Чтение онлайн

После 2030 года беспилотные автомобили начнут «захватывать» дороги, людям запретят садиться за руль автомобиля, не оборудованного компьютерными помощниками. Беспилотные авто устранят 99% аварий и предотвратят до 2 миллионов смертей от ДТП ежегодно [17] . К 2030 году солнечная энергия станет настолько дешевой и распространенной, что будет способна удовлетворять все энергетические потребности человечества (Kurzweil, 2005a).

На недавней международной конференции по искусственному интеллекту [18] Курцвейл сказал, что, основываясь на своих более чем 50-летних исследованиях, сборе и анализе данных, он считает, что будущее будет намного лучше настоящего. И это из-за выдающихся достижений человеческой цивилизации, таких как значительное снижение уровня бедности во всем мире, повышение уровня грамотности и общих расходов на образование, увеличение продолжительности жизни, обеспечение электричеством и компьютерами домохозяйств по всему миру. По его словам, все это вселяет в него оптимизм по поводу будущего.

Ожидание исторических изменений, вызванных развитием искусственного интеллекта, имеет под собой прочное обоснование в виде тех инновационных достижений, которые уже сегодня начинают менять целые отрасли. Особые успехи были достигнуты в медицине.

Израильские исследователи с помощью 3D-принтера напечатали из человеческих тканей первое в мире сердце. Результаты их исследований были опубликованы в апреле 2019 года в Advanced Science (Noor, 2019). Это только первый шаг, но он может кардинально изменить трансплантологию в ближайшем будущем. Только представьте: больше нет проблем с совместимостью или отказом и больше не нужно искать подходящего донора!

Такие достижения стали возможными в значительной степени благодаря совершенствованию медицинского оборудования, которое с каждым годом генерирует все больше различных данных. По мере продолжения этой тенденции растет и потенциал применения ИИ в медицине. Такие инструменты, как машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение, помогают ИИ добиться значительного прогресса в освоении медицинской науки и диагностике заболеваний.

Развитие искусственного интеллекта в здравоохранении обещает свести к минимуму летальные исходы из-за врачебной ошибки. Например, в Соединенных Штатах медицинские ошибки являются третьей по значимости причиной смерти (250 000 человек в год) после болезней сердца и рака (Sipherd, 2018). Однако уже сегодня помощь ИИ в роботизированной хирургии позволяет в пять раз сократить число послеоперационных осложнений и уменьшает среднее время госпитализации на 21% (Schroerlucke, 2017).

Облачная аналитическая ИИ-платформа iQueue от LeanTaas предлагает «умное» управление нагрузкой на операционные комнаты, а усовершенствованная система искусственного интеллекта Triton компании Gauss Surgical ведет мониторинг кровопотерь во время операций, помогая принимать оптимальные решения о переливании крови и прогнозировать уровень гемоглобина после операции. Роботизированная хирургия с использованием искусственного интеллекта успешно дебютировала в хирургии глаза, сердца, кровеносных сосудов и активно распространяется на другие виды минимально инвазивных операций.

Искусственный интеллект помогает решить и более серьезную проблему, чем медицинская ошибка: остановка сердца вне больницы. В 2017 году только в Соединенных Штатах и Европе более 600 000 человек перенесли внебольничную остановку сердца (Blomberg, 2019). Прорыв произошел в начале 2018 года, когда на основе обработки и анализа тысяч экстренных вызовов в Центр неотложной медицинской помощи в Копенгагене был создан специальный алгоритм машинного обучения по обнаружению остановки сердца. Данный алгоритм, разработанный датской компанией Corti, показал более точный результат в сравнении с человеком-доктором – 95% против 73% (Peters, 2018). При этом для столь острого и скоротечного заболевания крайне важна быстрая обработка показаний пациента, на которую ИИ потребовалось на 30 секунд меньше. Нередко эти секунды являются разницей между жизнью и смертью.

Экспериментальные исследования, проведенные в других странах, показали аналогичные результаты, и теперь данная система компании Corti внедряется во многих центрах экстренных вызовов по всему миру. Вместе с медицинскими диспетчерами система машинного обучения слушает показания людей, анализирует слова, которые они используют, их интонацию и фоновый шум. При обнаружении остановки сердца система моментально подает диспетчеру соответствующий сигнал.

