ИССКУСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ: ПРИМЕНЕНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE: APPLICATIONS AND PRESPECTIVES

Alexander Alisov

Student of the Department of Digital Data Processing Technologies, MIREA - Russian Technological University, Institute of Cybersecurity and Digital Technologies,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В данном исследовании проведен обзор применения искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Рассмотрены различные аспекты применения ИИ в медицинской практике, включая анализ медицинских изображений, прогнозирование заболеваний, персонализированную медицину и поддержку принятия решений. Уделено внимание достоинствам и ограничениям ИИ, а также этическим и конфиденциальности вопросам, связанным с его использованием. В результате исследования сделаны выводы о значимости и перспективах применения ИИ в медицине, а также о необходимости дальнейших исследований и разработок для оптимального использования этой технологии в медицинской практике.

ABSTRACT

This research provides an overview of the application of artificial intelligence (AI) in medicine. Various aspects of AI application in medical practice are discussed, including the analysis of medical images, disease prediction, personalized medicine, and decision support. Attention is given to the advantages and limitations of AI, as well as ethical and confidentiality issues associated with its use. The study concludes with insights into the significance and prospects of AI application in medicine, as well as the need for further research and development to optimize the use of this technology in medical practice.

Ключевые слова: искусственный интеллект; нейронные сети; медицина; обработка больших данный; поддержка принятия решения; боты; голосовые помощники; прогнозирование заболеваний; персонализированная медицина; глубокое обучение; алгоритмы; обработка естественного языка; обработка текста; распознавание образов; автоматизация.

Keywords: artificial intelligence; neural networks; medicine; big data processing; decision support; chatbots; voice assistants; disease prediction; personalized medicine; deep learning; algorithms; natural language processing; text processing; image recognition; automation.

В современном мире с развитием медицины развивается и объем данных необходимых для обработки, таких как информация о болезнях, о способах их лечения и об их симптоматике, из-за чего медицина сталкивается с проблемой их анализа. В связи с таким масштабированием данных, врачи и медицинские специалисты часто сталкиваются с проблемой эффективного управления и использования этих данных для принятия обоснованных решений. Однако развивающиеся технологии искусственного интеллекта, способны предоставить новые возможности для автоматизации этих процессов, что способно значительно ускорить процесс работы с данным, а также увеличить эффективность, а это в свою очередь способно улучшить саму практику здравоохранения и повысить ее качество.

Сама по себе автоматизация всех процессов не нова и сейчас, когда человечество широкими шагами входит в эту эру автоматизации и искусственных интеллектов, призванных упростить работу, но в то же время и увеличить эффективность любой системы, данный вопрос становится все более актуальным. Сами методы ручного анализа, поиска и выявления сходств не лишены самый основной их проблемы – человека. Человеческий фактор, вне зависимости от квалификации человека всегда имеет место быть, в то время как нейронные сети холодно и скрупулезно способны оперировать любым количеством данным, выдавая практически нулевой процент ошибок, способны стать тем самым звеном, недостающим любому человеку. Но не стоит слепо утверждать, что данные способы есть панацея к созданию идеально выверенного механизма, так как без человека во главе, машина не сможет работать всегда и стабильно. Именно об этих методиках и способах автоматизации медицинских процессов мы и поговорим в этой статье.

Как и говорилось ранее из-за все большей цифровизации и развития медицины, эти самые медицинские информационные системы генерируют миллионы данных, включая медицинские записи, результаты лабораторных анализов, медицинские изображения, информации о пациентах и другой документации. Которая конечно же заносится и обрабатывается все теми же людьми, в связи с чем работа с этой бесконечно растущей системой становиться все более сложным и трудоемким процессом. И именно автоматизация, и использование систем искусственного интеллекта призвана решить эту проблему.

Самой основной проблемой является проблема обработки большого объема этих данных. Использование ИИ позволяет автоматизировать процессы обработки, классификации и анализа медицинских данных. Например, с использованием алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей ИИ может автоматически анализировать медицинские изображения, обнаруживать патологии и помогать врачам в диагностике. Автоматическая генерация медицинских заключений с помощью ИИ позволяет сократить время, затрачиваемое на составление отчетов, и улучшить их качество.

