10 августа 2021

Искусственный интеллект меняет здравоохранение

Искусственный интеллект (ИИ) и связанные с ним технологии, все более распространяемые в бизнесе и обществе, находят применение в здравоохранении. Они могут изменить многие аспекты ухода за пациентами, а также упростить административные процессы внутри клиник и фармацевтических компаний.

Население планеты неуклонно увеличивается и стареет. Поэтому экосистема здравоохранения просто обязана развиваться, расширяя возможности и минимизируя затраты. В ближайшем будущем цифровые инновации будут иметь решающее значение для удовлетворения этой потребности как в профилактике и лечении хронических заболеваний, так и в качестве экономического императива. 

Есть мнение, что искусственный интеллект способен сделать то же, что делает человек, но более эффективно, быстрее и с меньшими затратами. Потенциал ИИ в здравоохранении огромен. Он находит прямое применение из-за стремительного роста объема данных, генерируемых миллиардами подключенных устройств, в сочетании с огромным прогрессом в скорости обработки.

Уже сегодня алгоритмы используют для раннего обнаружения заболеваний и диагностики. Кроме того, ИИ может повысить эффективность цепочки поставок медицинских расходных материалов и прогнозировать спрос на места в больницах.

Здоровый образ жизни

Одна из основных потенциальных возможностей ИИ — помочь людям оставаться здоровыми, чтобы не обращаться к врачам или, по крайней мере, делать это не так часто. 

Уже существует множество приложений для здоровья с использованием ИИ и Интернета медицинских вещей (IoMT).

Мобильные приложения поддерживают стремление людей к здоровому образу жизни и предоставляют пользователям возможность контролировать свое здоровье и благополучие.

Искусственный интеллект и IoMT позволяют медицинским работникам лучше понимать повседневные привычки и потребности людей, о которых они заботятся. Таким образом обеспечивается обратная связь, своевременные рекомендации и профилактика. Интеллектуальные устройства позволяют как пациентам, так и поставщикам медицинских услуг контролировать состояние на ранее беспрецедентном уровне. 

Приложения для потребительских устройств, таких как умные часы и фитнес-браслеты, предоставляют данные в режиме реального времени. Специальные медицинские устройства, патчи для мониторинга и детекторы сердечного ритма, позволяют отслеживать определенные состояния пациентов.

Медтех и диагностика

IBM Watson for Health помогает медицинским организациям применять когнитивные технологии для получения больших объемов данных о состоянии здоровья огромного пула пациентов. 

Watson способен намного быстрее обрабатывать и хранить гораздо больше медицинской информации, чем любой человек — все медицинские журналы, симптомы и протоколы лечения, медикаментозные реакции в мировом охвате. Health использует базы данных, содержащие от сотен до миллионов электронных медицинских записей для создания профилей пациентов и персонализации ответов автоматических чат-ботов.

DeepMind Health от Google работает в партнерстве с клиницистами, исследователями и пациентами для решения реальных проблем. Его технология сочетает машинное обучение и системную нейробиологию для создания мощных универсальных алгоритмов обучения в нейронных сетях, имитирующих человеческий мозг.

Такие гиганты, как IBM, Pfizer, Salesforce и Google, пытаются использовать медицинские записи для прогнозирования болезни Альцгеймера, диабета, рака груди и шизофрении. 

По данным Американского онкологического общества, большая часть маммограмм предоставляет ложные результаты. В итоге каждой второй здоровой женщине сообщают, что у нее рак. ИИ позволяет просматривать и расшифровывать маммограммы в 30 раз быстрее (с точностью 99%), уменьшая тем самым необходимость в ненужных биопсиях.

Как минимум один стартап предлагает продукт, который удаленно контролирует пациентов, страдающих сердечной недостаточностью, собирая записи через мобильные устройства и анализируя их с помощью ИИ.

В результате медицинский персонал и лица, осуществляющие уход, имеют возможность более эффективно контролировать пациентов и обнаруживать потенциально опасные для жизни симптомы на более ранних стадиях, поддающихся лечению.

Лечение и профилактика

Помимо сканирования медицинских карт для выявления хронических больных, подверженных риску, ИИ может помочь клиницистам применять комплексный подход в ведении болезни и эффективнее координировать планы лечения. А пациентам — соблюдать протоколы. 

