Искусственный интеллект в медицине: новые горизонты в диагностике и лечении

Время на чтение: 5 минут.

В последние годы искусственный интеллект (ИИ, AI) значительно изменил процесс диагностики и лечения по всему миру. И продолжает двигаться в направлении повышения качества медицинской помощи, делая ее более доступной и эффективной.

По данным крупнейшей аналитической платформы CB Insights, финансирование сектора AI за предыдущий год выросло более чем в 2 раза.

Ассоциация американских медицинских колледжей (AAMC) прогнозирует дальнейшую острую нехватку врачей, которая достигнет своего пика к 2034 году. В ситуации дефицита кадров, искусственный интеллект может не только поддержать, но и повысить уровень производительности медицинских специалистов. И кроме того, улучшить результаты лечения пациентов, выявляя серьезные риски и заболевания на ранних стадиях.

Инновации в диагностике

При выборе протокола лечения диагностика играет одну из ведущих ролей. Анализировать анамнез, инструментальные и лабораторные исследования под силу не только врачам, но и технологиям на базе ИИ. Последние активно применяются в диагностике онкологических заболеваний, кардиологии и офтальмологии, а также при выявлении редких генетических заболеваний. Ниже рассмотрим ключевые инновации и перспективы использования AI при выполнении диагностических процедур.

Онкология

Злокачественные новообразования остаются одной из ведущих причин заболеваемости и смертности во всем мире. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) и Международного агентства по исследованию рака (IARC), ежегодно регистрируется около 15 миллионов новых случаев рака и 10 миллионов случаев смерти от раковых опухолей. В 2020 году показатель впервые выявленной патологии достиг 19,3 миллионов случаев.

Искусственный интеллект — важнейший инструмент диагностики онкологии в современной медицине, значительно улучшающий точность и скорость. Благодаря ему, стало возможным по рентгенологическим снимкам, изображениям компьютерной (КТ) и магнитно-резонансной (МРТ) томографии определять первые проявления онкопатологий, а также проводить четкую дифференциальную диагностику между опухолевым процессом и здоровыми тканями организма.

Приведем статистические данные и последние исследования в области наиболее распространенных видов рака.

• Рак молочной железы. В исследовании, опубликованном в Nature, алгоритмы ИИ продемонстрировали точность при выявлении рака молочной железы на маммограммах — 94,6% (при показателе радиологов — 88%)
• Рак легких. Исследование, проведенное Google Health, показало, что система AI для анализа изображений КТ легких с точностью до 97% выявляет рак на начальных стадиях, что значительно превышает результаты традиционных методов
• Дерматология (меланома). По данным Annals of Oncology, точность диагностики меланомы по дерматоскопическим изображениям достигла 91%, что сопоставимо с результатом опытных дерматологов-онкологов (89%)

Примеры успешных систем

Нейросеть Google DeepMind способна повысить точность диагностики рака молочной железы. Исследование, опубликованное в журнале Nature, показывает, что идентификация опухолей с помощью ИИ происходит с более высокой точностью, чем при врачебном скрининге. А число ложноположительных и ложноотрицательных результатов снизилось. Например, в США почти на 10%, в Великобритании — на 3%. Американское Сообщество Онкологов заявляет, что рентгенологи могут пропускать до 20% злокачественных новообразований молочной железы.

IBM Watson — мощная система искусственного интеллекта, которая активно используется в области онкологии для улучшения диагностики и лечения рака. Ключевое направление работы ИИ в онкологии — поддержка врачей в принятии клинических решений. Система может быстро обрабатывать и сопоставлять информацию о типах опухолей и индивидуальных характеристиках пациентов.

IBM Watson Health запустил новейший сервис для анализа геномного состава опухолей — IBM Watson Genomics. Тем самым, у врачей появился инструмент для выявления мутаций и генетических маркеров, которые влияют на выбор терапии.

Кардиология

По данным ВОЗ, сердечно-сосудистые заболевания остаются основной причиной смертности в мире. Искусственный интеллект, применяемый в этой области, значительно улучшает диагностику, повышая эффективность медицинской помощи. Он способен выявлять пациентов с высоким риском развития инфаркта или инсульта и незамедлительно передавать данные доктору. По оценкам экспертов, использование ИИ для предсказательной аналитики может снизить риск сердечно-сосудистых заболеваний на 20-30%.

