Просмотр кода страницы Искусственный интеллект в сфере здравоохранения

'''Искусственный интеллект (ИИ) в медицине''' — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Основной целью приложений, связанных со здоровьем человека, является анализ взаимосвязи между методами профилактики или лечения и результатами лечения пациентов. Были разработаны и применены на практике программы [[Искусственный интеллект|искусственного интеллекта]], которые проводят диагностику процессов, разработку протоколов лечения, разработку лекарственных средств, мониторинг состояния пациента. Здравоохранение остается одной из главных областей инвестирования в ИИ.

== История ==
Развитие искусственного интеллекта, как научного направления, стало возможным только после создания ЭВМ. Это произошло в 40-х годах XX века. В это же время Н. Винер создал свои основополагающие работы по кибернетике.

В 1954 году В МГУ под руководством профессора А. А. Ляпунова начал свою работу семинар «Автоматы и мышление». В этом семинаре принимали участие крупнейшие физиологи, лингвисты, психологи, математики. Считается, что именно в это время родился искусственный интеллект в России.

Исследования, проведенные в 1960-х и 1970-х годах, позволили создать первую [[Экспертная система|экспертную систему]], которая известна как [[Dendral|DENDRAL]] Lindsay, R. K., Buchanan, B. G., Feigenbaum, E. A., & Lederberg, J. (1993). DENDRAL: a case study of the first expert system for scientific hypothesis formation. Artificial intelligence, 61(2), 209—261.. В то время, как она была разработана для применения в органической химии, она послужила основой для последующей системы [[MYCIN]] Clancey, W. J., & Shortliffe, E. H. (1984). Readings in medical artificial intelligence: the first decade. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., которая считается одним из наиболее значимых ранних применений искусственного интеллекта в медицине. Однако, MYCIN и другие системы, такие как Internist-1 и CASNET не достигли широкого применения.

1980-е и 1990-е годы привели к распространению микрокомпьютеров и созданию глобальных сетей. Произошло признание исследователями и разработчиками того факта, что системы ИИ в здравоохранении должны быть разработаны. Ученые утверждали, что программы должны быть рассчитаны на отсутствие идеальных сведений и должны опираться на опыт врачей. Новые подходы, связанные с теорией [[Нечёткое множество|нечётких множеств]], [[Байесовская сеть|сетей Байеса]] и [[Искусственная нейронная сеть|искусственных нейронных сетей]], были созданы, чтобы отражать развитие потребности здравоохранения в интеллектуальных вычислительных системах.

Однако с 2002 года технологии сделали большой шаг вперед, а к программам внедрения искусственного интеллекта в медицину подключились и IT-гиганты, и целые государства. Сегодня ученые надеются, что с помощью искусственного интеллекта уже в ближайшем будущем возможно будет прийти к сверхточной (или прецизионной) медицине, в рамках которой появится возможность назначать индивидуальное лечение каждому отдельному человеку, учитывая его уникальные генетические и другие особенности. В США уже объявили о запуске пилотных проектов по развитию прецизионной медицины.

Медико-технологические достижения, произошедшие в этот полувековой период, позволили вывести здравоохранение на новый уровень. Новые приложения и системы, связанные с ИИ, обладают рядом неоспоримых преимуществ:
* Увеличенная вычислительная мощность приводит к более быстрому сбору и обработке данных.
* Увеличение объема и доступности связанных со здоровьем данных, которые получены из личных и медицинских устройств врачей и пациентов.
* Рост [[геном]]ных баз данных [[Секвенирование|секвенирования]]. Jha, A. K., DesRoches, C. M., Campbell, E. G., Donelan, K., Rao, S. R., Ferris, T. G., … & Blumenthal, D. (2009). Use of electronic health records in US hospitals. New England Journal of Medicine, 360(16), 1628—1638.
* Широкое внедрение электронных медицинских систем записи данных.
К 2019 году для специального исследования будут отобраны 1 миллион добровольцев. Исследование направлено на то, чтобы показать связь между состоянием здоровья, образом жизни, окружающей средой, а также социальным и экономическим статусом. Полученные данные будут обработаны с помощью ИИ.

== Сферы применения в медицине ==
* приложения и программные продукты для распознавания медицинских изображений (снимков [[Магнитно-резонансная томография|МРТ]], заключений [[Ультразвуковое исследование|УЗИ]], [[Электрокардиография|кардиограмм]], результатов [[Компьютерная томография|компьютерной томографии]]);
* стартапы для разработки лекарственных препаратов (микроскопический анализ, изучение эффективности препаратов, исследование вирусов и поиск эффективных вакцин);
* использование технологий машинного обучения в сфере протезирования (интеллектуальные системы разрабатывают удобные протезы с учетом анатомических особенностей человека);
* приложения для удаленной помощи пациенту (они популярны в Великобритании — с их помощью врачи общей практики могут в удаленном режиме дать рекомендации для лечения простудных болезней или других состояний, не угрожающих жизни);
* стартапы по лечению раковых заболеваний (например, SOPHiA AI — приложение по диагностике рака, привлекшее 30 млн долларов инвестиций, умеющее анализировать клиническую картину состояния пациента и предлагать эффективную схему лечения).

== Примеры ==

=== Корпорация IBM ===
Компания [[IBM]] разрабатывает системы в области лечения онкологии. Также проводит совместную работу с Джонсон & Джонсон в области исследования и лечения хронических заболеваний.

=== Microsoft ===
Корпорация [[Microsoft]] занимается разработкой наиболее эффективных лекарств и методов лечения от рака. Проект включает в себя анализ медицинских изображений опухолей и математический анализ развития клеток.

=== Компания Google ===
Платформа [[DeepMind]] компании [[Google (компания)|Google]] используется [[Национальная служба здравоохранения Великобритании|Национальной службой здравоохранения Великобритании]], чтобы обнаружить определенные риски для здоровья на основе данных, собранных через мобильные приложения. Второй проект включает в себя анализ медицинских изображений, полученных от пациентов, для разработки алгоритмов «[[Компьютерное зрение|компьютерного зрения]]» для обнаружения раковых тканей.

=== Корпорация Intel ===
Корпорация [[Intel]] разрабатывает программы с ИИ, которые определяют пациентов, входящих в группу риска, и предлагают вариант лечения.

=== Компания Medtronic ===
Компания [[Medtronic|Medtroniс]] совместно с IBM разрабатывают приложение для людей, страдающих сахарным диабетом. Приложение будет способно определить критическое снижение уровня сахара в крови за 3 часа до наступления события. Для этого используют данные с глюкометров и инсулиновых помп от 600 анонимных пациентов. Отслеживать своё здоровье люди смогут с помощью специального приложения и носимых медицинских устройств.

Так же многими компаниями разрабатываются системы, позволяющие реанимировать пациентов с заболеваниями сердца.

== Инвестиции ==
За последние несколько лет на разработки и исследования потрачено более $1 млрд. Согласно прогнозам исследовательской компании Research and Markets, к 2020 году рынок ИИ вырастет до $5,05 млрд. Спрос на клинические испытания, моделирование лечения, новые исследования и решения растет постоянно, поэтому, несомненно, как раз здравоохранение станет одним из самых быстрорастущих сегментов. Еще неизвестно, когда ИИ сможет давать на 100 % точные рекомендации врачам, однако уже сегодня он способен помочь в решении повседневных задач

== Источники ==


[[Категория:Искусственный интеллект]]