Блог

Искусственный интеллект: новая эра технологий в меддиагностике?!

Технологии Искусственный интеллект

Сферы применения искусственного интеллекта стремительно расширяются и охватывают как привычные слуху массовые технологии, так и появляющиеся новые направления. ИИ успешно используется в производстве, образовании, логистике, кибербезопасности… А какие возможности открывают ИИ-решения для медицины?!

Ранняя диагностика спасает жизни. Использование механизмов искусственного интеллекта во многих случаях может помочь поставить более точный диагноз, чем при обычном врачебном обследовании. В этой статье мы рассмотрим некоторые области медицины, в которых использование искусственного интеллекта может серьёзно помочь врачам на всех стадиях медицинского обслуживания — от диагностики до лечения.

ИИ в диагностике рака


Несмотря на значительные успехи в лечении и диагностике за последние десятилетия, рак остается одним из самых смертоносных заболеваний во всем мире.
Система искусственного интеллекта уже широко используется как инструмент выявления различных типов рака, что позволяет начинать лечение на ранних стадиях.


В настоящее время активно развиваются эти 5 направлений:
- Скрининг рака легких с использованием компьютерной томографии;
- Исключение ложноположительных и ложноотрицательных результатов диагностики;
- Прогнозирование успеха иммунотерапии;
- Прогнозирование последствий лучевой терапии;
- Персонализированное лечение рака.

Диагностика Covid-19


Искусственный интеллект на треть сокращает время для диагностики COVID-19 на КТ-снимках. Технологии позволяют сократить время на описание снимков и помогают быстрее диагностировать заболевание. В экстренных ситуациях лечащий врач получает протокол рентгенолога уже через пять минут после исследования и быстрее ставит верный диагноз.

Технология стала стандартной для диагностики коронавируса в начале пандемии, а в дальнейшем ее начали использовать для выявления других заболеваний.

ИИ для диагностики диабетической ретинопатии


Диабетическая ретинопатия – основная причина потери зрения у взрослых людей, и к 2030 году от нее будут страдать 191 миллион человек.
В настоящее время наиболее точными клиническими методами диагностики диабетической ретинопатии являются флуоресцентная ангиография и оптическая когерентная томография. Альтернативным и более дешевым методом является анализ изображений сетчатки глаза, который может быть сделан с помощью относительно недорогостоящего оборудования, называемого фундус-камерами, но этот процесс ручной, трудоемкий и менее надежный.
Для автоматизации анализа изображений глазного дна был создан алгоритм обработки изображений на базе технологий искусственного интеллекта и глубокого обучения, который может автоматически определять один из ключевых признаков заболевания - наличие жидкости из поврежденных кровеносных сосудов или экссудата на сетчатке глаза - с точностью до 98%.


Диагностика и прогнозирование течения сердечно-сосудистых заболеваний


Медицинские учёные разработали систему, которая может определять риск смерти людей с сердечной недостаточностью с точностью 73%.
Сейчас чтобы выявить, находятся ли пациенты с лёгочной гипертензией в группе высокого риска развития сердечной недостаточности и смерти, врачам необходимо провести сложную процедуру диагностики: нужно сделать МРТ, ЭКГ, УЗИ сердца, рентген лёгких и т.д. Причём все эти процедуры не всегда приводят к верному диагнозу.

Система с искусственным интеллектом, в свою очередь, способна анализировать данные МРТ и с высокой точностью предсказывать, стоит ли ждать существенного ухудшения состояния пациента в ближайшем будущем.



NLP-технологии для выявления симптомов и ожидаемой продолжительности болезни


Natural Language Processing (обработка естественного языка) - это направление в исследовании искусственного интеллекта, задача которого — обучить машину понимать и обрабатывать язык человека.

Медицинская диагностика чаще всего основана на симптомах, которые мы выражаем в словесной форме перед врачом. А если эти симптомы рассказать программе, то она сможет поставить диагноз и определить ожидаемую продолжительность болезни. Такой подход уже широко используется в приложениях искусственного интеллекта.

Работает это примерно так:
в медицинских чат-ботах Вы вводите свои симптомы. Затем данные (например, кашель, головные боли, изжога) отправляются в программу, обученную диагностике заболеваний на основе симптомов.
Если состояние здоровья определяется как требующее неотложной медицинской помощи, пациенту рекомендуется обратиться к врачу. Некоторые чат-боты с ИИ также предлагают рекомендации по коррекции образа жизни, диеты и физическим нагрузкам.

Благодаря передовым технологиям и подходам к управлению информацией будущее ИИ в здравоохранении выглядит перспективным и ярким. Сочетая опыт работы в области технологий со знаниями в медицине, наша команда разрабатывает эффективные решения для самых сложных медицинских задач.

Для консультации просто напишите нам на info@lansoft.by.