Д-р Алгоритам: Вештачка интелигенција во медицината
Д-р алгоритам
Вештачката интелигенција (АИ) треба да им ја олесни работата на лекарите во иднина. Всушност. Во случајот со професорот Холгер Хонале од универзитетската клиника во Хајделберг, првично беше токму обратно: откако минатата година дерматологот објави студија за употреба на АИ во откривање на рак на кожата, тој доживеа „чисто лудило“. Медиумите од целиот свет толку многу го бомбардираа со истраги што едвај стигна да работи во клиниката.
Причината за возбудата: Г-дин Ханјел беше еден од првите што објави студија во која човекот и машината требаше да покажат во директна споредба кој прави подобри дијагнози. Поточно: кој може подобро да го препознае најопасниот малигнен меланом - страшниот „рак на црна кожа“.
Резултатот се најде во насловните страници. „Вештачката интелигенција беше значително подобра од просечната изведба на лекарите“, известува Холгер Хонале. „Само 13 од вклучените 58 дерматолози беа во можност да го победат алгоритмот. И тие беа врвни глобални експерти “.
За експериментот, Хајделбергер Хонале и неговите колеги обучиле вештачка нервна мрежа со 100 000 фотографии на кои се гледа црн карцином на кожа или безопасни марки на раѓање.
Тие исто така и кажаа на АИ точна дијагноза во секој случај. После тоа, нервната мрежа беше супериорна во однос на просечен дерматолог - но само за ова специфично прашање.
„Многу повеќе одзема многу време и е склоно кон грешки ако алгоритмот треба да препознае и да прави разлика помеѓу неколку видови на рак“, вели Холгер Хонале. Ова е токму тоа на што работи сега: Во следната фаза, неговиот ВИ треба сигурно да дијагностицира пет малигни и пет бенигни промени на кожата.
Примерот го покажува големиот потенцијал што вештачката интелигенција може да го развие во медицината. Но, исто така, станува јасно дека лекарите засега не можат да бидат заменети - затоа што дерматологот мора да може правилно да ги класифицира бројните промени на кожата и не смее да биде задоволен само со разликување помеѓу рак на црна кожа и молови.
Како и да е: Медицината моментално доживува пресврт управуван од АИ, врз кој универзитетите, истражувачките институции, компаниите и старт-ап компаниите работат под висок притисок.
„Во моментов доживуваме математичка револуција“
Новата технологија може да спаси животи во иднина - како што покажува случајот на пациент во Универзитетската болница во Манхајм: Пред неколку години, меѓу многуте фокуси на воспаление во неговите бели дробови, туморот веќе не се забележува на КТ скен. Пациентот починал од тоа. Со помош на алгоритми, лекарите можеа да го препознаат и излечат ракот во рана фаза.
Пред сè, оваа анализа на податоците за сликата, потпомогната од машина (како што се фотографии со промени на кожата, како и слики од томографи со компјутер и магнетна резонанца) во моментов доставува серија извештаи за успех.
На пример, работна група на Универзитетот Стенфорд обучи алгоритам кој може да открие 14 болести на белите дробови и градниот кош и кој се покажа подобро од радиолозите при дијагностицирање на пневмонија.
На Универзитетот Шоа во Јокохама, лекарите проценија ендоскопски видео-снимки на колоноскопии со АИ и откриле малигни полипи речиси со сигурност како по патолошки преглед. Некои алгоритми веќе се во секојдневна употреба како асистенти на машини: Во Општата болница во Масачусетс во Бостон, АИ помага во анализа на рендгенски зраци на градите, а системот за дијагноза на меланом од Хајделберг е веќе инсталиран во околу 40 германски медицински ординации.
„Во радиологијата, моментално доживуваме математичка револуција која е побрза и подлабока од која било претходна пресврт“, вели Стефан Шонберг, претседател на германското радиолошко друштво. Тој верува дека благодарение на АИ, радиолозите во иднина ќе комбинираат широк спектар на различни податоци како што се лабораториски вредности или генетски предиспозиции на пациенти со нивното снимање и, врз основа на тоа, ќе им дадат на своите медицински колеги специфични препораки за терапија (види интервју на страница 50).
