Внедрение нейросетей в сферу здравоохранения

На начало 2023 года общемировой рынок искусственного интеллекта в сфере медицины оценивался в $6 миллиардов, и по оптимистичным прогнозам к 2024 году эта цифра может вырасти до $28 миллиардов. К таким выводам пришли аналитики из Frost and Sullivan. При этом главным драйвером роста этого рынка являются нейронные сети.

Именно они позволяют ИИ самостоятельно обучаться и повышать точность результатов. В этой статье поговорим о том, как именно нейросети используются в медицине и какое влияние они оказывают на систему здравоохранения во всем мире.

Искусственная нейронная сеть (NNs) — это математическая модель заложенная в программный код, имитирующая принцип работы человеческого мозга. Она обладает цифровыми нейронами, которые связаны между собой такими же цифровыми синапсами, и способна не только выполнять заложенные алгоритмы, но и самообучаться.

В классическом исполнении нейросети состоят из трех слоев:

• Входной — получает информацию из внешних источников, анализирует, распределяет и передает на следующий слой.

• Скрытый — получает данные из входного слоя, обрабатывает их и выделяет специфические признаки.
• Выходной — выдает результат обработки.

После каждой итерации нейросеть автоматически настраивает свои алгоритмы, чтобы получать более точные результаты. Попросту говоря, она «учится» на своих ошибках и, в отличие от человека, практически не допускает их во второй раз. Также это означает, что чем больше данных получила нейронная сеть для обучения, тем эффективнее она будет работать в дальнейшем.

Внедрение технологии нейронных сетей в сферу здравоохранения позволяет значительно повысить точность диагностики заболеваний, облегчает работу с электронными медицинскими картами и практически исключает ошибки, обусловленные человеческим фактором. Предлагаем рассмотреть, как именно NNs могут использоваться в разных секторах медицины.

Визуализирующие исследования и диагностика

В медицине под визуализирующими исследованиями понимают получение изображений внутренних органов и тканей организма. Это играет очень важную роль в диагностике заболеваний при использовании УЗИ, рентгена, компьютерной томографии и других аналогичных процедур.

Проблема в том, что даже натренированный глаз врача не всегда может распознать небольшие дефекты на изображении. К тому же, не стоит забывать и про эффект «замыливания» взгляда. Как результат, некоторые заболевания не обнаруживаются на ранних стадиях, что может привести к серьезным последствиям.

Решением этой проблемы становятся сверточные нейронные сети, или сокращенно CNN. По данным ученых из Стэнфордского университета, такие нейросети превосходят в точности профессиональных врачей в среднем от 22% до 30%. При этом они работают намного быстрее, без выходных, перерывов на обед и не подвержены влиянию усталости.

Хирургия

Профессиональные хирурги даже наивысшей квалификации нередко допускают ошибки. Так, согласно исследованию Johns Hopkins University, только в США доктора ошибаются во время операций около 4000 раз в год. Для примера, не менее 39 раз в неделю они оставляют внутри пациента сторонние предметы, и свыше 20 раз оперируют не тот орган.

В большинстве случаев эту проблему может исправить роботизированная хирургия, использующая искусственный интеллект на базе нейронных сетей. Такие роботы применяются для моделирования и планирования операций, а также для автоматизации некоторых хирургических задач. Более того, благодаря новым разработкам в робототехнике ИИ получил возможность самостоятельно проводить операции без вмешательства человека — с помощью механических рук. Это позволяет не только удешевить профессиональную хирургию, но также делает ее более доступной во всем мире.

Добавим, что уже сейчас отрасль роботизированной хирургии оценивается в 40 миллиардов долларов, и нейросети играют в ней одну из важнейших ролей.

Автоматизация канцелярской работы

Нейросети могут взять на себя выполнение множества рутинных задач в здравоохранении связанных, например, с выдачей рецептов, заполнением документов, отчетов и электронных медицинских карт, что значительно снизит канцелярскую нагрузку на докторов и позволит им обслуживать больше пациентов.

Например, искусственный интеллект для распознавания голоса на базе NNs может помочь врачам автоматически заполнять EHR, назначать анализы и выписывать рецепты на препараты непосредственно во время осмотра.

Прогнозирование вспышек заболеваний

Практика показала, что ИИ на базе нейросетей способен намного быстрее традиционных институций прогнозировать вспышки заболеваний. Использование таких инструментов позволит своевременно предпринять меры и минимизировать негативные последствия для всего мира.

Например, в 2021 году платформа BlueDot предсказала вспышку коронавируса на неделю раньше ВОЗ. К такому выводу искусственный интеллект пришел после изучения новостей в 65 странах, анализа разговоров людей в соцсетях и просмотра сводки заболевания. И этот кейс далеко не единственный. Также ИИ смог предсказать вспышку вируса Зика во Флориде 2016 года и распространение лихорадки Эбола за пределами Африки в 2014 году.

Изменение поведения пациентов

Пропуск времени приема лекарств является одной из главных причин снижения эффективности лечения. Врачи, со своей стороны, мало чем могут повлиять на пациентов, если те не находятся в стационаре в режиме 24/7. Зато эту проблему хорошо решают специализированные приложения и гаджеты для корректировки поведения, работающие на основе нейросетей.

Помимо этого, такие инструменты способны помочь пациентам соблюдать правильный рацион питания, в соответствии с назначенной диетой, и давать персонализированные рекомендации для формирования «хороших» привычек, основываясь на повседневном образе жизни человека.

Нейронные сети уже стали неотъемлемой частью современной системы здравоохранения и постепенно меняют ее в лучшую сторону. В перспективе этот рынок ждет еще более стремительный рост, о чем говорят многие авторитетные исследователи, а значит — инвестиции в этом направлении сейчас крайне актуальны.

Компания AVADA MEDIA обладает большим опытом внедрения NNs в сферу здравоохранения. Для технической реализации и обучения нейросетей мы можем предоставить уже сформированные команды квалифицированных специалистов, которые изучат ваши потребности и создадут оптимальное решение, направленное на решение конкретных бизнес-задач.