Искусственный интеллект в скрининге заболеваний: перспективы развития направления

Терапевты

Искусственный интеллект — технология, которая, имитируя деятельность человеческого мозга, позволяет решать сложнейшие задачи по обработке и анализу массивов данных. Алгоритмы способны заменить голосовых ассистентов, распознавать лица, генерировать изображения и музыку, делать экономические прогнозы и многое другое.

ИИ в радиологии

Диагностика на основе искусственного интеллекта — одно из самых перспективных направлений медицины и радиологии в частности. Около 48% европейских радиологов готовы активно использовать ИИ в качестве рабочего инструмента, потому что:

ИИ помогает диагностировать заболевания на ранней стадии, когда патология не заметна человеческому глазу;
ИИ позволяет контролировать качество диагностики, проведенной человеком;
Качество диагностики повышается, а временные затраты сокращаются.

При этом ИИ — самообучающаяся система. То есть со временем технология работает только лучше — чем больше шаблонов обработает ИИ, тем точнее будут результаты скрининга.

Какие задачи в рентгенологии решает искусственный интеллект?

технология выделяет снимки, которые нуждаются в первоочередном внимании врача;
ИИ умеет самостоятельно анализировать снимки и выделять области с патологическими изменениями. Также алгоритм классифицирует и оценивает серьезность патологии. Это помогает в дальнейшей постановке диагноза;
ИИ делает снимки более качественными: увеличивает резкость, убирает шумы. Благодаря этому врачи могут сократить дозу контрастного вещества, которое вводится пациентам при МРТ.
ИИ может предсказать развитие заболевания, возможные реакции организма на терапию, а также риск перерождения доброкачественного новообразования.
искусственный интеллект предлагает метод исследования и готовит набор 3D-моделей органов заранее. Это позволяет быстрее увидеть результат и поставить диагноз.

98% организаций здравоохранения уже запустили или планируют реализовать стратегию внедрения ИИ. Быстрее всего этот процесс происходит в Азии — в частности, в Китае. Примером служит интернет-платформа Ping An Good Doctor, где количество зарегистрированных пользователей превысило 420 миллионов. Это онлайн-платформа управления здоровьем, в интерфейс которой интегрируются мобильные технологии и искусственный интеллект.

ИИ и пандемия

Пандемия COVID-19 стала катализатором распространения ИИ в медучреждениях по всему миру. Компания Bracco Imaging Group, международный лидер в области диагностической визуализации, совместно с Centro Diagnostico Italiano создала проект AIforCOVID. Это платформа, где в открытом доступе располагается база данных с более чем 800 рентгеновскими снимками грудной клетки. Эта информация должна помочь обучить алгоритмы и ускорить диагностику. На платформе для медицинских учреждений есть возможность пополнять базу данных своими исследованиями.

В диагностике ковида ИИ полезен не только рентгенологам. Китайская компания Megvii Technology Limited выпустила набор интеллектуальных систем измерения температуры с поддержкой искусственного интеллекта под брендом Ming Ji. Эти системы уже широко используются в Китае и Японии для температурного скрининга в местах большого скопления людей: школах, бизнес-центрах и торговых центрах. Система работает с помощью инфракрасных камер и способна измерять температуру пяти людям одновременно. Погрешность составляет всего ±0,3°C. Если через рамку проходит посетитель с повышенной температурой, срабатывает предупреждение.

В России также создали решение для быстрой диагностики коронавирусной инфекции. AI Resp анализирует по аудиозаписи дыхание, речь, кашель пациента и выдает заключение: какова вероятность, что человек болен.

Какие еще разработки в области ИИ скоро станут незаменимы при скрининге

Заболевания	Исследования
Опухоли головного мозга	Исследователи Медицинской школы Икана на горе Синай обучили ИИ для дифференциальной диагностики. Алгоритм способен распознать: лимфому центральной нервной системы, глиобластому, метастазы в мозг. На МРТ они выглядят очень похожими. А алгоритм позволяет повысить точность диагностики на 19%. Их коллеги из университета Олд Доминион в Вирджинии создали метод, который помогает не только распознать глиому, но и дать прогноз выживаемости. Он основывается на информации об интенсивности некроза, отека опухоли. Также алгоритм выявляет местонахождение глиомы и подтип.
Рак молочной железы	Ученые из Массачусетского технологического института создали систему Mirai. Она изучат маммограммы и предсказывает вероятность опасного заболевания, а также дает дальнейшие рекомендации. Точность распознавания недуга — 76%. Британская компания DeepMind AI и Google Health также разработали алгоритм для определения рака молочной железы по маммограммам. Заключения ИИ сопоставили с диагнозами врачей. Машины оказались более точными и быстрыми. Значительно уменьшилось количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов.
Сердечно-сосудистые заболевания	Исследователи Института сердца Шмидта создали инструмент на базе искусственного интеллекта, который эффективно идентифицирует два сложно определимых состояния сердца, опасных для жизни: гипертрофическую кардиомиопатию и сердечный амилоидоз. Чтобы обучить алгоритм, были использованы 34 000 изображений УЗИ сердца.
Скрытые переломы	Китайские исследователи также устроили «состязание» между ИИ и врачами. На этот раз — по обнаружению переломов. Для эксперимента были использованы 2340 снимков. Машины оказались так же хороши, как рентгенологи, но не столь точны в сравнении с ортопедами. Алгоритм искусственного интеллекта AI BoneView из Бостонского университета позволил ускорить диагностику скрытых переломов. Сеть помогла сократить пропущенные переломы на 29%. Исследователи считают, что их разработка может быть применена также для диагностики других заболеваний.
Неврологические заболевания	В университете Британской Колумбии исследователи придумали, как использовать ИИ для диагностики рассеянного склероза. При заболевании сокращается количество вещества, которое участвует в образовании оболочек нервных волокон, — миелина. Исследователи обучили алгоритм анализировать карты миелина и выявлять подозрительные сегменты.Точность дифференциации составила 87,9%. Коллеги из Литвы разработали метод для выявления скрытых признаков болезни Альцгеймера в нейровизуализации. Алгоритм проанализировал 61 502 МРТ-изображений и научился классифицировать срезы головного мозга. Система смогла диагностировать Альцгеймер в 99% случаях: в эксперименте участвовали 30 095 снимков.

