Разработчики систем искусственного интеллекта (ИИ), до сих пор считавшиеся самыми незадачливыми игроками рынка IT-решений в здравоохранении, неожиданно получили карт-бланш. Опекунами и партнерами ассоциации «Национальная база медицинских знаний», в которую решили объединиться производители и потенциальные пользователи медицинских ИИ-систем, стали такие стейкхолдеры как Администрация Президента РФ, Российская венчурная компания, Минздрав и Росздравнадзор. По информации Vademecum, влиятельные кураторы нацеливают участников новой НКО на технологический прорыв: ассоциации предстоит собрать по клиникам «очищенный массив» медицинских данных, насытить этими сведениями ИИ, способный поддерживать принятие врачебных решений, и превратить эту IT-систему в продукт, который можно будет тиражировать в отечественной индустрии здравоохранения, а в перспективе – и экспортировать.
ЗА НИШУ ПОДПИСАВШИЕСЯ
Идея создания НКО «Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта «Национальная база медицинских знаний», которая объединила бы представителей IT‑компаний, клиник и других интересующихся внедрением ИИ‑систем операторов индустрии, была озвучена на прошедшем в июне Всероссийском консилиуме «Медицина народного доверия».
«Одна из сессий была посвящена системам искусственного интеллекта в медицине, – рассказал Vademecum присутствовавший на консилиуме основатель компании Botkin.AI Сергей Сорокин. – Там собрались ключевые разработчики и клиники, действующие в этой нише, договорившиеся в результате создать ассоциацию, которая занималась бы популяризацией и системным развитием ИИ в здравоохранении».
Тему тут же подхватили организаторы консилиума – сообщество заслуженных врачей России и «Национальное агентство социальных коммуникаций», включившие ее в программу «Медицина народного доверия», поддержанную Администрацией Президента РФ (АП).
Уже в июле инициаторы создания НКО представили на тематическом заседании в АП «дорожную карту» развития систем искусственного интеллекта в здравоохранении. Жюри, состоящее из сенаторов, депутатов, чиновников Минздрава, ФФОМС и других госструктур, заявку одобрили. В Администрации Президента РФ на запрос Vademecum не ответили.
Помимо АП, ассоциацию готовы патронировать Российская венчурная компания, Агентство стратегических инициатив, Минздрав, Росздравнадзор, другие заинтересованные ведомства и госкомпании. «Такая поддержка говорит о том, что государство будет системно развивать проекты и стартапы, связанные с ИИ в здравоохранении. В перспективе стоит амбициозная задача наладить экспорт этих технологий и вывести Россию в лидеры инноваций в этой сфере», – говорит директор по управлению проектами «Национальной технологической инициатив» АО РВК Андрей Алмазов.
Заявка на регистрацию НКО «Ассоциация «Национальная база медицинских знаний» подана в Минюст. Известно также, что объединение возглавит руководитель направления цифровой медицины ООО «Инвитро» Борис Зингерман, а в Наблюдательный совет НКО войдут президент Национальной ассоциации заслуженных врачей России Виктор Егоров; директор МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского Дмитрий Семенов; директор Центра компетенций по импортозамещению в сфере ИКТ Илья Массух и другие авторитетные отраслевые персоны. По словам Бориса Зингермана, о готовности вступить в ассоциацию уже заявили представители порядка 50 IT‑компаний и государственных медцентров.
Искусственный интеллект в медицине, или система поддержки принятия врачебных решений, – это комплекс программ, позволяющих на основе обработки больших массивов данных ставить диагнозы, строить прогнозы и предположения относительно лечения пациента. По данным РВК, сейчас в России на разных этапах реализации находятся около 20 тематических стартапов. Редкие и разобщенные игроки этой ниши традиционно отставали от передовой когорты IT‑операторов в здравоохранении, главным образом из‑за консервативности врачебного сообщества и отсутствия продуктивного диалога между медиками и разработчиками. Ярчайший пример – увольнение в июле 2017 года из НМИЦ сердечно‑сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева руководителя лаборатории математического моделирования и мониторинга Владимира Лищука. Известный кибернетик после отставки объемную монографию, где подробно описал фатальные, на его взгляд, ошибки сотрудников Бакулевского центра в лечении критической сердечной недостаточности и других кардиологических заболеваний.
Что же так заинтересовало АП в безнадежной, как еще недавно казалось, и узкой отраслевой нише?
