Искусственный интеллект для Медицины - обзор


29.07.17. Qventus - искусственный интеллект для управления больницей



Искусственный интеллект может не только помагать врачам принимать решения, читать рентгеновские снимки и создавать новые лекарства. Еще одна сфера, в которой ИИ может помочь - управление работой больницы. Ведь работа больницы состоит из постоянных неожиданностей - может поступить новый тяжелый пациент или состояние пациента с стационаре может резко ухудшиться. Как предсказать, сколько ресурсов (помещений, врачей, оборудования, материалов) понадобится больнице в данный период времени? ИИ может сделать это, если дать ему возможность поучиться некоторое время. Живой пример - Qventus, который работает уже в нескольких американских больницах. Например, он может предсказывать скорое ухудшение состояние пациентов в стационаре по основным измеряемым параметрам работы организма и зарезервировать нужный персонал на предотвращение критической ситуации.


2017. Bright.md - виртуальный медицинский представитель



Медицинские виртуальные ассистенты, которые сейчас есть на рынке, можно поделить на 2 категории: те, которые помагают врачам принимать решения (например, IBM Watson) и те, которые заменяют доктора для помощи пациентам в принятии простых решений (например, Ada). Еще один ИИ-ассистент Bright.md - находится где-то посредине между врачем и пациентом. Он не дает медицинских советов, но зато берет на себя всю рутинную работу - получает ответы пациента по опросному листу, назначает сдачу анализов, организует встречу доктора с пациентом, заполняет все бумажки по результатам обследования. В общем, работает как медицинский представитель в иностранной клинике, в которую вы приезжаете.


2017. Искусственный интеллект AtomNet поставит разработку новых лекарств на поток



Мы уже рассказывали как искусственный интеллект Watson придумывает гипотезы для новых эффективных препаратов посредством анализа научных работ. Но анализ естественного языка - не единственный способ изобретать новые лекарства. Можно еще анализировать язык химии. Именно этот подход и использует система AtomNet американского стартапа Atomwise. В нее ввели результаты миллионов известных взаимодействий молекул, и на их основе система предсказывает результаты неизвестных взаимодействий. Обычно этот процесс проводится опытным путем в лаборатории, что повышает затраты на создание новых лекарств до нескольких лет и нескольких миллиардов долларов. Провернув этот процесс в компьютере, можно оставить для лабораторий только самые перспективные опытные препараты.


2017. Нейросети диагностируют проблемы с сердцем более точно, чем врачи



Ученые из Стэнфорда во главе с Эндрю Энджи разработали систему, которая способна диагностировать аритмию сердца по кардиограмме, причем компьютер делает это лучше, чем эксперт. Речь идет о нейросети, которая после обучения способна диагностировать аритмию с высокой степенью точности. При этом компьютер работает не только надежнее, но и быстрее нейросеть, так что задачу анализа медицинских снимков и результатов ЭКГ можно переложить на компьютер после окончательной «доводки» системы. Врачу же остается лишь проверять работу программно-аппаратной платформы, о которой идет речь и действовать в соответствии с окончательным диагнозом.


2017. Сервис Mendel.ai подыскивает клинические испытания для больных раком



Клинические испытания новых препаратов от рака - это возможность бесплатно получить эффективное лечение, которое появится в общем доступе только через несколько лет. Конечно, и риск неудачного лечения в этом случае - выше. Но если пациент хорошо подходит под условия клинических испытаний - этот риск снижается. Искать клинические испытания можно на сайте clinicaltrials.gov, однако сам пациент вряд-ли обладает достаточной квалификацией, чтобы определить, подходят ли ему данные испытания, а у доктора обычно нет времени отслеживать, какие клинические испытания сейчас проводятся. Стартап Mendel.ai подумал, почему бы не заменить в данном случае доктора на искусственный интеллект. Разработанный ИИ умеет понимать естественный язык, на котором написана медицинская карта пациента и описаны испытания на сайте, и с помощью обученной нейросети предлагает подходящие варианты.


2017. Ada - персональный ИИ-доктор, который работает по протоколу



Ada - новый виртуальный ассистент с медицинским образованием (мы уже рассказывали о его коллегах Babylon, Doctor A.I, MedWhat). Ada тоже умеет понимать человеческий язык и ставить диагноз (+ давать совет) на основании описанных симптомов. Чем она отличается? Тем, что в ней зашиты довольно четкие протоколы-опросники. Например, если вы пожалуетесь ей на головную боль - она задаст еще пятьдесят вопросов, пока не будет уверена в диагнозе. Ada доступна как (бесплатное) мобильное приложение с интерфейсом чат-бота, а также как голосовое приложение для умной колонки Amazon Alexa.


