Искусственный интеллект в медицине и биологии. Что произошло в 2018 году

С каждым годом растет объем инвестиций в исследования в области медицины с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ). Машинное обучение нейросетей, одно из основных направлений ИИ, все больше находит свое практическое применение в создании систем обработки данных и автоматизированной диагностики заболеваний, в разработке новых лекарственных препаратов на основе моделирования, а также в развитии систем анализа биомаркеров различного типа. Несмотря на то, что современные методы обучения нейросетей превосходят человека во многих ранее недостижимых для компьютера областях, до полноценного искусственного интеллекта, способного самостоятельно обучаться действовать в новой обстановке, как это делает человек, все же очень далеко. Но уже на данный момент применение технологий ИИ позволяет повысить точность диагностики заболеваний, а также своевременность постановки диагноза на ранних стадиях заболевания и назначения правильного лечения.

Так как область применения ИИ в медицине достаточно объемная, обзор за 2018 год представлен наиболее важными достижениями в области применения искусственного интеллекта в разрезе основных направлений.

Онкологические заболевания

Успешное лечение онкологических заболеваний в первую очередь зависит от их своевременной диагностики, поэтому исследования в этом направлении очень актуальны. Среди из наиболее значимых исследований, произошедших в прошлом году в области диагностики и лечения онкозаболеваний можно выделить следующие:

  • Микроскоп с дополненной реальностью, который предоставила группа исследователей из компании Google представила на ежегодной конференции Американской ассоциации по исследованию рака (American Association for Cancer Research, AACR). В результате тестирования прототип научился определять метастазы в лимфатических узлах с вероятностью в 0,98, а рак простаты – с вероятностью 0,96 – то есть, с точностью 98 и 96 процентов соответственно.
  • Система искусственного интеллекта для проведения диагностики онкологических заболеваний, а также оценки возможного развития заболевания в будущем у пациента, разработанная китайской технологической корпорацией Baidu.  
  • Биосенсорная вставка в бюстгальтер EVA, разработанная Higia Technologies, производит термическое считывание данных, которые впоследствии передаются через Bluetooth в приложение, и AI анализирует результаты, чтобы предоставить пользователю оценку.
  • Система, представленная учеными из Университета Осаки, способна определять различные типы раковых клеток путем сканирования полученных с помощью микросъемки изображений с точностью, превышающей возможности человека.
  • Среди российских разработок нейросеть, представленная российской компанией UNIM, которая автоматизирует один из этапов диагностики онкологических заболеваний — подсчет индекса Ki-67, который определяет скорость роста опухоли.

Анализируя эти достижения, можно надеяться что стабильное, в полном объеме финансирование исследований, использование новейшего медицинского оборудования, высококвалифицированные кадры, обмен информацией между учеными разных стран, помогут приблизить победу над этим страшным недугом.

Сердечно-сосудистые заболевания

Разработки в области искусственного интеллекта очень перспективны в борьбе с сердечно-сосудистыми заболеваниями, это новое направление в медицине впечатляет своими результатами в прогнозировании и лечении сердечно-сосудистых патологий и вполне оправдывает вложенные в нее немалые финансовые средства. Стоит отметить исследования:

  • Нейронную сеть, разработанная немецкими инженерами, которая может выявить признаки инфаркта миокарда не хуже кардиологов. Для работы искусственного интеллекта использует данные ЭКГ.
  • Виртуальное сердце, разработанное институтом биоинженерии при Оклендском университете, которое сможет обеспечить огромный прорыв в лечении фибрилляции предсердий, являющейся одной из наиболее часто встречающихся сердечных проблем.
  • Кардиомонитор, созданный ученые Сибирского федерального университета (СФУ), который позволяет непрерывно отслеживать работу сердечно-сосудистой, кровеносной систем, легких, а также своевременно выявлять заболевания сердца.

Инженеры вместе с учеными достигли за минувший год неплохих результатов в диагностике и лечении ССЗ. Своевременное выявление инфаркта миокарда и других тяжелейших заболеваний сердца спасет сотни тысяч жизней.Только по одной России от ССЗ каждый год умирает такое количество людей сопоставимое населению среднего областного центра.

Нейробиология

Нейробиология – наука о мозге, довольно таки новое направление в медицине, уже нашло широкое применение во многих сферах жизни, но конечно на первом месте это, исследования болезней мозга и нервной системы . Применение искусственного интеллекта в этой сложнейшей области медицины оправдано и неоценимо, об этом говорит и кропотливая работа над созданием новых разработок за прошлый год. Среди значимых можно выделить:

  • Трехмерная сверточная нейронная сеть (3D-CNN), разработанная группой ученых Стэнфордского университета  для диагностики болезни Альцгеймера, его продромального этапа, слабых когнитивных нарушений (MCI) с использованием МРТ изображений. В ходе исследования была обнаружена область гиппокампа в мозге, которая имеет решающее значение для диагностики болезни Альцгеймера.
  • Суперкомпьютер «SpiNNaker» (Spiking Neural Network Architecture), созданный исследователями из Манчестерского университета в Англии, который позволяет имитировать внутреннюю работу миллиарда нейронов посредством колоссальных вычислительных ресурсов.
  • Система Accipio Ix от компании MaxQ AI способна детектировать внутричерепное и внутримозговое кровотечение по компьютерной томографии без контраста. Эта программа может быть без труда интегрирована в томограф и систему PACS*, используя отраслевой стандарт DICOM.

