ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ

Обзорная статья

Алексеева М.Г.¹ , Зубов А.И.² , Новиков М.Ю.³, ^*

¹ ORCID: 0000-0002-8780-5092;

² ORCID: 0000-0001-7048-9794;

³ ORCID: 0000-0002-6772-2759;

^{1– 3} Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, Екатеринбург, Россия

* Корреспондирующий автор (nm0105[at]ya.ru)

Аннотация

Публикация посвящена обзору возможностей искусственного интеллекта в медицинских проектах последних лет. Описаны новые разработки в области диагностирования и консультирования пациентов в различных направлениях медицины, а также приведены преимущества и недостатки использования этих разработок на практике. В статье обсуждается реализация междисциплинарных проектов, связанных с искусственным интеллектом и медициной, над которыми работают специалисты данных областей. Приводятся примеры успешно реализованных проектов. Обсуждаются профессии, которые могут появиться в будущем при развитии синергии сферы искусственного интеллекта и медицины.

Ключевые слова: искусственный интеллект, медицина, программное обеспечение, глубокое машинное обучение, медицинские данные.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE

Review article

Alekseeva M.G.¹ , Zubov A.I.² , Novikov M.Yu.³, ^*

¹ ORCID: 0000-0002-8780-5092;

² ORCID: 0000-0001-7048-9794;

³ ORCID: 0000-0002-6772-2759;

^1–3 Ural Federal University named after the First President of Russia B.N. Yeltsin, Yekaterinburg, Russia

* Corresponding author (nm0105[at]ya.ru)

Abstract

The paper is dedicated to an overview of the possibilities of artificial intelligence in medical projects in recent years. New developments in the field of diagnosis and counseling of patients in various areas of medicine are described, as well as the advantages and disadvantages of using these developments in practice. The article discusses the implementation of interdisciplinary projects related to artificial intelligence and medicine, which are being worked on by specialists in these areas. Examples of successfully implemented projects are presented. The professions that may appear in the future with the development of synergy in the area of artificial intelligence and medicine are discussed.

Keywords: artificial intelligence, medicine, software, deep machine learning, medical data.

Введение

В последнее время искусственный интеллект (далее ИИ) активно развивается и применяется в различных сферах жизни человека. Его использование облегчает и автоматизирует решение задач, что помогает компаниям более продуктивно настраивать рабочий процесс. Искусственный интеллект очень прогрессивная и широко используемая технология, а на данный момент появляется все больше вариантов его применения, благодаря чему отрасль ИИ быстро совершенствуется и развивается. Но даже при таком прогрессе в развитии искусственного интеллекта, большое количество людей имеют достаточно поверхностные знания о том, что он из себя представляет. Итак, согласно определению американской компании по разработке программного обеспечения OracleCorporation: «искусственный интеллект – это система или машина, которая способна имитировать человеческое поведение для выполнения определенных задач и может постепенно обучаться, используя полученную информацию» [16, С. 1]. Укоренившись почти во всех сферах человеческой жизни, ИИ имеет невероятно большой потенциал становиться еще более полезным в области медицины.

Искусственный интеллект в задачах медицинской диагностики и назначения лечения использует всю доступную ему информацию, обрабатывает тысячи объектов в секунду, чего не может сделать человек. Например, учёные из Оксфорда добились наивысшей степени точности диагностики – разработанная ими нейросеть распознала злокачественные образования на коже в 95% случаев, в то время как группа опытных дерматологов из 53 человек – только в 88,9% [8].

Применение искусственного интеллекта в медицине требует от специалистов понимания междисциплинарных связей на стыке нескольких наук. Текущие программы подготовки бакалавров и магистров ведущих вузов РФ не ставят перед собой цель выпускать специалистов, которые были бы способны одновременно свободно ориентироваться как в вопросах медицины, так и в задачах применения искусственного интеллекта. Направления, на которых можно получить знания, отчасти касающиеся этих тем: «Биоинформатика», «Физика и нанобиотехнология», «Биоинженерия», «Структурная биология и биотехнология», «Биомедицинская инженерия». Для более динамического развития ИИ в области медицины требуется появление новых профессий, связанных с обеими областями.