Сейчас ведутся активные работы по созданию таких универсальных систем, способных изучать всю имеющуюся информацию о пациенте, ставить ему предварительные диагнозы, назначать лечение и список рекомендаций. Данные системы призваны облегчить не только жизни врачей, но и пациентов, так как не редки случаи неверных определений диагнозов, из-за чего лечение, оказывалось не в полной мере, а то и полностью неэффективным.

Примеры таких помощников являются:

1. Watson for Oncology (IBM Watson) – система, предназначенная для поддержки принятия решений в онкологии. Она анализирует медицинскую и научную литературу, а также данные пациентов, чтобы предоставить рекомендации по лечению и диагностике рака.
2. DeepMind Health (Google ^* DeepMind) – система, которая использует машинное обучение для анализа медицинских данных и разработки инструментов для более точной диагностики и прогнозирования заболеваний.
3. Babylon Health – приложение, предлагающее телемедицинские консультации и инструменты для самодиагностики. Оно позволяет пользователям получать медицинские советы и рекомендации через мобильные устройства.
4. Ada Health – мобильное приложение для самодиагностики, использующее искусственный интеллект для анализа симптомов и предоставления предварительных диагнозов. Оно помогает пользователям понять свои симптомы и предлагает рекомендации по посещению врача.
5. Face2Gene – программа, позволяющая диагностировать генетические заболевания на основе фотографий пациентов. Она помогает врачам более точно определить возможные генетические причины заболеваний, особенно у детей.
6. Human Diagnosis Project (Human Dx) – инициатива, объединяющая врачей и машинное обучение для создания общедоступной базы данных медицинских знаний. Она предоставляет возможность доступа к различным медицинским данным, способствуя более точной диагностике и лечению различных заболеваний.

Все эти системы призваны улучшить доступность, точность и эффективность медицинской помощи, помогая врачам и пациентам в диагностике, прогнозировании и лечении различных заболеваний. Они комбинируют передовые технологии искусственного интеллекта и машинного с медицинскими знаниями для решения сложных задач в области здравоохранения.

Исследования показывают, что применение искусственного интеллекта в медицине может значительно повысить эффективность лечения и сократить расходы. Одной из областей, где методы ИИ находят применение, является решение проблемы ошибок в дозировке лекарств. Исследования показывают, что ИИ может назначать дозировки более точно, чем терапевты, что приводит к улучшению результатов лечения и экономии ресурсов для клиник.

Одним из подходов, который был исследован, является параболическое персонализированное дозирование (PPD). Этот подход основан на алгебраических уравнениях, связывающих фенотип с концентрацией препарата. Исследования показали, что использование PPD позволяет более точно предсказывать следующую дозу лекарства на основе реакции пациента на предыдущие дозировки. Этот подход был успешно протестирован на нескольких пациентах и продемонстрировал преимущества перед стандартными методами назначения дозировок.

Подход PPD может быть применен не только в трансплантационной медицине, но и в других областях. Он не зависит от механизма заболевания или выбора препарата, что позволяет оптимизировать схемы лечения для различных типов пациентов. Например, его можно использовать даже в случаях, когда пациенты подвергаются процедурам, которые могут влиять на распределение лекарств в организме, таким как гемодиализ. Парабола в подходе PPD автоматически корректируется при добавлении или удалении лекарств или при проведении дополнительных клинических процедур.

Еще одной из областей, где ИИ может быть применен, является диагностика заболеваний. Алгоритмы ИИ могут анализировать большие объемы медицинских данных, включая результаты обследований, изображения и клинические записи, чтобы помочь врачам в обнаружении патологий и диагностике заболеваний. Некоторые системы ИИ уже демонстрируют высокую точность в распознавании рака, нейродегенеративных заболеваний и других состояний. Некоторые компании, такие как GNS Healthcare и Oncora Medicals, уже применяют ИИ в терапевтических назначениях.

GNS Healthcare разрабатывают и применяют алгоритмы машинного обучения для изучения медицинских данных и определения наиболее эффективных методов лечения для пациентов. Их подход позволяет анализировать множество факторов, включая генетические данные, медицинскую историю и результаты лабораторных исследований, чтобы предсказывать ответ на лечение и оптимизировать индивидуальное лечение для каждого пациента. Таким образом, GNS Healthcare способствует персонализации медицинского ухода и повышению эффективности лечения.

