Искусственный интелелкт в сфере здравоохранения

Размещено на http://www.allbest.ru/

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СФЕРЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

Сикач Артем Сергеевич

Аннотация

Данная исследовательская работа рассматривает вопрос применения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере здравоохранения. Искусственный интеллект является одной из самых перспективных технологий, которая может значительно улучшить качество и доступность медицинской помощи.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, медицина, пациент, диагностика лечения.

Annotation

This research paper examines the use of artificial intelligence (AI) in the field of healthcare. Artificial intelligence is one of the most promising technologies that can significantly improve the quality and accessibility of medical care.

Keywords: Artificial intelligence, medicine, patient, diagnosis of treatment.

Основная часть

На сегодняшний день все больше специалистов в области здравоохранения признают искусственный интеллект как полезный инструмент, способный принести пользу обществу. В последнее время искусственный интеллект получил новый импульс развития и стал активно применяться во всех областях исследований и разработок благодаря многочисленным публикациям о больших данных, машинном обучении и нейронных сетях Holzinger A. Interactive machine learning for health informatics: when do we need the human-in-the-loop? Brain Inform 2016;3(2): 119-31.

Алгоритмы машинного и глубокого обучения используются для анализа медицинских данных и диагностики заболеваний, предоставления персонализированного лечения, мониторинга пациентов и прогнозирования результатов. В сфере медицины ИИ может помочь в повышении эффективности диагностики и лечения, улучшении качества ухода за пациентами, оптимизации процессов в здравоохранении и сокращении затрат Dey A. Machine learning algorithms: a review. Int J Comput Sci Inf Technol 2016;7 (3):1174- 9.

В здравоохранении важную роль должна играть профилактика различных заболеваний. Однако это возможно только при условии, что каждому человеку будет предоставлен доступ к технологиям, которые позволят точно оценить свое состояние здоровья и благополучие. На данный момент интеллектуальные и носимые устройства также используются для контроля важных жизненных показателей человека Gao B, Zhang L, Wang H. Clustering of major cardiovascular risk factors and the association with unhealthy lifestyles in the Chinese adult population. PLoS One 2013;8(6):e66780. Анализ данных (обычно представленных в виде приложений или веб-систем) может быть осуществлен самим пациентом или медицинскими работниками в дистанционном режиме, что позволяет пациенту внести необходимые изменения в свои привычки или лечение до того, как возникнет угроза для его жизни.

Кроме того, пациенты, находящиеся в клинике, будут иметь больше возможностей воспользоваться все более интегрированной системой. Медицинский персонал⁴, ухаживающий за этими пациентами, сможет Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S, et al. Artificial intelligencAmn health- care: past, present and future. Stroke Vasc Neurol 2017;2(4): 230-43 мгновенно получить доступ к сообщенным ими симптомам, а также к любым предыдущим и будущим изображениям, биохимическим тестам и текущему лечению. Интеграция большого объема данных может быть полезной для организации рабочего процесса и принятия решений. Однако, еще более важно, что эти встроенные процедуры также могут помочь пациентам получить преимущества от других вмешательств, которые могут быть упущены или сложно осуществить без такой интеграции. Кроме того, для борьбы со сложными заболеваниями должно быть доступным множество различных "путей лечения". Тем не менее, развитие и использование искусственного интеллекта в здравоохранении не ограничивается только узким ИИ. В будущем, с развитием технологий и алгоритмов, возможно появление более общего искусственного интеллекта, способного выполнять сложные задачи и принимать решения на уровне, сравнимом с человеческим интеллектом.

Что касается применения ИИ в здравоохранении, то существует ряд проблем, например, медицинская халатность. Поскольку роботы - это новая технология, то, если обратиться к статистике, за восемь лет работы роботов - хирургов было зарегистрировано 144 смерти пациентов и 1 391 травм, можно прийти к выводу, что у роботов бывают сбои в программах, нарушение стандартов оказания медицинской помощи и т.д. В данной ситуации, кто понесет ответственность за халатность? Данный вопрос стоит урегулировать в законодательстве. А также особое внимание стоит уделить защите персональных данных пациентов в телемедицине, поскольку этим может воспользоваться злоумышленник. Например, зная о какой-либо болезни, будет шантажировать разглашением ее широкому кругу лиц.

