«Границы применимости прояснились»: как ИИ диагностирует болезни, придумывает лекарства и создаёт риски
В медицине и фармакологии расширяется использование ИИ-технологий. По прогнозам, к 2030 году в каждом регионе России будет использоваться не менее 12 ИИ-инструментов. Нейросети интерпретируют рентгеновские снимки, КТ и МРТ, помогают выявлять болезни на более ранних стадиях, создают лекарства, оптимизируют бумажную работу и поддерживают пациентов в чатах. RT вместе с экспертами выяснил, как отрасль будет развиваться дальше и за счёт чего планируется минимизировать риски.
Искусственный интеллект всё активнее применяется в медицине. Согласно опросам последних лет, инструментами на базе нейросетей регулярно пользуются более половины врачей в России и США. В отечественном здравоохранении внедрение ИИ — одно из основных направлений модернизации.
С помощью нейросетей стало возможным оптимизировать и ускорить процессы диагностики, лечения и управления данными. Появляется всё больше профильных решений и совершенствуются существующие разработки.
Лучшие результаты ИИ показывает в диагностике, где используются визуальные данные: рентгенодиагностика, МРТ, КТ, УЗИ, эндоскопические изображения ушей, носа или горла. ИИ используют и для раннего выявления онкологии. Средняя точность оценивается в 87%.
«Радиология — безусловный лидер внедрения: российские системы ИИ обрабатывают более 6,4 млн исследований в месяц, сокращая время диагностики на 30—40%. В маммографии связка «один рентгенолог + ИИ» выявляет на 8,4% больше случаев рака, чем стандартное двойное чтение двумя специалистами. В патоморфологии применение нейросетевых алгоритмов позволило снизить долю ложноотрицательных диагнозов рака простаты на 70%», — обратил внимание в беседе с RT Константин Крупин, к. м. н., доцент кафедры судебной медицины им. П.А. Минакова ИБПЧ Пироговского университета.
В числе патологий, которые выявляют нейросети, остеоартроз суставов, патологии коронарных артерий, лёгочные заболевания, острые нарушения мозгового кровообращения. В Москве описание и интерпретация результатов маммографии с помощью нейросетей входит в программу ОМС.
«В морфологической диагностике ИИ стал рутинным инструментом, однако с важной оговоркой: каждая модель обучается на узком перечне нозологий, поэтому алгоритмы применяются для целенаправленного поиска конкретных изменений — по заданию врача, а не вместо него. Системы поддержки принятия решений работают ровно настолько хорошо, насколько качественны лежащие в их основе базы данных: надёжная нейросеть требует полноценных, научно обоснованных клинических данных, пригодных для машинного обучения. Поэтому скорость внедрения ИИ в разных разделах медицины существенно различается», — пояснил Крупин.
- РИА Новости
- © Евгений Самарин