МОБИЛИЗАЦИОННЫЙ СБЕР
По словам собеседников Vademecum, одним из стимулов к форсированному созданию НКО «Ассоциация «Национальная база медицинских знаний» стало заключение в мае этого года между СК «Сбербанк. Страхование жизни» и IBM договора на использование российскими страховщиками разработанной американской корпорацией системы Watson for Oncology, представляющей собой ИИ для выработки рекомендаций по лечению онкозаболеваний. Как говорится в совместном сообщении компаний, на практике их партнерство будет выглядеть так: если клиенту «Сбербанк. Страхование жизни» будет поставлен первичный онкологический диагноз, то IBM Watson, обрабатывающая информацию в деперсонифицированом виде и использующая данные более чем 300 медицинских журналов, 200 учебников и множество других материалов, в течение нескольких секунд выдаст рекомендации по протоколам лечения для этого пациента. Как сообщили Vademecum в IBM Watson, аналогичный проект сейчас готовится к запуску в Казахстане.
«Этот проект стал серьезным ударом для всех стартапов в сфере ИИ в России: заключив договор с Сбербанком, IBM получает доступ к большому объему данных, что дает ей серьезное конкурентное преимущество. Отдельные разработчики не способны соперничать с американской корпорацией, конкурировать с ней может только государство», – объясняет Виктор Егоров.
Чтобы не допустить укрепления позиций IBM на российском рынке, в ближайший год участники ассоциации намерены сосредоточить коллективные усилия на трех основных проектах, которые могут существенно продвинуть отечественные разработки в сфере искусственного интеллекта в медицине. Главной задачей станет создание единой базы данных, аккумулирующей медицинскую информацию медицинских организаций.
Основой этого информационного массива может стать «Объединенная база медицинских данных», созданная сотрудниками НМИЦ ССХ им. А.Н. Бакулева – для развития собственного дата‑центра ими еще год назад была создана компания «Соцмедика», ставшая резидентом «Сколково». «Наша база фактически представляет собой семантическое ядро для национальной базы. Она содержит классификаторы, регистры моделей пациента и другую прикладную информацию. На этот каркас уже будут «нанизываться» данные пациентов», – объясняет директор АО «Соцмедика» Геворг Бледжянц.
Опрошенные Vademecum представители госмедучреждений, поддерживая инициативу по строительству медицинской ИИ‑системы в целом, признаются, что пока не готовы делиться данными. «Идея нам интересна, и в случае обеспечения всех необходимых условий МОНИКИ может стать идеальной площадкой для развития таких технологий, ведь мы обладаем большим массивом рентгеновских и других изображений, которые можно использовать для разработки систем искусственного интеллекта. Однако сейчас для этого нет законодательной базы, в частности закон о персональных данных не позволяет нам предоставлять такие сведения», – говорит директор института Дмитрий Семенов.
Управляющий партнер бюро «Адвокатская группа «Онегин» Ольга Зиновьева считает, что непреодолимых барьеров для передачи медицинских данных действующее законодательство не ставит. «Например, п. 4 ст. 13 Федерального закона №323 «Об охране здоровья граждан» предоставляет медицинским организациям производить информационный обмен данными. Более сложной проблемой здесь скорее станет недостаточная правовая грамотность контролирующих органов, которые могут вывести применение ИИ‑систем на практике в зону судебных прецедентов, – рассуждает Зиновьева. – Но если создатели ассоциации смогут добиться оформления своей деятельности в отдельный нормативный акт, проблема будет снята».
По словам инициаторов создания ассоциации, они не исключают подготовку и издание такого документа. Скорое разрешение возникающих по дороге к созданию продукта противоречий обещает сам факт подключения к реализации замысла мощного административного ресурса. Да и сам формат проекта подразумевает четкое разделение усилий и ответственности: «Национальная база медицинских знаний» будет организована на принципах государственно‑частного партнерства, в котором государство обеспечит поток и защиту данных, а инвестор – финансирование и ведение разработок.
ТУГИЕ И РИСКИ
Что же касается не гипотетических, а реальных нормативных препон, встающих на пути разработчиков медицинских ИИ‑систем, то создатели ассоциации уже обратили внимание регуляторов на отдельные устаревшие и потому вредоносные регламенты. Инициаторы проекта уже начали консультации с чиновниками об изменении статуса IT‑продуктов в сфере здравоохранения – согласно действующему приказу Минздрава №4н от 6 июня 2012 года «Об утверждении номенклатурной классификации медицинских изделий» любое применяемое в отрасли программное обеспечение должно регистрироваться как медизделие.
