR Med, оснащенный сенсорной системой распознавания и задействованный в таких методах медицинского исследования, как эндоскопия или биопсия, а также для таких манипуляций, как рассечение костей при помощи лазера или введение транспедикулярных винтов. При этом робот имеет простую систему управления, а также соответствует требованием гигиены и стерильности, благодаря специальному покрытию [15].

Другой робот производства KUKA используется как диагностический робот для проведения ортопедических анализов. На основе данных о давлении, оказанном ступней пациента на специальную панель, после обработки компьютером создается биомеханическая модель колена [15].

Терапевтические роботы способны проводить такие процедуры, как вакуумная, лазерная, лучевая, электро- и термотерапия. Например, робот для проведения лучевой терапии (компании KUKA) адаптируется к дыхательным движениям пациента и смягчает движения опухоли, благодаря чему пациент подвергается меньшему воздействию радиации. Среди роботов-терапевтов KUKA есть также робот по имени Алекс для проведения массажной терапии и робот для безопасной иппотерапии, имитирующий движения лошади при помощи сенсорных датчиков и автоматического перемещения специального седла [15].

Последний тип медицинских роботов – биопринтеры – это 3D-принтеры, печатающие живыми тканями. С помощью жидкого питательного субстрата с живыми клетками разных видов, гелей, волокон, полимеров, керамики, металла и других материалов биопринтеры могут печатать каркасы тканей, органов и гиперэластичных костей, а также модели плаценты. Одним из самых известных производителей таких биопринтеров является компания EnvisionTEC [15].

Роботы нашли свое применение и в сфере фармации. Например, робот производства FANUC используется для упаковки лекарств. FANUC LR Mate M430, оснащенный управляемой механической рукой, способен загружать предметы на конвейер, доставляющих их к машине первичной упаковки. Применение этого робота позволило значительно сократить количество персонала [15].

Еще одним примером роботов, участвующих в разработке лекарственных препаратов, является робот по имени Адам, проанализировавший огромное количество данных для выдвижения гипотезы о функциях 19 генов в дрожжах. Адам предсказал 9 новых и точных гипотез. Подруга Адама, робот Ева, обнаружила полезное свойство триклозана – ингредиента, входящего в состав зубной пасты – а именно, способность бороться с малярийными паразитами [7, С. 354].

Результаты. В результате проведенного обзора можно выявить, что основными задачами ИИ являются: диагностика, включающая в себя процессы визуализации, распознавания, классификации и прогнозирования, а также проведение операций и медицинских манипуляций с большей точностью и меньшими временными затратами.