Ранняя диагностика, люди-киборги и ИИ
Скрининги на наследственные заболевания, РФЛП-диагностика, превентивные вакцины от рака — раннее выявление проблем со здоровьем позволяет принять меры, в долгосрочной перспективе продлевающие здоровую жизнь. Сопутствующие технологии уже сегодня крайне разнообразны, от смарт-часов до "умных" имплантатов со встроенными датчиками. Появляются и решения, еще недавно казавшиеся научной фантастикой, — миниатюрные роботы, способные неинвазивно проводить диагностику и доставлять препараты к пораженным тканям.
Развитие методов диагностики и сбора информации о здоровье создает огромные потоки данных. Человеку сложно справиться с их сортировкой и анализом. На помощь приходят алгоритмы и технологии искусственного интеллекта.
«Главная сила ИИ заключается в его способности анализировать огромные, разрозненные объемы данных (геном, историю болезни, показатели с носимых устройств) для создания гиперперсонализированной медицины. Это позволит нам наконец перейти от модели лечения уже возникших болезней к проактивному предотвращению их появления», — объяснил врач — медицинский кибернетик, заведующий Лабораторией цифрового развития ФГБУ «НМХЦ им. Н. И. Пирогова» Минздрава России к. м. н. Олег Пензин.
Компьютерное зрение — самая зрелая и широко применяемая сегодня в медицине технология ИИ. Она позволяет «машине» интерпретировать изображения и видео. Обученная с помощью методов машинного и глубокого обучения нейросеть способна распознавать даже паттерны, не заметные людям. Это открывает огромные возможности для ранней диагностики, но только после тщательного тестирования. Специалисты Пироговского центра изучают, как новые ИИ ведут себя в условиях реальной клинической практики и насколько они помогают врачам.
«Наш центр принимал участие в разработке систем, анализирующих маммограммы. Вот как это работает: ИИ, обученный на тысячах снимков, тщательно размеченных экспертами, выделяет подозрительные участки, которые рентгенолог мог бы пропустить из-за усталости или высокой нагрузки. В результате ИИ помогает выявить рак на самой ранней стадии. Особенно мы гордимся нашей работой в патоморфологии. Мы в Пироговском центре провели клинические исследования одной из первых в России систем с ИИ в этой области. Она „оцифровывает“ гистологические стекла и помогает врачу-патоморфологу быстрее выявлять онкологические заболевания. Это титанический, кропотливый труд, который ИИ хорошо автоматизирует», — рассказал О. Пензин.
В медицине помимо новых данных с датчиков и устройств и относительно предсказуемых снимков и видео накоплено огромное количество информации, зачастую в форме неструктурированного текста из электронных медицинских карт. Для анализа таких данных используют генеративный ИИ, способный, в отличие от традиционного, создавать новый контент, в данном случае текст. К сожалению, эти системы довольно часто ошибаются и "выдумывают" информацию.
Как отметил О. Пензин, единственный путь к доверию генеративным системам — использование их в паре с объяснимым ИИ (Explainable AI, xAI), демонстрирующим ход «мыслей». Сегодня ученые работают над внедрением генеративного ИИ для контроля качества медицинской помощи.
По прогнозам О. Пензина, на горизонте 30−50 лет ИИ станет полноценным ассистентом врачей. Он будет вести мониторинг всех пациентов, структурировать данные, инициировать исследования и в процессе находить новые закономерности.
«Именно это и есть путь к продлению качественной жизни. У ИИ-ассистента (они появятся не только у врачей, но и у пациентов) будет доступ ко всем данным о человеке. Он будет непрерывно анализировать поток информации со всех „умных“ устройств и датчиков, которые окружат каждого из нас: от носимых гаджетов и имплантатов до систем „умного дома“ и автомобиля. ИИ будет агрегировать эти данные с генетикой и медицинскими анализами, предоставляя их врачам и самим пациентам в понятном виде и, что самое главное, предсказывая риски задолго до появления первых симптомов. Мы окончательно перейдем от медицины лечения болезней к медицине управления здоровьем», — подвел итог О. Пензин.