«Эта норма фактически убивает рынок. Но нам удалось наладить диалог с Росздравнадзором и выработать взаимопонимание в этом вопросе. Проблема в том, что сейчас нет прозрачных и понятных методических рекомендаций по проведению испытаний программного обеспечения. Поэтому мы предложили для таких продуктов специальную процедуру ретроспективных клинических испытаний без участия человека на основе заранее подготовленных эталонных данных. Росздравнадзор эту идею поддержал», – говорит один из инициаторов ассоциации эксперт компании «К‑МИС» Александр Гусев.
Представители службы на запрос Vademecum не ответили.
Еще одна приоритетная для ассоциации тема – создание национального риск‑офиса, то есть системы предотвращения заболеваний. Это направление участники НКО будут вести вместе с экспертами Всероссийского союза страховщиков (ВСС). «На практике идея риск‑офиса работает так: вам звонит менеджер и информирует вас о том, что если ориентироваться на то, как вы работаете и живете, у вас могут развиться такие‑то заболевания, и соответственно рекомендует вам пройти диагностику или лечебные процедуры. Фактически это предиктивная аналитика, превентивная медицина, основанная на больших объемах данных. Такой подход может перевернуть систему страхования – мы будем идти не от страхового случая, когда человек уже болен, а работать над предупреждением болезни», – объясняет вице‑президент ВСС Максим Данилов.
Наконец, ассоциация будет поддерживать стартапы в сфере медицинских ИИ‑систем – предоставлять им очищенные данные, продвигать их разработки, помогать в поиске инвесторов.
ПОРАСКИНУЛИ МОЗГАМИ
Российские стартапы в области ИИ в медицине
«Идея создания единой базы медицинских данных кажется интересной, такие данные могут стать бесценным материалом для всех разработчиков, работающих в этой сфере. Вопросы в нюансах. Идеальным вариантом было бы, если бы в эту базу можно было интегрировать данные из истории болезни, включая диагностические данные приборов, но здесь проблема заключается в том, что сейчас не существует единого технического стандарта по формированию историй болезни, который позволил бы объединить все эти данные. Второй момент – риск утечек данных, сейчас, как известно, утечки информации из госучреждений происходят довольно часто, поэтому здесь необходимо формирование надежной системы защиты», – делится резонными сомнениями Богдан Севрюков, директор компании Ocutri, создающей ИИ‑решения для медицины.
Опрошенные Vademecum представители профильных IT‑компаний сходятся во мнении, что инициатива по созданию НКО «Национальная база медицинских знаний» – несколько запоздалая попытка наполнить госпрограммы по информатизации здравоохранения актуальным инновационным содержанием.
Недолгая история дигитализации отрасли, приходится признать, полна провалов и неоправданно резких поворотов. Достаточно оглянуться на полтора года назад.
Распоряжением Правительства РФ №1632р от 28 июля 2017 года мероприятия по информатизации здравоохранения были утверждены в качестве неотъемлемой части программы «Цифровая экономика». Тогда же Дмитрий Медведев назвал в числе целей информатизации развитие систем искусственного интеллекта в здравоохранении, а также разработку инновационных решений для превентивной и персонализированной медицины.
Но еще через год премьер‑министр поручил правительству интегрировать отраслевой «цифровой контур» в свежий нацпроект «Здравоохранение», и замысел вновь претерпел коррективы. Как следует из последней версии , мероприятия программы, на выполнение которой до 2024 года будет направлено около 130 млрд рублей, не подразумевают создание ИИ‑систем в медицине, а направлены исключительно на доработку и завершение злосчастного долгостроя ЕГИСЗ.
искуственный интеллект, путин, гусев, егисз, алмазов, скворцова, минздрав, big data
Иску́сственный интелле́кт (ИИ, англ. Artificialintelligence,AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами
Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.
Можно выделить два направления развития ИИ:
решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека;
создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.
Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла.
Области робототехники и искусственного интеллекта тесно связаны друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов составляют ещё одно направление ИИ.
Робототехника опирается на такие дисциплины как электроника, механика, программирование. Выделяют строительную, промышленную, бытовую, авиационную и экстремальную (военную, космическую, подводную) робототехнику.
Интеллектуальность требуется роботам, чтобы манипулировать объектами, выполнять навигацию с проблемами локализации (определять местонахождение, изучать ближайшие области) и планировать движение (как добраться до цели).
Разработка и производство медицинских роботов в XXIвеке достигли таких технических и экономических успехов, что информация о них с каждым годом все меньше кажется научной фантастикой.
