Медицина и искусственный интеллект

0

УДК 519.7
МЕДИЦИНА И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ


Фиговский Олег Львович

Ассоциация Изобретателей Израиля, Хайфа, Израиль, figovsky@gmail.com

Введение
На момент написания статьи мировую систему здравоохранения, а вместе с ней и всю экономику цивилизованного мира, где здравоохранение является значимым элементом структуры, «проверяет на прочность» эпидемия коронавируса COVID-19. Потому обзор последних достижений человечества в медицинской отрасли стоит начать с сообщений о битве человека с COVID-19.
COVID-19. Начало
31 декабря 2019 года весь цивилизованный мир готовился к встрече нового 2020 года, и мало кто обратил внимание на сообщение, что в китайском городе Ухань госпитализированы 27 человек с диагнозом «пневмония неизвестного происхождения», 7 из них находятся в критическом состоянии. Эксперты Государственного комитета по вопросам здравоохранения Китая, успокоили мировую общественность, заявив, что угрозы пандемии пока нет, и пообещали в сжатые сроки выяснить происхождение новой болезни. Но Роспотребнадзор был начеку и предупредил российских граждан об угрозе заболеть пневмонией при поездке в Китай. 9 января китайские эпидемиологи сообщили, что установлено – возбудителем вспышки пневмонии в Ухане стал новый вид коронавируса. 11 января китайцы известили о первом умершем от нового типа коронавируса. На тот день по предварительным данным, был выявлен 41 случай заражения новым типом коронавируса, двое заболевших были выписаны из больницы, а состояние остальных пациентов оценивалось как стабильное. Под медицинским наблюдением находились 739 человек, из них 419 – медики, которые контактировали с больными. 20 января из Китая пришло сообщение, что коронавирус нового типа может передаваться от человека к человеку. Число заболевших увеличилось до 217 человек. В тот же день в Южной Корее сообщили, что пневмонией, вызванной новым типом коронавируса, заболела женщина, которая приехала из Уханя. Через день американские СМИ со ссылкой на Центр по контролю и профилактике заболеваний США опубликовали сообщение, что в стране зафиксирован первый случай заболевания коронавирусом. Заболевший – мужчина, который недавно вернулся из Китая. 22 января заместитель главы Государственного комитета по вопросам гигиены и здравоохранения КНР Ли Бинь заявил: «Существует риск прогрессирующего распространения заболевания». В переводе на обывательский язык это означало, что есть
угроза глобальной эпидемии. Также было сообщено, что основной канал заражения – воздушно-капельный. С утра 23 января жителям Уханя, ставшего эпицентром вспышки коронавируса, было предписано не покидать город без особых причин. Такими мерами власти Китая пытались ограничить распространение коронавируса. Работа общественного транспорта Уханя, метро, паромов и поездов дальнего следования была прекращена, вылет из аэропорта закрыт. Но процесс распространения нового коронавируса по планете было уже не остановить. 24 января были официально подтверждены два случая заражения новым коронавирусом во Франции. Это означало, что коронавирус проник в Европу. 25 января больной коронавирусом был выявлен в Австралии. 26 января пришла очередь Северной Америки – первый случай заражения новым коронавирусом был зафиксирован в Канаде. 30 января Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) объявила вспышку коронавируса 2019-nCoV «чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения, имеющей международное значение». 11 февраля новый коронавирус получил официальное название – COVID-19. Рецепт борьбы с новой заразой от современной медицины стал простой – самоизоляция, ограничение контактов, соблюдение правил личной гигиены.
COVID-19. Послесловие
Нагрянувший к нам неведомо откуда, то ли из дикой природы, то ли из секретных лабораторий, коронавирус, в считанные дни обрушивший мировую экономику, заставляет задуматься о векторах развития нашей цивилизации. Чтобы не оказаться побежденными в такой катавасии, представителям рода человеческого надобно пересмотреть свои подходы к жизни. В частности, к инновациям. Особенно в той их части, которая касается внедрения. Необходимо проработать методики ускоренного доведения до производства задумок ученых и разработок инженеров. Инновационные системы должны работать быстро. Скорость внедрения инноваций может оказаться определяющим фактором в критических ситуациях. И ИИИ (изобретающий искусственный интеллект) является одним из элементов, ускоряющих выведение инноваций на орбиту потребностей всего человечества.
Как современные интеллектуальные системы помогают врачам бороться с коронавирусом
Израильская компания RADLogics заявила о разработке автоматизированной программы выявления COVID-19 на основе анализа компьютерной томографии. Помимо мгновенной диагностики, она обладает высокой точностью результата и позволяет отслеживать, как протекает заболевание, уверяют разработчики. «Используя для анализа снимков алгоритмы глубинного обучения, RADLogics достиг 98,2% чувствительности (вероятность правильной диагностики больных пациентов) и 92,2%
