Зміст
З кожним роком тема штучного інтелекту звучатиме дедалі голосніше. ІІ проникає у багато сфер життя людини від пошукових систем і закінчуючи інтернет-магазинами. Винятком не стала і медицина, де машинне навчання вже активно застосовується для лікування пацієнтів.
Можливості ШІ в медицині
Більшість людей розуміють під терміном «штучний інтелект» робота або суперкомп'ютер, який одного разу стане настільки розумним, що захопить людство. Насправді сучасний ШІ – це алгоритм, який не має «розуму», але здатний вирішувати одне конкретне завдання. Наприклад, визначати підроблені фото чи передбачати пробки на дорогах.
Часто нейронні мережі використовують для автоматичного знаходження невідомих залежностей у даних. Один із популярних прикладів – завдання класифікації. Є навчальна вибірка, для якої відомі вхідні дані (наприклад, КТ знімок легень людини) та вихідні дані (інформація, чи має людина рак легень). На цій підставі алгоритм має визначати наявність відомої інформації на нових знімках.
Учений не задає правила пошуку раку на знімках, він задає правила навчання системи, а критерії наявності ракової пухлини алгоритм формує самостійно. Це є суть машинного навчання.
У медицині основні напрямки застосування штучного інтелекту це:
- Розпізнавання зображень (КТ, рентген, МРТ, знімки сітківки, фотографії шкіри). У цій галузі успіху досяг стартап Behold.ai. Нейросеть визначає захворювання легень на рентгенівських знімках з точністю 85%.
- Оцінки ймовірності ускладнень захворювань. Компанія RxPREDiCT застосовує ШІ для визначення пацієнтів із ризиком розвитку ускладнень. Крім того, RxPREDiCT допомагає людям підтримувати здоровий спосіб життя та вибрати відповідну дієту.
- Первинна медична допомога та збір даних. Такі ШІ як ADA, Babylon, Your.MD, WebMD та ін стали справжніми помічниками лікарів. Вони аналізують скарги пацієнта, дають йому інформацію про можливі захворювання та направляють до потрібного фахівця. Точність встановлення діагнозу ще далека від досконалості, але завдяки нейромережі пацієнт зможе записатися до лікаря і уникнути самолікування.
- Допомога у постановці діагнозів та призначення лікування. Нові технології, що збирають скарги пацієнтів, дозволяють лікареві швидко і точно поставити діагноз за меншу кількість часу.
- Оцінки якості медичної допомоги. Система DOC+ дозволяє пацієнтам оцінити якість заповнення електронних медичних карток, правильність постановки діагнозу та призначення лікування. Це підтримує стандарти лікування, допомагає виявити недоліки та виправити їх.
- Аналіз даних тяжкохворих пацієнтів у режимі реального часу. За допомогою різних пристроїв та девайсів, які носить на собі пацієнт, лікар може стежити за показниками серцебиття, дихання, тиску онлайн. При цьому хворий у цей момент може бути вдома.
Ваш бізнес потребує штучного інтелекту?
Чи замінить штучний інтелект живого лікаря
Поява нових технологій у медицині завжди викликала безліч суперечок та дискусій. Адже від їхньої ефективності залежать здоров'я та життя людини.
Сьогодні штучний інтелект ще недостатньо досконалий, щоб замінити справжнього лікаря. Він не може абсолютно точно встановити діагноз і призначити ефективне лікування без контролю з боку людини.
ШІ поступається справжньому лікареві в тому, що може знаходити тільки ті хвороби, на яких він навчався, тоді як лікар може виявити широкий спектр різних захворювань. Однак його можна використовувати у вирішенні таких завдань, як збирання даних про пацієнта, моніторинг стану здоров'я.
Стверджувати, що штучний інтелект замінить лікаря ще рано, оскільки він зачіпає лише частину роботи живого фахівця. У будь-якому випадку передбачається, що впровадження технологій машинного навчання буде поетапним і займе ще багато часу. Говорити про заміну лікаря алгоритмом ще зарано, оскільки області застосування ШІ покривають дуже маленьку частину роботи лікаря. У будь-якому разі впровадження нових технологій проходитиме поетапно. Спочатку автоматизуватимуться рутинні операції, а потім підключатимуться більш складні напрямки, що потребують ретельної діагностики. З'являтимуться нові сервіси, засновані на ШІ, для допомоги пацієнтам.
Які перешкоди стояти перед розвитком ШІ в медицині
Хоча застосування машинного навчання може суттєво допомогти у лікуванні пацієнтів, на шляху впровадження штучного інтелекту у медичну сферу стоять такі проблеми:
- Ризик завдання шкоди. З огляду на те, що лікар бореться за здоров'я та життя інших людей, алгоритм не повинен робити помилок. ШІ, що впливають на прийняття лікарських рішень, мають бути дуже точними та ефективними, проходити тестування під наглядом реальних лікарів, перш ніж надійдуть на службу спеціалістів.
- Законодавство. Закон вимагає, щоб будь-які медичні технології були сертифіковані. Якщо ШІ для медицини було створено в Україні, його необхідно реєструвати як медвироб.
- Наявність неструктурованих 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.
- Інтерпретованість. Особливістю багатьох алгоритмів машинного навчання є складність інтерпретованості їхнього результату. Для звичайних додатків немає значення, як алгоритм дійшов тим чи іншим висновкам. Але в медицині важливим є розуміння процесу прийняття рішення. Наприклад, якщо система підтримки прийняття рішень (clinical decision support, CDS) радить лікарю призначити пацієнту певні ліки, лікарю потрібно розуміти, чому вибір припав саме на цей медикамент.
- Недовіра лікарів. Медицина досить консервативна сфера. Багато лікарів з недовірою ставляться до впровадження штучного інтелекту на лікування хворих.
Чи потрібно лікареві знати, як працює ШІ
Потрібно, але не докладно. Лікарю необов'язково вміти розробляти нейромережі самостійно, але розуміти загальні принципи роботи буде важливим.
Штучний інтелект – напрямок, що швидко розвивається, який може підняти якість життя людей на новий рівень. Для медицини він може принести відчутну користь, але зараз ми лише на початку цього шляху. Підсумовуючи, можна сказати, що ШІ не замінить лікарів, але може підвищити якість та ефективність їхньої роботи.
Комплексний підхід до медичного інтернет-маркетингу.
Моніторинг згадок:
робота з репутацією клініки