Российские учёные рассказали о роли искусственного интеллекта в медицине

Медицина — один из постоянных источников больших данных. С момента перехода её в «цифру», в базах данных различных учреждений накоплены терабайты информации — личные карты пациентов, протоколы осмотров, результаты лабораторных исследований, снимки и т. д. Технологии анализа больших данных повышают качество диагностики за меньший промежуток времени, а также помогают прогнозировать развитие болезни.

«Диагноз всё ещё ставит врач, а помочь ему, обратить внимание на то, что он мог не заметить — задача как раз искусственного интеллекта. Это называется система поддержки врачебных решений», — рассказал в беседе с телеканалом "Наука" Михаил Натензон, руководитель проекта по автоматизированной обработке рентгеновских и флюорографических снимков.

Искусственный интеллект не исключает человека из цепочки принятия решения, а предоставляет врачам доступ к большому массиву собранной и структурированной информации. 

«Программа выделяет различными цветами патологические находки и подписывает, что выявлено на этом изображении. Для врача это дополнительный сигнал, чтобы что-то заметить, более пристально посмотреть и тем самым не пропустить значимую патологию», — комментирует Рустем Ахметов, врач-рентгенолог референс-центр центра диагностики и телемедицины.

Подобный подход позволяет поставить максимально точный диагноз в минимальные сроки. И чем больше информации получит искусственный интеллект при анализе подобных данных, тем более точными будут выданные им диагнозы в будущем.

Кроме того, анализ больших данных помогает планировать и рассчитывать загруженность поликлиник и больниц, например, при всплеске инфекционных заболеваний. В 2020 году, при вспышке эпидемии коронавируса, недостаток больших данных привёл к большому количеству ошибок, которые стоили людям жизни.

Не стоит исключать и использование современных гаджетов, которые отслеживают изменения своего владельца в режиме реального времени. 

«Современные устройства способны собирать информацию о пульсе, сне, количестве шагов. Дополнительные умные устройства помогают оцифровать данные измерения, например, артериального давления или глюкозы в крови. Это направление цифровой медицины уже признано наиболее перспективным. Мировая динамика развития подобных сервисов — лучшее тому доказательство», — отмечает Александр Карасёв, врач клинической лабораторной диагностики, член Европейского общества генетики человека.

С момента рождения данные о здоровье человека заносятся в единый реестр. Начинается анализ вероятности развития генетических болезней. Для этого важно оцифровать информацию о недугах предков. Чем больше таких данных — тем выше точность прогноза. К сожалению, проявиться генетическое заболевание может у любого, даже самого здорового человека. Но методы цифровой медицины позволяют свести риск к минимуму.

На сегодняшний день анализ больших данных в медицине наиболее успешно применяет Единая медицинская информационно-аналитическая система здравоохранения Москвы (ЕМИАС). К этому агрегатору подключены все поликлиники, как взрослые, так и детские, и большинство стационаров города. Все городские медицинские учреждения могут непрерывно и беспрепятственно обмениваться информацией о пациентах. Это делает получение информации об истории болезни доступной на всех уровнях оказания медицинской помощи.

Технологии анализа больших данных поднимают здравоохранение на качественно новый уровень. Благодаря большому массиву накопленных данных о пациентах, время на постановку врачами диагноза существенно сокращается. А чем больше информации получит искусственный интеллект при анализе данных, тем более точными будут диагнозы, установленные им в будущем, точнее прогнозы врачей по рискам возникновения и развития опасных болезней.