Возможности искусственного интеллекта в медицине

Сегодня искусственный интеллект, хотя и является достаточно молодой технологией, умеет выполнять довольно различный спектр задач. Он без труда сопоставляет текущие и предыдущие исследования, автоматически находит патологии, ускоряя процесс постановки диагноза, оценивает и отслеживает состояние пациента, назначает индивидуальное лечение, помогает в выборе лекарственных препаратов, оптимизирует проведение клинических исследований. Искусственный интеллект справляется и с задачей физической помощи людям, к примеру, существует устройство под названием ActivityCompass, которое предназначено для максимальной ориентации больного в пространстве, даже если тот полностью потерял память [2]. На данный момент существует огромное множество систем, которые помогают медицине уже сейчас, автоматизируя конкретные процессы, а помимо этого, большое количество ИИ находится в тестировании и разработке. Применение искусственного интеллекта может помочь во многих областях медицины, таких как:

• Фармацевтика и фармакология. Благодаря внедрению технологии искусственного интеллекта фармацевтическим компаниям удается сократить сроки разработки препаратов и клинических исследований, тем самым снизить затраты на выпуск новых лекарств [7]. Также, это способствует производству лекарственных средств с высоким уровнем качества, что сделает препараты более действенными с меньшим количеством побочных действий.
• Дерматология. Исследование, которое было проведено группой ученых из разных стран показало, что нейронная сеть глубокого обучения может классифицировать кожные новообразования более эффективно, чем профессиональные дерматологи. С результатами данного исследования можно подробнее ознакомиться в журнале AnnalsofOncology [12], [4].
• Онкология. В онкологии точный и своевременно поставленный диагноз — вопрос жизни и смерти для больного. Технологии искусственного интеллекта значительно повышают точность постановки диагнозов. Приведем пример: осенью 2018 года исследователи из больницы Сеульского национального университета и Медицинского колледжа разработали алгоритм искусственного интеллекта DLAD (DeepLearningbasedAutomaticDetection) для анализа рентгенограмм грудной клетки и выявления аномального роста клеток, таких как потенциальные раковые заболевания. Производительность алгоритма была сравнена с возможностями обнаружения нескольких врачей на одних и тех же изображениях и превзошла результаты 17 из 18 врачей [14].
• Генетика. Компанией Google был разработан инструмент DeepVariant для анализа генетической информации [3]. Анализировать генетическую информацию и выявлять даже небольшие мутации очень важно, ведь это помогает превратить сложные данные в целостную картину полного генома. Анализ ДНК также представлен программами HumanLongevity, DeepGenomics и SophiaGenetics.
• УЗИ-обследования беременных. На данный момент существует система ScanNav, помогающая выявлять у плода патологии, которые сложно или невозможно выявить другими средствами.
• Неврология. Разработчики израильской компании MedyMatchTechnology, создали проект, который призван помочь правильно диагностировать инсульт, данная система сравнивает снимок мозга пациента с огромным количеством снимков других людей для выявления и подтверждения отклонений.
• Психотерапия и психиатрия. Иногда людям гораздо легче выбрать виртуального помощника в решении проблемы со здоровьем, в частности психического, потому что пациентам проще поделиться с виртуальным помощником своими интимными проблемами, чем с живым человеком. В психотерапии это может повлиять на весь ход лечения, что очень важно. Существуют психотерапевты чат-боты, такие как Карим, Элли, Nema, Эмма, QuartetHealth, все они помогают человеку справиться с психологическими проблемами, диагностируя заболевание и предоставляя индивидуальную программу лечения [10]. Например, психотерапевт Элли был разработан для лечения людей, страдающих от посттравматического стрессового расстройства (ПТСР) и депрессии. Когда вы отвечаете на вопросы Элли, она слушает. Но программа не обрабатывает слова, она анализирует голос, а камера в мельчайших деталях отслеживает мимику.

Вышеперечисленные области применения искусственного интеллекта в медицине, показывают, что ИИ находит свое применение во многих задачах – от консультирования до диагностирования. Вместе с преимуществами применения искусственного интеллекта, технология несет в себе и ряд проблем, недостатков.

К преимуществам искусственного интеллекта относится высокая точность, что помогает сразу заметить риски и ошибки, которые без искусственного интеллекта могли бы остаться незамеченными. По данным, опубликованным в журнале BritishMedicalJournal, исследование Университета Джона Хопкинса показало, что более 250 000 смертей в год в США происходят из-за врачебной ошибки, что делает его третьей ведущей причиной смерти в стране после болезней сердца и рака [13]. Продукты искусственного интеллекта могут помочь избежать этих ошибок и ненужных смертей. Искусственный интеллект в медицине позволяет устранить ошибки, которые связаны с человеческим фактором, а также избавляет врачей от выполнения части рутинных операций.

Еще одним существенным плюсом в использовании ИИ в медицине является снижение временных и материальных расходов. Компания Deloitte отметила, что решения искусственного интеллекта позволяют улучшить управление кадрами, экономя больницам 90% времени, которое требуется им при использовании ручных решений.

