Актуальность темы обуславливает тот факт, что практики и опыта врача может не хватать для верной диагностики заболевания. Обладающая доступом к научной литературе и миллионам историй болезней нейронная сеть может быстро классифицировать случай, соотнести его с похожими и сформулировать предложения по плану лечения.

Объект исследования – искусственный интеллект.

Предмет исследования – искусственный интеллект в медицинской диагностике.

Цель исследования – осветить вопросы, связанные с применением искусственного интеллекта в медицине, рассмотреть последние достижения в этой области.

Проблема: В ближайшем будущем применение систем искусственного интеллекта качественно преобразит современную медицину.

Для решения поставленной цели сформулированы следующие задачи исследования:

Рассмотреть сущность понятия «искусственный интеллект», решаемые им задачи;

Изучить применение искусственного интеллекта в различных сферах жизни и науки;

Исследовать применение искусственного интеллекта в частности в медицине и в медицинской диагностике;

Изучить основные разработки искусственного интеллекта в медицине в России и в мире;

Определить перспективы развития искусственного интеллекта в медицине с учетом текущих разработок.

Методы и методики исследования включают в себя: анализ научной литературы, интернет-источников, обработка и синтез полученной информации.

Для выбора данного метода исследования имеются две главные причины. Во-первых, это требует процесс формулировки и детализации основных направлений исследования, а во-вторых — это один из этапов собственно исследовательского процесса. Во многих книгах, посвященных методам проведения исследований, отмечается, что обзор литературных источников является обязательной частью любого исследовательского проекта. Даже если область исследований хорошо знакома, это не повод отказываться от ознакомления с источниками. Поэтому эффективный мониторинг литературы — один из ключевых этапов выполнения проекта. Ведь исследователи должны не только показать глубокое знание предмета, но и понимать место своего проекта в контексте как повседневной экономической деятельности, так и соответствующей области знаний.

Сущность понятия «искусственный интеллект», решаемые им задачи.

Искусственный интеллект (ИИ) (Artificial Intelligence (AI) – это технология, а точнее направление современной науки, которое изучает способы обучить компьютер, роботизированную технику, аналитическую систему разумно мыслить также как человек. Собственно мечта об интеллектуальных роботах-помощниках возникла задолго до изобретения первых компьютеров.

Людей в середине 50-х годов прошлого столетия сильно поразили возможности вычислительных машин, особенно способности ЭВМ, безошибочно выполнять множество задач одновременно. В головах ученых и писателей сразу возникли фантастические идеи о мыслящих машинах. Именно в этот период начинают зарождаться первые технологии искусственного интеллекта. Алан Тьюринг стал первопроходцем в исследованиях, после публикации статьи «может ли машина мыслить?», в которой описан некий эмпирический тест, с помощью которого выясняется, считается ли машина разумной или нет (тест Тьюринга). Неоднозначную роль в формировании развития искусственного интеллекта сыграла концепция крошка-машина (Baby Machine). Подразумевалось, что между машиной и маленьким ребенком проводится некая параллель, и машина, словно дитя, будет самостоятельно познавать мир и обучаться.

Исследования в сфере ИИ ведутся путем изучения умственных способностей человека и переложения полученных результатов в поле деятельности компьютеров. Задача учёных состояла в том, чтобы построить компьютер, действующий таким образом, что по результатам его работы невозможно было бы отличить его деятельность от деятельности человеческого разума. Сейчас ИИ рассматривают как прикладную область исследований, связанных с имитацией отдельных функций интеллекта человека.

Главные цели ИИ:

Создание аналитических систем, которые обладают разумным поведением, могут самостоятельно или под надзором человека обучаться, делать прогнозы и строить гипотезы на основе массива данных.

Реализация интеллекта человека в машине – создание роботов-помощников, которые могут вести себя как люди: думать, учиться, понимать и выполнять поставленные задачи.

Применение искусственного интеллекта в различных сферах жизни и науки.

В настоящее время автоматизации подвергается все больше аспектов жизни окружающей нас. Искусственный интеллект, главная инновация XXI века, обладающая колоссальным значением для общества. Уже сегодня, даже если мы этого не замечаем, ИИ повсюду среди нас: смартфоны умеют распознавать изображения с камеры, виртуальные ассистенты понимают наши команды и умеют на них отвечать, а решения для автоматического синхронного перевода могут сделать общение на разных языках совершенно свободным.

Сферы применения ИИ:

Промышленность:

Банковские системы

Финансовая сфера

Сельское хозяйство

Дорожное движение

Быт и др.

Применение искусственного интеллекта в частности в медицине и в медицинской диагностике.

