Как может измениться медицина, вооруженная искусственным интеллектом? Об этом мы беседуем с Евгением Николаевым, исполнительным директором компании Life Data Lab, докладчик второй международной конференции «Будущее медицины» в Санкт-Петербурге, организатором которой стала компания «Инвитро».
— Евгений, если говорить упрощенно, то искусственный интеллект — это некая компьютерная программа...
— ...Которая имитирует человеческий интеллект в решении задач, строго не формализированных и требующих нешаблонного, иногда откровенно творческого подхода. Например, искусственный интеллект может написать музыку, имитируя стиль конкретного композитора. Или заниматься прогнозированием — и это то, что уже приходит в медицину. Уже сейчас предсказание распространения эпидемий начинает строиться с помощью методов машинного обучения.
Основа искусственного интеллекта — это большие объемы данных, накопленная статистика. И машина, обученная на большом количестве реальных данных может разбираться в них не хуже, а зачастую и лучше человека.
Например, в нескольких французских госпиталях собрали данные по степени загруженности врачей за прошедшие десять лет и дали для анализа искусственному интеллекту — программе, которая научилась просчитывать почасовую загрузку госпиталя на две недели вперед. Программа учитывала погоду, какие-то внешние события, сезонность. И это здорово облегчило жизнь и врачам, и пациентам.
— На кого в большей степени ориентированы такие программы — на врачей или пациентов?
— Думаю, что раньше искусственный интеллект станет помощником пациента. Ведь для того, чтобы такой инструмент стал помощником врача он должен пройти серьезнейшие проверки. А простой сервис для, например, оценки риска инфаркта, может появиться в магазине приложений хоть завтра и сразу стать популярным у миллионов людей.
Первые наглядные примеры — браслеты-шагомеры. Сейчас они собирают данные о шагах, пульсе, сне, подсказывают простые вещи вроде оптимального времени для пробуждения. Но это первая ласточка, постепенно носимых устройств, собирающих, обрабатывающих данные о вас, становится все.
Например, существуют экспериментальные образцы глюкометров, которые чуть ли не ежечасно мониторят уровень сахара в крови без всяких инъекций. Появляются простейшие устройства, которые снимают примитивную ЭКГ. И скоро они станут совсем не простыми.
— Не получится ли так, что с помощью носимого устройства человек будет сам себе ставить диагноз и, как следствие, часто и необоснованно обращаться к врачу.
— На начальном этапе гипердиагностика действительно может увеличиться. К тому же, такие сервисы — коммерческий продукт, который будет бороться за место в телефоне пользователя. Кто раньше всех сможет предсказать риск инфаркта, к тому и будут прислушиваться. И из-за этого возможны и заниженные критерии качества работы, и откровенные злоупотребления. Это неизбежно, пока мы не накопим и отрицательный, и положительный опыт. Кстати, в таком положении сегодня находятся все страны — и Европа, и США, все ищут правильные рычаги управления инструментами с искусственным интеллектом.
— О минусах вы сказали. А каковы плюсы?
— По мере накопления данных носимые устройства будут точнее определять критические изменения в организме. Это в итоге изменит пациента, поможет с ранней диагностикой. Кроме того, эти устройства могут очень сильно облегчить жизнь людям с хроническими заболеваниями. Прогресс не стоит на месте, и машины, обрабатывающие данные, смогут точнее регулировать и мониторить состояние и принимать правильные решения.
Я практически уверен, что у диабетиков появятся приборы, которые в момент, когда он заказывает жирную пищу или десерт в ресторане, будет говорить: «Остановись, это опасно!»
— Как прибор поймет, что пища опасна для человека, если он даже не начал есть?
— Все очень просто. Например, программа получает доступ к геопозиции и микрофону. И включается, если вы дома лежите на диване и заказываете по телефону пиццу. Или распознает, что вы в ресторане, «слышит» ваш заказ и реагирует на него.
Контролировать, с вашего разрешения, разумеется, очень легко, это уровень мобильного телефона, который есть у каждого. Мобильники обладают колоссальным, еще не раскрытым потенциалом, которой увеличивается еще больше за счет огромного спектра дополнительных устройств. Программы в сотовом могут измерить пульс, уровень стресса, определить по голосу раннюю стадию болезни Альцгеймера.
Или программы, интегрированные с носимым глюкометром, которые подсказывают, что сейчас надо немного подвигаться, отказаться от сладкого — все это вполне реальное будущее.
— Вернемся к плюсам. Есть еще какие-то помимо помощи хроническим больным?
— Конечно! Искусственный интеллект — это еще и отличный инструмент для генерации «второго мнения» там, где достаточно исследовать медкарту пациента. Машина может обучаться на основе огромного количества историй болезни и медицинских правил, на основе опыта большого количества специалистов. И, кстати, поможет не только пациенту получить еще одно экспертное мнение, но и врачу. Если у врача есть какие-то сомнения, он обращается к опыту, накопленному его коллегами и сконцентрированному в умной машине.
— Есть ли у искусственного элемента риск ошибиться?
— Как и человек, ИИ может ошибиться. Однако я ожидаю, что во многих вещах вероятность ошибки у хорошо обученных систем, применяемых по назначению, будет ниже, чем у среднестатистического специалиста. Например, у IBM есть известный инструмент Watson. В 2016 году независимые исследователи с помощью этого инструмента проверили тысячу историй болезни онкологических пациентов. В 99% случаев Ватсон назначил лечение, совпадающее с наиболее актуальными клиническими рекомендациями, а в 30% случаев нашел вариант лечения, который пропустили врачи.
Медицина — слишком сложная штука, доктора-дройда из «Звездных войн» сделают ой как нескоро. Без сомнения, лечить одного человека будет другой человек, но его решения во многом будут основываться на комплексном опыте, собранном и обработанным машиной.
— В каких нозологиях стоит прежде всего ожидать применение искусственного интеллекта?
— Во-первых, в самых дорогостоящих с точки зрения лечения, таких, как онкология. Здесь экономия средств даже на один процент повышает эффективность расходов на здравоохранение.
А во-вторых, те нозологии, где можно быстро набрать большие объемы данных: гинекология, урология, стоматология — там данных очень много, чтобы учить машину и оттачивать свои методики.
Читайте также о том, как сегодня делают трехмерные органы и какой будет медицина через 10 лет.
