15 декабря с докладом на Общем собрании РАН выступила доктор технических наук Валерия Грибова. Она рассказала об интеллектуальной системе поддержки принятия врачебных решений по диагностике и назначению лечения COVID-19.
«На искусственный интеллект возлагаются большие надежды. На вопрос, заменит ли искусственный интеллект врача, отвечаю: нет, не заменит. Но он точно заменит врача, который не использует искусственный интеллект.
Сегодня медикам для принятия решений необходимо учитывать множество факторов. Поэтому системы искусственного интеллекта должны помогать врачам обрабатывать большие объемы информации для принятия правильных решений».
Подробнее в комментарии:
Название видео
Информация предоставлена Информационным агентством «Научная Россия». Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.
В вашем браузере отключен JavaScript. Будет показана упрощенная версия сайта, в которой могут отсутствовать многие функции.
Смогут ли высокие технологии заменить живого врача
Воронеж: чек-лист на день – где гулять и что смотреть
Колыбель русского флота, памятник котенку и настоящие египетские мумии
Мясо не сдается: как будет выглядеть еда будущего
Когда придумают вкусное мороженое с калорийностью огурцов?
Еда без стыда. Новые тренды в столичных ресторанах
Шеф-повара рассказали, какую еду выбирают москвичи
Архитектурный китч в Москве: откуда взялись дом-яйцо и китайская пагода
Здания, построенные назло современникам — прогулка с искусствоведом
Зимний яхтинг. Как стать капитаном
Лучшие варианты яхтинга – от Крыма до Антарктиды
От балагана до Европы: как зарождались новогодние ярмарки в России
Московские ярмарки все чаще фигурируют в современных европейских рейтингах
Пожить в лесу или погладить альпак: как интересно провести январские выходные
Эко-отели, фермы и старинные усадьбы – куда отправиться, чтобы отдохнуть душой и телом
Искусство продавать. Как меняется подход к наружной рекламе
На подмосковной трассе появился баннер в виде дома, в котором «живут люди»
Что смотреть зимой: 6 главных сериалов января
«Этерна», «Миротворец», борьба с нечистью и алкогольной зависимостью
Фиаско для роста: как быть, если страх потерпеть неудачи мешает жить
«За каждыми ошибкой и провалом стоит не только бесценный опыт, но и кое-что поважнее: жизнестойкость»
Как Новый год изменили высокие технологии
С помощью елочных гирлянд играют в «Тетрис», а стены оживают с крадущимся к елке цифровым Дедом Морозом
Запасаемся попкорном: подборка лучших онлайн-сериалов на время каникул
Кинокритик Егор Беликов опросил российские видеосервисы и составил список самых популярных отечественных онлайн-сериалов
Почему особенно хочется пересмотреть серию фильмов о Гарри Поттере зимой?
Совместный просмотр поттерианы — один лучших способов провести каникулы с семьей.
Что читать на январских каникулах: 5 главных книжных новинок уходящего года
Детективы, приключения и психологические романы, которые помогут провести праздники интересно
«Костюм Деда Мороза — настоящая баня»: как работают новогодние волшебники
В чем отличия работы Деда Мороза в России и за границей
5 причин, почему искусственный интеллект не сможет заменить врачей
Решения, основанные на искусственном интеллекте (artificial intelligence, AI), меняют здравоохранение. И меняют к лучшему. Но будет ли это означать, что медицинские работники скоро будут не нужны? Конечно, нет.
Несмотря на широкомасштабную автоматизацию и цифровизацию, люди всегда будут нужны для решения конкретных задач, а использование роботов и AI, согласно новому исследованию, может даже привести к расширению занятости и повышению заработной платы. Но страх, связанный с искусственным интеллектом, есть, особенно в сфере радиологии, хирургии, даже в фармакологии.
В основном такой страх подогревают инвесторы, вкладывающие средства в новые технологии, и делают это, естественно, в своих интересах. Например, в свое время венчурный капиталист Кай-Фу Ли заявил:
AI окажет большее влияние, чем все другие технологические революции, и роботы, скорее всего, заменят 50% всех рабочих мест в следующем десятилетии.
Инвестор Винод Хосла сказал, что «машины в будущем заменят 80% врачей в сфере здравоохранения и движущей силой этого процесса будут предприниматели, а не медицинские профессионалы».
