Искусственный интеллект в медицине

Удивительное рядом: по статистике каждая пятая медицинская организация в России использует искусственный интеллект (ИИ) для проведения диагностики и оптимизации работы врачей, еще 34% планируют внедрить его в ближайшее время. Алгоритмы машинного обучения действительно помогают медикам, но есть нюансы. Рассказываем, что умеет ИИ, и в чем ему только предстоит разобраться.

Искусственный интеллект стремительно врывается во все сферы нашей жизни — от обработки фотографий до вождения автомобиля. Неудивительно, что возможности современных технологий используются и в одной из ключевых социальных сфер — здравоохранении. Более того, их влияние на отрасль стремительно растет: в исследовательском агентстве Smart Ranking выяснили, что в 2023 году российский рынок медицинских технологий увеличился на 27% — до 46,63 млрд рублей.

Многие пациенты, в свою очередь, только приветствуют новые разработки — позитивно оценивают применение нейросетей в медицине и следят за трендами развития искусственного интеллекта. Опросы показывают, что все больше людей готовы положиться на решения алгоритмов в вопросах диагностики и лечения — но только под контролем врача. Разбираемся, какие задачи взял на себя ИИ и как это уже меняет наше будущее.

ЧТО ИИ УЖЕ ДЕЛАЕТ В МЕДИЦИНЕ

Болезнь как на ладони

Хорошие новости: искусственный интеллект показывает прекрасные результаты в деле диагностики, где довольно успешно и применяется. “Это одно из наиболее перспективных направлений использования искусственного интеллекта в медицине. Например, алгоритмы ИИ уже демонстрируют успехи в анализе медицинских изображений для выявления рака на ранних стадиях, что помогает ускорить диагностику и улучшить прогнозы”, — говорит Константин Кошечкин, доктор фармацевтических наук, профессор кафедры информационных технологий и обработки медицинских данных университета имени И.М. Сеченова.

Система, обеспечивающая постановку предварительных диагнозов с помощью ИИ, работает в России с 2020 года. Умные “машины” с технологией компьютерного зрения могут выявить патологии на рентгеновских снимках, компьютерных томограммах и магнитно-резонансной томографии.

К примеру, алгоритмы могут выявить рак на основе снимка МРТ. Для сравнения, специалистам требуются годы профессиональной практики, чтобы научиться его грамотно расшифровывать. Более того, разногласия при постановке диагноза часто возникают даже у опытных врачей — каждый медицинский работник обладает своим субъективным мнением. Выводы нейросети же объективны и конкретны: она способна отличать доброкачественную опухоль от раковых клеток, помогая врачу поставить точный и, главное, своевременный диагноз.

В контексте диагностики оперативность становится одним из решающих факторов, влияющих на здоровье и жизнь пациента: чем раньше специалисты выявят заболевание, тем проще будет его лечить. Реализовать же этот принцип на практике, к сожалению, удается далеко не всегда. Все дело в том, что поход к врачу требует времени, которое современному человеку, живущему в режиме многозадачности, не всегда легко выделить в своем насыщенном графике. В результате часто мы оказываемся в кабинете специалиста только, когда болезнь уже начинает прогрессировать.

С поразительной регулярностью такой сценарий развития событий повторяется в контексте хронических заболеваний вен — например, варикоза. По статистике, в России с ним живут около 37% мужчин и 63% женщин. Из-за отсутствия ярко выраженных симптомов большинство из них обращается к врачу слишком поздно, когда проблему можно решить только посредством операции.

Современные технологии же помогают оперативно обратить внимание на симптомы и вовремя обратиться к врачу. Например, в 2024 году компания «Сервье» приняла участие в исследовании сервиса для выявления симптомов варикоза на ранних стадиях по фотографии на базе искусственного интеллекта. Позднее он стал доступен потребителям: достаточно лишь загрузить снимок ног на сайте «Detralex» — и получить результат на электронную почту. Но важно помнить, что сервис носит информационный характер, не является заменой визита в клинику и получения заключения врача.

Индивидуальный подход

По словам Константина Кошечкина, персонализированная медицина, использующая ИИ для анализа геномных данных, позволяет разрабатывать индивидуальные планы лечения, что особенно важно в онкологии и при хронических заболеваниях. “Это направление способно существенно улучшить качество и доступность медицинской помощи”, — утверждает эксперт.

Кроме того, стоит отметить, что поход к врачу современные люди откладывают не только по причине нехватки свободного времени. Для подавляющего большинства это занятие не в списке приятных дел. Хорошо, что в будущем можно будет отправлять к доктору своего цифрового двойника — систему, которая полностью повторяет особенности организма человека и разрабатывается на базе ИИ. Фактически цифровой двойник — это программа, которую можно загрузить на компьютер или флешку. Вот что об этом говорит профессор:

"Сейчас уже разрабатываются новые препараты в in silico режиме (при помощи компьютерного моделирования — ред.), и компьютерное моделирование позволяет не только искать новые мишени в организме, но и находить молекулы, которые с ними вступают во взаимодействие. Моделирование биологических объектов требует значительных вычислительных ресурсов, и ожидается, что следующий скачок в этой области произойдет с распространением квантовых вычислений. Это приведет к созданию достоверных моделей как отдельных органов, так и целых организмов, так называемых цифровых двойников. В перспективе мы можем ожидать появления цифровых моделей отдельных пациентов, которые помогут подбирать оптимальную терапию. Это позволит разработать уникальные клеточные и генетические препараты, адаптированные конкретно для каждого пациента”

Как бонус на цифровом двойнике можно бесконечно тестировать всевозможные препараты и наблюдать за реакцией организма. Это позволяет скорректировать терапию с учетом уникальных особенностей пациента, в разы повысить ее эффективность и заранее исключить риски связанные с аллергическими реакциями на препараты и другими факторами, которые могут усугубить ситуацию.