Роботы применяются в медицине более 30 лет, от простых лабораторных роботов до сложных хирургических, которые иногда даже самостоятельно проводят операции. Помимо хирургии, роботы используются в больницах и лабораториях для решения повторяющихся задач в реабилитации, физиотерапии и для поддержки пациентов с хроническими заболеваниями. 

Современные люди живут намного дольше, чем предыдущие поколения, и по мере приближения к концу жизни они зачастую умирают медленно от таких болезней, как деменция, сердечная недостаточность и остеопороз. Это тот этап жизни, который часто сопровождается одиночеством.

Роботы способны революционизировать уход за пациентами в возрасте, помогая им дольше оставаться независимыми, и уменьшая тем самым потребность в хосписах и интернатах для пожилых. Искусственный интеллект в сочетании с достижениями в области воссоздания облика гуманоидов позволит роботам социально взаимодействовать с людьми старшего поколения, чтобы последние сохраняли остроту стареющего ума. В Восточном Китае в интернате для пожилых пять роботов, разработанных компанией Woosiyuan Telecom Technology Co., напоминают 1300 подопечных, когда принимать лекарство. В ближайшее время компания планирует обновить роботов, добавив новые функции, такие как проведение проверок и ведение бесед с людьми.

Фармакология

Путь лекарственного препарата от исследовательской лаборатории к пациенту — долгий и дорогостоящий. По данным Калифорнийской ассоциации биомедицинских исследований, он занимает в среднем 12 лет. Лишь 5 из 5000 препаратов, участвующие в доклинических испытаниях, когда-либо проходят испытания на людях. И только один из этих пяти будет одобрен для массового применения. В среднем выпуск нового препарата обходится фармакологической компании в $359 млн.

Участие в создании лекарств — одно из новейших приложений искусственного интеллекта в здравоохранении. Направляя последние достижения в области ИИ на оптимизацию процессов разработки и перепрофилирования лекарственных средств, можно значительно сократить как время вывода новых лекарств на рынок, так и их стоимость. 

Доктор Йорг Мюллер, член исполнительного комитета дивизиона Pharmaceuticals компании Bayer AG, убежден, что искусственный интеллект ускоряет процесс разработки лекарственных средств Bayer AG благодаря сверхбыстрому анализу большого количества данных, которые ранее обрабатывались вручную. Сроки исследовательских работ сокращаются за счет более точного определения подходящих биомишеней и структур соединений-лидов.

Будущее искусственного интеллекта и этические последствия

При использовании ИИ в здравоохранении потребители и поставщики медицинских услуг, вероятно, столкнутся с этическими, профессиональными и технологическими изменениями. Многие медики и фармацевты обеспокоены перспективами остаться без работы.

Поэтому важно, чтобы медицинские учреждения, а также правительственные и регулирующие органы создали структуры для отслеживания ключевых проблем, ответственного реагирования и запуска механизмов управления ограничением негативных последствий. 

ИИ — одна из самых мощных и последовательных технологий, оказывающих влияние на человеческое общество, и она, безусловно, будет требовать постоянного внимания и продуманной политики в течение многих лет.

Главная проблема искусственного интеллекта в этих сферах здравоохранения заключается не в том, будут ли технологии достаточно полезны, а в обеспечении их внедрения в повседневную клиническую практику. Для широкого внедрения системы должны быть одобрены регулирующими органами, интегрированы с системами EHR, стандартизированы, изучены врачами, оплачены государственными или частными организациями. С течением времени их придется обновлять. В конечном итоге эти проблемы будут преодолены. Возможно, на это уйдет гораздо больше времени, чем потребуется для созревания самих технологий.

Медики и фармацевты ожидают увидеть ограниченное использование ИИ в клинической практике в течение пяти лет и более широкое использование — в течение десяти.

Системы искусственного интеллекта не обязательно заменят клиницистов в глобальных масштабах, но сделают более эффективными их усилия по уходу за пациентами. Со временем медики могут перейти к задачам, основанным на уникальных человеческих навыках, таких как сочувствие, убеждение и компиляция общей картины.