Профессор Джеффри Хинтон, крестный отец нейронных сетей, однажды сказал, что «совершенно очевидно, что мы должны прекратить обучение радиологов», так как алгоритмы восприятия изображений очень скоро будут работать явно лучше, чем люди. По его словам, радиологи — это «койот, уже перелетевший через край скалы, но который еще не посмотрел вниз».
На самом деле это пока не соответствует действительности. Решения, основанные на искусственном интеллекте, устранят потребность в человеческом труде и заменят людей на медицинских работах, которые людям все равно не нравились.
Это администрирование, контроль графика, дезинфекция больничных помещений, предложение решений в области телемедицины.
А также будут использоваться алгоритмы, помогающие врачам во многих областях, таких как диагностика, анализ изображений и поддержка принятия решений, оптимизация больничных ресурсов или клинического рабочего процесса, прогнозирование, разработка лекарств и прецизионная медицина.
Искусственный интеллект изменит смысл того, что значит быть врачом, некоторые задачи исчезнут, а другие будут добавлены в рабочие процессы. Однако, никогда не будет ситуации, когда робот или алгоритм займет место врача.
Вот пять основных причин, по которым AI никогда не сможет заменить врачей.
Сочувствие невозможно заменить
Даже если бы набор технологий предлагал блестящие решения, им было бы трудно имитировать человеческое сочувствие. Потому что в основе сострадания лежит процесс построения доверия — выслушивание другого человека, внимание к его потребностям, выражение чувства понимания и реагирование таким образом, чтобы другой человек знал, что его поняли.
В настоящее время мы не готовы доверять цифровым системам, даже с решением, принимать или не принимать обезболивающие, или даже там, где они уже лучше, чем люди — например, во взятие крови на анализ. Нам понадобятся врачи, которые будут держать нас за руки и рассказывать нам об изменяющем жизнь диагнозе, о том, как они проводят терапию. Алгоритм не может заменить этого.
У врачей нелинейный метод работы
Ни один алгоритм не смог бы поставить диагноз, который основан не на измерениях, а сопутствующих обстоятельствах в жизни пациента. Конечно, данные, измерения и количественный анализ являются важнейшей частью работы врача. В будущем это будет еще более критично. Но установление диагноза и лечение пациента — это не линейные процессы. Такая работа требует творческого подхода и навыков решения проблем, которых никогда не будет у алгоритмов и роботов.
Пациенты и их образ жизни варьируются в зависимости от того, насколько люди отличаются друг от друга. Болезни также имеют эту же особенность.
Таким образом, ни один случай не является одинаковым; каждый из них требует внимания со стороны врачей-людей. До появления сложных, цифровых решений врачи основывали свои решения на данных из простых медицинских приборов.
В будущем задача будет прежней, только будут использовать более сложные технологии.
Сложные цифровые технологии требуют участия компетентных профессионалов
Все более сложные цифровые решения в области здравоохранения требуют компетентности квалифицированных медицинских работников.
Человеческий мозг настолько сложен и способен контролировать столь обширный объем знаний и данных, что просто не стоит развивать искусственный интеллект, который берёт на себя эту работу — человеческий мозг делает это уже хорошо. Стоит запрограммировать повторяющиеся, основанные на данных задачи и оставить сложный анализ/решение на усмотрение человека. Это не невозможно, но это не стоит усилий.
Ни один робот или алгоритм не может интерпретировать сложные, многослойные задачи, особенно с участием психики. Они будут предоставлять данные, а интерпретация всегда будет оставаться человеческой территорией.
Всегда будут задачи, которые алгоритмы и роботы не смогут выполнить
Врачи, медсестры и другие медицинские работники ежедневно выполняют множество однообразных и повторяющихся задач. Исследование показало, что в США средний врач тратит 8,7 часов в неделю на администрирование.
Психиатры тратят наибольшую часть своего рабочего времени на бумажную работу (20,3%), за ними по такой загрузке следуют терапевты (17,3%) и семейные врачи общего профиля (17,3%).
Эти типы задач и процедур могут быть автоматизированы — и они должны быть автоматизированы.