Достижения в области робототехники и систем искусственного интеллекта с каждым днем оказывают все большее влияние на жизнь людей в прямом смысле этого слова. Технические и экономические успехи роботостроения привели к тому, что медицина стала все чаще прибегать к помощи роботов. Сегодня медицинские роботы способны проводить сложные хирургические операции, помогают ставить точные диагнозы, ухаживают за больными и этим список их возможностей не ограничиваются.
Как мы решаем свои проблемы со здоровьем, особенно, если они серьезные? Все начинается с поиска достойной клиники и ведущего специалиста в своей области. И вот, представьте себе такую картину.
Клиника найдена, специалист – самый успешный в данной области и принимает он …. круглосуточно!!!
У него нет ни фамилии, ни отчества. А только наименование модели. Это Робот!
Вот, в общем-то, перспектива на ближайшее будущее. А пока что роботы работают под чутким руководством опытного врача.
Разделы :
Робоврачи
Робокомплексы
Робосестры
Робопротезы
Роботы внутри нас
Реабилитационные роботы
Робопособия
Что такое медицинские роботы и зачем они нужны
Медицинский робот – робот, который создан для выполнения каких-либо действий, связанных с медициной вообще и здоровьем человека в частности. Десятки фантастов в сотнях своих произведений подробно описали все возможные функции, задачи медицинских роботов и даже особенности их предполагаемого устройства. В соответствии с этими описаниями робомеды будущего предстают в самых различных образах. Это и сложные миниатюрные, но очень умные «аптечки», вмонтированные в скафандр и стационарные медицинские комплексы, которые способны «и мертвого поднять». Разработаны фантастами и десятки моделей роботов помощников, нянечек и прочих санитарных работников. Есть даже вариант нанороботов постоянно присутствующих в крови человека, которые способны выводить токсины, залечивать раны и делать героев фантастических боевиков непробиваемыми в прямом смысле.
В реальности медицинские роботы развиваются по схожим направлениям. Во-первых, это хирургические комплексы. И пусть самостоятельность в принимаемых решениях у них чисто условная, но на счету этих медицинских роботов уже сотни успешных операций.
Вторым основополагающим направлением сегодня можно назвать класс роботов-помощников. Эти автоматизированные медбратья и медсестры имеют гуманоидный и не очень вид, но делают большие успехи в оказании помощи человеческому медперсоналу и больным.
Третье направление связано, в первую очередь, с протезированием, разработкой заменителей конечностей человека и созданием экзоскелетов. Искусственные «умные» конечности не только помогают конкретным больным, но служат и для отработки новых технологий роботостроения.
Несколько в стороне от основной массы роботизированных устройств медицинского назначения находятся средства передвижения для людей потерявших способность двигаться самостоятельно. Будь то инвалидное кресло с интеллектуальным управлением или средство для эвакуации раненых с поля боя.
Ну и как же обойтись без роботизированных учебных пособий для будущих медиков? Эти медицинские роботы корчатся от зубной боли, «рожают» детей и стойко переносят иные тяготы выпавшие на их долю.
Приведенный выше перечень направлений развития медицинских роботов может служить ответом на вопрос – а зачем вообще нужны медицинские роботы.
Григорий Колесников, руководитель акселерационной программы G4A (Grants4Apps) Bayer в России, рассказывает, что мешает внедрению в медицине, и рассуждает, возможно ли стартапам в этой сфере преодолеть такие препятствия.
Как ИИ помогает медицинским специалистам
Недавно Google рассказал о планируемом выходе на рынок систем искусственного интеллекта, позволяющих избавить телефонные разговоры от фоновых шумов (скажем, лая собак). Как нам обещают, алгоритмы на базе искусственного интеллекта внутри смартфона будут максимально помогать совершать рутинные операции. Перспективы впечатляют, ведь современные люди проводят по несколько часов в день перед экранами своих устройств. И подобные технологии уже прочно входят в нашу жизнь.
Сегодня искусственный интеллект активно применяется при разработке бытовой техники, личных голосовых помощников, в охранных системах. Там, где нужна обработка большого объема информации.
В медицине искусственный интеллект позволяет повысить эффективность диагностики благодаря возможности работы с большими объемами . Известен случай , когда «умный» сервис диагностики IBM Watson выявил у 60-летней пациентки с неверным диагнозом редкую форму лейкемии. Для этого система за 10 минут «изучила» 20 миллионов научных статей о раке.
