Инновации в медицине
Сейчас происходит глобальный переход от лечения последствий к профилактической системе здравоохранения, основанной на ранней диагностике. Каждый медицинский снимок, протокол осмотра и анамнез содержат информацию, которая позволяет точно поставить диагноз и назначить лечение. К сожалению, даже опытные врачи не всегда видят полную картину заболевания, потому что данные в медицинской карте не структурированы, а история болезни может быть слишком объемной. На эффективность их работы также влияют усталость и в некоторых случаях — недостаток знаний в узких областях. Часть заболеваний, например онкологических, можно победить, если вовремя распознать неочевидные симптомы и начать лечение. По данным Google, каждый десятый пациент страдает из-за неправильной интерпретации медицинской информации. Искусственный интеллект может решить эту проблему.
По данным Deloitte, к 2020 году мировые расходы на здравоохранение достигнут 8,7 триллиона долларов — 10,5% от общемирового ВВП. Такие прогнозы вынуждают государства и бизнес внедрять технологии искусственного интеллекта (ИИ), чтобы оптимизировать работу врачей, снизить количество неточных обследований и сократить затраты на медицину. Новые технологии позволяют быстро анализировать огромные массивы информации по конкретной задаче, на основе которых делают прогнозы и выдают рекомендации врачам. ИИ особенно востребован в сфере диагностики.
Такого рода нововведение освобождает людей от рутинных процессов. Компьютерный помощник, к примеру, может помочь врачу при анализе визуальной информации: рентгеновских снимков, УЗИ. Он ищет на медицинских изображениях паттерны, характерные для заболеваний (опухоли, кровоизлияния, закупорки сосудов) и выделяет мельчайшие детали, на которые человек не обратил бы внимания. По оценкам экспертов, такая информация составляет 90 от общего объема всех медицинских данных, а ее изучение отнимает у врача много времени.
В 36 странах используют искусственный интеллект по коррекции лечения от онкологических заболеваний. Казахстан — в числе этих государств. В государственной программе «Цифровой Казахстан» предложены проекты по применению искусственного интеллекта в сфере здравоохранения. С помощью цифровых данных за 2018 год в республике выявили на 12,8% больше онкозаболеваний на раннем этапе, что помогло спасти сотни жизней. Доказано, что раннее выявление рака помогает излечению на 93%.
Одними из пионеров применения искусственного интеллекта в медицине стали IBM Watson и DeepMind Health — разработка компании Google. Эти системы способны не только давать советы врачам, но и распознавать серьезные заболевания на ранней стадии. Новые технологии повышают точность постановки диагнозов на 30–40%, при этом стоимость медобслуживания снижается наполовину.
Искусственный интеллект Watson for Oncology стал незаменимым помощником казахстанских врачей. Он имеет успешный опыт в 15 передовых странах по всему миру. Это система, разработанная американской компанией, в которую можно загрузить информацию о заболевании пациента и получить ответ о том, как справиться с недугом. Watson анализирует медицинские данные — учебники, научные публикации и всевозможные клинические протоколы. Может обрабатывать данные более 300 медицинских научных журналов, 200 учебников и почти 15 миллионов страниц текста и буквально в течение одной минуты дает рекомендации по приоритетности лечения, то есть какие технологии, наиболее эффективные методы лечения может применять врач.
Программа умеет самообучаться и самостоятельно совершенствовать подходы в лечении. К примеру, определять и разрабатывать план терапии 13 видов злокачественных опухолей: от рака шейки матки до новообразований толстой кишки, а также распознает тромбоз вен, кардиомиопатию, сердечные приступы. Известен случай, когда IBM Watson определил у 60-летней пациентки, которой изначально поставили неправильный диагноз, редкую форму лейкемии. Для этого система за 10 минут «изучила» 20 миллионов научных статей о раке.
Создание лекарств
Разработка и вывод на рынок нового лекарства занимают более 12 лет. Препараты — это сложнейшие органические соединения, поиск структуры которых ведут почти вслепую. Ученый меняет молекулы в исходном соединении и проверяет реакцию организма подопытного животного на лекарство. И так до тех пор, пока не будет достигнут оптимальный результат. Перед выходом на рынок лекарственный препарат проходит массу проверок контролирующих органов. После начинаются клинические испытания на людях. Но даже самые тщательные испытания не дают гарантии того, что препарат будет эффективным.
