Первая ИИ-помощь: как нейросети трансформируют медицину

Активный спрос на такие решения эксперты видят и в России. По различным оценкам, объем российского рынка искусственного интеллекта в медицине достигает 12 млрд рублей ($148 млн), сообщили в «Сколково». По данным фонда, во всей стране более 40 % медицинских ИТ-решений уже используют нейросети, при этом в России реализуется 75 проектов в этой области.

Внедрением ИИ в российскую систему здравоохранения активно занимается государство: эти планы зафиксированы в национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года. Кроме того, с 2023 года государственные медицинские организации обязаны использовать в своей работе изделия с ИИ. В 2023 году регионы должны были выбрать минимум одно такое изделие, в 2024 году - не менее трех. Пока большинство регионов выбирает решения для работы с изображениями (рентгеном, КТ и так далее) и электронными картами.

Как используются нейросети в медицине

Нейросети в медицине выполняют несколько функций - например, они помогают врачам в постановке диагноза. Депздрав Москвы активно использует генеративные нейросети и технологии распознавания речи – например, для подготовки и анализа результатов приема у врача. Специалисты могут использовать ИИ для автоматического преобразования речи в текст. Таким образом они могут значительно сэкономить время на заполнении документов – как правило, голосовой ввод данных происходит в 2-3 раза быстрее, чем на клавиатуре. Также нейросети могут автоматически анализировать медицинские протоколы пациентов, выявлять отклонения от референсных показателей и отправлять уведомление врачам о наличии проблем и необходимости дообследования.

Также нейросети могут становятся ИИ-помощниками для пациентов (например, чат-бот для борьбы с депрессией от iCognito, приложение для выявления признаков болезни Паркинсона по движению глаз от Eyemove и т.д.) и помогают в различных научных и медицинских исследованиях.

Применение ИИ в диагностике

С помощью алгоритмов машинного обучения врачи могут более точно и быстро определять заболевания по медицинским изображениям – рентгенограммам, КТ, МРТ и другим снимкам. Это позволяет врачам обнаружить онкологические и сердечно-сосудистые заболевания, различные образования в организме по изменениям на снимках. Такой подход способен значительно повысить эффективность диагностики, поскольку нейросети могут заметить незначительные детали, на которые может не обратить внимания врач.

Для обучения таких моделей используются датасеты со снимками естественных и нездоровых органов человека. Множество таких наборов обезличенных данных компании размещают в открытом доступе, чтобы помочь в развитии медицинских ИИ-решений.

Компания VisionLabs разработала сервис на основе компьютерного зрения для диагностики заболеваний почек. ИИ-система анализирует КТ-изображения брюшной полости, после чего обнаруживает и локализует объемные образования почек и формирует предварительные результаты диагностики. При этом финальное решение остается за врачом – он проверяет данные от нейросети и на их основании готовит медицинское заключение. Таким образом система повышает скорость первичной обработки КТ-снимков до 40 % и снижает нагрузку на врача-рентгенолога по проведению монотонных операций до 35 %, освобождая его время на другие более важные задачи.

Сейчас нейросеть используют специалисты научно-практического центра диагностики и телемедицины Депздрава Москвы для обработки данных из московских клиник, однако в будущем компания планирует поставлять это решение в региональные медицинские учреждения. По оценкам научно-практического центра Депздрава Москвы, точность диагностики заболеваний почек достигла 94 %. В будущем компания планирует использовать технологию анализа КТ-снимков для определения остеопороза, мочекаменной болезни, образований надпочечеников, печени и аневризм брюшной аорты.

Лечение и прогнозирование

ИИ также используется для разработки индивидуальных планов лечения и прогнозирования исходов заболеваний. Алгоритмы могут анализировать большие объёмы медицинских данных, включая историю болезни, факторы риска и результаты анализов, чтобы определить наиболее эффективные методы лечения и предсказать возможные осложнения. Алгоритмы могут помочь врачам выбрать оптимальную стратегию лечения, учитывая индивидуальные особенности пациента.

Кроме того, нейросети способны консультировать пациентов по тем или иным вопросам о заболеваниях. Например, пользователь при наличии каких-либо симптомов может указать их в специальном чекере (приложении или в веб-сервисе, например, Medicase и других), после чего нейросеть оценит вероятность того или иного диагноза. Однако важно отметить, что эти решения не заменяют поход к врачу.

Китайские ученые разработали нейросеть, которая по капле крови может выявить злокачественную опухоль поджелудочной железы и желудка, а также колоректальный рак даже на ранних стадиях. ИИ анализирует содержание метаболитов в крови, которое может меняться при заболевании онкологией. Эффективность системы по итогам тестирования оценивается около 82-100 %.

Управление медицинскими данными

Нейросети могут автоматизировать процессы обработки и анализа больших объемов данных о пациентах, чтобы получить более подробную информацию о возможном диагнозе, причинах заболевания и потенциальных осложнениях. Зачастую врачи физически не могут качественно обработать весь объем данных о пациентах, однако нейросети могут справиться с этим за несколько секунд.

В Кировской области в пилотном режиме протестировали платформу прогнозной аналитики от Webiomed. ИИ-система автоматически извлекает пациентов данные из медицинских карт, сопоставляет их с показателями прошлых периодов, выявляет факторы риска и опасные тенденции. Искусственный интеллект изучил все медкарты взрослого населения региона и случаи обращения за врачебной помощью. В результате у 334,8 тыс. пациентов (20,8 % населения региона) выявлены признаки 40 видов различных заболеваний. Эксперимент показал, что использование ИИ значительно экономит время врачей и позволяет врачам и руководителям сферы здравоохранения в любой момент времени получить точную аналитику по заболеваемости, распространенности факторов риска или пациентов высокого риска по наиболее опасным болезням.

При этом обрабатывать большие данные можно не только для лечения, но и для научных целей. Нейросети активно используются для поиска новых лекарственных препаратов, в том числе для тех заболеваний, которые пока трудно поддаются лечению. Например, компания Atomwise с помощью нейросети разрабатывает новые химические составы для лекарств, прогнозируя эффективность соединений и возможные побочные эффекты. Ежедневно ИИ анализирует более 100 млн возможных соединений.