Стрімкий розвиток штучного інтелекту вже сьогодні змінює медицину, відкриваючи їй неймовірні переваги у діагностиці захворювань, терапії та медичних дослідженнях. В цьому матеріалі ми детально розберемо роль технологій ШІ в сфері охорони здоров’я. З’ясуймо, як штучний інтелект змінює майбутнє усієї галузі, які перспективи відкриває.
Яку роль відіграє ШІ у сучасній медицині
Технології штучного інтелекту представлені у сфері охорони здоров’я дуже широко: це механізми комп’ютерного зору для аналізу медичних знімків, засоби машинного та глибокого навчання для обробки Big Data, алгоритми для генетичних та епідеміологічних досліджень, інструменти розробки нових ліків тощо.
За оцінками Statista обсяг ринку рішень ШІ для охорони здоров’я наразі становить близько $28 млрд. Очікується, що найближчими роками ринок буде зростати з середньорічним темпом зростання у 37%, і вже до 2030 року досягне позначки у майже $188 млрд.
Наразі сфера охорони здоров’я стала одним з головних майданчиків практичного впровадження технологій ШІ. Алгоритми машинного навчання надають можливості автоматизації найскладніших аналітичних завдань медицини та фармацевтики. Штучний інтелект став особливо цінним помічником в умовах хронічного дефіциту ресурсів та фахівців, від якого страждає галузь.
Приклади застосування ШІ в медицині
Як на практиці виглядає використання ШІ в медицині? Розберімо основні прикладні напрямки.
Обробка та аналіз зображень
Робота з медичними знімками та зображеннями стала одним з найзатребуваніших напрямків застосування ШІ. Засоби машинного та глибокого навчання незамінні для точного аналізу сканів КТ та МРТ, рентгенівських знімків, медичної акустики тощо. Штучний інтелект класифікує зображення швидше і точніше за людину. Він також може підвищити якість невдалих знімків.
Аналітика ШІ має життєво важливе значення для своєчасного виявлення ракових утворень та пухлин, діагностики пневмонії та туберкульозу, остеопорозу, хвороби Альцгеймера тощо. Штучний інтелект також допомагає оптимально планувати хірургічне втручання, аби скоротити ризики та вплив на стан пацієнта.
Персоналізоване лікування
Алгоритми штучного інтелекту відкривають нові можливості персоналізації профілактики та терапії. Такі інструменти можуть аналізувати медичну картку, історію хвороби, генетичну інформацію та фактори способу життя пацієнта, аби прогнозувати ризики захворювань і формувати індивідуальні варіанти лікування.
Подібна персоналізація може мати вирішальне значення в терапії. Наприклад, алгоритми можуть допомогти лікарям підібрати оптимальні хімієтерапевтичні препарати для онкохворого, з огляду на його генетичну інформацію. Штучний інтелект також може визначити оптимальну дозу ліків чи променевої терапії для пацієнта, виходячи з комплексного аналізу його фізичного стану та історії хвороби.
Медичні дослідження
Інструменти машинного та глибокого навчання відкривають революційні можливості обробки даних для медичних досліджень. Науковці збирають та аналізують за допомогою ШІ величезні масиви даних для виявлення закономірностей, кореляцій та перспективних напрямків при дослідженні хвороб та розробці методів лікування.
Наприклад, обробка Big Data з історіями хвороб пацієнтів, результатами клінічних випробувань та генетичними даними може допомогти медикам проаналізувати ефективність нових методів терапії раку. Це робить медицину безпечнішою та прискорює розвиток медичної практики на цілі роки.
Прогнозування та моделювання епідемій
Моделі штучного інтелекту стали цінним інструментом для епідеміологів, що вивчають потенційно катастрофічні спалахи вірусних/інфекційних хвороб. Генеративний ШІ із відповідним масивом даних може створювати комплексні симулятивні сценарії поширення хвороби в окремих спільнотах, або у глобальних масштабах.
Таке моделювання дозволяє визначити ключові фактори стрімкого поширення епідемії, аби розробити ефективні заходи та стратегії протидії. Як приклад, в ході пандемії COVID-19 науковці створили модель глибокого навчання, що могла точно визначати динаміку захворюваності на 14 діб уперед.