Однако существуют обязанности и задачи, которые не могут быть выполнены с помощью технологий. В то время как компьютер может просеять миллионы страниц документов за секунды, он никогда не сможет выполнить, например, маневр Геймлиха*. Всегда будут задачи, в которых человек будет быстрее, надежнее, ну или дешевле технологии.
Технологии никогда не будут противопоставляться людям
Постоянное создание образа врага из технологии искусственного интеллекта должно быть остановлено раз и навсегда. Это никогда не было технологией против человека, так как технологические новшества всегда служили цели помогать людям. Конечной целью является обеспечение взаимодействия между человеком и технологией.
Исследование по выявлению метастатического рака молочной железы с помощью системы на основе глубокого обучения показывает нечто подобное.
Когда предположения системы глубокого обучения были объединены с диагнозами патоморфолога, классификация изображений, а также оценка локализации опухоли значительно улучшились. Более того, коэффициент человеческих ошибок снизился на 85%.
Полученные данные показывают, что искусственный интеллект и люди наиболее сильны, когда они сотрудничают.
Представьте, на что могло бы быть способно наше здравоохранение, если бы творческий подход и навыки решения проблем врачей сочетались с бесконечной вычислительной мощностью и когнитивным ресурсом технологии. И это уже существует, нам просто нужно принять новую реальность.
* Маневр Геймлиха — это быстрая и эффективная манипуляция, относящаяся к первой помощи. Именно этот приём применяют, если у человека возникает удушье и он не может дышать.
По материалам Medical Futurist, Healthcare Finance, The Black Box, Scientific American.
Искусственный интеллект не заменит врачей: 5 причин
Шумиха и страхи окружают искусственный интеллект, считается, что он сделает многие профессии устаревшими.
Страхи подогревают новости от крупных компаний, например, под сокращение в Сбербанке попали тысячи сотрудников. Паника докатилась и до медицинской сферы.
ИИ заменит большинство медицинских специалистов? Не все так печально! Вот 5 фундаментальных причин, почему ИИ никогда не сможет заменить врачей.
Опасения возникли в сфере здравоохранения не на пустом месте, искусственный интеллект показал впечатляющие результаты в рентгенологи, уже существуют роботы превосходящие точностью навыки хирургов.
В конце 2016 года, профессор Джеффри Хинтон, заявил: «совершенно очевидно, что мы должны прекратить обучение радиологов, поскольку алгоритмы восприятия изображений очень скоро будут явно лучше, чем люди.» Но он ошибался.
Хотя многие признаки указывают на то, что ИИ полностью перевернет мир медицины, и многие другие технологии также оказывают преобразующее влияние на отрасль, заявлять, что большинство медицинских профессионалов исчезнет, это очень безответственно. Например, это может отпугнуть студентов-медиков от того, чтобы они стали рентгенологами.
В своем выступлении на технической конференции в Сан-Хосе в мае 2017 года Кертис Ланглотц, профессор радиологии и информатики в биомедицине Стэнфордского университета, упомянул, как он получил электронное письмо от одного из своих студентов.
Студент рассказал, что он думал о том, чтобы поступить в радиологию, но не знает, будет ли эта профессия жизнеспособной.
Здравоохранение будет нуждаться в людях в будущем
ИИ появится в здравоохранении в ближайшие 10 лет. А через 10 лет ИИ станет уже рутинным в практике.
В течение ближайших трех лет у нас будет много алгоритмов машинного обучения в активном клиническом экспериментальном тестировании и одобренном использовании.
Более того, ИИ преобразит смысл того, что значит быть врачом: некоторые задачи исчезнут, а другие будут добавлены в рабочий процесс. Однако никогда не будет ситуации, когда робот, либо алгоритм займет место врача.
1) Мы не можем заменить эмпатию
Даже если такие технологии будут предлагать гениальные решения, они не смогут имитировать симпатию. Почему? Потому что в основе эмпатии лежит процесс построения доверия: слушать другого человека, обращать внимание на его потребности, выражать чувство сострадания и реагировать таким образом, чтобы другой человек знал, что он был понят.
В настоящее время вы вряд ли доверите роботу или умному алгоритму решение, изменяющее жизнь, или даже с решением о том, принимать ли болеутоляющие, если уж на то пошло. Взгляните, например на NHS и их эксперимент, облегчения нагрузки на их линии здоровья с чатботами.
