Фото: Pixabay

Когда речь идет о медицинских недугах и их диагностике, время важно абсолютно. Чем раньше мы узнаем о развивающемся заболевании, тем больше у нас шансов на его лечение и, в конечном счете, его преодоление. В последнее время мы видим, как искусственный интеллект (ИИ) может играть все большую роль в обнаружении контрольных признаков заболевания задолго до того, как врачи смогут это сделать, что потенциально может спасти жизнь.

С точки зрения машин, превосходящих людей, преуспевающих в определенных областях, искусственный интеллект в последнее время абсолютно преуспевает. Это включает в себя свержение профессиональных игроков в покер Техасский холдем, превосходство над лучшими игроками в мире древней китайской игры Го и овладение общеизвестно сложной игрой Ms. Pac-Man.

Когда мы рассматриваем этот уровень технологического прогресса в медицинской сфере, все становится еще более захватывающим. Причина, по которой он обладает таким большим потенциалом в этой области, заключается в том, что благодаря машинному обучению и мощным вычислениям ИИ имеет возможность просматривать данные медицинской визуализации и медицинские записи, чтобы обнаружить тонкие, но важные изменения, которые не могут сделать врачи-люди.

«ИИ особенно силен в распознавании закономерностей в данных», - объясняет Шломо Берковски (Shlomo Berkovsky), адъюнкт-профессор Австралийского института инноваций в области здравоохранения. «Например, это снимки в медицинской диагностической визуализации, такие как сканирование мозга, рентген или это данные в последовательности, такие как ЭКГ или измерение дыхания. Затем они могут сопоставить эти модели с прошлыми клиническими записями и результатами процедур. Иногда он может даже распознать снимки и записи, которые не могут быть обнаружены врачом-человеком. Таким образом, он может учиться на больших объемах данных и поддерживать клиницистов с помощью автоматизированной поддержки принятия решений»..

Новейшая технология, которая светится в заголовках новостей в этой области основана на приобретенной Google и ныне принадлежащей Alphabet британской компании, занимающейся искусственным интеллектом - DeepMind, электронный инструмент которой призван точно прогнозировать острую почечную недостаточность за 48 часов до наших лучших на сегодняшний день методов диагностики. Острая почечная недостаточность представляет собой опасное для жизни состояние, при котором орган внезапно перестает работать. Трудно выявлять и затрагивать более 300 000 человек в США каждый год, поэтому существует множество причин, по которым врачи хотели бы узнать об этом раньше времени.

Ученые DeepMind разработали систему искусственного интеллекта, которая, по их словам, может предсказать форму почечной недостаточности на 48 часов раньше времени. Фото: Pixabay

Команда DeepMind обучила свой ИИ медицинским картам более чем 700 000 взрослых пациентов, объем данных слишком велик, чтобы их могли проанализировать простые люди. Рассматривая такие лакомые кусочки, как жизненно важные признаки, ИИ смог спрогнозировать вероятность острой почечной недостаточности с точностью 55,8% за два полных дня до его возникновения. Он делает это, обнаруживая признаки ухудшения гораздо раньше, чем мы можем в настоящее время, и в более тяжелых случаях, когда пациентам требовался гемодиализ, ИИ смог правильно предсказать острую почечную недостаточность в девяти случаях из 10.

Компания DeepMind описывает этот прогресс как самый большой медицинский прорыв, и, хотя он действительно значительный, он может быть лишь верхушкой айсберга, когда дело доходит до ИИ и улучшения медицинской диагностики.

Изменения в сердце

Болезнь сердца - это еще одна медицинская болезнь, в которой может учитываться каждая секунда, особенно когда она приводит к сердечным приступам или другим серьезным сердечным событиям. Но, смешивая искусственный интеллект с данными сердца, собранными с помощью более традиционных средств, алгоритмы могут быть в состоянии сообщить нам на раннем этапе, когда что-то не так.

