Ожидание исторических изменений, вызванных развитием искусственного интеллекта, имеет под собой прочное обоснование в виде тех инновационных достижений, которые уже сегодня начинают менять целые отрасли. Особые успехи были достигнуты в медицине.

Израильские исследователи с помощью 3D-принтера напечатали из человеческих тканей первое в мире сердце. Результаты их исследований были опубликованы в апреле 2019 года в Advanced Science (Noor, 2019). Это только первый шаг, но он может кардинально изменить трансплантологию в ближайшем будущем. Только представьте: больше нет проблем с совместимостью или отказом и больше не нужно искать подходящего донора!

Такие достижения стали возможными в значительной степени благодаря совершенствованию медицинского оборудования, которое с каждым годом генерирует все больше различных данных. По мере продолжения этой тенденции растет и потенциал применения ИИ в медицине. Такие инструменты, как машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение, помогают ИИ добиться значительного прогресса в освоении медицинской науки и диагностике заболеваний.

Развитие искусственного интеллекта в здравоохранении обещает свести к минимуму летальные исходы из-за врачебной ошибки. Например, в Соединенных Штатах медицинские ошибки являются третьей по значимости причиной смерти (250 000 человек в год) после болезней сердца и рака (Sipherd, 2018). Однако уже сегодня помощь ИИ в роботизированной хирургии позволяет в пять раз сократить число послеоперационных осложнений и уменьшает среднее время госпитализации на 21% (Schroerlucke, 2017).

Облачная аналитическая ИИ-платформа iQueue от LeanTaas предлагает «умное» управление нагрузкой на операционные комнаты, а усовершенствованная система искусственного интеллекта Triton компании Gauss Surgical ведет мониторинг кровопотерь во время операций, помогая принимать оптимальные решения о переливании крови и прогнозировать уровень гемоглобина после операции. Роботизированная хирургия с использованием искусственного интеллекта успешно дебютировала в хирургии глаза, сердца, кровеносных сосудов и активно распространяется на другие виды минимально инвазивных операций.

Искусственный интеллект помогает решить и более серьезную проблему, чем медицинская ошибка: остановка сердца вне больницы. В 2017 году только в Соединенных Штатах и Европе более 600 000 человек перенесли внебольничную остановку сердца (Blomberg, 2019). Прорыв произошел в начале 2018 года, когда на основе обработки и анализа тысяч экстренных вызовов в Центр неотложной медицинской помощи в Копенгагене был создан специальный алгоритм машинного обучения по обнаружению остановки сердца. Данный алгоритм, разработанный датской компанией Corti, показал более точный результат в сравнении с человеком-доктором – 95% против 73% (Peters, 2018). При этом для столь острого и скоротечного заболевания крайне важна быстрая обработка показаний пациента, на которую ИИ потребовалось на 30 секунд меньше. Нередко эти секунды являются разницей между жизнью и смертью.

Экспериментальные исследования, проведенные в других странах, показали аналогичные результаты, и теперь данная система компании Corti внедряется во многих центрах экстренных вызовов по всему миру. Вместе с медицинскими диспетчерами система машинного обучения слушает показания людей, анализирует слова, которые они используют, их интонацию и фоновый шум. При обнаружении остановки сердца система моментально подает диспетчеру соответствующий сигнал.

В сфере диагностики заболеваний на данный момент существует не так много примеров превосходства ИИ над человеком. Но последние достижения в анализе и распознавании изображений помогли сократить время, необходимое для обработки снимков МРТ в тысячу раз. И это далеко не примитивный анализ. К примеру, облачная платформа Arterys [19] позволяет быстро и точно измерить объем крови, выбрасываемый каждым желудочком сердца при его сокращении, а также сформировать 3D-карту кровяных потоков и измерить нагрузку на отдельные части этого органа (Molteni, 2017).

Израильская компания по разработке программного обеспечения Viz.ai аналогичным образом использует ИИ при анализе КТ-снимков головного мозга [20] для выявления проблем с мозговым кровообращением. Диагностика инсульта не является сложной процедурой, но анализ каждого снимка требует много времени, что увеличивает риск смерти пациента. Именно здесь искусственный интеллект доказал свою полезность в части быстрого и точного обнаружения проблем с кровообращением, позволяя врачам приступать к операции без потерь драгоценного времени.

Стоит отметить, что разработчики платформ для анализа медицинских снимков осознают, насколько важен и неотложен этот этап диагностики. Поэтому они хранят свои инновации в облаке, предоставляя глобальный доступ всем, кто в них нуждается. Ярким примером в этом контексте является Zebra AI1 – онлайн-сервис израильской компании Zebra Medical Vision [21] , который использует уникальные алгоритмы ИИ для проверки практически любых медицинских снимков всего за один доллар США. Когда система была протестирована на архивных материалах госпиталя в Оксфордском университете, она показала почти стопроцентный успех в распознавании пациентов с заболеванием (Dent, 2017). Еще одним лидером в этой области является американская компания PAIGE.AI [22] , которая имеет доступ к библиотеке из 25 миллионов снимков различных патологий и собственную платформу по диагностике и лечению рака.

Также большой прогресс был достигнут в использовании ИИ для анализа МРТ и КТ-снимков с целью выявления рака молочной железы, кожи, легких и поражений печени (см., соответственно, Johnson, 2019; Mammoser, 2018; «Arterys», 2018). Одной из прорывных технологий является ультразвуковой сканер Butterfly IQ [23] за 2 000 долларов США, что в пять раз дешевле стоимости аналогичных устройств. Размером с электрическую бритву Butterfly IQ может сканировать все тело и сразу же отправлять изображение через свое приложение на iPhone или iPad. А встроенный искусственный интеллект помогает обнаружить проблему за считанные секунды.