Искус­ствен­ный ин­тел­лект в по­мощь вра­чам

По дан­ным ком­па­нии Frost & Sullivan1, ры­нок ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та в ме­ди­цине растет на 40% в год и к 2021 го­ду его обо­рот со­ста­вит око­ло $6,6 млрд. В первую оче­редь ма­шин­ное обучение из­ме­нит три об­ла­сти ме­ди­ци­ны: улуч­шит воз­мож­но­сти ди­а­гно­сти­ки, об­лег

RBC Magazine - - ЭЛЕМЕНТЫ -

Об этом пи­шут Зи­ад Обер­май­ер из Гар­вард­ской ме­ди­цин­ской шко­лы и Ие­зе­ки­иль Эма­ну­эль из Пен­силь­ван­ско­го уни­вер­си­те­та в ста­тье для The New England Journal of Medicine (NEJM) 2. По их мне­нию, уже в бли­жай­шем бу­ду­щем ма­шин­ное обучение ста­нет неза­ме­ни­мым ин­стру­мен­том вра­чей, ко­то­рые по-на­сто­я­ще­му хо­тят по­нять сво­их па­ци­ен­тов. Искус­ствен­ные ней­рон­ные се­ти уже сей­час мо­гут ди­а­гно­сти­ро­вать ме­та­ста­зы ра­ка мо­лоч­ной же­ле­зы не ху­же, чем опыт­ный врач. Рак мо­лоч­ной же­ле­зы – один из са­мых рас­про­стра­нен­ных ви­дов зло­ка­че­ствен­ных но­во­об­ра­зо­ва­ний. Толь­ко в 2012 го­ду в ми­ре бы­ло за­ре­ги­стри­ро­ва­но бо­лее 1,6 млн но­вых слу­ча­ев это­го за­бо­ле­ва­ния. В 6–10% слу­ча­ев об­ра­ще­ний, уже в мо­мент по­ста­нов­ки пер­вич­но­го ди­а­гно­за, опу­холь успе­ла ме­та­ста­зи­ро­вать. Для ди­а­гно­сти­ро­ва­ния это­го про­цес­са ис­поль­зу­ет­ся биоп­сия ре­ги­о­нар­ных лим­фо­уз­лов. Каж­дый обра­зец изъ­ято­го ма­те­ри­а­ла осмат­ри­ва­ет­ся под мик­ро­ско­пом вра­чом-па­то­ло­гом. В иде­аль­ных усло­ви­ях и при неогра­ни­чен­ном вре­ме­ни врач до­пус­ка­ет очень ма­ло оши­бок. В ре­аль­ной жиз­ни вра­чи-па­то­ло­ги мо­гут от­с­мат­ри­вать и опи­сы­вать де­сят­ки пре­па­ра­тов каж­дый день.

Груп­па ис­сле­до­ва­те­лей из Рад­ба­уд­ско­го уни­вер­си­те­та в Ни­дер­лан­дах ини­ци­и­ро­ва­ла со­зда­ние спе­ци­аль­но­го со­рев­но­ва­ния-чел­лен­джа Camelyon3, в рам­ках ко­то­ро­го со­вре­мен­ные ал­го­рит­мы со­рев­ну­ют­ся в об­на­ру­же­нии ме­та­ста­зов ра­ка мо­лоч­ной же­ле­зы. Ко­ман­ды обу­ча­ют мо­де­ли рас­по­зна­вать рак сре­ди здоровых тка­ней на 400 сним­ках ра­ка мо­лоч­ной же­ле­зы, за­тем ре­зуль­та­ты срав­ни­ва­ют­ся на кон­троль­ных сним­ках, до­сту­па к ко­то­рым у мо­де­лей во вре­мя обу­че­ния не бы­ло.

В про­шлом го­ду в чел­лен­дже Camelyon первое ме­сто за­ня­ла ней­рон­ная сеть стар­та­па PathAI4, парт­не­ра ком­па­нии Philips по раз­ра­бот­ке при­ло­же­ний ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та в ме­ди­цине. Уче­ные из PathAI c боль­шим от­ры­вом опе­ре­ди­ли дру- гие ко­ман­ды. Их ал­го­ритм до­пус­кал ошиб­ки лишь в 35 слу­ча­ях из 1000: этот по­ка­за­тель немно­гим ни­же, чем у на­сто­я­ще­го вра­ча. При этом, ес­ли врач при­бе­гал к под­сказ­кам ней­рон­ной се­ти, то ко­ли­че­ство оши­бок сни­жа­лось с 3% до 1%.

