Объем доступных цифровых данных растет с умопомрачительной скоростью, удваиваясь каждые два года. В 2013 году он составлял 4,4 зеттабайта, однако к 2020 году этот объем составил 44 зеттабайт, или 44 триллиона гигабайт. Этот мир становится настолько огромен, что нам понадобится искусственный интеллект (artificial intelligence, AI), чтобы иметь возможность справляться с ним.
Искусственный интеллект в здравоохранении и медицине мог бы улучшить маршрутизацию пациентов или планы лечения, а также предоставлять врачам буквально всю информацию, необходимую для принятия правильного решения. Отдельные удачные решения в этой сфере, конечно, могут вселить в нас оптимизм. Однако они произведут революцию в медицине и здравоохранении только в том случае, если будут доступны обычным пользователям, а не только богатейшим медицинским учреждениям или горстке экспертов.
Начиная с разработки планов лечения, помощи в выполнении повторяющихся операций и заканчивая управлением приемом лекарств или созданием препаратов, искусственный интеллект уже активно присутствует в нескольких областях медицины. Вот те области здравоохранения, которые с наибольшей вероятностью существенно изменятся под влиянием технологий искусственного интеллекта
Логистика в здравоохранении
Интеграция AI в систему здравоохранения могла бы направлять пациентов и оптимизировать время, затрачиваемое на их маршрутизацию, используя подход, который применяется, например, в программной системе Waze. Этот цифровой «помощник» на основе AI может определить, где очередь короче и какой тест займет меньше времени для каждого пациента. В коллаборации с такими платформами, как Uber и Lyft, алгоритм может подсказать, какое медицинское учреждение будет более экономичным по времени для посещения пациентом.
Поиск информации в медицинских картах
Наиболее очевидным применением искусственного интеллекта в здравоохранении является управление данными. Сбор, хранение, валидизация, отслеживание, анализ данных с помощью AI — это первый шаг к революции в существующих системах здравоохранения. Алгоритмы могут автоматизировать административные задачи и высвободить ценное время, которое медицинские работники могут посвятить своим пациентам и лучше понять их медицинские состояния.
Решением этой задачи занялась, в частности, корпорация Google, которая запустила проект, целью которого было извлечение данных из медицинских карт для предоставления более качественных и быстрых медицинских услуг. Компания представила два инструмента на основе технологии искусственного интеллекта, разработанных для организаций здравоохранения, которые помогают сканировать и анализировать большие объемы неструктурированного текста.
Диагностика и планы лечения
AI-алгоритмы могут также помочь в принятии решений для повышения точности диагнозов. Например, несколько исследований показали, что с помощью AI радиологи повышают точность обнаружения рака по радиологическим снимкам. В будущих сценариях медицинские системы на основе искусственного интеллекта смогут предлагать научно обоснованные программы лечения заболеваний.
Помощь в выполнении повторяющихся задач
Врачам, медсестрам и другим сотрудникам медицинских организаций приходится ежедневно выполнять множество монотонных и повторяющихся задач. Согласно исследованиям, в США средний врач тратит более 8 часов в неделю на администрирование. Но подобные функции и процедуры могут и должны быть автоматизированы. Решения на основе искусственного облегчат работу медицинских работников, например, при администрировании или заполнении разнообразных документов. Причем как во время рабочих часов, так и во внеурочное время.
Получение максимальной пользы от очных и онлайн-консультаций
Британская компания Babylon Health создала службу удаленных консультаций, ориентированную на пациента и использующую технологии искусственного интеллекта. Она уже работает в Великобритании и Руанде, предлагая медицинские AI-консультации на основе личной истории болезни и общих медицинских знаний. Пользователи сообщают симптомы своего заболевания в приложение, которое сверяет их с базой данных заболеваний. Приняв во внимание историю болезни и обстоятельства пациента, Babylon предлагает соответствующий курс действий.
ИИ-брат, и медсестра
Компания-стартап Sense.ly разработала первую в мире виртуальную медсестру Молли. Интерфейс приложения, в котором вещает Молли, использует машинное обучение для поддержки пациентов с хроническими заболеваниями в промежутках между визитами к врачу. Он обеспечивает индивидуальный мониторинг, что особенно важно при хронических заболеваниях.
Уже существуют решения для мониторинга того, принимают ли на самом деле пациенты свои лекарства. Например, приложение AiCure, поддерживаемое Национальным институтом здоровья США, использует веб-камеру смартфона и программное обеспечение на основе AI для автономного подтверждения того, что пациенты соблюдают врачебные предписания. Это очень полезно для людей с серьезными заболеваниями, для пациентов, которые склонны идти против советов врача, и участников клинических испытаний.
