|
Как искусственный интеллект повлиял на медицину
|
|
|
|
Использование нейросетей постепенно проникает в разные сферы, в том числе и в медицину. В частности, ИИ уже используют при разработке новых препаратов и внедряют в процесс диагностики различных заболеваний. Рассказываем, как искусственный интеллект уже меняет систему здравоохранения в мире и как еще его планируют задействовать в медицине в будущем. Еще в 2019 году Национальная академия медицины США назвала три основных преимущества искусственного интеллекта для медицины: улучшение результатов лечения как для пациентов, так и для врачей, сокращение затрат на здравоохранение, а также общее улучшение состояния здоровья населения. И эксперты не прогадали: сегодня ИИ широко применяется как в практической, так и в исследовательской медицине, обеспечивая лучшие результаты врачебного труда. Вот самые удачные примеры того, как интеграция нейросетей в медицину способствовала качественному усовершенствованию сферы.
|
|
|
|
Ускорение разработки новых лекарств
|
|
|
|
Процесс создания новых препаратов условно разделяется на пять этапов: открытие потенциально полезных молекулярных соединений, доклинические исследования будущего лекарства (препарат тестируют в лаборатории, чтобы получить базовые представления о его безопасности), клинические исследования (тестирование на людях), проверка лекарства организациями по контролю качества для дальнейшего выхода на рынок и последний — мониторинг безопасности итогового продукта уже в рамках свободных продаж. Однако описанная работа редко заканчивается выпуском конечного продукта: девять из десяти лекарств терпят неудачу и не проходят клинические испытания на людях. В результате процесс разработки одного препарата может растянуться на 10–15 лет и стоить миллиарды долларов (причем в основном деньги вкладываются в медицинские пустышки).
|
|
|
Внедрение ИИ значительно ускорило и удешевило эти процессы: алгоритмы машинного обучения могут анализировать миллионы потенциально подходящих для лекарства соединений, что позволяет быстро сузить число вариантов, которые пойдут в дальнейшую работу. А если учитывать, что сбор данных для ретроспективных медицинских исследований — самый трудоемкий (на него уходит 23% всего времени от создания идеи до итоговой публикации), его оптимизация значительно сократила время, которое требуется для создания нового лекарства. Один из самых ярких примеров влияния ИИ на создание медицинских препаратов — опыт биотехнологической компании Insilico Medicine, которую основали российские ученые Александр Жаворонков и Александр Алипер. Благодаря ИИ менее чем за 30 месяцев им удалось вывести новый препарат от идиопатического легочного фиброза (хроническая болезнь легких, для которой характерна постоянная одышка, непродуктивный кашель и трудности при дыхании) на первую из четырех фазу клинических исследований на людях.
|
|
|
|
Другой хороший пример — компания AbSci. В январе 2023 года она стала первой организацией, которая не только создает, но и проверяет новые антитела с помощью искусственного интеллекта. Отечественные специалисты также не отстают от мировых трендов. Так, в феврале 2024 года ученые из университета ИТМО создали алгоритм на основе искусственного интеллекта для генерации фармацевтических сокристаллов — веществ, которые составляют основу для будущих лекарств. На этом польза разработки не заканчивается: программа способна определять, какие молекулярные соединения подходят для спрессовывания в таблетки лучше всего, что будет особенно полезно для этапа производства препарата. Однако важно понимать, что, хотя вышеупомянутое направление очень перспективное, еще ни одна разработка ИИ не прошла все испытания и не вышла в продажу.
|
|
|
|
Постановка диагноза
|
|
|
|
Постановка диагноза — один из самых важных процессов во время лечения. К сожалению, врачи неправильно определяют болезнь в 10–20% случаев, треть из них представляют угрозу для жизни. Согласно исследованиям, ежегодно около 795 тыс. американцев умирают или становятся инвалидами на всю жизнь из-за постановки неверного диагноза. А если учитывать то, что многие эксперты определяют первопричиной медицинских ошибок человеческий фактор, вмешательство искусственного интеллекта в эту сферу было лишь вопросом времени. Сегодня во многих медицинских центрах ведутся разработки программ искуственного интеллекта, которые должны обеспечить более точную диагностику недугов. И первые успехи уже есть. Так, алгоритмы ИИ способны эффективно анализировать медицинские изображения (рентгеновские снимки, МРТ и другое) и совмещать полученную информацию с результатами других анализов и жизненно важными показателями (например, ЭКГ, частота пульса и температура тела) для выявления потенциальной причины недомогания. В результате работы с ИИ медицинские работники способны принимать более обоснованные решения при постановке диагноза и выборе курса дальнейшего лечения.