Oncora Medicals разработала программное обеспечение на основе ИИ, которое анализирует данные и ресурсы клиник, специализирующихся на онкологии, для оптимизации лечения пациентов. Она помогает в оптимизации лечения пациентов, предоставляя ценные инсайты и рекомендации для врачей и онкологов. С помощью анализа больших объемов данных, таких как данные о лечении, результаты лабораторных исследований и образование опухолей, программное обеспечение Oncora Medicals помогает врачам определить наиболее эффективные стратегии лечения и принимать информированные решения для улучшения исходов онкологического лечения.

Компания Zakipoint Health специализируется на разработке таких технологий для клиник. Их продукт предоставляет всю важную информацию на одной панели инструментов и предлагает индивидуальные программы лечения, оптимизированные на основе клинических данных. Такие современные медицинские программы, основанные на ИИ, способны находить наилучшие планы лечения и гибко их корректировать в зависимости от изменяющихся условий, что приводит к повышению эффективности и снижению затрат на лечение.

Также ИИ может применяться для улучшения мониторинга состояния пациентов и прогнозирования возможных осложнений. Алгоритмы ИИ могут анализировать непрерывные потоки данных о физиологических показателях пациента, таких как сердечный ритм, давление, уровень кислорода и другие, и предупреждать о наступлении критических событий или изменениях, которые могут требовать немедленного вмешательства.

Таким образом, применение искусственного интеллекта в терапевтических назначениях представляет собой перспективную область, которая может значительно улучшить качество здравоохранения, повысить эффективность лечения и улучшить результаты для пациентов. Однако необходимо учитывать этические и юридические аспекты, связанные с обработкой медицинских данных и принятием решений на основе алгоритмов ИИ, чтобы обеспечить безопасность и конфиденциальность пациентов.

Помимо облегчения жизни и работы медицинских сотрудников ИИ призван упростить и улучшить способ взаимодействия пациентов с медицинскими учреждениями и врачами. Благодаря ИИ, а именно приложениям с возможностью общения в реальном времени с чат-ботами, пациенты могут получить точные или персонализированные рекомендации по лечению или записаться на прием, описав свои жалобы в общении с таким помощником. Все это позволяет повысить качество и доступность медицинской помощи, улучшая общее здоровье и благополучие людей, а также снизить время, которое пациентам иногда приходится тратить на получение помощи в медицинских вопросах.

Примерами таких приложений служат:

1. Телемедицина и mHealth: Технологии ИИ позволяют пациентам записываться на прием к врачу через интернет, что сокращает время ожидания и повышает доступность медицинской помощи. Пациенты могут использовать мобильные приложения, такие как mHealth, чтобы получать консультации и рекомендации, а также устанавливать напоминания о приеме лекарств. Это особенно полезно для пациентов, которым трудно посещать медицинские учреждения лично.

2. Распознавание симптомов: искусственный интеллект обучается распознавать и анализировать симптомы различных заболеваний. Например, мобильное приложение Ada задает пациенту вопросы о его симптомах и на основе полученной информации предоставляет рекомендации. Это помогает пациентам более точно понять свое состояние здоровья и принять соответствующие меры. Подобные сервисы также могут указывать на другие заболевания, включая сахарный диабет, что помогает в раннем выявлении и лечении.

3. Анализ состояния здоровья: для пациентов, выписавшихся из больницы, разработаны специальные приложения, например, Sense.ly. Они позволяют пациентам в режиме реального времени анализировать свое состояние здоровья и передавать эти данные лечащему врачу. Это помогает врачам более точно оценить и контролировать состояние пациентов после выписки и предпринять своевременные меры в случае необходимости.

4. Генетический анализ: сервисы, такие как Sophia Genetics, используют генетический анализ для выявления предрасположенности к определенным заболеваниям. Анализ ДНК позволяет выявить генетические маркеры, связанные с различными заболеваниями, такими как диабет и язва желудка. Это помогает пациентам и врачам принять проактивные меры для предотвращения или более эффективного управления риском развития этих заболеваний.

5. Подбор лекарств: проект MedClueRx использует ИИ для определения соответствующих лекарственных препаратов для лечения различных состояний, таких как депрессия, эпилепсия и заболевания нервной системы. Система анализирует данные о пациенте, его симптомах и истории болезни, чтобы предоставить индивидуальные рекомендации по лечению. Это помогает врачам и пациентам выбрать наиболее эффективные и безопасные варианты лекарственной терапии.

