Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Кейсы

Чтобы сделать систему здравоохранения более ориентированной на пациента, необходимо внедрять умные технологии. Они экономят средства и время, улучшают качество обслуживания в клиниках и позволяют врачам развиваться и обновлять свои знания. Илья Ларченко, директор по инновациям мобильной клиники DOC+, специально для «Хайтека» рассказал о современных трендах и реальных кейсах применения искусственного интеллекта в медицине.

Современные системы искусственного интеллекта помогают докторам ставить диагнозы. Например, технологии, которые диагностируют диабетическую ретинопатию — тяжелое осложнение сахарного диабета. Они анализируют снимки глаза, сделанные с помощью аппарата для фотографирования сетчатки. Алгоритмы машинного обучения также помогают врачам во время первичных осмотров. В частности, чат-бот DOC+ самостоятельно собирает анамнез пациента перед онлайн-консультацией, чтобы доктор мог заранее составить представление о состоянии больного. А у компании Philips появилась система на базе ИИ, анализирующая рентгенологические снимки легких на предмет наличия туберкулеза.

Однако в медицине есть сферы и задачи, которые не связаны напрямую с лечением людей, но в значительной степени влияют на качество медобслуживания. Речь идет о маршрутизации врачей и пациентов в поликлиниках, разработке новых лекарств и поиске новых практик лечения.

Помощник в исследованиях

Методики лечения, используемые врачами, со временем устаревают. Потому медикам приходится регулярно освежать свои знания. Но возникает сложность — количество информации, которое при этом необходимо охватить, невероятно велико.


Согласно исследованиям 2010 года, новая медицинская статья появляется примерно каждые 26 секунд. С тех пор прошло уже восемь лет, а скорость выхода медицинских статей только увеличилась.


Один из вариантов решения проблемы с объемами информации — создание помощников для врачей. Они бы искали среди источников релевантные материалы, представляющие интерес для докторов. И такие проекты уже есть. Например, сервис UpToDate, в котором независимые эксперты вручную просматривают наиболее свежие медицинские публикации и составляют краткие конспекты для практикующих врачей.

Но «ручной подход» имеет свои недостатки — подвержен влиянию человеческого фактора и плохо масштабируется. Потому сегодня разрабатываются и внедряются алгоритмы машинного обучения, автоматизирующие подбор научных публикаций.

Пример такой системы — инструмент RobotReviewer, который разрабатывает Байрон Уоллес, старший преподаватель Колледжа компьютерных и информационных наук при Северо-Восточном университете США. RobotReviewer использует алгоритмы машинного обучения и модели обработки естественного языка для анализа медицинской литературы на предмет надежности исследования.

В частности, алгоритм определяет, проводили ли авторы публикации рандомизированное контролируемое испытание во время своих исследований. Это тип эксперимента, когда одна группа участников принимает плацебо или лечится классическими методами, а вторая группа — получает исследуемый препарат. Алгоритм также учитывает, использовал ли автор двойной слепой метод при оценке реакции на методику лечения. Метод предполагает, что сам исследователь не знает, какая из подопытных групп — контрольная.

Эти два подхода наиболее важны при определении надежности статьи. Алгоритм отсеивает те исследования, которые не соответствуют высоким медицинским стандартам и не представляют практической ценности для докторов. Это экономит их время, так как им не приходится просматривать работы ненадежные с точки зрения чистоты эксперимента.

Маршрутизация в больницах

Технологии машинного обучения помогают не только с поиском новых методологий лечения. Госпиталь Джонса Хопкинса использует системы ИИ для маршрутизации врачей и управления потоками людей в больнице, чтобы снизить время ожидания пациентов.

На территории кампуса располагается командный центр, как в НАСА. В комнате висят 22 монитора, на которые поступают данные с четырнадцати ИТ-систем больницы, анализируемые умными алгоритмами.

Система ИИ строит цифровую модель госпиталя и предсказывает активность пациентов на ближайшие 48 часов. С помощью системы сотрудники штаба перераспределяют нагрузку на врачей, оценивают количество свободных коек в палатах и определяют наиболее приоритетные задачи — выписать уже здоровых пациентов и принять тех, кому требуется неотложная помощь.

Система следит, сколько врачей работают «в поле». Когда их начинает не хватать, она сообщает об этом администраторам. В будущем решения командного центра позволят отслеживать и другие риски, например, опасность распространения инфекции.

