РОБОТЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ

0

О.Л. Фиговский
Доктор технических наук, Академик EAS, РИА и РААСН, Президент
Ассоциации изобретателей Израиля, Глава Департамента науки,
технологий и образования Альянса Народов Мира, Израиль,
figovsky@gmail.com


О.Г. Пенский
Доктор технических наук, профессор Пермского государственного национального исследовательского университета, Россия,
ogpensky@mail.ru
Приводится определение идеального медицинского робота, описывается классификация медицинских роботов по их функциональному назначению, приводятся примеры конкретных медицинских робототехнических систем и искусственного интеллекта, указываются слабые стороны применения искусственного интеллекта и роботов в медицине, рассматриваются законодательные акты РФ о телемедицине.

Ключевые слова: робот; искусственный интеллект; медицина; телемедицина; виды
медицинских роботов.

ROBOTS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN

MEDICINE

O. Figovsky
Doctor of Technical Sciences, Academician of EAS, RIA and RAASN, President of the Israel Inventors Association, Head of the Department of Science, Technology and Education of the Alliance of the Nations of the
World, Israel, figovsky@gmail.com
O. Pensky Doctor of Technical Sciences, Professor, Perm State University, Russia,
ogpensky@mail.ru
The definition of an ideal medical robot is given, the classification of medical robots according to their functional purpose is described, examples of specific medical robotic systems and artificial intelligence are given, weaknesses in the use of artificial intelligence and robots in medicine are indicated, legislative acts of the Russian Federation on telemedicine are considered.

Keywords: robot; artificial intelligence; medicine; telemedicine; types of medical robots.

Введение

В настоящее время происходит почти повальная роботизация всего, что только возможно. Роботы входят во многие сферы человеческой деятельности: от военных проектов — обороны и нападения — до школьного образования.
Общество входит в новую для себя большую эпоху, в которой сам человек стремительно заменяется на его подобие. Целью подобия, как говорят политики, является улучшение жизни человека.

В работе авторов настоящей статьи «Реальные и мнимые цели искусственного интеллекта» [URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_45155635_55275704.pdf] уже описывались некоторые аспекты внедрения роботов в социум. Сейчас мы рассмотрим не общее влияние искусственного интеллекта на общество, а
конкретные особенности, касающиеся применения роботов в медицинской
сфере.
Целью создания робототехнических систем является, прежде всего, создание автоматов, способных самостоятельно принимать решения. Поэтому введем соответствующее этой цели определение идеального медицинского робота.

Определение.

Идеальным медицинском роботом назовем автомат, способный самостоятельно принимать решения и умеющий производить
медицинские манипуляции.
Медицинские роботы — это результат междисциплинарных научных и технических исследований по автоматизации здравоохранения.

Классификация медицинских роботов по областям применения

Как можно разделить роботов по областям применения [URL: http://robotrends.ru/robopedia/zachem-nuzhny-medicinskie-roboty]? Следует, прежде всего, выделить роботов, призванных автоматизировать труд врача. К таким системам относятся роботы для облегчения диагностики заболеваний (включая диагностику в режиме телепристуствия), проведения хирургических операций, как da Vinci, радиационной терапии, реабилитации,
анастезии и т.п.

Робопациенты — это целая группа роботов-тренажеров для обучения врачей и другого медицинского персонала. Такие тренажеры имитируют пациента — целиком или только относящийся к теме обучения "фрагмент". Есть, например, адресованная учащимся на стоматологов система Showa Hanako 2, Япония, или виртуально-роботизированный зад для тренировок начинающих проктологов. Есть робот-симулятор роженицы или родившегося
недоношенным ребенка. Есть роботы, призванные облегчить труд младшего медицинского персонала, например, роботы для проведения инъекций и забора анализов, роботы-тележки для обхода больных, способные вносить данные в истории болезни на основе речи врача (системы speech-to text или в виде звуковых файлов).