6. Виртуальные врачи: сервисы, например, MedWhat, предлагают мобильные приложения с функцией распознавания речи, которые могут заменить личного врача. Пациенты могут общаться с виртуальным врачом, задавать вопросы о своем самочувствии, получать информацию о различных заболеваниях и получать рекомендации по лечению. Такие приложения могут быть полезными для общих консультаций и предоставления первичной информации о здоровье, а также помогают пациентам получить срочные рекомендации, например, о лечении головной боли или других небольших недугах.

Телемедицина и мобильные приложения позволяют пациентам получать консультации и рекомендации через интернет, что сокращает время ожидания и обеспечивает доступность медицинской помощи. Распознавание симптомов с помощью ИИ позволяет пациентам более точно понять свое состояние здоровья выписки из больницы, предоставлять данные лечащему врачу и предпринять соответствующие меры.

В целом, медицина через приложения представляет собой перспективное направление, которое улучшает доступность и удобство медицинской помощи для пациентов. При правильной реализации и надлежащей защите данных, эти технологии могут значительно способствовать повышению качества здравоохранения и улучшению здоровья общества.

Применение искусственного интеллекта в медицине представляет собой перспективную и революционную трансформацию в области здравоохранения. Системы диагностики и лечения на основе ИИ облегчают жизнь врачей и повышают точность диагнозов. Искусственный интеллект в лечении заболеваний открывает новые возможности для предсказания, профилактики и индивидуализации лечебных подходов. Медицинские приложения и технологии телемедицины, поддерживаемые ИИ, делают медицинскую помощь более доступной и удобной для пациентов. Взаимодействие с чат-ботами и приложениями позволяет получить точные рекомендации, записаться на прием и получить консультацию в режиме реального времени, улучшая коммуникацию между пациентами и медицинскими учреждениями.

Однако внедрение ИИ в медицину также ставит перед нами вызовы и вопросы, связанные с этическими аспектами, безопасностью данных и защитой конфиденциальности. Необходимо разработать соответствующие правовые и регуляторные механизмы, чтобы обеспечить эффективное и ответственное использование ИИ в медицине.

В целом, использование искусственного интеллекта в медицине представляет собой огромный потенциал для улучшения здравоохранения и повышения качества жизни людей. В будущем возможно дальнейшее развитие систем ИИ, интеграция новых технологий и алгоритмов, что позволит значительно усовершенствовать медицинскую помощь. необходимо продолжать исследования, развивать технологии и обеспечивать этическое и ответственное применение ИИ, чтобы достичь наилучших результатов и преимуществ для общества.

Список литературы:

1. Покидова А.В. Искусственный интеллект в медицине // Достижения науки и образования. 2018. № 1(23). (дата обращения: 12.06.2023).
2. Deepmind – Текст: электронный [сайт]. – URL: // https://deepmind.com/applied/deepmind-health/. (дата обращения: 11.06.2023).
3. Watsononcology – Текст: электронный [сайт]. – URL: // https://watsononcology.manipalhospitals.com/ (дата обращения: 10.06.2023).
4. Face2gene – Текст: электронный [сайт]. – URL: // https://www.face2gene.com/. (дата обращения: 10.06.2023).
5. Гусев А., Добриднюк С.Л. Искусственный интеллект в медицине. – Текст: электронный // Комплексные медицинские информационные системы: [сайт]. – URL: https://www.kmis.ru/blog/iskusstvennyi-intellekt-v-meditsine/ (дата обращения: 10.06.2023).
6. Голухова Е.З. От клинических исследований к инновационным технологиям// Креативная кардиология. 2017. Т. 11. № 3. С. 192-201. (дата обращения: 13.06.2023).
7. Шестакова Е., Яворская А. Перспективы лечения и диагностики с помощью искусственного интеллекта. – Текст: электронный // Fingazeta.ru: [сайт]. – URL: https://fingazeta.ru/opinion/eksperty/457390/ (дата обращения: 12.06.2023).
8. Волчек Ю.А., Шишко О.Н., Спиридонова О.С., Мохорт Т.В. Положение модели искусственной нейронной сети в медицинских экспертных системах// JUVENIS SCIENTIA. 2017. № 9. (дата обращения: дата обращения: 12.06.2023).

^* По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.)