С развитием технологий и алгоритмов возможно появление более общего искусственного интеллекта, который сможет выполнять сложные задачи и принимать решения на уровне, сравнимом с человеческим интеллектом. Это может привести к улучшению качества медицинской помощи, оптимизации процессов и повышению безопасности пациентов. Однако для расширения возможностей и применения искусственного интеллекта в здравоохранении необходимо продолжать исследования и разработки в этой области. Большие данные и машинное обучение уже оказывают влияние на различные аспекты жизни, включая развлечения, коммерцию и здравоохранение. Компании, такие как Netflix, Amazon и Google, используют эти данные для понимания предпочтений людей и прогнозирования тенденций в области здравоохранения. Применение искусственного интеллекта может привести к существенным улучшениям во всех областях здравоохранения, например, в диагностике и лечении. Уже существуют доказательства того, что алгоритмы искусственного интеллекта могут работать наравне или даже лучше людей в различных задачах, таких как анализ медицинских изображений и сопоставление симптомов и биомаркеров с прогнозом заболевания Gurney K. An introduction to neural networks. CRC Press; 2014.

В связи с ростом спроса на медицинские услуги и нехваткой врачей Bengio Y. Learning deep architectures for AI. Found Trends Mach Learn 2009;2 (1):1 -27, многие учреждения здравоохранения стремятся использовать новые технологии для улучшения обслуживания пациентов. Они ищут вдохновение в компаниях, таких как Amazon и Apple, которые предлагают продукты, учитывающие потребности потребителей. Благодаря беспроводным технологиям и смартфонам, медицинские услуги становятся доступными по запросу через приложения для отслеживания состояния здоровья и поисковые платформы. Также развивается возможность удаленного взаимодействия с врачами, что особенно полезно Friedman C, Elhadad N. Natural language processing in health care and biomedi- cine. In Biomedical informatics. Springer, London; 2014. pp. 2552-2584 для регионов с низким уровнем обслуживания и нехваткой специалистов. Это помогает снизить затраты и риск заражения инфекционными заболеваниями в клиниках.

В развивающихся странах, где система здравоохранения расширяется и инфраструктура здравоохранения может быть спроектирована с учетом текущих потребностей, телемедицина становится все более актуальной. Однако, несмотря на ясность концепции, эти решения все еще требуют независимой валидации для доказательства их безопасности и эффективности для пациентов

В экосистеме здравоохранения признают важность использования инструментов на базе искусственного интеллекта в новых технологиях здравоохранения. Искусственный интеллект может улучшить процессы и предоставление медицинской помощи. Например, его применение может сэкономить средства в системе здравоохранения, что является важным фактором для внедрения таких приложений. Предполагается, что применение искусственного интеллекта может сократить ежегодные расходы на здравоохранение в США на 150 миллиардов долларов к 2026 году⁷. Это связано с переходом от реактивной модели здравоохранения к проактивному подходу, с акцентом на управление здоровьем, а не только на лечение болезней. Ожидается, что это приведет к уменьшению числа госпитализаций, визитов к врачам и процедур Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial intelligence in precision cardiovascular medicine. J Am Coll Cardiol 2017:69(21):2657-64. Технологии на основе искусственного интеллекта будут играть важную роль в помощи людям оставаться здоровыми через постоянный мониторинг и коучинг, а также обеспечат более раннюю диагностику, индивидуальное лечение и эффективное последующее наблюдение. Прогнозируется быстрый рост рынка здравоохранения, связанного с искусственным интеллектом, который к 2021 году достигнет 6,6 миллиарда долларов США, с годовым темпом роста в 40%. Mandic DP, Chambers J. Recurrent neural networks for prediction: learning algorithms, architectures and stability, John Wiley & Sons, Inc; 2001

Использование искусственного интеллекта в здравоохранении признается важным и может значительно улучшить работу медицинского персонала. Это может включать автоматизацию административных задач, обработку клинической документации, обеспечение доступности для пациентов и специализированную поддержку, такую как анализ изображений, автоматизация медицинского оборудования и мониторинг пациентов. Однако искусственный интеллект не заменит работу врачей и другого медицинского персонала, а будет служить инструментом для помощи и поддержки в их задачах.