2017. Искусственный интеллект MedyMatch диагностирует инсульт лучше врачей



Мы уже рассказывали, что искусственный интеллект начали активно применять для анализа рентгеновских снимков и томографий. Потому, что ИИ может заметить мельчайшие паттерны на снимках, которые усталые глаза врача могут пропустить. Однако у ИИ есть еще одно преимущество - скорость. А когда речь идет о диагностике инсульта - каждая минута на счета. Поэтому стартап MedyMatch, создавший ИИ систему поддержки принятия решений для скорой помощи - споймал волну. Гиганты рынка медицинских технологий IBM и Samsung уже заключили партнерские отношения с MedyMatch на использование этой системы. Кроме анализа снимков, она принимает во внимание и объективные данные, такие как симптомы, жалобы пациента, измеренные показатели типа артериального давления.


2017. AliveCor использует ИИ для предотвращения инфаркта



Стартап AliveCor разрабатывает популярное мобильное приложение + датчик для снятия кардиограммы в полевых или домашних условиях. Но снять кардиограмму - это лишь пол дела. Нужно ее еще расшифровать. А лучше - отследить паттерны, которые появляются на кардиограммах изо дня в день. Конечно,  сам пациент этого не осилит, а доктор - не будет просматривать сотни кардиограмм пациента в поисках опасных паттернов. Зато искусственный интеллект не поленится выполнить эту задачу. Теперь в приложении AliveCor появилась такая функция. Причем, она учитывает не только паттерны кардиограмм, но и другие параметры, которые пользователь вводит в приложение: вес, артериальное давление, физические активности. Если приложение выявляет риск скорого инфаркта - оно зараннее предупреждает пользователя.


2017. IBM Watson займется диагностикой болезней сердца



Искусственный интеллект Watson уже вовсю применяется в онкологии. Недавно его также припахали к поиску лекарств для нейродегенеративного заболевания ALS. Теперь же подразделение Watson Health собирается обучить своего воспитанника лечению болезней сердца. Watson начнет с обучения на рентгеновских снимках и УЗИ сердца с целью диагностики Стеноза аортального клапана. Это одна из самых сложных болезней для диагностики в кардиологии. Планируется, что Watson не только научится диагностировать эту болезнь по снимкам лучше докторов, но и будет прогнозировать ее наличие у пациентов на основании их симптомов.


2017. Lenovo добавил голосового медицинского помощника в свою умную колонку



Только недавно мы рассказывали о партнерстве HealthTap и Amazon в результате которого домашняя голосовая помощница Alexa получила медицинские знания. А теперь конкурирующая фирма (вернее альянс компания Lenovo и Orbita Voice) представили подобное решение. Умная домашняя колонка Lenovo Smart Assistant, которая ожидается в продаже в этом году, будет оснащаться медицинским чат-ботом, которого Orbita Voice создала для здравоохранения. Домашний медицинскй помощник призван оказывать дистанционную помощь хроническим больным или пациентам на стадии реабилитации. Он обеспечит круглосуточный доступ к связи с врачом для обсуждения хода лечения или с родным, если требуется какая-либо неврачебная помощь.


2017. Nuance создает голосового ассистента для врачей



Компания Nuance была в бизнесе распознавания речи еще когда Siri не было даже в проекте. Одними из главных пользователей систем Nuance всегда были врачи, которым нужно быстро заполнять медицинские карты и другие бумажки. Поэтому Nuance уже давно выпускает специализированные решения для медицины. Они становились все более функциональными, и вот дело дошло до персонального ассистента врача - по имени Florence. Как видно из видео, Флоренс пока не дает советов на предмет лечения пациентов, зато отлично работает как секретарша - помагает быстро найти нужную информацию о пациентах, сплатнировать день, назначить встречи. И конечно, она может отлично записывать под диктовку.


2017. Компьютерное зрение помогает быстро создавать новые лекарства



Мы уже рассказывали, как искусственный интеллект помогает находить новые формулы для лекарств с помощью анализа отчетов фармацевтических испытаний о воздействии того или иного гена на болезнь. Следующий шаг - испытать эти новые формулы, и в этом деле ИИ тоже может помочь. Американский стартап Recursion Pharmaceuticals создал автоматизированную систему проверки препаратов. Они подготавливают сотни образцов клеточной ткани, пораженной определенной болезнью (в основном, это редкие генетические заболевания) и вводят в каждый образец одну из версий препарата. Затем специальный роботизированный микроскоп  фотографирует каждый образец в высоком разрешении, а компьютерная программа анализирует внешний вид клеток, определяя эффективность лечения. Таким образом, из сотен вариантов быстро выбирается наиболее эффективная формула для дальнейших клинических испытаний.


2017. Некоторые болезни можно диагностировать по голосу



Недавно мы сообщали, что ученые научились диагностировать 17 болезней по запаху изо рта, но оказывается, некоторые болезни можно диагностировать даже по голосу. Специалисты в Langone Medical Center (Нью-Йорк) уже используют данный метод. В первую очередь для диагностики психологических заболеваний, таких как постравматический синдром и депрессия. Такие пациенты затягивают некоторые звуки или с трудом произносят слова, требующие напряжения мышц лица. Компьютерная программа, основанная на машинном обучении, легко определяет таких пациентов. Но медики на этом не останавливаются и уже обучают программу распознавать по голосу пациентов с болезнями сердца. Говорят, такие пациенты испытывают определенный тип боли во время речи и соответствующие голосовые биомаркеры можно довольно точно определять.