В сфере диагностики заболеваний на данный момент существует не так много примеров превосходства ИИ над человеком. Но последние достижения в анализе и распознавании изображений помогли сократить время, необходимое для обработки снимков МРТ в тысячу раз. И это далеко не примитивный анализ. К примеру, облачная платформа Arterys [19] позволяет быстро и точно измерить объем крови, выбрасываемый каждым желудочком сердца при его сокращении, а также сформировать 3D-карту кровяных потоков и измерить нагрузку на отдельные части этого органа (Molteni, 2017).

Израильская компания по разработке программного обеспечения Viz.ai аналогичным образом использует ИИ при анализе КТ-снимков головного мозга [20] для выявления проблем с мозговым кровообращением. Диагностика инсульта не является сложной процедурой, но анализ каждого снимка требует много времени, что увеличивает риск смерти пациента. Именно здесь искусственный интеллект доказал свою полезность в части быстрого и точного обнаружения проблем с кровообращением, позволяя врачам приступать к операции без потерь драгоценного времени.

Стоит отметить, что разработчики платформ для анализа медицинских снимков осознают, насколько важен и неотложен этот этап диагностики. Поэтому они хранят свои инновации в облаке, предоставляя глобальный доступ всем, кто в них нуждается. Ярким примером в этом контексте является Zebra AI1 – онлайн-сервис израильской компании Zebra Medical Vision [21] , который использует уникальные алгоритмы ИИ для проверки практически любых медицинских снимков всего за один доллар США. Когда система была протестирована на архивных материалах госпиталя в Оксфордском университете, она показала почти стопроцентный успех в распознавании пациентов с заболеванием (Dent, 2017). Еще одним лидером в этой области является американская компания PAIGE.AI [22] , которая имеет доступ к библиотеке из 25 миллионов снимков различных патологий и собственную платформу по диагностике и лечению рака.

Также большой прогресс был достигнут в использовании ИИ для анализа МРТ и КТ-снимков с целью выявления рака молочной железы, кожи, легких и поражений печени (см., соответственно, Johnson, 2019; Mammoser, 2018; «Arterys», 2018). Одной из прорывных технологий является ультразвуковой сканер Butterfly IQ [23] за 2 000 долларов США, что в пять раз дешевле стоимости аналогичных устройств. Размером с электрическую бритву Butterfly IQ может сканировать все тело и сразу же отправлять изображение через свое приложение на iPhone или iPad. А встроенный искусственный интеллект помогает обнаружить проблему за считанные секунды.

Быстрый анализ медицинских снимков в режиме реального времени уже сейчас используется при проведении операций. До недавнего времени это было невозможно, так как хирург не может остановить операцию на пару часов для ознакомления со снимками. Однако теперь благодаря точности и быстроте анализа ИИ такой необходимости нет. Другим примером является IDx-DR [24] – ведущая диагностическая система для выявления первых признаков диабетической ретинопатии, одного из наиболее серьезных осложнений сахарного диабета, которое может привести к слепоте. Это очень актуальная разработка, учитывая тот факт, что сахарный диабет становится одним из самых распространенных заболеваний нашего времени. По последним данным Всемирной организации здравоохранения, от диабета страдают около 8,5% взрослого населения по всему миру (WHO, 2016). Из них порядка 12% испытывают серьезные нарушения зрения вплоть до полной потери зрения [25] . Своевременное обследование позволяет выявить развитие ретинопатии и предотвратить возможный ущерб для зрения. Это именно то, что делает устройство IDx-DR: точное обнаружение ранних признаков заболевания без участия людей-специалистов.

Методы искусственного интеллекта были очень успешными в прогнозировании осложнений, связанных с такими серьезными заболеваниями, как болезнь Паркинсона, легочная артериальная гипертензия, рак, диабет и болезни сердца. Исследования в этих направлениях среди прочих проводят компании Medopad и Tencent. Их задача – охват всех пациентов, которым требуется регулярный мониторинг здоровья и комплексное лечение.

Клиническое тестирование часто бывает дорогостоящим, а необходимость попасть в специализированный центр для небольшого, но очень важного теста может отрицательно повлиять на здоровье пациента. В настоящее время совместный проект Medopad-Tencent создает уникальную платформу, которая позволяет врачам удаленно выполнять такие задачи, как клинический мониторинг своих пациентов, включая отслеживание уровня активности и показателей жизнедеятельности, соблюдение пациентом режима лечения и приема лекарств, опросы и обучение пациентов, а также более эффективное планирование очных встреч с лечащим врачом. Medopad также расширяет сотрудничество с правительственными организациями Великобритании, предоставляя им возможность привлекать население к эффективному уходу за своим здоровьем, повышая тем самым общий уровень общественного благополучия.