За по­след­ние го­ды по­яви­лось мно­го при­ме­ров успеш­но­го рас­по­зна­ва­ния ме­ди­цин­ских изоб­ра­же­ний ней­рон­ны­ми се­тя­ми. Ней­рон­ные се­ти с вы­со­кой точ­но­стью опре­де­ля­ют рак про­ста­ты и рак лег­ко­го по биоп­сии и не ху­же дер­ма­то­ло­га опре­де­ля­ют рак ко­жи по обыч­ным фо­то­гра­фи­ям. По­ми­мо клас­си­фи­ка­ции изоб­ра­же­ний, искус­ствен­ный ин­тел­лект мо­жет ре­шать и дру­гие за­да­чи: вы­би­рать ле­че­ние или уточ­нять про­гноз. Один из ран­них при­ме­ров – экс­перт­ная си­сте­ма Mycin5, раз­ра­бо­тан­ная в 1970-е го­ды в Ст­эн­фор­де. Ее за­да­чей бы­ло под­би­рать наи­бо­лее под­хо­дя­щие ан­ти­био­ти­ки для ле­че­ния ин­фек­ци­он­ных за­бо­ле­ва­ний. Уже то­гда она пред­ла­га­ла бо­лее удач­ные со­че­та­ния, чем врач. Тем не ме­нее эта си­сте­ма ни ра­зу не бы­ла ис­поль­зо­ва­на в ре­аль­ной кли­ни­че­ской прак­ти­ке.

Си­сте­ма Mycin от­ве­ча­ла на во­про­сы «да» и «нет» в рам­ках за­дан­но­го на­бо­ра пра­вил, что­бы най­ти вер­ный от­вет. Со­вре­мен­ные экс­перт­ные си­сте­мы ра­бо­та­ют по­хо­жим об­ра­зом, од­на­ко ча­ще все­го пе­ред ни­ми сто­ит за­да­ча ав­то­ма­ти­че­ски ин­те­гри­ро­вать данные о па­ци­ен­те, а за­тем пред­ста­вить их вра­чу в удоб­ной фор­ме с соб­ствен­ны­ми под­сказ­ка­ми.

Так ра­бо­та­ет, на­при­мер, си­сте­ма мо­ни­то­рин­га в ре­ани­ма­ции, раз­ра­бо­тан­ная Philips. Си­сте­ма со­би­ра­ет и ин­те­гри­ру­ет все до­ступ­ные данные о па­ци­ен­те и по­мо­га­ет вра­чу быст­ро принять ин­фор­ми­ро­ван­ное ре­ше­ние. По сло­вам ру­ко­во­ди­те­ля от­де­ла ме­ди­цин­ской ин­фор­ма­ти­ки ком­па­нии Philips Сер­гея Ла­ва­но­ва, си­сте­ма спо­соб­на непре­рыв­но от­сле­жи­вать ди­на­ми­ку кри­тич­ных для жиз­ни па­ци­ен­та по­ка­за­те­лей и со­об­щать вра­чу о при­бли­же­нии угро­жа­ю­щей си­ту­а­ции. В от­ли­чие от тра­ди­ци­он­ных экс­перт­ных си­стем со­вре­мен­ный искус­ствен­ный ин­тел­лект ис­поль­зу­ет очень мно­го дан­ных и спо­со­бен учить­ся на ре­аль­ных при­ме­рах. Это поз­во­ля­ет на­хо­дить в дан­ных слож­ные и неоче­вид­ные для че­ло­ве­ка ас­со­ци­а­ции и по­мо­га­ет спе­ци­а­ли­стам при­ни­мать кли­ни­че­ские ре­ше­ния. На­при­мер, в недав­нем ис­сле­до­ва­нии, опуб­ли­ко­ван­ном в жур­на­ле PLOS ONE6, ней­рон­ные се­ти обу­ча­лись про­гно­зи­ро­вать раз­ви­тие сер­деч­но-со­су­ди­сто­го за­бо­ле­ва­ния или его ослож­не­ния. Ней­рон­ные се­ти тре­ни­ро­ва­лись на трех­стах ты­ся­чах элек­трон­ных карт па­ци­ен­тов, от­ра­жа­ю­щих раз­ви­тие и ис­ход за­бо­ле­ва­ния.

