Портфоліо проекту "Штучний Інтелект" Чорної Яни
Зміст
Тема статті
Сьогоднішнє безпрецедентне зростання обсягу даних про стан здоров’я пацієнтів змушує сферу медицини еволюціонувати, запроваджуючи нові технології. Чи готові споживачі і самі медики до таких змін, і як вони вплинуть на вдосконалення роботи галузі?
Штучний інтелект (AI), що володіє можливістю фактично робити комплексні «інтелектуальні» висновки, засновані на величезній кількості необробленої людиною інформації про пацієнтів і їх хвороби, а також методики лікування, по суті, є рішенням, яке здатне істотно прискорити і поліпшити звичні процеси.
Розумні пристрої та робототехніка поступово завойовують ринок охорони здоров’я: 63% керівників даної галузі в усьому світі вже активно інвестують в технології AI, а 74% планують це зробити, говорить статистика. Дані, які живлять системи штучного інтелекту, лежать в основі сучасної медико-санітарної допомоги, і, по мірі надходження додаткової інформації, їх застосування актуалізується і стає фактичною необхідністю.
У період з 2010 по 2017 рік кількість збережених даних пацієнтів у всьому світі збільшилася на 700% (!), 91% з яких – не структуровані. Ці неструктуровані дані поки що представляють накопичену інформацію, яка знаходиться за межами організованих баз даних, таких як електронні медичні записи і лабораторні звіти. Але, якщо ми зможемо використовувати потенціал цих даних, ми зможемо зробити і догляд за пацієнтами більш ефективним і економічним, ніж будь-коли раніше, чи не так?
Суть полягає в тому, що неструктуровані дані, зокрема, в медицині (фотографії, відеоролики, записані діалоги, замітки лікаря, дані давачів і геномна інформація) при нинішньому потоці обслуговування людей, вкрай важко організувати, використовуючи лише традиційні обчислювальні алгоритми. Тому, на жаль, сьогодні більшість всіх цих даних зберігається на серверах і у «хмарах», а користувачі не можуть реалізувати свій потенціал. AI може кардинально змінити цю ситуацію.
По мірі того, як розумна техніка стає все більш швидкою, вона стає кращою і більш ефективною – вчиться аналізувати, оцінювати і класифікувати величезну кількість даних про пацієнтів. Це дозволяє діагностувати, прогнозувати і навіть лікувати людські недуги, використовуючи з цією метою не тільки людський ресурс. Удосконалюючи нашу здатність перетворювати дані пацієнта по суті в «інтелект», ми б змогли кинути виклик багатьом туманним припущеннями щодо доцільності застосування AI в сфері медобслуговування, які до сих пір існують у деяких країнах.
Дослідження «глобального штучного інтелекту PwC», в ході якого було проаналізовано потенційний вплив AI на кожну галузь, показало, що саме сфера охорони здоров’я (поряд із роздрібними і фінансовими послугами) могла б зробити значний стрибок у підвищенні якості послуг при використанні інтелектуальних технологій.
Надання кращої і своєчасної медичної допомоги, термінова діагностика, усунення помилок у діагностуванні захворювань при постійних коливаннях даних про стан здоров’я пацієнта, попередження розвитку конкретного захворювання, поліпшення діагностики зображень в області радіології або патології, більш ефективне варіювання серед нескінченних схожих діагнозів, а також раннє виявлення потенційних пандемій і відстеження хвороб у цілому (що може допомогти запобігти і стримати їх розповсюдження), – це лише частина переваг, які отримає сфера охорони здоров’я у разі комплексного застосування систем штучного інтелекту.
Опис проблеми
Актуальність впровадження штучного інтелекту в медицині зростає з кожним роком. Згідно дослідженням, використання АІ в медицині здатне збільшити валовий прибуток компанії в сфері охорони здоров`я. В 2016 році частина європейського ринку AI була оцінена в 270$ млн. За оцінками BIS Research, до 2025 року загальний ринок АІ в сфері охорони здоров`я буде дорівнювати $28 млрд при CAGR більше 45,1%, а ринок АІ для медичної візуалізації і діагностики— $2,5 млрд.
Над створенням продуктів з використанням штучного інтелекту для установ сфери охорони здоров’я працюють розробники великих компаній, зокрема – Microsoft, Apple, Google і IBM. За підрахунками аналітиків, таких фірм у світі вже 800.
Зараз технології штучного інтелекту використовуються при діагностиці захворювань, дослідженні генома, розробці ліків і медичної візуалізації. Пристрої, створені на основі ШІ, здатні навчатися, аналізувати велику за обсягом інформацію, а також приймати рішення самостійно. Це дозволяє зекономити час, кошти і більш ефективно обслуговувати пацієнтів.
Аналіз даних про людину і діагностика
Повну історію хвороби, дані про аналізи за період лікування, стан організму на певний час – все це може зібрати і структурувати система штучного інтелекту. Дані, завантажені до бази, не залишаться поза увагою електронного мозку і будуть швидко оброблені. Це заощадить час лікарів, сприятиме встановленню точного діагнозу і дозволить своєчасно призначити потрібне лікування.
