Август 2019
Наталья Оробец
Искусственный интеллект выявляет болезни на ранних стадиях
Последний тренд – разработки, основанные на технологии глубоких нейронных сетей и машинного обучения. В чем суть? Информационная система анализирует подготовленные данные и ищет определенные закономерности. Так создаются алгоритмы, которые в дальнейшем используются для прогнозов. Это позволяет компьютерному искусственному интеллекту делать корректные выводы на основании предоставленных ему данных: например, определять, имеется ли на рентгенологическом снимке та или иная патология.
Программы, построенные на анализе оцифрованных изображений, вызывают наибольший интерес. Так, сегодня можно выявить раковые метастазы молочных желез, рак легких и меланому. Активно развиваются проекты поддержки принятия врачебных решений.
Самым известным примером внедрения искусственного интеллекта в медицинскую диагностику стала система IBM Watson – суперкомпьютер, обладающий огромными вычислительными мощностями. Он может анализировать миллиарды медицинских снимков и миллионы анонимных электронных медицинских карт. Изначально система применялась только в онкологии, теперь – сотрудничает и с Американской кардиологической ассоциацией. По данным УЗИ когнитивная платформа способна выявить признаки одного из типов порока сердца.
ПРИ ПОМОЩИ АНАЛИЗА ОЦИФРОВАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЕГОДНЯ МОЖНО ВЫЯВИТЬ РАКОВЫЕ МЕТАСТАЗЫ МОЛОЧНЫХ ЖЕЛЕЗ, РАК ЛЕГКИХ И МЕЛАНОМУ
Болезни системы кровообращения (БСК) не случайно находятся в центре внимания медицинского сообщества. В 2018 году эксперты Национальной ассоциации здравоохранения провели исследование и выяснили, что в 45% случаев смертность среди населения трудоспособного возраста наступает в результате БСК. Что касается Тюменской области, то здесь эти заболевания занимают первое место в структуре смертности жителей. При этом смертность от ишемической болезни сердца (ИБС) в острой форме составляет 7%, а смертность от ИБС в хронической форме – 93%. Целевой показатель на 2024 год – снижение уровня смертности как минимум на 22%. Все усилия медиков направлены на развитие инструментов выявления, ведения и лечения пациентов, страдающих ИБС в хронической форме.
Четыре года назад в Тюменском регионе стартовал проект автоматизации медицинских организаций. Его реализацией занимаются специалисты Ресурсного центра «1С – Медицина – Регион». На сегодняшний день силами «1С-МР» при методической поддержке экспертов-кардиологов Областной клинической больницы №1 разработана модель машинного обучения, которая осуществляет оценку рисков сердечно-сосудистых осложнений.
Модель базируется на 13 показателях. Среди них – различные органические вещества и соединения крови, пол, рост и вес. В основу легли данные 4233 пациентов, а оценка точности на контрольных примерах составила 97,2%. Полученная модель уже подтвердила свою эффективность: выявлено более 3000 человек с высокими рисками сердечно-сосудистых осложнений. Особенно важно, что никто из них ранее по данному профилю не наблюдался. Сегодня с этими пациентами ведется активная профилактическая работа.
Принцип действия всех систем данного класса можно разделить на два крупных этапа: обучения и эксплуатации. На этапе обучения выбранный аналитиком алгоритм получает набор входящих данных, пытается восстановить законы природы, производит процесс ветвления или поиска возможных решений. После обучения, на основании новых полученных данных, осуществляется оценка алгоритма в целом, принимается решение о его оптимизации или переводе в опытную эксплуатацию.
У ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ ЕСТЬ ОГРОМНЫЙ ПОТЕНЦИАЛ ДЛЯ РАЗВИТИЯ И ВНЕДРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СФЕРЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ
Новый проект относится к группе систем поддержки и принятия врачебных решений. Разработка тюменских программистов уже получила активный отклик среди медицинского сообщества. Мониторинг рисков сердечно-сосудистых осложнений населения региона будет осуществляться непрерывно. В настоящий момент ведутся работы по внедрению инновационного механизма в региональную медицинскую информационную систему на платформе 1С. Система поможет в осуществлении контроля достижения клинических целей и выдаче рекомендации – в зависимости от показателей пациента и стадии лечения.
У Тюменской области есть огромный потенциал для развития и внедрения технологий машинного обучения в сфере здравоохранения. Это – новая «точка роста» для всей системы, которая вне всяких сомнений будет способствовать повышению качества медицинской помощи, сделает ее более доступной и безопасной.Эти показатели свидетельствуют о необходимости мобилизации усилий в направлении развития инструментов выявления, ведения и лечения пациентов, страдающих ИБС в хронической форме. Основополагающая цель проекта автоматизации медицинских организаций Тюменской области – способствовать оперативному решению этих задач в амбулаторных условиях.