По прогнозам консалтинговой компании Precedence Research, к 2032 году мировой рынок технологий ультразвуковой диагностики достигнет примерно $1,69 млрд и вырастет на 8.76%. Одна из технологий, которую используют врачи – это искусственный интеллект. В ближайшие годы он должен расширить возможности медицинских специалистов.
Алгоритмы нейросетей помогут в диагностике и разгрузят врачей. Но технология всегда приводит к определенным рискам. Liga.Tech поговорила с врачом и исследователем ИИ и разобралась, что изменит эта технология в медицине.
Основная задача искусственного интеллекта – это забрать рутину, которую выполняет врач, и оставить ему клиническое мышление, говорит кандидат медицинских наук, акушер-гинеколог Юрий Габорец. Искусственный интеллект должен давать только варианты, а не четкий диагноз, чтобы врачу было легче ориентироваться.
Диагностика болезней же требует большого опыта. Процесс диагностирования занимает много времени, потому что немало заболеваний имеют схожие симптомы, а в некоторых случаях вообще присутствуют скрытые признаки. Из-за этого врачи могут допустить ошибку.
По данным Всемирной организации здравоохранения, во всем мире четыре из 10 пациентов получают травмы в первичной и амбулаторной медицинской помощи. Диагностические ошибки встречаются примерно у 5% взрослых в амбулаторных учреждениях, более половины из которых могут нанести серьезный ущерб. Использование искусственного интеллекта может улучшить эту ситуацию.
"Модели искусственного интеллекта анализируют полученные данные пациента (анализы, томографии, снимки с микроскопов и т.п.) и сопоставляют их с базой патологических и нормальных факторов, чтобы дать результаты, то есть описать, что не так с полученными данными", – рассказывает руководитель R&D Center Winstars Technology Дмитрий Софина.
Искусственный интеллект может стать помощником врача. Благодаря ему можно обрабатывать большое количество информации, включая данные медицинских карт, результатов опытов и обследований. А потом – легко получить в нужный врачу момент.
"Когда врачу нужно получить своевременный ответ, а не искать все протоколы или информацию об экстравагантных болезнях, программа с искусственным интеллектом может выполнять роль ассистента", – отмечает Дмитрий Софина.
"Во время исследований, когда есть огромный массив данных (ДНК, реакции на препараты в фокус группах, история болезней миллионов людей и т.п.) с целью экономии времени на проработку данных с получением выводов применяют нейросеть", – говорит собеседник. Кроме того, на основе данных больницы искусственный интеллект может делать прогнозы и предусматривать все возможные результаты проблемы.
Когда происходит изменение климатических условий и прибавляются неблагоприятные стрессовые факторы, нейросеть может смоделировать возможное влияние ситуации на состояние пациента с определенными видами болезней, добавляет Софина.
"Модель прогнозирует, что пациенты с конкретными заболеваниями и расстройствами начнут чаще пользоваться препаратами и делать предварительные заказы. Это для того, чтобы избежать дефицита и при этом не засорять склады продукцией без надобности", – объясняет специалист.
Как любая технология, использование искусственного интеллекта имеет определенные недостатки. Например, когда пациента оперирует робот, даже незначительный недостаток может быть летальным. Хотя машины имеют чувствительные сенсоры и программное обеспечение, которое помогает им контролировать движения и действия, они могут потерять этот контроль. Это может являться результатом технических ошибок, программных сбоев или воздействия внешних факторов, таких как внезапное отключение электроснабжения.
Риск угрозы утечки информационной базы пациентов приводит в статье для Medical Economics Джон Мур, главный специалист по рискам американской кибербезопасности компании Clearwater. Искусственный интеллект собирает и обрабатывает большие объемы конфиденциальной информации, включая медицинские записи, результаты тестов, диагностику и другие данные, связанные со здоровьем человека. Если такая информация попадет в руки мошенников, это может привести к краже личных данных и их использованию для шантажа и других преступных действий.
Еще одна угроза состоит в том, что искусственный интеллект может быть зависим от информации, на которой он был обучен. Если данные были ошибочны или преднамеренно введены неверно, то и результаты, которые дает ИИ, будут недействительными или приведут к ошибочным выводам. Например, если искусственный интеллект был обучен данным только из одной группы пациентов, то это может не учитывать различные особенности, которые могут влиять на диагноз и лечение в реальных условиях.
Чтобы уменьшить эти риски, поставщики медицинских услуг должны продолжать принимать меры по обеспечению безопасности и конфиденциальности данных пациентов, отмечает Мур. Среди них – анализ рынков, внедрение шифрования и многофакторной аутентификации. Поставщики медицинских услуг также должны иметь четкую политику сбора и использования данных пациентов, чтобы гарантировать, что они не нарушают их конфиденциальность.
Еще одно важное условие – прозрачность алгоритмов относительно собираемых ими данных. Это может снизить риск смещения алгоритма, гарантируя, что пациенты понимают, как используются их данные.
Михаил Тарчинец
студент второго курса Национального университета "Острожская академия"
Комментарии