Як штучний інтелект використовується в медицині?

Це зростання було зумовлене важливими досягненнями, які ця технологія здобула за останні роки, забезпечивши рішення для потреб сучасних пацієнтів та змінивши медицину, яку ми знаємо сьогодні. Велика кількість систем та організацій медичного сектора почали інтегрувати технології з підтримкою штучного інтелекту, призначені для моніторингу пацієнтів під час лікування. За звітом CB Insights, уже у 2016 році 86% організацій, що надають медичні послуги, використовували ШІ. Ця тенденція, яка почалася багато років тому, посилюється ще й тим фактом, що за прогнозом, до 2025 року системи штучного інтелекту мають навчитися самостійно реагувати на специфічні проблеми пацієнтів. 

Як ми бачимо, ШІ пропонує великі можливості та переваги в медичному обслуговуванні, і мало хто сумнівається, що ця технологія стане фундаментальною частиною цифрових систем охорони здоров’я. Отож, давайте детальніше розглянемо основні переваги та способи застосування ШІ в медицині.  

Застосування ШІ в медицині

Існує багато способів використання штучного інтелекту в медичній практиці, ось кілька прикладів його найкращих застосувань на сьогодні:

Раннє виявлення та діагностика захворювань

Моделі машинного навчання можна використовувати для контролю за симптомами пацієнтів і вчасне сповіщення лікарів про загострення стану. На відміну від людей, штучному інтелекту ніколи не потрібно спати. Моделі машинного навчання можна використовувати навіть для спостереження за життєво важливими показниками пацієнтів, які отримують реанімаційну допомогу, і попередження медиків  про зростання певних факторів ризику. У той час як медичні пристрої, такі як кардіомонітори, можуть відстежувати життєво важливі функції, ШІ може збирати дані з цих пристроїв і шукати складніші захворювання, такі як сепсис.

Покращена медична візуалізація 

Щоб правильно діагностувати захворювання, потрібні роки медичного навчання. Навіть тоді діагностика часто є важким і тривалим процесом. У багатьох галузях попит на експертів значно перевищує наявну пропозицію. Це створює навантаження на лікарів і часто затримує діагностику, яка рятує життя пацієнтів. Машинне навчання, зокрема алгоритми глибокого навчання, нещодавно досягли величезних успіхів у автоматичному діагностуванні захворювань, зробивши діагностику дешевшою та доступнішою.

Алгоритми можуть навчитися бачити шаблони так само як їх бачать лікарі. Ключова відмінність полягає в тому, що для навчання, алгоритмам потрібна велика кількість конкретних прикладів – багато тисяч. І ці приклади потрібно акуратно оцифрувати – машини не можуть читати між рядків у підручниках. Таким чином, ця технологія особливо корисна в областях, де діагностична інформація, яку досліджує лікар, уже оцифрована, як от:

Виявлення раку легенів або інсульту на основі КТ.

Оцінка ризику раптової серцевої смерті або інших захворювань серця на основі електрокардіограм і МРТ-зображень серця.

Класифікація уражень шкіри по фотографії шкіри.

Виявлення ознак діабетичної ретинопатії по знімку очей.

Оскільки в цих випадках доступно багато даних, алгоритми стають такими ж хорошими в діагностиці, як і експерти. Різниця полягає в тому, що алгоритм може робити висновки за частки секунди, і його можна недорого відтворити в усьому світі. Незабаром кожен зможе мати доступ до однакової якості радіологічної діагностики за низькою ціною.

Крім того, застосування машинного навчання в діагностиці тільки починається – більш амбітні системи передбачають поєднання кількох джерел даних (КТ, МРТ, геноміка та протеоміка, дані пацієнтів і навіть рукописні файли) для оцінки захворювання або його прогресування.

Пришвидшення розробки ліків

Розробка ліків, як відомо, довгий та дорогий процес. Багато аналітичних процесів, пов’язаних із розробкою ліків, можна зробити ефективнішими за допомогою машинного навчання. Це має потенціал скоротити роки роботи та сотні мільйонів інвестицій. Штучний інтелект може допомогти знизити витрати на розробку нових ліків, головним чином через два фактори. По-перше, він здатний покращувати дизайн ліків і знаходити перспективні комбінації ліків. Крім того, він може вирішити багато проблем, які Big Data ставлять перед галуззю наук про життя. ШІ вже успішно використовується на всіх 4 основних етапах розробки ліків :

Етап 1: Визначення цілей для втручання.

Етап 2: Виявлення препаратів-кандидатів.

Етап 3: Прискорення клінічних випробувань.

