3. Применение в медицине.

«Умные» медицинские продукты, сервисы и процессы уже разрабатывают такие компании как IBM, Google, Apple, Microsoft, General Electric и многие другие: по данным исследовательской компании Venture Scanner, их более 800. Активнее всех действуют компании из США, Великобритании и Израиля.

Аналитики из IDC подсчитали, что к 2018 году 30% медицинских организаций предложат клиентам услуги на базе искусственного интеллекта. В этом материале мы расскажем, что сегодня умеют делать интеллектуальные системы, и кто занимается их разработкой.

Согласно международным исследованиям, применение искусственного интеллекта в медицине способно увеличить валовую прибыль компаний в индустрии здравоохранения. В 2016 году доля европейского рынка ИИ была оценена в $270 млн при ожидаемом ежегодном росте более 35%. По оценкам BIS Research, к 2025 году общий рынок ИИ в здравоохранении достигнет $28 млрд при CAGR более 45,1%, а рынок ИИ для медицинской визуализации и диагностики — $2,5 млрд.

Основной мотивацией для развития ИИ в медицине является рост затрат на здравоохранение и соответствующая необходимость в их ограничении, проблема качества диагностики: около 20-30% медицинских исследований являются неточными или неточно интерпретируются, стремление к стандартизации и автоматизации рутинных функций вплоть до создания самоуправляемых диагностических моделей.

Еще одним очевидным стимулом развития ИИ является огромный объем данных, которые генерируются всевозможными медицинскими устройствами и информационными системами. При этом, после 3 месяцев хранения менее 15% медицинских данных оказываются востребованными врачами. ИИ привлекает возможностью придать смысл и добавленную стоимость накопленной информации. Автоматизация рутинных действий по сбору и анализу разрозненных медицинских данных позволила бы повысить точность ранней диагностики и прогнозирования развития болезней, оценку эффективности лечения.

Таким образом, трудно найти лучший момент, чем вчера, для инвестиций в быстрорастущие компании на рынке ИИ в здравоохранении. Основным экономическим драйвером при этом, отраженном в девизе знаменитой американской клиники Мэйо «doing more with less», является возможность снижения затрат в системе здравоохранения при сохранении эффективности.

4.1 Обработка данных о пациентах.

Каждый медицинский снимок, протокол осмотра и анамнез содержит информацию, которая позволяет точно поставить диагноз и назначить лечение. К сожалению, даже опытные врачи не всегда видят полную картину заболевания, потому что данные в медицинской карте не структурированы, а история болезни может быть слишком объемной. На эффективность их работы также влияет усталость и в некоторых случаях — недостаток знаний в узких областях.

Часть заболеваний, например онкологических, можно победить, если вовремя распознать неочевидные симптомы и начать лечение. По данным Google, каждый десятый пациент страдает из-за неправильной интерпретации медицинской информации.

Искусственный интеллект может решить эту проблему. «Умные» разработки для оценки состояния пациента и предварительной диагностики предлагают корпорации Google (Deepmind Health) и IBM (Watson Health).

Решение Google уже работает в нескольких больницах, в том числе в Британской офтальмологической клинике «Moorfields». Google Deepmind Health анализирует доступную информацию о симптомах пациента и выдает список рекомендаций. Врач, используя подсказки цифрового помощника, назначает курс лечения.

IBM Watson Health тоже помогает ставить диагнозы: распознавать тромбоз вен, кардиомиопатию, сердечные приступы. Известен случай, когда IBM Watson, определил у 60-летней пациентки, которой изначально поставили неправильный диагноз, редкую форму лейкемии. Для этого система за 10 минут «изучила» 20 млн научных статей о раке.

Искусственный интеллект позволяет оценивать влияние медикаментов на организм пациента. Например, в медицинском центре Университета Вандербильта алгоритм ИИ помогает врачам лучше понимать, как генетические особенности больного влияют на течение болезни, и какой эффект окажет новое лекарство.

Агентство Frost & Sullivan отмечает, что технологии искусственного интеллекта повышают точность постановки диагнозов на 30–40%, при этом стоимость медобслуживания снижается наполовину.

Например, в Госпитале Джонса Хопкинса говорят, что интеллектуальная система, разработанная вместе с GE Healthcare Partners, позволила на 30% ускорить процесс назначения лечения.