На восстановление двигательных функций, речи,социальной адаптации человеку перенесшему инсульт и его близким приходится приложить неимоверные усилия, потому что к сожалению медициной не достаточно изучены эффективные способы восстановления повреждений мозга после перенесенного инсульта, но успехи в 2018 году, хоть и небольшие, но имеющие практическое значение есть.Хорошие продвижения наблюдаются и в разработках по диагностике болезни Альцгеймера. Будем надеяться что создание суперкомпьютера «SpiNNaker тоже порадует нас своими достижениями в этом году.

Прогнозирование

Успешное прогнозирование таких тяжелых заболеваний как рак и сердечно-сосудистые заболевания, может значительно повысить процент выживания людей. В этой области одними из интересных и важных разработок стоит отметить алгоритм, представленный Google, способный проанализировать данные о состоянии пациента и предсказать, когда он умрет, пишет Bloomberg. Помимо оценки риска смерти, данная технология помогает построить разные варианты лечения пациентов, определить период пребывания в больнице, вероятность повторного обращения к врачам, обрабатывать данные пациента, такие как заметки врачей в медицинских карточках. Нейронная сеть анализирует доступную информацию и выдает свою оценку, делая выводы быстрее и точнее всех существующих технологий.

Также был представлен алгоритм, разработанный Китайской Академией Наук и Военным Генеральным Госпиталем в Пекине, анализирует изображения МРТ-снимка мозга пациента, чтобы оценить приток крови в разные области мозга, а также информацию, предоставленную врачами, например, возраст пациента, обстоятельства потери сознания и причину комы, а затем поставили диагноз.

Визуализация и моделирование

Для постановки правильного диагноза часто приходится проходить МРТ разных частей тела, хоть облучение при этом исследование и не значительно, но нежелательно, поэтому результаты полученные в процессе эксплуатации суперкомпьютера Project Clara, будем надеяться найдут практическое применение. Также нужно сказать об алгоритме, разработанный группой ученых из Института Аллена, который способен построить 3D-модель любой клетки, в том числе и по двухмерному ее изображению. Развитие данного направления может помочь отслеживать различные изменения, происходящие в клетках живого организма.

Поиск и создание медицинских препаратов

Очень важное направление в медицине представляет поиск и создание лекарств. Алгоритмы машинного обучения приходят на помощь в поиске новых соединений и анализе химических реакций. Одним из многообещающих исследований явилась  система, разработанная исследователями Университета Глазго в режиме реального времени отслеживает вещества, возникшие в ходе реакции и исчезнувшие с помощью инфракрасной спектроскопии методов, основанных на ядерном магнитном резонансе. Также была разработана учеными Стэнфордского университета система, управляемая искусственным интеллектом, которая может проанализировать взаимодействие двух лекарственных препаратов. На данный момент система анализирует взаимодействие не более двух препаратов, но ученые предполагают в будущем расширить их до более сложных комбинаций лекарств. Интересным проектом является новая стратегия проектирования молекул с целевыми свойствами, называемую ReLeaSE (Reinforcement Learning for Structural Evolution), представленная американскими исследователями. Алгоритм сопоставим по качеству с другими средствами химического моделирования и позволяет, к примеру, предсказывать коэффициент распределения молекулы в системе октанол/вода с точностью 91%.

Диагностика

В 2018 были разработаны различные сервисы для  диагностики состояния здоровья. Например, ученые из Томского политехнического университета разработали систему, которая на основе результатов анализов пациентов выдает им заключение с интерпретацией полученных данных и дальнейших рекомендаций. Нельзя не упомянуть и о российских проектах, таких как Diagnocat и Skychain Global. Задача Diagnocat заключается в диагностике состояния зубов с помощью AI по снимкам. Сервис предоставляет врачу набор из пяти снимков для каждого зуба в трех плоскостях и двух срезах, а также отчет о его состоянии: аномалии, воспалительные процессы, лечение в прошлом и т.д. Применение Skychain Global заключается в анализе кожи по фотографии. На данный момент система находится в публичном тестировании.

Опыты на животных

Также тем, кто ценят жизнь живого существа, будет приятно узнать о том, что группа исследователей из Университета Джонса Хопкинса  разработала компьютерный подход выявления токсичности химических веществ, превосходящий по точности опыты на животных.

В целом складывается впечатление, что наука движется в верном направлении, рост исследований и разработок с применением ИИ в области медицины потрясает масштабами. Хочется верить, что барьеры к долгой и здоровой жизни постепенно будут преодолены наукой.


Автор: Олеся Сидорова

Перепечатка разрешается при сохранении ссылок на источник публикации.

 

Добавить комментарий