Пошук нових ліків
Ще один вкрай перспективний напрямок застосування ШІ в медицині – розробка нових препаратів. Алгоритми ШІ дозволяють швидко визначати в організмі пов’язані з хворобою протеїни, а також молекули, які можна перетворити на ліки. Це в декілька разів прискрорює та здешевшує проєкт зі створення препарату: сьогодні середня вартість виведення нового лікарського засобу на ринок перевищує $2 млрд.
Водночас науковці навчилися застосовувати моделі глибокого навчання для пошуку нових антибіотиків. ШІ може точно визначити, чи буде та чи інша молекула виявляти антибактеріальну активність. Минулого року науковці MIT вперше винайшли за допомогою нейромережі новий антибіотик. Для цього модель ШІ всього за декілька днів проаналізувала понад 100 мільйонів хімічних сполук.
Аналіз геномних даних
Геном людини приховує у собі безліч медичних революцій: йдеться про дані щодо послідовності молекул у генах, про функції, зв’язки, експресію генів організму тощо. Над дослідженням геному працюють біологи, генетики та спеціалісти Data Science по всьому світу. Ці дослідження потребують обробки цілих ексабайтів даних, тож вивчати геном без моделей ШІ практично неможливо.
Науковці вже застосовують у геномних дослідженнях спеціалізовані нейромережі для аналізу ланцюжків ДНК. Штучний інтелект може обробляти фантастичні обсяги даних для пошуку кореляцій між властивостями білкових з’єднань та геномом. Щонайменше, аналіз генетичної інформації пацієнта дозволяє найкращим чином персоналізувати для нього терапію, консультувати його щодо успадкованих станів та потенційних ризиків для здоров’я. В перспективі вивчення генома відкриє шлях до лікування найнебезпечніших хвороб, які сьогодні вважаються невиліковними.
Предиктивне обслуговування обладнання
Сучасна медицина покладається на складну та дороговартісну апаратуру. Вихід з ладу томографа або апарату ШВЛ може суттєво обмежити можливості медичної установи у порятунку життів пацієнтів, та водночас обслуговування та ремонт таких пристроїв потребує суттєвих витрат та дефіцитних фахівців.
Алгоритми ШІ дозволяють налагодити предиктивну модель техпідтримки та звести ризики втрати обладнання до мінімуму. Модель штучного навчання може автоматично отримувати дані про роботу пристрою, аналізувати показники та сигналізувати про небезпеку виходу обладнання з ладу.
Медичний менеджмент
Використання алгоритмів ШІ для управління медичною установою дозволяє прогнозувати кількість пацієнтів та навантаження, аби оптимальним чином використовувати обмежені ресурси: доступний персонал, кількість ліжок, медикаментів тощо.
Аналіз історичних даних та поточної інформації дозволяє керувати потоком пацієнтів та сегментувати їх так, аби забезпечити допомогою максимальну кількість хворих.
У критичних сценаріях, таких як пандемія або бойові дії, подібні можливості стають особливо цінними. Вони відкривають для медичної інфраструктури можливості більш гнучкої адаптації під будь-яку ситуацію.
Це лише перші сценарії застосування ШІ в медицині. З розвитком технологій ми імовірно побачимо ще фантастичніші приклади впровадження ML в охорону здоров`я: ШІ-чатботи для медичних консультацій, аналіз медичних даних кожного пацієнта в реальному часі тощо.
Ключові переваги штучного інтелекту в медицині
Наразі штучний інтелект та медицина стрімко рухаються назустріч одне одному. В цьому немає нічого дивного, адже алгоритми ШІ несуть у сферу охорони здоров’я низку переваг.
Новий рівень діагностики
ШІ може аналізувати величезні обсяги медичних даних: записи медичних карток, показники тестів, знімки тощо. Лікарі використовують це, аби ставити діагнози швидко та точно. Своєчасне виявлення пневмонії або ракового утворення за допомогою алгоритмів вже рятує життя сотень людей по всьому світу. Алгоритми ШІ можуть розпізнавати у даних ознаки та закономірності, яких може не помітити людина. І на відміну від людини, вони роблять це майже миттєво.