Пациенты, участвующие в тестировании указали, что они будут использовать систему, чтобы попасть на прием к врачу быстрее, вместо того, чтобы прислушиваться к рекомендациям бота. Это может измениться в будущем, но мы никогда не сможем отказаться от человеческой эмпатии.
Алгоритм не может заменить это. Никогда.
2) Врачи используют нелинейный метод работы
В сериале Доктор Хаус, команда не могла понять, как мальчик мог быть отравлен. Они рассмотрели множество вариантов: лекарства, пищевое отравление, отравление пестицидами. Для каждого возможного диагноза они использовали другой вариант лечения.
Но каждый раз пациенту становилось хуже – пока они не выяснили, случайно, что мальчик не стирал джинсы, которые он купил у уличного торговца, а торговец держал брюки в грузовике с инсектицидами.
Мальчик не постирал джинсы, прежде чем надеть их, и его кожа поглотила яд.
Ни один алгоритм не смог бы поставить такой диагноз. Хотя данные, измерения и количественный анализа являются важной частью работы врача – постановка диагноза и лечение пациента – это не линейный процесс. Для этого необходимы творческие способности и навыки решения проблем, которых у алгоритмов и роботов никогда не будет.
Пациенты и их образ жизни различаются в той степени, в которой отличаются люди. Болезни имеют ту же особенность. Таким образом, ни один случай не является одинаковым; каждый из них требует внимания человека.
3) Комплексные цифровые технологии требуют компетентных специалистов
Все более сложные цифровые решения для здоровья потребуют компетентности квалифицированных медицинских специалистов. Не важно, идет ли речь о роботах или ИИ. Возьмем, например, наиболее известный хирургический робот да Винчи.
Он имеет увеличенную 3D-систему видения высокой четкости и крошечные инструменты, которые сгибаются и вращаются намного больше, чем человеческая рука. Тем не менее, хирурги должны научиться управлять им, и для этого требуется практика.
Ни один робот или алгоритм не может четко интерпретировать сложных, многоуровневых задач – которые требуют вовлечение психики. ИИ может предоставлять данные, интерпретация всегда будет оставаться человеческой территорией.
4) Всегда будут задачи, которые роботы никогда не смогут выполнить
Врачи, медсестры и другие сотрудники медицинского персонала имеют много громоздких однообразных и повторяющихся задач каждый день. В исследовании говорится, что в Соединенных Штатах, в среднем врач тратит 8.
7 часов в неделю на административную работу. Психиатры тратили наибольшее количество рабочего времени на оформление документов (20,3%), за ними следуют терапевты (17,3%) и семейные врачи/врачи общей практики (17,3%).
Эти типы задач и процедур могут быть автоматизированы.
Однако, есть ответственность и обязанности, которые ИИ не может выполнить. В то время как IBM Watson может просеивать миллионы страниц документов за считанные секунды, он никогда не сможет сделать прием Геймлиха. Всегда будут задачи, которые люди будут выполнять быстрее, надежнее или дешевле, чем технологии.
5) ИИ никогда не было техникой против человека
Последовательное и постоянное построение образа врага должно прекратиться раз и навсегда.
Это никогда не было технологией против людей – так как технологические инновации всегда служат цели, чтобы помочь людям.
Представьте себе, на что было бы способно здравоохранение, если бы творческие способности и навыки решения проблем были объединены с бесконечной вычислительной мощностью и когнитивным ресурсом технологий.
Сотрудничество между людьми и технологиями является наилучшим результатом. Когда рекомендации ИИ сочетались с диагнозами врача, классификация изображений, а также оценка локализации опухоли, значительно улучшились. Более того, уровень человеческих ошибок снизился на 85 %. Полученные данные показывают, что искусственный интеллект и люди являются наиболее эффективными, когда они сотрудничают.
Технологии помогут медицинским специалистам стать более эффективными, делать меньше ошибок, быстрее и точнее ставить диагнозы.
Медицинский перевод. СВАН
Цифровой сервис не заменит врача, но сильно ему поможет
Цифровой сервис, названный «КТ-калькулятором», внедрен в систему ЕМИАС и уже помогает врачам принимать решение о необходимости назначения компьютерной томографии пациентам с коронавирусом.
