close-btn

Майбутнє медицини: як штучний інтелект змінює підхід до лікування пацієнтів та розробки ліків

Погляньмо на деякі з найцікавіших і потенційно життєво важливих способів використання ШІ, починаючи з рутинного огляду пацієнтів і закінчуючи передовими медичними дослідженнями

Майбутнє медицини: як штучний інтелект змінює підхід до лікування пацієнтів та розробки ліків

Фото: freepik.com

Одним із найцікавіших аспектів ШІ є його вплив на охорону здоров’я. Сьогодні лікарі та інші медичні працівники регулярно доповнюють свої людські навички та досвід за допомогою інтелектуальних машин.

Ці машини можуть обробляти інформацію (включно із зображеннями) і генерувати прогнози на основі даних з неймовірною швидкістю. Але їм, як і раніше, не вистачає таких людських якостей, як співчуття і співпереживання, які завжди будуть невід’ємними елементами надання медичної допомоги.

Проте застосування ШІ змінює повсякденну взаємодію між пацієнтами та фахівцями, а також призводить до нових проривів у медичній науці та розробці ліків.

Звичайно, використання ШІ в охороні здоров’я викликає більше етичних питань, ніж у будь-якій іншій галузі. Якщо його використання не буде ретельно продумуватися, постійно оцінюватися і, за необхідності, законодавчо регулюватися, то неправдиві дані та неякісні алгоритми можуть негативно вплинути на результати лікування пацієнтів.

Беручи це до уваги, погляньмо на деякі з найцікавіших і потенційно життєво важливих способів використання ШІ, починаючи з рутинного огляду пацієнтів і закінчуючи передовими медичними дослідженнями.

Як ШІ використовується в охороні здоров’я

ШІ може допомогти фахівцям ухвалювати рішення при оцінці пацієнтів і розгляді варіантів лікування. Але важливо пам’ятати, що системи підтримки клінічних рішень не замінюють необхідність участі медпрацівника. Замість цього вони забезпечують лікаря всією необхідною інформацією та інформують його про всі можливі варіанти.

Вони можуть пропонувати ліки й нагадувати лікарю про необхідність враховувати ті чи інші фактори, але останнє слово залишається за людиною, яка надає медичну допомогу.

Фахівці також дедалі частіше використовують віртуальних помічників і чат-ботів на базі ШІ для вирішення таких завдань, як складання розкладу відвідувань, виписка рецептів і заповнення документації.

Велика кількість прикладів використання пов’язана з комп’ютерним зором — застосуванням ШІ для розуміння зображень. Наприклад, дослідження показали, що штучний інтелект дає змогу швидше і точніше виявляти ранні ознаки розсіяного склерозу шляхом вивчення зображень МРТ.

А для пацієнтів за межами лікарні асистенти й портативні пристрої можуть нагадувати про вживання ліків, здійснювати віддалений моніторинг стану хворого, записувати життєво важливі показники та подавати сигнал тривоги, якщо потрібне втручання людини.

У лабораторних умовах ШІ відіграє величезну роль у розробці та отриманні дозволу на застосування нових ліків. Так, за останні два роки в США вдесятеро збільшилася кількість INDs — процесів, які використовуються під час дослідження нових медикаментів, — у яких застосовуються розробки ШІ.

Серед успішних компаній — Insilico Medicine, яка нещодавно розпочала другу фазу клінічних випробувань нового препарату для лікування легеневого фіброзу, створеного за допомогою інструменту Pharma.AI. А компанія Etcembly використовувала генеративний штучний інтелект для створення імунотерапевтичного препарату для лікування раку.

Персоналізована медицина

Одне з найцікавіших застосувань ШІ в охороні здоров’я — це можливості, які він створює в галузі персоналізованої медицини. Аналізуючи генетичні профілі людей, моделі ШІ можуть передбачити вразливість до станів і хвороб, а також реакцію на різні методи лікування.

Крім того, ШІ може створювати моделі та симуляції, які допомагають скласти цілісне уявлення про пацієнта, з огляду на дієту, фізичні навантаження і навколишнє середовище, а також вплив конкретних захворювань. А нещодавно стало відомо, що Гонконг використовуватиме ШІ проти супербактерій.

Одним зі значних проривів, уже досягнутих за допомогою ШІ, є розробка AlphaFold 2. Створений у лабораторії Google Deep Mind AI, він призначений для прогнозування білкових структур, що утворюються під час поділу клітин і формування нових клітин в організмі людини.

Це дає можливість підбирати ліки з урахуванням унікальних біологічних особливостей, щоб боротися з хворобами й при цьому мінімізувати шкоду для пацієнта.

Для моделей прогнозування білків, подібних Alphafold, було знайдено безліч застосувань: від досліджень нових антибіотиків для боротьби з антибіотикорезистентністю до прискорення розробки нових методів лікування рідкісних тропічних хвороб.

Генеративний ШІ

Як нещодавно розповіла Кімберлі Пауелл, віцепрезидент і генеральний директор з охорони здоров’я компанії Nvidia, генеративний ШІ дає відповідь на запитання: “Як узяти всі написані медичні статті, всі записи лікарів і помістити їх у ці моделі ШІ таким чином, щоб можна було запитувати цю інформацію?”

Технологія генеративного ШІ здатна зіграти роль не тільки у відкритті нових ліків і персоналізації медичного обслуговування, а й у доборі випробовуваних для клінічних досліджень, а також у розумінні того, який вплив чинять подібні зміни в охороні здоров’я в реальному світі.

Наприклад, завдяки своїй природі як технології, яка розуміє характеристики будь-якої мови, великі мовні моделі можуть бути використані для спілкування мовою самої природи. Це включає мову амінокислот, з яких складаються коди ДНК, і хімічну мову SMILES.

Етичні питання

Використання ШІ в охороні здоров’я має бути підкріплене суворим дотриманням етичних норм, як, мабуть, у жодній іншій галузі.

Хоча необ’єктивні дані можуть вплинути на дослідження й ухвалення рішень у будь-якій галузі, в охороні здоров’я це особливо проблематично. Наприклад, нездатність належним чином збалансувати дані навчання може призвести до неможливості діагностики або неправильного діагнозу захворювань у недостатньо представлених демографічних групах.

Нерівномірний розподіл доступу до цієї технології може також сприяти подальшому збільшенню нерівності в таких факторах, як очікувана тривалість життя між багатими та бідними або в охороні здоров’я в розвинених країнах і країнах, що розвиваються.

Побоювання з приводу конфіденційності та безпеки даних, безумовно, мають першорядне значення, коли йдеться про використання надзвичайно делікатної та цінної інформації, такої як історії хвороби та генетичні скринінги.

Також необхідно забезпечити достатню прозорість і зрозумілість систем ШІ, які використовуються в охороні здоров’я, щоб лікарі та пацієнти розуміли їхні поради та прогнози. В іншому разі їм буде складно довіряти їм.

При дотриманні обережності та передбачливості ШІ — зокрема, передові генеративні моделі, появу яких ми спостерігаємо сьогодні, — допоможе поліпшити результати лікування пацієнтів, а також підвищити ефективність надання медичних послуг.

Вони також відкриють нову еру наукового прогресу, наблизивши нас до цілей персоналізованої медицини та лікування деяких із найнебезпечніших захворювань.

Вам може бути це цікаво:

google news
credit link image