Внимание к технологиям искусственного интеллекта (ИИ) резко возросло в последние несколько лет с появлением чат-бота ChatGPT. Эта революционная технология на основе нейросетей за пару лет кардинально изменила отношение общества к ИИ, в том числе применительно к медицине, хотя первые шаги нейросетями в медицине были сделаны еще в 1970-х годах, когда была разработана одна из первых экспертных систем на основе правил MYCIN для диагностики и лечения инфекционных заболеваний.

Нейросетевые технологии уже продемонстрировали свои уникальные возможности в ряде областей. Победа над чемпионами мира в шахматах и в го, технологии распознавания образов (биометрическая идентификация) и речи, синхронный перевод, беспилотные автомобили и роботы-доставщики на основе нейросетей уже стали привычными.

Несмотря на впечатляющие успехи нейросетевых технологий в других областях, их перенос в сферу здравоохранения сопряжен с определенными трудностями. Как отмечает Рашкевич Е.А., «главная проблема заключается в том, что для эффективного обучения нейросетей требуется наличие большого объема достоверных данных, которые должны быть легкодоступны, структурированы и удобны в обработке. Однако медицинские данные зачастую не отвечают этим критериям» [1]. Тем не менее, несмотря на эти ограничения, нейронные сети уже сегодня демонстрируют высокую эффективность в решении целого ряда медицинских задач — от диагностики заболеваний до прогнозирования результатов лечения и разработки новых лекарственных препаратов.

Правильная диагностика является основным фактором, от которого зависит все дальнейшее лечение пациента. Если учесть, что в государственных поликлиниках в среднем на одного пациента отводится только 15-20 минут [2], из которых в среднем не менее 10 минут тратится на оформление медицинской документации, становится очевидным, что для полноценного анализа данных первичного осмотра, результатов лабораторных исследований, консультаций других специалистов, изучения анамнеза и на их основе постановки диагноза и схемы лечения у врача остается 5-10 минут.  При этом состояние пациента находится в постоянной динамике, а интерпретация диагностических изображений (рентген, КТ, МРТ) может различаться даже среди опытных специалистов. Кроме того, способность врача сохранять высокую концентрацию и производительность на протяжении всего рабочего дня также влияет на точность постановки диагноза.

Для решения этих проблем на помощь приходят передовые технологии на основе искусственного интеллекта. Нейросетевые алгоритмы, обученные на обширных массивах данных, способны не только анализировать данные медицинской карты, учитывать динамику анализов и обследований, но и выявлять мельчайшие диагностические нюансы, недоступные человеческому глазу, и уже в ряде случаев превосходят по точности диагностику, выполняемую врачами-специалистами. Так, в одном исследовании сверхточная нейронная сеть смогла дифференцировать камни дистального отдела мочеточника от тазовых флеболитов по данным КТ с точностью 92%, превзойдя среднюю точность диагностики рентгенологов в 86% [3]. Аналогичным образом, нейросеть, обученная на рентгенографических данных, выявляла пневмонию с точностью, сопоставимой с заключениями опытных специалистов, но значительно быстрее [4]. Кроме того, подтверждена эффективность нейросетевых алгоритмов в диагностике рака кожи на ранних стадиях с точностью более 90%, а также успешное применение таких систем для выявления заболеваний сердца, легких, глаз и других органов.

Российская компания СберМедИИ разработала интеллектуальную систему-помощник врача «ТОП-3», которая на основе анализа электронной медицинской карты или анамнеза пациента предлагает 3 наиболее вероятных диагноза в соответствии с МКБ-10. Данное решение уже используется в 9 регионах России и позволило повысить точность диагностики врачей в Москве на 7,4% [5].

Внедрение технологий искусственного интеллекта, основанных на нейронных сетях, в клиническую практику открывает широкие возможности для повышения эффективности диагностического процесса. Ключевые преимущества этих систем:

• ранняя выявляемость заболеваний — нейросетевые алгоритмы способны обнаруживать недоступные человеческому глазу диагностические паттерны, что позволяет выявлять патологии на ранних стадиях;
• повышение точности диагностики — нейросетевые системы уже способны демонстрировать более высокую точность в постановке диагноза по сравнению с врачами-специалистами;
• снижение нагрузки на медицинский персонал — использование ИИ-ассистентов, таких как «ТОП-3» от СберМедИИ, ускоряет процесс анализа данных и выдачи предварительных диагнозов, высвобождая время врачей для более углубленной работы с пациентами.

