История медицины. Искусственный интеллект

06.11.2022

Нозологии

#клиническая лабораторная диагностика #психиатрия #инфекционные болезни #кардиология #терапия #онкология #офтальмология #хирургия #лечебное дело #психология #воп #гинекология

Отцом искусственного интеллекта (ИИ) можно смело назвать Джона Маккарти, ведь именно он дал старт этой области: термин «искусственный интеллект» впервые появился в его работе для семинара в Дартмутском колледже летом 1956 года. Хотя еще до этого в работах Алана Тьюринга появился похожий термин – «машинный интеллект» – Тьюринг говорил о программах, а Маккарти – о целой области деятельности.

Дартмутский семинар, на котором десять человек устроили двухмесячный «мозговой штурм», стал толчком к развитию искусственного интеллекта. Фактически, из разрозненных людей, размышлявших об имитации компьютером мышления человека, появилась настоящая отрасль. Уже через несколько лет Маккарти создал язык программирования Лисп (Lisp), который до сих пор используется в ИИ.

Первый ИИ-сервис для медиков

В медицине ИИ первоначально использовался для упрощения доступа к информации. Предпосылки к этому берут свое начало в 1879 году: в Национальной медицинской библиотеке США задумались о том, как широко и оперативно распространять последние новости медицинском науки. Трудность заключается в поиске качественной медицинской литературы и источников, которым можно было бы доверять.

В библиотеке начали публиковать ежемесячные выпуски Index Medicus – «путеводители» по миру медицинских журналов, научные дайджесты, каждый из которых проверялся и тщательно отбирался экспертами. Составление «путеводителя» велось вручную. Со временем возник запрос на создание системы, которая автоматически производила бы поиск среди огромных объемов библиографических цитат и литературы.

Этот запрос и привел к созданию первого ИИ, который был призван помогать медицинскому сообществу – системе MEDLARS (Medical Literature Analysis and Retrieval System). Эта система анализа медицинской литературы и получения данных из нее появилась в Национальной медицинской библиотеке США в 1964 году. С 1971 года эта система перешла в онлайн и превратилась в работающую поныне систему MEDLINE (MEDlars, onLINE), которая широко использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения в своей работе и представляет из себя своего рода «медицинский Google» для поиска научной литературы.

MEDLARS стала первой медицинской электронной системой литературного поиска, которая значительно облегчила и уменьшила затраты времени врачам и ученым на поиск нужной литературы в различных областях медицины.

Первый ИИ-помощник врача

В 1975 году в Стэнфорде защитил свою диссертацию PhD будущий основатель биомедицинской информатики Эдвард Шортлифф (Edward Shortliffe). Его работа представляла собой одну из ранних экспертных систем, основанных на достаточно искусственном интеллекте, написанной на языке Лисп. Система называлась MYCIN, отсылая к своему функционалу. Этот ИИ-помощник должен был помогать врачу распознать патогенные бактерии, вызывающие опасные состояния типа менингита или бактериемии (бактериальное заражение крови), а затем назначать антибиотики и рассчитывать их дозировку, исходя из массы тела пациента.

Опиралась система на приблизительно 600 правил, которые помогали ей принимать правильное решение в 65% cлучаев. Врачи Стэнфордского госпиталя давали правильный результат в диапазоне 42,5-62,5%. Ещё хуже был результат интернов и студентов госпиталя: от 30% до 45%.

Пример «задачи», кодирующей систему:

«У 42-летней женщины в течение трех дней наблюдались головная боль, тошнота и лихорадка. Результаты физикального обследования показывают ригидность затылочных мышц и кому. Люмбальная пункция показала уровень белка 580 мг/дл и количество лейкоцитов 374/мкм, с 66% полиморфноядерных лейкоцитов».

При этом при попытках перенести ИИ в реальные условия появилось несколько серьезных проблем. Первая – временная: для работы с системой даже опытному врачу требовалось не менее получаса, что в условиях реальной практики было слишком много. Вторая – юридическая.

Почти одновременно с MYCIN появились и другие экспертные системы, связанные с медициной. Например, в 1976 году на конференции Academy of Ophtalmology была представлена система CASNET, созданная исследователями из Университета Ратгерс во главе с профессором Казимиром Куликовским и предназначенная для распознания и лечения глаукомы и ведения пациентов с ней.

Любопытно, что именно в 1970-е годы, когда был очевиден расцвет медицинского ИИ, началась эпоха, которую принято называть «зимой искусственного интеллекта»: недостаточность мощностей, отсутствие современного Интернета, завышенные ожидания от ИИ привели к резкому сокращению финансирования – и на некоторое время прорывы в этой области прекратились.

Постепенно научное сообщество вернулось к разработке систем ИИ. Сегодня технологии искусственного интеллекта позволяют кардинально переработать систему медицинской диагностики, перезапустить разработку новых лекарственных средств, а также в целом повысить качество услуг здравоохранения при одновременном снижении расходов для медицинских клиник.

Немаловажную роль в развитии ИИ занимает машинное обучение, и в последние годы множество различных открытий и достижений (в том числе в сфере медицины) связаны с использованием такого алгоритма ИИ как нейронные сети, которые построены по аналогии с биологическими нейронами человеческого мозга и настроены на изучение информации.

К новым направлениям разработки относятся создание платформ для прогнозирования исходов родов, ИИ для ускорения рабочего процесса по секвенированию ДНК, прогнозирование распространения инфекций и многие другие сферы медицины — от кардиологии до возможностей медицинской профилактики.

Компания-резидент Сколково iCognito обучает ИИ распознавать оттенки психологических состояний и расстройств человека на основе более 50 млн сообщений пользователей.
В Москве два сервиса на основе нейросетей тестируют базы данных Московской городской онкологической больницы № 62 и Московского клинического научного центра имени А.С. Логинова для обучения диагностике онкозаболеваний.
Специалисты Smart Engines научили ИИ распознавать многослойные микроструктуры человеческого мозга — совместно с коллегами из России, Италии и Германии эксперты впервые произвели автоматическую сегментацию 3D-снимка обонятельной луковицы человека при помощи нейросетей.
Врач Клиники высоких медицинских технологий имени Н. И. Пирогова СПбГУ Глеб Ким создал нейросеть, которая на основании базы данных зашифрованных историй болезни пациентов может спрогнозировать развитие сердечно-сосудистых заболеваний, а также дать рекомендации по их лечению.
Минпромторг России запустил совместный с РЖД пятилетний проект развития ИИ в медицине. На базе Центральной клинической больницы «РЖД – Медицина» будет развернута отдельная цифровая патоморфологическая лаборатория и интеллектуальная цифровая операционная.
«СберМедИИ» представила Цифровой ФАП – аппаратно-программный комплекс мобильной диагностики на базе ИИ.
Мэрия Москвы открыла разработчикам ИИ-систем медицинский датасет для того, чтобы содействовать разработке качественных сервисов компьютерного зрения для анализа КТ-, МРТ-исследований и маммографических снимков.
Устройство для анализа крови с использованием ИИ Celly.AI прошло пилотный запуск и доработку.