Д-р алгоритъм
Повече ефективност, по-малко грешки: има големи надежди за използването на ИИ в медицината
Източник: Getty Images/Yuichiro Chino
Откриване на рак на кожата и гърдата и облекчаване на лекарите, поставяне на диагнози и по този начин спестяване на милиарди - потенциалът на изкуствения интелект в медицината е значителен. Но чудесата (все още) не са възможни.
Изкуственият интелект (AI) трябва да улесни работата на лекарите в бъдеще. Всъщност. В случая с професор Холгер Хенсле от Университетската клиника в Хайделберг обаче първоначално беше точно обратното: след като миналата година дерматологът публикува проучване за използването на ИИ при откриване на рак на кожата, той изпита „чисто безумие“. Медиите от цял свят го засипаха с запитвания толкова много, че той едва ли успя да работи в клиниката.
Причината за вълнението: г-н Hänßle е един от първите, който публикува проучване, в което човек и машина трябва да покажат в пряко сравнение кой поставя по-добри диагнози. По-точно: кой може по-добре да разпознае най-опасния злокачествен меланом - страховития „черен рак на кожата“.
Резултатът попадна в заглавията. "Изкуственият интелект беше значително по-добър от средното представяне на лекарите", съобщава Holger Hänßle. „Само 13 от 58-те участвали дерматолози успяха да победят алгоритъма. И те бяха топ световни експерти. "
За експеримента Heidelberger Hänßle и неговите колеги са обучили изкуствена невронна мрежа със 100 000 снимки, показващи рак на черната кожа или безвредни бенки.
Те също така казаха на AI правилната диагноза във всеки отделен случай. След това невронната мрежа превъзхожда средния дерматолог - но само за този конкретен въпрос.
„Много по-трудоемко и склонно е към грешки, ако алгоритъмът е да разпознава и разграничава няколко вида рак“, казва Холгер Хенсле. Точно върху това работи сега: На следващия етап неговият ИИ трябва надеждно да диагностицира пет злокачествени и пет доброкачествени кожни промени.
Примерът показва големия потенциал, който изкуственият интелект може да развие в медицината. Но също така става ясно, че лекарите засега не могат да бъдат заменени - защото дерматологът трябва да може правилно да класифицира многобройни кожни промени и не трябва да се задоволява само с разграничаването между рак на черната кожа и бенки.
Независимо от това: В момента медицината преживява сътресение, предизвикано от ИИ, върху което университетите, изследователските институции, компаниите и стартиращите фирми по целия свят работят под висок натиск.
„В момента преживяваме математическа революция“
Новата технология може да спаси човешки живот в бъдеще - както показва случаят с пациент в университетската болница в Манхайм: Преди няколко години сред множеството огнища на възпаление в белите му дробове туморът вече не се забелязва при компютърна томография. Пациентът почина от него. С помощта на алгоритми лекарите можеха да разпознаят и излекуват рака на ранен етап.
Преди всичко, този автоматизиран анализ на данните за изображения (като снимки на кожни промени, както и изображения от компютърни и магнитно-резонансни томографи) в момента предоставя поредица от доклади за успеха.
Например, работна група от Станфордския университет е обучила алгоритъм, който може да открие 14 заболявания на белите дробове и гръдния кош и който се е справил по-добре от рентгенолозите при диагностицирането на пневмония.
В университета Showa в Йокохама лекарите оцениха ендоскопски видеозаписи на колоноскопии с AI и откриха злокачествени полипи почти толкова надеждно, колкото след патологичен преглед. Някои алгоритми вече се използват ежедневно като машинни асистенти: В Масачузетската болница в Бостън AI помага да се анализират рентгеновите лъчи на гръдния кош, а системата за диагностика на меланома от Хайделберг вече е инсталирана в около 40 немски медицински практики.
„В рентгенологията в момента преживяваме математическа революция, която е по-бърза и по-дълбока от всяко предишно сътресение“, казва Стефан Шьонберг, президент на Германското радиологично дружество. Той вярва, че благодарение на AI, рентгенолозите в бъдеще ще комбинират широк спектър от различни данни като лабораторни стойности или генетични предразположения на пациенти със своите записи и на тази основа ще дадат на своите медицински колеги конкретни препоръки за терапия (вж. Интервю на страница 50).
