О применении искусственного интеллекта в отечественной медицине: от глобальных трендов до конкретных решений на примере нового метода диагностики неврологических расстройств по сетчатке глаза – расскажем в нашей новой статье!
Современное здравоохранение переживает цифровую трансформацию, ключевым драйвером которой является искусственный интеллект (ИИ). Мировой рынок ИИ в медицине демонстрирует стремительный рост, достигая $20,9 млрд в 2024 году. В России наблюдается аналогичная динамика: от текущих 12 млрд рублей до прогнозируемых 78 млрд к 2030 году. Технологии ИИ уже сегодня эффективно решают задачи анализа медицинских изображений, поддержки принятия врачебных решений, персонализированной терапии и разработки лекарств.
ИИ В МЕДИЦИНЕ
Объем данных в здравоохранении удваивается каждые несколько месяцев, что делает невозможным их полноценный анализ традиционными методами. Искусственный интеллект, способный обрабатывать огромные массивы информации за секунды, становится незаменимым инструментом для повышения точности, скорости и доступности медицинской помощи. Алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения уже интегрированы в работу около 1,8 тысяч медицинских организаций в России, демонстрируя среднюю точность диагностики до 87% и ускоряя диагностические процессы на 50%.
Основные направления применения ИИ в медицине
1. Диагностика и медицинская визуализация: ИИ-алгоритмы анализируют рентгеновские снимки, МРТ и КТ с точностью до 94-95%, помогая радиологам выявлять патологии, в том числе ранние стадии онкологических заболеваний, которые могут ускользнуть от человеческого внимания.
2. Персонализированная медицина и разработка лекарств: машинное обучение позволяет анализировать генетические данные пациентов для подбора индивидуальной терапии и дозировок, а также в разы ускоряет процесс доклинических исследований новых препаратов, снижая его сроки на 30-50%.
3. Цифровые ассистенты и телемедицина: чат-боты и виртуальные ассистенты обеспечивают круглосуточную поддержку пациентов, помогая в первичном анализе симптомов, записи к врачу и контроле хронических заболеваний, тем самым снижая нагрузку на медицинский персонал.
Цифровые медицинские ассистенты и чат-боты становятся ключевым элементом ИИ в здравоохранении, выступая доступным «первым экраном» для пациента.
Современные решения используют текстовый и голосовой интерфейс, что делает использование ИИ в медицине ближе и понятнее для широкой аудитории.
Чат-боты активно применяются для профилактики и сопровождения хронических заболеваний, психологической поддержки и реабилитации, что повышает качество телемедицины и расширяет доступ к медицинской помощи даже в удалённых регионах.
Кстати, недавно мы рассказывали о проекте «Кнопка. Моя поддержка»: он представляет собой федеральную систему психологической помощи на основе искусственного интеллекта, предназначенную для:
поддержки военнослужащих и их семей;
- поддержки других категорий граждан, столкнувшихся с психологическими трудностями;
- использования гражданской версии сервиса в течении жизни.
НОВЫЙ МЕТОД ДИАГНОСТИКИ НЕВРОЛОГИЧЕСКИХ РАССТРОЙСТВ ПО СЕТЧАТКЕ ГЛАЗА
Ярким примером инновационного применения ИИ в диагностике является разработка ученых центра «Искусственный интеллект» Уральского федерального университета в составе международного коллектива – они предложили новый метод анализа снимков электроретинограммы.
Он предполагает использование методов классификации временных рядов, основанных на технологиях искусственного интеллекта. Показано, что применение этих методов позволяет просто и недорого диагностировать не только заболевания сетчатки глаз (например, дистрофию), но и неврологические расстройства (СДВГ, РАС, болезнь Паркинсона). Как полагают ученые, внедрение результатов исследования в клиниках поможет ускорить диагностику и снизить нагрузку на врачей.
Электроретинография (ЭРГ) – это метод исследования, при котором регистрируют электрические ответы сетчатки глаза на световые стимулы. Он позволяет оценить, как работают фоторецепторы и клетки внутренней сетчатки. Диагностика с помощью ЭРГ дает возможность выявить различные заболевания, включая наследственные и приобретенные патологии.
