Зміст
Технології штучного інтелекту проникають у всі сфери людської діяльності, зокрема медицину. Нейромережі, створені та навчені людьми, вже допомагають систематизувати великі обсяги даних, ставити попередній діагноз та брати участь у розробці медикаментів.
Як штучний інтелект може допомогти лікарям
Потенціал технологій глибинного навчання в медицині важко переоцінити. Нейромережі вже підвищують якість медичних послуг, збільшують ефективність діагностики завдяки можливості роботи з великими обсягами даних.
Наприклад, медичні чат-боти, засновані на ШІ, допомагають у вирішенні багатьох завдань. Сервіс збирає скарги пацієнтів та, враховуючи зазначені симптоми, може порадити лікарські препарати чи записати на прийом до лікаря. Зібрана інформація надходить до медичного фахівця, який зможе ефективніше провести першу консультацію та надати необхідну допомогу пацієнтові набагато швидше.
Система зі штучним інтелектом IBM Watson вже допомагає здійснювати якісну діагностику та лікування онкологічних захворювань. Так, ШІ виявив у 60-річної пацієнтки з невірним діагнозом рідкісну форму лейкемії, вивчивши 20 мільйонів наукових статей про рак.
Програми з ШІ також використовуються в аналізі рентгенівських знімків та в розробці нових лікарських препаратів. Компанія Semantic Hub нещодавно створила сервіс на базі штучного інтелекту для оцінки потенціалу медичних препаратів перед їх випуском на ринок. Алгоритм збирає та аналізує наукові публікації, пов'язані із захворюванням, призначенням та дією ліків, що розробляються. Потім ШІ аналізує інформацію і робить висновок про конкурентні переваги медикаменту та можливості його просування на ринку.
Перспективними напрямками для нейромереж у медицині є:
1. Збір та систематизація даних;
2. Діагностика захворювань та встановлення попереднього діагнозу;
3. Телемедицина;
4. Розробка нових лікарських препаратів.
Що перешкоджає штучному інтелекту впроваджуватися в медицину
Розглянемо, які перешкоди не дають розвиватися ШІ у медичній сфері.
- Недовіра медичних експертів до штучного інтелекту
Медицина – консервативна сфера. Кожна інновація спочатку має бути ретельно перевірена перш, ніж буде використана у роботі лікарів, адже йдеться про здоров'я та життя людей. Багато лікарів з недовірою ставляться до впровадження штучного інтелекту у лікарську практику, вважаючи, що технології ще далекі від досконалості та використовувати їх для лікування людей ще небезпечно.
- Застаріла інформація про пацієнтів
Дані у картках пацієнтів не завжди можуть бути достовірними чи вичерпними. У них можуть бути помилки і неточності, а процес аналізу ускладнюватиметься нерозбірливим почерком.
Для усунення цієї проблеми розробляються варіанти навчання нейромереж на невеликих обсягах інформації. Як успішні приклади такого навчання можна назвати принцип роботи клавіатури смартфонів. Алгоритм запам'ятовує та аналізує введені раніше слова і може прогнозувати зміст наступних текстів.
- Тривала розробка ШІ
Під час роботи з пацієнтами штучний інтелект не повинен робити помилок. ШІ, що впливають на прийняття лікарських рішень, мають бути точними та ефективними. Саме тому у процесі розробки та тестування нового алгоритму беруть участь реальні лікарі. Штучний інтелект повинен мати численні перевірки, перш ніж надійде на службу фахівців. Як правило, це займає багато часу.
- Проблеми зі встановленням помилок
Штучний інтелект працює за принципом «чорної скриньки». Якщо в алгоритмі є помилка, і системою прийнято неправильне рішення, то відповісти на питання «чому» буде дуже важко.
Компанії, що спеціалізуються на розробці ШІ, вже займаються створенням таких алгоритмів, які розкриватимуть причини своїх рішень.
- Навчання персоналу
Впровадження технологій штучного інтелекту вимагає, щоб медичний персонал умів його ефективно застосовувати. Лікарям не потрібно досконально знати, як працює машинне навчання, але мати поняття про загальні принципи функціонування необхідно.
- Брак кадрів серед розробників ШІ
Для створення ефективного алгоритму та його впровадження в медичну сферу потрібна сильна команда розробників, серед яких мають бути фахівці:
- з широким спектром знань у предметній галузі, математичних алгоритмах та підходах до захисту інформації;
- з навичками програмування та наочного подання даних.
На даний момент спостерігається нестача таких співробітників.
- Висока вартість нейромережі
Складнощі з пошуком кадрів підвищують вартість розробки сервісів на основі штучного інтелекту. І це, не кажучи про те, що створене ШІ ще потрібно налаштувати під дані, накопичені в конкретній установі.
В результаті виходить, що нові технології не можуть дозволити собі багато клінік та лікарень через обмежений бюджет.
7. Наявність несистематизованих даних
Більшість даних у медицині не структурована, не оцифрована і погано розмічена. А оскільки медицина не точна наука, дані, отримані від різних медичних шкіл, можуть бути суперечливими, що ускладнить роботу штучного інтелекту у постановці діагнозу.
- Безпека даних
Забезпечення роботи штучного інтелекту пов'язане з обчислювальними потужностями, яких немає у багатьох медичних закладах. Відповідно, що і безпека даних, що зберігаються, буде під загрозою.
- Законодавство
Український закон вимагає, щоб будь-які медичні технології були сертифіковані. Якщо ШІ для медицини було створено в Україні, його необхідно реєструвати як медвироб.
Крім того, з погляду закону ще актуальне питання щодо надання та зберігання особистої інформації пацієнта.
Хочете використовувати штучний інтелект у вашому бізнесі?
Що буде з впровадженням ШІ в медицину в майбутньому
Медична спільнота не може не визнавати корисність штучного інтелекту для лікування хворих. Тим не менш, на його впровадження знадобиться час.
У найближчі роки ШІ будуть активніше застосовуватися фармацевтичними компаніями при розробці медичних препаратів, постановці діагнозу і навіть брати участь у проведенні операцій.
Комплексний підхід до медичного інтернет-маркетингу.
E-mail - розсилка!