Исследования, опубликованные в журнале Frontiers in Medicine показывают, что системы на основе AI могут анализировать генотип пациента. Это позволяет точнее оценить риск долгосрочных осложнений от назначаемой терапии и, тем самым, снижать возникновение рецидивов и осложнений.

Анализ электрокардиограмм (ЭКГ)

ЭКГ отражает электрические процессы в сердце. С помощью данного исследования можно обнаружить признаки инфаркта миокарда, гипертрофии предсердий и желудочков, указывающих на усиленную работу мышцы, нарушение ритма и много других патологических изменений. Особенность кардиограммы еще и в том, что она содержит огромное количество информации о приближающихся нарушениях. Эти изменения часто остаются незаметными для врачей из-за их высокой загруженности. При этом искусственный интеллект способен разглядеть скрытые признаки нарушений в работе сердца, анализируя не только форму волн, их длительность и амплитуду, но и частоту колебаний сигнала в каждой точке.

Разработанная система позволяет выявлять снижение функции миокарда еще до начала серьезных изменений в сердце. Программа с точностью 94% улавливает снижение расслабляющей функции между сокращениями сердца, что свидетельствует о перегрузке мышцы в результате гипертонии или о ранней стадии ИБС (ишемической болезни сердца), с риском развития инфаркта миокарда в будущем. Более того, на основании данных ЭКГ ИИ может сообщить о физической или эмоциональной перегрузке сердечной мышцы.

Офтальмология

Ретинопатия, включая диабетическую и возрастную макулярную, — ведущая причина слепоты во всем мире. По данным ВОЗ, около 422 миллионов человек страдают от сахарного диабета, и с каждым годом число случаев диабетической ретинопатии увеличивается.

С помощью алгоритмов искусственного интеллекта интерпретация результатов таких методов диагностики, как офтальмоскопия и флуоресцентная ангиография, требующие высокой квалификации специалистов, вышли на новый уровень. Высочайшая скорость и точность выводов (до 95%) на основе анализа снимков глазного дна свидетельствуют о высоком потенциале использования ИИ в офтальмологии. Работа, опубликованная в журнале JAMA Ophthalmology, продемонстрировала, что алгоритм ИИ смог успешно классифицировать степень диабетической ретинопатии.

Оценить степень тяжести ретинопатии и других заболеваний сетчатки теперь подвластно специальному программному комплексу Retina.AI, основанному на алгоритмах автоматической сегментации. Передовая система ИИ определяет стадию ретинопатии в соответствии с Международной классификацией и предоставляет отчет по результатам анализа снимка глазного дна в удобном для врача формате.

Редкие заболевания

По данным мирового сообщества по борьбе с орфанными (редкими) заболеваниями Rare Diseases International, 1 человек из 2000 страдает от редкой патологии. Диагностика таких болезней затруднена, поэтому на постановку правильного диагноза может уйти не один год. С помощью искусственного интеллекта эта задача решается намного быстрее. ИИ может анализировать генетические маркеры и сравнивать их с известными заболеваниями.

Британские разработчики создали новейший инструмент AlphaMissense для прогноза генных нарушений на основе анализа мутаций, а именно: как замена одного звена в генетическом коде отразится на всей ДНК. В 89% случаев ИИ правильно распознаёт неточности в последовательности ДНК-цепочки и определяет риск той или иной редкой патологии.

Госпиталь при Пекинском медицинском колледже Союза (PUMCH) и Институт автоматики Китайской академии наук представили языковую модель AI для диагностики орфанных болезней. Она способна сканировать симптоматику пациента и за считанные секунды диагностировать генетические заболевания, включая синдромы Ретта и Ангельмана. Также языковая модель способна составлять план лечения и предлагать необходимые исследования, согласно полученным результатам.

