Искусственный интеллект помогает врачам быстрее диагностировать и начать лечение

Поговорили с экспертом о том, как используют нейросети для диагностики и анализа заболеваний и о мировой практике использования ИИ в медицине
Искусственный интеллект помогает врачам быстрее диагностировать и начать лечение
Shutterstock
Нейросети используют при анализе медицинские данные в девяти направлениях исследований.

Заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова сообщила, что системы искусственного интеллекта сегодня помогают медикам в анализе девяти направлений. 

– Мы планируем расширить область применения искусственного интеллекта до 29 направлений, – рассказала она о возможностях цифровых сервисов для врачей. – Теперь компьютерное зрение будет помогать рентгенологам в обработке ещё двух направлений исследований: инструменты научились распознавать на КТ признаки инсульта и расширения лёгочного ствола, что необходимо для диагностики лёгочной гипертензии. 

Человекомашинный комплекс принятия решений

Москва продолжает активное развитие сервисов искусственного интеллекта для применения в здравоохранении.
Shutterstock
Москва продолжает активное развитие сервисов искусственного интеллекта для применения в здравоохранении.

Искусственный интеллект (ИИ) за прошедшие два года помог московским врачам проанализировать около пяти миллионов исследований.

– Естественно, что компьютеру, который работает в миллиарды, в триллионы раз быстрее, чем человеческий мозг, для распознавания тех или иных патологий требуется намного меньше времени, – сказал в беседе с Metro директор по науке и технологиям Агентства Искусственного Интеллекта Роман Душкин. – Система ИИ оказывает поддержку в принятии врачебных решений. Самостоятельно никаких решений она не принимает. Решение принимает доктор и после чего назначает пациенту лечение.

Современные сервисы ИИ способны выявить на изображениях компьютерной томографии признаки рака лёгких, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы грудного отдела аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, лёгочной гипертензии, а также патологии лёгких на рентгенографии и флюорографии и злокачественные опухоли молочной железы на маммографии. 

Нейросети обрабатывают снимки, нанося на них цветовую разметку там, где требуется повышенное внимание врача. Медики могут обращаться как к оригинальным снимкам, так и к изображениям, обработанным алгоритмами искусственного интеллекта.

По словам эксперта, эффективно использовать ИИ можно будет во всех медицинских сферах, включая диагностику, прогнозирование и ведение пациента с целью планирования, чтобы заболевание не развивалось в тяжёлые формы.

Погрешности в анализе данных

Искусственный интеллект способен быстро анализировать огромное количество медицинских снимков МРТ, КТ пациентов.
Shutterstock
Искусственный интеллект способен быстро анализировать огромное количество медицинских снимков МРТ, КТ пациентов.

Как и человек, система ИИ вряд ли достигнет 100% точности в ближайшее время. В некоторых ситуациях искусственный интеллект может "впадать в ступор", затрудняясь с ответом, если ранее с подобным видом данных на снимках или рентгенограммах не сталкивался. 

– ИИ может напоминать школьника, который вызубрил текст, но смысла его не понял. Если учитель задаст вопрос под немного другим углом, то школьник "поплывёт" и не сможет ответить. То же самое происходит с нейронными сетями и моделями машинного обучения, – говорит эксперт. – Для того чтобы контролировать и проверять качество решений, принимаемых на базе искусственного интеллекта, люди используют метрики машинного обучения (Machine Learning), в частности, такие как Accuracy (общая точность), Precision (точность) и Recall (полнота). Современные модели обладают достаточно высокими метриками качества, в некоторых случаях они выше, чем у людей.

В случае если у ИИ будет недостаточно данных о заболевании, он не сможет отдать предпочтение ни одному из заложенных в него классов патологий. В таком случае система ИИ будет обращаться к врачу-диагносту.

– Например, если раньше таких ситуаций не возникало, то ИИ не сможет установить, что на снимке – COVID-19 или рак лёгких, чтобы выдать заключение, – продолжает эксперт. – Система проинформирует об этом врача. Человек определит, какой вид заболевания на снимке, и дополнит базу знаний системы ИИ новой информацией. В следующий раз система сможет распознать.

Мировая практика

Как уверен эксперт, мировая медицина будущего развивается в сторону того, чтобы оказывать людям полностью персонализированные медицинские услуги. При этом вся история жизни и болезни конкретного человека – его полный анамнез – будет сначала анализировать нейросеть, а уже потом – смотреть лечащий врач.

– И уже в соответствии с полученными от системы ИИ данными, с учётом метаболизма и генетических предрасположенностей пациента доктор будет назначать лечение, – говорит Душкин. – Человеческий организм – это  сложная взаимосвязанная система, поэтому и лечение необходимо проводить комплексно. Другой вопрос, сколько должно пройти ещё времени, прежде чем эти технологии будут применяться повсеместно.