«КТ-калькулятор» апробировали на базе Городской клинической больницы № 67 имени Ворохобова.
Главный врач больницы Андрей Шкода рассказал «ВМ», откуда взялась идея создания такого сервиса и как он будет развиваться.
— Андрей Сергеевич, как зародилась идея создания «КТ-калькулятора»? Почему было решено сотрудничать именно с командой из МГУ?
— Идея зародилась у нашей команды, а командой я называю врачей и ученых из МГУ, потому что наша клиника является также университетской клиникой.
Команда достаточно многогранная и большая: это коллеги и из департамента здравоохранения, и из департамента информационных технологий, которые активно нам помогали, и, конечно же, ученые из МГУ имени Ломоносова с кафедры интеллектуальных информационных технологий.
Мы неоднократно собирались, обсуждали разные проблемы, и у нас родилась идея создания «КТ-калькулятора». У нас в городе действуют КТ-центры.
Мы обратили внимание, что в них в том числе делаются исследования крови, и стали рассматривать, как результаты исследований коррелируют между собой. В конечном счете мы подошли к решению этой проблемы.
Шаг за шагом, в течение семи месяцев мы решили эту задачу.
— И врачи, и программисты разговаривают на языках, непонятных простому человеку. Как вам удалось договориться, понять друг друга?
— Действительно, когда мы начинали работать, ребята из МГУ задавали вопросы вроде бы на русском языке, а мы их не совсем понимали. То же самое было с нашей стороны: когда мы говорили, они не понимали нас. Но постепенно, шаг за шагом мы стали слышать и понимать друг друга. Это дорогого стоит, такой опыт будет полезен и в дальнейшей работе.
— «КТ-калькулятор» — это помощник врача или альтернатива?
— Ни в коей мере «КТ-калькулятор» не является заменой компьютерной томографии и уж тем более — заменой врача. Это новый инструмент в системе поддержки врачебных решений, важный инструмент.
В некоторых случаях он позволяет понять, что КТ делать необязательно, а в некоторых — наоборот, говорит о необходимости проведения исследования.
Но окончательное решение по совокупности факторов все равно принимает врач.
— Сервис испытывался на базе вашей больницы. Каковы были первые отзывы?
— Мы протестировали калькулятор, посмотрели, как он работает. Первые результаты нас очень впечатляют и радуют. Сервис уже внедрен в ЕМИАС, можно просто пройти по ссылке ct.emias.mos.ru и начинать работать, что мы, собственно, уже и делаем.
— Насколько можно доверять машине в вопросе принятия таких решений?
— Точность «КТ-калькулятора» составляет около 90 процентов. Он создан по принципу машинного обучения. Показатели, которые вы видите, пройдя по ссылке, взялись не из ниоткуда. На основе обработки большого количества данных мы получили именно эти факторы, которые наиболее значимы при диагностике пневмонии.
Сегодняшняя версия сервиса хорошо работает, и чем больше она работает, тем более совершенным и гибким становится механизм.
— Как «КТ-калькулятор» сможет помочь врачам из других регионов?
— Все дело в его абсолютной доступности. По ссылке может перейти любой врач. При этом сервис достаточно прост в работе. Таким образом, врачи, к примеру, в отдаленных регионах, где есть некоторые сложности и ограничения, связанные с проведением компьютерной томографии, также смогут пользоваться калькулятором. Он будет полезен как врачам стационаров, так и амбулаторных учреждений.
Технологии спасения подводников опробовали для лечения коронавируса
Чем опасна современная тенденция замены очной консультации интернет-диагностикой?
Абаев Юрий Кафарович
Внедрение современных информационных технологий в практику здравоохранения изменяет методы диагностики, организацию лечения и восстановления здоровья. Для обозначения этих процессов используют термины «электронное здравоохранение», «кибер-медицина», «телемедицина». ВОЗ рассматривает данные технологии как средство улучшения медико-санитарной помощи, повышения качества жизни населения и сокращения расходов на оказание медицинских услуг.
Несмотря на то, что электронное здравоохранение только начинает свое становление и для многих это лишь причудливое словосочетание, интернет-медицина стала привычным явлением для активных пользователей Сети.
