2019/04/23 23:36:33

Искусственный интеллект в медицине

Технологии искусственного интеллекта в корне меняют мировую систему здравоохранения, позволяя кардинальным образом переработать систему медицинской диагностики, разработку новых лекарственных средств, а также в целом повысить качество услуг здравоохранения при одновременном снижении расходов для медицинских клиник.

Содержание

Основная статья: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

  • На уровне проектирования: прогнозирование заболеваний, выявление групп пациентов с высоким риском заболеваний, организация профилактических мер.
  • На уровне производства: автоматизация и оптимизация процессов в больницах, автоматизация и повышение точности диагностики.
  • На уровне продвижения: управление ценообразованием, снижение рисков для пациентов.
  • На уровне предоставления обслуживания: адаптация терапии и состава лекарств для каждого отдельного пациента, использование виртуальных ассистентов для построения маршрута пациента в поликлинике или больнице.

Искусственный интеллект в радиологии

Основная статья: Искусственный интеллект в радиологии

Искусственный интеллект активно применяется в исследованиях развития методик диагностики рака. Подробнее в статье:

2019

CB Insights: В 2021 году рынок медицинских ИИ-технологий достигнет $6,6 млрд

На начало 2019 года, согласно данным аналитической компании CB Insights, начиная с 2013 года международным технологическим стартапам, развивающим технологии искусственного интеллекта, удалось привлечь $4,3 млрд в рамках 576 сделок. Кроме того, эксперты утверждают, что в течение ближайших трех лет рынок медицинских ИИ-технологий достигнет отметки в $6,6 млрд, увеличиваясь каждый год на 40%.

IBM и AstraZeneca создали нейросеть, предвещающую сердечный приступ

В начале марта 2019 года компании IBM и AstraZeneca представили нейросеть, которая может предсказывать сердечный приступ. Результаты работы новой технологии описаны в опубликованной статье «Кластеризация на основе результатов пациентов с острым коронарным синдромом при использовании многозадачной нейронной сети».

Специалисты IBM и фармакологической компании AstraZeneca разработали фреймворк машинного обучения, который замечает приближающиеся признаки острого коронарного синдрома
Специалисты IBM и фармакологической компании AstraZeneca разработали фреймворк машинного обучения, который замечает приближающиеся признаки острого коронарного синдрома

Команда исследователей собрала данные по возрасту, полу, анамнезу жизни и заболевания, вредным привычкам, а также результаты лабораторных исследований, информацию о проводимом лечении и почти 40 других показателях среди 26 986 взрослых госпитализированных пациентов в 38 городских и сельских больницах Китая. Все данные были загружены в нейросеть, которая должна была узнать, отмечалось ли у пациента в прошлом серьезное неблагоприятное сердечное событие (MACE), а также получал ли он антитромбоцитарные препараты, бета-блокаторы и статины – препараты, снижающие проявления коронарной недостаточности и предотвращающие инфаркт миокарда и инсульт.

Далее авторы статьи проводили кластеризацию методом k-средних для распределения пациентов по семи группам на основе данных, полученных нейросетью. В результате оказалось, что в первом кластере, который содержал пациентов с частыми сердечно-сосудистыми событиями по типу инфаркта и инсульта, но низкой встречаемостью ишемической болезни сердца, основным предиктором следующего сердечного приступа служило наличие сахарного диабета, в то время как в другом кластере, который включал пациентов с тяжелым течением сердечно-сосудистой патологии без предшествующего инфаркта, основными предикторами оказались пожилой возраст и повышенное систолическое артериальное давление.

Исследователи предупреждают, что, хотя кластеризация имеет значение для прогноза заболевания, неясно, могут ли эти данные эффективно использоваться в клинической практике. Тем не менее, их работа демонстрирует, что кластерный анализ на основе искусственного интеллекта является перспективным подходом для классификации пациентов с инфарктом миокарда. Будущие исследования сосредоточатся на определении «кластерно-специфических» вмешательств, при которых учитывается эффективность.[1] предшествующего лечения.

