Сможет ли ии заменить врачей?

Заменит ли искусственный интеллект доктора? — Будущее на vc.ru

Рынок машинного обучения в медицине препарирует Илья Ларченко, директор по инновациям мобильной клиники DOC+.

Системы искусственного интеллекта (ИИ) и технологии машинного обучения постепенно проникают во все сферы нашей жизни. Где-то, например, в поисковых сервисах или рекомендательных системах интернет-магазинов, их присутствие стало для нас незаметным. Где-то, скажем, в области беспилотных автомобилей, мы ждем, пока технология выйдет из R&D-центров и «попадет» на дороги.

Обратите внимание

Не исключение и одна из самых консервативных сфер — медицина. Первые попытки внедрить искусственный интеллект в медицинские системы предпринимались еще 40 лет назад, но по-настоящему массовым этот процесс стал недавно.

Внедрение любых новых технологий всегда вызывает много вопросов и шквал критики со стороны консерваторов. В медицине это особенно актуально, так как решения, принимаемые машиной, могут повлиять на жизнь и здоровье людей. Чтобы внести ясность в эту область, далее я отвечу на ряд популярных вопросов о применении систем искусственного интеллекта в медицине.

Что могут системы ИИ в медицине

Термин «искусственный интеллект» зачастую понимается людьми не совсем корректно.

Под влиянием массовой культуры, люди, не знакомые с этой областью науки, считают, что ИИ — это суперсложный и умный компьютер, способный мыслить как человек и решать любые задачи, в том числе творческие.

Для описания такого искусственного интеллекта обычно использую термин «сильный ИИ», но пока он существует лишь в фантастических фильмах и книгах. При этом нет 100% гарантии, что он действительно будет когда-либо создан.

Поэтому обычно под «искусственным интеллектом» подразумевают «слабый ИИ» — алгоритм который не имеет «разума», но решает одну узкоспециализированную задачу, например, находит котиков на картинках или предсказывает изменение курса акций.

Термин искусственный интеллект стал часто «мелькать» в научных статьях и в прессе несколько лет назад. Но самой науке уже десятки лет, и в разные годы популярность приобретали различные синонимы ИИ: машинное обучение (Machine Learning), интеллектуальный анализ данных (Data Mining), наука о данных (Data Science), но по сути, все эти термины взаимозаменяемы и обозначают одну область.

На практике задачи машинного обучения обычно сводятся к автоматическому нахождению неизвестных и неочевидных зависимостей в данных.

Популярный пример — задача классификации: есть обучающая выборка, для которой известны входные (например, КТ снимок легких человека) и выходные данные (информация, есть ли у человека рак легких), на основании этих пар система должна определять наличие известной информации на ранее неизвестных ей снимках.

Важно

Разработчик не задает правила поиска рака на снимках, он задает правила обучения системы, а критерии наличия раковой опухоли алгоритм формирует для себя сам. Именно в этом и заключается его «интеллектуальность».

Машинное обучение может показывать хорошие результаты на любых задачах с большим объемом структурированных (или хотя бы структурируемых) данных. В медицине машинное обучение чаще всего применяется для:

  • Распознавания изображений (КТ, рентген, МРТ, снимки сетчатки, фотографии кожи). Например, в этой области работает стартап Behold.ai. Решение компании определяет заболевания легких на рентгеновских снимках с вероятностью, близкой к 85%.
  • Оценки риска осложнений заболеваний. Компания RxPREDiCT использует машинное обучение для определения «групп риска» среди больных. RxPREDiCT предоставляет специальные инструменты, которые учитывают заболевания пациентов и помогают людям поддерживать здоровый образ жизни. Например, система подбирает индивидуальную диету и отслеживает потребляемые калории.
  • Предпервичной медицнинской помощи и маршрутизации пациентов. Различные симптом-чекеры на базе ИИ (например, ADA, Babylon, Your.MD, WebMD и др.) анализируют жалобы пациента, дают ему информацию о возможных заболеваниях и при необходимости направляют к нужному специалисту. Точность постановки диагноза по одним только жалобам далека от 100%, и в большинстве случаев система так или иначе направляет пациента к доктору, однако такие решения покрывают широкий спектр «популярных» заболеваний, выявляют осложнения ОРВИ, борются с «самолечением» и существенно снижают нагрузку на врачей первичного звена.
  • Помощи в постановке диагнозов и назначении лечения. Решения Bay Labs, в основе которых лежат системы искусственного интеллекта, позволяют врачам быстро оценить эхокардиограмму пациента и получить важную информацию о состоянии его сердца: размеры, форму, объемы перекачиваемой крови, а также определить повреждение тканей.
  • Оценки качества медицинской помощи. Например, мы в DOC+ используем систему на базе машинного обучения, которая оценивает качество заполнения электронных медицинских карт врачами, правильность постановки диагноза и назначения лечения. Это помогает поддерживать стандарты лечения, основанные на доказательной медицине, и «вооружать» ими всех наших врачей.
  • Анализа данных носимых устройств и медицинских девайсов. Американская компания PhysIQ создает продукт VitaLink для мониторинга состояния тяжелобольных пациентов. Платформа фиксирует показатели здоровья: частоту сердцебиения, активность, дыхание. Все эти измерения производятся с помощью носимых устройств в домашних условиях.

Пока что речи о замене врачей «роботами» не идет, наоборот, все новые технологии призваны помогать докторам: повышать качество их работы и эффективность за счет умных подсказок и автоматизации рутинных процедур. Однако в отдельных задачах точность постановки диагноза алгоритмом уже превышает человеческую, а это значит, что роль врачей в этих сферах может измениться.

Источник: https://vc.ru/future/37716-zamenit-li-iskusstvennyy-intellekt-doktora

Ваш доктор не будет человеком. Как искусственный интеллект меняет медицину

Автор: Анастасия Дорогова |  9 июня 2018, 09:15

Роботы проникают во все сферы жизни, в том числе и в медицину. Что будет в будущем и как уже меняется индустрия – в статье сайта Futurism.

Перевод публикуется с сокращениями. Вот оригинал.

У таких врачей нет имен и лиц. Искусственный интеллект захватывает больницы по всему миру. Бояться нечего, это никак не связано с восстанием машин против людей. ИИ нужен в смотровой, чтобы расширить и заострить внимание врача на проблемах. А иногда берет утилитарные задачи на себя, чтобы доктор мог сосредоточиться на пациенте.

