Применение машинного обучения в медицине

Машинное обучение нейросетей применяется в медицине, в основном, для следующих задач:
- анализ рентгеновских снимков, томограмм, оптических медицинских приборов
- голосовое заполнение медицинских карт
- поиск наиболее перспективных формул для новых лекарств
- диагностика заболеваний по данным в медицинской карте
- мониторинг пациентов по данным медицинских датчиков
- поддержка пациентов в чате

Примеры использования машинного обучения в медицине даны ниже.

24.08.21. В России появится первый стандарт искусственного интеллекта для анализа медицинских данных



Фонд «Сколково», фонд НТИ и «Платформа НТИ» в 2022 году начнут отбор участников конкурса для разработки системы поддержки принятия врачебных решений на базе искусственного интеллекта (ИИ). В результате будет создан первый российский стандарт медицинского ИИ. Стандарт определит требования к сервисам для помощи в определении диагноза и назначении лечения. Стандартизация нужна для электронных медкарт, передачи, хранения и интерпретации информации с трекеров и устройств контроля за здоровьем


2020. В Google Cloud появились специализированные ИИ-сервисы для медицины



Google представил два новых когнитивных API-сервиса на своей облачной платформе: Healthcare Natural Language API и AutoML Entity Extraction for Healthcare. Первый предназначен для извлечения данных из неструктурированных медицинских текстов/документов. Второй - для простого создания моделей машинного обучения для извлечения именованных сущностей из медицинских документов и записей диалогов с пациентами. Оба сервис предоставляют API для интеграции в медицинские информационные системы.


2020. В России власти пытаются создать медицинский ИИ



Минпромторг собирается создать российский нейросетевой программно-аппаратный комплекс (НПАК) для медицинского искусственного интеллекта, которая станет базироваться на отечественных нейропроцессорах. Предполагается, что НПАК станет основой доверенной информационной инфраструктуры, обеспечивающий работу с большими медицинскими и медико-биологическими объемами данных. На текущий момент проект находится в самой начальной стадии - запущен конкурс на выполнение соответствующих научно-исследовательских работ. В ходе них будущему господрядчику предстоит определить технический облик и пути разработки НПАК, а также создать его действующую модель и провести ее испытания.


2019. Botkin.AI - российская ИИ-система диагностики онкологических заболеваний



Оказалось в России тоже есть стартап, который разрабатывает систему искусственного интеллекта для автоматического анализа медицинских снимков и диагностики заболеваний. Botkin.AI уже умеет анализировать снимки компьютерной томографии грудной клетки. Он предоставляет специалисту не только информацию об обнаружении опухоли, но и выделяет участки, требующие его внимания. Говорят, точность алгоритма при анализе компьютерной томограммы грудной клетки составляет до 95%. Система совершенствуется не только посредством обработки большого объема изображений, но и в процессе практической работы с врачами (когда врач подтверждает или опровергает диагноз). В ближайшее время разработчики обещают добавить модули для анализа маммографии и цифрового рентгена, что увеличит число распознаваемых патологий.


2018. В России внедрен искусственный интеллект, контролирующий работу врачей



Московская сеть клиник «Доктор рядом» внедрила систему контроля качества медицинских назначений на базе искусственного интеллекта, созданную специалистами сервиса Doc+. Система анализирует медицинские карты пациентов по 15 параметрам: например, полнота сведений, собранных при обследовании больного, правильность дозировок лекарств, предписанных врачом. Потом, по каждому из 15 критериев алгоритм выставляет оценки. Если оценки низкие, карта передается на перепроверку врачу-эксперту. Пока что решение проверяет только назначения врачей-терапевтов, но в разработке уже находятся системы контроля качества работы педиатров и гинекологов. Разработчики утверждают, что благодаря помощи алгоритма врачи тратят на проверку медицинских документов в три раза меньше времени, при этом снижается возможность ошибок в оформлении протоколов, а сама проверка проходит беспристрастно.


2018. В Google создали ИИ-помощника доктора, который обучается по медицинским картам



Обычно, врачу не хватает времени, чтобы обработать всю имеющуюся информацию о пациенте. А вот у искусственного интеллекта такой проблемы нет - он может "думать" о конкретном пациенте 24/7. Однако, с ИИ - есть другая проблема. Ему нужны данные для обучения и данные этого конкретного пациента в цифровом упорядоченном формате. В результате - опять же не хватает времени вводить и упорядочивать эти данные. Команда разработчиков из Google под руководством доктора Авина Раджкомана (на фото) создала ИИ, который сам добывает данные из сканов медицинских карт пациентов. Этот ИИ уже даже успел "отличиться" правильно предсказав вероятность смерти одной пациентки с раком груди. Представители компании заявили, что сейчас планируют провести клинические испытания новой платформы в ряде клиник. Если все пройдет хорошо, ИИ-доктор от Google станет коммерческим сервисом и будет помогать человеческим врачам принимать правильные решения.