Центр начал свою работу в феврале 2016 года, и как отмечают врачи госпиталя, с того момента время ожидания в операционных снизилось на 70%, а пациентам из «неотложки» стали оказывать помощь на 30% быстрее.

Другой пример — система в Кливлендской клинике. Пару лет назад госпиталь в партнерстве с Microsoft внедрил интеллектуальную технологию, определяющую пациентов в реанимации, которым может срочно потребоваться вазопрессорная терапия.


Вазопрессоры — препараты, которые вызывают сужение сосудов, что приводит к росту кровяного давления. Подобный вид терапии применяется для повышения частоты сердечных сокращений и при остановке сердца у пациента.


Алгоритмы Microsoft используют специально разработанную модель бинарной классификации, которая оценивает данные, поступающие с медицинского оборудования в реанимации. На их основе она предсказывает, понадобятся ли вазопрессорные препараты больному в ближайшие восемь часов. Система стала еще одной парой глаз, которая следит за пациентом и дает врачам время подготовиться к критическим ситуациям.

Создание лекарств

Специалисты из Центра Тафтса, занимающегося исследованиями в сфере разработки лекарств, установили: создание нового препарата обходится в $2,9 млрд. А его разработка может длиться порядка 12 лет.

Сложность в процессе разработки заключается в поиске новых молекул, которые образуют необходимые связи с белками и борются с болезнью. Для этого обрабатываются большие объемы информации и проводится множество тестов, а это процедура времязатратная. Потому исследователи из фармацевтических компаний и обратились к системам искусственного интеллекта.

Платформа Exscientia, основываясь на обширных сводах медицинской информации, отбирает наиболее перспективные молекулы, что позволяет разрабатывать новые препараты быстрее и дешевле.

Генеральный директор Exscientia Эндрю Хопкинс говорит, что их платформа сокращает время и стоимость разработки нового лекарства на 75%. В частности, исследователям из Exscientia в партнерстве с коллегами из фармакологической компании Sumitomo Dainippon удалось завершить поиск молекулы для препарата, направленного на лечение психиатрических расстройств, всего за 12 месяцев.

Системы искусственного интеллекта автоматизируют решение большого количества рутинных, но важных задач, которые сегодня выполняют врачи и исследователи. Области применения разнятся от проверки наличия медстраховки и анализа медкарт до расшифровки результатов лабораторных анализов и помощи в диагностике заболеваний. Умные технологии постепенно проникают во все процессы, происходящие в больницах.

В будущем эта практика приведет к значительному повышению качества медобслуживания и более точному назначению лекарств. Глобальный подход со временем позволит не только подбирать персонализированные методы лечения для каждого пациента, но даже предсказывать генетические предрасположенности к заболеваниям и предотвращать их. Это кардинальным образом изменит привычную систему здравоохранения и сделает ее более ориентированной на пациента.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Big data на страже здоровья: как и зачем медицинские организации собирают и хранят данные
Тренды
Николь Миллс, Booking.com — об инновациях, agile-подходе и индустрии впечатлений
Кейсы
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Тренды
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
Опасный криптотрейдинг: как киберпреступники угрожают виртуальным сбережениям и биржам
Тренды
Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
Тренды
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
Идеи
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды
«Педиатр 24/7»: как телемед-стартап подарил родителям спокойствие, а врачам — работу
Кейсы
Вас снова обманули: как человечество учит компьютеры определять фейки в интернете
Тренды
БиСи Бирман, Heavy Projects: ИИ должен иметь несовершенства — это элемент случая
Мнения
Артем Геллер, lab.ag: делая сервис для государства, ты помогаешь своей бабушке
Мнения
Акселераторы и инкубаторы: что выбрать стартапу на раннем этапе развития
Мнения
Вопрос доверия: как и почему изменилось отношение к телемедицине в России
Тренды
Правительственные криптопесочницы: как освободить финтех от давления закона и защитить потребителей
Тренды
Кейсы
Роман Нестер, Segmento: я верю корпорациям больше, чем маленьким компаниям
Суперагенты в недвижимости: как блокчейн и большие данные заменяют риелторов
Тренды
СМИ будущего: вертикальные видео, новости по запросу и смерть сайтов
Тренды
Тренды
Колонизация отменяется: почему терраформирование невозможно на Марсе
Сет Стивенс-Давидовиц: у людей гораздо больше непристойных и скверных мыслей, чем мы думали
Мнения
Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Мнения
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды
Trade-to-Mine: как биржи привлекают трейдеров в условиях падения рынка
Блокчейн