Как результат – ИИ позволяет уменьшить объем повседневных рутинных задач, которые вынуждены решать медспециалисты. И способен свести к минимуму возможные ошибки. А еще – открывает возможности для появления новых профессий по обслуживанию цифровых систем в медицине.
Почему не все так гладко
Программы и аппараты с искусственным интеллектом сегодня используются в анализе рентгеновских, КТ- и МРТ-снимков (достаточно загрузить изображение в систему, после чего ИИ проведет анализ и даст заключение). «Интеллектуальную» медицину применяют в телемониторинге хронических заболеваний и при оценке необходимости госпитализации людей, в робот-ассистированной хирургии. Новые технологии освоили и фармацевты – ИИ применяют в разработке новых лекарственных препаратов.
Так, компания Semantic Hub недавно создала сервис на базе искусственного интеллекта для автоматизации оценки потенциала медицинских препаратов перед их выпуском на рынок. Система собирает и анализирует миллионы документов, в том числе научных публикаций, связанных с болезнью, назначением и действием разрабатываемого лекарства. Затем анализирует информацию и делает вывод о потенциале препарата с учетом всех факторов риска и конкурентных преимуществ. Раньше разработчикам лекарств удавалось изучить «вручную» лишь 1% подобных документов.
«Умные» медицинские продукты, сервисы и процессы сейчас разрабатывают практически все лидирующие «цифровые» корпорации . Всего, по данным исследовательской компании Venture Scanner, такие разработки ведут более 800 компаний по всему миру.
Многие эксперты пророчат стремительное увеличение рынка искусственного интеллекта – примерно на треть в год. По оценкам BIS Research, к 2025 году общий рынок ИИ в здравоохранении достигнет $28 миллиардов.
Но не все так безоблачно. На пути внедрения технологий ИИ в медицине возникают препятствия. И зачастую вопросы возникают у самих медицинских специалистов, у которых новшества могут вызывать обоснованное недоверие.
В чем причина возникших проблем? Попробуем разобраться.
Препятствия для искусственного интеллекта в медицине
1. Информация «второй свежести»
Речь, безусловно, ведется о качестве и объеме медицинской информации. Накопленные в медкартах пациентов данные могут быть неполными, содержать ошибки, неточности и нестандартные термины. В них недостаточно записей о жизни пациента, его привычках и поведении. Эффективных механизмов сбора этой информации пока попросту не существует.
Результаты анализа, основанного на таких данных, всегда будут вызывать обоснованный скепсис, а попытки повысить качество этого анализа упираются в изрядную трудоемкость процесса.
Для устранения этой проблемы сейчас предлагаются варианты обучения искусственного интеллекта на небольших объемах информации. В качестве успешных примеров подобного обучения можно назвать принцип работы клавиатуры смартфонов, когда система запоминает и анализирует введенные ранее слова и может прогнозировать содержание следующих текстов. На подобных технологиях основаны приложения для распознавания лиц и музыки.
При удачном внедрении в медицину система машинного обучения способна решать много задач: проверять совместимость лекарств, ставить диагнозы на основе генетического анализа. В качестве примера можно привести решение компании Droice Labs , которое делает многое из перечисленного уже на практике в России.
2. Неразговорчивые роботы
Второе ограничение предлагаемых инноваций в медицине ― отсутствие прозрачности процесса принятия решения интеллектуальным ядром системы. Искусственный интеллект работает по принципу , «черного ящика». Если в алгоритме есть ошибка, и система приняла неправильное решение, то ответить на вопрос «почему» будет крайне трудно.
Сейчас ведут разработки машин, способных раскрывать причины своих решений. К выводу подобного продукта на рынок приближаются американские ученые. В частности Агентство перспективных исследований в области обороны (DARPA) поддерживает 13 исследовательских групп, которые озабочены решением этой проблемы.
Отечественная компания «Интеллоджик» в своем патенте также заявляет об использовании медицинских онтологий для подготовки математических моделей и для представления результатов отработки нейросетевых моделей. Такой подход по заявлениям авторов патента позволит врачам понимать путь принятия решений машиной и значительно снизить количество данных, необходимое для обучения моделей.
Сложность подходов к обработке данных на основе искусственного интеллекта порождает другую проблему: подбор и развитие персонала, способного эффективно использовать и обслуживать системы с нетривиальными алгоритмами.
3. Умным машинам – умный подход!