Нерегулярное сердцебиение - это лишь одно из медицинских состояний, которое ИИ может обнаружить раньше, чем люди. Фото: Pixabay

Еще в январе исследователи из клиники Майо опубликовали статью, описывающую новый тип электрокардиограммы (ЭКГ) с искусственным интеллектом, которая может выявить дисфункцию левого желудочка, трудно поддающееся выявлению состояние, которое является основным предшественником сердечной недостаточности. ИИ был обучен на данных более чем 600 000 пациентов, и полученный алгоритм смог обнаружить состояние с точностью около 85%. С увеличением объема работы эта технология обещает гораздо более дешевую и доступную диагностику основных ранних признаков надвигающейся сердечной недостаточности.

Недавно та же группа исследователей опубликовала еще одну статью, в которой подробно описывается их последний прорыв в использовании искусственного интеллекта для выявления потенциальных проблем с сердцем. Новый ИИ просматривает в сердце признаки фибрилляции предсердий (синоним: мерцательная аритмия), то есть аномальный ритм сердцебиения, что связано с повышенным риском инсульта, сердечной недостаточности и смерти.

Тонкие изменения в структуре органа в результате этих нерегулярных сердечных сокращений, такие как расширение камеры и рубцевание, трудно обнаружить с помощью современных методов визуализации. Но, обучая искусственный интеллект для этой задачи, используя данные примерно 180 000 пациентов, ученые клиники Майо говорят, что их алгоритм может обнаруживать мерцательную аритмию с точностью до 83%.

Ранние стадии рака

Еще в 2017 году скрытный китайский стартап под названием Infervision прорекламировал новый вид технологии визуализации, предназначенный в первую очередь для выявления рака легких с помощью компьютерной томографии (КТ). Это стало возможным благодаря встраиванию искусственного интеллекта, обученного на огромном количестве цифровых медицинских записей, в инструмент под названием AI Scholar, который затем помог радиологам работать с КТ с трехкратной скоростью, помогая снизить частоту пропущенных диагнозов рака примерно на 50 процентов.

Системы искусственного интеллекта превзошли людей в прогнозировании развития рака легких. Фото: Wikipedia

Ранее в этом году технология Google, разработанная для более качественного моделирования и прогнозирования рака легких, в некоторых случаях могла превзойти сертифицированных радиологов. Алгоритм машинного обучения был обучен на более чем 45 000 изображениях, полученных с помощью КТ, некоторые из которых имели различные стадии рака. По словам сотрудников Google, благодаря способности обнаруживать крошечные злокачественные ткани в узлах легких, которые в противном случае остались бы незамеченными, алгоритм смог обнаружить на пять процентов больше случаев заболевания раком, чем совет из шести сертифицированных радиологов, и еще при этом сократив количество ложноположительных результатов более чем на пять процентов.

Рак яичников является еще одной областью, в которой ИИ продемонстрировал захватывающий потенциал. В феврале было опубликовано исследование, в котором описана новая система, которая помогла клиницистам оценить тяжесть опухолей и, следовательно, разработать более эффективные методы лечения. Тем временем еще в мае ученые из Массачусетского технологического института приспособили этот тип технологии к раку молочной железы, натренировав алгоритм глубокого обучения на тысяче маммограмм, чтобы создать систему искусственного интеллекта, которая могла бы прогнозировать риск рака молочной железы более точно, чем современные модели, путем выявления тонких изменений в ткани молочной железы.

Неврологические состояния

Неврологические условия также могут быть лучше обнаружены и предсказаны с использованием ИИ. Фото: Pixabay

Неврологические состояния могут не иметь те же физические признаки, что и болезни, упомянутые выше, но это не значит, что они недоступны передовым технологиям искусственного интеллекта. Небольшое исследование, опубликованное в конце прошлого года, изучило их потенциал в этой области, обучив алгоритм машинного обучения работе с данными нейровизуализации, и в том числе и другими данными, и выяснив, насколько он хорош в прогнозировании исходов психоза и депрессии.