По данным Global Burden of Disease (исследование 2021 года), 3,4 млрд человек в мире живут с тем или иным неврологическим заболеванием.
11,1 млн смертей в год связаны с неврологическими расстройствами. К примеру, болезнь Паркинсона – заболевание головного мозга, которое затрудняет двигательную активность и вызывает психические нарушения, расстройства сна, боли и другие проблемы со здоровьем. По данным Всемирной организации здравоохранения, за последние 25 лет распространенность болезни Паркинсона выросла вдвое.
В основе разработанного метода лежат не сложные глубокие нейронные сети, а более эффективные и вычислительно простые алгоритмы классификации временных рядов. Это позволяет использовать метод даже на менее мощном оборудовании, делая его более доступным.
«Это не первая попытка построения систем поддержки принятия врачебных решений на основе сигналов электроретинограмм, но обычно используют нейронные сети, которые вычислительно более сложные, требуют гораздо больше данных. Наши алгоритмы вычислительно проще, соответственно, работают быстрее, и у них меньше требований к железу. И, по сути, алгоритмы помогут достаточно дешевым и простым способом, но при этом с хорошей точностью, предварительно проверять и определять вероятность заболеваний», – констатирует доцент центра «Искусственный интеллект» УрФУ Михаил Ронкин.
Алгоритм был обучен и протестирован на базе данных реальных пациентов, собранной под руководством профессора Пола Констебля (Университет Флиндерс, Австралия). Для обеспечения прозрачности и объяснимости результатов использовалась библиотека SHAP (SHapley Additive exPlanations), основанная на теории игр, которая определяет вклад каждого участка сигнала в итоговое предсказание модели.
Разработанный метод позволяет выявлять признаки таких нарушений, как расстройства аутистического спектра (РАС), синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) и болезнь Паркинсона. Ключевым преимуществом является не просто бинарный ответ «да/нет», а возможность интерпретации результатов. Технология Explainable AI визуализирует для врача конкретные участки сигнала электроретинограммы, которые алгоритм идентифицировал как значимые. Это не заменяет специалиста, а предоставляет ему мощный инструмент для принятия взвешенного решения о необходимости дальнейшего, более углубленного обследования пациента.
Исследование проводилось в рамках выполнения работ по программе развития «Приоритет-2030» при поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
ПОДВОДЯ ИТОГИ
Внедрение подобных разработок соответствует глобальным трендам развития ИИ в российском здравоохранении, которое к 2030 году должно перейти из экспериментальной фазы в повседневную практику.
Однако широкомасштабное внедрение требует решения ряда задач: создания надежной нормативно-правовой базы, этических стандартов и механизмов защиты данных. Как демонстрирует пример разработки УрФУ, спрос на прозрачные и объяснимые алгоритмы (Explainable AI) становится ключевым для построения доверия между врачом и искусственным интеллектом. Дальнейшая работа коллектива будет направлена на адаптацию алгоритма для диагностики заболеваний самой сетчатки (глаукома, врожденная куриная слепота) и других нейродегенеративных расстройств, что подтверждает высокий потенциал и универсальность предложенного подхода.
Мнение читателей: человек и алгоритм – границы доверия
Искусственный интеллект стремительно становится повседневным инструментом медицины – от постановки диагнозов до разработки лекарств. Он обещает невероятную точность, скорость и доступность помощи.
Но готово ли общество к этому психологически? Доверим ли мы свое здоровье решению, логику которого не всегда можем до конца понять?
Пока ученые и технологи совершают прорыв за прорывом, возможно, самый важный вопрос адресован не к ним, а к нам с вами: «Готово ли человечество довериться искусственному интеллекту у своего изголовья?».
Дорогие друзья! Скажите, как вы относитесь к искусственному интеллекту в медицине? Пользуетесь ли технологиями современной телемедицины?
Приглашаем Вас присоединиться к нашему каналу в Telegram.