Но ИИ в медицине выходит далеко за рамки административной работы. От мощных диагностических алгоритмов до тонко настроенных хирургически роботов, технологии присутствуют во всех медицинских дисциплинах.

Чтобы представить, как робот изменит будущее, нужно понять, насколько ИИ соответствует живым врачам. Кто из них точнее? Где робот поможет, а где навредит?

Робот против человека

Роботы все еще находятся на ранней стадии развития, но уже могут работать с пациентами, иногда не хуже врачей. Исследователи из больницы в Оксфорде разработали систему диагностики, которая в 80% случаев точнее, чем врач определяет сердечные заболевания.

В Гарвардском университете создали «умный» микроскоп, способный обнаруживать потенциально смертельные инфекции крови. Система искусственного интеллекта может выявлять бактерии с 95% точностью.

Исследование японского университета Шова показывает, что новая компьютерная эндоскопическая система выявляет раковую опухоль в толстой кишке с точностью в 86%. А еще есть суперкомпьютер IBM Watson: за 10 минут он дал тот же результат по опухолевым клеткам, на который эксперты потратили 160 часов.

Искусственный интеллект полезен для работы с большим объемом данных. Именно это и нужно в растущей области точной медицины. Пробел может заполнить проект диагностики человека Human Dx, который сочетает машинное обучение с реальным опытом врачей.

Совет

Организация собирает данные от 7500 врачей и 500 медицинских учреждений в 80 странах, чтобы разработать систему принятия клинических решений. Получить доступ к системе может любой человек: пациент, врач, организация, разработчик устройства или ученый.

Нейросеть вместо психолога

«Ценность ИИ в приумножении, а не замене людей», – говорит Скайлер Плейс, сотрудник Cogito. Для медицинской индустрии компания делает приложение по анализу психического здоровья пациентов.

Оно собирает данные о местоположении и общении человека, а команда по уходу за пациентом на основе этих отчетов замечает изменения общего психического здоровья пациента. Компания утверждает, что приложение знает только, использовал ли пациент телефон для звонков и чатов, и не знает их содержания.

Чаще всего, Cogito работает с ветеранами. Они подвергаются высокому риску социальной изоляции и неохотно взаимодействуют с системой здравоохранения. Приложение – один из способов повысить доверие и улучшить психическое здоровье человека.

Источник: https://futurist.ru/articles/1452

Доктор искусственный интеллект: будут ли нейросети лечить эффективнее, чем люди?

  • Возможности ИИ в медицине
  • Заменит ли искусственный интеллект живого врача
  • Какие препятствия стоят перед развитием ИИ в медицине
  • Нужно ли врачу знать, как работает ИИ
  • С каждым годом тема искусственного интеллекта звучит все громче. ИИ проникает во многие сферы жизни человека начиная от поисковых систем и заканчивая интернет-магазинами. Исключением не стала и медицина, где машинное обучение уже активно применяется для лечения пациентов.

    Возможности ИИ в медицине

    Большинство людей понимают под термином «искусственный интеллект» робота или суперкомпьютер, который однажды станет настолько умным, что захватит человечество. На самом деле современный ИИ – это алгоритм который не имеет «разума», но способен решать одну конкретную задачу. Например, определять поддельные фото или предсказывать пробки на дорогах.

    Часто нейронные сети используют для автоматического нахождения неизвестных зависимостей в данных. Один из популярных примеров – задача классификации.

    Имеется обучающая выборка, для которой известны входные данные (например, КТ снимок легких человека) и выходные данные (информация, есть ли у человека рак легких).

    На этом основании алгоритм должен определять наличие известной информации на новых снимках.

    Ученый не задает правила поиска рака на снимках, он задает правила обучения системы, а критерии наличия раковой опухоли алгоритм формирует самостоятельно. Это и есть суть машинного обучения.

    В медицине основные направления применения искусственного интеллекта это:

    – Распознавание изображений (КТ, рентген, МРТ, снимки сетчатки, фотографии кожи). В этой области успеха достиг стартап Behold.ai. Нейросеть определяет заболевания легких на рентгеновских снимках с точностью 85%.

    – Оценки вероятности осложнений заболеваний. Компания RxPREDiCT применяет ИИ для определения пациентов с риском развития осложнений. Кроме того, RxPREDiCT помогает людям поддерживать здоровый образ жизни и выбрать подходящую диету.

    – Первичная медицинская помощь и сбор данных. Такие ИИ как ADA, Babylon, Your.MD, WebMD и др. стали настоящими помощниками врачей. Они анализируют жалобы пациента, дают ему информацию о возможных заболеваниях и направляют к нужному специалисту. Точность постановки диагноза еще далека от совершенства, но благодаря нейросети пациент сможет записаться к врачу и избежать самолечения.

    – Помощь в постановке диагнозов и назначение лечения. Новые технологии, собирающие жалобы пациентов, позволяют врачу быстро и точно поставить диагноз за меньшее количество времени.

    – Оценки качества медицинской помощи. Система DOC+ позволяет пациентам оценить качество заполнения электронных медицинских карт, правильность постановки диагноза и назначения лечения. Это поддерживает стандарты лечения, помогает выявить недостатки и исправить их.

    – Анализ данных тяжелобольных пациентов в режиме реального времени. С помощью различных устройств и девайсов, которые носит на себе пациент, врач может следить за показателями сердцебиения, дыхания, давления онлайн. При этом больной в этот момент может находиться у себя дома.

    Появление новых технологий в медицине всегда вызвало множество споров и дискуссий. Ведь от их эффективности зависят здоровье и жизнь человека.

    Сегодня искусственный интеллект еще недостаточно совершенен, чтобы заменить настоящего врача. Он не может абсолютно точно поставить диагноз и назначить эффективное лечение без контроля со стороны человека.

    Читайте также:  В россии и других странах мира активно развивается автомобильный искусственный интеллект

    ИИ уступает настоящему доктору в том, что может находить только те болезни, на которых он обучался, в то время как врач может выявить широкий спектр различных заболеваний. Однако его можно использовать в решении таких задач, как сбор данных о пациенте, мониторинг состояния здоровья.