Геномика
Искусственный интеллект окажет значительное влияние на генетику и геномику. Компания Deep Genomics разработала решение, которое нацелено на выявление закономерностей в гигантских массивах данных генетической информации и медицинских записей, на поиск мутаций и связей с заболеваниями. Это новое поколение вычислительных технологий, которые могут подсказать врачам, что произойдет в клетке, когда ДНК будет изменена генетическими вариациями, как естественными, так и терапевтическими. Разработчики компании создали систему, которая в течение двух часов может отсканировать более 200 000 патогенных мутаций пациентов и автоматически определить потенциальные цели для лекарств. Она использует более 20 систем на базе алгоритмов искусственного интеллекта.
Разработка лекарств
Разработка лекарственных препаратов в ходе клинических испытаний иногда занимает более десяти лет и обходится в миллиарды долларов. Если ускорить этот процесс и сделать его более экономически эффективным, то это повлияет на сегодняшнее здравоохранение и на то, как быстро инновации дойдут до людей. AI значительно сокращает время и стоимость открытия и разработки лекарств.
Фармацевтический стартап Insilico Medicine в 2019 году определил потенциально новый препарат всего за 46 дней. Его программное обеспечение достигло этого благодаря анализу огромного количества данных, на обработку которых у человека ушли бы годы. Во время эпидемии Эболы в 2015 году компания Atomwise использовала свой AI-алгоритм, чтобы определить два препарата, обладающих значительным потенциалом для снижения инфекционности Эболы. Эта задача была решена менее чем за сутки.
Еще один пример использования больших данных для контроля лечения пациентов разработала биофармацевтическая компания Berg Health, которая использует данные, чтобы определить, почему некоторые люди выживают после болезней, и таким образом улучшить текущее лечение или создать новые методы терапии. Они объединяют возможности AI с биологическими данными пациентов, чтобы составить карту различий между здоровой и благоприятной для болезни средой и таким образом помочь обнаружить и разработать лекарства, методы диагностики и приложения для здравоохранения.
Открытый AI, помогающий людям принимать человеческие решения
Нарастает поток данных, которые можно использовать: истории болезни пациентов, данные о лечении, а также информация, поступающая от носимых медицинских трекеров и датчиков. Этот огромный объем данных может быть детально проанализирован, чтобы предоставить пациентам, которые хотят быть проактивными, лучшие рекомендации по образу жизни. Это также может послужить здравоохранению поучительной информацией о том, как разрабатывать медицинские услуги с учетом потребностей и привычек пациентов.
Анализ системы здравоохранения
97% медицинских счетов в Нидерландах уже являются цифровыми и содержат данные о лечении, враче и больнице. Эти счета могут быть легко найдены и использованы системами на основе искусственного интеллекта. Местная компания Zorgprisma Publiekanalyzes анализирует счета и использует облачную систему IBM Watson для анализа данных. Такое решение может определить, повторяет ли врач, клиника или больница ошибки при лечении определенного типа заболеваний, чтобы помочь им улучшить работу и избежать ненужных госпитализаций пациентов.
Сегодня, когда подобные технологии находятся на начальном этапе своего развития, мы должны в первую очередь избавиться от предрассудков и страхов в отношении искусственного интеллекта и помочь населению понять, как AI может быть полезен в условиях, когда система здравоохранения находится под большой нагрузкой и перестает справляться со своими задачами. Самый большой страх заключается в том, что искусственный интеллект станет настолько совершенным, что будет работать лучше человеческого мозга, и через некоторое время он будет стремиться взять под контроль нашу жизнь. Эти страхи живучи и основаны в первую очередь на предубеждениях и фантастических предположениях, но в целом ничего общего с действительностью на сегодняшний день не имеют.
При этом необходимо должным образом подготовиться к использованию искусственного интеллекта в здравоохранении. Для этого необходимо:
- Создание этических стандартов, применимых и обязательных для всего сектора здравоохранения.
- Поступательное развитие AI-технологий, чтобы дать время на изучение возможных отрицательных сторон.
- Обучение медицинских работников, чтобы они могли получить базовые знания о том, как AI работает в здравоохранении, осознали, как такие решения могут помочь им в их повседневной работе.
- Ну, а пациентам требуется понять преимущества AI лично для себя. И впустить его в свою жизнь.
Источник: https://medicalfuturist.com/artificial-intelligence-will-redesign-healthcare/