Сегодня применение искусственного интеллекта в системах поддержки принятия врачебных решений продолжает вызывать интерес не только у врачей, но и у пациентов. И если у первых возникает опасение относительно своей замены цифровыми решениями, то у вторых – надежда на более качественную медицину. Правда, как обычно, где-то посередине.

Медицина – одна из самых сложных и быстро меняющихся областей, цена ошибки в которой – жизнь человека. Рекомендации по диагностике и лечению, например, онкологических болезней обновляются ежегодно. Количество публикуемых научных исследований в сутки более 50. В связи с этим системы поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта не смогут в обозримом будущем заменить врача, однако смогут внести достаточно серьезный вклад в улучшение качества диагностики и лечения различных болезней.

Все интеллектуальные системы поддержки принятия решений по их функционалу можно разделить на несколько групп:

1. помощь в постановке диагноза;
2. помощь в лечении, включая подбор и контроль терапии;
3. помощь в мониторинге пациентов, в том числе в удаленном режиме;
4. анализ данных носимых устройств и оборудования с целью поддержки принятия решений.

Давайте подробно разберем первую и вторую задачи систем поддержки принятия решений на примерах.

Помощь в постановке диагноза

Самый простой и актуальный пример – ранняя диагностика рака молочной железы. Рак молочной железы занимает первое место по распространенности среди всех онкологических болезней у женщин. По данным ВОЗ, только в 2018 году от него умерли 627 тысяч человек. Согласно статистике, им заболевает каждая восьмая женщина в мире.

Многие спрашивают меня: есть ли профилактика этого заболевания? Кроме общих рекомендаций, таких как поддержание нормального веса и адекватного режима ночного сна, занятия спортом, ограничения на молочные продукты, алкоголь, красное мясо и отказ от курения, специальных мер нет.

Но есть так называемая вторичная профилактика – ежегодная маммография. В развитых странах правильно организованные программы ранней диагностики спасают тысячи жизней в год. Однако даже в самой лучшей программе ранней диагностики в Швеции бывает так, что женщина прошла обследование, но опухоль врач не увидел. Это связано со сложностью строения молочной железы и обширной биологической разновидностью рака молочной железы.

Правильно обученные системы поддержки принятия врачебных решений увеличивают число выявленных на ранней стадии опухолей, снижают количество пропущенных образований, обращая внимание врача на подозрительные области на снимке.

Помощь в лечении, включая подбор и контроль терапии

Последнее десятилетие стало прорывным в области генетики. Сегодня мы можем изучать не только ДНК человека для понимания риска развития различных заболеваний, но и ДНК бактерий, например в нашем кишечнике – для понимания их взаимодействия друг с другом и влияния окружающей среды на них, что в свою очередь может дать информацию о том, насколько правильно функционирует кишечник. От этого зависит утилизация и выработка различных веществ, среди которых в том числе витамины. Наука, которая занимается такими исследованиями, называется метагеномикой. 

Мы можем изучать и ДНК опухоли, что дает нам возможность не только понимать, какие изменения являются движущей силой роста и развития опухоли, но и позволяет сегодня создавать препараты для лечения, которые действуют более точно и эффективно. Наука, которая занимается разработкой лекарств на основе изучения ДНК, называется фармакогеномикой.

Чем больше мы собираем информации о генетических особенностях рака различной локализации, тем более эффективные препараты могут быть разработаны. Системы поддержки процесса принятия решений, которые обучены на данных генома опухоли и других биологических различиях опухоли, могут помогать врачу быстро и точно находить оптимальную комбинацию лекарств, которая будет эффективна.

Мы также знаем, что наличие определенных изменений в ДНК опухоли может делать ее нечувствительной к различным лекарствам. Интеллектуальная система поддержки принятия решений может помочь выбрать не только оптимальную тактику лечения на основе данных ДНК опухоли, но и спрогнозировать возможную неэффективность лекарств.

В лечении рака важна не только эффективность относительно самой опухоли, но и минимизация риска развития побочных эффектов от проводимого лекарственного лечения. Исследования показывают, что на основе анализа ЭКГ пациента система поддержки принятия решений может спрогнозировать риск развития повреждений сердца.

Носимые устройства позволяют дистанционно мониторировать пульс, давление и получать запись ЭКГ, прогнозировать риск развития тяжелых осложнений, что дает возможность врачу заблаговременно либо начать профилактику, либо заменить лекарство.

Носимые устройства, снимающие ЭКГ, являются одним из интереснейших примеров дистанционного мониторинга здоровья пациента. Сегодня на основании данных ЭКГ разработаны системы, которые могут предсказать высокую вероятность развития сахарного диабета. Такое решение было разработано Лабораторией медицинского искусственного интеллекта «Сбера».

А некоторые компании рассматривают возможность использования специализированных стелек для обуви, способных анализировать походку человека и прогнозировать риск развития различных неврологических заболеваний, таких как рассеянный склероз.

Сегодня можно с уверенность сказать, что дальнейшее развитие медицины невозможно без так называемого искусственного интеллекта. Симбиоз машины и человека – основа будущего прогресса.

Фото на обложке: Pexels