В медицинских учреждениях используются разнообразные вспомогательные роботы, например, роботы-курьеры TransCar или TUG для транспортировки по медучреждениям лекарств, инструментов и прочего.
Отдельное направление — роботы, предназначенные для реабилитации пациентов после операций или активной фазы заболеваний. Есть различные робототехнические системы восстановления подвижности после операций или инсульта, например, швейцарские системы Lokomat.
Робопротезы предназначены для постоянного ношения людьми сограниченной мобильностью. Различают протезы ног, протезы рук, протезы кисти руки. Активный поиск идет в направлении снижения стоимости таких протезов, улучшения их управляемости, автономности. Передовым является направление протезов с обратной связью — такие позволяют пациентам
ощущать — к чему они прикасаются, чтобы контролировать усилия.
Медицинские экзоскелеты могут использоваться для возвращения   частичной подвижности маломобильным категорям пациентов. Их принято разделять на реабилитационные — для ускорения восстановления пациентов после травм и операций и на те, что предназначаются для постоянного ношения маломобильными людьми в домашних условиях и не только.
Существует перспективное направление "роботов-таблеток" — такая таблетка рассчитана на длительное активное функционирование в организме. Проглоченная пациентом, она вводит в его организм лекарство там и в тех дозировках, где и как это обеспечивает наилучший эффект, позволяя снижать дозировки и сопутствующий вред для организма. Пока что идет фаза экспериментов с ними, например, в компаниях Novaris & Rani Therapeutics.
Роботы телеприсутствия могут использоваться для удаленного общения с пациентами их родственников, или, например, для общения пациентов из разных палат между собой — применение таких роботов особенно актуально для
инфекционных отделений.
Для облегчения жизни пациентов предназначены роботы-сиделки и другие роботы — помощники пациентов. Они могут, например, помочь встать с постели и дойти до туалета, пересесть в кресло-каталку.
Непривычное направление — роботы, основанные на теории социальной взаимопомощи, адресованные пожилым людям. Пожилой пациент вынужденный взять на себя роль заботящегося о ком-либо, например, о роботе- младенце Babyloid, подсознательно ощущает свою значимость, полезность и благодаря этому его состояние улучшается. Есть также роботы "взаимной заботы", например, шведский Hobbit — он подразумевает, что пожилой человек и робот взаимно заботятся друг о друге, забота о роботе упрощает человеку принятие заботы со стороны робота.
Фармацевтические роботы — направление автоматизации аптек, роботы, способные облегчить труд провизора. Это, например, Consis B2, M5000 и другие.

Эффекты от использования медицинских роботов

Использование медицинских роботов обеспечивает самые различные положительные эффекты:
— повышение уровня автоматизации облегчает труд врачей, повышает его производительность, может обеспечивать выход на принципиально новые уровни возможностей (повышение сложности доступных операций, снижение инвазивности операций и других видов лечения, а также вероятности врачебных ошибок);
— снижение расходов на средний и младший медицинский персонал,
облегчение труда этого персонала, включая фармацевтов;
— интенсификация процессов возвращения пациентов к нормальному
существованию после травм, заболеваний, операций;
— повышение мобильности маломобильных групп населения;
— облегчение дожития для пожилых пациентов;
— облегчение пребывания пациентов в больницах, сглаживание проблем, связанных с "отрывом" пациентов от привычного круга общения, от семьи, обеспечение контактов или удаленного наблюдения за пациентом в больнице или пожилым человеком у него дома членами его семьи, которые могут находиться в другом месте;
— другие.
По оценке BCG [URL: https://incrussia.ru/news/tehnologii-v-meditsine-kak- roboty-provodyat-diagnostiku-raka-i-stanovyatsya-sidelkami/], в 2020 году рынок медицинской робототехники достиг $8 млрд. Наибольшую долю в нем занимает автоматизированная диагностика ($1,3 млрд), а также оценка рисков и разработка соответствующего лечения пациента ($2,8 млрд). Процесс роботизации в сфере медицины идет по двум направлениям. Первое — разработка инновационных технологий лечения и диагностики, которые позволят повысить их точность и эффективность. Второе — создание систем и аппаратов, позволяющих оптимизировать затраты.
Искусственный интеллект уже сейчас помогает сделать лечение и диагностику эффективнее. Еще в 1987 году компания Accuray представила кибер-нож (CyberKnife): уникальную роботизированную радиохирургическую систему для лечения новообразований любой локации. Кибер-нож может с субмиллиметровой точностью доставлять фотоны в злокачественные клетки.
Сегодня в мире работает около 250 таких устройств. Имя еще одного медицинского робота — Da Vinci. Этот робот-хирург помогает проводить операции в сотнях клиник по всему миру, в частности в России.
В 2013 году клиники США начали использовать суперкомпьютер IBM Watson в качестве онколога-диагноста. Искусственный интеллект, способный проанализировать огромное количество данных, справляется с задачей лучше
среднестатистического врача. В некоторых случаях роботы заменяют медперсонал. В Японии система HOSPI развозит и раздает лекарства пациентам больниц. Робот телеприсутствия RP-VITA позволяет врачу общаться с пациентом дистанционно, получая актуальные данные о его здоровье. Они также могут помочь в уходе за больными: роботы VGo помогают пациентам ускорить реабилитацию и не потерять связь с внешним миром, а роботы-поводыри
Lightbot помогают незрячим людям передвигаться по городу при помощи датчиков.
Искусственный интеллект может изменить не только процесс диагностики и лечения, но и подход к кадровой политике. Когда роботы научатся выполнять рутинную и структурированную работу, медицинские работники смогут
сосредоточиться на решении более сложных задач.

