Начало статьи находится здесь
Долголетие: может ли ИИ реально продлить жизнь?
Старение сопровождается множеством хронических заболеваний: сердечно-сосудистыми проблемами, диабетом, нейродегенеративными болезнями и др.
- ИИ может прогнозировать риски возникновения таких болезней. Причем задолго до появления первых симптомов.
- Например, на основе образа жизни пациента, сочетания генетических и экологических факторов ИИ выявляет паттерны, указывающие на возможное развитие инсульта.
- Компании, такие как Insilico Medicine, уже используют глубокое обучение для поиска биомаркеров старения (воспаление, окислительный стресс) и создания персонализированных методов лечения.
Однако жить долго — это не просто лечить болезни на ранней стадии, но и оставаться здоровым, чтобы наслаждаться жизнью. ИИ помогает и здесь, превращая профилактику в нечто большее, чем скучную обязанность.
Статья Allianz Care подчеркивает, что ИИ помогает предотвращать болезни, анализируя данные о вашем здоровье и предлагая персональные рекомендации, чтобы избежать проблем. Например, если у вас есть генетическая предрасположенность к диабету, ИИ может подсказать, как изменить диету или образ жизни, чтобы избежать развития заболевания.
Кроме того, ИИ ускоряет разработку новых лекарств. Вместо десятилетий экспериментов в лабораториях ИИ моделирует, как препараты будут работать, сокращая время до выхода на рынок. Это значит, что новые способы лечения хронических болезней или возрастных изменений могут появиться быстрее, чем вы успеете состариться.
ИИ также поддерживает психическое здоровье. Алгоритмы могут отслеживать признаки стресса или депрессии через ваши действия — например, как часто вы проверяете телефон или как долго спите. Некоторые приложения с ИИ уже предлагают упражнения для релаксации или напоминают о необходимости сделать паузу.
Невидимый контролер: как ИИ страхует врачей от ошибок
Одной из ключевых проблем современной медицины являются врачебные ошибки и перегруженность докторов.
ИИ способен анализировать электронные медицинские записи, выявлять возможные ошибки в диагнозах, а также предупреждать о потенциальных осложнениях и рисках назначенного лечения.
Исследование, проведенное Дэвидом Бейтсом из Центра искусственного интеллекта и систем обучения биоинформатике в Массачусетской больнице общего профиля показало, что каждое четвертое посещение больниц Массачусетса приводит к нанесению какого-либо вреда пациенту. Многие из этих инцидентов связаны с побочными эффектами лекарственных препаратов.
«ИИ должен уметь выявлять проблемы, связанные с приемом лекарств, и определять их гораздо точнее, чем мы можем делать это сейчас», — сказал Бейтс.
Другая важная область — автоматизация рутинных задач. Развитие «умной» медицинской документации позволяет врачам меньше времени тратить на заполнение бумаг и больше — на взаимодействие с пациентами.
В США уже тестируются системы «амбентной документации», которые записывают диалоги между врачом и пациентом, автоматически структурируют информацию и предлагают возможные диагнозы и методы лечения.
«Это не самое магическое применение ИИ, но оно действительно помогает врачам, снижая их выгорание» — заявил Бернард Чанг из Гарвардской медицинской школы.
Фармацевтика будущего: как ИИ ускоряет разработку лекарств
Модели глубокого обучения позволяют анализировать молекулярные структуры и прогнозировать их взаимодействие.
Доктор Маринка Зитник с кафедры биомедицинской информатики в Гарвардской медицинской школе разработала модель Procyon, которая изучает функции белков в организме и их связи с различными заболеваниями.
Это значительно ускоряет разработку лекарств, снижая необходимость в дорогостоящих лабораторных экспериментах.
Любопытная информация: ученые точно не знают, какие функции выполняют 20% человеческих белков. А 95 процентов всех исследований посвящены тем белкам, которые уже хорошо изучены (их немало – аж 5000).
Опасности и риски: когда ИИ в медицине может навредить
Несмотря на огромный потенциал, ИИ – лишь инструмент, который в умелых руках может быть полезен, а в неопытных - опасен.
Одной из его главных проблем является предвзятость данных: исторически медицинские исследования были сосредоточены на западных пациентах. А это создает риск несправедливости решений, принимаемых искусственным разумом.
Например, Лео Чели, сотрудник медицинского центра Beth Israel Deaconess, утверждает, что алгоритмы могут ошибаться при анализе данных пациентов, не говорящих на английском. Это может приводить к недооценке их состояния и снижению качества медицинского обслуживания.
Чели сослался на исследование различий в уходе между англоговорящими и неанглоговорящими пациентами, госпитализированными с диабетом. Неанглоговорящих пациентов будят реже для проверки уровня сахара в крови, что повышает вероятность того, что изменения будут пропущены. Однако это влияние скрыто, поскольку данные явно не предвзяты, а лишь неполны, хотя они все равно способствуют неравенству в уходе.
«Мы должны проектировать системы ИИ с учетом человеческого фактора, а не просто строить алгоритмы» — Лео Чели.
Вывод
Технологии на основе ИИ демонстрируют свою полезность в разных областях медицины — от автоматизации диагностики до улучшения клинических исследований. Однако еще не решен вопрос о корректности работы ИИ и устранении предвзятости данных.
Врачи, ученые и разработчики продолжают искать способы интеграции ИИ в здравоохранение так, чтобы он дополнял человеческий опыт, а не подменял его.
Как сказал Адам Родман, профессор Гарвардской медицинской школы:
«Оптимист во мне надеется, что ИИ сделает нас, врачей, лучшими версиями самих себя для лучшего ухода за пациентами».