Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale in medicina

Il più importante fornitore di soluzioni mediche intelligenti è IBM, che ha sviluppato il suo famoso supercomputer Watson. Le statistiche mostrano che tutte le informazioni, in un modo o nell'altro relative alla salute umana, sono distribuite secondo fonti nel seguente rapporto: 10% - cartella clinica del paziente, 30% - genetica, 60% - fonti esterne, compresi articoli scientifici.

Ogni anno vengono pubblicati circa 700 mila articoli scientifici contenenti informazioni su metodi efficaci per il trattamento di varie malattie. Il medico semplicemente non è in grado di analizzare un tale volume di dati quando fa una diagnosi e sceglie un metodo di trattamento. E qui Watson viene in soccorso. Grazie alla sua elevata potenza, questo supercomputer è in grado di analizzare milioni di fonti di dati e scegliere il metodo di trattamento più appropriato in ciascun caso.

L'anno scorso, IBM ha acquisito 30 miliardi di immagini mediche diverse per la formazione di Watson, acquistando Merge Healthcare per $ 1 miliardo. A ciò possono essere aggiunti circa 50 milioni di cartelle cliniche elettroniche anonime che IBM ha ricevuto dopo l'acquisizione della startup Explorys.

L'applicazione medica più famosa di Watson è il progetto Watson per l'oncologia. L'efficacia di questo progetto può essere vista dal seguente esempio. Secondo le statistiche, negli ospedali statunitensi, l'accuratezza della prescrizione del trattamento ottimale dopo la diagnosi del carcinoma polmonare è di circa il 50%. In IBM Watson, queste cifre raggiungono il 90%.

In questo caso, la tecnica di trattamento può essere regolata in base alle mutevoli situazioni. Dopo aver inserito le informazioni sul cambiamento di stato del paziente dall'iPad (ad esempio, il sangue del paziente aumenta in makrot), il medico riceverà una diagnosi aggiornata da Watson in 30 secondi con un ciclo di trattamento aggiornato. Puoi saperne di più sul progetto Watson for Oncology dal seguente video.

Come abbiamo notato nel nostro precedente articolo sul supercomputer Watson, numerosi centri medici e ospedali stanno attualmente partecipando al progetto Watson per l'oncologia. Questo, ad esempio, il Bumrungrad International Hospital (Thailandia), il New York Center for the Study of the Human Genome, nonché diverse altre organizzazioni.

E nel 2015, Robert Merkel, vicepresidente di IBM Watson Health, ha dichiarato che IBM era pronta a offrire la soluzione di Watson per l'oncologia per la medicina russa. Pavel Shklyudov, leader della divisione IBM Razumnaya Planet nell'Europa centrale e orientale sulle soluzioni per il settore pubblico, ritiene che la realizzazione di questo progetto nella medunica domestica sia possibile, ma richiederà tempo e sforzi aggiuntivi.

Oltre al progetto Watson for Oncology, il supercomputer IBM viene utilizzato in altre aree della medicina. Ad esempio, l'American Heart Association ha stipulato un contratto con IBM per modernizzare i principi per la rilevazione e il trattamento delle malattie cardiovascolari.

Riduce significativamente il costo dell'utilizzo del cloud pubblico Watson Watson Cloud. In questo caso, le istituzioni mediche non devono allocare un budget gigantesco per l'acquisto e la manutenzione di questo dispositivo multiserver. I servizi Watson Cloud possono essere utilizzati da specialisti di diversi paesi. Robert Merkel, capo di Watson Health, ha dichiarato nel 2015 che, se necessario, tale cloud può essere implementato nel data center russo, osservando le nostre leggi e le specifiche della lingua.

Più recentemente, Watson ha fatto amicizia (o concorrente) nel campo della diagnostica medica. All'inizio del 2016, Google ha annunciato l'apertura di una linea medica nell'ambito del programma di sviluppo del progetto DeepMind. Puoi conoscere l'applicazione di Google del supercomputer in campo medico da questo video.

Il primo compito che poggia sulle spalle di DeepMind è la diagnosi di insufficienza renale. A tal fine, Google ha firmato un contratto con il Servizio sanitario nazionale, che ha consentito l'accesso a quasi 1.6 milioni di storie di pazienti. Dopo aver appreso da questi dati, DeepMind è diventato efficace nella diagnosi di insufficienza renale sulla base dei reclami dei pazienti e dei risultati dei test.