Телемедицина

Приведем выдержки из Федерального закона РФ от 21.11.2011 N 323-ФЗ (ред. от 02.07.2021) "Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации" (с изм. и доп., вступ. в силу с 13.07.2021 [URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_121895/ccf02734a76e335943ae 86f86b319d6035cca374/ ].
В статье 36.2. «Особенности медицинской помощи, оказываемой с применением телемедицинских технологий» (введена Федеральным законом от 29.07.2017 N 242-ФЗ) сказано:
2. Консультации пациента или его законного представителя медицинским работником с применением телемедицинских технологий осуществляются в целях:
1) профилактики, сбора, анализа жалоб пациента и данных анамнеза, оценки эффективности лечебно-диагностических мероприятий, медицинского наблюдения за состоянием здоровья пациента;
2) принятия решения о необходимости проведения очного приема (осмотра, консультации).
Перед принятием закона на рассмотрение подавались два законопроекта, предусматривающие легализацию телемедицины. Кроме проекта Минздрава,в Госдуму был внесен документ, разработанный Институтом развития интернета (ИРИ), Фондом развития интернет-инициатив (ФРИИ), компанией «Яндекс» и сенатором Людмилой Боковой [URL: https://incrussia.ru/understand/v-rossii-gotovyatsya-legalizovat-telemeditsinu-chto- eto-znachit-dlya-biznesa/]. В обоих законопроектах прописана возможность дистанционных приемов у врачей, во время которых медработники смогут устанавливать диагноз и назначать лечение, а также удаленно выписывать электронные рецепты.
Российский бизнес времени зря не терял и активно готовился к легализации телемедицины. В конце февраля 2016 года стало известно о том, что «Яндекс» готовил сервис, который позволит пациентам за фиксированную сумму получать по аудио- или видеосвязи консультации от врачей (пока только терапевтов и педиатров). Сейчас компания заключает договоры с платными
частными клиниками из разных регионов России. Запуск сервиса ожидался до конца апреля 2016 года.

Поскольку по существовавшему тогда законодательству врачи не имели права дистанционно ставить диагноз или выписывать лекарства, новый сервис лишь помогал людям «снять тревожность». При этом пациент не мог выбрать конкретного врача по нужной специальности — это за него делала система. Отсутствовала возможности также связаться с доктором из своего города (это было сделано, чтобы врач не пригласил пациента к себе на офлайн-прием).
Легализации телемедицины ожидали целый ряд российских стартапов и действующих компаний. Так, заняться оказанием медицинских услуг дистанционно намеревался сервис DOC+, получивший инвестиции от «Яндекса» и фонда Baring Vostok. По словам сооснователя сервиса Виктора Белогуба, технологическое решение у компании уже было готово.
Тестовый режим дистанционных консультаций уже запустила сеть клиник «Доктор рядом».
Услуги телемедицины оказывает и Европейский медицинский центр — на его сайте пациентам предлагается пообщаться со специалистом через Skype за 9 тысяч рублей. В клинике «Невро-мед» дистанционное консультирование стоит от 2 тысяч до 15 тысяч рублей.
С 2013 года работает сервис дистанционной онкодиагностики Unim, позволяющий получать консультации онлайн. В этот проект в свое время вложился ФРИИ. По словам владельца Unim Алексея Ремеза, компания вышла на окупаемость уже спустя полгода после начала операционной деятельности.
В прошлом году постановка диагноза пациенту обходилась примерно в 10 тысяч рублей. В сфере телемедицины также работает проект Qapsula.com. Независимое мнение трех врачей он предлагает получить за 500 рублей. Консультации оформляются в виде информационных услуг, врачи диагнозы не ставят. Qapsula.com зарабатывает также на продвижении продуктов фармкомпаний и прочих услугах.
Онлайн-сервис по подбору врачей DocDoc.ru также запустил телемедицинский портал. Управляющий партнер компании Дмитрий Петрухин рассказал, что стоимость консультаций будет на 20–50% ниже рынка, например, в Москве — от 800 рублей. «Мы опросили 5000 человек, 6–7% из них готовы платить за телемедицину», — говорит Петрухин.
Вынашивает планы запустить собственный интернет-ресурс, предлагающий телемедицинские сервисы, и глава компании «Мать и дитя» Марк Курцер.
Российская компания «Мобильные медицинские технологии», управляющая проектами «Онлайн Доктор» и «Педиатр 24/7», тестирует бота- диагноста, который подскажет пациентам, к какому специалисту обратиться при тех или иных симптомах.
Большой интерес к телемедицине продемонстрировали еще до принятия закона о телемедицине и инвесторы. Миллиардер Роман Абрамович еще летом 2015 года вложил $500000 в телемедицинский стартап Medviser, предоставляющий россиянам консультации русскоязычных израильских врачей. Стоимость услуги — $250–500. В свою очередь, челябинский стартап