    Обратите внимание

    Утверждать, что искусственный интеллект заменит врача еще рано, поскольку он затрагивает лишь часть работы живого специалиста. В любом случае предполагается, что внедрение технологий машинного обучения будет поэтапным и займет еще не мало времени.

    Говорить о замене врача алгоритмом еще слишком рано, так как области применения ИИ покрывают очень маленькую часть работы врача. В любом случае внедрение новых технологий будет проходить поэтапно.

    Сначала будут автоматизироваться рутинные операции, а затем подключаться более сложные направления, требующие тщательной диагностики. Будут появляться новые сервисы, основанные на ИИ, для помощи пациентам.

    Какие препятствия стоят перед развитием ИИ в медицине

    Хотя применение машинного обучения может существенно помочь в лечении пациентов, на пути внедрения искусственного интеллекта в медицинскую сферу стоят следующие проблемы:

    – Риск нанесения вреда. В виду того, что врач борется за здоровье и жизнь других людей, алгоритм не должен совершать ошибок. ИИ, влияющие на принятие врачебных решений, должны быть очень точными и эффективными, проходить тестирование под надзором реальных врачей, прежде чем поступят на службу специалистов.

    – Законодательство. Закон требует, чтобы любые медицинские технологии были сертифицированы. Если ИИ для медицины был создан в России, его необходимо регистрировать как медизделие.

    – Наличие неструктурированных данных. Большинство данных в медицине не структурировано, не оцифровано и плохо размечено. А поскольку медицина не точная наука, данные, полученные от разных медицинских школ, могут быть противоречивыми, что затруднит работу искусственного интеллекта.

    – Интерпретируемость. Особенностью многих алгоритмов машинного обучения является сложность интерпретируемости их результата. Для обычных приложений не имеет значения, как алгоритм пришел к тем или иным выводам.

    Но в медицине важно понимание процесса принятия решения.

    Например, если система поддержки принятия решений (clinical decision support, CDS) советует доктору назначить пациенту определенное лекарство, врачу нужно понимать, почему выбор пал именно на этот медикамент.

    – Недоверие врачей. Медицина – достаточно консервативная сфера. Многие врачи с недоверием относятся к внедрению искусственного интеллекта для лечения больных.

    Нужно ли врачу знать, как работает ИИ

    Нужно, но не досконально. Доктору необязательно уметь разрабатывать нейросети самостоятельно, но понимать общие принципы работы будет важно.

    Искусственный интеллект – быстро развивающееся направление, которое может поднять качество жизни людей на новый уровень. Для медицины он может принести ощутимую пользу, но сейчас мы находимся только в начале этого пути. Подводя итог, можно сказать, что ИИ не заменит врачей, но может повысить качество и эффективность их работы.

    Источник: https://supermed.pro/doctor-ii.html

    Искусственный интеллект не заменит врачей: 5 причин

    Шумиха и страхи окружают искусственный интеллект, считается, что он сделает многие профессии устаревшими.

    Страхи подогревают новости от крупных компаний, например, под сокращение в Сбербанке попали тысячи сотрудников. Паника докатилась и до медицинской сферы.

    ИИ заменит большинство медицинских специалистов? Не все так печально! Вот 5 фундаментальных причин, почему ИИ никогда не сможет заменить врачей.

    Опасения возникли в сфере здравоохранения не на пустом месте, искусственный интеллект показал впечатляющие результаты в рентгенологи, уже существуют роботы превосходящие точностью навыки хирургов.

    В конце 2016 года, профессор Джеффри Хинтон, заявил: “совершенно очевидно, что мы должны прекратить обучение радиологов, поскольку алгоритмы восприятия изображений очень скоро будут явно лучше, чем люди.” Но он ошибался.

    Хотя многие признаки указывают на то, что ИИ полностью перевернет мир медицины, и многие другие технологии также оказывают преобразующее влияние на отрасль, заявлять, что большинство медицинских профессионалов исчезнет, это очень безответственно. Например, это может отпугнуть студентов-медиков от того, чтобы они стали рентгенологами.

    Важно

    В своем выступлении на технической конференции в Сан-Хосе в мае 2017 года Кертис Ланглотц, профессор радиологии и информатики в биомедицине Стэнфордского университета, упомянул, как он получил электронное письмо от одного из своих студентов.

    Студент рассказал, что он думал о том, чтобы поступить в радиологию, но не знает, будет ли эта профессия жизнеспособной.

    Здравоохранение будет нуждаться в людях в будущем

    ИИ появится в здравоохранении в ближайшие 10 лет. А через 10 лет ИИ станет уже рутинным в практике.

    В течение ближайших трех лет у нас будет много алгоритмов машинного обучения в активном клиническом экспериментальном тестировании и одобренном использовании.

    Более того, ИИ преобразит смысл того, что значит быть врачом: некоторые задачи исчезнут, а другие будут добавлены в рабочий процесс. Однако никогда не будет ситуации, когда  робот, либо алгоритм займет место врача.

    1) Мы не можем заменить эмпатию

    Даже если такие технологии будут предлагать гениальные решения, они не смогут имитировать симпатию. Почему? Потому что в основе эмпатии лежит процесс построения доверия: слушать другого человека, обращать внимание на его потребности, выражать чувство сострадания и реагировать таким образом, чтобы другой человек знал, что он был понят.

    В настоящее время вы вряд ли доверите роботу или умному алгоритму решение, изменяющее жизнь, или даже с решением о том, принимать ли болеутоляющие, если уж на то пошло. Взгляните, например на NHS и их эксперимент, облегчения нагрузки на их линии здоровья с чатботами.

    Пациенты, участвующие в тестировании указали, что они будут использовать систему, чтобы попасть на прием к врачу быстрее, вместо того, чтобы прислушиваться к рекомендациям бота. Это может измениться в будущем, но мы никогда не сможем отказаться от человеческой эмпатии.

    Алгоритм не может заменить это. Никогда.

    2) Врачи используют нелинейный метод работы

    В сериале Доктор Хаус,  команда не могла понять, как мальчик мог быть отравлен. Они рассмотрели множество вариантов: лекарства, пищевое отравление, отравление пестицидами. Для каждого возможного диагноза они использовали другой вариант лечения.

    Но каждый раз пациенту становилось хуже – пока они не выяснили, случайно, что мальчик не стирал джинсы, которые он купил у уличного торговца, а торговец держал брюки в грузовике с инсектицидами.

