Новости ICO

20 декабря

ICO и нейросети в медицине

20 декабря

Какие патологии поможет выявлять искусственный интеллект и почему «живой» врач всё ещё незаменим?

В медицину пришли машины

Диагнозы пациентам ставят уже нейросети. Они решают несколько вопросов:

  1. ошибки в связи с человеческим фактором, например, усталостью врача;
  2. дают возможность получить свой диагноз удалённо;
  3. снижают стоимость обслуживания по сравнению с "живыми" врачами;
  4. заменяют врачей в детских поликлиниках, куда совсем не хотят ходить малыши.

Зачем медицине токен?

Серьёзную заявку на массовое использование нейросетей сделал стартап «Третье мнение» (3opinion.net), который вышел на ICO. Его искусственный интеллект помогает делать УЗИ, маммографию, КТ/МРТ, рентген, анализировать клетки крови и костного мозга, выявлять патологию глазного дна.

Компания была представлена ещё в конце сентября 2017 во время пресс-конференции  «Будущее цифровой медицины в России: проект по распознаванию медицинских изображений».

Медицина носит международный характер, но сейчас Россия оказалась отрезана от крупных иностранных инвестиций. Альтернативой стандартному вложению средств – а в данном случае необходимы $100 млн. – становится выпуск криптовалюты bloodcoin. Токен телемедицины позволяет привлекать финансы заинтересованных в развитии проекта. При ICO в него вкладывается большое количество инвесторов с небольшими суммами, в то время как обычные инвесторы боятся рисковать из-за того, что имеют долю как минимум 25%.

Ближайшим конкурентом 3opinion.net в России является система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) «Аймедика», помогающая терапевтам, психиатрам, инфекционистам и врачам "скорой помощи" ставить диагноз, имея данные о возрасте, поле, жалобах, лабораторных анализах и результатах осмотра. Её уже начали тестировать в Новосибирске.

Если говорить о диагностике нескольких заболеваний, то за рубежом истории с нейросетями для пациентов появились чуть раньше.

Компания IBM продвигает свою нейросеть Watson в клиники по всему миру. Она заключила контракт с крупнейшим поставщиком медицинского оборудования Siemens. Система будет работать с больными диабетом, инфекционными, раковыми заболеваниями, а также помогать фармацевтам.

Виртуальный ассистент с медицинским образованием Ada ставит диагнозы пациентам по данным опросника. Имеет бесплатное мобильное приложение с чат-ботом.

Сферы применения

Сейчас уже существует несколько проектов нейросетей, которые ставят диагнозы больным. И постоянно появляются новые.

Кардиология. Приложение Cardiogram работает на Apple Watch и собирает статистику сердечных сокращений для выявления аритмии. Мерцательную аритмию эта нейросеть определяет с чувствительностью 98,04% и специфичностью 90,2%. Программа AliveCor снимает кардиограмму в домашних условиях.

Пульмонология. Ученые из Стенфорда создали нейросеть, работающую по принципу тепловой карты для определения пневмонии. Компьютерный анализ рентгеновских снимков позволяет замечать незначительные моменты, обычно ускользающие от глаз врача, и назначать правильное лечение.

Дерматология. На основе проекта Google Brain был создан алгоритм под названием «глубинная конволюционная нейросеть». Анализ огромного количества снимков позволяет выявить рак кожи и другие заболевания с точностью до 91%.

Неврология. В результате анализа данных снимков позитронно-эмиссионной томографии мозга выявляются ранние стадии болезни Альцгеймера. И сделать это можно удалённо, поскольку в подобном случае не требуется вводить пациенту биологический аналог глюкозы. А MedyMatch позволяет быстро принимать решения при инсульте, когда каждая минута на счету. IBM и Samsung уже заключили партнёрские отношения с этим стартапом.

Фармакология. Искусственный интеллект Watson анализирует научные работы и подбирает наиболее эффективные препараты. AtomNet заменяет работу химика, предсказывая результат взаимодействия веществ. Фармацевтический стартап Recursion Pharmaceuticals проверяет эффективность препаратов для лечения сложных генетических заболеваний.

Офтальмология. В Китае создали нейросеть, способную с точностью до 90% определять катаракту на начальных стадиях заболевания.

Эндокринология. Израильская система DreaMed Diabetes будет эффективно лечить диабет. Её финансирует инвестиционная компания Романа Абрамовича.

Как работают нейросети

Некоторые современные приборы создаются по образу и подобию человеческих органов. Например, фотоаппарат с линзой и матрицей. Нейросети пытаются копировать работу нейронов головного мозга.

Для процесса анализа необходим когнитивный опыт. Машину условно наполняют большим количеством информации на заданную тему. На настоящем этапе развития всё крутится вокруг визуальной информации. С речью нейросети справляются значительно хуже. Например, распознавание сказанного по движениям губ максимально возможно на 93% в идеальных условиях: чёткая артикуляция при хорошей освещённости лица, по факту примерно на 50%. Это значит, что помочь глухонемым пациентам пока сложно, так же, как и облегчить в данном случае работу разведчиков.

С картинками история проще. В базу загружается огромное количество изображений. Этот этап называется глубоким обучением. Изображения проходят через несколько слоёв анализа. Дальше Сеть сама себя перепроверяет, правильные ли она сделала выводы. Начиная с собранной статистики, она попиксельно уточняет информацию в процессе, обратном обучению.

Так же, как и в мозге, разные участки нейросети имеют свою специализацию. Допустим, один из электронных нейронов отвечает за распознавание лиц. В момент перепроверки себя нейросеть получает максимальный отклик лицевого нейрона и делает вывод: решение верное.

И роботы ошибаются

Первый недостаток. Если мозг мыслит творчески, и мы пока знаем о нём лишь малую толику, то машина выбирает только из предложенных вариантов. Пусть их будет даже миллион, но то, что не подпадает под этот миллион, для нейросети уже недоступно. Компьютер не учится, он анализирует имеющийся материал.

Вторым минусом в действиях машины является отсутствие гибкости при смене условий, или территориальная неприспособленность. Пока нейросеть работает в знакомом пространстве, она выдаёт данные, максимально приближенные к правдивым, но как только меняются условия – язык алгоритма, формат работы – она начинает ошибаться.

Пока в качестве вариантов решения предлагается максимально расширять базу данных рабочего материала.

Станислав Сажин, глава компании «Доктор на работе»:

Искусственный интеллект в медицине – суперперспективное направление, так как принятие многих решений врачами в диагностике о тактике лечения и выборе лекарственных препаратов во многом основано на алгоритмах, которые прописаны в национальных стандартах и заключениях международных медицинских ассоциаций, и их можно переложить на плечи роботов. О погрешности при постановке диагноза судить сложно.

Всё чаще машины заменяют людей. В результате многие профессии "умирают", а специалисты вынуждены либо переквалифицироваться, либо становиться профессионалами экстракласса, без которых не обойтись.

ТН
Новикова Татьяна
@novikovata
Войдите на сайт, чтобы оставить комментарий
0 комментариев
Популярные
Новые

Рассылка

Подписывайтесь на обновления и анонсы

18+
Москва, Берсеневская набережная 6/2
+7 (495) 118-41-48
2018 © Blockchain.ru, Сделано в Charmer
  • Дисклеймер
  • Пользовательское соглашение
  • Политика конфиденциальности

К сожалению, браузер, которым вы пользуйтесь, устарел и не позволяет корректно отображать сайт. Пожалуйста, установите любой из современных браузеров, например:

Google Chrome Firefox Opera