2018

Объем рынка ИИ-технологий в здравоохранении составил $1,4 млрд - Zion Market Research

В 2018 году объём глобального рынка ИИ-технологий для здравоохранения достиг $1,4 млрд, подсчитали в аналитической компании Zion Market Research. Ожидается, что к 2025 году показатель вырастет до $17,8 млрд, а расходы на такие решения будут увеличиваться примерно на 43,8% ежегодно.

Больше всего на медицинский искусственный интеллект (машинное обучение, контекстно-зависимые вычисления, обработка естественного языка, компьютерное зрение, распознавание речи) тратят в Северной Америке. Лидерство обусловлено тем, что этот регион представляют такие технологические гиганты, как Microsoft, IBM, Google, Nvidia, Amazon, Intel, General Electric и Xilinx. Кроме того, в Северной Америке часты сделки по слияниям и поглощениям, крупные партнёрства и запуск важных продуктов.

В 2018 году объём глобального рынка ИИ-технологий для здравоохранения достиг $1,4 млрд, подсчитали в аналитической компании Zion Market Research
В 2018 году объём глобального рынка ИИ-технологий для здравоохранения достиг $1,4 млрд, подсчитали в аналитической компании Zion Market Research

В Европе к 2019 году рынок искусственного интеллекта, используемого в медицинских целях, можно считать зарождающимся. В 2016 году его объем измерялся $320 млн, к 2019-м он составит $1,61 млрд. При этом 21% медицинских учреждений в Европе планируют закупки ИИ-инструментов, свидетельствуют данные европейского сообщества электронного здравоохранения, обнародованные в апреле 2019 года.

Одним из главных катализатором спроса на ИИ-продукты в медицине является дефицит врачей. По данным Всемирной организации здравоохранения, к 2019 году 57 странам не хватает примерно 2,3 млн медсестер и докторов. Фактором, сдерживающим развитие этого рынка, эксперты называют отсутствие квалифицированных специалистов, которые могли бы следовать руководящим принципам в области ИИ.[2]

К числу крупнейших производителей ИИ-решений аналитики относят следующие компании:

Представлен искусственный интеллект, повышающий успех ЭКО на 20%

В конце декабря 2018 года эксперты из Корнуэльского университета в США и Имперского колледжа в Лондоне продемонстрировали результаты своего исследования, согласно которым эффективность ЭКО можно повысить на 10-20%, если использовать искусственный интеллект для оценки качества эмбрионов. Подробнее здесь.

Начало установки в Китае 4 тыс. будок с ИИ-докторами, ставящими диагнозы за минуты

В конце ноября 2018 года крупнейший онлайн-провайдер медицинских услуг в Китае Ping An Healthcare and Technology рассказал, что планирует установить несколько тысяч ИИ-клиник размером с телефонную будку и распространить их по всей стране за три года. Первые такие пункты оказания медицинской помощи уже заработали. Подробнее здесь.

Как искусственный интеллект будет развиваться в медицине в 2019 году

В ноябре 2018 года компания DataArt, специализирующаяся на услугах консалтинга и разработки ИТ-решений, представила прогноз о том, как искусственный интеллект будет развиваться в медицине в 2019 году.

По мнению экспертов, искусственный интеллект останется объектом интереса как инвесторов, так и медицинских работников. ИИ-алгоритмы все еще развиваются, становятся быстрее и точнее. При этом только несколько фармацевтических компаний интегрировали решения на основе технологий искусственного интеллекта в свои процессы. В большинстве случаев, такие решения используются лишь в пилотных проектах и еще не получили должного развертывания. Здравоохранение в 2019 году ждет прогрессивных и нестандартных взглядов, которые покажут, как в полной мере использовать все возможности ИИ.

Искусственный интеллект останется объектом интереса как инвесторов, так и медицинских работников
Искусственный интеллект останется объектом интереса как инвесторов, так и медицинских работников

Благодаря искусственному интеллекту «умные» телемедицинские сервисы сделают качественную медицину более доступной для широкого круга людей и будут помогать им предотвращать развитие хронических заболеваний благодаря своевременным консультациям с доктором.

Аналитики уверены, что алгоритмы, связанные со сбором, обработкой и хранение данных, в 2019 году будут представлять большой интерес и значимость для отрасли здравоохранения. Благодаря использованию датчиков нового поколения непрерывный мониторинг жизненной важных показателей здоровья пациентов уже стали реальностью.

