ИИ как приложение к врачебной практике
Алгоритмы искусственного интеллекта могут вести профилактику заболеваний. Например, медицинские снимки глазного дна применяются учеными из Сеченовского университета в прогнозировании развития сердечно-сосудистых болезней сердца. Исследователи отметили: глазное дно – практически единственное место в организме, по которому оценивается состояние сосудов малого калибра. Метод такой диагностики – пожалуй, самый доступный. Однако решение ученых – это экспериментальная разработка: создание полноценного коммерческого решения займет 5–7 лет, а ее точность достигнет 100%.
А еще с помощью мобильного приложения и ИИ российские научные сотрудники предлагают предупреждать болезнь Паркинсона. Около 10 млн человек в мире и 210 тысяч в России (75% из которых с той или иной степенью инвалидизации) страдают от этого недуга. Болезнь коварна тем, что развивается несколько лет бессимптомно, а ее основная аудитория молодеет: теперь каждый десятый больной – моложе 50 лет. Симптомы пациенты замечают на поздних стадиях недуга: нейроны умирают неравномерно, и мозг не сигнализирует о проблеме сразу.
Приложение обучили с помощью искусственного интеллекта ставить диагноз «болезнь Паркинсона» за короткий срок на ранних стадиях заболевания. Сервис собирает и накапливает массив медицинских данных (оцифровывает истории болезни, ведет персональный дневник упражнений и процедур, предлагает медицинские рецепты, в режиме реального времени мониторит состояние пациента и его выполнение упражнений). Решение проходит апробацию на контрольной группе пациентов.
Как ИИ экономит время врачей
Благодаря накопленным историческим данным о пациентах возможно уточнять диагноз, в том числе у другого врача (третье мнение), и схему лечения. Так, информация о людях с одним заболеванием помогает ИИ в рекомендациях эффективных препаратов и методов лечения.
Обезличенные данные от нескольких тысяч человек (медицинские снимки, показатели действенности лекарственной терапии, половозрастные сведения и т. д.) помогают создавать датасеты для обучения нейросетей, с помощью которых создаются ИИ-решения. Уже затем проверенные инструменты помогают в определении недугов. К примеру, ИИ помогает в поиске на КТ-снимках признаков конкретных заболеваний. Алгоритмы проводят специальные измерения, выделяют на изображениях области возможных патологий и сортируют исследования по срочности оказания медпомощи пациентам.
Так, система поддержки принятия врачебных решений в Москве прошла обучение на 12 млн визитов в учреждения здравоохранения.