    Мальчик не постирал джинсы, прежде чем надеть их, и его кожа поглотила яд.

    Ни один алгоритм не смог бы поставить такой диагноз. Хотя данные, измерения и количественный анализа являются важной частью работы врача – постановка диагноза и лечение пациента – это не линейный процесс. Для этого необходимы творческие способности и навыки решения проблем, которых у алгоритмов и роботов никогда не будет.

    Пациенты и их образ жизни различаются в той степени, в которой отличаются люди. Болезни имеют ту же особенность. Таким образом, ни один случай не является одинаковым; каждый из них требует внимания человека.

    3) Комплексные цифровые технологии требуют компетентных специалистов

    Все более сложные цифровые решения для здоровья потребуют компетентности квалифицированных медицинских специалистов. Не важно, идет ли речь о роботах или ИИ. Возьмем, например, наиболее известный хирургический робот да Винчи.

    Он имеет увеличенную 3D-систему видения высокой четкости и крошечные инструменты, которые сгибаются и вращаются намного больше, чем человеческая рука. Тем не менее, хирурги должны научиться управлять им, и для этого требуется практика.

    Ни один робот или алгоритм не может четко интерпретировать сложных, многоуровневых задач – которые требуют вовлечение психики. ИИ может предоставлять данные, интерпретация всегда будет оставаться человеческой территорией.

    4) Всегда будут задачи, которые роботы никогда не смогут выполнить

    Врачи, медсестры и другие сотрудники медицинского персонала имеют много громоздких однообразных и повторяющихся задач каждый день. В исследовании говорится, что в Соединенных Штатах, в среднем врач тратит 8.

    7 часов в неделю на административную работу. Психиатры тратили наибольшее количество рабочего времени на оформление документов (20,3%), за ними следуют терапевты (17,3%) и семейные врачи/врачи общей практики (17,3%).

    Эти типы задач и процедур могут быть автоматизированы.

    Однако, есть ответственность и обязанности, которые ИИ не может выполнить. В то время как IBM Watson может просеивать миллионы страниц документов за считанные секунды, он никогда не сможет сделать прием Геймлиха. Всегда будут задачи, которые люди будут выполнять быстрее, надежнее или дешевле, чем технологии.

    5) ИИ никогда не было техникой против человека

    Последовательное и постоянное построение образа врага должно прекратиться раз и навсегда.

    Это никогда не было технологией против людей – так как технологические инновации всегда служат цели, чтобы помочь людям.

    Представьте себе, на что было бы способно здравоохранение, если бы творческие способности и навыки решения проблем были объединены с бесконечной вычислительной мощностью и когнитивным ресурсом технологий.

    Совет

    Сотрудничество между людьми и технологиями является наилучшим результатом. Когда рекомендации ИИ сочетались с диагнозами врача, классификация изображений, а также оценка локализации опухоли, значительно улучшились. Более того, уровень человеческих ошибок снизился на 85 %. Полученные данные показывают, что искусственный интеллект и люди являются наиболее эффективными, когда они сотрудничают.

    Технологии помогут медицинским специалистам стать более эффективными, делать меньше ошибок, быстрее и точнее ставить диагнозы.

    Медицинский перевод. СВАН

    Источник: https://swan-swan.ru/articles/ii-i-neyronnye-seti/iskusstvennyy-intellekt-ne-zamenit-vrachey-5-prichin/

    Единый реестр доменных имен, указателей страниц сайтов в сети «Интернет» и сетевых адресов, позволяющих идентифицировать сайты в сети «Интернет», содержащие информацию, распространение которой в Российской Федерации запрещено

    Федеральный закон от 27 июля 2006 года № 149-ФЗ

    “Об информации, информационных технологиях и защите информации” (PDF)

    Постановление Правительства Российской Федерации от 26 октября 2012 г. № 1101

    “О единой автоматизированной информационной системе “Единый реестр доменных имен, указателей страниц сайтов в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» и сетевых адресов, позволяющих идентифицировать сайты в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», содержащие информацию, распространение которой в Российской Федерации запрещено” (PDF)

    Приказ от 18 мая 2017 года №84/292/351/ММВ-7-2/461С

    “Об утверждении критериев оценки материалов и (или) информации, необходимых для принятия решений Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций, Министерством внутренних дел Российской Федерации, Федеральной службой по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, Федеральной налоговой службой о включении доменных имен и (или) указателей страниц сайтов в информационно-телекоммуникационной сети “Интернет”…(PDF)

    Порядок

    взаимодействия оператора реестра с провайдером хостинга (PDF;  DOC)

    Порядок

    доступа к информации, содержащейся в единой автоматизированной информационной системе «Единый реестр доменных имен, указателей страниц сайтов в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» и сетевых адресов, позволяющих идентифицировать сайты в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», содержащие информацию, распространение которой в Российской Федерации запрещено» (PDF)

    Через форму, опубликованную ниже, вы можете получить данные о нахождении доменных имен, указателей страниц сайтов в сети “Интернет” и сетевых адресов, позволяющих идентифицировать сайты в сети “Интернет”, содержащие информацию, распространение которой в Российской Федерации запрещено, в Едином реестре.

    Для проверки ограничения доступа к сайтам и (или) страницам сайтов сети «Интернет» в рамках исполнения иных положений Федерального закона от 27.07.2006 года № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и защите информации», рекомендуем воспользоваться универсальным сервисом проверки ограничения доступа.

    Читайте также:  Нечеткие множества

    Решение о включении в реестр доменных имен, указателей страниц сайтов в сети “Интернет” и сетевых адресов, позволяющих идентифицировать сайты в сети “Интернет”, содержащие информацию, распространение которой в Российской Федерации запрещено, может быть обжаловано владельцем сайта в сети “Интернет”, провайдером хостинга, оператором связи, оказывающим услуги по предоставлению доступа к информационно-телекоммуникационной сети “Интернет”, в суд в течение трех месяцев со дня принятия такого решения.

    Источник: https://cdnews.ru/2019/01/03/mogut-li-mashiny-s-iskusstvennym-intel/

    «Плохим рентгенологам нужно либо учиться, либо менять профессию»

    Сможет ли искусственный интеллект заменить врача-человека, чем он помогает медикам уже сейчас и какое будущее ждет хороших и не очень специалистов, Indicator.Ru рассказал Сергей Сорокин, генеральный директор компании «Интеллоджик», разрабатывающей медицинские информационные системы.

