Себрант: нейросети «Яндекса» помогут врачам ставить диагнозы

В СССР искусственным интеллектом в медицине занимались с конца 1970-х годов - в институте кибернетики украинской РАН и в московском институте прикладной информатики. Сейчас над этой темой работает академик Александр Кулешов, ректор Сколковского института науки и технологий.

На Западе вершиной подобных разработок стал суперкомпьютер IBM Watson. Он умеет анализировать медкарты и выявлять потенциальные риски для конкретного пациента. Также система оказывает информационную поддержку онкологам, помогая им подобрать варианты лечения. Этим она повышает компетенцию врачей - IBM Watson сопровождает свои заключения ссылками на релевантные научные статьи и клинические случаи. Сейчас эта платформа помогает ставить диагнозы в 16 онкологических центрах США и Канады.

На днях российские эксперты обсудили будущее искусственного интеллекта в медицине на конференции в «Яндексе». Rusbase записал самые важные тезисы о том, как айтишники помогут отечественным врачам лечить нас лучше.

Чем нейросети помогут медицине?

«Яндекс» пока не использует свои наработки в медицине, но уже знает, какую пользу ей может принести. Дело в том, что задача анализа звуков и изображений широко распространена в медицинской диагностике - это рентгены, УЗИ, МРТ, анализы крови и т.д. Можно научить нейронную сеть выявлять патологии лучше опытных медсестер и лаборантов. Машина учится непрерывно 24 часа в сутки, не устает и не болеет.

Все это может быть сделано очень качественно и - что важнее всего - дистанционно (например, в столичном медицинском центре). Такая технология поднимет диагностику на другой уровень. Для этого не требуется создавать ничего нового, нужно просто приспособить имеющиеся алгоритмы и железо. А искусственный интеллект, который заменит врача, будет ставить диагнозы и предсказывать эпидемии - это уже на послезавтра (Андрей Себрант, директор по маркетингу сервисов «Яндекса»).

С 2010 года в России создано 500 сосудистых центров, но мало подготовленных специалистов. Им очень нужна машинная обработка томограмм, которая поможет быстрее и правильнее принимать решения. Если правильно определить тип инсульта (всего более 100) в течение трех часов, 90% пациентов возвращаются к полноценной жизни. Промедление приводит к смерти или инвалидности с дорогостоящей реабилитацией. Если соединить технологии «Яндекса» с протоколами оказания медпомощи, можно резко снизить смертность от инсультов. Для этого нужны лишь воля и организационные усилия (Олег Симаков, член экспертного совета Минздрава по использованию ИКТ в здравоохранении).

Основная причина смерти в мире - сердечно-сосудистые заболевания. Ощущения боли в сердце возникают гораздо позже, чем их причины. Можно предсказывать гипертонические кризы с помощью датчиков, но их невозможно долго носить - через пару дней на коже начинается раздражение от электродов. К тому же при ношении датчиков возникает много помех и шумов, затрудняющих диагностику. Нужно переходить от внешних датчиков к инвазивным, но это дорого. Лечащий врач не может все время смотреть на монитор. Нужна нейронная сеть, которая будет анализировать сердечный ритм и выявлять ишемию. Причем она должна обучаться на данных каждого конкретного пациента (Олег Симаков).

Где взять медицинские данные для обучения ИИ?

У государства монополия на медицинскую информацию, но нет возможности правильно ее собирать и хранить. Вряд ли оно захочет делиться накопленными данными с рынком, но их обработка требует больших инвестиций. Например, проект IBM Watson тратит на R&D на порядка $6 млрд в год. У Минздрава таких бюджетов нет, поэтому для анализа медицинских данных россиян нужно государственно-частное партнерство (Константин Горбач , руководитель направления здравоохранения в IBM).

Пока в России нет данных, пригодных для обработки искусственным интеллектом. Сегодня в стране 38 млн электронных медкарт, но их заполнили по разным классификаторам, что осложняет их анализ. Кроме того, при ФАНО и Минздраве работает 80 НИИ с медицинским уклоном, каждый из которых пытался создать свой информационный массив. Анализ интегрированных медкарт (когда разные медучреждения объединяют свои данные об одном и том же человеке) позволил бы выявить географически обусловленные заболевания, например, болезни легких в Кемерово и Воркуте (Олег Симаков).

На днях стало известно о том, что фитнес-браслет впервые спас человеку жизнь. Данные с гаджета помогли врачам правильно выбрать тактику лечения. Обычно они вынуждены опираться на рассказ пациента. В России зарегистрировано крайне мало медицинских приборов, которые могут дистанционно передавать показания. Их очень сложно зарегистрировать, чтобы использовать для мониторинга здоровья. Надо преодолеть бюрократические барьеры. В мире в прошлом году насчитывалось примерно 22 тысячи гаджетов для здоровья (Олег Симаков).

Когда искусственный интеллект станет полноценным врачом?

Чтобы называться электронным врачом, искусственному интеллекту нужны рефлексия и эмпатия, то есть этика. Причем в области формализации этики произошел не меньший прогресс, чем в обработке изображений. Понимание того, как программировать этику и как принимаются решения, продвинулось очень сильно (Владислав Шершульский, директор программ технологического сотрудничества Microsoft в России).

Для создания универсального ИИ не хватает хорошей постановки задачи, поэтому она решается кусочками. Хотя эти кусочки очень интересные: победа ИИ в го - это история про очень качественную искусственную интуицию. А в «Яндексе» алгоритм обучили чувству прекрасного. Проблема создания полноценного ИИ не столько в ресурсах, сколько в том, что мы задачу не можем поставить (Андрей Себрант).

Несмотря на непревзойденную компетенцию, IBM Watson - всего лишь ассистент, а принятие решений остается за человеком. Вопрос не в качестве диагностики, а в ответственности за пациента (Константин Горбач).

Когда в России разрешат телемедицину?

В этом году. Сейчас эксперты работают над текстом федерального закона о телемедицине (поправки в 323-ФЗ). Документ легитимизирует удаленные консультации и мониторинг пациентов (юристы категорически против дистанционного лечения и диагностики). Если законопроект успеют внести в Госдуму за две недели, он будет принят в весеннюю сессию (Олег Симаков). 

Как виртуальная реальность помогает медицине?

Виртуальная реальность прямо сейчас используется для обучения врачей. Операции лучших хирургов снимаются давно, но зрители не видят их с позиции врача. А в виртуальном шлеме видно все движения от первого лица. Степень погружения такова, что новые методы хирургии будут усваиваться гораздо быстрее. Результат - спасенные жизни (Андрей Себрант).

rusbase.com

Источник: http://ai-news.ru/2016/04/sebrant_nejroseti_yandeksa_pomogut_vracham_sta...

P.S.

Академик Гурий Марчук как раз подобное и продвигал:
http://www.itogi.ru/nauka/2010/23/153006.html