Все больше граждан ищут информацию о здоровом образе жизни и своих заболеваниях, используя медицинские сайты и онлайн-консультации врачей.
Общение через Интернет помогает социальной и психологической реабилитации инвалидов и людей с тяжелыми заболеваниями (рак, ВИЧ/СПИД и др.).
Социальные сети позволяют медикам обмениваться опытом, быть в курсе последних научных достижений, повышать свой профессиональный уровень, используя различные формы непрерывного дистанционного образования.
Однако применение Интернета наряду с явными преимуществами породило немало проблем. Правовая «туманность» в данной сфере может привести к подмене основных задач медицины коммерческими интересами. Многочисленные сайты создаются не только для консультации пациентов, но и для рекламы фармацевтической продукции.
При этом качество информации варьирует от научно-обоснованных рекомендаций до сведений абсолютно неверных и даже опасных, поэтому больной легко может стать инструментом в реализации чьих-то интересов, весьма далеких от медицины. Интернет позволяет врачам поддерживать связь со своими пациентами, следить за состоянием их здоровья.
Но одно дело, когда это дополнение к очным консультациям и совсем другое — если они являются альтернативой последним.
И может ли такая практика называться консультированием? Во-первых, возникает проблема достоверности диагноза и назначения лечения исходя только из текста электронного письма; во-вторых, довольно сложно установить квалификацию кибердоктора.
В прошлом веке на волне оптимизма, рожденного научными открытиями, А. Вассерман (1866— 1925) провозгласил: «Наступила пора устанавливать диагноз, не видя больного, на основании одних лишь лабораторных анализов».
В XXI веке этот лозунг утверждается все больше.
Сопротивление бесполезно, мышление становится технократическим и сегодня новое поколение врачей с энтузиазмом и верой во всемогущество научно-технического прогресса смотрит на телемедицину.
Нельзя отрицать целесообразность дистанционной диагностики в определенных условиях, однако ожидать безошибочности от высокой технической оснащенности медицины и Интернета не следует.
Как и ранее, объектом лечения будет не только болезнь, но и больной со всеми его индивидуальными особенностями.
Интуиция в комплексе с глубокими знаниями и гуманным отношением к пациенту, до сих пор демонстрирующими свое могущество в распознавании недуга при непосредственном контакте с больным, не могут быть переданы через Сеть, поэтому уникальный случай всегда будет «издеваться» над интернет-диагностикой.
Научно-технический прогресс значительно изменил возможности объективизации патологических процессов в организме человека, методы диагностики и лечения — в этом большое завоевание и, как ни парадоксально, одна из проблем медицины.
Обусловлено это недостаточной гуманитарной подготовкой врача и «поклонением» медицинской технике.
Ценой, которую платит современная медицина за высокую техническую оснащенность и веру в ее безграничные возможности, является атрофия клинического мышления, где за сугубо механической работой упускается подлинное искусство врачевания.
Пока еще нет доказательств того, что глобальная Сеть «победит» людей, давших клятву Гиппократа.
Хочется верить, что эмоциональные и этические факторы, имеющие большое значение в диагностике и лечении, не смогут заменить даже самые совершенные технологии связи.
Однако не следует забывать о судьбе аптекарей, которых прогресс медицины превратил из мастеров создания лечебных составов в продавцов готовых лекарственных препаратов.
Автор(ы): Абаев Ю. К.
Заменит ли искусственный интеллект доктора? — Будущее на vc.ru
Рынок машинного обучения в медицине препарирует Илья Ларченко, директор по инновациям мобильной клиники DOC+.
{«id»:37716}
Системы искусственного интеллекта (ИИ) и технологии машинного обучения постепенно проникают во все сферы нашей жизни. Где-то, например, в поисковых сервисах или рекомендательных системах интернет-магазинов, их присутствие стало для нас незаметным. Где-то, скажем, в области беспилотных автомобилей, мы ждем, пока технология выйдет из R&D-центров и «попадет» на дороги.
Не исключение и одна из самых консервативных сфер — медицина. Первые попытки внедрить искусственный интеллект в медицинские системы предпринимались еще 40 лет назад, но по-настоящему массовым этот процесс стал недавно.