    Компания создает компьютерные системы, использующие искусственный интеллект для того, чтобы помогать принимать медицинские решения. Она создавалась с нуля, но у части сотрудников был опыт работы с информационными технологиями в здравоохранении.

    Сервисы компании предназначены для клиник (помогают в диагностике заболеваний и оценке риска их развития) и фармацевтических компаний (отбирают пациентов для клинических испытаний новых лекарств).

    Как сделать из «черного ящика» серый

    Одно из самых известных сейчас приложений искусственного интеллекта в здравоохранении — анализ медицинских изображений: рентгеновских снимков, результатов компьютерной и магнитно-резонансной томографии.

    Искусственный интеллект пробует себя в качестве врача-диагноста, которому нужно распознать на таких изображениях, например, злокачественную опухоль. Такие программы можно использовать для ранней диагностики заболеваний.

    Помочь они могут и в телерадиологии — дистанционном анализе изображений КТ, МРТ или рентгеновских снимков. Эта технология применяется в тех случаях, когда в удаленных районах есть нужное оборудование, но нет специалистов.

    Правда, как признает Сергей Сорокин, искусственный интеллект разделяет некоторые «слабости» врачей: посмотрев на рентгеновский снимок сломанного ребра, врач может не заметить опухоль просто потому, что в тот момент ее не ищет, особенно если это опухоль на ранней стадии заболевания.

    Программы искусственного интеллекта пока тоже заточены под определенную задачу: «Нельзя применять систему, которая научена распознавать рак молочной железы, на КТ-изображениях, сделанных для диагностики рака легких, например.

    С этим связаны большие затраты на то, чтобы обучить искусственный интеллект распознавать разные заболевания и разные локализации».

    Обратите внимание

    На вопрос, что точнее, программа или человек, однозначно ответить нельзя. Руководитель компании привел неофициальные данные: точность распознавания опухоли у не очень хорошего рентгенолога — 50-60%, то есть он может пропустить примерно каждый второй случай.

    Минимальное значение для современных программ на основе искусственного интеллекта — более 90%. При этом хороший врач распознает опухоль почти в 100% случаев.

    «Мы ближе к хорошему рентгенологу: точность распознавания у нас меньше 100%, но значительно выше, чем у неопытного врача», — пояснил Сорокин.

    Внедрять в здравоохранение технологии искусственного интеллекта, в том числе работающие с медицинскими изображениями, сложно из-за того, что они не дают «объяснения» полученным результатам.

    «Как правило, все, что относится к нейронным сетям, глубокому обучению, искусственному интеллекту, — это некий „черный ящик“.

    На вход этому „черному ящику“ подается задача, на выходе получается результат».

    Для некоторых случаев, например, распознавания лиц на видеозаписи со входа на стадион, такое положение допустимо. «Совсем другая история со здравоохранением. Когда искусственный интеллект посмотрел на КТ-изображение легких и сказал „здесь рак легких“, врачу нужно понимать, почему. И вот здесь есть наше ноу-хау.

    Мы из этого „черного ящика“ делаем некий „серый ящик“. Он не полностью прозрачный, но он показывает врачу, почему такое решение было принято», — рассказал Сорокин. В итоге результат работы алгоритма выглядит так: «с вероятностью 90% процентов это рак легких, потому что так-то и так-то.

    С вероятностью 70% это пневмония, потому что то-то и то-то».

    Найти «своего» пациента

    Другое направление работы искусственного интеллекта — создание математических моделей пациентов.

    Система может собирать воедино и анализировать различную информацию о пациенте, в том числе и те же рентгеновские снимки, КТ— и МРТ-изображения, а также клинические данные из электронных медицинских карт.

    На основе построенной математический модели развития заболеваний у разных людей можно научить программу предсказывать ход болезни.

    «Приходит к врачу человек, у него снимаются определенные показатели, например, давление, ЭКГ, анализируются с записями из его электронной истории болезни, а затем сравниваются с построенной математической моделью. В результате выдается прогноз, что человек с такими показателями через полгода с вероятностью 85% получит инсульт», — успокоил руководитель компании.

    Еще одно применение искусственного интеллекта — отбор пациентов для клинических исследований новых препаратов. Сложность заключается в том, что пациентов необходимо отбирать по множеству показателей сразу, к ним относятся и демографические характеристики, и определенные детали из истории болезни, и пройденное лечение.

    В итоге поиск подходящих пациентов становится одной из самых затратных частей разработки новых лекарств. «От того, насколько точно подобраны участники клинических исследований, зависит надежность полученных результатов.

    Мы помогаем фармацевтическим компаниям найти правильных участников клинических исследований», — прокомментировал директор компании.

    Не конкурент врача, а его помощник

    Важно

    Разработчики иногда сталкиваются с довольно серьезным предубеждением медиков, которые опасаются, что искусственный интеллект может вытеснить человека. «Как правило, такие мысли возникают у врачей, которые, исходя из понимания своего уровня навыков, обоснованно боятся за свое будущее. Грамотные прогрессивные врачи понимают, что для них это не конкурент, а помощник».

    Сам же он на тревожные вопросы «Что дальше будет с рентгенологами?» отвечает: «Будет плохо плохим рентгенологам, с хорошими будет все хорошо. А плохим нужно либо учиться, либо менять профессию».

    Как подчеркивает глава компании, «мы не заменяем врача, мы даем ему инструмент».

    По сути, программа должна обращать внимание врача на те изображения, на которых он мог пропустить признаки заболевания, и объяснять, что именно в них не так.

    Поэтому вопрос о перекладывании ответственности с врача на искусственный интеллект не стоит — окончательное решение остается за врачом, и ответственность за ошибку всегда будет лежать на человеке.

    «Будет плохо плохим рентгенологам, с хорошими будет все хорошо. А плохим нужно либо учиться, либо менять профессию».

    В целом же государственное регулирование того, как искусственный интеллект используется в медицине, не говоря уже о сертификации и лицензировании, находится в зачаточном состоянии. «В России пока еще этого нет, потому что нет предмета рассмотрения. Мы практически первые на рынке. Я думаю, что это обязательно появится: в США уже начинают сертифицировать такие системы».