Етап 4: Пошук біомаркерів для діагностики захворювання.

Персоналізоване лікування

Різні пацієнти по-різному реагують на препарати та схеми лікування. Отже, персоналізоване лікування має величезний потенціал для збільшення тривалості життя пацієнтів. Але дуже важко визначити, які фактори мають впливати на вибір лікування. Машинне навчання може автоматизувати цю складну статистичну роботу та допомогти виявити, які характеристики вказують на те, що пацієнт матиме певну відповідь на певне лікування. Таким чином, алгоритм може передбачити ймовірну реакцію пацієнта на певне лікування. Система вивчає це шляхом перехресних посилань на подібних пацієнтів і порівняння їхнього лікування та результатів. Отримані прогнози результатів значно полегшують лікарям розробку правильного плану лікування.

Переваги ШІ в медицині

Є багато прикладів, коли застосування штучного інтелекту в медицині може принести користь як сектору охорони здоров’я, так і суспільству в цілому, чи то шляхом прискорення темпів досліджень, чи допомоги лікарям у покращенні прийняття рішень щодо лікування чи діагностики. Деякі з важливих переваг включають:

Уникнення помилок під час лікування

Інтеграція медичного штучного інтелекту в робочі процеси лікарів може надати велику кількість інформації, яка допоможе їм у прийнятті рішень щодо призначення лікування. Аналізуючи записи пацієнтів, клінічні дослідження та експертизу, штучний інтелект може допомогти визначити найкращий курс лікування для пацієнта та допомогти медичним працівникам знайти індивідуальне та цілеспрямоване лікування. Нещодавній системний огляд 53 рецензованих досліджень впливу штучного інтелекту на безпеку пацієнтів показав, що інструменти підтримки прийняття рішень на основі штучного інтелекту можуть покращити виявлення помилок і їх уникнення під час призначення та лікування препаратами.

Збільшення взаємодії лікаря з пацієнтом

Від мобільних пристроїв для здоров’я, таких як Apple Watch і FitBit, до цифрових консультацій за допомогою смартфона, ШІ дозволяє людям стежити за власним здоров’ям, а також забезпечує медичних працівників важливими даними в режимі онлайн. Ми в Doc.ua також пропонуємо нашим пацієнтам послуги телемедицини, а саме аудіо та відео консультації, та бачимо на них високий попит. Пацієнт отримує повноцінну консультацію з лікарем та подальші рекомендації щодо лікування. Усе те саме як і під час звичного прийому, тільки в онлайн форматі. Телемедицина особливо зручна й для тих, хто через війну виїхав за кордон та хоче продовжувати отримувати якісну медичну допомогу, навіть у знайомого лікаря. З Doc.ua це можливо, якщо ви маєте європейський номер, ви так само можете скористатися онлайн-консультацією з потрібним вам лікарем.

Крім того, багато пацієнтів думають про запитання поза звичайним робочим часом. У цьому випадку, ШІ може допомогти забезпечити цілодобову підтримку через чат-боти, які можуть відповісти на основні запитання та надати пацієнтам необхідні ресурси, за межами лікарні. 

Автоматизація адміністративних та рутинних завдань

ШІ може автоматизувати багато рутинних завдань, таких як ведення записів, введення даних і аналіз сканування. Витрачаючи менше часу на адміністративні завдання, медичні працівники можуть більше зосередитися на догляді за пацієнтами. Крім того, використання ШІ має користь і для пацієнтів. Наприклад, інтеграція таких зручних інструментів, як електронний рецепт на препарати, дозволяє пацієнту уникнути постійних візитів до кабінету лікаря та відмов на продаж препаратів у аптеці. Це можна також зробити за допомогою сервісу Doc.ua. Пацієнту потрібно лише заповнити коротку форму на сайті, пройти коротку консультацію з лікарем та, при підтвердженні необхідності, отримати електронний рецепт на потрібний йому препарат в онлайн режимі.

ШІ вже допомагає лікарям ефективніше діагностувати хвороби, розробляти ліки, персоналізувати лікування та уникати помилок. Але це лише початок. Чим більше оцифровуються та уніфікуються наші медичні дані, тим більше ми можемо використовувати штучний інтелект, щоб допомогти знаходити цінні шаблони – ті, які ми можемо використовувати для прийняття точних, економічно ефективних рішень у складних аналітичних процесах.

Можливості ШІ принести користь лікарям, дослідникам і пацієнтам, яких вони обслуговують, постійно зростають. На даний момент немає жодних сумнівів, що ШІ стане основною частиною цифрових систем охорони здоров’я, які формують і підтримують сучасну медицину.