«Машины в белых халатах»: как работает искусственный интеллект в медицине

Во многих сферах повседневной жизни и различных секторах экономики активно используется искусственный интеллект. Не является исключением и сфера здравоохранения.

На основе алгоритмов искусственного интеллекта работает медицинское программное обеспечение. Но сам ИИ изначально нужно «обучить» обрабатывать данные. Только тогда можно будет увидеть положительный эффект. Как же проходит такое обучение?

Всё начинается с информации

Медицина тесно связана с Big Data. Наборы информации просто колоссальны. Также нужно учитывать технологии хранения и аналитические методы обработки.

Представьте, только в одну поликлинику ежедневно обращаются десятки пациентов с различными симптомами. Многим из них приходится делать по несколько видов исследований:

• лабораторных (забор анализов);
• лучевых (рентген, томография);
• инструментальных (электрокардиография).

Все данные обследований и осмотров нужно как-то и где-то фиксировать. Если в поликлинике есть локальная медицинская система, позволяющая формировать электронную карту пациента, вся информация будет стекаться туда. При этом ежемесячные объёмы данных могут достигать нескольких тысяч гигабайт.

Несмотря на то, что все данные разнообразны и не стандартизированы, они могут быть полезны.

Например, с помощью анализа и обработки большого объёма информации о состоянии здоровья можно выявить взаимосвязь между признаками, которые на первый взгляд могут показаться несвязанными друг с другом. В дальнейшем, это позволит сделать прогноз, как быстро та или иная болезнь будет прогрессировать, как быстро сможет подействовать той или иной препарат и т.п. Проанализировать такие объёмы поможет искусственный интеллект.

Как добиться точности

Сперва искусственный интеллект нужно обучить, добиться максимальной точности работы. Для этого специалисты должны предоставить качественные и проверенные данные, которые станут для ИИ своеобразным учебником. Обучившись, ИИ способен стать «помощником» врача.

Уже сегодня в медицине применяют различные модели искусственного интеллекта. Например, «КТ Инсульт», «КТ Лёгких».

Точность разметки алгоритма «КТ Лёгких» составляет порядка 90%. Благодаря ему врачи могут видеть более полную картину области поражения. Для «обучения» модели потребовались данные нескольких тысяч исследований, которые суммарно включают более 200 тысяч срезов без патологий и более 190 тысяч срезов с патологией. Кроме этого база «знаний» продолжает пополняться новыми снимками.

Любая ли информация подойдёт для обучения

Чтобы «обучить» искусственный интеллект, недостаточно просто загрузить в него весь объём имеющейся информации. Данные должны быть структурированы и размечены. Каждый кусочек информации имеет определённую метку, которую алгоритм может распознать. От количества выбора меток зависит точность работы. Перед вводом в эксплуатацию искусственный интеллект тестируют. Это что-то вроде экзамена, где данные заранее известны «экзаменатору». В зависимости от результатов можно делать выводы о необходимости дальнейшего «обучения».

Обучение искусственного интеллекта требует довольно сложной подготовительной работы.

Зато пройдя полный «курс» и сдав «экзамен» искусственный интеллект может работать с высокой точностью и чувствительностью к изменениям состояния пациента.

Узнайте больше об актуальных аспектах внедрения и развития технологий в медицине на курсе повышения квалификации: «Телемедицина и дистанционное лечение в 2022 году: актуальные аспекты внедрения и развития технологий».