Давайте взглянем на некоторые из наиболее интересных и потенциально жизненно важных способов использования ИИ, начиная с рутинного приема пациентов и заканчивая передовыми медицинскими исследованиями
Фото: freepik.com
Одним из наиболее интересных аспектов ИИ является его влияние на здравоохранение. Сегодня врачи и другие медицинские работники регулярно дополняют свои человеческие навыки и опыт с помощью интеллектуальных машин.
Эти машины могут обрабатывать информацию (включая изображения) и генерировать прогнозы на основе данных с невероятной скоростью. Но им по-прежнему не хватает таких человеческих качеств, как сочувствие и сострадание, которые всегда будут неотъемлемыми элементами оказания медицинской помощи.
Тем не менее применение ИИ меняет повседневное взаимодействие между пациентами и специалистами, а также приводит к новым прорывам в медицинской науке и разработке лекарств.
Конечно, использование ИИ в здравоохранении вызывает больше этических вопросов, чем в любой другой области. Если его использование не будет тщательно продумываться, постоянно оцениваться и, при необходимости, законодательно регулироваться, то ложные данные и некачественные алгоритмы могут негативно повлиять на результаты лечения пациентов.
Принимая это во внимание, давайте взглянем на некоторые из наиболее интересных и потенциально жизненно важных способов использования ИИ, начиная с рутинного приема пациентов и заканчивая передовыми медицинскими исследованиями.
Как ИИ используется в здравоохранении
ИИ может помочь специалистам принимать решения при оценке пациентов и рассмотрении вариантов лечения. Но важно помнить, что системы поддержки клинических решений не заменяют необходимость участия медработника. Вместо этого они обеспечивают врача всей необходимой информацией и информируют его обо всех возможных вариантах.
Они могут предлагать лекарства и напоминать доктору о необходимости учитывать те или иные факторы, но последнее слово остается за человеком, оказывающим медицинскую помощь.
Специалисты также все чаще используют виртуальных помощников и чат-ботов на базе ИИ для решения таких задач, как составление расписания приемов, выписка рецептов и заполнение документации.
Большое количество примеров использования связано с компьютерным зрением — применением ИИ для понимания изображений. Например, исследования показали, что искусственный интеллект позволяет быстрее и точнее выявлять ранние признаки рассеянного склероза путем изучения изображений МРТ.
А для пациентов за пределами больницы ассистенты и носимые устройства могут напоминать о приеме лекарств, осуществлять удаленный мониторинг состояния больного, записывать жизненно важные показатели и подавать сигнал тревоги, если требуется вмешательство человека.
В лабораторных условиях ИИ играет огромную роль в разработке и получении разрешения на применение новых лекарств. Так, за последние два года в США в десять раз увеличилось количество INDs — процессов, используемых при исследовании новых медикаментов, — в которых применяются разработки ИИ.
Среди успешных компаний — Insilico Medicine, которая недавно начала вторую фазу клинических испытаний нового препарата для лечения легочного фиброза, созданного с помощью инструмента Pharma.AI. А компания Etcembly использовала генеративный искусственный интеллект для создания иммунотерапевтического препарата для лечения рака.
Персонализированная медицина
Одно из самых интересных применений ИИ в здравоохранении — это возможности, которые он создает в области персонализированной медицины. Анализируя генетические профили людей, модели ИИ могут предсказать уязвимость к состояниям и болезням, а также реакцию на различные методы лечения.
Кроме того, ИИ может создавать модели и симуляции, которые помогают составить целостное представление о пациенте, учитывая диету, физические нагрузки и окружающую среду, а также влияние конкретных заболеваний. А недавно стало известно, что Гонконг будет использовать ИИ против супербактерий.
Одним из значительных прорывов, уже достигнутых с помощью ИИ, является разработка AlphaFold 2. Созданный в лаборатории Google Deep Mind AI, он предназначен для прогнозирования белковых структур, образующихся при делении клеток и формировании новых клеток в организме человека.
Это дает возможность подбирать лекарства с учетом уникальных биологических особенностей, чтобы бороться с болезнями и при этом минимизировать вред для пациента.
Для моделей прогнозирования белков, подобных Alphafold, было найдено множество применений: от исследований новых антибиотиков для борьбы с антибиотикорезистентностью до ускорения разработки новых методов лечения редких тропических болезней.
Генеративный ИИ
Как недавно рассказала Кимберли Пауэлл, вице-президент и генеральный директор по здравоохранению компании Nvidia, генеративный ИИ дает ответ на вопрос: «Как взять все написанные медицинские статьи, все записи врачей и поместить их в эти модели ИИ таким образом, чтобы можно было запрашивать эту информацию?»
Технология генеративного ИИ способна сыграть роль не только в открытии новых лекарств и персонализации медицинского обслуживания, но и в отборе испытуемых для клинических исследований, а также в понимании того, какое влияние оказывают подобные изменения в здравоохранении в реальном мире.
Например, благодаря своей природе как технологии, ориентированной на язык и понимающей характеристики любого языка, большие языковые модели могут быть использованы для общения на языке самой природы. Это включает в себя язык аминокислот, из которых состоят коды ДНК, и химический язык SMILES.
Этические вопросы
Использование ИИ в здравоохранении должно быть подкреплено строгим соблюдением этических норм, как, пожалуй, ни в одной другой области.
Хотя необъективные данные могут повлиять на исследования и принятие решений в любой отрасли, в здравоохранении это особенно проблематично. Например, неспособность должным образом сбалансировать данные обучения может привести к невозможности диагностики или неправильному диагнозу заболеваний в недостаточно представленных демографических группах.
Неравномерное распределение доступа к этой технологии может также способствовать дальнейшему увеличению неравенства в таких факторах, как ожидаемая продолжительность жизни между богатыми и бедными или в здравоохранении в развитых и развивающихся странах.
Опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных, безусловно, имеют первостепенное значение, когда речь идет об использовании чрезвычайно деликатной и ценной информации, такой как истории болезни и генетические скрининги.
Также необходимо обеспечить достаточную прозрачность и понятность систем ИИ, используемых в здравоохранении, чтобы врачи и пациенты понимали их советы и прогнозы. В противном случае им будет сложно доверять им.
При соблюдении осторожности и предусмотрительности ИИ — в частности, передовые генеративные модели, появление которых мы наблюдаем сегодня, — поможет улучшить результаты лечения пациентов, а также повысить эффективность оказания медицинских услуг.
Они также откроют новую эру научного прогресса, приблизив нас к целям персонализированной медицины и лечения некоторых из самых опасных заболеваний.
Вам может быть это интересно:
- 8 глобальных тенденций, которые определят 2024 год
- Три технологии, которые изменят мир
- Названы 10 важнейших инструментов на основе ИИ