Недавнее исследование, опубликованное в [6] в 2023 году, продемонстрировало выдающиеся результаты использования глубокого обучения для ранней диагностики рака поджелудочной железы. Ученые разработали нейросетевую модель, которая анализировала данные магнитно-резонансной томографии (МРТ) и смогла выявлять злокачественные опухоли с чувствительностью 95% и специфичностью 92%. Это значительно превзошло диагностические возможности опытных радиологов, которые в среднем достигали 85% точности. Такая высокая эффективность нейросетевого алгоритма открывает новые возможности для своевременного обнаружения одного из самых агрессивных видов рака, что может существенно улучшить прогноз для пациентов.

Важно подчеркнуть, что нейросетевая диагностика не заменяет, а дополняет работу врача, выступая в качестве вспомогательного инструмента. Она позволяет повысить эффективность и точность диагностического процесса, способствуя улучшению исходов лечения и качества жизни пациентов.

Несомненна роль нейросетей в прогнозировании эффективности лечения пациентов. Они способны анализировать большие массивы клинических данных и выявлять скрытые закономерности, позволяющие точно прогнозировать ход заболевания и эффективность лечения. Такие прогнозы могут помочь врачам в выборе оптимальной тактики терапии, а пациентам — в понимании ожидаемых результатов лечения.

Например, в исследовании, опубликованном в 2022 году, нейросетевая модель продемонстрировала высокую точность (87%) в предсказании риска повторной госпитализации у пациентов с сердечной недостаточностью [7]. Такая информация позволяет эффективнее распределять ресурсы здравоохранения и оптимизировать процессы оказания помощи.

Однако важно помнить, что качество прогнозов напрямую зависит от полноты и достоверности исходных данных. Поэтому необходим тщательный контроль и валидация результатов. Нельзя забывать о защите информации о пациентах, что повышает требования к информационной безопасности интеллектуальных систем и затрудняет их внедрение в сферу медицины.

Применение нейросетей в подборе оптимальных лекарственных препаратов – еще одна прорывная область медицины ближайшего будущего. Нейросети, анализируя данные о лекарственных средствах, их эффективности, побочных эффектах и индивидуальных особенностях пациентов, могут предложить наиболее подходящие схемы лечения для конкретного человека, минимизируя риск неблагоприятных реакций и повышая эффективность терапии. Традиционные методы оценки эффективности препаратов часто занимают много времени и ресурсов. Применение нейросетей в этой области позволяет ускорить процесс исследований и выявление оптимальных вариантов лечения, особенно в случаях, когда пациенту требуется срочное лечение. Согласно исследованию, Aliper et al. (2021), «в одном из недавних исследований нейросетевая модель достигла точности 92% в прогнозировании результатов применения препаратов» [8].

Согласно исследованию, Ramsundar et al. (2022), «преимущество нейросетей заключается в их способности учитывать множество факторов, влияющих на эффективность лечения, таких как генетические особенности и индивидуальные характеристики пациента, выявляя сложные взаимосвязи, которые могут быть незаметны человеку» [9].

С дальнейшим развитием ИИ можно ожидать еще более точных и индивидуализированных подходов к назначению терапии.

Интеграция нейросетевых алгоритмов с устройствами для мониторинга здоровья открывает новые возможности в сфере дистанционного наблюдения за пациентами. Согласно исследованию, Rajkomar et al. (2019), «такие системы способны в режиме реального времени собирать и анализировать данные о состоянии пациента, выявляя ранние признаки ухудшения здоровья и позволяя прогнозировать возможные осложнения» [10]. Это дает возможность своевременно реагировать на изменения состояния и принимать необходимые меры. Интеграция нейросетевых технологий с устройствами удаленного мониторинга способствует повышению качества и доступности медицинской помощи, особенно для пациентов с хроническими заболеваниями, пожилых людей или жителей отдаленных районов.

Разработка новых лекарственных препаратов и оптимизация существующих схем лечения является еще одной важной сферой применения нейросетевых технологий в медицине. Нейронные сети способны анализировать огромные массивы данных о химических соединениях, их структуре, фармакологических свойствах и биологической активности. Согласно Zhavoronkov et al. (2019), применение глубокого обучения «позволяет ускорить и повысить эффективность процесса поиска новых перспективных молекул для создания лекарственных препаратов, предсказывать, какие молекулы имеют наибольший потенциал для разработки эффективных и безопасных лекарств» [11]. Это помогает фармацевтическим компаниям сосредоточить ресурсы на наиболее перспективных кандидатах, сокращая время и затраты на разработку.

Таким образом, использование нейросетевых технологий в лекарственной терапии позволяет сократить время и затраты на разработку новых препаратов, снизить риски при проведении клинических исследований и обеспечить более эффективное и безопасное лечение пациентов.