2017. Умная колонка Amazon Alexa в качестве домашнего врача



Сервис Healthtap до прошлого года предоставлял только телемедицинские консультации. Потом они взяли скрипты многих тысяч консультаций и натренировали по ним чат-бота, которого теперь зовут Doctor A.I. А на днях этот электронный доктор стал доступен через умную колонку Amazon Alexa. Таким образом, теперь американцы могут, заходя на кухню, рассказать Алексе о своем плохом самочуствие и получить совет. Или зарезервировать встречу с живым врачем через телемедицинский сервис.


2017. Microsoft разработала чат-бота врача



В сервисе для управления здоровьем Microsoft HealthVault появился Health Bot - чат бот, который может отвечать на медицинские вопросы вместо врача. Microsoft предлагает обучать и использовать этого чат-бота различным телемедицинским сервисам и продвинутым медицинским центрам. Чат бот построен на тех же технологиях обработки естественного языка, что и виртуальный ассистент Cortana. А значит он довольно умен и запоминает контекст разговора, правда пока понимает только английский.


2017. Детский госпиталь создал виртуального помощника для маленьких пациентов



Как правило, дети считают больницу оччень стрёмным местом, и это отнюдь не помогает лечению. Чтобы сгладить отрицательные эмоции, взрослые придумывают разные штучки. Например, робота-медвежонка или МРТ-приключение. В ливерпульском детском госпитале Alder Hey придумали более простое решение, которое вполне может позволить себе любая детская больница в мире. Это мобильное приложение с виртуальным ассистентом - мультяшным персонажем, с которым ребенок может поговорить. Например, мышка. Она познакомится с маленьким пациентом, между делом расскажет ему о больнице, успокоит чтоб он не боялся, напомнит, когда нужно приехать. Работает это приложение на базе платформы искусственного интеллекта IBM Watson.


2017. Na-Nose - электронный нос для диагностики болезней по запаху



Известно, что при различных заболеваниях, в выдыхаемом человеком воздухе содержатся различные химические вещества - биомаркеты. Израильский стартап Breathtec Biomedical придумал, как воспользоваться этим и диагностировать заболевания по запаху. Они создали портативный газоанализатор Na-Nose, который содержит наночастицы золота, покрытых органическими лигандами. Связываясь с этими лигандами, биомаркеры меняют электрическое сопротивление между наночастицами. Для определению болезни по паттерну изменения сопротивлений используется искусственная нейросеть. Разработчики уже научили нейросеть распознавать 17 заболеваний, в том числе рак легких, болезнь Крона, болезнь Паркинсона, рассеянный склероз и язвенный колит. При этом средняя точность диагностики составляет 86 процентов.


2017. Babylon - сервис медицинских видеоконсультаций с ИИ фронт-эндом



Когда-нибудь искусственный интеллект полностью заменит врачей, но пока он еще не такой умный. В то же время, человеческие врачи становятся более дорогими и менее доступными. Поэтому, некоторые стартапы создают комбинированные медицинские сервисы, сочетающие ИИ с врачами. Например, английский Babylon Health. Он предоставляет базовые медицинские консультации с помощью чат-бота. В некоторых (легких) случаях чат-бот может самостоятельно решить проблему пациента, сэкономить его деньги. А если бот не уверен в диагнозе и назначении лечения, он рекомендует подключить врача-человека. В любом случае бот экономит время врача, собирая первичную информацию о симптомах у пациента.


2017. MedWhat - персональный электронный доктор в вашем телефоне



Попасть к доктору иногда довольно сложно и дорого. А если проблема - незначительна, то визит к доктору не стоит затраченного времени, нервов и денег. В будущем у каждого человека в телефоне будет персональный доктор, основанный на искусственном интеллекте. Как Siri, только умный и изучивший миллионы книг по медицине, реальных историй болезни и всю доступную информацию о вашем конкретном организме. Что-то вроде этого уже есть - приложение MedWhat для iPhone и Android. С ним можно говорить на простом (английском) языке. Оно не только отвечает на вопросы типа "Я простудился. Что делать?", но и заботится о вас, пока вы не выздоровите. Например, само поинтересуется через день, болит ли еще горло, напомнит, когда нужно принять очередную таблетку или предупредит, когда пора обратиться к врачу.


2017. Молли - электронная медсестра на базе искусственного интеллекта



В недалеком будущем искусственный интеллект будет ставить вам диагноз и определять оптимальную тактику лечения. Но на определении тактики лечения медицина не заканчивается. Нужно еще проследить, чтобы вы выполняли все рекомендации врача, принимали вовремя лекарства, измеряли показатели здоровья. И в этом деле тоже поможет искусственный интеллект. Вот стартап Sensely уже создал электронную медсестру Молли, которая общается с пациентами с экана планшета, напоминает им о медицинских процедурах, объясняет как их делать. Кроме того, через отчеты Молли лечащий врач может удаленно контролировать ход лечения пациента.


