Файл: На сегодняшний день искусственный интеллект (ИИ) считается одним из наиболее перспективных направлений развития не только в itиндустрии, но и во многих других сферах человеческой деятельности.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 10.01.2024
Просмотров: 68
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Введение
На сегодняшний день искусственный интеллект (ИИ) считается одним из наиболее перспективных направлений развития не только в IT-индустрии, но и во многих других сферах человеческой деятельности. В частности, решения на основе искусственного интеллекта являются одной из главных надежд с точки зрения реализации концепции "Цифровой экономики".
Раньше медицина была ориентирована главным образом на борьбу с острыми заболеваниями, а сегодня основным ориентиром является лечение хронических болезней, таких как ожирение, депрессия, диабет. Диагностика ранних стадий сердечной недостаточности, онкологии и других болезней сохраняет жизнь многим больным, но для врачей эта задача является наиболее сложной. Даже признанным светилам медицинской науки, которые имеют огромный профессиональный опыт и интуицию, очень нелегко найти нужное решение, когда с каждым днём возрастает объём информационных данных в сфере медицины. Поэтому для быстрого решения задач, врачам необходимо применить, кроме их личного интеллекта, ещё и искусственный интеллект.
Недавно было установлено, что мозг врача может использовать только 10% мировых медицинских знаний. А искусственный интеллект (ИИ) руководствуется для медицинской диагностики и лечения всей 100% информацией, доступной в Сети. Искусственный интеллект способен обрабатывать тысячи страниц текста в секунду, чтобы найти необходимую информацию, что не под силу ни одному врачу. Примерно каждые 20 минут в мире появляется новая медицинская статья, только в 2019 году было опубликовано 70 000 научных статей по медицине.
В среднем врачи допускают ошибки при лечении в 10% случаев. А расхождение между посмертными и прижизненными диагнозами составляет 20-25%. Это говорит о том, что четверть смертей происходит от болезни, которая не была выявлена при жизни.
Искусственный интеллект снижает риск ошибок в диагностике и лечении примерно на 70%. Это очевидное превосходство электронного врача над врачом-человеком в настоящее время все более широко используется в медицинской практике.
1. Искусственный интеллект в медицине
Искусственный интеллект начинает свое возрождение с момента появления первых электронных вычислительных машин в 40-х годах. С появлением компьютеров стали появляться предпосылки для возможности создания искусственного интеллекта. Возникали вопросы о том, возможно ли создать машину, которая будет обладать теми же интеллектуальными возможностями, что и человек (или намного превосходить его). Ученые в 50-х годах проводили эксперименты по созданию оборудования, которое имитировало бы человеческий мозг. Такие попытки оказались неудачными, потому что была полная непригодность программного и аппаратного обеспечения.
В 1956 году был проведен семинар по разработке логических задач и способам автоматизации их решения. Это был первый раз, когда был введен термин "искусственный интеллект". После семинара искусственный интеллект был признан отдельной отраслью науки. 25 лет спустя Барр и Фейгенбаум предлагают более точное определение искусственного интеллекта, в котором говорится, что искусственный интеллект (ИИ) - это область компьютерных наук, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем: пониманием языка, обучением, способностью рассуждать, решать проблемы и т.д.
Основная идея нейрокибернетики состоит в том, чтобы подтвердить уникальность человеческого мозга, который может мыслить. Следовательно, устройство искусственного интеллекта должно быть похоже на мозг. Нейрокибернетика начала детально изучать аппаратное моделирование структур, сходных со структурой человеческого мозга. Они взялись за работу по созданию и поеданию системы элементов, похожих на нейроны. Такие системы стали называть нейронными сетями.
В середине 70-х годов вместо поиска уникального алгоритма мышления родилась идея моделирования точных знаний. Это был чрезвычайно важный прорыв в области искусственного интеллекта. Новый подход заключался в представлении знаний. Созданы MYCIN и DENDRAL - это классические экспертные системы для медицины и химии.
В середине 80-х годов начинается коммерциализация искусственного интеллекта. Ежегодный денежный вклад в эту область растет, создаются экспертные системы, растет всесторонний интерес.
Разработчики различных компаний (Microsoft, Apple, Google и др.) работают над созданием продуктов с использованием искусственного интеллекта для сферы здравоохранения. В настоящее время искусственный интеллект используется в области разработки лекарств, медицинской визуализации, исследования генома и диагностики заболеваний. Созданные устройства можно обучать. Они также могут самостоятельно анализировать огромные объемы полученной информации, делать выводы и принимать решения, что позволяет экономить время, деньги и максимизировать эффект при уходе за пациентами.
Для того чтобы правильно выявить причину заболевания и обеспечить грамотное лечение, необходимо изучить данные о пациенте: посмотреть историю болезни, анализы, фотографии и т.д. Иногда самые опытные врачи не могут поставить уверенный диагноз из-за того, что не видят полной картины заболевания. Согласно аналитическим данным Google, каждый десятый пациент страдает из-за неправильного диагноза. Многие прибегали к теории о том, что искусственный интеллект поможет решить эту проблему. Некоторые больницы в Великобритании уже используют разработку Deepmind Health. Он обрабатывает всю информацию о пациенте, все его симптомы и
дает список рекомендаций лечащему врачу, который в результате ставит точный, окончательный диагноз.
Существуют системы, которые могут выдавать свои результаты не врачу, а сразу пациенту. Одной из таких систем является Ada. Она консультирует пациента, дает советы, подсказывает, к какому врачу следует обратиться, и предлагает удаленную консультацию со специалистом
Для людей, которые недавно прошли длительный период лечения или имеют хронические заболевания, была изобретена программа Sense.ly . Система выдает оповещение о времени приема лекарств, необходимости наблюдения со стороны врач, структурирует данные о состоянии пациента и отправляет статистику лечащему врачу.