Инновации в лечении

Алгоритмы машинного обучения могут не только поставить верный диагноз, справляясь со своей задачей порой лучше врачей, но и назначать индивидуальную терапию. Передовые зарубежные клиники уже используют лучшие AI-системы для более эффективной и целенаправленной терапии. Специалисты Hospitality Medservice владеют всей информацией, какие клиники и в какой стране предоставляют инновационные технологии, позволяющие ускорить многие диагностические процессы в десятки раз и подобрать более эффективную терапию, благодаря правильной постановке диагноза. Технологии на базе нейросетей коснулись всех направлений в лечении заболеваний, но наибольшая активность в последнее время наблюдается в роботизированной хирургии, таргетной терапии и реабилитации. Обсудим эти направления ниже.

Роботизированная хирургия

Огромную популярность в мире имеют оперативные вмешательства с использованием роботизированных система, таких как Da Vinci. Но даже современный робот управляется руками опытного хирурга. Система безопасности на основе ИИ для удаленного мониторинга за процессом операции защищает врача и пациента при экстренной ситуации, будь то программный сбой или потеря управления. Она сама грамотно остановит операцию или продолжит её без участия доктора. Система AI — автономная, без сетевого доступа, что позволяет использовать её даже при перебоях с электричеством.

Ведущие мировые клиники используют в своей работе ИИ для дистанционных нейрохирургических и эндоваскулярных операций. Он моделирует сосуды в 3D-формате, чувствует и нивелирует дрожание пальцев хирурга и мгновенно реагирует на критические ситуации.

Таргетная терапия

Ученые из международного Центра изучения рака им. Людвига (Ludwig Cancer Research) разработали систему искусственного интеллекта для выявления иммунных клеток, которые наиболее эффективно уничтожают раковую опухоль. Эта система называется TRTpred, и может быть использована для персонализированного лечения, адаптируя терапию под клеточный состав каждого пациента. Алгоритмы ИИ в данном случае не просто ищут мутации в генах, а сопоставляют их с заранее загруженными в систему данными по выбору эффективных препаратов для лечения онкологических патологий. Например, если у опухоли была обнаружена мутация в гене EGFR, алгоритм рекомендует таргетные препараты, которые уже показали свою эффективность в клинических испытаниях.

Реабилитация

Реабилитация — сложный многоступенчатый процесс, требующий индивидуального подхода к каждому пациенту. Системы искусственного интеллекта вносят неоценимый вклад в персонализацию реабилитационных мероприятий: проводят анализ данных о ходе лечения, физической активности и корректируют нагрузки. Зачастую, завершающий процесс реабилитации происходит в домашних условиях, где нет медицинского персонала, поэтому АI особенно актуален и на этой стадии.

Примеры успешного применения ИИ в реабилитации

• Реабилитация после инсульта. Экзоскелеты и роботизированные устройства помогают пациентам с ограниченными возможностями восстанавливать утраченные двигательные функции. Искусственный интеллект анализирует движения пациента в реальном времени и выдает обратную связь для коррекции упражнений.
• Лечение хронической боли. Системы AI могут анализировать болевые ощущения и рекомендовать персонально подобранные методы лечения (физиотерапию и медикаментозную терапию). Управление болью становится более эффективным.
• Реабилитация при травмах спинного мозга. Пациенты с такими травмами — сложные, порой нуждающиеся в длительной поддерживающей терапии. Искусственный интеллект создает для них персонализированные программы, контролирующие состояние и прогресс в лечении.
• Психоэмоциональная реабилитация. Виртуальная реальность становится важным инструментом для работы с тревожностью, депрессией и посттравматическим стрессовым расстройством. Системы на основе ИИ могут создавать сценарии виртуальной терапии, позволяя пациентам безопасно прорабатывать свои страхи и переживания.

Hospitality Medservice — ваш надежный партнер в поиске лучшей клиники по всему миру. На нашем сайте представлены только авторитетные медицинские учреждения с высоким уровнем оснащения и новейшими протоколами лечения. Оцените уровень клиник, познакомьтесь с врачами, сравните стоимость лечения и обратитесь к нам за помощью в организации:

• поездки на лечение
• очного приема
• видео-консультации
• или получения «второго мнения»

Оставьте обращение на сайте и в кратчайшие сроки с вами свяжется наш врач-координатор.

Текст проверен

Материал проверен, актуальность подтверждена: Марианна Шарыпова, дипломированный врач, медицинский директор HMS, стаж работы в сфере медицинского туризма 20 лет.

Автор: Анна Кукаркина, врач