Современное медицинское диагностическое обследование предоставляет гораздо больше деталей, чем 30 лет назад. В него входят данные из разных источников — от истории семьи до концентрации белка в образце крови. 

Данные с мобильных устройств создают плотный поток данных, который необходимо обработать и сохранить, а 2019-й должен стать годом, когда прогресс в этом направлении усилится.[3]

Япония строит ИИ-больницы для решения проблемы нехватки врачей

В августе 2018 года стало известно о том, что правительство Японии, при поддержке бизнеса и научного сообщества, начинает строительство в стране больниц, в которых на помощь медикам придет искусственный интеллект. За счет ИИ-технологий предполагается справиться с нехваткой врачей в Японии, разгрузить персонал и сократить медицинские расходы. Подробнее здесь.

Предложены первые рекомендации по применению ИИ в сфере здравоохранения

18 июня 2018 года Американская медицинская ассоциация (AMA) предложила первые в мире рекомендации по использованию искусственного интеллекта в области здравоохранения. В заявлении, которое представитель AMA огласил на ежегодной конференции в Чикаго, указаны основные направления дальнейшего развития ИИ в этой отрасли.

Согласно этому заявлению, AMA намерена внедрять наработки в области искусственного интеллекта и других приоритетных областях для улучшения результатов лечения и для профессионального удовлетворения врачей. AMA собирается использовать свое значимое положение в отрасли для привлечения производителей, определения приоритетов в разработке ИИ, а также решения проблем, связанных с валидацией и внедрением новых методик. Кроме того, AMA намерена разработать план обучения специалистов и донесения информации до пациентов об ограничениях и возможностях, которые характерны для этой категории аналитических инструментов.

Американская медицинская ассоциация (AMA) предложила первые в мире рекомендации по использованию искусственного интеллекта в области здравоохранения
Американская медицинская ассоциация (AMA) предложила первые в мире рекомендации по использованию искусственного интеллекта в области здравоохранения

AMA выступает за интеграцию тщательно продуманных, высококачественных и клинически апробированных методик применения ИИ, а также требует надлежащего профессионального и правительственного надзора за их безопасным, эффективным и законным использованием. Аналитические технологии на основе ИИ, считает AMA, должны быть доступны для проверки и выявления систематических погрешностей на всех этапах разработки, соответствовать ведущим стандартам воспроизводимости, а также защищать интересы частных лиц и конфиденциальность личной информации.

AMA считает, что в центре внимания должны быть потребности пользователей, а использование системы ИИ должно проверяться на репрезентативной выборке в рамках клинического исследования.

«
Сочетание методов ИИ и незаменимого опыта клинициста несомненно улучшит исходы терапии, - считает член правления AMA Джесс М. Эренфельд (Jesse M. Ehrenfeld). – Однако мы должны непосредственно участвовать в решении всех проблем, возникающих при проектировании, оценке и внедрении данных методик, ведь с каждым годом область их применения становится все шире. [4]
»

ИИ научили предсказывать падение артериального давления во время операции

В июне 2018 года в журнале Anesthesiology были опубликованы результаты, полученные группой исследователей, которая разработала алгоритм прогнозирования потенциальной гипотонии или аномального падения артериального давления во время операции.

Для создания алгоритма исследователи воспользовались технологией машинного обученияискусственный интеллект проанализировал данные 1334 пациентов, во время операции которых производилась регистрация артериального давления – в общей сложности 545 959 минут. На основе этих данных был подготовлен алгоритм прогнозирования гипотонии во время операции.

Создан ИИ-алгоритм для предотвращения осложнений, связанных с гипотонией, таких как послеоперационный инфаркт миокарда или острая почечная недостаточность.
Создан ИИ-алгоритм для предотвращения осложнений, связанных с гипотонией, таких как послеоперационный инфаркт миокарда или острая почечная недостаточность.

Утвердив этот алгоритм, исследователи провели его проверку на втором наборе данных, включавшем показатели артериального давления 204 пациентов общей длительностью 33 236 минут. В эти записи входило 1923 эпизода гипотонии. Алгоритм точно предсказал внезапное падение артериального давления за 15 минут до его возникновения в 84 % случаев, за 10 минут до его возникновения - в 84% случаев и за пять минут до его появления - в 87% случаев.