|
|
|
|
Другими словами, нейросеть позволяет медицине стать более персонифицированной, что соответствует новой парадигме в области здравоохранения. Например, в 2022 году ученые разработали модель искусственного интеллекта, которая способна неинвазивно прогнозировать риск развития диабета второго типа на основе анализа микробиома человека (совокупность всех микроорганизмов, населяющих тело). Кроме того, активно ведется работа по внедрению ИИ в процессы диагностирования болезни Альцгеймера, при которой раннее обнаружение недуга — ключевой фактор успешной терапии. Благодаря алгоритмам искусственного интеллекта, которые способны находить неочевидные закономерности и взаимосвязи в больших объемах данных, ученые надеются обнаружить биологические маркеры, указывающие на то, что у пациента болезнь Альцгеймера на ранней стадии. Так, в 2024 году благодаря ИИ ученые из Калифорнийского университета нашли способ предсказать деменцию за семь лет до появления симптомов.
|
|
|
|
В России также активно применяют улучшенные способности ИИ к диагностике. Еще в 2021 году в московских поликлиниках начали использовать программу, которая анализирует жалобы пациентов и предлагает врачу один или три диагноза по кодам международной классификации болезней (МКБ-10). Кроме того, отечественные специалисты научили нейросеть выявлять рак на снимках за два года до постановки диагноза. Особенно хорошо разработка проявила себя при обнаружении рака молочной железы: точность составила 90%, в том числе программа определила 48% невидимых и 87% плохо видимых случаев. Однако, несмотря на все это, ИИ в обозримом будущем не сможет заменить настоящего врача: на сегодняшний день ни одна программа не способна налаживать личную связь с пациентами, наблюдать тонкие сигналы и нюансы при физическом осмотре, выявлять пробелы в истории пациента и ставить под сомнение вещи, которые не складываются в единую картину.
|
|
|
|
ИИ облегчает рутинную работу врачей и помогает пациентам чувствовать себя комфортнее на приеме
|
|
|
|
Медики нередко ведут записи во время приема. Этот факт может повлиять на эффективность коммуникации между врачом и человеком, который пришел за помощью: пациент не чувствует, что его слушают, из-за того, что врач не поддерживает зрительный контакт и полностью сосредоточен на заметках. С другой стороны, письменная документация и фиксирование информации, полученной во время общения с пациентом, — важнейший фактор для дальнейшего лечения. Грамотная медицинская документация облегчает коммуникацию между медицинским персоналом, что делает навигацию и координацию пациентов в процессе лечения более эффективной, а также снижает потенциальные риски как пациента, так и врача (первые с большей вероятностью не пострадают от побочных эффектов лечения, а вторые — с меньшей вероятностью столкнутся с обвинениями в халатности).
|
|
|
|
Искусственный интеллект можно использовать, чтобы создавать черновые заметки во время общения с пациентами. Врачу достаточно нажать кнопку воспроизведения в телефоне, и программа начнет записывать его беседу с пациентом, автоматически генерируя клинические заметки. Благодаря этому специалист может сосредоточиться на беседе, без отвлечения на блокнот или компьютер. Кроме того, с помощью нейросетей врачи смогут избавиться от серьезной части бюрократической нагрузки и лучше отдыхать: врачи тратят на заполнение медицинских карт пациентов до 6 ч в день, и даже так им приходится брать с собой часть работы на дом и заполнять документацию до поздней ночи (что, конечно, приводит к усталости и выгоранию специалиста). Однако тут важно соблюдать баланс: если из-за использования ИИ врачам повысят нагрузку, отдыхать больше едва ли получится.
|
|
|
|
Будущее ИИ в медицине
|
|
|
|
Нейросети в медицине — все еще очень новая и малоизученная концепция. На сегодняшний день технологии опережают правила, которые регламентируют их использование. В будущем экспертам предстоит разработать четкие нормативно-правовые рамки применения ИИ в медицине, чтобы гарантировать пациентам безопасность и конфиденциальность, наряду с сохранением эффективности искусственного интеллекта как помощника. Однако при решении всех сопутствующих вопросов в перспективе ИИ поможет создать новые способы диагностики, лечения, прогнозирования и даже профилактики заболеваний. Кроме того, искусственный интеллект может стать простым и доступным способом получить медицинскую консультацию. Так, в 2024 году ВОЗ представила виртуального консультанта по вопросам здоровья — S.A.R.A.H. Программа обучена предоставлять сведения из различных медицинских сфер, например базовых принципов здорового образа жизни, психологического благополучия. Другими словами, искусственный интеллект может стать еще одним инструментом, способствующим тому, чтобы люди по всему миру могли реализовать свое право на здоровье.
|
|
|
|
Источник
|