Helfine Medical предоставляет услуги телемедицины от немецких врачей (в основном специалистов по радиологии). Его услуги стоят 350 евро. В проект его учредители Роман Прилипко и Александр Бортенев вложили 5 млн рублей.
Во многих странах рынок телемедицинских услуг развивается большими темпами. По данным BBC Research и аналитической компании IHS, в 2019 году мировой рынок телемедицины достиг почти $44 млрд, показывая
среднегодовой рост 17,7%. Одна из крупнейших телемедицинских компаний в США — Teladoc — заработала только в 2016 году более $123 млн, показав рост на 59%, по сравнению с предыдущим годом. Число ее пользователей за год выросло на 43% и составило 17,5 млн человек.
Teladoc оказывает телемедицинские услуги при помощи телефонной связи и видеоконференций. Сервис обеспечивает доступ к сертифицированным врачам, которые в круглосуточном режиме консультируют по медицинским вопросам некритического характера — таким как аллергии, бронхиты, ушные инфекции. Медики могут дистанционно поставить диагноз и выписать рецепт.
Похожие услуги в США предоставляют компании PlushCare, American Well, MDLIVE Inc. Doctor on Demand, Carena, Amwell. Внедрение телемедицинских технологий сократило количество перевозок больных в США с 2,2 млн до 1,4 млн. Кстати, телемедицина позволяет американским страховым компаниям значительно снижать свои затраты на консультации. Стоимость очного визита к американскому терапевту начинается от $100, а онлайн- консультация стоит около $40 долларов (экономия в 2,5 раза — данные Medpage Today).
Основатель российской социальной сети для врачей «Доктор на работе» Станислав Сажин считает, что в России телемедицина будет развиваться как в США, где врачи клиник после приема пациентов продолжаютконсультировать их удаленно. «В России будет то же самое. Врач продолжит общаться онлайн», — отметил Сажин в комментарии Inc. Он считает ошибочным подход «Яндекса», в рамках которого пациентов обслуживают незнакомые им врачи из других городов. Но на это, по словам эксперта, все ставят из-за простоты организации такого подхода. В любом случае, по его мнению, телемедицина уже стала трендом. «Вне зависимости от того, примут ли закон, телемедицина запустится», — подытожил ранее — до официального принятия закона — Сажин. Еще раз процитируем Статью 36.2. «Особенности медицинской помощи, оказываемой с применением телемедицинских технологий» принятого в РФ закона:
«5. Применение телемедицинских технологий при оказании медицинской помощи осуществляется с соблюдением требований, установленных законодательством Российской Федерации в области персональных данных, и соблюдением врачебной тайны».

