В марте 2016 года южнокорейцы были ошеломлены результатами состязания между Alpha Go, программой искусственного интеллекта, и Ли Сэ Долем, всемирно известным чемпионом по игре Го. Во многих отношениях этот матч стал поворотным моментом в общественном восприятии ИИ в стране. Бытовые и промышленные применения ИИ участились, в том числе в медицинской сфере.
Это обнадеживающее явление, но без надлежащих мер Южной Корее трудно будет догнать США и Китай, которые имеют более зрелые экосистемы исследований и коммерциализации искусственного интеллекта.
Как директор Больницы Святой Марии в Южной Корее, я провел много дискуссий, пытаясь превратить учреждение в «умную» больницу. Цель этой статьи - передать мои ключевые выводы.
Инновации ИИ в области медицины можно разделить на три широкие категории: анализ и диагностика изображений; интеллектуальная голосовая транскрипция и комплексное прогнозирование; профилактика и лечение на основе метаданных пациента.
Нынешнее состояние инноваций за рубежом относится к первой категории - анализ изображений и диагностика - которая уже значительно надежнее. В сравнительном исследовании точности диагностики рака молочной железы обученный алгоритм превзошел 101 врача, специализирующегося на диагностике изображений, с точностью 92%. Точность обнаружения офтальмологической диабетической ретинопатии составила поразительные 99 процентов.
Согласно статье «Nature Medicine», опубликованной в 2019 году, система искусственного интеллекта была на 94% точнее при диагностике 6716 изображений компьютерной томографии при раке легких. Точность диагностики опухоли головного мозга с помощью МРТ-изображений, которые, как известно, трудно анализировать, составила более 85 процентов, что превышает 66-процентный показатель точности диагностики специалистами-людьми по человеческому мозгу.
Согласно отчету Google, его программа была точной на 99% и 95% при раке молочной железы и легких, соответственно. В определенных типах рака, искусственный интеллект Google превосходит людей.
Диагностика изображений с использованием ИИ позволят более быстро оказать медицинскую помощь и снизить нагрузки на людей с точки зрения времени и стресса, который может возникать при ручном синтезе нескольких изображений для постановки наилучшей диагностики.
Интеллектуальная голосовая транскрипция имеет аналогичные преимущества. Большинство медицинских работников тратят в среднем от двух до пяти часов на создание медицинских карт. ИИ по голосовой транскрипции может значительно сократить необходимое время.
В настоящее время более 500 000 врачей и медсестер в США используют программное обеспечение для распознавания голоса. Отчеты показывают, что среди врачей и медсестер, использующих такие системы, частота «профессионального выгорания» сократилась вдвое, утомляемость снизилась на 70–80 процентов, а время лечения пациентов в режиме «лицом к лицу» увеличилось в три-четыре раза.
Третья категория - комплексное прогнозирование, профилактика и лечение на основе метаданных пациента - считается святым «граалем» медицинской ИИ-технологии, и IBM Watson является одним из попытков. Тем не менее, они еще далеки от замены врача-человека.
ИИ можно в целом разделить на слабый (узкий) ИИ и сильный (общий) ИИ. Такие программы, как Alpha Go, - это те, в которых искусственный интеллект создан для достижения конкретных целей. IBM Watson - это попытка общего ИИ. Людям еще предстоит создать общий ИИ, который может принимать различные типы данных о пациентах, понимать их и мыслить как люди при принятии профилактических решений.
IBM Watson продемонстрировал ограниченную возможность точной диагностики, основанного на глубоком обучении, по сравнению со способностью человека интегрированного анализа. В случаях метастатического рака, в который вовлечен весь организм пациента, диагноз компьютера и медицинского персонала совпадали на 56 процентов, при этом только 46 процентов метастатического рака и 17,8 процента метастатического рака легких были точно диагностированы.
В Южной Корее большинство компаний, занимающихся искусственным интеллектом, ориентированы на первую категорию - анализ медицинских изображений и диагностику. В период с 2017 по 2019 год было разработано 13 систем медицинского ИИ в различных областях, таких как визуализация головного мозга, оценка возраста кости, обнаружение легочных узелков, инфаркт головного мозга, диагностика деменции, диагностика больных онкологией, диагностика рака молочной железы, диагностика рака мозга, измерение возраста мозга, анализ изображения грудной клетки и диагностика компрессионного перелома. Они получили лицензию от Министерством безопасности пищевых продуктов и лекарств Южной Кореи.
Однако эти компании имели ограниченный успех из-за правил конфиденциальности, которые мешали им получать достаточное количество изображений для обучения программ. На конкурентном рынке даже 1-процентное снижение точности имеет важное значение.
Что касается интеллектуальной голосовой транскрипции, у южнокорейских стартапов есть дополнительное препятствие, с которым их американские коллеги не сталкиваются. Большинство южнокорейских медперсоналов используют английский и корейский языки, и ситуация усугубляется тем, что произношение некорейских терминов часто бывает неточным. Поэтому южнокорейским программам было трудно достичь 95-процентной точности, которой достигают аналогичные продукты в США.
В последней категории – комплексное медицинское лечение с помощью ИИ – слишком мало данных для развития. Несколько компаний ИИ и больницы сформировали коалицию для решения этой проблемы, но она все еще находится на начальной стадии.
Чтобы обеспечить быстрое развитие ИИ в Южной Корее, должны произойти определенные изменения. Необходимо большое количество «чистых» данных, а также юридические шаги для обеспечения обмена данными между медицинскими учреждениями. Университетские больницы и другие больницы общего профиля должны подготовить исследовательские группы по искусственному интеллекту, а также должны быть инвестиции в целевой нишевый рынок, специфичный для Южной Кореи, чтобы избежать конкуренции с иностранными фирмами.
Эксперты прогнозируют, что индустрия искусственного интеллекта «взлетит» в ближайшие 10 лет. Разработка и коммерциализация ИИ должна стать одним из важнейших аспектов будущего медицинской науки и техники. При наличии надлежащих стимулов и государственной поддержки Южная Корея может стать ведущим примером в области медицинского ИИ.
В заключение хочу сказать следующее: медицинские работники всегда должны помнить, что их усилия должны служить пациенту.
#южнаякорея #корея #ии #медицина #технология #общество #бизнес #инвестиция #будущее #наука #политика #искусственныйинтеллект #глубокоеобучение