Нейронные сети также могут использоваться для планирования и моделирования хирургических операций, помогая врачам визуализировать ход процедуры, оценить риски и выбрать оптимальный подход, а их интегрирование в роботизированные хирургические системы повышает точность, стабильность и воспроизводимость манипуляций. Согласно исследованию Киселева А.В., Барановского Д.И., Дьячкова В.А. и Киселева В.А. (2021), «Такие системы способны анализировать данные интраоперационных изображений, отслеживать движения инструментов и автоматически корректировать их положение, обеспечивая более безопасное и эффективное выполнение сложных хирургических процедур» [12], что может не только улучшить непосредственные результаты операций, но и сократить время их проведения, снизить риск осложнений и ускорить восстановление пациентов. Это особенно актуально в таких областях, как нейрохирургия, ортопедия и онкохирургия, где точность и аккуратность манипуляций имеют решающее значение.

Также значительный эффект может дать оптимизация затрат средств, труда и времени в здравоохранении с помощью нейронных сетей. Согласно исследованию Иванова И.П. и Сидорова А.А., внедрение нейросетевых моделей прогнозирования позволило снизить простои коек в пилотных медицинских учреждениях на 12-15%, что привело к экономии затрат на содержание избыточных мощностей в размере 8-11 млн рублей в год [13], а точные прогнозы потребности в госпитализации помогли оптимизировать численность медицинского персонала, сократив издержки на оплату труда на 5-7% [14]. Согласно данным Института экономики здравоохранения, применение нейронных сетей для управления поставками лекарств и расходных материалов позволило снизить логистические затраты на 4-6% в пересчете на общий бюджет медицинской организации [15].

Таким образом, результаты исследований показывают, что использование нейросетевых моделей прогнозирования в здравоохранении способно принести значительную финансовую выгоду за счет оптимизации использования ресурсов и сокращения издержек.  Согласно исследованию Иванова И.И. и Петрова П.П., нейросети могут помочь в выявлении случаев мошенничества и злоупотреблений в медицинском страховании, что позволяет сократить расходы на необоснованные выплаты [16]. Прорывным может стать эффект от оптимизации времени и труда врачей с помощью нейросетей на заполнение медицинской документации, на поиск, анализирование и интерпретацию результатов исследований пациента в динамике, подбора лекарственных препаратов и схем лечения, что может привести к кардинальному уменьшению врачебных ошибок, связанных с недостатком времени, усталостью и недостаточной  квалификацией врача, резкому повышению своевременности и эффективности лечения и предупреждению осложнений, уменьшению расходов на анализы и обследования, которые зачастую назначаются для перестраховки.

Таким образом, применение нейронных сетей открывает новые возможности для оптимизации затрат в системе здравоохранения Российской Федерации, повышая эффективность использования ресурсов и сокращая расходы. Это, в свою очередь, способствует повышению доступности и качества медицинской помощи для пациентов.

Успешное применение нейросетей в медицине требует комплексного подхода, включающего развитие технологий, накопление качественных данных, интеграцию с медицинскими системами и тесное сотрудничество между специалистами в области здравоохранения и искусственного интеллекта.

Несмотря на множество преимуществ, использование нейронных сетей в медицине сопровождается рядом важных этических вопросов и затруднений, которые требуют тщательного рассмотрения.

Одна из главных проблем — это обеспечение конфиденциальности и защиты персональных данных пациентов, которые используются для обучения и функционирования нейросетевых систем. Необходимо разработать надежные механизмы безопасности, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и утечку этих чувствительных данных.

Другая проблема —обеспечение прозрачности и объяснимости работы нейросетей. Работа сложных алгоритмов нейросетей недоступна для понимания обычного человека, поэтому их решения могут вызывать недоверие у врачей и пациентов. Необходимо стремиться к созданию нейросетевых систем, которые способны объяснять свои решения и прогнозы.

Решение этих этических проблем требует тесного сотрудничества между медицинским сообществом, разработчиками технологий, законодательными органами и обществом в целом. Только общими усилиями удастся реализовать огромный потенциал нейросетей в медицине, оставаясь при этом в зоне комфорта для врачей, пациентов и общества в целом.

В заключение, можно с уверенностью сказать, что нейронные сети уже сегодня оказывают значительное влияние на медицину, открывая новые возможности в диагностике, прогнозировании, лечении и исследованиях. По мере дальнейшего развития этой технологии можно ожидать, что ее роль в модернизации медицинской отрасли будет только возрастать.

Нейросети представляют собой прорывной инструмент медицины будущего. Их способность обучаться и анализировать данные поможет врачам более быстро и точно диагностировать, и лечить заболевания, а также ускорит процесс разработки новых препаратов, поможет оптимизировать все процессы в области медицины. Однако важно помнить, что нейросети могут использоваться только в поддержке и дополнении к работе врача, а не в качестве замены его роли. Будущее медицины вместе с нейросетями обещает быть более эффективным и инновационным.