На данный момент существуют системы генетического анализа, которые выявляют склонность пациента к различным заболеваниям, помогают понять первопричину заболевания и указывают, какого эффекта можно ожидать от того или иного препарата.
Ученые научились использовать искусственный интеллект при создании лекарств. Поиск правильной химической формулы для них занимает много времени. В результате желаемый результат получается не всегда. Даже множество анализов, проверок и анализов не всегда способны дать стопроцентную гарантию того, что лекарство подействует. Поэтому за помощью прибегают к искусственному интеллекту, который, в свою очередь, создает правильные химические формулы лекарств.
Иногда у больных раком остается только последняя надежда на лечение. Суперкомпьютер IBM Watson был создан в 2011 году. На данный момент его модуль Watson for Oncology применим для диагностики и лечения рака [2].
Основная миссия суперкомпьютера - найти необходимую информацию в базе данных и предоставить ее пользователю. В случае Watson for Oncology эта база данных включает более 600 тысяч медицинских отчетов и диагнозов, а также два миллиона страниц текстов из медицинских журналов и клинических испытаний в области онкологии.
Нейронная сеть может предложить несколько вариантов лечения, врач должен будет выбрать оптимальный. Врач может добавлять информацию о пациенте по мере необходимости, а компьютер в этот момент будет искать новый курс лечения в соответствии с введенной информацией и через короткий промежуток времени выдаст обновленный диагноз.
Рисунок 1. Робот QTrobot.
Одним из устоявшихся видов искусственного интеллекта в медицине является QTrobot: робот для терапии детей с заболеваниями аутистического спектра. Такие пациенты с трудом общаются с окружающими: они почти не воспринимают чужие эмоции и с трудом выражают свои собственные. Чем старше становится человек, тем труднее ему приходится, потому что проблема усугубляется. Поэтому, если вы не уделите должного внимания этому заболеванию в раннем возрасте, позже с ним будет трудно справиться.
QTrobot предназначен для детей в возрасте от четырех лет. Происходит общение с пациентом с помощью слов, жестов и различных выражений лица. Такой робот помогает ребенку со временем научиться распознавать настроения окружающих, может научить их общаться. Исходя из опыта 2018 года, выяснилось, что дети с аутизмом уделяют роботу больше внимания, чем врачу. В среднем они смотрели на него в два раза дольше. Пока робот еще не поступил в продажу, он проходит различные испытания в медицинских учреждениях.
Использование искусственного интеллекта в медицине поможет сделать диагностику заболеваний более точной, позволит эффективно прогнозировать и предотвращать заболевания. ИИ поможет спасти больше больных пациентов, повысить эффективность работы медицинских учреждений, а также облегчит работу врачей.
2. Преимущества искусственного интеллекта в медицине
Оснащенные искусственным интеллектом, инструменты выявляют существенные взаимосвязи в исходных данных и могут использоваться во всех областях медицины, включая разработку лекарств, принятие решений о лечении, уход за пациентами, а также финансовые операции и решения.
С помощью искусственного интеллекта медицинские работники могут решать очень сложные и трудоемкие задачи. Искусственный интеллект может оказаться ценным ресурсом для медицинских работников, помогая им в полной мере реализовать свой опыт и потенциал во всей экосистеме здравоохранения.
Оснащенные искусственным интеллектом инструменты могут извлекать значимую информацию из больших объемов данных, предлагая практически применимые идеи, которые могут принести пользу в разных сферах.
Искусственный интеллект, по мнению специалистов - это явление, когда неодушевлённая система (машина) имитирует действия человека с рациональным поведением. Машина обязана принимать меняющиеся информационные данные и вырабатывать правильное решение. С начала нашего века используются в медицинских целях в основном два типа искусственного интеллекта:
· Экспертные системы.
· Нейронные сети.
Фактами в базе знаний экспертной системы выступают достоверные данные в выбранной сфере. К примеру: «Здоровые люди имеют две руки». При работе в систему поступает информация о насущной проблеме: «У пациента Х одна рука». Эта информация записывается в рабочую память. Рабочая память после обращения к базе и сравнения информации формирует заключение: «Пациент Х не здоров». Но реализация экспертных систем очень затратная процедура, требующая больших ресурсов. Для проектирования хорошей экспертной системы, требуются эксперты в сфере медицины, специалисты по научным знаниям, инженеры-программисты.
Наиболее популярны сегодня нейронные сети, так как они обладают способностью обучаться. Принцип действия нейронных сетей основывается на механизме работы биологических нейронов. В программной форме, нейронные сети могут быть представлены как граф с несколькими слоями нейронов, соединяющихся в этих слоях различными способами. Каждое соединение имеет вес, который учитывается при обучении нейронной сети. При обучении нейроны, находящиеся на входе, получают исходные данные. Затем эти данные перерабатываются внутренним слоем нейронов, и нейроны на выходе уже имеют некоторые новые параметры. В случае, если эти параметры (значения) не нравятся исследователям, они могут изменить вес соединений в сети нейронов и повторить обучение. Чем значительнее объём данных, получаемых нейронной сетью, тем достовернее будет результат, выданный в ответ на запрос. Например, поступил запрос в систему: «Головная боль, повышенная температура, озноб». Нейронная сеть анализирует медицинские карты большого количества пациентов и, вероятно, сообщит результат: «Высока вероятность гриппа».
3. Использование искусственного интеллекта в медицине
· приложения и программные продукты для распознавания медицинских изображений (снимков МРТ, заключений УЗИ, кардиограмм, результатов компьютерной томографии);