По прогнозам, полностью скопировать тело человека удастся только в разрезе ближайшего десятилетия. А вот отдельные элементы организма ученые уже научились воспроизводить с использованием ИИ-технологий. Сотрудники университета «Сириус», к примеру, создали модель сердечно-сосудистой системы, которая учитывает возраст, пол, вес и другие параметры отдельно взятого пациента. Дополнительно специалисты разработали модели действия различных препаратов от гипертонии и их комбинаций. На выходе получилась программа, которая самостоятельно сопоставляет данные и выдает прогноз с перечнем предельно эффективных для конкретного пациента медикаментов и их соотношений.

РИСКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ В МЕДИЦИНЕ

Искусственный интеллект может значительно облегчить непростой труд врачей и снизить число ошибок, связанных с человеческим фактором. Но волшебной таблеткой его точно не назовешь. По словам Константина Кошечкина, правовое регулирование ИИ пока недостаточно развито, и это признается на международном уровне:

“В отчете ООН Governing AI for Humanity отмечается, что существует глобальный дефицит регулирования ИИ. Несмотря на появление множества этических принципов и рекомендаций, до сих пор нет единого подхода”

“Каждая новая технология должна пройти клинические испытания, чтобы доказать свою эффективность и безопасность, что может занять годы”, — предупреждает Константин Кошечкин. Перед тем, как нейросети плотно укоренятся в медицине, предстоит решить еще много вопросов.

Ошибки нейросети. ИИ обучается на уже существующих диагнозах и описаниях симптомов. Если же в эти материалы попадет ошибка, алгоритмы начнут предлагать не просто неверные, а смертельно опасные рекомендации. В медицинской практике такой инцидент уже произошел с технологией IBM: нейросеть для лечения рака обучали не на реальных случаях, а на теоретических примерах. В результате, в больницах она раздавала неверные и даже опасные предписания.

Определенная зона ответственности. Если допускается риск возникновения ошибок, значит, кто-то должен нести за них ответственность. Специалисты со всего мира же пока не пришли к единому мнению по поводу того, кто должен отвечать за диагнозы нейросети: разработчики, медики, а, может быть, и сам искусственный интеллект? В связи с этим обстоятельством, необходимость повторной очной консультации для уточнения диагноза сомнений пока не вызывает.

Конфиденциальность. ИИ обрабатывает огромные объемы информации: имена и адреса пациентов, симптомы, привычки, истории болезни. Но ни одна система не застрахована от утечек и кибератак. Вопрос, как сохранить личные данные в тайне, остается открытым.

Дискриминация. Искусственный интеллект кажется самым непредвзятым “специалистом”, ведь у машины не может быть предубеждений. Но это не совсем так. В неравном отношении алгоритма к разным членам общества опять же могут оказаться виноваты материалы, на которых он обучается. Скажем, анализируя возраст пациентов, машина может прийти к выводу, что лечение необходимо только пожилым гражданам, и не будет назначать его людям других возрастных категорий. “Процесс обучения нейросетей требует больших объемов данных, которые должны быть качественными и разнообразными. Это означает, что необходимо обеспечить доступ к надежным медицинским сведениям и устранить предвзятости, которые могут возникнуть в процессе их сбора”, — резюмирует Константин Кошечкин.

Подготовка специалистов. По словам эксперта, также необходима подготовка медицинских специалистов, которые будут работать с новыми технологиями:

“Важно не только внедрить ИИ в клиническую практику, но и обучить врачей эффективно использовать эти инструменты, понимая их ограничения и возможности”

БУДУЩЕЕ БЛИЖЕ, ЧЕМ КАЖЕТСЯ

Технологии ИИ развиваются с космической скоростью, спрогнозировать, как будут выглядеть медицинские учреждения в будущем — задача не из простых. Вероятно, алгоритмы укрепятся в роли удобного и эффективного инструмента для помощи медикам: смогут еще точнее диагностировать заболевания и предлагать терапию.

Опасаться, что нейросети заменят врачей, пока рано. Ведь работа специалиста часто заключается не только в подборе диагноза в соответствии с симптомами, но и в моральной поддержке пациентов. Такого уровня человечности машины пока не достигли. Это подтверждает и Константин Кошечкин:

"30 лет назад такой вопрос можно было задать по поводу компьютерного томографа. Однако, мы видим, что он стал важной частью медицинской практики, но не заменил специалистов. ИИ — это инструмент, который помогает врачу в диагностике, анализе данных, разработке персонализированных планов лечения. При этом ключевая роль человека остается в принятии окончательных решений и в общении с пациентом. Технология может ускорить процессы, повысить точность, но она не заменит клинического мышления и эмпатии, которые необходимы в медицинской практике. Поэтому вопрос о полной замене врачей ИИ не актуален — речь идет о сотрудничестве человека и технологии”

Сомнений не вызывает и то, что наравне с технологиями точно будет развиваться правовое регулирование искусственного интеллекта. Появятся законы, которые разграничат зоны ответственности врачей и разработчиков, определяет рамки, за пределами которых использование алгоритмов будет считаться незаконным.

Современные технологии позволяют улучшить качество жизни, дают уникальную возможность избежать множества серьезных заболеваний или же облегчить течение болезни. Однако, не следует забывать, что использование искусственного интеллекта требует долгого изучения и тестирования — и в первую очередь в медицине, где цена ошибки особенно высока.

Материал проверен АО «Сервье» 2412DET1265

Поделиться статьей