Кроме непосредственно самого алгоритма, который может производить анализ с высокой степенью точности, для успешного внедрения новшества в практику требуется сильная проектная команда. Успех такого проекта в медицине зависит от того, насколько продуктивно взаимодействуют участники.
Команда должна включать специалистов с широким спектром компетенций в предметной области, математических алгоритмах и подходах к защите информации, с навыками программирования и наглядного представления данных. Крайне желательно, чтобы участники владели не одной, а несколькими различными компетенциями, чтобы хорошо понимать и дополнять друг друга.
4. Цена и ценность
Возникающие сложности повышают стоимость разработки, внедрения и применения решений на базе искусственного интеллекта. Высокая стоимость проектов связана и с необходимостью настройки новой системы под данные, накопленные в конкретном медучреждении, формирования квалифицированной и мотивированной команды.
А это в свою очередь ставит под сомнение возможности быстрого масштабирования технологий, предлагаемых стартапами. Масштабирование возможно, например, в случае обработки медицинских изображений одного вида, но потребности выходят далеко за эти пределы.
Отраслевые эксперты сходятся во мнении: в краткосрочной перспективе внедрение искусственного интеллекта не приведет к заметному снижению затрат. Надо продолжать искать зоны, где применение технологий искусственного интеллекта будет приносить более высокую ценность.
5. Кто защитит от хакеров?
Нельзя забывать и о том, что для обеспечения работы искусственного интеллекта нужно обеспечить доступ к высокопроизводительным вычислительным мощностям, которых зачастую в медицинских учреждениях нет. Соответственно, массивы данных придется выводить за периметр учреждения, а это угрожает безопасности хранения, что должно являться первым приоритетом. Неслучайно многие проекты внедрения искусственного интеллекта были остановлены из-за рисков, касающихся именно информационной безопасности.
Один из ярких примеров , когда Департамент по делам ветеранов США после начала успешного сотрудничества расторгнул соглашение со стартапом Flow Health – разработчиком системы интеллектуальной диагностики болезней. Как объяснили в министерстве здравоохранения Штатов, контракт был разорван, когда стало известно об обработке системой данных конфиденциального характера. В ведомстве посчитали это нарушением безопасности персональной информации пациентов-ветеранов. К слову, утечек так и не обнаружили.
Дорогу интеллекту!
Экспертное сообщество прекрасно осознает существующие проблемы и старается реагировать на них: продумывает принципы конструирования роботизированных систем, предлагает обсудить вопросы этики применения искусственного интеллекта на практике, разрабатывает новые варианты внедрения технологий. Но скажем прямо: для адекватной проработки подходов и стандартов требуется время.
Большая часть вопросов, замедляющих внедрение решений на базе искусственного интеллекта в медицине, совсем не связана с технологической стороной дела. Чаще это этические и административно-процедурные проблемы, сложности сбора и обработки данных (предоставления врачу необходимого времени для внесения информации в базу), проблемы разделения зон ответственности, понимания механизмов работы искусственных систем…
Какие же перспективы?
Несмотря на все сложности, перспективы у проектов есть. Полагаю, в ближайшие несколько лет технологии искусственного интеллекта смогут найти своего потребителя среди фармкомпаний, при поиске новых молекул и биологических мишеней, в виртуализации доклинических испытаний, а затем при анализе данных клинических исследований. Зачастую при работе с крупными компаниями удается обеспечить все необходимые условия для успешного запуска проекта.
Все вопросы решаемы. Главное, чтобы с применением новых подходов мы смогли продвинуться вперед, а не «выстрелили себе в ногу».
- 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
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».
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. 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 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.
К числу крупнейших производителей ИИ-решений аналитики относят следующие компании:
- General Vision;
- Nvidia;
- AiCure;
- iCarbon;
- Cyrcadia Health;
- Atomwise;
- Pathway Genomics;
- Sophia Genetics;
- Apixio;
Представлен искусственный интеллект, повышающий успех ЭКО на 20%
В конце декабря 2018 года эксперты из Корнуэльского университета в 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 .
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 .
Как искусственный интеллект будет развиваться в медицине в 2019 году
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 .
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.
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.
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 обучения – искусственный 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.
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.
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 .
Три наиболее перспективных применения ИИ в медицине
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 .
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 .
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 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
Создано ИИ-устройство для удаленного контроля сна при помощи радиоволн
8 августа стало известно о том, что инженеры (MIT) при участии специалистов Центральной больницы штата Массачусетс разработали ИИ-систему, способную контролировать сон человека при помощи радиоволн.
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.
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.
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.
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.
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.