Вопрос о наиболее выгодных областях⁸ применения искусственного интеллекта в здравоохранении вызывает разные точки зрения. Forbes в 2018 году указал на важность автоматизации административных процессов, анализа изображений, роботизированной хирургии, виртуальных ассистентов и поддержки клинических решений. Accenture также упомянул эти области, а также подключенные машины, снижение ошибок при дозировании и кибербезопасность. Отчет McKinsey за 2019 год выделил подключенные и когнитивные устройства, таргетную и персонализированную медицину, роботизированную хирургию и электротерапию. Далее будут рассмотрены основные области применения искусственного интеллекта в здравоохранении, включая приложения, связанные с медициной, а также другие приложения в цепочке создания стоимости в здравоохранении, такие как разработка лекарств и помощь в повседневной жизни (AAL).

Прецизионная медицина представляет собой возможность индивидуализировать медицинские вмешательства в зависимости от профиля заболевания, диагностической или прогностической информации, а также реакции пациента на лечение. Это включает учет генетических вариаций, а также других факторов, влияющих на лечение, таких как возраст, пол, география, раса, семейный анамнез, иммунный профиль, метаболический профиль, микробиом и уязвимость к окружающей среде. Цель прецизионной медицины заключается в использовании индивидуальной биологии на всех этапах лечения пациента, а не только популяционной биологии. Для этого собираются данные от каждого пациента, такие как генетическая информация, данные физиологического мониторинга или данные ЭМИ, и адаптируется их лечение на основе продвинутых методов. Преимущества прецизионной медицины включают снижение затрат на здравоохранение, уменьшение нежелательных лекарственных реакций и повышение эффективности лекарственного действия. Ожидается, что инновации в прецизионной медицине принесут большую пользу пациентам и изменят способ предоставления и оценки медицинских услуг Дорогова А.Ваш доктор не будет человеком. Как искусственный интеллект меняет медицину // URL: https://futurist.ru/articles/1452-vash-doktor-nebudet-chelovekom-kak- iskusstvenniy-intellekt-menyaet-meditsinu.

Существует несколько типов инициатив в области точной медицины, которые можно разделить на три основных категории: сложные алгоритмы, цифровые медицинские приложения и тесты на основе "омикс". Сложные алгоритмы используются для анализа больших наборов данных, таких как генетическая информация, демографические данные или электронные медицинские карты, с целью предсказания прогноза заболевания и определения оптимальной стратегии лечения. Цифровые медицинские приложения записывают и обрабатывают данные, предоставленные пациентами, такие как информация о питании, эмоциональное состояние или уровень активности, а также данные о здоровье, полученные с помощью носимых устройств или мобильных датчиков. Некоторые из этих приложений относятся к области прецизионной медицины и используют сложные алгоритмы для выявления тенденций в данных, предсказания будущего состояния здоровья и предоставления индивидуальных рекомендаций по лечению. машинный медицинский диагностика обучение

Одна из категорий инициатив в области точной медицины - это тесты, основанные на "омикс". Они используют генетическую информацию и другие биомаркеры, такие как экспрессия белка, кишечный микробиом и метаболический профиль, с помощью алгоритмов машинного обучения. Это позволяет искать корреляции и прогнозировать результаты лечения для каждого пациента. Также в этой области исследуются решения, основанные на генетике, и разработка новых лекарств.

Включает в себя набор законов, положений и руководящих принципов, которые определяют правила использования искусственного интеллекта в медицинских целях. Это включает в себя следующие аспекты:

1. Защита данных и конфиденциальности: правовые нормы должны гарантировать, что персональные данные пациентов, собранные и обрабатываемые искусственным интеллектом, будут защищены и использованы только в соответствии с применимыми законами о защите данных и конфиденциальности.