Врачу бывает сложно верно диагностировать заболевание, особенно если у него не слишком много практики или конкретный случай далёк от его профессионального опыта. Тут на помощь может прийти искусственный интеллект, имеющий доступ к базам с тысячами и миллионами историй болезни (и другой упорядоченной информацией). С помощью алгоритмов машинного обучения он классифицирует конкретный кейс, быстро просканирует вышедшую за определённый интервал времени научную литературу по нужной теме, изучит имеющиеся в доступе похожие случаи и предложит план лечения. Более того, ИИ сможет обеспечить индивидуализированный подход, приняв во внимание сведения о генетических особенностях пациента, паттернах движения, собранных его носимыми устройствами, предыдущей истории болезней — всём анамнезе жизни. ИИ — не заменит врача, но может стать полезным инструментом, помощником в деле диагностики и лечения.

Что отличает технологию искусственного интеллекта от традиционных технологий в здравоохранении, так это способность собирать данные, обрабатывать их и предоставлять конечному пользователю четко определенный результат. ИИ делает это с помощью алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Основная цель приложений искусственного интеллекта, связанных со здоровьем - анализ взаимосвязи между методами профилактики или лечения и результатами лечения пациентов. Программы искусственного интеллекта применяются в таких практиках, как процессы диагностики, разработка протокола лечения, разработка лекарств, персонализированная медицина, а также мониторинг и уход за пациентами. Медицинские учреждения, такие как клиника Майо, онкологический центр Мемориала Слоуна Кеттеринга и Британская национальная служба здравоохранения, разработали алгоритмы искусственного интеллекта для своих отделений. Крупные технологические компании, такие как IBM и Google, также разработали алгоритмы искусственного интеллекта для здравоохранения. Кроме того, больницы обращаются к программному обеспечению ИИ для поддержки операционных инициатив.

ИИ в Дерматологии:

Han et. al. продемонстрировали сверточную нейронную сеть, которая достигла 94% точности при идентификации клеток кожи по микроскопическим изображениям мазков Цанка. Рак икожи может быть более точно обнаружен системой искусственного интеллекта (которая использует сверточную нейронную сеть с глубоким обучением), чем дерматологами.

ИИ в Радиологии:

Искусственный интеллект изучается в области радиологии для обнаружения и диагностики заболеваний у пациентов с помощью компьютерной томографии (КТ) и магнитно-резонансной томографии (МРТ). По данным Общества радиологов Северной Америки, в последние годы внимание к искусственному интеллекту в радиологии быстро возросло, и в 2015-2018 годах их количество увеличилось с 0 до 3, 17 и в целом 10% от общего числа публикаций. В исследовании в Стэнфорде был разработан алгоритм, который может обнаруживать пневмонию у пациентов с лучшим средним. Многие профессионалы с оптимизмом смотрят в будущее обработки искусственного интеллекта в радиологии, так как это сократит необходимое время взаимодействия и позволит врачам видеть больше пациентов.

Московский эксперимент

Самым масштабным в России пилотным проектом по применению ИИ в работе отделений лучевой диагностики стал эксперимент Департамента здравоохранения города Москвы. Он проводится на базе ЕРИС — единого радиологического информационного сервиса. Это большая информационная сеть, объединяющая все отделения лучевой диагностики медицинских учреждений Москвы. В ней собирается информация обо всех исследованиях, проведённых на КТ, МРТ, маммографах и флюорографах города.

«Цельс» – единственный на данный момент сервис, прошедший калибровочное тестирование по маммографии и флюорографии. В рамках эксперимента сервис уже обработал более 300 тыс. исследований. Среднее время самостоятельного чтения одной маммограммы составило 7 минут 15 секунд, а с применением искусственного интеллекта — 4 минуты 50 секунд. Таким образом, суммарное время на анализ исследований сократилось почти на треть.

Скрининг ИИ:

Недавние достижения предложили использовать ИИ для описания и оценки результатов челюстно-лицевой хирургии. В январе 2020 года исследователи демонстрируют систему искусственного интеллекта, основанную на алгоритме Google DeepMind , которая способна превзойти человеческих экспертов в области обнаружения рака груди. Алгоритм искусственного интеллекта Питтсбургского университета достигает наивысшей на сегодняшний день точности в идентификации рака простаты.

ИИ и Первая помощь

Существует несколько типов методов искусственного интеллекта, которые используются для лечения множества различных заболеваний, таких как вспомогательные векторные машины, нейронные сети и деревья решений. Искусственный интеллект смог существенно помочь врачам в диагностике пациентов, манипулируя массовыми электронными медицинскими записями.

Телемедицина:

Пожилой мужчина измеряет уровень кислорода в крови с помощью пульсоксиметра ИИ может помочь в уходе за пациентами удаленно, отслеживая их информацию с помощью датчиков. Еще одно применение искусственного интеллекта - терапия чат-ботами. Такие инструменты, как датчики окружающей среды и персональные датчики, могут определять регулярную деятельность человека и предупреждать ухаживающего, если поведение или измеряемый жизненный цикл ненормальны.

