Применение ИИ в медицине
ИИ уже используют для анализа медицинских данных, поддержки врачебных решений, поиска новых лекарств и автоматизации административных задач. Разбираемся, какие технологии стоят за этим, где их применяют на практике и какие риски и ограничения стоит учитывать. Также расскажем, как это отражается на рынке труда в медицине.
Для кого эта статья
Материал пригодится:
-
студентам медицинских и ИТ-специальностей, которые выбирают карьерный путь
-
выпускникам школ, которые думают о профессии в медицинских технологиях
-
врачам и медицинским работникам, которые хотят разобраться в новых инструментах
-
специалистам по анализу данных и разработчикам, которые рассматривают медицину как сферу для работы
-
родителям, которые помогают детям выбрать направление обучения
Какие технологии ИИ применяют в медицине
Технологии искусственного интеллекта в медицине опираются на данные, но большой объём данных сам по себе не гарантирует точность. Важно их качество и то, насколько данные отражают разных пациентов и реальные условия, в которых модель потом применяют. Разберём основные группы технологий.
Машинное обучение, включая нейросети
Нейросети находят закономерности в больших массивах данных: анализах, генетических исследованиях, статистике заболеваемости. В отдельных клинических задачах такие модели используют для оценки риска заболевания и выявления пациентов, которым может потребоваться дополнительное обследование.
Компьютерное зрение
Алгоритм, обученный на большом массиве медицинских изображений, анализирует новый снимок — рентгенограмму, КТ- или МРТ-изображение — и выделяет признаки, которые соответствуют конкретной диагностической задаче. Алгоритм не испытывает усталости, но качество его результатов зависит от данных, оборудования и условий, в которых систему обучали и проверяли.
Обработка естественного языка
Технологии обработки естественного языка помогают извлекать и структурировать информацию из медицинских текстов, составлять резюме записей и обрабатывать расшифровки врачебной речи. На этом принципе построены медицинские чат-боты и голосовые помощники. Медицинские тексты полны сокращений, а языковые модели иногда дают правдоподобные, но недостоверные ответы — такие ошибки называют галлюцинациями. Поэтому результат их работы всё равно нужно перепроверять.
Генеративный ИИ
Генеративный ИИ — модели, которые создают новый текст, изображения или другие данные. В медицине их применяют, чтобы искать и предлагать новые молекулы для лекарств, а также готовить черновики медицинских документов и обучающих материалов. Как и другие технологии, их результаты требуют проверки специалистом.
В клинической практике эти технологии должны дополнять работу специалиста, а не заменять его. ИИ используют как инструмент поддержки решений, а диагноз в России устанавливает лечащий врач.
Где и как применяют ИИ в медицине
ИИ применяют на разных этапах оказания медицинской помощи — от диагностики и мониторинга до административных процессов и реабилитации.
Диагностика
В отдельных диагностических задачах ИИ в медицине помогает анализировать изображения, ЭКГ и другие данные и выделять признаки, которые требуют внимания специалиста. Особенно много таких решений разработано для радиологии. В отдельных исследованиях некоторые модели показывают результаты, сопоставимые с результатами специалистов, но это не означает, что такая точность сохраняется для любых заболеваний, пациентов и условий применения.
Разработка лекарств
ИИ помогает ускорять отдельные этапы разработки лекарств: искать перспективные молекулы, прогнозировать их свойства и анализировать экспериментальные данные. Но найденное лекарство всё равно проходит доклинические и клинические исследования и оценку регулирующих органов — этот полный цикл ИИ не отменяет и не сокращает до нескольких недель.
Поддержка лечения
В отдельных клинических задачах системы поддержки принятия решений помогают врачу анализировать данные пациента и оценивать возможные варианты лечения. Отдельное исследовательское направление — цифровые двойники пациента, виртуальные модели, с помощью которых пытаются прогнозировать течение болезни и реакцию на лечение. Пока такие технологии в основном находятся на стадии исследований и ограниченного клинического применения.
Телемедицина и мониторинг
Некоторые носимые и медицинские устройства собирают показатели здоровья, которые алгоритмы могут использовать для мониторинга и выявления отклонений. Возможности и точность зависят от конкретного устройства и его назначения. В России при телемедицинской консультации лечащий врач обычно может скорректировать ранее назначенное лечение, если он установил диагноз и назначил это лечение на очном приёме. Для участников отдельных экспериментальных правовых режимов действуют исключения.
Административные задачи
Технологии помогают заполнять карты, сортировать результаты исследований, анализировать нагрузку на персонал и распределять запись к врачу. Такая автоматизация может снижать административную нагрузку на специалистов.
ИИ в роботизированной хирургии
ИИ разрабатывают и применяют для анализа хирургических изображений, навигации и распознавания анатомических структур во время операции. При этом распространённые сегодня роботизированные хирургические системы управляются хирургом, а полностью автономная хирургия остаётся экспериментальным направлением.
ИИ в медицине также используют в кардиологии — для расшифровки кардиограмм. В лабораторной диагностике — для обработки анализов. И в фармаконадзоре, то есть контроле безопасности лекарств после их применения, — для поиска сигналов о возможных нежелательных реакциях на препараты.