2017. Машинное обучение позволит создавать таргетированные лекарства



Одно из направлений современной медицины - таргетированная терапия, основанная на выявлении особенностей молекулярной патологии: лекарственный препарат находит нетипичные молекулы белка, связывается с ними и изменяет их форму, меняя поведение белка в организме. Таким образом, для разработки лекарственных препаратов нужно знать трехмерную форму белка. Канадские ученые применили методы машинного обучения для восстановления 3D-формы молекул белка из двухмерных изображений, полученных криомикроскопией. Высокое разрешение, точность и быстродействие нового метода обещают существенно упростить разработку средств для лекарственной терапии широкого диапазона болезней, включая онкологические заболевания и болезнь Альцгеймера.


2017. Нейронную сеть научили отбирать потенциальные противораковые лекарства



Разработчики из Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ применили нейронную сеть к созданию новых лекарственных препаратов. Использование технологий генеративных нейронных состязательных сетей, обученных «придумывать» молекулярные структуры, может в разы сокращать время и стоимость поиска веществ, обладающих потенциально лечебными свойствами. Для обучения и проверки сети использовали патентную базу противораковых лекарств. Задача была в том, чтобы предсказать уже известные формы, но такие, которых не было в обучающей выборке. На 69 из предсказанных веществ уже есть патенты. Разработчики надеются, что в скором времени с помощью этой технологии смогут разрабатывать индивидуальные лекарства для лечения редких заболеваний и даже для лечения отдельных пациентов.


2017. Искусственный интеллект пытается работать психологом



Что должен делать психолог? Во-первых, понимать проблемы, особенности психики, обстоятельства пациента. Во-вторых - разговаривать. Вторая задача для искусственного интеллекта уже решена: вспомните Siri или многочисленных чат-ботов. Что касается первой задачи, то теоретически ИИ может лучше понять пациента, чем человек-психолог, у которого 10 пациентов в день и куча своих (психологических) проблем. Японская компания NTT Resonant разработала ИИ по имени Oshi-el, который прямо сейчас пробует свои силы в качестве онлайн-психолога. Для его обучения создатели ввели в него порядка 190 000 вопросов и 770 000 ответов в области психологии. Из полученной базы данных формируются ответы в зависимости от задаваемого вопроса с приданием ответу эмоционального окраса. Таким образом, машина способна не просто дать совет, но и выразить сочувствие и предложить несколько вариантов решения проблемы.


2017. В Китае нейросеть обучили диагностировать катаракту



Команда врачей и разработчиков из университета Сунь Ят-сена в Китае разработала нейросеть, способную диагностировать врожденную (конгенитальную) катаракту. Точность такой диагностики создатели оценивают в 90% - говорят, это не хуже, чем у профессиональных офтальмологов. Дело в том, что врожденная катаракта - довольно редкое заболевание, поэтому никто не проверяет глаза младенцев в обязательном порядке. Если появится компьютерная система, которая сможет делать снимок и диагностику глаз быстро и дешево, то можно будет предотвратить риск потери зрения у детей.


2017. ИИ определяет идеальную пару для пересадки печени



В госпитале Austin Health (Мельбурн, Австралия) создали систему, основанную на машинном обучении, которая подбирает идеального реципиента для пересадки печени от появившегося донора. Разработчики вдохновились сайтами знакомств, где вы регистрируетесь, заполняете анкету, и вам тут же подбирают несколько подходящих кандидатур. Так и в Austin Health - при появлении нового донора система тут же подбирает наиболее подходящих реципиентов из списка ожидания, основываясь на возрасте, размерах тела, группе крови и десятках других параметров. Говорят, что таким образом удалось снизить уровень отторжения органов с 32% до 16%.


2017. ИИ научили предсказывать сердечные приступы



До сердечного приступа лучше не доводить, но жить активно ведь тоже хочется. Вот бы знать, насколько близок сердечный приступ, чтобы не переборщить с нагрузками. Команда разработчиков из Имперского колледжа Лондона придумала использовать искусственный интеллект для определения вероятности сердечного приступа. Они получают снимки работающего сердца на МРТ и скармливают их искусственному интеллекту, а тот создает динамическую 3D-модель сердца (см. видео) и выдает вероятность остановки сердца в течении года. В течении 4 лет проводилось исследование, в котором приняли участие 256 больных с легочной гипертензией. Компьютер правильно определил тех, кто проживет больше года, в 73% случаев. При том, что точность предсказаний врачей составила 60%.