Исследователи предполагают, что данный алгоритм может активно использоваться анестезиологами и хирургами для предотвращения осложнений, связанных с гипотонией, таких как послеоперационный инфаркт миокарда или острая почечная недостаточность.

Как отметил в своем заявлении Максим Каннессон (Maxime Cannesson), доктор медицинских наук, ведущий научный сотрудник, профессор анестезиологии и бывший заведующий кафедрой периоперационной медицины в Медицинском центре UCLA в Лос-Анджелесе, ранее у врачей не было возможности предсказать гипотонию во время операции, и разумеется, в таких условиях анестезиологам приходилось действовать очень быстро в ответ на внезапное падение артериального давления. Возможность прогнозирования эпизодов гипотонии во время операции позволит врачам активно предупреждать развитие этих эпизодов и их осложнений.[5]

ИИ лучше врачей распознает рак кожи

В конце мая 2018 года было опубликовано исследование, показавшее более высокую эффективность искусственного интеллекта по сравнению с человеком в части распознавания рака. Однако в труднодоступных местах компьютер не столь точен. Подробнее здесь.

Три наиболее перспективных применения ИИ в медицине

Эксперты Accenture проанализировали краткосрочную ценность медицинских решений на основе искусственного интеллекта и выделили три направления, которые обладают наибольшим потенциалом с точки зрения финансовой рентабельности в США, сообщил 23 апреля 2018 года Venturebeat.

Наиболее экономически эффективным признано проведение хирургических операций с использованием роботов. Во время подобных операций, как правило, делается серия небольших разрезов и используются миниатюрные инструменты.

В этой области перспективными признаны несколько решений. Так, когнитивная хирургическая робототехника позволяет сократить продолжительность стационарного лечения благодаря точному использованию инструментария в каждой отдельной операции в зависимости от данных пациента. Комплекс для выполнения операций «Да Винчи» позволяет хирургу более эффективно выполнять ряд сложных процедур, управляя роботизированным инструментом с компьютерной консоли. Миниатюрный робот HeartLander позволяет делать операции на сердце через небольшие разрезы.

Вторым перспективным решением эксперты посчитали использование виртуальных помощников вместо медсестер, что позволяет поддерживать связь пациентов с медработниками и одновременно сократить количество обращений в больницы. В качестве примера в Accenture привели проект Sensely, разрабатывающий виртуальный сервис медобслуживания через мобильное приложение, который в 2016 году привлек $8 млн на развитие проекта.

Третьей технологией стала автоматизация административного документооборота с помощью ИИ. Прежде всего, это решения, позволяющие ранжировать неотложные задачи и сэкономить время на рутинных задачах, таких как выписывание рецептов и анализов.

Так, продукты Nuance оперируют клиническими историями пациентов и позволяют поставщикам медуслуг экономить время на составлении отчетности. В Кливлендской клинике, крупном частном медцентре штата Огайо, совместно с IBM реализована технология поддержки врачебных решений с помощью быстрого анализа тысяч медицинских документов. GE Healthcare Camden Group внедрила технологию обработки оперативных задач (таких как управление ресурсами подразделений и размещение пациентов) в мэрилендской клинике Джона Хопкинса, считающейся одним из крупнейших и современных медицинских центров мира.

Все перечисленные решения позволяют снизить вероятность человеческих ошибок и повысить эффективность лечения. Главной проблемой становится обслуживание программно-технологических комплексов, их защита от сбоев и кибератак, а также обеспечение конфиденциальности данных пациентов.[6]

Искусственный интеллект привлекли к УЗИ-диагностике беременных

В британской больнице запустили новый вид тестирования плода на патологии, которые не способен заметить врач. В основанную на искусственном интеллекте систему заложено 350 000 снимков, классифицированных по тем или иным отклонениям[7].

По уточнению Engineer, УЗИ-диагностика с искусственным интеллектом получила название ScanNav и призвана давать врачу дополнительные сведения в режиме реального времени. В результате ИИ позволяет специалисту не сомневаться, что учтены все ракурсы. Последнее особенно актуально из-за движения плода в утробе матери.