Внедрение любых новых технологий всегда вызывает много вопросов и шквал критики со стороны консерваторов. В медицине это особенно актуально, так как решения, принимаемые машиной, могут повлиять на жизнь и здоровье людей. Чтобы внести ясность в эту область, далее я отвечу на ряд популярных вопросов о применении систем искусственного интеллекта в медицине.
Термин «искусственный интеллект» зачастую понимается людьми не совсем корректно.
Под влиянием массовой культуры, люди, не знакомые с этой областью науки, считают, что ИИ — это суперсложный и умный компьютер, способный мыслить как человек и решать любые задачи, в том числе творческие.
Для описания такого искусственного интеллекта обычно использую термин «сильный ИИ», но пока он существует лишь в фантастических фильмах и книгах. При этом нет 100% гарантии, что он действительно будет когда-либо создан.
Поэтому обычно под «искусственным интеллектом» подразумевают «слабый ИИ» — алгоритм который не имеет «разума», но решает одну узкоспециализированную задачу, например, находит котиков на картинках или предсказывает изменение курса акций.
Термин искусственный интеллект стал часто «мелькать» в научных статьях и в прессе несколько лет назад. Но самой науке уже десятки лет, и в разные годы популярность приобретали различные синонимы ИИ: машинное обучение (Machine Learning), интеллектуальный анализ данных (Data Mining), наука о данных (Data Science), но по сути, все эти термины взаимозаменяемы и обозначают одну область.
На практике задачи машинного обучения обычно сводятся к автоматическому нахождению неизвестных и неочевидных зависимостей в данных.
Популярный пример — задача классификации: есть обучающая выборка, для которой известны входные (например, КТ снимок легких человека) и выходные данные (информация, есть ли у человека рак легких), на основании этих пар система должна определять наличие известной информации на ранее неизвестных ей снимках.
Разработчик не задает правила поиска рака на снимках, он задает правила обучения системы, а критерии наличия раковой опухоли алгоритм формирует для себя сам. Именно в этом и заключается его «интеллектуальность».
Машинное обучение может показывать хорошие результаты на любых задачах с большим объемом структурированных (или хотя бы структурируемых) данных. В медицине машинное обучение чаще всего применяется для:
- Распознавания изображений (КТ, рентген, МРТ, снимки сетчатки, фотографии кожи). Например, в этой области работает стартап Behold.ai. Решение компании определяет заболевания легких на рентгеновских снимках с вероятностью, близкой к 85%.
- Оценки риска осложнений заболеваний. Компания RxPREDiCT использует машинное обучение для определения «групп риска» среди больных. RxPREDiCT предоставляет специальные инструменты, которые учитывают заболевания пациентов и помогают людям поддерживать здоровый образ жизни. Например, система подбирает индивидуальную диету и отслеживает потребляемые калории.
- Предпервичной медицнинской помощи и маршрутизации пациентов. Различные симптом-чекеры на базе ИИ (например, ADA, Babylon, Your.MD, WebMD и др.) анализируют жалобы пациента, дают ему информацию о возможных заболеваниях и при необходимости направляют к нужному специалисту. Точность постановки диагноза по одним только жалобам далека от 100%, и в большинстве случаев система так или иначе направляет пациента к доктору, однако такие решения покрывают широкий спектр «популярных» заболеваний, выявляют осложнения ОРВИ, борются с «самолечением» и существенно снижают нагрузку на врачей первичного звена.
- Помощи в постановке диагнозов и назначении лечения. Решения Bay Labs, в основе которых лежат системы искусственного интеллекта, позволяют врачам быстро оценить эхокардиограмму пациента и получить важную информацию о состоянии его сердца: размеры, форму, объемы перекачиваемой крови, а также определить повреждение тканей.
- Оценки качества медицинской помощи. Например, мы в DOC+ используем систему на базе машинного обучения, которая оценивает качество заполнения электронных медицинских карт врачами, правильность постановки диагноза и назначения лечения. Это помогает поддерживать стандарты лечения, основанные на доказательной медицине, и «вооружать» ими всех наших врачей.
- Анализа данных носимых устройств и медицинских девайсов. Американская компания PhysIQ создает продукт VitaLink для мониторинга состояния тяжелобольных пациентов. Платформа фиксирует показатели здоровья: частоту сердцебиения, активность, дыхание. Все эти измерения производятся с помощью носимых устройств в домашних условиях.