2016. Нейросеть лучше врачей диагностировала рак мозга по снимкам МРТ



Ученые из Университета Кейс Вестерн Резерв решили проверить способности компьютерных систем в плане диагностирования онкологических заболеваний по МРТ-снимкам мозга. Дело в том, что МРТ снимок - это 3-мерное изображение, и врачу приходится изучать десятки его срезов - т.е. проделывать много рутинной работы. Кроме того, часто раковые клетки практически невозможно распознать невооруженным глазом. Это идеальная работа для компьютерной нейросети, которая не устает и анализировать каждое изображение по пикселям. Нужно только обучить эту нейросеть. И данные ученые заявили, что им это удалось. Причем, для обучения они использовали всего лишь 43 МРТ снимка с размеченными раковыми клетками. После этого они устроили небольшое соревнование между нейросетью и врачами. В результате, врачи поставили правильный диагноз в 7-8 случаях из 15 снимкам, а компьютер поставил 12 правильных диагнозов.


2016. Watson поможет Pfizer создавать лекарства от рака



IBM и фармацевтический гигант Pfizer начали сотрудничать, чтобы ускорить разработку новых иммунотерапевтических средств для борьбы с онкологическими заболеваниями. Для исследований в этой многообещающей области будет использоваться искусственный интеллект Watson. Предполагается, что Watson будет проверять гипотезы разработчиков новых лекарств на основе анализа больших объёмов данных из открытых источников и результатов собственных исследований Pfizer. Год назад Pfizer уже пробовала использовать Watson для разработки двух препаратов, не связанных с онкологией. Тогда разработчики загрузили информацию о проделанных исследованиях в Watson, после чего суперкомпьютер предположил наличие «очень мощного эффекта сочетания» при возможном использовании для лечения рака. Одновременно собственная команда исследователей компании Pfizer предложила сходную комбинацию. Это укрепило уверенность учёных в том, что работа идёт в правильном направлении.


2016. Виртуальные ассистенты для управления здоровьем



Основное внимание на нашем портале мы уделяем новейшим медицинским технологиям, которые уже применяются или скоро будут применяться в клиниках: редактирование ДНК, нанолекарства, искусственные органы, бионические протезы... Однако, не менее важной частью медицины будущего станут технологии для самостоятельного управления собственным здоровьем. На первый взгляд - это странно. Зачем еще лучше заботиться о своем здоровье, если можно пойти в больницу и там ваш организм починят, даже если он в совсем плохом состоянии? Однако, существуют 2 причины, почему системы для самостоятельного управления здоровьем станут очень популярны. ***


2016. IBM Watson поможет врачам автоматизировать анализ медицинских снимков



Год назад IBM заплатила $1 млрд за компанию Merge Healthcare, специализирующуюся на автоматической обработке медицинских снимков: рентгенов, МРТ, КТ. Причем, вместе с этой технологией IBM получила в свое распоряжение миллиарды обработанных изображений - отличную пищу для искусственного интеллекта Watson. И вот тепепрь IBM представила новое решение для анализа медицинских снимков на базе IBM Watson. IBM Watson способен помочь врачам-радиологам, снимая с них часть рутинных обязанностей по анализу снимков, помогая обрабатывать и анализировать такую информацию. Возможность же использовать дополнительные данные с информацией, полученной в ходе анализа снимков помогает ставить точный диагноз мгновенно и с минимальной вероятностью ошибки. При условии успешного прохождения клинических испытаний новый сервис уже скоро сможет в полной мере помогать врачам в их нелегком деле.


2016. Watson занялся поиском лекарства от БАС



Помните Ice Bucket Challenge, целью которого был сбор средств для поиска лечения бокового амиотрофического склероза (БАС)? Теперь для этой задачи припахали и искусственный интеллект Watson. Сделали это разработчики из нейрологического института Барроу (США). Watson уже изучил всю публичную научную литературу по БАС и составил рейтинг из 1500 генов, которые упоминались в этой литературе, и которые могут быть причиной болезни. Исследовали изучили топ-10 генов в этом рейтинге и, с удивлением, обнаружили, что 5 из 10 генов никогда не считались основными причинами БАС. Теперь они собираются создать экспериментальные препараты для воздействия на эти гены и проверить правильность гипотезы Ватсона. Отметим, что это первый случай использования Watson для нейромедицины. До этого он, в основном, занимался онкологией.


2016. Watson займется созданием онкологических препаратов



Искусственный интеллект IBM Watson уже пару лет используется для лечения рака. Он анализирует сотни тысяч историй болезни и помогает поставить правильный диагноз и разработать оптимальный план лечения. Теперь Watson займется и разработкой лекарств от рака. Совместно с компанией Quest Diagnostics, которая занимается персонализированным анализом онкологических больных и, в частности, делает анализ ДНК. Так вот, Watson проанализирует банк раковых ДНК (собранный компанией), найдет подозрительные гены, потом проанализирует всю доступную научную и клиническую литературу в которой упоминаются эти гены и сгенерирует гипотезы - какие препараты могут воздействовать на эти гены. Потом останется провести испытания и посмотреть, какие гипотезы сработают.


