Медицина 2.0: как искусственный интеллект меняет подходы к здравоохранению
Искусственный интеллект представляет собой эффективный инструмент, который может повысить качество лечения пациентов, особенно в сочетании с профессиональным опытом врачей. Так, ИИ применяется для автоматизации диктовки медицинских записей, анализа данных пациентов, интерпретации изображений и для обработки больших исследовательских баз данных. Таким образом, ИИ уже вносит вклад в научные достижения в области профилактики и лечения заболеваний, однако он все еще не может заменить полноценное человеческое участие. Рассказываем про влияние искусственного интеллекта на медицинскую практику.
Почему искусственный интеллект не заменит работу врачей?
ИИ имеет потенциал значительно изменить медицинскую практику в лучшую сторону, однако он не сможет полностью заменить людей в этой сфере. Дело в том, что его внедрение требует особого внимания к этическим, управленческим и нормативным аспектам. Методика работы ИИ должна соответствовать медицинским стандартам безопасности и полезности, проходить строгие испытания, что вызывает проблемы, такие как «смещение набора данных», когда сведения, применяемые в процессе разработки, не отражают реальные условия использования. Так, американская модель Epic Sepsis Model не смогла надежно идентифицировать сепсис у значительного количества пациентов. Разработчики нейросети заявляли о высокой точности своих прогнозов, однако независимые исследования выявили, что алгоритм не всегда надежно определял наличие болезни и часто давал неверные диагнозы.
В перспективе ИИ будет все больше расширять и улучшать возможности медицинской практики, а врачи будут активнее использовать его для повышения уровня клинической помощи. Тем не менее важные человеческие аспекты ухода за пациентами, такие как эмпатия, критическое мышление и способность принимать сложные решения, останутся неотъемлемой частью высококачественного медицинского обслуживания.
Искусственный интеллект может обнаружить рак?
Сегодня искусственный интеллект позволяет быстро анализировать визуальную информацию, что содействует выявлению рака и других серьезных заболеваний. Например, американская модель искусственного интеллекта помогает рентгенологам обнаружить потенциально агрессивный рак простаты с применением многопараметрического МРТ.
В апреле 2024 года китайские ученые представили тест на основе искусственного интеллекта, который способен определить три основные формы рака по засохшей крови. Предварительные испытания показали, что этот метод может обнаружить рак поджелудочной железы, желудка и колоректальный рак за несколько минут, используя менее 0,05 мл крови.
Исследователи сообщают, что эта модель ИИ определяет наличие рака у пациентов с точностью от 82 до 100%, что превосходит традиционные методы скрининга по крови. Они также утверждают, что ее внедрение в странах с низким и средним уровнем дохода может сократить количество недиагностированных случаев рака среди стареющего населения. Однако для получения более конкретных результатов необходимы дальнейшие масштабные испытания теста.
Искусственный интеллект помогает избежать полипрагмазии?
В апреле 2024 года американские ученые выяснили, что чат-боты, основанные на искусственном интеллекте, можно использовать для мониторинга и ограничения приема лекарств. В ходе эксперимента они использовали ChatGPT, чтобы помочь пациентам отказаться от избыточных препаратов без ущерба для здоровья.
В рамках исследования врачи использовали различные клинические сценарии и задавали чат-боту вопросы для принятия решений, касающихся лечения сердечно-сосудистых заболеваний у пожилого мужчины, который принимал несколько препаратов. ChatGPT анализировал состав лекарств и отменял те из них, которые были неэффективны. В результате авторы отметили, что чат-бот был осторожен в принятии решений и часто оставлял режим лечения без изменений, чаще предпочитая отменять обезболивающие препараты. Таким образом, этот ИИ подходит для предоставления клинической помощи людям, страдающим от полипрагмазии.
Как искусственный интеллект помог найти области мозга, в которых возникает психоз?
В апреле 2024 года ученые из США с помощью нейросети смогли доказать, что психоз возникает в случае, когда у мозга возникают трудности с фильтрацией поступающей информации и прогнозированием возможных событий. В рамках исследования были использованы данные об активности мозга почти у 900 человек, включая 101 человека с синдромом Ди Джорджа, также известным как синдром делеции 22q11.2. Это заболевание характеризуется отсутствием части одной из копий хромосомы 22, и у людей с этим состоянием вероятность возникновения психоза или шизофрении составляет 30%.
Исследователи использовали тип алгоритма машинного обучения, чтобы охарактеризовать закономерности функций мозга у всех пациентов с синдромом делеции 22q11.2 в сравнении со здоровыми участниками. Создатели искусственного интеллекта разработали алгоритмическую модель, способную различать снимки мозга людей с синдромом Ди Джорджа от тех, у кого его нет. В контрольных группах точность определения наличия психоза по данным сканирования мозга составила от 84 до 90%.
С помощью искусственного интеллекта ученые пришли к выводу, что психоз проявляется в двух ключевых узлах «сети значимости» мозга, которая отвечает за динамическое переключение внимания между внутренними мыслями и внешними стимулами, определяя, что является важным и реальным. Исследование показало, что наибольшее значение для психоза имеют два участка в этой сети: передняя островковая доля, ответственная за фильтрацию неважной информации, и вентральное полосатое тело, которое прогнозирует, какая информация будет наиболее полезной и значимой для организма.
Как искусственный интеллект используют для создания вакцин?
В 2024 году команда американских генетиков и специалистов по машинному обучению использовала искусственный интеллект UTR-LM для анализа генома и улучшения эффективности РНК-вакцин. Нейросеть была обучена на наборе данных, состоящем из множества 5'-нетранслируемых областей РНК (5′-UTR), которые находятся на переднем конце матричной РНК (мРНК) и регулируют процесс трансляции, при котором кодирующая часть мРНК используется для создания белка.
Так, с использованием UTR-LM была создана библиотека из 211 новых последовательностей, которые обладают высокой эффективностью в процессе трансляции. Оказалось, что некоторые из этих последовательностей способны повысить производство белка на 32,5% по сравнению с теми, которые уже используются в медицинских целях и были созданы ранее людьми.
В марте 2023 года американские ученые разработали вакцину MIT-T-COVID против коронавируса SARS-CoV-2, способную защищать от любого его штамма. Они выбирали соответствующие белки с помощью алгоритма машинного обучения. В ходе экспериментов на генетически модифицированных мышах вакцина вызвала сильный иммунный ответ, который защитил животных от тяжелого течения болезни и смерти. Этот эксперимент подтвердил возможность разработки универсальной вакцины, которая эффективно предотвращает тяжелые исходы коронавирусной инфекции. В будущем исследователи планируют усовершенствовать препарат и проверить его в сочетании с другими вакцинами, стимулирующими производство антител.