Электронные медицинские карты (EHR) имеют решающее значение для цифровизации и распространения информации в отрасли здравоохранения. Теперь, когда около 80% медицинских практик используют EHR, следующим шагом будет использование искусственного интеллекта для интерпретации записей и предоставления новой информации врачам. Приложение будет использовать обработку естественного языка (NLP), чтобы составлять более сжатые отчеты, которые ограничивают различия между медицинскими терминами путем сопоставления схожих медицинских терминов. Алгоритм может принять данные нового пациента и попытаться предсказать вероятность того, что у него будет определенное состояние или заболевание.

Создание новых лекарств

DSP-1181, молекула препарата для лечения обсессивно-компульсивного расстройства, была изобретена искусственным интеллектом совместными усилиями Exscientia и Sumitomo Dainippon. На разработку ушел 1 год, в то время как фармацевтические компании обычно тратят на аналогичные проекты около пяти лет. Система, известная как Generative Tensorial Reinforcement Learning (GENTRL), разработала новые соединения за 21 день.

Перспективы развития искусственного интеллекта в медицине с учетом текущих разработок

Виртуальные помощники будут работать вместе с терапевтами

Появятся цифровые ассистенты вроде Siri, специализирующиеся на медицине. Они будут следить за состоянием пациента и помогать терапевту ставить диагнозы и назначать лечение. Некоторые компании уже пытаются разработать искусственный интеллект для врачей, например, IBM экспериментирует в этой области со своим суперкомпьютером Watson, а британский стартап Ada разрабатывает «виртуальную медсестру». И это еще только начало.

Виртуальные ассистенты будут собирать, анализировать и предоставлять врачам огромное количество данных о каждом пациенте. Это будет информация самого разного типа: история болезни, эпидемиологическая статистика, изображения, видео, геоданные, комментарии и рекомендации терапевта. С помощью всех этих данных врачи смогут улучшить качество лечения. Работа с виртуальными помощниками станет обязательной для лучшей врачебной практики.

Лечение хронических заболеваний улучшится в 5-10 раз

Искусственный интеллект поможет врачам лучше лечить пациентов с хроническими заболеваниями.

Искусственный интеллект будет помогать следить за своим здоровьем

Виртуальные помощники будут помогать не только больным, но и здоровым людям.

Развитие компьютерного зрения, машинного обучения и механизма распознавания естественного языка приведет к тому, что люди смогут сами «показать» или рассказать ИИ, что они делают для поддержания здоровья. С помощью датчиков распознавания движения цифровые помощники будут собирать ценную персональную информацию.

В домах появятся медицинские приборы, которые раньше были только в больницах

Уже сейчас появляется новое поколение домашних медицинских приборов, оснащенных продвинутыми сенсорами и механизмом визуализации. Например, коврик AliveCor, который подключается к мобильному телефону и измеряет ЭКГ. С его помощью можно в любое время узнать состояние сердечного ритма. В скором времени таких приборов появится еще больше.

Новые инструменты диагностики и лечения станут доступнее

Роботы будут помогать людям заботиться о своем здоровье

Вывод.

Целью своего исследования я поставила освещение вопросов, связанных с применением искусственного интеллекта в медицине, рассмотрение последних достижений в этой области. В ходе своего исследования я нашла очень много научной и научно-фантастической литературы и провела анализ, обработку и синтез полученной информации. Задачи, которые я сформулировала, для решения поставленной цели, на мой взгляд я с успехом исполнила.

Подводя итоги исследования, я пришла к следующему выводу:

Ученые активно занимаются научными изысканиями уже не один десяток лет. Стало понятно, что мы сейчас стоим на пороге эры искусственного интеллекта. Активно развивается глубинное обучение, компьютерное зрение, механизм обработки естественного языка, и в кармане каждого человека уже есть небольшой суперкомпьютер. Очевидно, что сейчас развитие ИИ переживает стремительный взлет.

Множество современных ИИ, таких как, например, Siri, Cortana, Alexa, Google Assistant и другие «умные чат-боты» пока что находятся в зачаточном состоянии, и их возможности очень ограничены. Но не забывайте, что они умеют обучаться, как люди, а значит сегодня они ползают, а завтра будут ходить и бегать. Спустя несколько лет цифровые помощники смогут полноценно разговаривать с людьми, учиться на примере пользователя, понимать контекст и активно помогать окружающим.

Если применить все эти возможности в сфере здравоохранения, то миллионы людей станут здоровее. У врачей появятся помощники и время на практику, а бюджет сэкономит миллиарды долларов. Такой будет эра искусственного интеллекта, и уже совсем скоро мы будем в ней жить.

Список используемой литературы.

Статья Искусственный интеллект

https://www.calltouch.ru/glossary/iskusstvennyy-intellekt/

Статья Что такое Искусственный интеллект https://future2day.ru/ii/

Статья Области применения искусственного интеллекта

https://mentamore.com/covremennye-texnologii/oblasti-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta.html

Статья

https://tass.ru/opinions/7342077

Статья искусственный интеллект в медицине

https://zdrav.expert/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82_%D0%B2_%D0%BC%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%B5_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8

Альманах клинической медицины ссылка на интернет источник

https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-dlya-analiza-meditsinskih-dannyh