2016. Siemens пропихнет интеллект IBM Watson в больницы всего мира



Siemens - крупнейший поставщик медицинского оборудования, имеющий связи едва ли не со всеми крупными медицинскими центрами мира. Поэтому компания IBM заключила стратегическое партнерство с Siemens по продвижению своего искусственного интеллекта Watson в медицинские учреждения. Watson уже несколько лет принимает активное участие в решении наиболее важных задач в сфере здравоохранения. Он используется для определения правильных диагнозов в американских онкологических клиниках (сравнивая данного пациента с тысячами историй болезней), предсказания вероятности появления у отдельно взятого человека диабета и некоторых других хронических заболеваний, а также для создания вакцин против новых вирусов.


2016. Винод Косла: скоро ИИ заменит врачей в диагностике болезней



Винод Косла - мультимиллионер, сооснователь компании Sun, а ныне, инвестор для множества стартапов во главе Khosla Ventures. Недавно он выступил на конференции со своим видением медицины будущего. В частности, он сказал, что видит медицинский пейзаж будущего, формируемый базами данных алгоритмами, а не врачами. Люди не созданы для обработки обширных и постоянно растущих объемов данных о состоянии здоровья, которые генерируют новейшие технологии. От датчиков здоровья до секвенирования полного генома, наш мир наводняется данными, и точек этих данных скоро будет больше, чем звезд во Вселенной.  Чтобы диагностировать заболевание можно взглянуть на пациента перед собой и сравнить его с несколькими другими пациентами, которых ты принимал, либо же просканировать базу данных из 100 миллионов пациентов на предмет поиска последней сотни или тысячи с подобными симптомами. Ни один врач с таким не справится. При этом, освобождение врачей от рутинной работы изучения стопок медицинской информации означает, что они смогут уделить больше внимания заботе о пациентах и развитию технологий.


2016. Искусственный интеллект Google DeepMind удешевит радиотерапию рака



В этом году Google DeepMind уже получил два медицинских задания по диагностике: определять почечную недостаточность и старческую макулодистрофию сетчатки. Теперь он начнет помогать медикам и в лечении. Точнее - в формировании карты облучения при радиотерапии раковых опухолей в области головы и шеи, которая создается по результатам томографии. Дело в том, что карта облучения в этих областях должна быть суперточной и опытному специалисту нужно минимум 4 часа рутинной работы на ее составление. Пока искусственному интеллекту не будут полностью доверять в таком важном деле, но идея в том, что после его работы медику уже понадобится всего 1 час для составления карты. А это должно удешевить и ускорить лечение многих людей.


2016. Искусственный интеллект IBM Watson оказался эффективнее врачей в диагностировании болезни



В 2013 году IBM Watson начали использовать в качестве врача-диагноста (после 2 лет обучения). Уже тогда Watson значительно превосходил врачей в определении оптимального лечения после диагностирования болезни. Например, точность назначения оптимального лечения рака лёгких в больницах США составляла 50%, а у Watson - 90%. С тех пор база знаний компьютера была значительно пополнена, так что компьютер стал ещё больше превосходить человека в точности диагностирования отдельных видов рака и назначения лечения. Показательный случай произошёл в Японии. Врачи из института медицинских наук Токийского университета пытались лечить женщину, страдающую от лейкемии, но лечение оказалось неэффективным. Тогда они обратились за помощью к IBM Watson, и он определил, что женщина на самом деле страдает от другой формы лейкемии, а не от той, от которой её лечили врачи. IBM Watson поставил диагноз с учётом генетических данных пациентки и истории её болезни. Эти параметры компьютер сравнил с информацией из 20 млн других историй болезни в своей базе.


2016. Стартап Инсилико создает искусственный интеллект для поиска новых лекарств и борьбы со старением



В 2014 году (уроженец Риги) Александр Жаворонков основал в США стартап Insilico Medicine, а через два года открыл его представительство в Сколково. Александр убежден, что в ближайшие 5 лет мы сможем значительно увеличить качество и продолжительность жизни за счет появления инновационных медицинских препаратов. Но ведь на создание нового лекарства сейчас уходит 10 лет? Эту проблему и собирается решить Insilico Medicine. За счет искусственного интеллекта и огромной базы больших данных, которые он будет обрабатывать. Предполагается, что именно в компьютере (In Silico) будет происходить основная работа по испытанию новых лекарств за счет эмуляции их воздействия на организм (на уровне клеточных процессов) и именно в компьютере будут находить новые способы лечения и омоложения организма.


2016. Роман Абрамович инвестировал $3,3 млн в стартап DreaMed, разрабатывающий ИИ для лечения диабета



Израильская компания DreaMed, которая занимается разработкой искусственного интеллекта для поддержки решений в лечения диабета, привлекла $3,3 млн от инвестиционной компании Романа Абрамовича. Система DreaMed основана на машинном обучении и использует технологию, ориентированную на максимальную персонализацию процесса. Она позволяет разрабатывать оптимальный план инсулиновой терапии для диабетиков на основании данных, собранных с глюкометров, фитнес трекеров и других измерительных приборов за длительное время.