Сравнения живого врача и медицинского искусственного интеллекта

Искусственный интеллект давно стал частью медицины. Его используют для сбора и обработки данных о пациентах, для регулярного наблюдения за состоянием их здоровья, для постановки диагнозов. Но перед современными технологиями стоит ещё более амбициозная задача — побороть смерть.
О том, как искусственный интеллект помогает улучшить качество медицинского обслуживания, повысить градус эмпатии врачей и даже сделать человека бессмертным, рассказывает Антон Меркулов, сооснователь венчурной
студии «Лаборатория Долголетия». Искусственный интеллект значительно повышает качество обслуживания
пациентов, но полностью заменить медицинский персонал на данный момент не может.
Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. Но давайте разберёмся, так ли это.
В книге «0,05. Доказательная медицина от магии до поисков бессмертия» автор Пётр Талантов описывает исследование, которое проводилось в США в 2004 году. Согласно этому исследованию, абстрактному врачу для беглого прочтения материалов обо всех последних исследованиях нужно 29 часов в сутки — минус выходные, но с учётом времени на лечение пациентов, сон и еду. Это в принципе неразрешимая задача для врача — работать и одновременно обновлять информацию с такой скоростью, держать у себя в голове все новые исследования и разработки. А вот ИИ с этим может
справиться легко.
Искусственный интеллект уже сейчас способен не хуже профессионалов диагностировать болезни глаз, сердечно-сосудистые заболевания и некоторые виды рака.
Согласно прогнозу McKinsey, к 2030 году с помощью ИИ будет автоматизировано 15% рабочего времени специалистов в сфере
здравоохранения. Если говорить о видах работ с наиболее высоким техническим потенциалом, то, по мнению аналитиков McKinsey, — это сбор и обработка данных, выполнение физических действий и работа с оборудованием в
предсказуемых условиях.
Подтверждение этому мы видели в 2020 году во время борьбы с пандемией. Например, ИИ использовался для анализа рентгеновских снимков, помогая быстрее выявлять ранние признаки пневмонии у пациентов с COVID-
19. Также при помощи ИИ работали интерактивные голосовые помощники, чатботы и другие системы отбора и мониторинга пациентов, которые помогали определять, действительно ли человек болен COVID-19, и которые выявляли людей с температурой даже в толпе. Всё это позволило снизить нагрузку на врачей и количество потенциально опасных взаимодействий между пациентами.

