Как ИИ становится инструментом медицинской диагностики

Сотрудники Центра изучения и разработки медицинских препаратов Университета Тафта утверждают, что на разработку и вывод на рынок рецептурного препарата сегодня, в среднем, требуется $2,8 млрд. Использование механизмов искусственного интеллекта может способствовать значительному уменьшению этой цифры за счёт более точного отбора участников клинических испытаний и улучшения самих результатов. А чем точнее будет понимание сути заболевания, тем точнее будет диагноз и эффективнее методы лечения и подход к пациентам. 

Использование ИИ также улучшает перспективы доступности медицинского обслуживания для всех слоев населения. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, сегодня около 400 млн человек в мире не имеют доступа к одному или нескольким видам медицинского обследования или лечения, а 6% из этого числа — цифра касается жителей бедных и развивающихся стран — вынуждены тратить на медицинские услуги столько, что в итоге оказываются за чертой бедности.

Использование механизмов искусственного интеллекта во многих случаях может помочь поставить более точный диагноз, чем при обычном врачебном обследовании. В будущем диагностика с использованием искусственного интеллекта позволит врачам в большей степени сосредоточиться на лечении, не затрачивая время на длительную диагностику.

Давайте рассмотрим некоторые области медицины, в которых использование искусственного интеллекта может серьёзно помочь врачам на всех стадиях медицинского обслуживания — от диагностики до лечения. Речь пойдет как о диагностировании привычных хронических и инфекционных заболеваний, так и о эпидемических вспышках атипичной пневмонии и лихорадки Эбола.

Сердечно-сосудистые заболевания

Статистика ВОЗ гласит, что ежегодно в мире от заболеваний сердечно-сосудистой системы умирает почти 18 млн человек. Сегодня подход к диагностике сердечно-сосудистых заболеваний, основанный на рекомендациях Американской коллегии кардиологов, не позволяет в полной мере выявлять пациентов, которым необходима профилактика подобных заболеваний.

В то же время, в Университете Ноттингема (Великобритания) считают, что уже существует решение этой проблемы. В ходе недавних исследований в университете использовали механизмы искусственного интеллекта для прогнозирования заболеваемости на основе сложных алгоритмов анализа факторов риска и данных, полученных из историй болезни пациентов. Исследование показало, что ИИ точнее предсказывает число пациентов, подверженных риску сердечно-сосудистых заболеваний, успешно исключая из прогноза тех пациентов, которые этому риску не подвержены. Стоит отметить, что действующие рекомендации по диагностике сердечно-сосудистых заболеваний предписывают ставить диагноз на основе всего восьми показателей, таких как возраст пациента, уровень артериального давления, уровень содержания холестерина в крови и т.д., что является слишком простым подходом и не учитывает истории заболеваемости другими болезнями и принимаемых пациентом медикаментозных препаратов.

Вирус Зика и лихорадка Эбола

В сегодняшнем мире инфекционные заболевания, такие как вирус Зика и лихорадка Эбола, могут распространяться невероятно быстро. Быстрое выявление больного с подобным диагнозом может иметь критически важное значение для состояния здоровья всех жителей той или иной страны.

В Медицинском центре Университета Раша используют уникальный программный комплекс GUARDIAN (Geographic Utilization of AI in Real-Time for Disease Identification and Alert Notification — Интеллектуальный комплекс выявления и предупреждения заболеваний в режиме реального времени с учётом географических факторов), который позволяет с высокой точностью определить, болеет ли конкретный пациент обычной простудой, или у него симптомы опасного тропического заболевания, типа вируса Зика или лихорадки Эбола. Комплекс также позволяет выявлять симптомы заражения другими инфекционными заболеваниями типа сибирской язвы или отравления боевыми отравляющими веществами — например, зарином.

Для постановки диагноза специалисты вводят данные в систему GUARDIAN, которая использует специальный алгоритм для отсеивания либо учёта различных клинических симптомов и выявления опасного заболевания.

В дополнение к постановке диагноза, новая интеллектуальная система в течение 15 минут, и с точностью до 90%, позволяет определить, необходима ли пациенту госпитализация, что позволяет ускорить и оптимизировать процесс лечения пациентов.

Раковые заболевания

Согласно прогнозу ВОЗ, в следующее десятилетие рост заболеваемости раковыми заболеваниями составит до 70%. На этом направлении искусственный интеллект уже широко используется как инструмент выявлениям различных типов рака, что позволяет начинать лечение на ранних стадиях. В частности, в больницах используется платформа Watson, разработанная IBM при участии сотрудников нью-йоркского Мемориального онкологического центра им. Слоуна-Кеттеринга. Платформа позволяет диагностировать рак и составлять план лечения. Другим удачным примером является программа от стартапа «Curemetrix», которая позволяет на основе анализа маммограмм выявлять рак груди и назначать индивидуальную терапию. А в Стэнфордском университете использовали порядка 130 000 снимков пораженных кожных покровов, на основе которых был разработан алгоритм выявления рака кожи. Команда разработчиков сейчас занята созданием специального профильного мобильного приложения.

Болезнь Альцгеймера

В Университете Бари (Италия) разработали интеллектуальный алгоритм, который позволяет отслеживать нарушения мозговой активности и выявлять симптомы болезни Альцгеймера на десять лет раньше, чем это сегодня делают врачи.

Основываясь на данных магнитно-резонансной томографии мозга, алгоритм способен с точностью до 84% выявить изменения в активности мозга. Врачи сегодня не могут выявить признаки заболевания раньше, чем наступит стадия легкой когнитивной недостаточности. Однако выявление признаков болезни на десять раньше может значительно отразиться на ее лечении. В настоящее время команда разработчиков алгоритма рассматривает возможность его применения для раннего диагностирования других нейродегеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона.   

Сегодня медицина всё чаще сталкивается с новыми вызовами, обусловленными ростом и старением населения планеты. О том, как с этими вызовами помогают справляться цифровые технологии и механизмы удаленного диагностирования и как изменяются принципы работы с пациентами, читайте на нашем специальном сайте Orange Healthcare.