2016. Искусственный интеллект DeepMind поможет диагностировать глазные болезни



В начале этого года Google начал использовать свой искусственный интеллект DeepMind (тот самый, который победил чемпиона в Го) для медицины. Совместно с британской организацией National Health Service они привлекли ИИ для автоматизированной диагностики заболеваний почек. Теперь они расширяют это партнерство: DeepMind будет обучаться (а потом помагать врачам-офтальмологам) диагностировать заболевания глаз по изображениям оптической томографии. В первую очередь речь идет о старческой макулодистрофии сетчатки и диабетической ретинопатии. Разработчики надеются, что ИИ позволит диагностировать заболевания глаз дешевле и точнее обычных врачей.


2016. В США создают искусственный интеллект для диагностики рака по лимфоузлам



Уже скоро искусственный интеллект будет широко использоваться в медицине для диагностики. Потому что это дешево (компьютерные мощности - дешевле времени профессионального врача), а точность диагноза - как минимум, не хуже. Недавно мы рассказывали о разработке ИИ для диагностики по анализу крови и рентгену. А вот в бостонском медицинском центре BIDMC разрабатывают ИИ для проверки наличия метастазов рака в лимфоузлах. Обычно для этого профессиональный патолог вглядывается в микроскоп и просеивает миллионы нормальных клеток для выявления нескольких злокачественных. Очевидно, компьютерная программа может справиться с этим эффективнее. Уже сейчас точность полученных с помощью программы данных составила 92%. Это практически соответствует результатам работы профессиональных патологов. А когда разработчики совместили результаты машины и патолога-человека, общая точность диагноза составила 99,5%.


2016. IBM Watson помогает разработать универсальную вакцину для борьбы с вирусными инфекциями



Специалисты из IBM Research разработали макромолекулу, которая позволяет бороться с вирусами, устойчивыми к традиционным противовирусным лекарственным препаратам. Однако, в мире очень много вирусов, и они могут быстро мутировать. Поэтому, IBM решила подключить свой искусственный интеллект Watson для автоматизации модификации этой макромолекулы под новые цели. Разработчики говорят, что смогут разработать универсальное оружие, которое сможет справиться и с раскрученным сейчас вирусом Зика и другими вирусными инфекциями (от Эболы и Денге до обычного гриппа).


2016. Искусственный интеллект будет ставить диагноз по рентгену



Просматривая рентгеновский снимок, врач может пропустить что-нибудь важное (даже лучшие врачи не застрахованы от ошибок). Но компьютер с искусственным интеллектом никогда не ошибется (всегда выдаст результат согласно программе). Израильская компания Zebra Medical Imaging, специализирующаяся на рентгенографии, объединяется с американским поставщиком медицинских услуг Intermountain для разработки нейронной сети, которая будет сравнивать рентгеновские снимки с миллионами других, хранящихся в ее собственной базе данных и помагать рентгенологам ставить диагнозы.


2016. Искусственный интеллект Google DeepMind взялся за медицину



У IBM Watson появился друг (или соперник) в сфере медицины 2.0. Искусственный интеллект Google DeepMind открыл медицинское направление. Первой задачей, которую взял на себя DeepMind - раннее выявление почечной недостаточности. Для этого суперкомпьютер получил доступ к 1.6 млн историй болезней пациентов из базы данных британской организации National Health Service. Изучив эти кейсы, DeepMind сможет определять почечную недостаточность по симптомам и результатам анализов новых пациентов в английских госпиталях. Врачи и медсестры смогут получать рекомендации искусственного интеллекта через мобильное приложение. Кстати, в начале года IBM Watson также занялся лечением почек.


2015. IBM и Apple собираются совершить революцию в медицине



Искусственный интеллект IBM Watson - это самый страшный сон для рака и других болезней. Имея достаточно информации о болезнях и о конкретном пациенте, он может разработать оптимальный план лечения и гарантированно вылечить человека. Но где IBM возьмет всю эту необходимую информацию? В этом ей вызвался помочь Apple - крупнейший в мире производитель смартфонов, а теперь и носимых гаджетов (собирающих медицинские данные с помощью Apple Health). Совместный проект IBM и Apple - облачная платформа Watson Health Cloud - позволит получить огромные объемы медицинской информации от сотен миллионов людей. Используя эту информацию и аналитические способности Watson, врачи смогут находить новые способы лечения болезней, более точно ставить диагнозы и назначать оптимальное лечение. И эта же платформа будет работать непосредственно на вас - соединяя ваш смартфон с облачным медицинским супермозгом.


