За последние годы внедрение искусственного интеллекта в здравоохранение стало активно развиваться и получает все большую поддержку. По данным аналитиков Smart Ranking российский рынок медицинских технологий за 2022 год достиг объема в 19,46 млрд рублей, что на 27% больше, чем годом ранее. О перспективах искусственного интеллекта рассказывает Вадим Жук, доцент кафедры Современных технологий управления в здравоохранении, к.м.н., медицинский советник, руководитель медико-аналитического отдела компании «СП.АРМ».
Как ИИ-сервисы в медицине облегчают жизнь медработникам
ИИ-сервисы предоставляют быстрый доступ к информации о заболеваниях, диагнозах, лечении и результатах исследований. Они также помогают автоматизировать первичный анализ рисков, предварительную оценку лабораторных результатов и витальных параметров, кодирование и разметку диагноза, поставленного врачом, отслеживание лекарственных препаратов и т. д.
Кроме того, ИИ-сервисы в медицине дают возможность врачам-диагностам более точно определять заболевание при визуализирующих методах исследований, в том числе КТ, МРТ и рентгене, а также оценивать гистологические образцы тканей человека. Это может существенно повысить раннюю выявляемость заболеваний, включая рак. Без сомнения это влияет на эффективность лечения и снижает риски для пациентов.
В целом, сервисы на основе ИИ улучшают качество медицинской помощи и экономят время и усилия медицинских работников, что в свою очередь помогает им улучшать процессы лечения и ухода за пациентами.
Направления использования ИИ в медицине
Мониторинг. ИИ может использоваться для непрерывного мониторинга состояния пациента, а также для прогнозирования его будущего здоровья.
Поиск новых лекарственных препаратов. ИИ помогает ускорить процесс, а также оптимизировать их дозирование.
Обработка и анализ больших объемов медицинских данных. Самое важное применение ИИ, позволяющее улучшить диагностику и лечение пациентов. ИИ-сервисы используются, чтобы обрабатывать большие объемы медицинских данных и проводить предварительный анализ, например, с целью выявления тех или иных специфических заболеваний на начальных стадиях.
Автоматический анализ медицинских изображений. ИИ-сервисы, основанные на глубоком обучении, могут быстро и точно анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ, КТ и другие визуальные данные, и выявлять на них патологии, что позволяет врачам быстро и точно определять диагноз и начинать лечение.
Помощь в принятии врачебных решений. Это одна из очевидных сфер использования ИИ. Сервисы могут предоставить наиболее подходящие варианты лечения на основании собственной базы знаний, включающей потенциально лучшие варианты лечения и предсказание эффективности их использования.
Автоматизация рутинных задач. ИИ-системы используются для заполнения медицинских карт, создание отчетов и др., что существенно сокращает время, затрачиваемое на такие процессы.
ИИ может улучшить координацию и коммуникацию между медицинскими работниками, например, путем обучения и мониторинга основных симптомов.
Как обучают нейросети для медицины
Обучение нейросетей начинается со сбора большого объема данных, содержащих информацию о здоровье и заболеваниях пациентов. Они могут быть представлены в виде медицинских записей, результатов тестов, изображений, видео и других типов файлов.
Далее, данные обрабатываются и подготавливаются для обучения нейросети. Процесс может включать в себя удаление несущественной информации, нормализацию и стандартизацию данных.
Затем, выбирается подходящая нейросетевая архитектура и проводится обучение. Этот этап включает в себя передачу данных через различные слои нейросети, где каждый слой проходит через процесс вычисления, используя свои веса и функции активации, для получения вывода.
Обучение происходит при помощи алгоритмов обратного распространения ошибки, которые корректируют веса нейронов в соответствии с приближением к оптимальным значениям функции ошибки.
После обучения нейросеть тестируется на тестовых данных, чтобы определить точность ее работы. При достаточно высоких показателях, она может быть использована для анализа новых данных пациентов и предоставления рекомендаций врачам.
Развитие ИИ-медицины в России
Как и во всем мире, в России существуют различные проекты и инициативы, связанные с использованием искусственного интеллекта в медицине. Некоторые из них уже демонстрируют успешные результаты в областях, таких как диагностика и алгоритмизация лечения.
Однако, можно сказать, что в целом Россия не является лидером в развитии ИИ-медицины в мире. Ведущие страны, такие как США и Китай, вкладывают большие ресурсы исследований и разработок в эту область. В России важным фактором сдерживания развития ИИ-медицины, является недостаток финансирования, ограниченный доступ к высокотехнологичному оборудованию, а также недостаточная масштабность проектов.
Тем не менее, Россия продолжает развивать эту сферу и прилагает усилия для преодоления препятствий. Вместе с тем, нужно отметить, что эта область относительно новая и ее развитие может занять много времени и усилий.
Риски использования ИИ и нейросетей в области здравоохранения
ИИ может «подсказать» неправильный диагноз, особенно если модель была обучена на неполных или неточных данных. Если искусственный интеллект используется неправильно или алгоритмы машинного обучения неправильно обучены, то они могут привести к опасным ошибкам, которые нанесут вред пациентам.
Возникают и морально-нравственные аспекты – кто несет ответственность за принятое и непринятое решение. Эта проблема рождается в самом алгоритме: он гибкий и критерий «не навреди» не всегда самый быстрый или дешевый способ лечения пациента. Разработчики могут установить параметры для системы, которые не совпадают с медицинской этикой и это также может повредить здоровью пациентов.
Вопрос потери конфиденциальности тоже стоит довольно остро – данные пациента должны быть защищены от несанкционированного доступа, а использование ИИ в медицине может невольно повысить риск утечки личной информации.
Еще одна проблема – неуместное лечение. Может возникнуть ситуация, когда ИИ предлагает протокол, который не подходит пациенту или его приоритетному заболеванию, что может привести к серьезным последствиям. Алгоритмы ИИ могут быть недостаточно точными в отношении определенных групп пациентов, таких как дети, пожилые люди и беременные женщины.
Наконец, использование ИИ может создать зависимость от технологии и уменьшить важность роли врача в лечебном процессе или даже вызвать что-то новое – типа «киосков самолечения».
Перспективы ИИ-медицины
Медицина с использованием искусственного интеллекта уже начинает широко применяться в рутинной практике. Нейросети и другие формы ИИ используются для диагностики, лечения и прогнозирования различных заболеваний. В будущем мы можем ожидать ещё большего расширения использования нейронных сетей в медицине, и она может стать одной из главных областей применения ИИ.
Однако, необходимо учитывать, что использование нейросетей требует от специалистов тщательного контроля работы систем и ответственного подхода к принятию решений на основе анализа данных.
Перспективны любые направления – от назначений индивидуальной программы диспансеризации, до ранжирования рисков пациентов. Последнее особенно интересно: рисковое управление на математическом уровне, позволит намного эффективнее использовать ресурсы. Еще одно важное направление – снижение отчетно-аналитической нагрузки на врача и медицинскую организацию в целом.
28 июля / 2023
Автор: Екатерина Унгурян