Щефан Бисдорф от McKinsey твърди по подобен начин: „Задължителните здравни осигуровки разполагат с данните за фактурите на клиники и амбулаторни лекари от последните десет години. Те биха могли да бъдат обединени с данните от образни процедури, за да се използват за разработване на поддържани от ИИ системи за диагностика и планиране на терапията “, казва здравният експерт. „Те обаче трябва да бъдат публично достъпни, за да могат да се извършват нови изследвания около това богатство от данни - подобно на Великобритания Biobank във Великобритания, което прави анонимизираните геномни и здравни данни на 500 000 души достъпни за учените“.
Работен свят на бъдещето
Изкуственият интелект трябва не само да доведе до по-успешни резултати от лечението, но и да спести разходи. „Голямата надежда е, че AI не само ще направи медицината по-добра, но и ще я направи отново достъпна - за да можем все пак да си позволим медицински напредък в бъдеще“, казва Хендрик Рийз от одиторската и консултантска компания Pricewaterhouse Coopers (PWC).
В общоевропейско проучване PWC използва примера на три широко разпространени заболявания, за да покаже колко пари могат да бъдат спестени в системата на здравеопазването чрез използването на изкуствен интелект в рамките на десет години: 90 милиарда евро при детско затлъстяване (включително анализ на типичните рискови фактори), осем милиарда при старческа деменция (например чрез ранно откриване) и 75 милиарда при рак на гърдата (чрез по-бързи и по-добри резултати).
Поради нарастващия натиск върху разходите и преобладаващия недостиг на квалифицирани работници, медицинските специалисти все повече използват възможностите за масова обработка на данни.
„Всяка година образни процеси като компютърна и магнитно-резонансна томография доставят от десет до дванадесет процента повече данни в целия свят, но в същото време броят на рентгенолозите се увеличава само с три до четири процента“, казва Йорг Аумюлер от Siemens Healthineers. „Средно рентгенологът има само около три до четири секунди, за да оцени изображението. Проучванията показват, че намаляването на времето за тълкуване наполовина може да увеличи процента на грешките с около 16 процентни пункта. "
За повече ефективност и по-малко грешки при създаването на отчети, Siemens Healthineers разработи продукт, който автоматично идентифицира анатомични структури в изображения от компютърни томографи и марки и измерва потенциални аномалии в областта на гръдния кош.
Но това е само първата стъпка: Друго решение на компанията използва изкуствен интелект, за да направи предложения за следващите стъпки в лечебния процес на лекарите въз основа на анамнеза на пациента, лабораторни стойности, патологични и генетични изследвания и клинични проучвания - първоначално за пациенти Рак на простатата. Като цяло, Siemens Healthineers вече представи на пазара над 40 решения, базирани на ИИ и притежава около 500 съответни патента.
Конкурентът също е убеден, че делът на AI в медицинските продукти ще се увеличи. „Има значителен недостиг на специалисти по интензивна медицина“, казва Тимо Паулус от Philips. „С помощта на изкуствения интелект можем да облекчим лекарите, за да могат да се концентрират повече върху действителната си задача - грижата за своите пациенти“.
63 процента от пациентите отхвърлят диагнозата с чист ИИ
Следователно компанията планира продукт, който подрежда алармите в отделенията за интензивно лечение според спешността: В зависимост от тежестта на екрана се появява съобщение или веднага се извиква лекар.
Вече се използва система, която открива проблеми в нормалните отделения на ранен етап, така че пациентите да могат бързо да бъдат прехвърлени в интензивното отделение.
И подобно на автомобилната индустрия, например, Philips иска да използва цифрови близнаци на органи в бъдеще: В „Heart Model“ на компанията, AI алгоритъм създава общ основен модел от около хиляда ултразвукови записи на реални органи с различни форми и размери.
В комбинация с данните за изображение от конкретен пациент, в компютъра се създава персонализиран близнак на сърцето, който подпомага лекаря при сегментирането на органа в различни анатомични и функционални субструктури. След това от тях могат да се извлекат свойства като производителността на помпата.
В допълнение към големите компании като Siemens Healthineers или Philips, основателите на предприемачи по целия свят се опитват да използват възможностите, които изкуственият интелект предлага в медицината - нищо чудно: Консултантите от Frost & Sullivan прогнозират, че глобалният пазар за приложения на ИИ в здравния сектор ще бъде около 40 Процентът расте годишно и ще достигне приблизително 6,7 милиарда долара до 2021 година.