Персоналізоване лікування
Алгоритми машинного навчання можна застосовувати для розробки персоналізованих планів лікування, що базуються на індивідуальних даних пацієнта, таких як генетична інформація, історія хвороби та спосіб життя. Терапія з підтримкою ШІ дозволяє моделювати стан пацієнта у різних сценаріях та мінімізувати ризики побічних ефектів. Це дозволяє зробити медицину ефективнішою та безпечнішою.
Підсилення системи охорони здоров’я
Штучний інтелект може допомогти в оптимізації робочого процесу лікарень та медустанов. Алгоритми дозволяють прогнозувати навантаження на медичну систему, аби налагоджувати робочий процес в лікарнях та оптимальним чином розподіляти обмежені ресурси: кількість ліжок, робочі години персоналу, медикаменти тощо.
Оптимізація галузі за допомогою ШІ дозволяє подолати черги в клініках і зробити медичну допомогу доступнішою. Понад те, вона робить охорону більш заощадливою та справедливою.
Сприяння науковим дослідженням
Алгоритми ШІ надають широкі можливості обробки даних в дослідженнях, що визначають майбутнє медичної сфери. Йдеться про пошук та аналіз нових методів терапії, розробку нових ліків (зокрема, антибіотиків), моделювання епідемічних загроз, геномні дослідження тощо. Прогрес у кожній з цих галузей відкриває нові можливості попередження, профілактики та лікування хвороб. В тому числі й тих, що сьогодні вважаються невиліковними.
Варто пам’ятати, що штучний інтелект в медицині не може замінити лікарів та науковців. Однак він надає їм вкрай важливі можливості, що дозволять вивести галузь охорони здоров’я на новий рівень.
Як ШІ трансформує сферу медицини: вплив та нові можливості
Штучний інтелект може дати відповідь на найнебезпечніші виклики охорони здоров’я у XXI столітті. І це не перебільшення.
Зокрема, величезним викликом для сучасної медичної науки стала проблема резистентності до антибіотиків. Вона полягає в тому, що з плином часу старі антимікробні препарати втрачають ефективність, адже мікроорганізми пристосовуються до них. ВООЗ називає резистентність однією з найсерйозніших загроз для здоров’я людства, продовольчої безпеки та сталого розвитку. Алгоритми штучного інтелекту стануть частиною розв'язання цієї проблеми, адже вже продемонстрували свою ефективність у пошуку нових антибіотиків.
Не меншу загрозу становлять вірусні епідемії. Людство ще не до кінця подолало наслідки COVID, але фактично нова пандемія може розпочатися будь-якої миті – в аналогічних, або у ще страшніших масштабах. Цього разу прогностичні моделі ШІ дозволять завчасно оцінити небезпеку будь-якого нового вірусу та згенерувати сценарії його поширення. Тож уряди й наднаціональні організації отримають змогу діяти на випередження.
Нарешті, інтеграція штучного інтелекту в медичну сферу дозволить зробити охорону здоров’я більш доступною та справедливою. Медичні організації зможуть використовувати свої обмежені ресурси набагато ефективніше та пом’якшувати наслідки будь-яких криз.
Отримайте переваги індивідуальної розробки штучного інтелекту для вашого бізнесу.
Як розвиток ШІ вплине на майбутнє медицини
Подальший розвиток штучного інтелекту та його інтеграція у медичну сферу в перспективі може відкрити цілком фантастичні можливості, які сьогодні важко навіть уявити. Ми спробуємо назвати деякі майбутні тренди ШІ в медичній сфері, що базуються на сучасних дослідженнях.
Боти-лікарі для консультацій
Наразі жоден чатбот на базі генеративного ШІ не може замінити лікаря. Але в майбутньому, із вдосконаленням моделей ШІ, такі чатботи цілком зможуть здійснювати базові консультації для пацієнтів. Безумовно, ці інструменти мають залишатися контрольованими і не зможуть допомогти у серйозних питаннях. Але спілкування з ШІ-консультантом в теорії цілком може замінити рутинний дзвінок до сімейного лікаря. Боти зможуть автоматично виписувати рецепти та лікарняні, з огляду на скарги та історію хвороби пацієнта.
Роботизація хірургії
Розвиток ШІ дозволить створювати більш складне обладнання для хірургічного втручання, аж до повністю автономних машин з машинним зором, здатних провести операцію без участі людини. Глибока роботизація хірургії має низку переваг: машини працюють набагато точніше, не втомлюються і можуть проводити мінімально інвазивне втручання. Ці можливості особливо сильно вплинуть на кардіохірургію, нейрохірургію тощо.
