Доктор AI-болит 7 примеров того, что современная медицина – территория роботов

Медицина – это не только знания и опыт, но и ответственность. Деятельность медика связана с человеческой жизнью, и он отвечает (вплоть до суда) за каждое принятое им решение. Поскольку ИИ не может нести никакой ответственности, то не может и заменить врача, даже если знает в тысячу раз больше. Решение принимает человек, ИИ максимум имеет консультирующий статус. Потому в ближайшем обозримом будущем в кабинетах нас все же будут встречать живые врачи. Но, весьма вероятно, уже не в одиночестве.

Так в каких кабинетах рядом с обычным врачом незримо присутствует доктор AI-болит?

1. Регистратура

Первичный прием пациентов и сортировка их по специалистам – задача вполне посильная даже для сегодняшних ИИ. В конце концов, медсестра на приеме делает не так уж много – проводит формальный опрос, замеряет температуру, определяет, к какому врачу следует направить с таким набором симптомов, а если не уверена – то пошлет к терапевту, пусть он разбирается. Цена ошибки невелика – если пациент придет не к тому врачу, тот его просто перенаправит к нужному, а ИИ-медсестра учтет ошибку и скорректирует алгоритм.

Поэтому на входе в поликлинику ИИ появляются первыми: классификация данных – их сильная сторона. А еще они умеют быстро заполнять электронные карточки, подтягивать из базы данных медицинскую историю пациента, учитывать загруженность персонала, расписание специалистов, наличие очередей и так далее.

Кроме того, они никогда не хамят посетителям.

Чего они не могут? Принять нестандартное решение, основываясь на опыте и интуиции. Бывает, что человек не может адекватно описать свое состояние, недооценивает серьезность ситуации, неверно описывает симптоматику, находится в измененном состоянии сознания и так далее. Опытная медсестра может отметить это на основании совокупности микропризнаков, которые крайне сложно алгоритмизировать для оценки ИИ, и принять решение, взяв ответственность на себя, – например, направить без очереди или вызвать «скорую».

Так что, как бы ни был полезен ИИ в регистратуре, но и тут его вряд ли оставят одного.

2. Кабинет инструментальной диагностики

Диагностика – самое очевидное применение ИИ в медицине. Задача вида «по совокупности признаков это похоже на…» – типичная задача, которую решают нейросети ежедневно. В медицине наиболее распространенное применение ИИ – обработка изображений. Диагностика по рентгеновскому снимку, УЗИ, КТ, МРТ и так далее – везде, где надо внимательно рассмотреть картинку и найти аномалию. Внимательностью и терпением ИИ превосходит любого человека, задача «найдите 10 отличий» для него и не задаче вовсе. Кроме того, нейросеть можно обучить на миллионах уже обработанных снимков, показывая: «Вот это – норма, а это – нет». Ни у какого врача жизни не хватит просмотреть столько материала, его опыт ограничен, а вот у ИИ никаких ограничений нет.

Сейчас ИИ показывает удивительные успехи в диагностике рака. В этом направлении работают множество ведущих компаний, таких, как IBM (в коллаборации с Джонсон & Джонсон), Microsoft и другие. Анализ медицинских изображений опухолей и математический анализ развития клеток дают возможность разгрузить дефицитных специалистов-радиологов, направляя к ним подозрительные случаи, выявленные ИИ. Пока эта практика используется только в клинических испытаниях, а не массово, потому что цена ошибки слишком высока, но результаты обнадеживают – ИИ может предположить онкологию по КТ на год раньше, чем это делает врач. А в лечении рака ранняя диагностика – ключевой фактор.

3. Врач общей практики

Диагностирование «по набору симптомов», чтобы выписать рецепт или направить к узкому специалисту, – задача терапевта. Казалось бы, он работает в данном случае как чат-бот, в режиме «вопрос-ответ», это хорошо алгоритмизируется, и ИИ должен быть на высоте – но нет, не все так просто.