2. Лицензирование искусственного интеллекта в медицине: правовые нормы должны определить требования к лицензированию искусственного интеллекта в здравоохранении. Это может включать требования к квалификации и обучению операторов, оценкам безопасности и эффективности системы и требованиям к отчетности.

3. Этические вопросы: правовые нормы должны распознавать и регулировать этические вопросы, связанные с использованием искусственного интеллекта в медицине. Это может включать гарантии прозрачности и ясности принимаемых искусственным интеллектом решений, справедливости и беспристрастности алгоритмов и обеспечение равноправия при доступе к услугам здравоохранения.

4. Ответственность: правовые нормы должны определить вопросы ответственности за принимаемые искусственным интеллектом решения и возможные юридические последствия ошибочных диагнозов или рекомендаций. Это может включать изучение вопросов медицинской ошибки, разрешение споров и возможные компенсационные меры.

5. Уровни доверия и регулярное оценивание: правовые нормы могут предусматривать установление уровней доверия искусственному интеллекту в медицине и регулярное оценивание его эффективности, безопасности и соответствия правовым и этическим нормам.

Примерами такого регулирования могут служить Европейский регламент о защите данных (GDPR) и Директива ЕС о медицинских изделиях (MDR), которые включают нормы по защите данных, требованиям к безопасности и эффективности медицинских изделий и некоторые этические нормы.

Позволяет выявить различия и сходства в правовой регуляции этой области в разных юрисдикциях. Ниже представлен обзор нескольких стран и их подходов к использованию искусственного интеллекта в здравоохранении:

В США правовая регуляция ИИ в здравоохранении в значительной степени основана на общей федеральной регуляции здравоохранения, такой как Закон о портативных и доступных средствах (FDA), который регулирует медицинские приборы и технологии, включая искусственный интеллект. Однако пока еще нет специфической регуляции искусственного интеллекта в здравоохранении.

В Великобритании имеются некоторые регулятивные рамки, связанные с использованием искусственного интеллекта в здравоохранении. Например, Общий регламент о защите данных (GDPR) устанавливает правила в отношении обработки персональных данных врачебными системами, которые используют искусственный интеллект. Также необходимы соответствующие лицензии на медицинскую практику для создателей систем искусственного интеллекта.

В Германии разработаны некоторые этические и правовые принципы, связанные с использованием искусственного интеллекта в здравоохранении. Например, Г ерманский совет по этике объявил, что искусственный интеллект может быть использован для медицинских целей, если он соответствует определенным этическим стандартам и правовым требованиям.

Канада разрабатывает некоторые правила и руководящие принципы для использования искусственного интеллекта в здравоохранении. Например, Комиссия по конкуренции в Канаде проводит обзор практических и этических проблем, связанных с использованием искусственного интеллекта в здравоохранении, и разрабатывает правила для поддержки инноваций в этой области.

В Китае правление использует искусственный интеллект в здравоохранении, но пока отсутствует четкая правовая регуляция данной области. Однако в Китае проводится исследование и разработка соответствующего правового фреймворка для использования искусственного интеллекта в медицине.

В целом, сравнительно-правовой анализ зарубежных стран по использованию искусственного интеллекта в здравоохранении показывает, что многие страны начинают обращать внимание на эту область и разрабатывать свои правила и регуляции для обеспечения эффективности и безопасности использования ИИ в медицине. Однако отсутствует единая стандартизация и гармонизация подходов к регулированию этой области между различными странами.

Использование искусственного интеллекта в сфере здравоохранения имеют свои плюсы и минусы, но, к сожалению, на сегодняшний день присутствуют проблемы, требующие досконального исследования и нахождения их путей решений:

1. Недостаток доступных данных: ИИ основан на больших объемах данных для обучения и достижения точности. В здравоохранении могут быть ограничения по доступу к данным, особенно к конфиденциальным медицинским записям. Путь к решению этой проблемы состоит в создании стандартов и процедур, обеспечивающих конфиденциальность и безопасность данных, а также в сотрудничестве с провайдерами здравоохранения для сбора и хранения достаточного объема данных.