Tracce AI

Sulla base dell'intelligenza artificiale, gli sviluppatori rilasciano servizi per monitorare i pazienti. Medici e scienziati esaminano i risultati e quindi conducono studi clinici.

Gli scienziati del Massachusetts Institute of Technology, insieme agli specialisti dell'Ospedale Centrale dello stesso stato, hanno creato un sistema di IA per monitorare il sonno umano. Tiene traccia dei segnali radio riflessi da una persona, analizza le pulsazioni, la frequenza respiratoria ed è in grado di distinguere le deviazioni dalla norma. Lo sviluppo aiuterà i medici a ispezionare a distanza il sonno dei pazienti e, se necessario, ad adattarlo.

AI in medicina

  • A livello di progetto: previsione della malattia, identificazione di gruppi di pazienti ad alto rischio di malattia, organizzazione di misure preventive.
  • A livello di produzione: automazione e ottimizzazione dei processi negli ospedali, automazione e maggiore precisione diagnostica.
  • A livello di promozione: gestione dei prezzi, riduzione del rischio per i pazienti.
  • A livello di prestazione di servizi: adattamento della terapia e composizione dei farmaci per ogni singolo paziente, l'uso di assistenti virtuali per costruire un percorso del paziente in una clinica o in un ospedale.

Articolo principale: Intelligenza artificiale in radiologia

La particolarità dell'intelligenza artificiale è che questa tecnologia è in grado di "apprendere". E mentre l'utente lavora con lei, diventa più intelligente. In medicina, l'IA viene utilizzata per molti scopi:

  • Diagnostica Ultrasuoni
  • Protocolli di progettazione e trattamento dei farmaci
  • Automazione dei processi di routine
  • Monitoraggio del paziente
  • Riconoscimento di immagini mediche (immagini MRI, ecografia, cardiogrammi, ecc.).

Un'opzione abbastanza promettente per l'uso dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario è lo sviluppo di assistenti medici personali. Tali assistenti sono normali applicazioni mobili che operano sulla base dell'apprendimento automatico. Riconoscono le domande vocali e di testo degli utenti e, dopo aver analizzato il loro database di malattie, emettono varie raccomandazioni.

Oltre a formulare raccomandazioni per il trattamento, l'applicazione consente di fissare un appuntamento con un medico o condurre un esame standard contattando uno qualsiasi dei medici in tempo reale (12 ore al giorno, 6 giorni alla settimana). Inoltre, l'applicazione è in grado di controllare regolarmente le informazioni dai dispositivi indossabili (ad esempio, per monitorare le fasi del sonno e della frequenza cardiaca).

Il costo di un abbonamento al servizio Babylon è di circa $ 10 al mese. Tuttavia, vale la pena notare che ai sensi della vigente legge britannica, l'applicazione non ha il diritto di fare una diagnosi ufficiale. Pertanto, se il paziente descrive i sintomi dell'influenza, gli verrà raccomandato di acquistare medicinali in farmacia, che vengono rilasciati senza prescrizione medica o di fissare un appuntamento con il medico. In caso di sintomi gravi, al paziente verranno fornite raccomandazioni per andare in clinica o chiamare un'ambulanza.

Gli scienziati stanno sviluppando attivamente l'idea di utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità delle analisi. Più recentemente, i dipendenti dell'Università della California, a Los Angeles, hanno sviluppato un innovativo algoritmo di rilevazione delle cellule tumorali. I risultati della ricerca sono pubblicati sulla rivista Scientific Reports. Nell'ambito del metodo sviluppato, vengono attivamente utilizzati un nuovo tipo di microscopio e intelligenza artificiale, che analizza le informazioni ricevute.

Lo sviluppo utilizza convertitori di impulsi laser a nanosecondi e da analogico a digitale, che consentono di acquisire immagini di centinaia di migliaia di cellule del sangue al secondo. Gli impulsi laser consentono di evidenziare singole cellule del sangue con una qualità dell'immagine abbastanza chiara.