Регенеративна медицина
Штучний інтелект зіграє важливу роль у розвитку цього новітнього медичного напрямку, націленого на створення штучних органів та тканин для трансплантації. Алгоритми ШІ можна застосовувати для аналізу структури тканин пацієнта, для розробки методів 3D-друку штучних органів, для пошуку нових біоматеріалів, для нейроінженерії тощо.
Нейронні інтерфейси
Алгоритми глибокого навчання можуть використовуватись для створення інтерфейсів “мозок-комп’ютер” (BCI) та нейропротезування. Це дозволить лікувати пацієнтів з вадами руху, слуху, зору, спілкування, сенсорних реакцій тощо. В поєднанні з робототехнікою нейронні інтерфейси на базі ШІ дозволять створювати повноцінні біонічні протези кінцівок, які наразі існують лише в науковій фантастиці.
Прогнозувати розвиток технологій ШІ складно. А відстежувати прогрес в таких індустріях як робототехніка та біомедична інженерія – ще складніше. Тож хто знає, які нові технології з’являться в медицині вже за 5-10 років?
Розробка інструментів ШІ для медицини з WEZOM
Ми добре розуміємо важливість та перспективи ШІ в медичній галузі, адже вже майже 25 років розробляємо диджитал-рішення для сфери охорони здоров’я, логістики, виробництва, eCommerce тощо. Наші рішення – це корпоративний софт, мобільні та веб-додатки будь-якої складності. Ми розробляємо такі продукти індивідуально, під усі вимоги та унікальні потреби клієнта.
У нашому портфоліо є як рішення на основі ШІ (зокрема, застосування систем комп’ютерного зору, розпізнавання природної мови, Data Science), так і цифрові продукти для медичної сфери. Одним з найновіших подібних рішень є медичний додаток CareFor з електронною медкартою пацієнта – ви можете ознайомитися з ним на сайті.
Застосування технологій ШІ у таких продуктах може надати пацієнтам безліч нових сервісів, зробити охорону здоров’я більш зручною, ефективною та безпечною. Якщо вас цікавлять подібні можливості – не зволікайте, звертайтеся по консультацію до наших фахівців просто зараз.
Висновки
Просто зараз сфера охорони здоров’я переживає справжню революцію завдяки штучному інтелекту. Можливості алгоритмів для обробки медичних знімків, персоналізації терапії, проведення медичних досліджень та пошуку нових ліків надають медицині імпульс до розвитку на десятиліття вперед. Надалі ШІ в сфері медицини також відкриє нові перспективи роботизації, регенеративної медицини, нейропротезування тощо.
Усе вказує на те, що медична індустрія не може ігнорувати штучний інтелект: державним структурам та приватним гравцям варто братися за опанування цього напрямку якомога швидше. Першим кроком на цьому шляху може стати вивчення прикладних можливостей ШІ та консультація з досвідченими IT-фахівцями.
FAQ
Як ШІ використовують у сфері медицини?
Сьогодні алгоритми ШІ застосовують для аналізу медичних знімків і зображень (скани КТ та МРТ, рентгенівські знімки), для проведення медичних досліджень, для пошуку нових ліків, вивчення геномних даних, а також для персоналізації лікування та оптимального використання медичних ресурсів.
Які нові можливості надає ШІ для медицини?
Штучний інтелект дозволяє проводити діагностику хвороб швидше і точніше. Він допомагає фахівцям в ухваленні медичних рішень, дозволяє використовувати обмежені ресурси лікарень більш ефективно. Інтеграція ШІ в медичну сферу робить галузь охорони здоров’я більш продуктивною, доступною та безпечною.
Які проблеми медицини дозволяє вирішити ШІ?
Сьогодні засоби ШІ дозволяють діагностувати онкологічні хвороби на ранніх стадіях, що суттєво підвищує можливості лікування й порятунку пацієнтів. Розробка нових антибіотиків за допомогою ШІ може стати відповіддю на проблему резистентності мікроорганізмів. А прогнозування епідемій за допомогою моделей ШІ надає змогу вживати заходів на випередження.