Такие ИИ используются для удаленной диагностики (например, они популярны в сельской местности Великобритании, если местный «доктор Ватсон» переехал за длинным фунтом в Лондон, на Бейкер-стрит). Система не лишена достоинств – в случаях, не угрожающих жизни пациента, она экономит ему кучу денег на приеме специалиста, давая рекомендации по лечению простуды. Однако пандемия выявила принципиальный недостаток такого подхода – ИИ не только не способен отличить ковид от ОРЗ, но и вообще, похоже, плохо подходит для эпидемических ситуаций. Скажем, все попытки использования ИИ для диагностики Covid-19 провалились – эффективность алгоритмов недостаточна.

Но и в менее экстремальных условиях, при обычной диагностике, ИИ пока сильно уступает живому врачу – тот реагирует не только на то, что говорит пациент, но и на то, как он это говорит. Люди не всегда могут адекватно оценить свое состояние и описать симптомы, особенно в ситуации стресса, которой является болезнь.

В способности считывать невербальные сигналы представителей своего вида у нас многотысячелетняя практика, тут ИИ еще учиться и учиться. Так что в кабинете терапевта еще долго будет сидеть живой врач, а вот что касается телемедицины для удаленных регионов – практика использования ИИ постепенно расширяется, в том числе и в нашей стране.

Вероятно исходя из логики, что лучше ИИ-врач, чем никакого.

4. Операционная

Как ни странно, робот-хирург, в отличие от робота-терапевта, уже существует и вовсю используется. Это называется «робот-ассистированная хирургия», когда операцию проводит врач, а манипулирует инструментами робот-помощник. Это особенно востребовано в микрохирургии, где человеческие руки – слишком грубый и неточный инструмент. Так, например, робот-хирург MiroSurge компании Medtronic может проводить операции на бьющемся сердце без подключения аппарата искусственного кровообращения.

ИИ здесь тоже задействован – при операциях на закрытом сердце он помогает врачам формировать картинку за счет обработки и анализа рентгеновских изображений:

В общем, шанс встретить в операционной робота сейчас достаточно велик, но без людей, разумеется, тоже не обойдется.

5. Наблюдающий врач

Некоторые болезни требуют постоянного мониторинга состояния пациента. Если он лежит в больнице – это достаточно тривиальная задача. Но человек с хроническим заболеванием не может провести в палате всю жизнь, и встает проблема удаленного контроля. Например, уровня сахара в крови у диабетиков (особенно актуально это для случаев детского диабета). Современные вживляемые системы сами контролируют состав крови, сами вводят препараты, сами передают данные в облачную базу данных. Здесь ИИ на высоте – контроль, анализ, а главное – он может начать вводить препарат раньше, чем человек сам заметит симптомы ухудшения. Приложение, разработанное Medtroniс совместно с IBM, способно определить критическое снижение уровня сахара в крови за 3 часа до самого события.

Да, это делает пациента немножко киборгом. Но одновременно позволяет вести почти полноценную жизнь.

6. Кабинет физиотерапии

ИИ уже ждет вас прямо за порогом. Интеллектуальные протезы, роботы-помощники, а главное – самообучающиеся алгоритмы, которые подстраиваются индивидуально под каждого пациента, помогают ему преодолеть дисфункции его состояния. Это первый кабинет, где вы можете и не встретить человека. Если не сейчас, то в самом ближайшем будущем.

7. Аптека

Разработка медицинских препаратов давно уже идет с широким использованием ИИ. Если в доктора умные алгоритмы пока годятся ограниченно, то в фармацевты – во всей полноте. Микроскопический анализ, изучение эффективности препаратов, исследование вирусов и поиск эффективных вакцин – это полностью освоенная ИИ область деятельности.

В лабораториях мировых фармацевтических корпораций уже сложно найти область, где ИИ не применяется. И если выписывают лекарства все еще врачи, то создают их все чаще компьютеры.

Доктор AI-болит не устает, не нервничает, не может заразиться от пациента, не требует зарплаты и многолетнего обучения в ВУЗе, не ленится заполнять карточки и формуляры, может работать с тысячами пациентов одновременно и ни одному не нахамить при этом. И да – он точно не «купил диплом».

Сможет ли он полностью заменить опыт, интуицию и эмпатию живого врача, или так и останется «продвинутым онлайн-справочником»? Это мы узнаем в самом ближайшем будущем, ведь прогресс сейчас идет очень быстро.