2017. Nuance создает голосового ассистента для врачей


Компания Nuance была в бизнесе распознавания речи еще когда Siri не было даже в проекте. Одними из главных пользователей систем Nuance всегда были врачи, которым нужно быстро заполнять медицинские карты и другие бумажки. Поэтому Nuance уже давно выпускает специализированные решения для медицины. Они становились все более функциональными, и вот дело дошло до персонального ассистента врача - по имени Florence. Как видно из видео, Флоренс пока не дает советов на предмет лечения пациентов, зато отлично работает как секретарша - помагает быстро найти нужную информацию о пациентах, сплатнировать день, назначить встречи. И конечно, она может отлично записывать под диктовку.


2016. Siemens пропихнет интеллект IBM Watson в больницы всего мира



Siemens - крупнейший поставщик медицинского оборудования, имеющий связи едва ли не со всеми крупными медицинскими центрами мира. Поэтому компания IBM заключила стратегическое партнерство с Siemens по продвижению своего искусственного интеллекта Watson в медицинские учреждения. Watson уже несколько лет принимает активное участие в решении наиболее важных задач в сфере здравоохранения. Он используется для определения правильных диагнозов в американских онкологических клиниках (сравнивая данного пациента с тысячами историй болезней), предсказания вероятности появления у отдельно взятого человека диабета и некоторых других хронических заболеваний, а также для создания вакцин против новых вирусов.


2016. Стартап Инсилико создает искусственный интеллект для поиска новых лекарств



В 2014 году (уроженец Риги) Александр Жаворонков основал в США стартап Insilico Medicine, а через два года открыл его представительство в Сколково. Александр убежден, что в ближайшие 5 лет мы сможем значительно увеличить качество и продолжительность жизни за счет появления инновационных медицинских препаратов. Но ведь на создание нового лекарства сейчас уходит 10 лет? Эту проблему и собирается решить Insilico Medicine. За счет искусственного интеллекта и огромной базы больших данных, которые он будет обрабатывать. Предполагается, что именно в компьютере (In Silico) будет происходить основная работа по испытанию новых лекарств за счет эмуляции их воздействия на организм (на уровне клеточных процессов) и именно в компьютере будут находить новые способы лечения и омоложения организма.


2016. Роман Абрамович инвестировал $3,3 млн в стартап DreaMed, разрабатывающий ИИ для лечения диабета


Израильская компания DreaMed, которая занимается разработкой искусственного интеллекта для поддержки решений в лечения диабета, привлекла $3,3 млн от инвестиционной компании Романа Абрамовича. Система DreaMed основана на машинном обучении и использует технологию, ориентированную на максимальную персонализацию процесса. Она позволяет разрабатывать оптимальный план инсулиновой терапии для диабетиков на основании данных, собранных с глюкометров, фитнес трекеров и других измерительных приборов за длительное время.


2016. Искусственный интеллект Google DeepMind взялся за медицину


У IBM Watson появился друг (или соперник) в сфере медицины 2.0. Искусственный интеллект Google DeepMind открыл медицинское направление. Первой задачей, которую взял на себя DeepMind - раннее выявление почечной недостаточности. Для этого суперкомпьютер получил доступ к 1.6 млн историй болезней пациентов из базы данных британской организации National Health Service. Изучив эти кейсы, DeepMind сможет определять почечную недостаточность по симптомам и результатам анализов новых пациентов в английских госпиталях. Врачи и медсестры смогут получать рекомендации искусственного интеллекта через мобильное приложение. Кстати, в начале года IBM Watson также занялся лечением почек.


2015. IBM и Apple собираются совершить революцию в медицине



Искусственный интеллект IBM Watson - это самый страшный сон для рака и других болезней. Имея достаточно информации о болезнях и о конкретном пациенте, он может разработать оптимальный план лечения и гарантированно вылечить человека. Но где IBM возьмет всю эту необходимую информацию? В этом ей вызвался помочь Apple - крупнейший в мире производитель смартфонов, а теперь и носимых гаджетов (собирающих медицинские данные с помощью Apple Health). Совместный проект IBM и Apple - облачная платформа Watson Health Cloud - позволит получить огромные объемы медицинской информации от сотен миллионов людей. Используя эту информацию и аналитические способности Watson, врачи смогут находить новые способы лечения болезней, более точно ставить диагнозы и назначать оптимальное лечение. И эта же платформа будет работать непосредственно на вас - соединяя ваш смартфон с облачным медицинским супермозгом.


2014. Искусственный интеллект Microsoft будет помогать врачам


Любую болезнь можно довольно легко вылечить, если вовремя ее диагностировать, знать особенности данного организма и принимать правильные решения в процессе лечения. Т.е. нужно всего лишь правильно обработать информацию. Огромный массив информации. Именно поэтому одной из самых перспективных медицинских технологий 2.0 являются суперкомпьютеры с искусственным интеллектом, которые будут помогать врачам в диагностике и лечении. Самым известным медицинским суперкомпьютером является IBM Watson. Над созданием своего интеллектуального компьютера работает сейчас Google. А сегодня Microsoft представила свою облачную платформу с искусственным интеллектом - Azure Machine Learning, и одним из ее главных применений (судя по видео) будет именно обработка медицинских данных для правильной диагностики заболеваний.