Портфоліо до проекту "Штучний інтелект" Роман Анастасії,2019 рік

Тема статті

Використання штучного інтелекту в медицині

Опис проблеми

Відповідно до досліджень, які проводилися Global Market Insights, з 2017 по 2024 рік у сфері використання штучного інтелекту на ринку охорони здоров'я очікується щорічне зростання – аж 40%. Як же використовується ШІ в медичній галузі вже сьогодні та які розробки незабаром застосовуватимуться? 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 Велікобританії вже використовується схожа розробка від Google – DeepMind Health. 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, а завдяки 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.

Підсумки

Автоматизація збору даних в лікарнях зробить діагностику захворювань більш точною, сприятиме ефективності прогнозування і попередження хвороб.Отже, штучний інтелект не лише полегшуватиме роботу лікарів, але й допоможе врятувати більшу кількість пацієнтів.

Щодо економіки, то застосування технологій ШІ – вигідно, оскільки витрати в системі охорони здоров’я знизяться, а якість медичних послуг – зросте.

Незважаючи на те, що інноваційні технології лише впроваджуються у сферу медицини, вже у 2021 році (згідно з дослідженням Frost & Sullivan) прибуток підприємств на ринку штучного інтелекту в охороні здоров'я – $6,1 млрд.

Блог до проекту

Штучний інтелект в допомогу лікарям та пацієнтам

Мультимедійна презентація

Google Диск

Календар подій проекту:

Google Календар (посилання на розклад роботи у проекті)

Опитування до проекту

Опитування з теми "Штучний інтелект "

Фотоальбом до проекту

Штучний інтелект в медицині

Спілкування між учасниками проекту

• Telegram
• Viber
• Wiki-сторінка

Інформаційні ресурси

Друковані джерела

1. «Homo Roboticus. Люди і машини у пошуках взаєморозуміння», Джон Маркофф
2. «Пришестя роботів. Техніка і загроза майбутнього безробіття», Мартін Форд
3. «Останній винахід людства. Штучний інтелект та кінець ери Homo sapiens», Джеймс Баррат

Відеоматеріали

1. Штучний інтелект - друг чи ворог людині?
2. Робот-оріґамі - прорив у медицині

Електронні ресурси

1. Вікіпедія
2. Застосування штучного інтелекту в медицині
3. Штучний інтелект в допомогу лікарям і пацієнтам

Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка