Представь у тебя есть медик который прочитал все книги по медицине, все истории болезней всех пациентов в мире и теперь за секунды может находить в них закономерности которые реальный человек просто физически бы не успел заметить. Вот он ИИ в медицине - супер-аналитик который не устаёт, не забывает и не уходит пить чай.
Вот например. Маммография — снимок груди, который делают женщинам для раннего выявления рака. Обычный рентгенолог смотрит десятки таких снимков в день, может и устать и что-нибудь упустить. Программа смотрит миллионы снимков и не устаёт никогда.
Компания Google несколько лет назад обучила алгоритм на огромном количестве снимков и показала: он находит рак груди точнее среднего врача и реже говорит «всё хорошо», когда на самом деле не всё хорошо. Звучит просто — но для конкретной женщины это может быть разница между «поймали вовремя» и «уже поздно».
То же самое происходит с меланомой — раком кожи. Врач-дерматолог смотрит на родинку и думает: подозрительная или нет? Теперь достаточно сфотографировать родинку на телефон — и приложение скажет, стоит ли срочно идти к врачу. Такие приложения уже есть в App Store и Google Play.
Один анализ крови — и ИИ ищет признаки сразу 50 видов рака. Это не фантастика: в Великобритании такую систему сейчас тестируют на 140 тысячах человек. Называется Galleri — запомните это слово, через несколько лет оно будет у всех на слуху.
А как дела у нас?
Медицинский ИИ — не только западная история. Давайте посмотрим, кто и что делает.
Что важно понять: Россия здесь не отстающая. Московский проект по анализу медицинских снимков — один из крупнейших в мире по охвату населения. Проблема другая: то, что работает в Москве, до регионов доходит медленно.
Про гены — но без страшных слов
У каждого из нас есть что-то вроде «инструкции по сборке» — набор генов, который достался от родителей. Эта инструкция написана на языке из четырёх букв (А, Т, Г, Ц), и в ней три миллиарда знаков. Раньше «прочитать» её стоило как квартира. Сегодня — как хороший смартфон, около 15–20 тысяч рублей.
Но прочитать — не значит понять. Это как получить трёхмиллиардный текст на языке, которого ты не знаешь. ИИ учится этот язык переводить. Он смотрит на миллионы прочитанных геномов и реальные истории болезней — и начинает понимать: вот эта комбинация букв означает высокий риск инфаркта до 50 лет, а вот эта — что нужно раз в год делать колоноскопию.
Пока это не массовая история для России, но направление понятно: через 10–15 лет сдать «генетический анализ рисков» будет так же обычно, как сдать кровь на сахар.
Предсказать болезнь до того, как она появилась
Это самое захватывающее и немного пугающее. ИИ научился замечать признаки будущей болезни там, где мы их вообще не ищем.
Например, болезнь Альцгеймера — потеря памяти в старости — начинается в мозге за 15–20 лет до первых симптомов. Пока человек ни о чём не подозревает, в его голове уже идут тихие изменения. Программы, обученные на тысячах МРТ-снимков, видят эти изменения за 3–5 лет до того, как человек сам что-то заметит.
Ещё интереснее: канадские учёные показали, что диабет 2 типа можно определить... по голосу. Десятисекундная запись — и ИИ с большой вероятностью скажет, есть ли у человека диабет. Не потому что голос «больной», а потому что болезнь меняет сотни мелких характеристик речи, которые человек никогда бы не услышал.
В Японии уже тестируют приложение, которое анализирует речь пожилых людей каждый день — и предупреждает родственников, если что-то меняется в сторону деменции. Дети могут жить в другом городе и всё равно знать, что с мамой всё в порядке.
Что есть уже сейчас
Честно о том, что не так
Было бы нечестно не сказать об обратной стороне. Во-первых, ИИ ошибается — просто реже, чем среднестатистический уставший врач. Это не повод убирать врача, это повод дать врачу хорошего помощника.
Во-вторых, все эти системы обучены на данных — а значит, если данных по какой-то группе пациентов мало, система будет хуже работать именно для них. Большинство баз данных собраны на западных пациентах. Для россиян, китайцев, африканцев это может работать чуть хуже — это честная проблема, над которой работают.
В-третьих — и это главное для тех кто в регионах — Москва и крупные города получат все эти технологии раньше. Районная больница в небольшом городе будет ждать дольше. Это несправедливо, но это реальность.