Стефан Бисдорф од Мекинзи тврди на сличен начин: „Законските здравствени осигурувања имаат податоци за наплата од клиники и амбулантски лекари од изминатите десет години. Тие може да се спојат со податоците од процедурите за сликање, со цел да се користат за развој на системи поддржани од АИ за дијагностицирање и планирање на терапија “, вели здравствениот експерт. „Сепак, тие ќе мора да бидат јавно достапни за да може да се спроведат нови истражувања околу ова богатство на податоци - слично на Велика Британија Биобанка во Велика Британија, што ги прави анонимизираните геном и здравствените податоци на 500 000 луѓе достапни за научниците.
Вештачката интелигенција не само што треба да доведе до поуспешни резултати од третманот, туку и да заштеди трошоци. „Големата надеж е дека АИ не само што ќе го направи лекот подобар, туку и ќе го направи повторно достапен - така што сè уште можеме да си дозволиме медицински напредок во иднина“, вели Хендрик Рис од ревизорската и консултантската компанија „Прајсвотерхаус Куперс“ (PWC).
Во студија ширум Европа, PWC користеше пример за три распространети болести за да покаже колку пари може да се заштедат во здравствениот систем преку употреба на вештачка интелигенција во рок од десет години: 90 милијарди евра детска дебелина (вклучително и преку анализа на типични фактори на ризик), осум милијарди во сенилна деменција (на пр. преку рано откривање) и 75 милијарди кај рак на дојка (преку побрзи и подобри резултати).
Поради зголемениот притисок на трошоците и преовладувачкиот недостиг на квалификувани работници, лекарите сè повеќе ги користат можностите за масовна обработка на податоци.
„Секоја година, процесите на сликање, како што се компјутерската и магнетната резонантна томографија, доставуваат десет до дванаесет проценти повеќе податоци ширум светот, но во исто време, бројот на радиолози се зголемува само за три до четири проценти“, вели Јорг Аумилер од „Сименс здравство“. „Во просек, радиолог има околу три до четири секунди да процени слика. Студиите покажуваат дека преполовување на времето на толкување може да ја зголеми стапката на грешка за околу 16 процентни поени “.
За поголема ефикасност и помалку грешки при креирање извештаи, Siemens Healthineers разви производ што автоматски ги идентификува анатомските структури на сликите од компјутерските томографи и означува и ги мери потенцијалните абнормалности во пределот на градниот кош.
Но, тоа е само првиот чекор: Друго решение од компанијата користи вештачка интелигенција за да им даде предлози на лекарите за следните чекори во процесот на лекување засновани врз историјата на пациентот, лабораториските вредности, патолошките и генетските прегледи и клиничките студии - првично за пациентите Рак на простата. Вкупно, Сименс Здравственици веќе донесе повеќе од 40 решенија базирани на АИ на пазарот и има околу 500 релевантни патенти.
Конкуренцијата е исто така убедена дека процентот на ВИ во медицинските производи ќе се зголеми. „Постои значителен недостаток на специјалисти во медицината за интензивна нега“, вели Тимо Паулус од „Филипс“. „Со помош на вештачка интелигенција можеме да ги олесниме лекарите за да можат повеќе да се концентрираат на нивната реална задача - грижа за своите пациенти.
63 проценти од пациентите одбиваат чиста дијагностика на АИ
Компанијата затоа планира производ кој организира аларми во единиците за интензивна нега според итноста: Во зависност од сериозноста, на екранот се појавува порака или веднаш се повикува лекар.
Веќе се користи систем кој открива проблеми во нормалните одделенија во рана фаза, така што пациентите можат брзо да бидат префрлени на одделот за интензивна нега.
И слично на автомобилската индустрија, на пример, Филипс има намера да користи дигитални близнаци на органи во иднина: Во „Срцевиот модел“ на компанијата, алгоритам за АИ создава општ основен модел од околу илјада ултразвучни снимки на реални органи со различна форма и големина.
Во комбинација со податоци за слика од одреден пациент, во компјутерот се создава персонализиран близнак на срцето, кој го поддржува лекарот во сегментирање на органот во разни анатомски и функционални подструктури. Својства, како што се перформансите на пумпата, потоа може да се изведат од нив.
Покрај големите компании како што се Зименс Хелтајнерс или Филипс, основачките претприемачи низ целиот свет се обидуваат да ги искористат можностите што ги нуди вештачката интелигенција во медицината - не е ни чудо: консултантите од Фрост и Саливан предвидуваат дека светскиот пазар за апликации за ВИ во здравствениот сектор ќе биде околу 40 Процентот расте годишно и ќе достигне приближно 6,7 милијарди долари до 2021 година.