Использование новых систем на базе алгоритмов искусственного интеллекта – одно из приоритетных направлений в сфере здравоохранения. ИИ-технологии являются очень перспективными областями, применение которых несет множество преимуществ: повышение точности диагностики, сокращение рутинной работы врачей и улучшение качества медицинских услуг в целом. А через некоторое время искусственный интеллект сможет и вовсе перестроить мировую систему здравоохранения, сделать ее более надежной, эффективной и безопасной для человека. Но прежде чем заглядывать в многообещающее будущее медицины с использованием инновационных разработок, нужно разобраться в том, что же являет собой ИИ.
Впервые об искусственном интеллекте (artificial intelligence, AI) заговорили еще в восьмидесятых годах прошлого века. Американские ученые Аврон Барр и Эдвард Фейгенбаум определили ИИ одной из областей информатики, которая фокусируется на создании интеллектуальных автоматических систем, главной особенностью которых являются возможности, присущие разуму человека. Они охватывают навыки самообучения, распознавание речи, умение принимать решения касательно различных проблем.
Спустя 4 десятилетия определение ИИ не изменилось: сейчас к таковым технологиям относят ПО с алгоритмами, которые могут выполнять сложные задания так же, как это сделали бы люди. Например, автоматизированные системы могут:
Необходимо подчеркнуть, что сейчас ИИ пока не способен смоделировать такие непростые процессы высшей нервной системы человека как эмоциональное состояние. Однако это всего лишь вопрос времени и научного прогресса. В настоящий момент компьютер уже эффективно решает задания средней сложности, работая по заранее заданным человеком программам.
Также, стремительно появляются новые проекты, в которых системы ИИ не только действуют по подготовленной программе, но также обучаются самостоятельно и решают задания «со звездочкой».
Одним из способов реализации ИИ являются нейронные сети, из-за их способности к самообучению. В ИИ это граф с 3 и более уровнями нейронов, соединенных между собой.
Алгоритмы действий искусственных нейросетей идентичны биологическим.
Обучаясь, они способны выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, а также выполнять обобщение. Если готовый анализ от нейронов не соответствует ожиданиям ученных, они переобучают сеть по-новому. При этом эффективность процесса и точность анализа напрямую зависит от объема входной информации – чем ее больше, тем успешнее работа. К примеру, отправляется запрос «боль в горле», «дрожь», а нейросети анализируют десятки тысяч карт пациентов и только потом прогнозируют заболевание у конкретного человека.
Конечно, нейросети не могут гарантировать, что известные симптомы у пациента означают именно простуду, но они предполагают такой диагноз основываясь на тысячах заключений врачей. В настоящее время на базе нейросетей разработан ряд технологий, и многие из них уже результативно используются в медучреждениях в разных странах.
Если разбирать использование автоматизированных систем для поддержки здоровья пациентов, то главное их преимущество будет заключаться в точной диагностике разных болезней. Часто знаний и опыта врачей может не хватать для того, чтобы быстро успеть идентифицировать заболевание пациента, тогда как искусственная нейросеть сможет без замедлений анализировать каждый случай, сравнить его с похожими симптомами разных пациентов и составить возможный вариант лечения. Успешность работы ИИ была подтверждена многими экспериментами. Рассмотрим несколько из них.
В рамках эксперимента, проведенного исследователями в 2018 году, ИИ в медицине показал блестящие результаты в раннем распознавании онкологических заболеваний кожи. Ученные научили нейронные сети распознавать снимки для установления диагноза онкозаболеваний кожи. Компьютеру задали задачу проанализировать более 100 000 изображений безопасных родинок и злокачественных новообразований, а также представили этот же материал врачам. В результате
ИИ справился с заданием намного лучше дерматологов: нейросети верно поставили диагноз в 95% случаев, тогда как врачи — в 86%.
Система предсказывания потенциального резкого падения давления в ходе операции, разработана в 2018 году, также показала отличные результаты в ходе исследования. ИИ считал и изучил данные более 1000 пациентов, у которых в ходе хирургического вмешательства записывались показатели артериального давления в течение более 9100 часов. Проанализировав эти данные, искусственный интеллект смог разработать программу прогноза гипотонии. Во второй части эксперимента алгоритм перепроверили на данных еще 200 людей. В итоге ИИ безошибочно предсказал непредвиденное падение давления в 85% случаев за 15 и 10 минут, и в 87% случаев – за 5. Таким образом, эффективность этого алгоритма доведена, и эго можно применять в ходе хирургических вмешательств для предупреждения рисков осложнений.
На сегодняшний день ИИ пока не может предложить решения самым сложным медицинским задачам. Однако и те возможности, которые ми имеем сейчас, очень перспективны и ценны для обоих пациентов и врачей.