2014. В Новосибирске начали тестировать искусственный интеллект для диагностики заболеваний



Не только IBM может разрабатывать искусственный интеллект для медицины. В России - тоже есть специалисты. Компания Интелмед разработала систему поддержки принятия врачебных решений Аймедика и начала ее тестирование в новосибирской клинике Ваше здоровье. Система включает в себя сведения о заболеваниях и соответствующих им симптомах, по которым выдает врачу список наиболее вероятных диагнозов, основываясь на 22 миллионах медицинских статей и клинических кейсах. Предусмотрено, что в базу данных, которая является самообучающейся, можно вносить результаты клинической практики, накопленные в лечебном учреждении.  Врачу достаточно ввести пол, возраст, жалобы пациента, результаты осмотра, лабораторных анализов, и система выдаст (рекомендуемый) диагноз. На данный момент Аймедика предназначена для терапевтов, психиатров, инфекционистов и врачей скорой помощи.


2014. Искусственный интеллект IBM диагностирует рак кожи за 1 секунду с точностью выше 95%



Даже с использованием всех современных компьютерных технологий уровень точности диагностирования рака кожи на данный момент составляет где-то 75-84%. IBM разработала самообучаемую систему, которая (пройдя обучение на 3000 примерах случаев меланомы) научилась это делать с точностью как минимум 95%. Причем на обработку одного снимка кожи уходит около 1 секунды. И это уже не просто научные испытания. Крупнейший в США (и в мире) Онкологический центр Memorial Sloan-Kettering отныне будет использовать эту систему IBM. Известный суперкомпьютер IBM Watson (который тоже занимается диагностикой рака) в этом проекте не используется.


2014. Intel попробует излечить болезнь Паркинсона с помощью умных часов и искусственного интеллекта



Фонд Michael J. Fox Foundation является главной мировой движущей силой в поиске лечения для болезни Паркинсона. Он финансирует большое количество врачей и ученых, однако все они говорят об одной большой проблеме: у нас мало информации. Носители болезни не имеют возможности достаточно часто посещать клиники и уделять достаточно времени на исследования. Чтобы решить эту проблему фонд привлек компанию Intel, которая как раз хочет поучаствовать в рынке Медицины 2.0 (а именно, в таких его сегментах, как фитнес-гаджеты и Big Data = Искусственный интеллект). Так вот, теперь Intel разрабатывает платформу, основанную на умных часах, собирающих информацию о пациенте (об активности, интенсивности тремора, качестве сна) 24 часа в сутки и на системе обработки больших данных, которая предоставит исследователям ценную информацию для поиска лечения.


2014. Искусственный интеллект Microsoft будет помогать врачам



Любую болезнь можно довольно легко вылечить, если вовремя ее диагностировать, знать особенности данного организма и принимать правильные решения в процессе лечения. Т.е. нужно всего лишь правильно обработать информацию. Огромный массив информации. Именно поэтому одной из самых перспективных медицинских технологий 2.0 являются суперкомпьютеры с искусственным интеллектом, которые будут помогать врачам в диагностике и лечении. Самым известным медицинским суперкомпьютером является IBM Watson. Над созданием своего интеллектуального компьютера работает сейчас Google. А сегодня Microsoft представила свою облачную платформу с искусственным интеллектом - Azure Machine Learning, и одним из ее главных применений (судя по видео) будет именно обработка медицинских данных для правильной диагностики заболеваний.


2013. Суперкомпьютер Watson проходит обучение в Кливлендской клинике



Watson - суперкомпьютер, созданный в IBM, уже используется в США для медицинских целей. Он помогает лечить рак и ставить правильные диагнозы в некоторых американских клиниках. При этом суперкомпьютер не прекращает учиться. Вместе со студентами-медиками Watson проходит обучение в Кливлендской клинике. Для этого ему ввели специальную программу WatsonPaths, которая визуализирует процесс определения диагноза суперкомпьютером. Ему дают описание кейса (жалобы пациента), а он по каждому описанному симптому делает вывод, потом объединяет одинаковые выводы и выбирает наиболее вероятный диагноз. Все это отображается в виде диаграммы со стрелочками на планшете. Потом эту диаграмму показывают каждому студенту и они либо соглашаются с диагнозом, либо нет. Если многие не соглашаются, Watson пересматривает свой ход мыслей и возможно, корректирует свои медицинские познания. В перспективе такая программка будет под рукой у каждого врача в нормальных клиниках.


2013. IBM Watson будет бороться против рака



Суперкомпьютер IBM Watson, созданный для поиска ответов на вопросы, заданные человеческим языком, получил свое второе задание в медицинской сфере. Напомним, первое задание - помощь в общей диагностике пациентов в клиниках WellPoint. А на этот раз Ватсону поручили борьбу с раком. IBM совместно с нью-йоркским онкологическим центром Memorial Sloan–Kettering Cancer Center открыли интернет сервис для врачей, который будет анализировать данные онкологических пациентов и предлагать оптимальную тактику лечения. Как и в случае с WellPoint, сначала суперкомпьютер прошел стадию обучения. В него ввели 1,5 млн реальных историй болезни (и лечения) пациентов с раком легких и раком груди. Вариант использования Watson в качестве интернет-сервиса сделает его доступным для большинства клиник США и мира, которые никогда не смогли бы позволить себе покупку суперкомпьютера.