    Как рассчитывает директор компании, ее технологии могут использоваться в национальных программах здравоохранения, например, по раннему выявлению рака. Сейчас она сотрудничает с Российским онкологическим научным центром им. Н. Н. Блохина и некоторыми другими медицинскими центрами, но это сотрудничество касается в первую очередь разработки и совершенствования алгоритма.

    В этом году компания привлекла инвестиции частного фонда Primer Capital, поддерживающего проекты в области фармацевтики и биотехнологий. По словам Сорокина, хоть государство и проявляет интерес к новым технологиям в здравоохранении, это не приводит к конкретным действиям. «Активность оно проявляет.

    Пока, на сегодняшний день, эта активность мало подкреплена какими-то конкретными действиями, но интерес есть».

    Источник: https://news.rambler.ru/other/37720329-plohim-rentgenologam-nuzhno-libo-uchitsya-libo-menyat-professiyu/

    «Мы, врачи старой школы, видим свое место только рядом с больным…»

    Сможет ли искусственный интеллект когда-нибудь заменить врача, почему нельзя полностью стандартизировать медицину, и в чем заключаются плюсы и минусы самолечения по интернету, рассказал «Медновостям» президент Научного общества гастроэнтерологов России, профессор кафедры поликлинической терапии МГМСУ им. А.И. Евдокимова Леонид Лазебник.

    По прогнозу Агентства стратегических инициатив, уже к 2030 году исчезнет множество интеллектуальных специальностей, среди которых и врач-диагност. А функции этого специалиста возьмут на себя устройства мобильной диагностики и автоматизированные экспертные системы. Хорошо это или плохо?

    — Пока это только прогноз, но он созвучен с разработанной в Евросоюзе поэтапной концепцией развития здравоохранения. Первая ее модель – «ледниковый период» (ice age). Это то, что мы с вами сейчас наблюдаем: разрушение бюджетного здравоохранения, его однобокое развитие и рост коммерческого сегмента.

    Это делает недоступной для большинства людей повседневную качественную медпомощь. И в итоге мы имеем позднюю диагностику серьезных фатальных заболеваний, потерю доверия к специальности, быстрыми темпами возрастающие количество следственных дел против врачей.

     Потребности общества оказываются нереализованными, люди хотят большего, чем может дать современное отечественное здравоохранение. Отсюда агрессия к нашей профессии, на ее представителей, культивируемая и средствами массовой информации и правоохранительными структурами.

    Это последствия так называемой «модернизации здравоохранения». Ожидания превысили возможности…

    Совет

    Следующий этап – силиконовый период (silicon age), при котором ставка делается на электронную медицину. Больной еще общается с реальным врачом, но непосредственный контакт между ними прерван.

    Врач анализирует поступающие в call-центры данные пациента и дает рекомендации, основанные на разработках профессиональных сообществ, может дистанционно контактировать с больным.

    По такой схеме легко работают наши молодые врачи, которые не обучены общению с больным, как с личностью, но хорошо владеют компьютером, с помощью которого ставят диагноз и назначают лечение.

    Но дело в том, что больные и сами могут пользоваться компьютером, нередко бывают более информированы в своем заболевании, чем врач, и, как правило, ошибочно трактуют полученную из сети информацию (кто поручится за ее достоверность?). В результате мы опять-таки имеем позднюю диагностику серьезных заболеваний, ошибочное самолечение, возложенную на врача вину за обманутые надежды и далее – прокуратура или следственный комитет…

    И, наконец, золотой период (goldage) – это будущее европейской медицины, когда врачи-специалисты останутся только в высококвалифицированных роботизированных центрах, а вся остальная диагностика будет осуществляться до врачебно дистанционно.

    По европейским подсчетам, эта модель начнет работать уже скоро, в 40-х годах нашего тысячелетия. Интеллектуальная программа сама анализирует данные пациента, ставит диагноз и дает рекомендации, куда ему следует обратиться с его серьезным заболеванием.

    Например, состояние больного с помощью установленных в его жилище сенсорных датчиков исследовано в Великобритании, полученная информация дистанционно передана в аналитический центр, где поставлен диагноз, а лечение этого заболевания лучше всего осуществляется в специализированном европейском центре, находящемся в южной Италии.

    То есть искусственный интеллект полностью заменяет врача.

    — Да, и я согласен с академиком Владимиром Николаевичем Шабалиным, это финальный этап существования человека, как биологического вида. Но пока я, как врач старой школы, вижу свое место только рядом с больным.

    А самого больного рассматриваю, как личность с его страданиями, с его особенностями, психологией, а потом уже перехожу к симптомам болезни и диагнозу. Любые инструментальные возможности лишь должны подтверждать мысль врача.

    В нашем ремесле мысль первична: сначала меня учили думать, размышлять, а потом уже назначать обследование и лечение. Старая врачебная мудрость гласит: «Внимательно слушайте больного, он рассказывает вам свой диагноз» (Джонатан Гетчинсон).

    А на искусстве сбора анамнеза, разработанном Григорием Антоновичем Захарьиным, строится вся отечественная терапевтическая школа. Ну а более поздняя истина звучит так: «Искусство диагноза есть искусство балансирования вероятностями» (сэр Уильям Ослер). И обследование, и лечение должно быть осмысленным.

    Обратите внимание

    Современная медицина – это международные стандарты и профессиональные рекомендации, основанные на многотысячных наблюдениях, прошедших тщательный и очень жесткий статистический анализ.

    И, тем не менее, думающий врач у постели больного тщательно собирает анамнез, и, думая над диагнозом и назначая лечение, балансирует вероятностями, основанными на данных, полученных с помощью современного оборудования, обязательно учитывая международные профессиональные рекомендации.

     Но каждый человек индивидуален, похожесть болезней обманчива, пока машина может найти одну болезнь, но не заметить десятки других, которые одновременно есть у этого человека. При этом «Искусство бесконечно, жизнь коротка, опыт опасен, рассуждения ненадежны…» — мы с этим сталкиваемся ежедневно.

    Кроме того, робот не может сопереживать больному. Укрепить его душу, веру в выздоровление, способен лишь испытывающий чувства эмпатии и сострадания врач. Старая врачебная истина гласит «Dixietanimamlevati» (лат.) – высказался и облегчил душу.

