Впровадження нейромереж у сферу охорони здоров'я

На початок 2023 року загальносвітовий ринок штучного інтелекту у сфері медицини оцінювався у $6 мільярдів, і за оптимістичними прогнозами до 2024 року ця цифра може зрости до $28 мільярдів. Таких висновків дійшли аналітики з Frost and Sullivan. При цьому головним драйвером зростання цього ринку є нейронні мережі.

Саме вони дозволяють ШІ самостійно навчатися та підвищувати точність результатів. У цій статті поговоримо про те, як саме нейромережі використовуються в медицині і який вплив вони мають на систему охорони здоров’я в усьому світі.

Штучна нейронна мережа (NNs) — математична модель закладена в програмний код, що імітує принцип роботи людського мозку. Вона має цифрові нейрони, які пов’язані між собою такими ж цифровими синапсами, і здатні не тільки виконувати закладені алгоритми, а й самонавчати.

У класичному виконанні нейромережі складаються з трьох шарів:

• Вхідний — отримує інформацію із зовнішніх джерел, аналізує, розподіляє та передає на наступний шар.

• Прихований – отримує дані із вхідного шару, обробляє їх та виділяє специфічні ознаки.
• Вихідний – видає результат обробки.

Після кожної ітерації нейромережа автоматично налаштовує свої алгоритми, щоб отримувати точніші результати. Простіше кажучи, вона «вчиться» на своїх помилках і, на відміну від людини, практично не допускає їх вдруге. Також це означає, що чим більше даних отримала нейронна мережа для навчання, тим ефективніше вона працюватиме надалі.

Впровадження технології нейронних мереж у сферу охорони здоров’я дозволяє значно підвищити точність діагностики захворювань, полегшує роботу з електронними медичними картами та практично виключає помилки, зумовлені людським фактором. Пропонуємо розглянути, як саме NNs можуть використовуватись у різних секторах медицини.

Візуалізуючі дослідження та діагностика

У медицині під візуалізуючими дослідженнями розуміють отримання зображень внутрішніх органів та тканин організму. Це дуже важливу роль у діагностиці захворювань при використанні УЗД, рентгена, комп’ютерної томографії та інших аналогічних процедур.

Проблема в тому, що навіть натреноване око лікаря не завжди може розпізнати невеликі дефекти на зображенні. До того ж, не варто забувати і про ефект «замилювання» погляду. Як наслідок, деякі захворювання не виявляються на ранніх стадіях, що може призвести до серйозних наслідків.

Вирішенням цієї проблеми стають згорткові нейронні мережі, або скорочено CNN. За даними вчених зі Стенфордського університету, такі нейромережі перевищують точно професійних лікарів в середньому від 22% до 30%. При цьому вони працюють набагато швидше, без вихідних, перерв на обід і не схильні до впливу втоми.

Хірургія

Професійні хірурги навіть найвищої кваліфікації нерідко припускаються помилок. Так, згідно з дослідженням Johns Hopkins University, тільки в США лікарі помиляються під час операцій близько 4000 разів на рік. Наприклад, щонайменше 39 разів на тиждень вони залишають усередині пацієнта сторонні предмети, і понад 20 разів оперують не той орган.

Найчастіше цю проблему може виправити роботизована хірургія, використовує штучний інтелект з урахуванням нейронних мереж. Такі роботи застосовуються для моделювання та планування операцій, а також автоматизації деяких хірургічних завдань. Більше того, завдяки новим розробкам у робототехніці ШІ отримав можливість самостійно проводити операції без втручання людини за допомогою механічних рук.

Це дозволяє не тільки здешевити професійну хірургію, але також робить її доступнішою у всьому світі. Додамо, що вже зараз галузь роботизованої хірургії оцінюється в 40 мільярдів доларів, і нейромережі грають у ній одну з найважливіших ролей.

Автоматизація канцелярської роботи

Нейросети можуть взяти на себе виконання безлічі рутинних завдань у охороні здоров’я пов’язаних, наприклад, з видачею рецептів, заповненням документів, звітів та електронних медичних карт, що значно знизить канцелярське навантаження на лікарів та дозволить їм обслуговувати більше пацієнтів.

Наприклад, штучний інтелект для розпізнавання голосу на базі NNs допоможе лікарям автоматично заповнювати EHR, призначати аналізи та виписувати рецепти на препарати безпосередньо під час огляду.

Прогнозування спалахів захворювань

Практика показала, що ШІ на базі нейромереж здатний набагато швидше за традиційні інституції прогнозувати спалахи захворювань. Використання таких інструментів дозволить своєчасно вжити заходів та мінімізувати негативні наслідки для всього світу.

Наприклад, у 2021 році платформа BlueDot передбачила спалах коронавірусу на тиждень раніше ВООЗ. Такого висновку штучний інтелект дійшов після вивчення новин у 65 країнах, аналізу розмов людей у соцмережах та перегляду зведення захворювання. І цей кейс далеко не єдиний. Також ШІ зумів передбачити спалах вірусу Зіка у Флориді 2016 року та поширення лихоманки Ебола за межами Африки у 2014 році.

Зміна поведінки пацієнтів

Пропуск часу прийому ліків одна із головних причин зниження ефективності лікування. Лікарі, зі свого боку, мало чим можуть вплинути на пацієнтів, якщо вони не перебувають у стаціонарі в режимі 24/7. Проте цю проблему добре вирішують спеціалізовані додатки та гаджети для коригування поведінки, що працюють на основі нейромереж.

Крім цього, такі інструменти здатні допомогти пацієнтам дотримуватися правильного раціону харчування, відповідно до призначеної дієти, і давати персоналізовані рекомендації для формування «хороших» звичок, ґрунтуючись на повсякденному способі життя людини.

Нейронні мережі вже стали невід’ємною частиною сучасної системи охорони здоров’я і поступово змінюють її на краще. У перспективі цей ринок чекає ще стрімкіше зростання, про що говорять багато авторитетних дослідників, а отже — інвестиції в цьому напрямі зараз вкрай актуальні.

Компанія AVADA MEDIA має великий досвід впровадження NNs у сферу охорони здоров’я. Для технічної реалізації та навчання нейромереж ми можемо надати вже сформовані команди кваліфікованих фахівців, які вивчать ваші потреби та створять оптимальне рішення, спрямоване на вирішення конкретних бізнес-завдань.