20 октября специалистами из Южно-Уральского государственного университета была протестирована функция, разработанная на базе искусственного интеллекта (ИИ), для распознавания сердечно-сосудистых заболеваний человека. Тестирование проводилось сразу на двух суперкомпьютерах: "Ломоносов-2" (Московский государственный университет) и "Лобачевский" (Нижегородский государственный университет). За несколько секунд искусственный интеллект смог обработать несколько миллионов ЭКГ и выявить заболевания сердечно-сосудистой системы.
С чего всё начиналось.
Приятно видеть, что в нашей стране искусственный интеллект приоритетно продвигается в медицинском секторе. Два года назад мне удалось побеседовать с Вячеславом Береснёвым, исполнительным директором АЛРИИ — ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта. Темой нашего разговора как раз был ИИ. Со своей стороны я рассказывал Вячеславу о новых алгоритмах, которые используются при создании мобильной фотографии, например, во время съёмки на смартфон или в момент постобработки уже сделанного снимка. Когда же я выразил некоторое недовольство по поводу отсутствия чего-то подобно у нас, Вячеслав возразил мне, сказав, что вся разработка ИИ в нашей стране в большинстве случаев касается медицины.
Тогда - пару лет назад, генеративные алгоритмы только начинали успешно применять для распознавания на рентгеновских снимках повреждений костей, а в планах была обработка УЗД (ультразвуковой диагностики), причём именно в гинекологии. Что ж, прошла пара лет и мне не удивительно, что ИИ добрался до человеческого сердца.
Меня лечит ИИ.
Именно так мне написал один из подписчиков канала. Читатель экономит время на посещении врачей и старается подобрать необходимый курс лечения, используя возможности искусственного интеллекта. Единственное, заметил читатель, надо максимально корректно и правильно задавать вопросы алгоритму.
Я не разделяю такой подход к своему здоровью и считаю, что правильно задать вопрос может только правильно обученный человек. Если речь идёт о медицине, то этим человеком должен быть врач или, хотя бы, специалист с медицинским образованием.
В своей практике мне тоже приходилось использовать ИИ. Как-то мне была необходима юридическая консультация в сфере налогообложения. В итоге, на правильно заданные вопросы я получил правильные ответы с цитатами из нужных статей законодательства. Так мне удалось сэкономить время и 5000 рублей на услуги юриста.
Айболит широкого профиля.
В последнее время ИИ очень активно интегрируют в медицину. Так, к примеру, 6 октября в Новосибирском государственном университете был разработан набор алгоритмов, способный анализировать широкий спектр заболеваний. Проект получил название в честь известного врача военной медицины доктора Пирогова (подробный обзор). Проект должен помочь врачам широкого профиля без промедления направлять пациентов к узкопрофильным специалистам.
В отличие от "Пирогова", новый алгоритм уже направлен на помощь узкопрофильному специалисту, а именно кардиологу. Вместо ожидания расшифровки ЭКГ, на руках у специалиста сразу будет выявленное отклонение и детальный анализ предыдущих исследований, показывающий развитие обнаруженной проблемы.
Как всё работает?
Принцип работы нового алгоритма, получившего название PADDi (PALMAD-based anomaly discovery on distributed GPUs), построен на диссонансе, формализующим нечёткое понятие аномалии. Берётся множество ЭКГ и дробиться на фрагменты. Каждый небольшой фрагмент разбивается на ещё более мелкие сегменты. Каждый крупный и каждый более мелкий сегменты тщательно исследуется на предмет аномалий. В обработке небольших сегментов участвуют графические процессоры, а обработкой более крупных фрагментов занимаются целые кластеры узлов суперкомпьютера. Затем, происходит сравнение и анализ обнаруженных аномалий крупных фрагментов с аномалиями мелких.
Подводя итог.
Подобная методика может применяться не только для анализа кардиограмм, но и в других областях медицины. Внедрение в отрасль аналогичных алгоритмов позволит решить сразу две проблемы. Во-первых, сократить нехватку специалистов и разгрузить уже занятых медицинских работников. Во-вторых, повысить уровень диагностики во всех регионах нашей страны.
Благодарю Вас за прочтение и потраченное время.
Чтобы не пропустить новые интересные публикации рекомендую Вам подписаться на телеграм-канал, указанный в профиле Дзен-канала.
