Цифровая медицина. Как искусственный интеллект предупредит вас о смертельной болезни - фото
НВ Премиум

Цифровая медицина. Как искусственный интеллект предупредит вас о смертельной болезни

15 февраля 2020, 09:00

Разбираемся, как технологии помогают медикам спасать миллионы жизней

Коротко:

— как искусственный интеллект может облегчить работу медиков

— что не так с компьютерной томографией сердца людей

— почему люди не доверяют новым технологиям в медицине

Видео дня

MedTech или медицинские технологии — это чрезвычайно перспективное направление как для больших технологических корпораций, так и для малоизвестных стартапов. Хотя именно последние очень часто становятся двигателем инноваций на рынке.

Е сли бы не современные технологии в медицине — нам бы до сих пор пришлось держать мышьяк во рту и засовывать в себя устрашающие приборы разного размера и формы.

Что говорить, еще в середине прошлого века людей в нашей стране пытали вырезанием гланд, а дети могли устраивать рейв-вечеринки на процедурах кварцевания.

LiveJournal
Фото: LiveJournal

Благо, сегодня даже смарт-часы могут нарисовать вашу кардиограмму и предупредить о проблемах с сердцем.

Не говоря уже о более продвинутых устройствах, вроде биоимплантатов для замены человеческих костей и органов, а также приложений для смартфонов, которые могут определить симптомы рака груди.

Даже роботы научились проводить сложные хирургические операции. Но гораздо более важным остается развитие систем диагностирования и предотвращения смертельных заболеваний.

Профессиональные медики порой могут не замечать серьезные симптомы, что часто приводит к несвоевременному лечению и летальному исходу.

Поэтому разработчики MedTech возлагают большие надежды на различные технологии искусственного интеллекта (ИИ). Нейросети в медицине позволяют гораздо быстрее и эффективнее обрабатывать огромные базы данных о пациентах и заблаговременно определять конкретные заболевания.

Многие компании и стартапы уже работают над системами, которые позволят медикам прогнозировать состояние больных и предупреждать их о возможных угрозах. Одну из таких нейросетей готовит украинский стартап Cardio Vision.

alliedacademies.com

Фото: alliedacademies.com

ИИ на страже вашего сердца


По данным Всемирной организации здравоохранения в мире почти 20 млн людей умирают от сердечно-сосудистых заболеваний каждый год. Это составляет треть ежегодных смертей на всей планете и делает сердечные заболевания самой распространенной причиной гибели.

Наиболее распространенными среди этих заболеваний является ишемическая болезнь сердца, которая приводит к инфаркту, стенокардии, аритмии сердца и сердечной недостаточности. Треть всех смертей от этих болезней приходится на людей в возрасте до 70 лет.

Недавно команда Cardio Vision, которую основали студенты Украинского католического университета (УКУ) во Львове, разработала веб-сервис на основе ИИ для борьбы с ишемической болезнью сердца.

Команда Cardio Vision Богдан Петришак, Мария Добко, Ольга Бакай и София Гаркот (Фото: ucu.edu.ua)
Команда Cardio Vision Богдан Петришак, Мария Добко, Ольга Бакай и София Гаркот / Фото: ucu.edu.ua

В 2019-м идея сервиса Cardio Vision победила в международном конкурсе Microsoft AI for Good Challenge, а сейчас украинскую нейросеть готовят к клиническим тестам в больницах Австралии, — именно оттуда выступает заказчик Cardio Vision.

Как рассказали НВ основатели стартапа Богдан Петришак, Маричка Добко и Олесь Добосевич, их продукт — это современное программное обеспечение для больниц, консультационных центров и любых медицинских учреждений, где есть компьютерная томография (КТ).

«При ишемической болезни сердца на стенках коронарной артерии нарастают атеросклеротические бляшки, которые вызывают сужение артерии. Это ухудшает кровоснабжение мышцы сердца миокарда и сильно повышает риски смертельных заболеваний», — объясняют в Cardio Vision.

Львовский стартап планирует внедрить в больницах ИИ-систему, которая позволит врачам загружать снимки КТ коронарографии пациентов и определять степень закупорки коронарных артерий (уровень стеноза).

Проблема в том, что процедура КТ коронарографии генерирует очень большое количество данных, и специалисты просто не успевают их анализировать. В Cardio Vision говорят, что медики тратят около половины своего рабочего времени на интерпретацию снимков КТ сердца.

Кроме того, даже после анализа данных, врачи не всегда могут определить, кому из пациентов нужна неотложная помощь.

Новая украинская нейросеть позволит загружать снимки КТ коронарографии в веб-сервис, где алгоритмы автоматически будут анализировать все данные и предсказывать уровень стеноза. В зависимости от состояния коронарного дерева, ИИ будет разделять прогноз на три категории, — здоровый участок, несущественный уровень стеноза или опасная стадия закупорки.

Сardio Vision
Фото: Сardio Vision

«Врач получает предсказания общего состояния коронарной артерии и может мгновенно определить стадию заболевания конкретного пациента. Проанализировав всех пациентов, которые прошли процедуру КТ коронарографии, сервис поможет выделить тех, кто нуждается в неотложной медицинской помощи в первую очередь и проинформировать об этом врача», — рассказывают основатели нейросети из УКУ.

Cardio Vision также позволяет специалистам проверить работу ИИ и узнать, почему алгоритм относит определенные снимки к одной из трех категорий. Для этого достаточно открыть конкретное изображение и подсветить участки, которые нейросеть выделяет в связи с различными закупорками и сужением коронарных артерий.

Подобная система не заменяет доктора, а лишь дополняет его, делая рутинную работу в разы быстрее и эффективнее.

Philips International B.V.

Фото: Philips International B.V.

Когда будет готова украинская нейросеть и кто ее конкуренты?