Prevede AI

Nel 2018, la rivista medica americana Anesthesiology ha pubblicato i risultati di uno studio sull'intelligenza artificiale, utile nei metodi di trattamento chirurgico. L'articolo tratta un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere l'ipotensione durante l'intervento chirurgico. L'IA ha analizzato i dati di oltre un migliaio di pazienti, che hanno trascorso un totale di quasi 10 mila ore sul tavolo operatorio. Ha imparato a prevedere le anomalie 15 minuti prima che si verificassero con una precisione dell'84%, con lo stesso - in 10 minuti e dall'87% - in 5 minuti.

Qventus - un sistema di monitoraggio per ospedali dallo stesso avvio. Monitora le azioni dei clienti dalla registrazione nel registro alle dimissioni, sa prevedere il deterioramento del benessere dei pazienti, analizzandone le condizioni. Inoltre, con l'aiuto di questa IA, Mercy Clinic ha ridotto il numero di test non necessari del 4% in 40 mesi sulla base di reclami simili da parte dei clienti.

La soluzione di apprendimento automatico di Jvion identifica i pazienti a rischio di ricovero in ospedale entro 30 giorni dalla dimissione. Inoltre, fornisce raccomandazioni sull'assistenza sanitaria e sulla prevenzione delle malattie.

AI esplora

Giganti farmaceutici come Sanofi o Novartis stanno ricorrendo a start-up che sviluppano innovazioni mediche per la ricerca di nuovi farmaci. Il produttore di prodotti biochimici Roche ha acquisito Flatiron Health, una società che utilizza l'apprendimento automatico per elaborare i dati.

Dal 2012, la startup Atomwise utilizza le reti neurali per cercare formule farmacologiche più efficaci. Il suo sistema di apprendimento profondo AtomNet controlla quotidianamente 10 milioni di composti chimici, prevedendo quali interagiranno meglio. Un algoritmo simile viene utilizzato dalla società biofarmaceutica Berg Health.

I composti trovati possono essere efficaci nel combattere la causa della malattia, ma ciò non garantisce che il corpo umano risponderà bene a loro. Il NorthShore Medical Center, tra le altre cose, è impegnato nella farmacogenomica: studia l'effetto dei farmaci sulle singole persone nell'ambito del progetto MedClueRx. Il sistema determina quali medicinali sono adatti per un particolare paziente con epilessia, malattie infettive, depressione, malattie gastrointestinali.

Lo scorso anno la rivista scientifica Nature Microbiology ha pubblicato un articolo su VarQuest. È in grado di rilevare 10 volte più variazioni di antibiotici rispetto a prima che fosse trovato per tutto il tempo di richieste simili.

Conclusione

Il "futurista medico" Bertalan Mesco una volta disse che l'intelligenza artificiale è uno stetoscopio del 21 ° secolo. Implicava che all'inizio la comunità medica non voleva riconoscere uno strumento così semplice come uno stetoscopio. Ci sono voluti diversi decenni perché i medici iniziassero a usarlo. La stessa cosa sta succedendo con l'IA: qualcuno la usa nella misura del possibile, mentre qualcuno ne ha paura.

Tuttavia, le tecnologie dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e delle reti neurali semplificano notevolmente la vita dei medici e dei loro reparti. Le innovazioni in medicina consentono di diagnosticare in modo più accurato le malattie, trovare le medicine più velocemente e monitorare i pazienti. E questa è solo una piccola parte delle opportunità che l'IA ha apportato al settore sanitario.

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Tatyana Jakowenko

Redattore capo del Detonic rivista online, cardiologo Yakovenko-Plahotnaya Tatyana. Autore di oltre 950 articoli scientifici, anche su riviste mediche straniere. Lavora come cardiologo in un ospedale clinico da oltre 12 anni. Possiede moderni metodi di diagnosi e cura delle malattie cardiovascolari e li implementa nelle sue attività professionali. Ad esempio, utilizza metodi di rianimazione del cuore, decodifica dell'ECG, test funzionali, ergometria ciclica e conosce molto bene l'ecocardiografia.

Per 10 anni ha partecipato attivamente a numerosi simposi e seminari medici per medici - famiglie, terapisti e cardiologi. Ha molte pubblicazioni su uno stile di vita sano, diagnosi e cura delle malattie cardiache e vascolari.

Monitora regolarmente nuove pubblicazioni di riviste di cardiologia europee e americane, scrive articoli scientifici, prepara relazioni in conferenze scientifiche e partecipa a congressi europei di cardiologia.

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