Пока технологию апробируют в тестовом режиме в акушерстве, но в будущем разработку планируется применять в различных областях медицины. К слову, на ИИ-диагностов уже возложены большие надежды в испытывающей дефицит врачей Японии, а в Китае искусственному интеллекту и вовсе выдали врачебную лицензию.

Поиском новых антибиотиков займется искусственный интеллект

Устойчивость к антибиотикам — это одна из больших проблем современной медицины. Благодаря повсеместному применению антибиотиков и несоблюдений инструкций врача лекарства перестали воздействовать на бактерии, что вызывает проблемы при лечении как самых обыкновенных повседневных заболеваний, так и тяжелых[8].

Одна техника, которая может справиться с устойчивостью к антибиотикам, — это поиск вариантов известных антибиотиков. К сожалению, это крайне тяжелый и трудоемкий процесс, требующий времени. По крайней мере, для людей. Когда в дело вступают алгоритмы, вопрос времени перестает быть настолько значимым.

Группа американских и российских исследователей создали антибиотический алгоритм, который, быстро разбирая базы данных, может открыть в 10 раз больше вариантов антибиотиков, чем было открыто за все время подобных исследований в предыдущие годы.

Алгоритм, известный как VarQuest, описан в статье, опубликованной в последнем номере журнала Nature Microbiology. Хосейн Махимани, профессор университета Карнеги-Меллона, говорит[9] в пресс-релизе, что VarQuest завершил поиск, который методами традиционных вычислений занял бы сотни лет.

Также Мохимани указывает, что VarQuest сумел предоставить более тысячи вариантов пептидных групп, используемых для производства антибиотиков, за рекордно короткое время, и таким образом он может дать микробиологам более широкую перспективу, возможно, даже предупредить о трендах или паттернах микробиологического мира, которые иначе прошли бы полностью незамеченными.

2017

В здравоохранении грядет "цунами" ИИ-технологий

В будущем искусственный интеллект (ИИ) сыграет огромную роль в здравоохранении, убежден Нэвин Джейн (Naveen Jain), основатель американского стартапа Viome, специализирующегося на медицинских технологиях. Интервью с филантропом и новатором состоялось на полях международного технологического форума Slush 2017, прошедшего в Финляндии с 30 ноября по 1 декабря 2017 года. Подробнее здесь.

«
Грядет настоящее ИИ-цунами. Сенсоры становятся очень дешевыми, и мы можем заглянуть внутрь организма и точно узнать, что в нем происходит, — заявил он CNBC, добавив, что искусственный интеллект позволит анализировать такие объемы данных, обработать которые людям не под силу.
»

Создано ИИ-устройство для удаленного контроля сна при помощи радиоволн

8 августа стало известно о том, что инженеры Массачусетского технологического института (MIT) при участии специалистов Центральной больницы штата Массачусетс разработали ИИ-систему, способную контролировать сон человека при помощи радиоволн.[10]

Как передаёт издание TNW, устройство, которое по виду напоминает обычный роутер Wi-Fi, дистанционно анализирует радиосигналы вокруг человека и по движению глаз определяет стадии сна — легкую, глубокую или быструю. Поскольку радиоволны отражаются от тела, любое небольшое движение тела изменяет частоту отраженных волн. Анализ же этих волн помогает выявить жизненно важные параметры жизнедеятельности человека, такие как пульс и частота дыхания, и определить отклонения от нормы. Для функционирования прибор не требует датчиков и приспособлен для применения в домашних условиях.

«
Представьте себе, что ваш Wi-Fi-маршрутизатор знает, когда вам что-то снится, и может контролировать, достаточно ли вам времени на стадию глубокого сна, что необходимо для восстановления нормальной работы памяти», — отметила Дина Катаби, профессор MIT, возглавлявшая исследования.
»

Предполагается, что мониторинг сна в режиме реального времени в естественных условиях позволит ответить на многие вопросы, связанные с его расстройством. По задумке ученых MIT, их разработка превратится в итоге в полноценный инструмент, который позволит лечащим врачам отслеживать параметры сна на расстоянии, корректируя его в случае необходимости.