совместного исследования hh.ru и Chad AI, спрос на специалистов с ИИ-навыками растёт не только в ИТ, но и в других сферах, включая медицинскую, хотя доля таких вакансий в отрасли пока остаётся небольшой. Освоить базовые навыки работы с нейросетями помогают на .
Курсы по нейросетям
Нейросети с 0 до PRO: для себя, работы и бизнеса
Специалист по искусственному интеллекту
Нейросети на практике и ИИ-агенты
Преимущества ИИ в медицине
-
Может ускорять анализ данных и помогать врачу выявлять признаки, которые требуют дополнительного внимания
-
В отдельных диагностических задачах помогает выявлять признаки заболевания на ранней стадии, что зачастую позволяет незамедлительно начать лечение
-
Помогает ускорять отдельные этапы поиска и проверки новых лекарств
-
Может автоматизировать часть рутинных задач и снижать административную нагрузку на врача
-
Может дополнять системы дистанционного мониторинга и телемедицины
-
Анализирует большие массивы данных без усталости, хотя и не без ограничений
-
Поддерживает врача при выборе тактики лечения в сложных случаях
Риски и ограничения ИИ в медицине
-
Ошибочный результат алгоритма может повлиять на диагностику или другое медицинское решение, поэтому выводы ИИ требуют проверки специалистом
-
Качество работы системы напрямую зависит от того, на каких данных её обучали: модель может терять точность при переносе в другую клинику или на другую группу пациентов
-
Языковые модели иногда путаются в медицинских сокращениях и могут дать недостоверный ответ — это те самые галлюцинации
-
Не все клиники могут позволить себе новые технологии
-
Медицинские данные требуют особой защиты: сведения о состоянии здоровья относятся к специальным категориям персональных данных
-
Программное обеспечение с ИИ, которое по своему назначению относится к медицинским изделиям, в России подпадает под требования государственной регистрации
-
Врачам и медперсоналу нужно осваивать новые инструменты, и на это уходит время
-
Регулирование ИИ в здравоохранении продолжает развиваться и различается между странами
-
Алгоритм может не учитывать весь клинический контекст, поэтому не заменяет клиническое мышление врача
Будущее искусственного интеллекта в медицине
Перспективы ИИ в здравоохранении связаны с ростом точности алгоритмов и постепенным расширением областей их работы. Вот какие направления обсуждают чаще всего:
-
исследователи рассчитывают использовать цифровые двойники пациента для моделирования возможной реакции на разные варианты лечения
-
генеративные модели могут ускорить поиск новых молекул на ранних этапах разработки лекарств
-
голосовые ассистенты могут помогать собирать жалобы пациента, отвечать на типовые вопросы и оформлять информацию перед консультацией врача
-
ИИ может шире интегрироваться в роботизированную хирургию, оставаясь инструментом поддержки хирурга
-
клиники могут постепенно переходить от отдельных экспериментальных проектов к интеграции ИИ сразу в несколько клинических и административных процессов
Использование нейросетей в медицине, вероятно, будет расширяться, в том числе в диагностике и разработке лекарств. Вместе с этим может расти и спрос на специалистов, которые понимают и медицину, и технологии.
Частые вопросы
Может ли искусственный интеллект заменить врача?
Нет. ИИ помогает анализировать медицинские данные и поддерживать принятие решений, но не является самостоятельным специалистом. В России диагноз устанавливает лечащий врач.
Можно ли доверять диагнозу, который поставил ИИ?
Результат работы алгоритма не стоит воспринимать как самостоятельный диагноз. В России диагноз устанавливает лечащий врач на основании обследования пациента и медицинских данных.
Нужно ли медицинским работникам обучаться работе с ИИ?
Это зависит от специальности и конкретных инструментов, с которыми работает специалист. По мере внедрения технологий медицинским работникам может быть полезно понимать возможности и ограничения таких систем и уметь критически оценивать их результаты.
В каких медицинских задачах ИИ уже помогает специалистам?
ИИ в медицине помогает анализировать снимки и лабораторные данные, вести медицинскую документацию и поддерживать врача при выборе тактики лечения в отдельных задачах. Также технологии используют в мониторинге пациентов и на ранних этапах разработки лекарств.
Где изучать ИИ и анализ данных?
Разобраться в теме помогают профильные курсы и другие программы обучения. На career.hh.ru собраны для тех, кто хочет развить навыки анализа данных и работы с нейросетями.
Главное
-
ИИ в медицине опирается на машинное обучение и нейросети, компьютерное зрение, обработку естественного языка и генеративные модели
-
Применение искусственного интеллекта в медицине охватывает диагностику, отдельные этапы разработки лекарств, поддержку в выборе лечения, дистанционный мониторинг и отдельные телемедицинские сервисы, административные задачи и роботизированную хирургию
-
Преимущества ИИ в здравоохранении — потенциально более быстрый анализ данных и поддержка врача, но не гарантированный результат в каждом случае
-
Среди рисков — ошибки алгоритмов, зависимость от качества данных, требования к защите медицинских данных и к регистрации ПО как медицинского изделия
-
ИИ уже используют для отдельных задач в лучевой диагностике, кардиологии, онкологии, лабораторных исследованиях и системах поддержки врачебных решений
-
Спрос на специалистов, которые разбираются и в медицине, и в технологиях, может расти вместе с распространением ИИ в отрасли
