Практическое применение искусственного интеллекта все увереннее набирает обороты, ИИ становится ближе и понятнее обывателю. Нейросети используют в ритейле, в работе с клиентами, в генерации контента и в других близких и не очень потребителю отраслях. Эксперты считают, что одним из наиболее многообещающих направлений, где ИИ может быть чрезвычайно полезным для человека, в ближайшем десятилетии станет медицина.
Применение ИИ в медицине и здравоохранении
Внедрение технологий искусственного интеллекта в медицине уже оформляется в мировой тренд. Отраслевые аналитики считают, что его массовое распространение сможет в корне изменить подход к медицине в целом. По мнению экспертов, внедрение ИИ в большей степени скажется на области диагностики заболеваний, производстве лекарственных препаратов и мониторинге пациентов, однако и другие направления не останутся в стороне, что должно привести к росту качества медицинских услуг в целом.
Одним из наиболее очевидных вариантов развития идей применения ИИ в медицине рассматривается использование чат-ботов для помощи в определении диагноза. Этим занимаются, например, в компании Babylon Health – их проект предполагает предоставление пользователю информации о потенциальном диагнозе на основе симптомов и данных, которые сам пользователь вносит в приложение. Однако с последним стоит быть осторожнее – никакая модель искусственного интеллекта, какой бы точной она ни была, не имеет права ставить диагноз. По этой причине разработчики указывают, что продукт представляет собой приложение-ассистент прежде всего для врачей, призванный упростить им работу, но ни в коем случае не заменить их.
Отдельного упоминания заслуживают алгоритмы ранней диагностики, в частности, онкологических заболеваний. На текущий момент существует ряд проектов, обученных на визуальных материалах, например, рентгеновских снимках или компьютерной томографии. Так, в Бостонском университете разработали модель, способную распознавать аденокарциному легкого, плоскоклеточный рак легкого, а также определять границы поражения тканей, при этом алгоритм исследует полноформатные фотографии тканей легких, что представляется нетривиальной задачей даже для человека. Есть и решения более доступные рядовому потребителю, например, приложение SkinVision, которое можно использовать для диагностики меланомы (рака кожи) по фото – снимок подозрительного участка кожи, к примеру, родинки обрабатывается алгоритмом и в случае, если обнаруживаются отклонения от нормы, приложение рекомендует обратиться к врачу. Клинические испытания, проводимые над системой по распознаванию меланомы, показали впечатляющие результаты – алгоритм смог распознать злокачественные образования в 95% случаев.
Место для ИИ нашлось и в фармакологии, разработка лекарств видится отраслевым экспертам крайне перспективным направлением. Предполагается, что в уже в ближайшем будущем ИИ будет использоваться для поиска новых лекарств на основе имеющихся биомедицинских данных и различных комбинаций лекарственных компонентов. Примером такого применения может послужить технология AIDD, разработанная компанией NuMedii. Технология использует большие данные и искусственный интеллект для обнаружения связей между лекарствами и заболеваниями на системном уровне. AIDD использует обширную структурированную базу данных, которая содержит информацию о заболеваниях и тысячах вариаций различных фармакологических соединений, эта база постоянно обновляется. В качестве ещё одного примера применения ИИ для разработки лекарств можно привести опыт китайской компании Insilico Medicine – компания с помощью алгоритмов ИИ создала лекарство для лечения идиопатического легочного фиброза. Модель исследовала массив данных о фиброзе дыхательных путей с целью найти белок, отвечающий за заболевание. После его обнаружения нейросеть смогла синтезировать молекулы, которые в рамках клинических испытаний смогли справиться с болезнью.
Использование ИИ, однако, не ограничивается разработкой препаратов – одним из перспективных направлений для внедрения искусственного интеллекта может стать и назначение дозировок лекарственных препаратов с учетом индивидуальных особенностей пациента в рамках персонализированной медицины. Такие практики применяются уже сегодня – к примеру, американская компания GNS Healthcare применяет машинное обучения для подбора наиболее эффективных методов лечения для пациентов, продукт компании Zakipoint Health используется для анализа клинических данных пациентов и составления планов лечения.
Также существуют проекты, основанные на технологиях ИИ, которым можно делегировать некоторые организационные вопросы медицинских организаций – например, вопросы приоритезации и медицинскую сортировку пациентов. Такое решение может предложить ИИ Enlitic Curie, модель анализирует клинические данные поступающих пациентов, определяет приоритет на лечение и направляет к соответствующему специалисту. Такой подход позволяет избежать негативного влияния человеческого фактора и ускорить процесс перехода пациента к специалисту. Для оптимизации работы клиник также часто используются чат-боты для ведения записи, первичного опроса пациентов и мониторинга, например, пациентов стационара. Такой широкий спектр применения ИИ в медицинских целях открывает внушительные возможности для роста рынка ИИ в медицине и здравоохранении в ближайшем десятилетии.
Мировой рынок ИИ в медицине и здравоохранении
По оценкам отраслевых экспертов, в 2022 году объем рынка ИИ в медицине составил $15,1 млрд. По прогнозам, размер среднегодового прироста составит порядка 37%, и к 2030 году объем рынка может возрасти более чем в 10 раз, достигнув отметки в $188 млрд.
Вы можете дочитать этот и другие материалы сайта, оформив подписку.