Эксперимент по клонированию свиней в Китае провели роботы с ИИ

Впервые в истории человечества китайские ученые из Института робототехники и автоматизированных информационных систем при Нанькайском университете (Nankai University) города Тяньцзинь провели успешное клонирование свиней с помощью роботов, передает China People's Daily. В начале января 2017 года 510 клонированных эмбрионов были помещены в шесть суррогатных свиноматок. В результате эксперимента две свиноматки в конце апреля, на 110 день беременности родили 13 здоровых искусственно выведенных поросят.[11]

При проведении эксперимента по клонированию свиней ученые впервые использовали специальные роботизированные микроманипуляторы-анализаторы, которые выполнили все операции по сбору и переносу ДНК от животных-доноров к суррогатным носителям. Универсальные микроманипуляторы под управлением искусственного интеллекта для операций с ДНК объединяют в себе функции забора анализов, тестирования и оперирования.

В процессе клонирования свиней, проведенного в сотрудничестве с Институтом животноводства и ветеринарного исследования (Animal Husbandry and Veterinary Research Institute), была задействована так называемая техника ядерного переноса соматических клеток (Somatic Cell Nuclear Transfer, SCNT), обычно используемая для селекции — когда ядро соматической клетки переносится в яйцеклетку без ядра. Преимуществом этой методики является гарантия качественного осеменения яйцеклетки, а недостатком — низкий уровень успешного завершения экспериментов из-за большого процента брака в процессе клонирования.

Авторы исследования: профессор Чжао Синь (Zhao Xin) и его команда. Фото: en.people.cn
Авторы исследования: профессор Чжао Синь (Zhao Xin) и его команда. Фото: en.people.cn

Основная проблема процесса клонирования с ядерным переносом заключается в том, чтобы избежать разрушения чувствительных клеток. Исследователи произвели предварительный анализ мощности, необходимой инструменту для безопасной работы с клетками при удалении ядер, и затем отрегулировали его на минимально возможном уровне. Благодаря этому степень деформации клеток уменьшилась с 30-40 мм до 10-15 мм, что улучшило последующее развитие клетки и увеличило шансы на успех.

Предполагается, то полученные в результате исследования данные о взаимосвязи микрооперацией над клетками и дальнейшим развитием клеток сможет помочь другим ученым сделать следующие открытия в этой области.

Искусственный интеллект научили предсказывать инфаркт лучше докторов

В апреле 2017 года ученые из Университета Ноттингема представили технологию искусственного интеллекта, способную предсказывать наступление сердечного приступа. Разработчики утверждают, что точность прогнозирования выше, чем у докторов.

В ходе исследования сравнили эффективность рекомендаций медиков с работой четырех программ, написанных с использованием алгоритмов машинного обучения. Ученые преследовали цель найти закономерности в записях более 378 тыс. пациентов. В компьютер были заложены 22 критерия, в том числе возраст, национальность, наличие артрита и заболеваний почек, уровень холестерина в крови.

Ученые из Университета Ноттингема представили технологию искусственного интеллекта, способную предсказывать наступление сердечного приступа.
Ученые из Университета Ноттингема представили технологию искусственного интеллекта, способную предсказывать наступление сердечного приступа.

Сделанные искусственным интеллектом выводы о рисках развития инфаркта сверили с данными за 2015 год, и они оказались более точными, чем предсказания врачей, основанные на рекомендациях Американского коллежа кардиологии (American College of Cardiology, ACC) и Американской ассоциации сердца (American Heart Association, AHA): от 74,5% до 76,4% точности против 72,8%.

По приблизительным подсчетам авторов проекта, компьютер мог бы спасти на 355 жизней больше, чем методика ACC и AHA. Ученые намерены повысить эффективность интеллектуальной системы, добавив в нее учет таких факторов риска, как образ жизни и генетические данные.

Интересно, что алгоритмы не учитывали влияние диабета, который всегда считался фактором риска в системе ACC и AHA.

По словам эпидемиолога Ноттингемского университета Стивена Вэна, биологические системы имеют множество взаимосвязей, часть которых неизвестна врачам: например, повышенное содержание жира в организме при определенных условиях может защитить от острых отклонений в работе сердца. Подобные взаимодействия неочевидны, их сложно заметить и объяснить, но компьютерная программа способна проследить связь, проанализировав огромные объемы данных, считает он.[12]

Смотрите также

Робототехника



Примечания