Наука

  ▪   Катерина Койдан

Як штучний інтелект змінює медицину

Фото: unsplash.com
Використання алгоритмів штучного інтелекту у медицині поки що носить переважно експериментальний характер, але чи зможе пандемія стати поштовхом для більш активного застосування новітніх технологій?

Здавалося б останніми роками технології розвивалися настільки стрімко, що світ мав би легко впоратися з будь-якою епідемією. Насправді ж, ми бачимо, що технологічно розвинуті та заможні країни потерпають від нового вірусу не менше, а подекуди й більше, ніж інші країни. То невже, усі ці нові технології та алгоритми штучного інтелекту абсолютно безпорадні у сфері охорони здоров’я?

 

Дійсно, незважаючи на величезний прогрес, практична користь від новітніх технологій поки що малопомітна. Фахівці погоджуються, що наразі штучний інтелект не готовий врятувати світ від важких захворювань, але це не означає, що потрібно забути про будь-яку потенційну користь від технологій у галузі медицини. Вже сьогодні існує багато реальних прикладів позитивного впливу штучного інтелекту на медичну галузь – хоча варто визнати, що вони поки носять швидше експериментальний характер.

 

Аналіз рентгенівських знімків для визначення пріоритетних пацієнтів. Один з провідних госпіталів Великобританії ще у вересні минулого року вирішив протестувати алгоритми штучного інтелекту для аналізу рентгенівських знімків. Така потреба проявилась через те, що пацієнтам іноді по 6 годин доводилось чекати, поки лікар знайде час подивитися знімки. Тож, у госпіталі вирішили, що якщо перші висновки на основі знімків даватиме алгоритм, а лікар лише перевірятиме та уточнюватиме діагноз, це суттєво зменшить навантаження на медичний персонал і відповідно, час очікування для пацієнтів.

 

Читайте також: Довічний імунітет. Коли чекати появи універсальної вакцини проти грипу

 

Провідний рентгенолог Royal Bolton Hospital проаналізував наявні технологічні пропозиції і обрав систему аналізу рентгенівських знімків грудної клітини qXR від індійської компанії Qure.ai. Для початку було заплановано провести піврічне тестування системи, протягом якого алгоритм буде надавати альтернативну думку щодо діагнозів, поставлених за знімками, інтернами госпіталю. Планувалося, що якщо вердикт алгоритму постійно збігатиметься з думкою лікаря, то алгоритм зможе замінити лікаря в питанні контролю діагнозів, поставлених інтернами.

 

Врешті-решт, проект погодили, але ще до початку тестування Великобританія зіткнулася з COVID-19. Виявилось, що нова система може зіграти навіть більш важливу роль, ніж було заплановано. У ситуації, коли ПЛР-тестів не вистачає або результатів доводиться чекати дуже довго, аналіз рентгенівських знімків став найбільш швидким та доступним способом виявити пацієнтів, що потребують термінової допомоги. Тож, компанія Qure.ai протягом кількох тижнів налаштувала систему на виявлення ознак нового коронавірусу, а в госпіталі вирішили змінити план тестування, дозволивши алгоритму проводити первинний аналіз знімків, замість того, щоб лише контролювати діагноз інтернів.

 

Виявлення пацієнтів з групи високого ризику. Одна з найбільших в Ізраїлі організацій з охорони здоров’я Maccabi використовує штучний інтелект, аби виявити, хто з 2.4 мільйонів людей в зоні її відповідальності має найбільший ризик ускладнень від COVID-19. Система вже ідентифікувала біля 40 тисяч таких людей. Всі вони будуть протестовані на коронавірус у першу чергу.

Даний алгоритм штучного інтелекту базується на системі, що використовувалась для виявлення людей з підвищеним ризиком ускладнень від грипу. Система робить свої прогнози на основі мільйонів записів, що збирались протягом 27 років. Медичні дані, на основі яких алгоритм передбачає рівень ризику, включають вік, індекс маси тіла, наявність серцево-судинних захворювань або діабету, а також записи щодо минулих госпіталізацій, якщо такі мали місце. Штучний інтелект може дуже швидко обробити всю цю інформацію і виявити людей, які потребують особливої уваги під час пандемії.

 

Читайте також: Імунітет і препарати проти COVID-19: огляд наукових статей про коронавірус

 

В організації Maccabi також використовують штучний інтелект для того, щоб визначити, наскільки суттєвого медичного втручання можуть вимагати люди з групи ризику, якщо захворюють – хто зможе лікуватися вдома, а кому ймовірно знадобиться госпіталізація.

 

Цими технологіями зацікавилися й кілька провідних медичних організацій США, і вже ведуть перемовини щодо того, аби використовувати штучний інтелект для посиленого моніторингу американців з групи високого ризику. Фактично, ця система може стати в нагоді після пом’якшення карантинних заходів для ізоляції людей з високим ризиком ускладнень.