В ка­че­стве те­ста сеть по­лу­ча­ла до­ступ толь­ко к од­ной ран­ней за­пи­си и ге­не­ри­ро­ва­ла про­гноз, а ис­сле- до­ва­те­ли срав­ни­ва­ли его с ис­хо­дом за­бо­ле­ва­ния по бо­лее позд­ним за­пи­сям в ме­ди­цин­ской кар­те. Фак­ти­че­ски ней­рон­ная сеть долж­на бы­ла са­ма най­ти спи­сок пра­вил, по ко­то­рым нуж­но оце­ни­вать рис­ки сер­деч­но-со­су­ди­стых за­бо­ле­ва­ний. В ре­зуль­та­те она пред­ска­за­ла на 7,6% боль­ше слу­ча­ев раз­ви­тия ослож­не­ний сер­деч­но-со­су­ди­стых за­бо­ле­ва­ний, чем со­вре­мен­ные ру­ко­вод­ства. Это при­мер­но эк­ви­ва­лент­но 355 жиз­ням, ко­то­рые мож­но бы­ло спасти.

Сти­вен Венг, спе­ци­а­лист по эпи­де­мио­ло­гии Нот­тин­гем­ско­го уни­вер­си­те­та, в сво­ем ин­тер­вью жур­на­лу Science News7 от­ме­тил, что ес­ли до­ба­вить в мо­де­ли ге­не­ти­че­ские фак­то­ры или данные об об­ра­зе жиз­ни че­ло­ве­ка, то про­гноз мо­жет быть еще точ­нее. Ин­те­гри­ро­вать данные ана­ли­зов, но­си­мой элек­тро­ни­ки, ме­ди­цин­ских карт пы­та­ют­ся в том чис­ле и та­кие ги­ган­ты из ин­ду­стрии, как IBM, Alphabet (Google) и Philips. На­при­мер, ком­па­ния Philips раз­ви­ва­ет ин­фра­струк­ту­ру, поз­во­ля­ю­щую ра­бо­тать с дан­ны­ми, по­лу­чен­ны­ми с но­си­мых устройств и ме­ди­цин­ских карт па­ци­ен­тов. С ее по­мо­щью вра­чи смо­гут точ­но стро­ить пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ные рекомендации и про­гно­зы для кон­крет­ных па­ци­ен­тов. Уже су­ще­ству­ю­щее се­год­ня ре­ше­ние уме­ет од­но­вре­мен­но ра­бо­тать с дан­ны­ми ме­ди­цин­ской ви­зу­а­ли­за­ции и но­вы­ми, в том чис­ле экс­пе­ри­мен­таль­ны­ми, ста­ти­сти­че­ски­ми мо­де­ля­ми. В бу­ду­щем это поз­во­лит вра­чам ис­поль­зо­вать но­вые си­сте­мы ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та в сво­ей ра­бо­те. В ин­тер­вью CNBC8 Франс ван Ха­у­тен, ге­не­раль­ный ди­рек­тор ком­па­нии Philips, под­чер­ки­ва­ет, что се­год­ня, ко­гда воз­раст на­се­ле­ния ста­но­вит­ся боль­ше, а его чис­лен­ность растет, Philips де­ла­ет став­ку на здра­во­охра­не­ние, вы­де­ляя тех­но­ло­гии ди­а­гно­сти­ро­ва­ния и про­фи­лак­ти­ки как од­ни из наи­бо­лее пер­спек­тив­ных. Искус­ствен­ный ин­тел­лект, поз­во­ля­ю­щий ра­бо­тать с боль­ши­ми мас­си­ва­ми раз­но­об­раз­ных ин­ди­ви­ду­аль­ных дан­ных, дол­жен стать за­ло­гом бо­лее точ­ной ди­а­гно­сти­ки и до­ступ­но­го ле­че­ния.

1 По ма­те­ри­а­лам пре­зен­та­ции ком­па­нии Frost & Sullivan (Фрост энд Сал­ли­ван), пред­став­лен­ным на кон­фе­рен­ции в Лон­доне, 4 ок­тяб­ря 2016 г. 2 Нью Ин­гланд Джор­нал оф Ме­ди­син. 3 Ка­ме­ли­он. 4 ПатАИ. 5 Ми­цин. 6 Плос Уан. 7 Са­енс Ньюс. 8 СиЭнБиСи.

Искус­ствен­ный ин­тел­лект, поз­во­ля­ю­щий ра­бо­тать с боль­ши­ми мас­си­ва­ми раз­но­об­раз­ных ин­ди­ви­ду­аль­ных дан­ных, дол­жен стать за­ло­гом бо­лее точ­ной ди­а­гно­сти­ки и до­ступ­но­го ле­че­ния

При­мер ги­сто­ло­ги­че­ско­го сре­за лим­фа­ти­че­ско­го уз­ла с от­ме­чен­ны­ми гра­ни­ца­ми ме­та­ста­зов. По­доб­ные изоб­ра­же­ния ис­поль­зу­ют­ся для обу­че­ния ней­рон­ных се­тей

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.