Сейчас существует лишь пилотная версия основного продукта Cardio Vision, но в ближайшие полгода руководители проекта планируют протестировать свои алгоритмы в реальных условиях.

Дополнительные сложности с таким ПО представляет и безопасность данных пациентов, — украинской команде нужно будет обеспечить конфиденциальную обработку информации, согласно законодательству страны, в которой они собираются работать. Только после этого они смогут выйти на глобальный рынок.

«Параллельно с развитием проекта в Австралии, мы были бы очень рады, если бы удалось развиться и в Украине. К сожалению, сейчас в Украине нет достаточного количества оборудования, которое сгенерировало бы необходимый массив данных», — объясняют в Cardio Vision.

Среди своих конкурентов стартап выделяет TeraRecon, Cohesic, Circle и другие компании, которые занимаются автоматизацией анализа данных о состоянии сердца.

Но у украинской команды есть некоторые преимущества: доступ к огромной базе данных пациентов, что позволяет тренировать алгоритмы нейросети; полностью автоматический анализ уровня стеноза на снимках КТ коронарографии. Поэтому продукт Cardio Vision может стать уникальным.

Хотя с внедрением этой системы стоит поторопиться, ведь с каждым днем в сфере MedTech появляются новые технологии.

К примеру, в начале февраля 2020-го медики из Университетского колледжа Лондона заявили о разработке ИИ, который может точно измерять кровоток организма, определяя на основе этого риск инфаркта и вероятность смерти.

Разработчики алгоритма использовали снимки сердечно-сосудистого магнитного резонанса (CMR) более тысячи пациентов, и после их изучения нейросетью сравнили прогноз системы с оценкой квалифицированных врачей.

«ИИ перемещается из компьютерных лабораторий в реальный мир здравоохранения, выполняя некоторые задачи лучше, чем врачи в одиночку. Мы пытались раньше измерять кровоток вручную, но это утомительно и отнимает много времени», — заявил профессор Джеймс Мун из Университетского колледжа Лондона.

Нейросеть помогла медикам обнаружить, что у пациентов с уменьшенным кровотоком были повышенные риски смерти из-за сердечного приступа, инсульта и сердечной недостаточности.

По словам Муна, такие прогнозы в конечном счете приводят к улучшению ухода за пациентами, а также дают медикам новое понимание того, как работает сердце.

Однако, ИИ в медицине находится только на начальном этапе разработки. В скором будущем подобные системы должны позволить врачам выстраивать причинно-следственные связи между разными симптомами и болезнями, мгновенно анализируя данные о пациентах.

Babylon Health

Фото: Babylon Health

Будущее нейросетей в медицине


Большинство компьютерных систем сейчас позволяют определить только корреляцию между множеством состояний пациентов и их заболеваниями. Это не всегда представляет полезную информацию для медиков во время лечения.

В последние несколько лет разработчики ИИ использовали алгоритмы, которые могут обнаружить конкретные причины болезней и их симптомы в отдельно взятой базе данных.

Теперь специалисты готовят такие нейросети, которые позволят объединить существующие базы данных, что должно серьезно усилить точность анализа.

В ноябре 2019-го исследователи британской компании Babylon Health, которая предоставляет услуги в сфере здравоохранения, представили компьютерную систему для объединения разных баз данных о пациентах.

Как объяснили разработчики Babylon Health Аниш Дхир и Сиаран Ли, их продукт позволит применить большие массивы неиспользованных медицинских данных для выяснения причин и следствий болезней, и, возможно, обнаружить новые причинно-следственные связи.

Дхир и Ли создали приложение на основа чат-бота, которое может поставить пользователям диагноз и предложить лечение, после того как они заполнят специальную анкету и укажут свои симптомы.

Такой сервис может экономить время как пациентов, так и врачей, поскольку он сразу отсеивает людей, которым незачем обращаться к доктору.

Авторы приложения заявили, что их ИИ может диагностировать состояние организма людей лучше, чем врачи. Из-за этого продукт Babylon Health критиковали некоторые медики, заявляя, что нейросеть не видит симптомов некоторых серьезных болезней.

Babylon Health
Фото: Babylon Health

Тем не менее, технологию проверили специалисты, и на прошлой неделе ее представили на конференции Ассоциации по развитию ИИ (AAAI) в Нью-Йорке. Эта организация была основана в 1979-м, является одной из самых авторитетных в сфере ИИ, и сейчас в нее входят более 4000 представителей по всему миру.

«Обоснование ответов, которое указывает на основную причину и следствие, а не на скрытые корреляции, должно дать людям больше уверенности в приложении. Здравоохранение — это область высокого риска. Мы не хотим предоставлять черный ящик», — говорит один из создателей приложения Сиаран Ли, который также исследует квантовое программирование в Университетском колледже Лондона.

В отличие от типичного для ИИ метода машинного обучения, в Babylon Health использовали квантовую криптографию. Такие математические формулы позволяют защитить обрабатываемые данные от стороннего вмешательства.

Систему протестировали с помощью баз данных, в которых причинно-следственные связи уже были установлены, — анализируя размер и текстуру опухолей молочной железы, ИИ определял, являются ли они злокачественными или доброкачественными.

Авторы приложения уверены, что если «сырые данные» будут доступны, их алгоритм сможет определять связь между симптомами и болезнью точно так же, как и клинические исследования.

Сиаран Ли говорит, что Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США одобряет новые лекарства на основе испытаний, которые показывают только корреляцию.

В отличие от этого, их алгоритм может быть более эффективным и помочь специалистам уже на начальном этапе. Но, для этого нужно привить людям доверие к использованию подобных систем.

Присоединяйтесь к нам в соцсетях Facebook, Telegram и Instagram.

Делитесь материалом




Радіо НВ
X