Журнал Time в статье « Google против смерти » (Google vs. Death) ещё в 2013 году написал, что «медицина постепенно превращается в информационную науку», когда ключевую роль играет объём данных и умение быстро и качественно их обрабатывать. Поэтому становится понятным, почему в игру включаются крупные технологические компании. Из последних примеров: в апреле 2021 года Microsoft приобрела компанию Nuance Communications, которая предлагает программное обеспечение по переводу речи в текст и которая прочно закрепилась в сфере здравоохранения.
Стоимость сделки составила $19,7 млрд — значительная сумма даже для такого ИТ-гиганта, как Microsoft.
Существенную роль во внедрении искусственного интеллекта в сферу здравоохранения продолжает играть частный сектор: инвестиции венчурного капитала в проекты, связанные со здравоохранением, достигают $8,5 млрд. По прогнозам  Research and Markets , к 2027 году объём мирового рынка ИИ в здравоохранении достигнет $51,3 млрд.  Для сравнения: в 2016 году
он составлял $1,1 млрд. Всё это свидетельствует о зарождающейся экосистеме ИИ в медицине.
Использование искусственного интеллекта в разы повышает точность диагностики заболеваний, а также снижает риск врачебных ошибок. Об этом «Народным новостям» рассказал академик РАН, заслуженный врач РФ
Григорий Ройтберг [URL: https://news.ru/technology/akademik-rasskazal-kak-
roboty-smogut-zamenit-vrachej/]. Он рассказал, что уже сейчас ИИ используется для диагностики коронавирусной пневмонии и онкологических заболеваний. Программы самостоятельно описывают рентгеновские снимки и подтверждают или не
подтверждают наличие заболевания. Врачу остаётся лишь проверить выводы программы и поставить свой вердикт — согласен или не согласен с описанием. Уровень несогласия не превысил 7–8%, а после проверки врачебной комиссией снизился более чем вдвое. То есть в половине случаев несогласий права была программа, а не врач,
— отметил академик.
Компьютерной программе также проще проверить совместимость лекарств, которые врачи назначают пациенту. Кроме того, благодаря ИИ существенно расширяются возможности для диагностики, поскольку врачу
невозможно держать в голове все знания.
А теперь приведем несколько конкретных примеров применения искусственного интеллекта в медицинской сфере [URL: https://www.engadget.com/mit-csail-unveils-a-robot-that-helps-the-infirmed- dress-themselves-120016438.html?src=rss].
Ученые из MIT создали новый алгоритм, который позволяет роботу одевать людей, не мешая им. Устройство можно использовать как помощника для маломобильных людей. Исследователи объяснили, что у роботов есть большой потенциал для помощи людям с ограниченной мобильностью. Но это сложная задача, которая требует от устройств ловкости, безопасности пользователя и скорости.
Теперь ученые из MIT разработали алгоритм, который обеспечивает этот баланс. В MIT добавили, что человеку относительно легко помочь другому одеться, поскольку мы инстинктивно знаем, где и как держать предмет одежды, как человек может согнуть руку, как на движения отреагирует ткань и так далее. Однако роботов надо учить всему этому с нуля.
Команда MIT под руководством Шена Ли разработала алгоритм, который по-новому определяет безопасность движения роботов, позволяя движения, предотвращающие столкновения с ним. Это позволяет роботу без вреда для здоровья вступить в контакт с человеком, чтобы выполнить свою задачу, при условии, что воздействие на человека будет незначительным.
Система по одеванию человека работала, даже если он в этот момент занимался другими делами — например, проверял телефон. Это достигается за счет объединения нескольких моделей для различных ситуаций, а не за счет
одной модели, как раньше. Исследование все еще находится на ранней стадии испытаний, но идеи ученых можно использовать не только в одевании людей. Потенциально их можно применить в разных областях вспомогательной робототехники и других видах помощи людям с ограниченной мобильностью.
Опишем другой проект. ИИ рекомендовал 200 новых препаратов для борьбы с COVID-19 [URL: https://www.cam.ac.uk/research/news/scientists-identify-160-new- drugs-that-could-be-repurposed-against-covid-19].
Ученые вышли за пределы нескольких основных биомаркеров-мишеней SARS-CoV-2 и с помощью инструментов искусственного интеллекта и вычислительной биологии смогли посмотреть на проблему шире. Теперь в их распоряжении целый набор одобренных для человека препаратов, которые можно будет в течение короткого времени начать использовать против COVID-19.
До сих пор ключевое внимание при поиске новых потенциальных лекарств против COVID-19 уделялось нескольким мишеням в SARS-CoV-2 и клетке- хозяине, а также воспалительным биологическим путям. Команда из Кембриджского университета использовала комбинацию вычислительной биологии и машинного обучения для создания намного более масштабной
карты белков-мишеней и биологических путей, участвующих в инфицировании.
В результате они установили 200 потенциальных лекарств против COVID- 19, сорок из которых уже изучаются в клинических испытаниях. Учитывая, что сорок препаратов уже исследуются против COVID-19, это лишь подтверждает
верность выбранной стратегии, сделали вывод авторы. Остальные 160 лекарств ранее не были ассоциированы с SARS-CoV-2.
Пока ученые выделяют два наиболее перспективных лекарства: сульфасалазин против ревматоидного артрита и болезни Крона и противомалярийный прогуанил. Эти и ряд других лекарств вскоре могут быть
перепрофилированы против COVID-19. Разработанный подход должен сработать и для поиска лекарств против новых штаммов SARS-CoV-2, а также против новых патогенов, которые могут приводит к вспышкам эпидемии, уверены авторы.
Еще один проект — за нарушителями социального дистанцирования в Южной Корее следят ИИ-камеры [Korea Herald. Hanwha Techwin launches AI- powered security cameras to flag social-distancing violations – URL:
http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20210414000910]. Южнокорейский поставщик технологий наблюдения Hanwha Techwin в апреле запустил камеры видеонаблюдения на основе искусственного интеллекта, которые могут автоматически обнаруживать нарушителей социального дистанцирования. Решение AI отслеживает соблюдение мер
противодействия коронавирусу и отправляет сигналы тревоги, если обнаруживает нарушения.
Программа может проверять температуру тела и отмечать тех, кто не носит маски. Технология искусственного интеллекта способна контролировать восемь входов в здание одновременно и не даёт превышать максимальное количество
людей, разрешенных для входа внутрь. Например, если разрешено 20 человек, ИИ может автоматически отправить сигнал тревоги 21-му посетителю и не дать ему войти.
Другой проект — маска с системой CRISPR/Cas поможет диагностировать ковид [URL: https://www.nature.com/articles/s41587-021-00950-3]. Американские ученые разработали маску, которая может диагностировать у своего хозяина ковид. Исследователи встроили в нее тест-систему, основанную на технологии CRISPR/Cas. Пользователь может сам начать тестирование нажатием кнопки, а результат будет готов в течение 90 минут.
Система CRISPR/Cas с момента ее открытия нашла очень много применений. С помощью нее исправляют мутации в генах у мышей и борются с вирусами, а недавно впервые испытали у людей внутривенно: у шести человек
провели генетическое редактирование печени и уменьшили патологическое
накопление белка транстиретина. Еще одно перспективное применение системы CRISPR/Cas — диагностика вирусных заболеваний. Ученые из Массачусетского технологического института использовали эту технологию для диагностики вируса Зика и Эбола. Они разработали тест- систему, в которой высушенные реагенты наносятся на бумажный носитель. Система содержит Cas3, который узнает последовательность РНК определенного вируса и связывается с ней. После связывания Cas способен расщеплять окружающие молекулы, несущие флуоресцентную метку. По сигналу от этой метки и можно судить о присутствии вируса.
Американские исследователи под руководством Джеймса Коллинза (James
L. Collins) из Массачусетского технологического института продолжили совершенствовать методику диагностики вирусов с помощью своей системы.
Они научились встраивать тест-системы в ткани и разработали маску, которая определяет ковид у своего носителя. Реагенты расположены на синтетической подкладке на внутренней стороне маски. Они высушены и поэтому не активны, пока на них не попадет вода, которая находится в небольшой емкости, прикрепленной к маске. Нажатие на кнопку высвобождает воду из емкости, и система активируется. Таким образом, тест можно проводить по желанию
хозяина маски.
Тест-система реагирует на присутствие зараженных капель в течение
90 минут после смачивания водой. Флуоресцентную метку в маске заменили на
метку, которую можно определить колориметрическими методами — по
изменению цвета. Результат похож на тест на беременность, но считывается
наоборот: при положительном результате на тесте видна только одна полоска, а
при отрицательном — две. Порог определения коронавируса у маски —
500 копий РНК на миллилитр, что соответствует стандарту, определенному
ВОЗ для ПЦР-тестов.
Исследователи заключили, что такая маска, конечно, не заменит
полноценного лабораторного исследования, но может применяться для
экспресс-диагностики коронавирусной инфекции.
Робот с гибкой иглой, позволяющий проводить биопсии с большой
точностью и осторожностью, избегая повреждений нервных волокон и
кровеносных сосудов, уже на пути к цели.
В израильском медицинском центре «Рамбам» готовы к эпохе роботов.
"Уже созрела идея совмещения роботов с существующими современными
операционными системами, такими как системы навигации и томографии —
КТ и MРТ. Создана рабочая группа, цель которой отслеживать новые
технологии, которые будут использованы в операционной будущего", —
рассказывают профессор Краус и профессор Шохам о совместном начинании
инженеров лаборатории роботики в Технионе и врачей медицинского центра
«Рамбам».
"При операционных будет действовать лаборатория по разработке новых
идей, которые будут применяться в операционных будущего" [URL:
https://www.hospitalonline.org.il/urology-department-robots.aspx].
Как правило, в создании методов искусственного интеллекта в медицине
используют нейросети, онтологии и big data, но, на наш взгляд, сейчас
незаслуженно забыто традиционное математическое моделирование при
решении задач медицины. Математическое моделирование из-за модных
нейросетей, онтологий и big data превратилось в некоего пасынка у отчима-
традиционного искусственного интеллекта, хотя матмоделирование, на наш
взхгляд, необходимо отнести тоже к ИИ.
Приведем лишь два проекта, касающиеся использования методов
математического моделирования в медицине на примере одной из провинций
РФ – города Перми [URL: http://www.psu.ru/news/matematiki-pgniu-nauchilis-
prognozirovat-khod-bolezni-dlya-vybora-naibolee-podkhodyashchego-lecheniya].
Молодой учёный механико-математического факультета Пермского
университета (ПГНИУ) разработал математическую модель, которая описывает
влияние иммунотерапии на динамику иммунного ответа. Созданная методика