 

Моніторинг серцевого ритму. Аритмія – стан, коли серце б’ється або надто швидко, або надто повільно, або нерівномірно – може спричинити інфаркт або інсульт. Однак, очевидно, що цей стан не завжди трапляється саме тоді, коли лікар слухає ритм серця, а тому аритмію буває досить важко виявити.

 

Для вирішення цієї проблеми, в нагоді можуть стати спеціальні пристрої від компанії iRythm, що кріпляться біля серця людини, аби на постійній основі моніторити серцебиття пацієнта та передавати дані для аналізу нейромережею.

 

Система може збирати і зберігати дані про серцебиття до двох тижнів перш ніж надіслати інформацію до нейромережі. Однак, якщо пацієнт відчуває, що його серце починає битися нерегулярно, він може натиснути спеціальну кнопку на пристрої для того, щоб відправити 90-секундний запис свого серцебиття негайно. Нейромережа, що була навчена на електрокардіограмах 53 тис носіїв iRhythm Zio, класифікує відрізки записів у 12 можливих груп: 10 видів аритмій, нормальне серцебиття та запис серцебиття, спотворений іншими шумами. Далі, технік iRhythm переглядає аналіз нейромережі та вносить відповідні дані в електронну карту пацієнта для розгляду його терапевтом. В даному випадку, штучний інтелект дозволяє поєднати довготривалі спостереження з короткими лікарськими оглядами, а це в свою чергу забезпечує застосування більш точних та своєчасних методів лікування.

 

Читайте також: Вибір зброї. Коли чекати на вакцину проти коронавірусу?

 

Управління з продовольства і медикаментів США (FDA) ще у 2018 році схвалила використання пристроїв iRhythm Zio і вони вже доступні на ринку.

 

Завчасне попередження про сепсис. Система, заснована на штучному інтелекті, дозволяє рятувати пацієнтів до того, як інфекція стане для них смертельною. Алгоритми машинного навчання можуть розпізнати в електронних записах пацієнтів закономірності, непомітні для медичного персоналу. Наприклад, сепсис – запалення органів пацієнта внаслідок інфекції щорічно вбиває біля 270 000 американців, але якщо виявити цей стан своєчасно, то пацієнта можна врятувати.

 

Система Sepsis Watch, що базується на нейромережі, може виявити ознаки сепсису за п’ять годин до того, як він стане небезпечним для життя, що дає лікарям достатньо часу, аби втрутитися у ситуацію і врятувати пацієнту життя.

 

Алгоритм використовує різні дані про стан здоров’я людини з її медичної карти і оцінює ризик септичного шоку по шкалі від 0 до 100 відсотків. Якщо ризик сягає 60 відсотків та вище, система надсилає відповідне повідомлення медичному персоналу для негайного реагування. Вона також кожну годину публікує перелік усіх пацієнтів з відповідним показником ризику розвитку сепсису.

 

Система успішно пройшла клінічні випробування протягом листопада 2018 – липня 2019 року, і наразі використовується принаймні у трьох госпіталях США.

 

Голосові асистенти для ведення медичних записів. Під час оглядів лікарі фіксують багато критично важливої інформації про стан здоров’я пацієнта, але внесення усіх цих даних до медичної карти вимагає дуже багато часу та уваги лікарів.

 

Голосові помічники можуть фактично стати стенографами, що самостійно записуватимуть спостереження та вказівки лікарів до електронної карти пацієнта. Наразі на ринку вже представлено декілька відповідних інструментів, в тому числі Suki, Saykara, Nuance, M*Modal, and Notable. Ці асистенти базуються на системах розпізнавання голосу від Google та інших постачальників. Для того, щоб система була більш надійною, інженери при тренуванні відповідної нейромережі додають до основної мови, яку треба розпізнати, фонові шуми та розмови. Ну і звичайно, навчаються ці моделі на реальних розмовах між лікарями та пацієнтами, аби добре орієнтуватися у медичній термінології.

 

Перші дослідження показують, що лікарі, які використовують голосові асистенти для ведення медичних записів, на 70% менше робочого часу витрачають на діловодство, і можуть зосередитися на роботі з пацієнтами.

 

Пандемія коронавірусу суттєво збільшила навантаження на лікарів у більшості країнах світу, і не схоже, що поширення хвороби зупиниться найближчим часом. Крім того, травматичний досвід боротьби з новим вірусом може призвести до масових звільнень лікарів та медсестер, що означатиме дефіцит  персоналу навіть після завершення пандемії. У таких умовах, новітні технології, які дозволяють лікарям бути більш ефективними у своїй роботі, можуть стати реальним вирішенням проблеми. При цьому, очевидно, що побачивши усі переваги використання цих технологій на практиці, лікарі навряд чи повернуться до традиційних методів роботів.

Якщо ви помітили помилку, виділіть необхідний текст і натисніть Ctrl + Enter, щоб повідомити про це редакцію.