Раньше медицина была ориентирована главным образом на борьбу с острыми заболеваниями, а сегодня основным ориентиром является лечение хронических болезней, таких как ожирение, депрессия, диабет. Диагностика ранних стадий сердечной недостаточности, онкологии и других болезней сохраняет жизнь многим больным, но для врачей эта задача является наиболее сложной. Даже признанным светилам медицинской науки, которые имеют огромный профессиональный опыт и интуицию, очень нелегко найти нужное решение, когда с каждым днём возрастает объём информационных данных в сфере медицины. Поэтому для быстрого решения задач, врачам необходимо применить, кроме их личного интеллекта, ещё и искусственный интеллект.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект, по мнению специалистов – это явление, когда неодушевлённая система (машина) имитирует действия человека с рациональным поведением. Машина обязана принимать меняющиеся информационные данные и вырабатывать правильное решение. С начала нашего века используются в медицинских целях в основном два типа искусственного интеллекта:
- Экспертные системы.
- Нейронные сети.
Экспертные системы проектировались ещё в семидесятые годы прошлого века. Основная их часть – это база знаний, то есть набор данных об объекте и комплекс инструкций, который применяется к фактам.
Фактами в базе знаний экспертной системы выступают достоверные данные в выбранной сфере. К примеру: «Здоровые люди имеют две руки». При работе в систему поступает информация о насущной проблеме: «У пациента Х одна рука». Эта информация записывается в рабочую память. Рабочая память после обращения к базе и сравнения информации формирует заключение: «Пациент Х не здоров». Но реализация экспертных систем очень затратная процедура, требующая больших ресурсов. Для проектирования хорошей экспертной системы, требуются эксперты в сфере медицины, специалисты по научным знаниям, инженеры-программисты. Базы знаний надо не только создать, но и всё время обновлять (добавлять новые данные).
Следует отметить, что сегодня экспертные системы находятся в кризисном состоянии, но этот кризис, безусловно, будет преодолён.
Наиболее популярны сегодня нейронные сети, так как они обладают способностью обучаться. Принцип действия нейронных сетей основывается на механизме работы биологических нейронов. В программной форме, нейронные сети могут быть представлены как граф с несколькими слоями нейронов, соединяющихся в этих слоях различными способами. Каждое соединение имеет вес, который учитывается при обучении нейронной сети. При обучении нейроны, находящиеся на входе, получают исходные данные. Затем эти данные перерабатываются внутренним слоем нейронов, и нейроны на выходе уже имеют некоторые новые параметры. В случае, если эти параметры (значения) не нравятся исследователям, они могут изменить вес соединений в сети нейронов и повторить обучение.
Чем значительнее объём данных, получаемых нейронной сетью, тем достовернее будет результат, выданный в ответ на запрос. Например, поступил запрос в систему: «Головная боль, повышенная температура, озноб». Нейронная сеть анализирует медицинские карты большого количества пациентов и, вероятно, сообщит результат: «Высока вероятность гриппа».
Следует заметить, что нейронная сеть не знает, что такое температура, грипп, озноб. Она только ищет связь симптомов и заключений докторов в базе данных и систематизирует эти связи согласно их весу.
Отличие искусственного интеллекта от обычных компьютерных программ
При проектировании искусственного интеллекта, в отличие от стандартного программного обеспечения, программист не знает всех взаимосвязей между исходными данными и конечными результатами. В сферах, где уже есть сформированные математические модели (к примеру, статистическая обработка медицинских карточек), использовать искусственный интеллект нет необходимости. Принцип действия искусственного интеллекта – это обучаться на достоверном наборе данных и искать такие формулы и зависимости, которые не определяют люди.
Способности искусственного интеллекта в медицине
Практического опыта доктора не всегда хватает для правильного диагностирования болезни. Нейронной сети доступно огромное количество фактических историй болезни и справочных данных в научных изданиях. На этой основе она способна сделать классификацию конкретных симптомов, сопоставить их с аналогичными, и вынести вердикт по возможной методике лечебных действий. Текущее состояние возможностей технологии искусственного интеллекта не позволяет разрешить проблемы, неподвластные докторам. Такие, как спроектировать устройства, способные сканировать организмы людей и по итогам назначить оптимальное лечение. Сегодня искусственный интеллект выполняет сравнительно несложные задачи. К примеру, он может определить по рентгеновскому снимку, есть ли у пациента патология или присутствие инородного тела, есть ли раковые клетки в материале цитологии. Точность вердикта после анализа снимком УЗИ или МРТ выше девяносто процентов.
Наиболее известным из действующих искусственных интеллектов в медицине, является система IBM Watson. Это мощнейшая электронная вычислительная машина, которая в состоянии ответить на вопрос, заданный на языке обычного человека, а не программным способом. Фирма IBM имеет специальный отдел IBM Watson Health, который разрабатывает и внедряет в медицинскую практику технологию искусственного интеллекта. Watson получает информацию из самых разных источников, таких как энциклопедические данные, научные статьи и тому подобное. Сначала фирма IBM использовала искусственный интеллект для борьбы с онкологическими заболеваниями, но затем, конструкторы IBM Watson обратились за консультациями к Американской кардиологической ассоциации. И теперь стало возможным по УЗИ находить симптомы стеноза аортального клапана сердца (один из вариантов порока сердца).