Искусственный интеллект позволяет оценивать влияние медикаментов на организм пациента. Например, в медицинском центре Университета Вандербильта алгоритм ИИ помогает врачам лучше понимать, как генетические особенности больного влияют на течение болезни и какой эффект окажет новое лекарство. Также компьютерный помощник позволит точнее моделировать лекарства. В будущем ученые смогут задавать желаемые свойства химического соединения, а компьютер будет формировать необходимую молекулярную структуру. Уже сейчас есть компании, предлагающие такие решения. Если искусственный интеллект получит распространение в фармацевтике, можно будет ожидать появления качественно новых лекарств и сокращения времени их выхода на рынок.
В Казахстане в «пилотном режиме» запущен «умный» проект по экспертизе лекарственных средств и медицинских изделий. Это позволяет сократить срок экспертизы с 210 до 160 дней.
Право на ошибку
Благодаря способности собирать и анализировать информацию искусственный интеллект может повысить роль профилактики заболеваний населения, качество работы врачей и снизить вероятность врачебной ошибки. Также ИИ станет полезным инструментом для выявления предрасположенностей людей к различным заболеваниям. Так изучают возможности искусственного интеллекта в области раннего выявления туберкулеза. Система изучает большое количество медицинских снимков и делает выводы о наличии заболевания.
Исследования показали, что результаты, предоставленные «бездушным железом», ничуть не уступают по качеству работе специалиста. По данным экспертов, врачи ошибаются с лечением в 10% случаев. Расхождение посмертного и пожизненного диагнозов может составлять 20–25%. То есть четвертая часть смертей пациентов происходит от болезни, не обнаруженной при жизни. Автоматизация даст врачу дополнительное время, которое тот сможет направить на изучение болезни пациента и установление максимально точного диагноза. По мнению специалистов, использование ИИ-технологий позволит снизить уровень ошибок при диагностике на 85%.
Но это не значит, что скоро машины полностью заменят врачей. Пока людям в белых халатах не стоит бояться за свои рабочие места. Более вероятно, что в скором времени мы будем наблюдать за симбиозом работы компьютера и человека, а роль искусственного интеллекта будет стремительно расти. Эксперты McKinsey утверждают, что в здравоохранении возможно автоматизировать 36% функций, особенно на уровне работы с данными. Поэтому можно смело прогнозировать, что в будущем большинство рутинных задач будет передано машине, а врачи смогут сконцентрироваться на более важных делах, требующих человеческого ресурса и профессионального подхода.
Восстание машин
Но в более продвинутых странах машины уже заменяют врачей. Так, в Японии одна из компаний, занимающихся преимущественно медицинским страхованием, объявила об увольнении 34 сотрудников в связи с началом эксплуатации удаленного интерфейса когнитивной системы IBM Watson — Watson Explorer. Система распознает символы и изображения и сможет читать десятки тысяч медицинских справок, учитывать продолжительность пребывания в больнице, медицинские истории и любые хирургические процедуры для расчета страховых выплат. Причем будет делать все это значительно быстрее и качественнее, чем уволенные сотрудники. Специалисты подсчитали, что благодаря ИИ на 30% увеличится производительность, и вложения окупятся менее чем за два года, а также удастся сэкономить в год более 100 миллионов иен на текущих расходах.
Однако бреши в информационной безопасности ИИ-систем чреваты не только нарушением приватности, но и прямыми угрозами жизни и здоровью. Самые популярные примеры: удаленный взлом кардиостимулятора и намеренное «переучивание» диагностическо-рекомендательной системы на предложение смертельно опасного лекарства или процедуры. В критическом случае это может привести к массовым убийствам. Конечно, может, это на грани фантастики, но такой сценарий нельзя исключать. Поэтому устройства должны быть надежно защищены от внешних атак.
Также возникает проблема нарушения приватности ради эффективности. Данные из истории болезни, используемые для обучения искусственного интеллекта, могут попасть в руки, допустим, страховой компании с ожидаемым последствием повышения цены медицинского полиса и страхования жизни (если, например, человек не ведет «здоровый», с точки зрения страховщиков, образ жизни). Работодатель может отказать соискателю, если будет знать, что тот страдает хроническими болезнями или генетически предрасположен к тем или иным видам заболеваний. Становится непонятным: кто владелец медицинских данных — пациент, врач, клиника, вычислительный сервис или кто-то еще? И кто, в какой мере может ими распоряжаться? Поэтому права собственности, права на использование открытых для ИИ персональных данных, а также вопросы разграничения ответственности при эксплуатации инновационных решений в медицине требуют четкого законодательного регулирования.