2. Недостаток доверия и непрозрачность: Некоторые люди могут не быть уверены в надежности и безопасности ИИ в здравоохранении. Это может создавать проблемы в принятии решений и внедрении технологий ИИ. Один из путей решения этой проблемы состоит в создании регуляторных и законодательных норм, обеспечивающих прозрачность и отчетность в использовании ИИ. Кроме того, важно проводить образовательные кампании, чтобы информировать общественность о преимуществах и рисках ИИ.

3. Этические вопросы: Применение ИИ в здравоохранении вызывает некоторые этические вопросы, например, кто несет ответственность за ошибки и повреждения, которые могут возникнуть при использовании ИИ в диагностике и лечении. Решение этой проблемы может быть связано с разработкой соответствующих юридических и этических рамок, определением юридической ответственности и созданием механизмов контроля за использованием ИИ.

4. Потребность в участии и масштабировании: Внедрение ИИ во всю систему здравоохранения требует активного участия и поддержки множества заинтересованных сторон, таких как врачи, пациенты, исследователи и правительственные органы. Пути решения этой проблемы включают участие различных сторон в разработке и внедрении ИИ, а также создание соответствующих финансовых и правовых механизмов для поддержки и масштабирования использования ИИ в здравоохранении.

Кроме того, важно проводить постоянное мониторинг и оценку ИИ в здравоохранении, чтобы убедиться в его эффективности и безопасности, а также чтобы адаптировать и улучшать технологии на основе полученных данных и обратной связи.

Таким образом, интеграция и использование искусственного интеллекта в системе здравоохранения имеет большой потенциал для улучшения качества медицинской помощи, оптимизации процессов и повышения безопасности пациентов. Однако необходимо учитывать ограничения узкого ИИ и продолжать исследования и разработки в этой области для достижения более широких возможностей и применений искусственного интеллекта в здравоохранении. В будущем, с развитием технологий и алгоритмов, возможно появление более общего искусственного интеллекта, способного выполнять сложные задачи и принимать решения на уровне, сравнимом с человеческим интеллектом. Это обещает принести значительные выгоды для пациентов, медицинского сообщества и общества в целом в виде улучшения качества жизни и снижения заболеваемости.

Однако необходимо продолжать исследования и разработки в этой области, чтобы расширить возможности применения искусственного интеллекта в здравоохранении.

Список литературы

1. Holzinger A. Interactive machine learning for health informatics: when do we need the human-in-the-loop? Brain Inform 2016;3(2): 119-31

2. Dey A. Machine learning algorithms: a review. Int J Comput Sci Inf Technol 2016;7 (3):1174-9

3. Gao B, Zhang L, Wang H. Clustering of major cardiovascular risk factors and the association with unhealthy lifestyles in the Chinese adult population. PLoS One 2013;8(6):e66780

4. Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S, et al. Artificial intelligencAmn health- care: past, present and future. Stroke Vasc Neurol 2017;2(4): 230-43

5. Gurney K. An introduction to neural networks. CRC Press; 2014

6. Bengio Y. Learning deep architectures for AI. Found Trends Mach Learn 2009;2 (1):1 -27

7. Friedman C, Elhadad N. Natural language processing in health care and biomedi- cine. In Biomedical informatics. Springer, London; 2014. pp. 2552-2584

8. Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial intelligence in precision cardiovascular medicine. J Am Coll Cardiol 2017:69(21):2657-64

9. Mandic DP, Chambers J. Recurrent neural networks for prediction: learning algorithms, architectures and stability, John Wiley & Sons, Inc; 2001.

10. Дорогова А.Ваш доктор не будет человеком. Как искусственный интеллект меняет медицину // URL: https://futurist.ru/articles/1452-vash-doktor- nebudet-chelovekom-kak-iskusstvenniy-intellekt-menyaet-meditsinu.

Размещено на Allbest.ru