    После встречи с врачом больному должно стать легче, он должен поверить в меня, а я должен вселить в него веру в то, что он сможет преодолеть болезнь. Даже в малоперспективной ситуации я должен помочь больному поверить в себя и заставить «тянуть себя за волосы».

    А дальше уже сделают свое дело новейшие технологии и лекарственные препараты, которыми надо умело пользоваться. И не надо противопоставлять друг другу классический и современный подходы к лечению: есть базис, есть надстройка.

     Надо пользоваться тем, что уже наработано поколениями.

    Официально вроде бы никто и не противопоставляет. Но вот медицинское образование сегодня все больше делает упор на симуляционно-тренинговое обучение. А во время процедуры аккредитации даже используют специальных актеров.

    — При обучении по этим методикам больной тоже виртуален, но это – начетничество. Жизнь куда более сложна и богата, изобразить сочетание болезней во всем их многообразии невозможно. Недаром много лет назад, придя в гериатрическую клинику, мы поняли необходимость изучения полиморбидности, то есть, множественности заболеваний у одного человека. Учить будущих врачей надо на живых примерах.

    Чудовищный дефект современного подхода к медицинскому образованию – это полная отлученность вузовских кафедр от клинических баз.В российских традициях кафедра на клинической базе всегда была лидером направления, а заведующий кафедрой отвечал за лечебно-диагностическую работу.

    Но по современным нашим законам преподаватель не может вести лечебную работу и консультировать больных. Кафедры сплошь и рядом вытесняются из лечебных учреждений.

    Поэтому сейчас исчезают научные школы, которые развивали со свойственной именно им научной концепцией, нередко одной из передовых в мире, и лидеры которых имеют свою точку зрения и воспитывают учеников на своем примере.

    Но сейчас вообще вся медицина стандартизируется. И в этом свете своя точка зрения и собственная концепция могут рассматриваться, как «разброд и шатания».

    — Конечно, существуют определенные стандарты, они важны, и с ними никто не спорит. Но стандарты применимы для типичных, стандартных ситуаций, и потому носят рекомендательный характер.

    Каждое заболевание имеет свои типичные симптомы, но не только – есть еще и атипичные симптомы, есть различные варианты их проявлений.

    Важно

    И врач должен уметь это выявить и назначить лечение соответственно особенностям течения заболевания у этого конкретного больного.

    То, что машина пока еще не может заменить человека, показали вмешательства, которые были проведены с помощью роботов, и отдаленные последствия этих вмешательств.Машины могут с ювелирной точностью выполнять определенные операции. Но только определенные. И, это означает, что робот должен пойти на уже готовую ситуацию, продуманную врачом.

    А если что-то пошло не так, или сама ситуация не стандартна, то это уже только руки и голова врача. Другое дело, что подготовка врача и его дальнейшая работа должна быть качественной. Мы с вами уже говорили, что хороший врач – это хороший ремесленник (гениев, для которых врачевание искусство, все-таки не много), и он должен производить качественную продукцию.

    Теоретически, да. Но на практике сегодня в наших государственных больницах и поликлиниках такой поток, что наивно ожидать какого-то особого качества. А так, может хоть машина поможет.

    — Действительно, сложно много успеть за отведенные в поликлинике на прием 12 минут. Но такое возможно, если больной приходит к врачу подготовленным.

    То есть с записанным на бумаге перечнем жалоб, всеми анализами и предполагаемым диагнозом?

    — Существуют разные модели. Но это всегда серьезная логистическая работа.

    Хороший пример этого – то, как работает британская модель скорой помощи. Сначала больной поступает в отделение, архитектурно представляющее из себя круглое помещение, разделенное на сектора, в которых находятся больные, а в середине располагается медицинский центр с врачами и медсестрами.

    В течение часа-полутора, пока пациенту проводят соответствующее инструментальное и лабораторное исследование, с ним общается средний медперсонал. И когда врач приходит к нему, вооруженный результатами исследований, он задает уже только конкретные вопросы по стандартам.

    И тогда ему, действительно, уже хватает нескольких минут.

    Мне понравилась идея одного из весьма уважаемых мной заведующих кафедрой обклеить стены поликлиник около кабинетов врачей опросниками.В этом есть рациональное звено, но, конечно, это должно быть удобно для больного.

    В частности, каждый вопрос должен быть абсолютно понятен пациенту и настолько четко сформулирован, чтобы он мог однозначно на него ответь: да или нет.

    Но это же все должно быть продумано, врачу надо помочь, а не устанавливать над его головой видеокамеру, которая будет следить, сколько минут он потерял, выйдя попить воды.

    Думаю, у нас скорее установят камеры для «хронометража» рабочего времени врача. Да и пациенты, сидящие в очереди по другую сторону двери его кабинета, нередко возмущаются, чем он там так долго занимается с другим больным.

    — Мы сейчас с вами перешли в несколько другую плоскость – в общественное восприятие личности врача. Традиционно (а сейчас это стало особенно культивироваться) врач определяется как социальное лицо, которое всем обязано своим существованием – обществу в целом и каждому из нас персонально.

     У него не может быть болезней, плохого настроения, у него не должно быть личного времени, семьи. Он должен светить другим, при этом не имея времени на сгорание без остатка. У него нет права на ошибку, на недостаточное знание чего-либо.

    А что в ответ? Очень многие считают, что врач обязан спасти даже безнадежно больного человека, даже ребенка с тяжелой врожденной патологией. Вы знаете, сколько врачей сегодня находится в заключении или под следствием? Посмотрите официальные документы, цифры потрясают и угнетают.

    Такого не было никогда. Сейчас мы беззащитны перед агрессией общества.

    Сегодняобщество поставило врача в абсолютную зависимость от его, так называемых, неправильных действий. Я занимаюсь нежелательными побочными действиями лекарственных препаратов, которые, как правило, невозможно спрогнозировать. Это сфера моих научных интересов.

    Но если лекарство, которое я назначил больному, вызвало помимо основного и так называемый «побочный» эффект, который я не мог спрогнозировать, и больной пожаловался на меня в прокуратуру, я несу уголовную ответственность.

    Совет

    Скажите, пожалуйста, чтобы сохранить свое доброе имя, здоровье, семью, я буду назначать такие лекарства? То же самое касается и хирургов, лучше не рисковать.

    Таково сейчас отношение общества к врачам. «Убийцы в белых халатах» – это мы уже проходили, и не один раз.