Так працює система від IBM під назвою Watson Health. Вона здатна виявити потенційні проблеми з судинною системою, розпізнати рак, визначити, чи схильний пацієнт до утворення тромбів. IBM Watson може блискавично реагувати на те, коли необхідно вивчити нову інформацію і зробити висновки на її основі. Так, штучний інтелект від IBM за 10 хвилин проаналізував 20 млн наукових статей про онкологію і на їхній основі поставив пацієнту правильний діагноз.
У деяких лікарнях Великобританії вже використовується схожа розробка від Google – . Ця розробка допомагає опрацювати всю інформацію про здоров'я людини, ділиться власними висновками зі спеціалістом, який лікує, і в результаті ставить остаточний діагноз.
Безпосередньо спілкуватися з людиною і щось рекомендувати можуть системи на зразок Ada – це сервіс, розроблений британською однойменною компанією. Медичний додаток спілкується з пацієнтом, розпитує про симптоми і скарги, а у відповідь надає рекомендації, у тому числі й стосовно лікаря, якого необхідно відвідати, а також пропонує зв'язатися з фахівцем, з метою віддаленої консультації.
Програма на основі ШІ Sense.ly стежить за станом людей, які нещодавно пройшли тривале лікування або страждають від хронічних захворювань. Вона була розроблена стартапом з Сан-Франциско і зібрала 8 млн венчурних інвестицій на початковому етапі. Додаток створено для того, щоб структурувати дані про стан людини, він направляє їх фахівцям і надає рекомендації. Також система здатна нагадувати про час прийому ліків, необхідність відвідати лікаря.
Подібно функціонують і системи генетичного аналізу, який допомагає зрозуміти первинну причину захворювання. Одна з платформ щодо перевірки генома людини – Sophia Genetics – виявляє схильність пацієнта до різноманітних захворювань і звертає на це увагу лікаря.
Планування діяльності медичних установ
Штучний інтелект здатний організовувати візити пацієнта до фахівця, складати розклад, перенаправляти людей з однієї черги до іншої. Отже, робити все, щоб людину швидше обслуговували, а лікар не перенапружувався (адже це може позначитися на продуктивності діяльності).
Так, система ШІ, розроблена в Національному шпиталі неврології і нейрохірургії Великобританії, допомагає визначити прихід пацієнта на МРТ. Штучний інтелект аналізує загальні дані про людину, включаючи вік і віддаленість його будинку від лікарні. Точність прогнозів – 85%. Це дозволяє планувати процедури так, щоб не витрачався дорогоцінний час, відведений для діагностики.
У тій же Великобританії клініка UCLH використовуватиме технології штучного інтелекту, щоб визначати ступінь терміновості щодо надання допомоги пацієнтові. На основі первинних аналізів, які надходять до клініки, ШІ зробить висновки стосовно стану пацієнта, азавдяки висновкам формуватиметься черга до лікаря. Медична візуалізація Системи штучного інтелекту допомагають автоматизувати рутинні процеси в лікарнях, прискорити їх і зробити більш ефективними. Це стосується візуалізації різноманітних медичних знімків – УЗД, КТ, МРТ. Опрацювання даних і порівняння може зайняти у лікаря багато часу, але ШІ впорається із завданням набагато швидше від людини.
Так працює, наприклад, система Zebra Medical Vision. Вона заснована на нейромережі, яка навчалася на кількох сотнях тисяч знімків хворих, які мають проблеми з легенями. Завдяки цьому, Zebra Medical Vision сприяє діагностиці в пульмонології.
Що стосується гіганта IBM, то тут розробили сервіс Arterys, який вміє аналізувати дані, робити висновки і створювати візуалізацію серця людини. Як і всі подібні системи, Arterys створений на основі навченої нейромережі.
Розробка і підбір медикаментів
Медичні препарати – це досить складні органічні сполуки, і пошук вірної формули потребує неабиякого часу. Адже препарати вимагають не лише ретельного підходу до розробки, а й безлічі тестів, перевірок, які теж не гарантують стовідсотково, що ліки подіють.
На допомогу розробникам може прийти штучний інтелект, який здатний швидко створювати правильні хімічні формули препаратів. Основа – задані параметри. Наприклад, зараз фірма Atomwise використовує ШІ для формування лікарських формул. Інший подібний проект розробила компанія Berg Health.
За схожим принципом проводиться і підбір медикаментів для того чи іншого пацієнта, аналізується вплив ліків на організм. Наприклад, система MedClueRx створена для того, щоб визначати, які препарати найбільш необхідні при нервових розладах, захворюваннях шлунково-кишкового тракту, епілепсії.
Блог до проекту
Мультимедійна презентація
Календар подій проекту:
Google Календар (посилання на розклад роботи у проекті)
Опитування до проекту
Google Форми (https://goo.gl/forms/Of5U606l3iXBowx92)
Фотоальбом до проекту
Google Фотознімки (посилання на альбом)
Спілкування між учасниками проекту
Інформаційні ресурси
Друковані джерела
- ...
- ...
- ...
Відеоматеріали
- https://www.youtube.com/watch?v=ZPXCF5e1_HI
- https://www.youtube.com/watch?v=zUD7wsVx7kA
- https://www.youtube.com/watch?v=HOLXnUHjyH4
Електронні ресурси
- http://www.iamwire.com/2017/07/artificial-intelligence-healthcare/156135
- https://venturescannerinsights.wordpress.com/page/91/
- https://medprosvita.com.ua/shtuchniy-intelekt-dopomogu-likaryam-patsiyentam/
Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка
