Телемедицинские сервисы
Переломным моментом для глобальной системы здравоохранения стал 2020 год, отмеченный вспышкой новой коронавирусной инфекции. Стало ясно, что без внедрения медицинских ИТ-технологий, врачам и пациентам не обойтись. Применение ИИ в медицине начало набирать популярность в части внедрения технологий IoMT (интернет медицинских вещей). Речь идет о клинических телемедицинских гаджетах, типа «умных» часов, пульсоксиметра или обычного смартфона со специальными программными приложениями.
Применение телемедицинских систем позволяло врачам дистанционно контролировать пациентов, которым не требовалось пребывание в стационаре, что помогло снизить нагрузку на больницы и вовремя распознать опасные симптомы. Так, НКО Baptist Health в Кентукки и частная клиника Майо внедрили в повседневную практику удаленный мониторинг пациентов с коронавирусом Current Health Ltd для удаленного мониторинга пациентов с легкой и средней формой тяжести COVID-19 – в случае ухудшения состояния человека, о чем сообщал ИИ-сервис, его госпитализировали.
Американская компания Apple совместно с рабочей группой Белого дома по коронавирусу, Центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC) и Министерством здравоохранения и социальных служб США (HHS) выпустила «приложение COVID-19», в которое пациенты вводили данные о своих симптомах. Также врачи стали открывать и закрывать больничные пациентам в дистанционном режиме - такая практика использовалась, например, в России.
Телемедицинский подход в пандемию активно применяли в отношении пациентов из групп высокого риска по коронавирусу, среди которых оказались люди с диабетом, ВИЧ, психическими расстройствами, эпилепсией и онкологией. Чтобы пациенты с сахарным диабетом не посещали врача очно и не заражались коронавирусом, им предложили использовать сервис непрерывного и мгновенного мониторинга глюкозы, к которым имел доступ их лечащий врач. В отношении пациентов с раком использовались сервисы, которые помогали врачам мониторить важные показатели и симптомы пожилых пациентов после операции по поводу онкологии.
Диагнозы стали точнее
В последние три года активное применение нашли также решения по диагностической визуализации: использование искусственного интеллекта в медицине сегодня помогает врачам увидеть, в каком состоянии находятся различные органы, кости и ткани человека, что позволяет поставить верный диагноз. Искусственный интеллект умеет анализировать снимки МРТ, УЗИ, рентгеновские снимки, флюорографию и компьютерную томографию – в основе решения лежит технология компьютерного зрения, способная анализировать картинки и видео.
К примеру, алгоритм AI способен обнаружить рак простаты по снимку МРТ – эксперимент Национального института злокачественных новообразований Англии показал, что компьютер справился не хуже опытного специалиста-радиолога. Медицина фактически выходит на новый уровень.
Еще одно исследование, которое касается ИИ в медицине, результаты которого были опубликованы в Journal of the National Cancer Institute, показало, что ИИ-система для анализа маммографий, проанализировав снимки более чем 26 тысяч женщин, обнаружила онкологию с точностью 94,5%. Радиологи, кстати, продемонстрировали результат на уровне 88,4% – это говорит о том, что технологии помогают снизить долю врачебных ошибок.
В период пандемии применение искусственного интеллекта в медицине также помогало понять, как вирус воздействует на организм. Ученые из Нью-Йоркского университета и Колумбийского университета в сотрудничестве с двумя больницами Китая создали инструмент ИИ, который делал прогнозы, какие пациенты перейдут в тяжелую форму заболевания, а какие нет. Сервис также помог врачам понять, какую роль играют ферменты печени, миалгии и гемоглобина в ухудшении здоровья пациентов.
Затем в партнерстве с Amazon Web Services UC San Diego Health разработала и применила решение для обработки рентгеновских изображений легких и выявления пациентов с вероятностью развития пневмонии.
К слову, во всех перечисленных случаях использование ИИ в медицине не означает, что речь идет о том, что технология принимает решение за врача, чего боятся многие пациенты – скорее, она становится его помощником, так как берет на себя часть рутинной работы.
Технология компьютерного зрения используется и в других сценариях: система умного видеонаблюдения в больничной палате способна отследить негативные изменения в состоянии пациента и, например, предотвратить опасное падение, когда человек пытается встать с кровати. Работает решение так: программа в онлайн-режиме анализирует видеопоток, поступающий с камер, установленных в палатах и отправляет уведомления медсестрам, если зафиксировала какое-то тревожное событие.
Такую функцию, например, предлагает российская разработка «Третье мнение. ИИ-мониторинг» – в клиниках, которые установили систему, сообщают, что медсестры стали реагировать на инциденты в 50 раз быстрее.
Драг-дизайн ускоряется
Искусственный интеллект также поставили на службу и в сфере разработки вакцин и лекарств. Google DeepMind применил «AlphaFold» - систему, которая предсказывает структуру белка с использованием огромных наборов геномных данных, чтобы помочь исследователям лучше понять коронавирус. В Великобритании же с помощью ИИ определяли высокопотенциальное соединения для лечения COVID-19 и прогнозировали, какие комбинации лекарств будут успешными против коронавируса и улучшат иммунный ответ.
Широкие перспективы для ИИ-алгоритмов открываются и в сфере персонализированной медицины, которая считается однозначным вектором развития здравоохранения. Здесь интересен сегмент «лекарство на заказ» (drug on demand). Пока звучит фантастически, но вполне вероятно, что препараты в ближайшем будущем будут кастомизироваться определенным образом под конкретного пациента. В этом случае эффективность уникальной терапии серьезно возрастет.
Также, основываясь на анализе гигантских объемов информации, ученые с помощью ИИ-решений смогут выделять паттерны заболеваний и делать прогнозы, как именно различные болезни и будут развиваться, каких мутаций от вирусов ожидать. Так разработчики смогут выделить профили рисков и не только заняться профилактикой, но и спрогнозировать, какие лекарства необходимы в будущем.
Изменить ИИ-технологии могут также доклинические и клинические исследования лекарств – пока же, прежде чем новый препарат попадет на полку аптеки, проходит 8-14 лет, а чтобы проверить формулу, необходимо потратить от 1,3 до 2 млрд долларов. ИИ-технологии и машинное обучение в перспективе могут сделать разработку лекарственных препаратов успешнее. В частности, применять их можно во время отбора участников клинических исследований или в ходе «умного» мониторинга качества клинических данных.
В качестве примера можно вспомнить алгоритм Motion Sequencing, с помощью которого тестировали нейро- и психоактивные препараты. Искусственный интеллект тренировали на 20-минутных видео, с помощью которых в итоге он научился определять фармакологический класс и дозировку лекарства, которое вводили в организм подопытного животного. Также алгоритм распознавал различные поведенческие реакции, что помогло исследователям найти новые побочные эффекты.
А вот Гонконгский биотехнологический стартап Insilico Medicine в 2023 впервые в истории протестировал на людях препарат INS018_055, полностью созданный с помощью ИИ, о чем сообщает телеканал CNBC. Препарат предназначен для лечения идиопатического легочного фиброза (ИЛФ) — хронического заболевания, вызывающего образование рубцов в легких. Интересно отметить, что разработчик — основатель и глава Insilico Medicine, бывший аспирант МГУ имени М.В. Ломоносова Александр Жаворонков.
Вполне возможно, что спустя три десятка лет количество программ, в основе которых лежит компьютерное зрение и машинное обучение, увеличится, и это положительным образом повлияет на эффективность доклинических исследований.
А что в России
Объем российского рынка медицинских технологий по информации Smart Ranking в 2022 году достиг 19,46 млрд руб. – за год он вырос на 27,71%. Эксперты Национального центра развития искусственного интеллекта уточняют, что более 50% ИИ-технологий этого профиля сейчас пребывают на этапе экспериментального запуска.
Также, по данным Минздрава РФ и Единой информационной системы закупок, искусственный интеллект в здравоохранении сегодня применяется в более чем 70 регионах страны. Активно используют новые решения как государственные, так и частные медицинские учреждения.
Представители рынка медтехнологий в области AI прогнозируют: цифровизация системы здравоохранения и внедрение искусственного интеллекта к 2030 году должны будут сократить посещение клиник примерно вдвое – решив проблему с очередями, заражаемостью в больничных коридорах и снизив нагрузку на медперсонал. Свой вклад в это внесут также цифровые сервисы для пациентов, типа телемедицинских консультаций, чат-ботов и симптомчекеров.
Так или иначе, возможности ИИ в здравоохранении, применения больших данных, автоматизации и цифровизации процессов в рамках клинических испытаний лекарств, диагностике и лечении пациентов огромны - и полноценное их внедрение приведет к настоящей революции в медицине. Особенно, если удастся справиться с такими препятствиями, как консерватизм во врачебной среде, этические проблемы применения ИИ-систем, конфиденциальность данных и отсутствие должного финансирования этой отрасли.