     Но сегодня возбуждаются дела не только для того, чтобы посадить врача, а и чтобы взыскать параллельно колоссальные суммы за причинение ущерба здоровью, некачественное оказание помощи и тому подобное.

    Скажите мне, это вызовет приток в профессию талантливой молодежи? А оперирующие врачи будут решаться на оперативные вмешательства с высокими степенями риска? Думаю, что нет. Вопрос: у кого лечиться будем? Ну, сильные мира сего, согласно законодательству, на Западе. А остальные, просто люди?

    Займемся самолечением по интернету. Он сейчас отнял пальму первенства у бабушкиных рецептов «народной медицины».

    — Тоже вариант. Грамотный человек посмотрит в интернете, еще с кем-то посоветуется и поймет, что именно должно ему помочь. Сейчас вообще остро встает вопрос, как врачу работать с больным, который оказывается грамотнее его самого.

    Ведь человек изучил в интернете все, что касается его заболевания, а у врача просто нет на это времени, хотя по своему опыту должен сказать, что значительная часть современной врачебной аудитории очень грамотная.

    Хороший пытливый врач всегда изыщет возможности для профессионального роста, для самообразования. Хотя иногда услышишь и такую дремучесть…

     И как же?

    — Нужно помочь больному разобраться во всем этом вале информации. Потому что интернет – или это на все случаи жизни, или врет. Там же любой из нас может вывесить все что угодно, и выдать это за абсолютную истину. Можно написать, что самым лучшим лекарством является известный яд. И обязательно найдется кто-то, кто его выпьет.

    Самолечению тоже должен обучить врач, он должен сказать пациенту: «Вот это лекарство вам нужно принимать тогда-то в такой-то дозе. Побочные эффекты такие-то. Вы должны достичь такого-то эффекта». Но чтобы полноценно помогать таким пациентам, нужно самому становиться все более и более грамотным. А для того, чтобы врач мог заняться самообразованием, ему нужно создать условия.

    Как минимум, снизить интенсивность его труда, разгрузить.

    А есть еще такие больные, и их немало, которые вообще махнули на себя рукой. И не хотят лечиться ни у врачей, ни у интернета.

    — Недавно у меня был тяжелейший больной, абсолютно запустивший себя весьма высокого интеллекта молодой человек. У него не сложилась жизнь, предался Бахусу и махнул на себя рукой.

    Но мы смогли убедить его, что не стоит уходить из жизни в его возрасте, надо бороться, назначили эффективные препараты от его болезни. И человек, который уже лежал неподвижно, сейчас пошел, обрел веру в себя, начал активно за себя бороться.

     Таких больных достаточно много, и именно врач должен помочь им понять, что жизнь – это божий дар, который дается один раз, а самый надежный помощник человеку – он сам.

     Хотя, возможно, когда-нибудь искусственный интеллект и научит другую машину испытывать чувство эмпатии, но тогда вновь возникнет необходимость идеи Бога, читайте Зигмунда Фрейда, и все начнется сначала…

    Источник: http://istorii-bolezni.ru/my-vrachi-staroi-shkoly-vidim-svoe-mesto-tolko-riadom-s-bolnym/

    Может ли искусственный интеллект стать будущим медицины?

    Искусственный интеллект (ИИ) обладает огромным потенциалом для приложений будущего.

    ИИ входит в разные сферы нашей жизни так быстро, что можно сказать: скоро эта технология будет присутствовать повсюду, и об этом не стоит беспокоиться! Тем, кто осторожно относится к роботизированной эволюции, не стоит опасаться: использование ИИ в здравоохранении связано со снижением нагрузки с врачей. Медики смогут больше внимания уделять пациентам.

    Заявки на использование ИИ в медицине не затрагивают основную работу. От масштабных симптоматических исследований до тонко настроенных аккуратных роботов инновация стала известной в медицинских вертикалях.

    Обратите внимание

    Безусловно, ИИ имеет место в фармацевтической промышленности. Мы еще до конца не понимаем его ценность для этой отрасли.

    Чтобы представить себе будущее, в котором ИИ является частью команды по обслуживанию пациента, давайте сначала поймем, насколько ИИ подходит для специалистов-медиков.

    Согласно недавнему экзамену, проведенному компанией Babylon Health, по запуску цифрового здравоохранения, искусственный интеллект в серии стандартных тестов (в том числе соответствующих разделов экзамена на членство в Королевском колледже врачей общей практики (MRCGP)), продемонстрировал свою способность консультировать по вопросам здоровья на одном уровне с практикующими врачами. Ключевыми результатами теста являются:

    • Инновация Babylon выдает медицинские данные, а не медицинские заключения. Проведенные тесты идентифицируются с аналитическими экзаменами, сделанными специалистами, в качестве ориентира для точности. «Благословение» от Babylon по-прежнему является преимуществом данных, в отличие от лекарственного диагноза.
    • В некоторых случаях ИИ может заменить медиков. Для диагностики проблем, требующих быстрого тщательного решения – например, при принятии решения об опасности травмы. Медикам необходимо время для исследований, в ситуациях, требующих незамедлительного принятия решения в отделениях неотложной помощи. Быстрое определение диагноза от ИИ может спасти жизнь пациентам.

    Но главный вопрос за последние пару десятилетий был таким: можно ли доверять хирургическим роботам?

    Согласно данным, проанализированным Массачусетским технологическим институтом, было обнаружено, что в ходе операций, выполняемых ИИ, было 144 смертельных случая из 1391 операций. Неудачи были вызваны техническими сбоями или осложнениями.

    В докладе также упоминалось, что, несмотря на относительно большое количество жертв, подавляющее большинство процедур были успешными.

    Несмотря на то, что роботизированная хирургия может успешно выполняться в некоторых особых случаях, более сложные операции лучше всего доверить людям, пока ИИ не станет достаточно надежным.

    Вывод

    В ближайшие годы доля ИИ в медицине будет увеличиваться и становиться более цельной. В любом случае, даже если произойдет промышленный бум, мы не должны принимать ИИ быстро или бессистемно. Систематическое и основанное на анализе внедрение технологий – это надежный путь в будущее.

    Источник: https://telemedicina.ru/news/world/mojet-li-iskusstvennyiy-intellekt-stat-buduschim-meditsinyi

    Ссылка на основную публикацию
    Adblock
    detector