Пока что речи о замене врачей «роботами» не идет, наоборот, все новые технологии призваны помогать докторам: повышать качество их работы и эффективность за счет умных подсказок и автоматизации рутинных процедур. Однако в отдельных задачах точность постановки диагноза алгоритмом уже превышает человеческую, а это значит, что роль врачей в этих сферах может измениться.
Киберхондрик против робота-хирурга. Что ждет пациента в будущем
Информацию из данного раздела нельзя использовать для самодиагностики и самолечения. В случае боли или иного обострения заболевания диагностические исследования должен назначать только лечащий врач. Для постановки диагноза и правильного назначения лечения следует обращаться к Вашему лечащему врачу.
Врач и пациент: их взаимоотношениями всегда были непростыми, а сейчас тем более оставляют желать лучшего. Больные жалуются на то, что их плохо лечат, а найти грамотного врача становится все сложнее. Доктора недовольны тем, что их клиенты, начитавшись информации в Интернете, не следуют предписаниям. Как изменится эта ситуация в будущем? Какой он, пациент будущего: ответственный и информированный или избалованный технологиями?
Куда пойти лечиться?
Если вы хотите вкусно и изысканно поужинать, к вашим услугам целый ряд ресторанных рейтингов, возглавляет который знаменитый и наиболее влиятельный Michelin Guide.
А вот как найти доктора, который окажет квалифицированную и качественную помощь? Ведь не секрет, что многие из них работают в узких сегментах, которые не определены их специализацией.
Например, вы не пойдете лечить спину к нейрохирургу, который имеет больший опыт в лечении головы, и наоборот.
Все попытки каким-либо образом отрейтинговать врачей пока нельзя назвать удачными. Если в холле медицинского центра играет арфа, это здорово, но никак не помогает лечить людей. Даже наличие современного «навороченного» оборудования и оснащенной операционной не означает «по умолчанию», что здесь окажут качественную медицинскую услугу.
Единственная информация о качестве медицинской помощи, которая доступна пациенту, передается по каналам так называемого «сарафанного радио». Но и здесь не все так просто. Больной, общаясь со своими собратьями по несчастью, по большей части может оценить только общение между ними и доктором.
Очень ярко иллюстрирует такие отношения анекдот: Бог сошел на Землю и сел на прием в поликлинику в качестве участкового врача. К нему закатывается человек на коляске. Бог говорит ему: «Встань и иди». Тот встает и выходит в коридор. Очередь больного спрашивает: «Как новый доктор?». Тот говорит: «Ужасно, даже давление не померил».
Статистически у врачей, которые нравятся пациентам, больные живут значимо меньше. Просто потому, что эти доктора не настаивают на том, чтобы делать что-то неприятное. Если врач жестко настаивает на болезненных процедурах, он не будет нравиться. У такого специалиста низкий уровень эмпатии, он несимпатичный.
Одна из самых сложных задач в здравоохранении – квалиметрия, то есть количественное измерение качественных показателей оказываемой медицинской помощи.
Несмотря на кажущееся информационное изобилие, задача выбора врача до сих пор не решена, и не существует инструментов, которые могли бы помочь пациентам. Пока единственное, что пациент действительно может оценить – это сервис. И если он рассматривает себя именно как потребитель, покупатель сервиса, то очевидно, что «обертка» медицинской услуги будет иметь все большее значение.
По мнению руководителя направления цифровой медицины ИНВИТРО Бориса Зингермана, риск такой системы оценки заключается в том, что у очень хорошего врача могут быть не самые лучшие показатели именно потому, что он берется за трудные случаи, за которые не возьмутся его коллеги. «Кроме того, таких систем рейтингования боятся сами врачи, потому что в них видят лазейки для недобросовестных профессионалов», — считает эксперт.
Привет, доктор Гугл
Есть и другая проблема в отношениях между врачом и его подопечным. Британская ассоциация врачей общей практики обеспокоена количеством пациентов, которые приходят на прием, заранее и самостоятельно поставив себе диагноз в Интернете: они составляют около 80% от общего числа обращающихся за помощью.
Загрузка...