специфичности (вероятность правильной диагностики здоровых пациентов)», – говорится в заявлении компании. Исследования проводились на основе данных о 157 пациентах из Китая и США. Для анализа 400 снимков компьютерной томографии платформе понадобилось 30 секунд. Для пациентов с коронавирусом система выводит количественные показатели снижения прозрачности легочной ткани, а также визуализирует большие помутнения на «тепловой карте» легких, как на плоских снимках в разрезе, так и в трехмерном формате. Введенный RADLogics количественный «индекс коронавируса» позволяет измерять динамику заболевания с течением времени. Разработанный в сжатые сроки алгоритм способен применяться как для диагностики коронавируса, так и для количественного анализа и мониторинга динамики заболевания.
Ученым из Медицинского центра Маунт-Синай удалось быстро разработать уникальный алгоритм для оценки снимков легких при подозрении на коронавирусную инфекцию. Его точность оказалась на уровне опытных рентгенологов, а в спорных случаях ИИ был намного точнее врачей.
Работа американских ученых служит наглядным примером быстрого внедрения технологий искусственного интеллекта для спасения жизни людей. В условиях пандемии они обучили ИИ определять изменения в легких по снимкам компьютерной томографии, чтобы быстро предоставить врачу второе мнение при постановке диагноза. Однако оказалось, что без явных повреждений на снимках ИИ мог лучше врача находить COVID-19.Обучение ИИ проводилось с помощью медицинских данные более 900 пациентов из Китая, у которых подозревали COVID-19. У 419 из них вскоре подтвердили диагноз, остальные снимки ученые использовали в качестве контроля. Чтобы улучшить результативность будущего диагностического инструмента, они также оценивали клинические данные пациентов, включая лабораторные анализы, пол, возраст и симптомы.
Чувствительность нового ИИ ученые оценили в 84% по сравнению с 75% для врачей-рентгенологов, которые также анализировали снимки и клинические данные пациентов. В спорных ситуациях, когда на снимках не было явных признаков болезни, ИИ правильно распознавал 68% случаев COVID-19. Врачи же исключили коронавирус во всех этих случаях.
Быстро обучить алгоритм искусственного интеллекта помогли миллионы людей, которые ежедневно делятся данными о своем состоянии в приложении COVID Symptom Study. Благодаря им ИИ с точностью почти 80% предсказывает вероятность инфицирования COVID-19 всего по четырем симптомам. На данный момент более 3,3 млн. человек во всем мире пользуются приложением COVID Symptom Study (ранее известное как Covid Symptom Tracker) для ежедневных отчетов о состоянии своего здоровья,
независимо от их самочувствия. Его разработала группа ученых из Великобритании с целью мониторинга роста заболеваемости COVID-19 в конкретных районах и городах. Сегодня приложение используют в разных странах в надежде помочь ученым лучше понять симптомы и этапы развития COVID-19. При скачивании приложения каждый человек указывает свой пол, возраст, а также некоторые медицинские данные, включая хронические заболевания.
Чтобы обучить алгоритм искусственного интеллекта, ученые проанализировали данные около 2,5 млн. человек из Великобритании и США, которые регулярно отчитывались о своем самочувствии в приложении. Из них около трети участников регистрировали схожие с COVID-19 симптомы. Всего участники выполнили 18374 теста, из которых 7178 тысяч были положительными. Пользуясь этой уникальной базой данных, ученые проследили симптомы, которые чаще всего возникали у заболевших. Затем команда разработала математическую модель, которая почти с 80% точностью предсказывала вероятность COVID-19, исходя из пола, возраста и четырех основных симптомов: потери обоняния или вкуса, постоянного кашля, усталости, а также периодической потери аппетита. Когда команда применила эту модель к группе из 800 тысяч пользователей со схожими симптомами, то оказалось, что в то время (эксперимент проводился с 24 марта по 21 апреля) около 17,4% людей могли быть инфицированными. Применение этого инструмента поможет быстрее и эффективнее определять заболевших людей на самой ранней стадии COVID-19 и снизить дальнейшие риски инфицирования среди ближайшего окружения человека, уверены ученые. Они также надеются, что их данные будут убедительны для правительств многих стран, которые еще не включили симптом потери вкуса и обоняния к списку главных признаков COVID-19.
Группа китайских исследователей совместно с компанией Tencent AI Lab решила помочь решить задачу предвидения внезапного перехода течения болезни у зараженных COVID-19 в стадию осложнения. Исследования показали, что 6,5% пациентов с COVID-19 могут внезапно перейти к серьезной стадии заболевания, и уровень смертности среди них может достигать 49%. Поэтому одной из ключевых задач для органов здравоохранения является выявление и лечение пациентов, у которых на ранних стадиях могут развиться тяжелые или смертельные синдромы.
Команда китайских ученых представила модель глубокого обучения, которая может предсказать риск развития критических заболеваний у пациентов с коронавирусом. Лаборатория разработала модель на основе когорты из 1590 пациентов из 575 медицинских центров в Китае, с последующей проверкой у 1393 пациентов. Совместная лаборатория сделала предиктор доступным онлайн, что позволило клиническому персоналу по всему миру рассчитать вероятность развития критического заболевания у
