У сучасній медицині швидкість та точність постановки діагнозу має вирішальне значення, тому штучний інтелект стає незамінним інструментом для лікарів та медичних обстежень.
ІІ здатний аналізувати величезні масиви даних, виявляти приховані патерни та передбачати можливе перебіг та наслідки хвороб. Це дозволяє значно покращувати якість діагностики та виробляти персональний підхід до лікування пацієнта.
Переваги використання ІІ для підвищення точності діагнозів
- ІІ здатний швидко обробляти великі масиви медичних даних: результати аналізів, історії хвороби, медичні зображення та наукові публікації.
- ІІ може значно скоротити час, який потрібний для встановлення діагнозу, що критично важливо, якщо потрібен аналіз великого обсягу даних.
- Алгоритми ІІ можуть показувати кращі результати, ніж лікарі-радіологи, у діагностиці таких захворювань як доброякісні та злоякісні пухлини.
- Системи на основі машинного навчання можуть надавати лікарям рекомендації з діагностики та лікування, засновані на аналізі величезної кількості наукових досліджень та клінічних випадків.
Приклади застосування ІІ у різних медичних спеціальностях
Радіологія:
- Аналіз рентгенівських знімків, КТ та МРТ для виявлення пухлин, переломів та інших патологій.
- Оцінка ризику раку молочної залози з урахуванням аналізу маммограмм.
Онкологія:
- Прогнозування ризику розвитку раку на основі генетичних та інших факторів.
- Персоналізований вибір схем лікування раку на основі генетичного профілю пухлини.
Кардіологія:
- Аналіз ЕКГ виявлення аритмій та інших серцевих патологій.
- Прогнозування ризику серцево-судинних захворювань з урахуванням різних чинників.
Неврологія:
- Аналіз МРТ мозку для виявлення пухлин, інсультів та інших патологій.
- Рання діагностика нейродегенеративних захворювань, наприклад, хвороби Альцгеймера.
Гастроентерологія:
- Аналіз ендоскопічних зображень для виявлення поліпів та пухлин шлунково-кишкового тракту.
- Прогнозування перебігу хвороби Крона та підбір оптимальної тактики лікування.
Успішні кейси застосування ІІ
- Група дослідників розробила систему глибокого навчання ІІ для оцінки плоскоклітинного раку стравоходу. Система показала високу точність у визначенні глибини ураження, що дозволяє вибрати правильну тактику лікування.
- Вчені під керівництвом Y. Horie використовували ІІ для виявлення ракових утворень діаметром менше 10 мм. Програма ІІ за короткий проміжок часу здатна обробляти велику кількість ендоскопічних зображень.
- Esteva та E. Topol розробили згорткові нейронні мережі, які вміють ідентифікувати різні типи раку шкіри, у тому числі меланому.
- Y. Dong та співавтори використовували ІІ у своєму дослідженні для прогнозування перебігу хвороби Крона у китайських пацієнтів.
Результати досліджень із застосування ІІ у діагностиці захворювань
- У ряді випадків системи ІІ показують точність діагностики на рівні досвідчених лікарів або навіть вище. За рахунок цього знижено кількість помилкових діагнозів, що позитивно впливає на результати лікування пацієнтів.
- Використання ІІ дозволяє скоротити час на аналіз медичних зображень та інших діагностичних даних. Це дуже важливо, коли швидка постановка діагнозу може врятувати життя пацієнта.
- ІІ здатний швидко аналізувати великі масиви даних про пацієнта, у т.ч. генетичну інформацію, що допомагає виробити персоналізований підхід до діагностики та лікування.
Обмеження та виклики застосування штучного інтелекту
Основне обмеження – немає єдиних стандартів, схем обробки результатів та уніфікованих баз даних. У результаті – у різних медичних закладах результати діагностики можуть відрізнятись.
Друге обмеження – недостатня підготовка медичного персоналу. Лікарі та інші медпрацівники для ефективного використання систем ІІ повинні проходити додаткове навчання.
Так, наприклад, можна пройти курс Data Wizard від Platma Academy, де медики можуть швидко освоїти основи Data Science та почати застосовувати їх на практиці.
Третє обмеження – захист персональних даних пацієнтів. Не всі лікарні мають необхідний багаторівневий захист баз даних від внутрішнього та зовнішнього втручання.
Етичні та правові аспекти використання ІІ в медицині
Перша проблема – не до кінця зрозуміло, хто несе відповідальність за прийняття помилкових рішень – розробники ІІ або лікарі, які використовують ці технології.
Друга проблема – складність у тому, щоб пояснити пацієнтові логіку постановки діагнозу чи призначеного системою ІІ лікування. Системи з алгоритмами глибинного навчання часто працюють за принципом «чорної скриньки» - складно зрозуміти, як ІІ приймає ті чи інші рішення.
З правової точки зору використання ІІ для діагностики захворювань вимагає розробки нових нормативних документів. Вони потрібно чітко позначити правової статус рішень, прийнятих ІІ, у якому порядку їх використовувати на практиці, вимоги до їх точності і надійності.
Інтеграція гібридної освіти для аналізу медичних даних та діагностики захворювань
Інструменти Data Science все частіше використовуються у медичних закладах для діагностики та лікування захворювань. При правильному використанні системи ІІ можуть значно підвищити точність і швидкість діагностики.
Лікарі, які освоять інструменти аналізу великих обсягів даних та машинного навчання, зможуть підвищити свою цінність на ринку праці та спростити свій робочий процес, автоматизуючи рутинні завдання.
На курсі Data Wizard від Platma Academy медики можуть швидко освоїти основи Data Science та застосовувати їх на практиці. А зручна система оплати частинами робить навчання доступним всім бажаючим.
Джерела:
https://bmcmededuc.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12909-023-04698-z