позволяет строить прогнозы течения заболеваний и на их основе формировать
эффективные программы лечения.
Предложенная модель представляет собой систему нелинейных
обыкновенных дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом.
Это обобщение базовой модели инфекционного заболевания, построенной
российским учёным Гурием Марчуком.
«Механизм иммунной защиты заключается в выработке иммунной
системой антител, специфичных к антигену, вызвавшему заболевание. В связи
с этим математическая модель описывает инфекционное заболевание как
реакцию иммунной системы на вторжение антигенов, поэтому она содержит
два блока уравнений. Первый блок уравнений характеризует инфекционный
процесс, а второй – иммунную защиту организма.
Инфекционный процесс представлен концентрацией антигенов (это
вирусы или бактерии) и долей пораженных клеток инфицированного органа, а
иммунная защита – концентрацией в крови плазматических клеток и антител.
Под плазматическим клетками понимаются клетки иммунной системы, которые
производят антитела. Таким образом, система из четырех уравнений описывает
иммунный ответ при инфекционном заболевании», – рассказал старший
преподаватель кафедры прикладной математики и информатики
ПГНИУ Михаил Чирков.
Для расчета нужно задать параметры, которые характеризуют конкретные
свойства антигенов и иммунной системы, такие как скорость размножения
антигенов, темп поражения и восстановления органа, стимуляция иммунной
системы, скорость выработки антител. Для конкретного человека и заболевания
будут свои значения параметров. Если оценить значения параметров для
конкретного пациента, то можно сформировать стратегию лечения, которая
входит в модель как управляющая функция.
Разработанные алгоритмы протестированы на основе реальных
клинических данных по динамике пневмонии и вирусного гепатита B, взятых
из журнала Journal of Medical Virology.
Математик Михаил Чирков провёл исследование «Методика
моделирования управления иммунным ответом в условиях неопределенности»
под руководством профессора, заведующего кафедрой прикладной математики
и информатики ПГНИУ Сергея Русакова в рамках кандидатской диссертации в
2018 году. Для внедрения нужно провести большой объем работы по
тестированию модели на реальных данных. Сейчас молодой учёный
продолжает исследование.
Отметим также то, что в ПГНИУ другой группой преподавателей и
студентов несколько лет назад на основе математического моделирования
были разработаны программные приложения, способные определять тяжесть
таких психических заболеваний, как неврастения и психопатия. Верификация
математических моделей натурными экспериментами, проведенными в одной
из психоневрологических клиник Пермского края (РФ), показала правильность
определения тяжести заболеваний с точностью 85%. Также этой группой были
предложены математические формулы, позволяющие определять оптимальное