Располагая таким большим количеством преимуществ, искусственный интеллект также имеет слабые стороны. Из основных недостатков можно выделить:

• вероятность присутствия некачественных данных в информации, которая подается для обучения искусственного интеллекта [11];
• вероятность ошибок при использовании программных библиотек;
• возможность использования искусственного интеллекта преступными группами посредством взлома;
• угроза неправомерного использования персональных данных;
• при недостаточном количестве входных данных, увеличивается риск неправильной постановки диагноза;
• проблемы, связанные с правосубъектностью, правовым статусом объектов и интеллектуальной собственностью сгенерированных искусственным интеллектом объектов [9].

Междисциплинарные команды и проекты

В соответствии с Указом Президента РФ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» в октябре 2019 г. вступила в силу «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года», а также вместе с этим была разработана дорожная карта по развитию искусственного интеллекта в регионах России [7]. Искусственный интеллект в России прогрессирует и появляются новые идеи по его развитию. Одной из таких идей, которая могла бы существенно расширить практику применения искусственного интеллекта, является идея создания проектов, суть которых объединить в команду профессионалов из сферы программирования и создания искусственного интеллекта со специалистами в области медицины.

Подобного рода междисциплинарная работа может значительно улучшить показатели эффективности практического использования ИИ. По словам руководителя направления цифровой медицины компании «INVITRO», а на данный момент и генерального директора Национальной базы медицинских знаний, Бориса Зингера: «В этом вопросе (в вопросе прикладного применения ИИ) крайне важно сотрудничество медицинских организаций с крупнейшими ИТ-компаниями, разработчиками ИИ, такими как Microsoft» [15].

 Одной из организаций, которая воплотила подобную идею, является «Национальная база медицинских знаний» – ассоциация пользователей и разработчиков систем поддержки принятия врачебных решений, целью которой является накопление и цифровизация медицинских знаний и обеспечение доступа к ним всех российских врачей. Одним из продуктов, разработанных данной ассоциацией, является «Электронный клинический фармаколог» (далее ЭКФ). Он помогает врачу при назначении фармакотерапии. ЭКФ интегрируется в медицинскую информационную систему лечебного учреждения, в фоновом режиме отслеживая лекарственные назначения и выдавая рекомендации на автоматизированном рабочем месте врача. Система ЭКФ успешно прошла клиническую апробацию и используется в лечебных учреждениях РФ [5].

Образование по направлениям биоинформационных технологий, биоинженерии и нанобиотехнологий можно получить в ведущих университетах России. В последние годы эти направления активно развиваются, однако проанализировав учебные планы данных специальностей, можно прийти к выводу, что у специалистов данных областей нет дисциплин, глубоко погружающих студентов в тонкости искусственного интеллекта и его применение. Студенты, обучающиеся на направлениях, связанных с биоинженерией и биоинформатикой, достаточно поверхностно проходят курсы, связанные с программированием и искусственным интеллектом [6]. Мы полагаем, что для более прогрессивного развития ИИ в России, необходимо добавить в направления подготовки специалистов по биоинженерии дисциплины, связанные с изучением и использованием искусственного интеллекта.

Однако помимо профессий, связанных только с биоинформатикой и биоинженерией, развитию искусственного интеллекта может поспособствовать и появление новых профессий в области пересечения ИИ и медицины [1]:

1.Биоэтик – специалист, который обеспечивает этические и нормативно-правовые деятельности медицинских, диагностических и биоинженерных центров.

2.R&D-Менеджер здравоохранения – специалист, роль которого заключается в том, чтобы собрать подходящую команду ученых, инженеров, исследователей и разработчиков, направить их на реализации коммерчески перспективных идей и координировать их совместную работу в процессе.

3.Программист нейроинтерфейсов – разработчик программного обеспечения для приборов, дающих биологическую обратную связь, например для создания программ по анализу данных для ученых.

4.Контролер нейросетей – специалист, который выделяет признаки, по которым нейросеть может сделать тот или иной вывод, и пытается воспроизвести ее логику.

5.Сборщик датасетов – специалист, который готовит данные для обучения искусственного интеллекта.

Заключение

Искусственный интеллект – перспективно развивающаяся технология, которая повышает точность медицинских назначений и рекомендаций, помогает сократить время на рутинные процессы и сокращает затраты. Тем не менее медицинские работники остаются важнейшим звеном в части работы с людьми, поскольку обладают, помимо профессиональных качеств, необходимыми морально-этическими качествами, эмпатией и пониманием общественных ценностей. Таким образом, искусственный интеллект в медицине стоит воспринимать как инструмент, позволяющий повысить качество обслуживания и снизить нагрузку на медицинских работников.

Конфликт интересов Не указан.

Conflict of Interest None declared.