В будущем искусственный интеллект будет играть важную роль в медицине. В диагностике уже проведены успешные испытания: например, компьютер научился с высокой точностью классифицировать изображения в зависимости от того, есть на них патологические изменения или нет. Однако сложнее обучить искусственный интеллект исследовать изменяющееся во времени состояние пациентов и рассчитывать предложения по лечению — именно это и было сделано в TU Wien в сотрудничестве с Медицинским университетом Вены.
На основе обширных данных, полученных в отделениях интенсивной терапии различных больниц, был разработан искусственный интеллект, который дает рекомендации по лечению людей, нуждающихся в интенсивной терапии в связи с сепсисом. Проведенный анализ показывает, что искусственный интеллект уже превосходит качество человеческих решений. Однако сейчас важно обсудить и правовые аспекты применения таких методов.
Оптимальное использование имеющихся данных
«В отделении интенсивной терапии круглосуточно собирается множество различных данных. За пациентами ведется постоянное медицинское наблюдение. Мы хотели выяснить, можно ли использовать эти данные еще лучше, чем раньше», — говорит профессор Клеменс Хайцингер из Института анализа и научных вычислений TU Wien (Вена). Он также является содиректором межфакультетского «Центра искусственного интеллекта и машинного обучения» (CAIML) в TU Wien.
Медицинские работники принимают решения на основе хорошо обоснованных правил. Чаще всего они хорошо знают, какие параметры необходимо учитывать для оказания наилучшей медицинской помощи. Однако компьютер может легко учесть гораздо больше параметров, чем человек, и в некоторых случаях это может привести к принятию даже лучших решений.
Компьютер как агент планирования
«В нашем проекте мы использовали форму машинного обучения, называемую обучением с подкреплением», — говорит Клеменс Хайцингер. «Речь идет не просто о простой категоризации — например, о разделении большого количества изображений на те, на которых видна опухоль, и те, на которых ее нет, — а о временном изменении прогрессии, о развитии, через которое, вероятно, пройдет конкретный пациент. С математической точки зрения это нечто совершенно иное. В медицине в этом направлении проводилось мало исследований».
Компьютер становится агентом, принимающим собственные решения: если пациент здоров, компьютер «вознаграждается». Если состояние ухудшается или наступает смерть, компьютер «наказывается». Задача компьютерной программы — максимизировать свое виртуальное «вознаграждение», выполняя те или иные действия. Таким образом, обширные медицинские данные могут быть использованы для автоматического определения стратегии, обеспечивающей особенно высокую вероятность успеха.
Уже лучше, чем человек
«Сепсис является одной из наиболее распространенных причин смерти в реаниматологии и представляет собой огромную проблему для врачей и больниц, поскольку раннее выявление и лечение имеют решающее значение для выживания пациентов», — говорит профессор Оливер Кимбергер из Медицинского университета Вены. «До сих пор в этой области не было сделано ни одного прорыва в медицине, что делает поиск новых методов лечения и подходов еще более актуальным. По этой причине особенно интересно изучить, насколько искусственный интеллект может способствовать улучшению медицинского обслуживания в этой области». Использование моделей машинного обучения и других технологий искусственного интеллекта дает возможность улучшить диагностику и лечение сепсиса, что в конечном итоге повышает шансы на выживание пациентов».
Анализ показывает, что возможности ИИ уже превосходят человеческие: «Показатели излечения в настоящее время выше при использовании стратегии ИИ, чем при чисто человеческих решениях. В одном из наших исследований показатель излечения с точки зрения 90-дневной смертности был увеличен примерно на 3% и составил около 88%», — говорит Клеменс Хайцингер.
Конечно, это не означает, что медицинские решения в отделении интенсивной терапии следует доверять только компьютеру. Но искусственный интеллект может работать как дополнительное устройство у постели больного, и медицинский персонал может обращаться к нему и сравнивать свои собственные оценки с предложениями искусственного интеллекта. Такие искусственные интеллекты могут быть весьма полезны и в образовании.