пациентов в течение 5, 10 и 30 дней, используя десять клинических переменных.
В то время как основное внимание проекта сосредоточено на COVID-19, долгосрочная миссия лаборатории заключается в том, чтобы «использовать большие данные и ИИ для скрининга, профилактики и контроля, а также предупреждения о вспышках, респираторных заболеваниях и заболеваниях органов грудной клетки».
Немецкая больница Саудовской Аравии, один из крупнейших поставщиков медицинских услуг в ОАЭ, автоматизирует свои комплексные бизнес-процессы с помощью программных ботов на базе AI, чтобы помочь улучшить обслуживание пациентов и сократить время ожидания пациентов во время COVID-19. Программные боты предоставляются Automation Anywhere и развертываются Advansys ESC.
Медицина + ИИ: достижения и успехи
ИИ ставит диагнозы по МРТ так же точно, как и врачи. Но в 4 раза быстрее. Эксперты-рентгенологи доказали, что искусственный интеллект может оценивать результаты МРТ, ставить диагнозы и рекомендовать лечение. При этом модель делает это так же хорошо, как и обычные врачи. При слепом сравнении специалисты не смогли отличить выводы ИИ от заключения врачей. Система работает в четыре раза быстрее, чем живой специалист, поэтому может сократить время ожидания и затраты на дополнительные обследования. Исследование показало, что существенных различий в оценках специалистов и ИИ не было. Они обнаружили одни и те же отклонения и патологию независимо от того, кто делал эти выводы. Все исследователи оценили выводы, полученные с помощью ИИ, как более качественные, чем традиционные. Пять из шести рентгенологов не смогли правильно определить, какие изображения обработаны с помощью ИИ. Инженеры отмечают, что между выводами ИИ и специалистов могут быть различия только в случае, если в исходных данных есть излишние данные или «шум». В этом случае верные выводы может сделать только радиолог, поэтому пока выводы модели проверяет живой специалист.
Команда FastMRI строила свою модель на основании того, что некоторые из собранных данных в МРТ избыточны и не нужны для выводов. Это значит, что хорошо обученная система машинного обучения может сама делать выводы о том, какие данные важны для дальнейшего заключения, а какие нет. После этого ученые тренировали модель на большом количестве данных, так как снимки МРТ очень упорядочены и предсказуемы.
Ученые из Сколтеха и Научного центра исследований и разработки иммунобиологических препаратов имени М.П.Чумакова решили узнать, могут ли системы искусственного интеллекта, помогающие покупателям в
выборе товара, порекомендовать новые соединения для лечения вирусных заболеваний. Исследователи установили, что широко используемые алгоритмы способны не только рекомендовать пользователям подходящую музыку или фильмы в интернет-магазинах, но и эффективно отбирать соединения, обладающие противовирусной активностью. «Несмотря на то, что математические алгоритмы, лежащие в основе рекомендательных систем, обладают универсальностью, требуется глубокое понимание предметной области: медицинской химии, биологии и машинного обучения, чтобы создать эффективную рекомендательную систему для отбора перспективных противовирусных соединений. Наша работа была начата задолго до эпидемии коронавируса, и мы надеемся, что результаты ее помогут научному сообществу в поиске новых молекул, подавляющих активность SARS-CoV-2», — говорит о своей работе первый автор статьи, аспирант Сколтеха Екатерина Соснина.
Ученые из MIT разработали набор алгоритмов, который самостоятельно анализирует рентгеновские снимки грудной клетки, диагностирует некоторые заболевания, включая коллапс легкого и кардиомегалию, а затем решает, достаточно у него информации для самостоятельной постановки окончательного диагноза или стоит пригласить для этого конкретного специалиста-человека. Проект был разработан в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Ученые не стали сразу тестировать систему на реальных экспертах, а разработали серию «синтетических специалистов», чтобы настроить точные параметры и натренировать алгоритмы. Первичные результаты исследования показали, что искусственный интеллект на 8% чаще достигает успешных результатов в диагностике мегалии, по сравнению с экспертами-людьми. Однако, в MIT не собираются автоматизировать все медицинские задачи, а наоборот, работают над объединением человека и машины. Подобный подход к коллаборации кажется ученым наиболее эффективным. Сейчас ученые собираются протестировать обновленную версию системы, которая работает сразу с несколькими экспертами. ИИ будет одновременно работать с опытными рентгенологами и разными группами пациентов.
MEDICINE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Figovsky Oleg
Israel Inventors Association, Haifa, Israel, figovsky@gmail.com Abstract. The article is devoted to the description of the development of COVID 19. The article talks about some of the achievements of artificial intelligence in the fight against the pandemic. Keywords: pandemic, artificial intelligence, medicine, application of artificial intelligence, projects.

Иллюстрация: integral-russia.ru

Поделиться.

Об авторе

Олег Фиговский

Академик, профессор, доктор технических наук

Прокомментировать

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.