ИИ достиг больших высот во многих направлениях, но медицина напрямую касается каждого из нас, ведь все мы хотим быть здоровыми, а возможно и иметь дополнительные возможности у нашего организма.
Выделяют 4 направление развития ИИ в медицине, о которых я и постараюсь вам рассказать:
1. Диагностика заболеваний
Для правильной диагностики заболеваний требуются годы медицинской подготовки. Даже имея большой опыт за спиной, диагностика часто является трудным и отнимающим много времени процессом. Во многих областях спрос на специалистов намного превышает доступное предложение. Это затрудняет работу врачей и часто задерживает диагностику, позволяющую спасти жизнь пациента.
Машинное обучение, особенно алгоритмы глубокого обучения в последнее время добились огромных успехов в автоматической диагностике заболеваний, сделав диагностику более доступной.
Алгоритмы машинного обучения могут научиться видеть закономерности аналогично тому, как их видят врачи. Ключевое отличие заключается в том, что алгоритмам требуется множество конкретных примеров – многие тысячи – для того, чтобы научиться, тому чему человек может научиться всего по нескольким десяткам экземпляров. И эти примеры должны быть аккуратно оцифрованы – машины не могут читать между строк в учебниках.
Таким образом, машинное обучение особенно полезно в областях, где диагностическая информация, которую исследует врач, уже оцифрована.
Например:
- Выявление рака легких или инсультов на основе компьютерной томографии;
- Оценка риска внезапной сердечной смерти или других сердечных заболеваний на основе электрокардиограмм и изображений МРТ сердца;
- Классификация кожных поражений по изображениям кожи;
- Поиск признаков диабетической ретинопатии на изображениях глаз.
2. Разработка лекарств
Разработка лекарств - общеизвестно дорогостоящий процесс. Многие аналитические процессы, связанные с разработкой лекарств, могут быть ускорены и улучшены с помощью машинного обучения. Это потенциально может сократить годы работы и сотни миллионов инвестиций.
Искусственный интеллект уже успешно использовался на всех 4 основных этапах разработки лекарств:
Этап 1: Определение целей для вмешательства;
Этап 2: Выявление кандидатов на медикоменты;
Этап 3: Клинические испытания;
Этап 4: Поиск биомаркеров для диагностики заболевания.
3. Персонализированное лечение
Разные пациенты по-разному реагируют на разные медикоменты и методы лечения. Поэтому, персонализированное лечение обладает огромным потенциалом для увеличения продолжительности жизни пациентов. Но очень трудно определить, какие факторы влияют на выбор метода лечения.
Машинное обучение может автоматизировать эту сложную статистическую работу и помочь определить, какие параметры указывают на то, что у пациента будет тот или иной ответ на то или иное лечение. Таким образом, алгоритм может предсказать вероятную негативную реакцию пациента на конкретное лечение.
Система узнаёт об этом путем перекрестных ссылок на похожих пациентов и сравнения их лечения и результатов. Полученные в результате обработки статистических данных прогнозы значительно облегчают врачам в разработке правильного плана лечения.
4. Редактирование генов
Кластеризованные короткие палиндромные повторы с регулярными промежутками (CRISPR), в частности система CRISPR-Cas9 для редактирования генов, - это большой скачок вперед в нашей способности редактировать ДНК экономически эффективно – и точно, как хирург.
Этот метод основан на коротких направляющих РНК (sgRNA) нацеленных для редактирования определенного участка ДНК. Но направляющая РНК может соответствовать нескольким участкам ДНК – и это может привести к непреднамеренным побочным эффектам. Тщательный отбор направляющей РНК с наименее опасными побочными эффектами является основным узким местом в применении системы CRISPR.
Было доказано, что модели машинного обучения дают наилучшие результаты, когда дело доходит до прогнозирования степени как взаимодействия направляющей цели, так и нецелевых эффектов для данной sgRNA. Это может значительно ускорить выработку направляющей РНК для каждой области ДНК человека.
Чего достигли? Что только предстоит?
Искусственный интеллект уже помогает нам более эффективно диагностировать болезни, разрабатывать лекарства, персонализировать методы лечения и даже редактировать гены.
Но это только начало. Чем больше мы оцифровываем и унифицируем наши медицинские данные, тем больше мы можем использовать искусственный интеллект, чтобы помочь нам находить ценные закономерности – закономерности, которые мы можем использовать для принятия правильных решений и спасения сотен тысяч жизней.