Команда обнаружила, что инструмент ИИ способен правильно прогнозировать социальные результаты в 83% случаев у пациентов с высоким риском развития психоза и в 70% случаев при прогнозировании наступления депрессии. Оба из них оказались более точными, чем клиницисты, в прогнозировании социального функционирования пациента через год, и, хотя это небольшой размер выборки, это интересный взгляд на то, как может развиваться будущее психиатрического лечения.

Болезнь Альцгеймера является еще одним примером того, где ИИ может улучшить результаты для пациентов с неврологическими заболеваниями. В ноябре прошлого года международная группа ученых опубликовала исследование, подробно описывающее новую систему ИИ, которая может обнаружить начало болезни Альцгеймера на шесть лет раньше, чем современные методы диагностики.

Она построила систему, натренировав алгоритм машинного обучения на около 2100 изображениях головного мозга, одного из более понятных диагностических инструментов Альцгеймера, которыми мы в настоящее время располагаем. Система ИИ была более искусной в выявлении закономерностей поглощения глюкозы мозгом, чем люди-клиницисты, метаболического биомаркера, который может указывать на заболевание.

Взгляд в будущее

Все описанные выше системы ИИ находятся на очень ранних экспериментальных стадиях, и для их клинического использования требуется много дополнительной работы. Но они подчеркивают потенциал машинного обучения как способа улучшения результатов лечения пациентов: рак кожи, ожидаемая продолжительность жизни, рост и плотность костей - это всего лишь несколько элементов здоровья человека, которые ИИ мог бы отслеживать и прогнозировать.

Поскольку данные о состоянии здоровья - это такой тип активов и торговли для ИИ, все может стать намного интереснее. Появление носимых компьютеров, таких как умные часы и фитнес-трекеры, означает, что никогда ранее у нас не было доступа к такому количеству данных о нашем здоровье и благополучии, и мы уже видим, как ИИ может играть в доктора, когда ему какие либо вещи относительно здоровья кажутся неправильными.

Еще в 2017 году Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (Food and Drug Administration, FDA) одобрило свое первое медицинское приложение для Apple Watch. Датчик KardiaBand интегрируется в ремешок часов и выступает в качестве своего рода наручного варианта устройства электрокардиограммы, делая 30-секундную запись сердцебиения пользователя и помогая обнаружить мерцательную аритмию, среди прочего.

AliveCor - компания, специализирующаяся на медицинском оборудовании и искусственном интеллекте, которая продает аппаратное и программное обеспечение ЭКГ для мобильных устройств. Компания первой получила разрешение FDA на принадлежность к медицинским устройствам Apple Watch. Фото: AliveCor

Одной из особенностей группы является то, что называется программное обеспечение SmartRhythm, которое использует ИИ для мониторинга взаимосвязи между физической активностью, отслеживаемой Apple Watch, и частотой сердечных сокращений пользователя. Если окажется, что они не синхронизированы, оно автоматически предложит пользователю использовать KardiaBand для проведения ЭКГ. Эта ранняя мешанина ИИ, медицинского вмешательства и незаметно носимых компьютеров вполне могла быть признаком грядущих событий, и одним из интересных путей, по которому могла бы пойти эта технология.

«В будущем все больше и больше информации, собираемой с помощью носимых технологий, будет использоваться для диагностики», - говорит Шломо Берковски. «Существует целый ряд датчиков и устройств, которые могут ненавязчиво контролировать пациентов и передавать собранные данные. Эти данные позволят врачам получить более полное представление о состоянии пациента и повысить точность поддержки принятия решений ИИ».

Хотя может быть время, когда ИИ вытеснит вашего местного врача, в обозримом будущем он, скорее всего, будет играть дополнительную роль.

«Важно отметить, что в ближайшем будущем я ожидаю, что ИИ останется инструментом поддержки принятия решений, в то время как диагноз все равно будет делать человек», - говорит Шломо Берковски.

Источник: NewAtlas.com / MIT / AliveCor / Google / Apple