действие во времени медицинского препарата, позволяющего купировать
приступы психопатии [Pensky O. Mathematical Models of "Mental Diseases" of
Robots // IJISM – International Journal of Innovation in Science and Mathematics.
2015, №3.2].

Заключение

В 1974 году Г. Гуревич написал научно-фантастический рассказ под
названием «Глотайте хирурга» [http://books.rusf.ru/unzip/add-
on/xussr_gk/gurevg20.htm?1/5], где он рассказал, по сути, о действии
нанотехнологического робота, оснащенного искусственным интеллектом и
способного общаться с больным во время постоянного нахождения робота
внутри организма человека. Целью робота Гуревича являлось оздоровление
организма пациента. На наш взгляд, робот Гуревича может стать ориентиром в
разработке современных медицинских роботов. А, так как этот робот относится
к «роботам-таблеткам», упомянутым в начале настоящей статьи, то он может
быть приоритетом в создании любых индивидуальных медицинских роботов.
Величину приближения существующих медицинских роботов к
идеальному роботу, определение которого дано в начале статьи, читатель
может оценить сам, например, на основе собственной интуиции и знаний с
использованием работы авторов «Реальные и мнимые цели искусственного
интеллекта» [URL:
https://www.elibrary.ru/download/elibrary_45155635_55275704.pdf], о которой
говорилось выше.

Конечно, роботизация медицины и внедрение в ее функционирование
методов искусственного интеллекта крайне необходимы, так как от них зависит
самое ценное – жизнь человека. Но, как известно, чем сложнее техническая
система, тем она уязвимее. Поэтому настораживает то, что в настоящее время
при массовом использовании роботов и искусственного интеллекта в медицине
медики перестают активно «работать своей головой» и теряют личные
практические «полевые» навыки, надеясь на умные сложные машины. Таким образом, растет уязвимость медицины. На наш взгляд, чтобы избежать эту уязвимость, необходимо готовить не только врачей, ориентированных на повсеместное использование в своей деятельности роботов и ИИ, но и медиков, способных качественно работать без интеллектуальных искусственных вспомогательных средств. Очень не хотелось бы, чтобы оказалосьсправедливым полушуточное Правило писателя-сатирика Тобайеса Мусинга:
«Сумма абсолютных величин искусственного и естественного интеллекта в отдельно взятой стране есть величина постоянная».

Иллюстрация: naukatehnika.com

Поделиться.

Об авторе

Oleg Penskiy

Прокомментировать

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.