Чего ждать от ИИ в будущем

В будущем алгоритмы возьмут часть работы рентгенологов на себя и смогут ускорить скрининг. ИИ будет использоваться на всех этапах:

Автоматическое сопоставление нескольких снимков для выявления динамики заболевания и эффективности лечения.
Индивидуальные прогнозы течения заболевания отдельных пациентов, оценка выживаемости.
Выявление патологий на скрининговых изображениях.

Несмотря на значительные успехи использования ИИ для скрининга, разработки носят в большей степени экспериментальный характер. На то, чтобы искусственный интеллект стал настоящим помощником для врачей, понадобится около 25 лет.

Список использованных источников

What is Artificial Intelligence (AI)?. URL: https://www.ibm.com/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence
An international survey on AI in radiology in 1,041 radiologists and radiology residents part 1: fear of replacement, knowledge, and attitude. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33744991/
What Is Deep Learning? URL: https://nl.mathworks.com/discovery/deep-learning.html
Evaluation of an AI-Based Detection Software for Acute Findings in Abdominal Computed Tomography Scans. URL: https://ur.art1lib.com/book/79134680/54caf6
Artificial Intelligence in Radiology: Current Technology and Future Directions. URL: https://www.thieme-connect.com/products/ejournals/pdf/10.1055/s-0038-1673383.pdf
Künstliche Intelligenz bei Bildauswertung und Diagnosefindung. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s00112-021-01230-9
Predicting cancer outcomes with radiomics and artificial intelligence in radiology. URL: https://www.researchgate.net/publication/355383965_Predicting_cancer_outcomes_with_radiomics_and_artificial_intelligence_in_radiology
AI Survey: Health Care Organizations Continue to Adopt Artificial Intelligence to Help Achieve Better, More Equitable and Affordable Patient Outcomes. URL: https://www.unitedhealthgroup.com/newsroom/2021/2021-12-15-optum-ai-survey-for-better-equitable-affordable-outcomes.html
China in the Global Healthcare Ecosystem. URL: https://www.svb.com/globalassets/library/managedassets/pdfs/china-global-healthcare-report-2020.pdf
Company Overview — Ping An Good Doctor. URL: https://www.pagd.net/allPage/aboutUs/47?lang=EN_US
The AIforCOVID imaging archive. URL: https://aiforcovid.radiomica.it/
AIforCOVID: Predicting the clinical outcomes in patients with COVID-19 applying AI to chest-X-rays. An Italian multicentre study. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841521002619
MEGVII’s Ming Ji Mini Solution Deployed in global markets to Combat COVID-19. URL: https://en.megvii.com/news_detail/id/165
Приложение для диагностики COVID-19 (коронавируса) онлайн. URL: https://sbermed.ai/diagnostic-center/our-algorithms/lungs/
Machine learning for semiautomated classification of glioblastoma, brain metastasis and central nervous system lymphoma using magnetic resonance advanced imaging — Swinburne — Annals of Translational Medicine. URL: https://atm.amegroups.com/article/view/21264
Context aware deep learning for brain tumor segmentation, subtype classification, and survival prediction using radiology images. URL: https://www.nature.com/articles/s41598-020-74419-9
MIT professor’s AI predicts breast cancer risk from mammograms. URL: https://www.washingtonpost.com/technology/2021/12/21/mammogram-artificial-intelligence-cancer-prediction/
International evaluation of an AI system for breast cancer screening. URL: https://www.deepmind.com/publications/international-evaluation-of-an-ai-system-for-breast-cancer-screening
New Artificial Intelligence Tool Detects Often Overlooked Heart Diseases. URL: https://www.cedars-sinai.org/newsroom/new-artificial-intelligence-tool-detects-often-overlooked-heart-diseases/
Artificial intelligence detection of distal radius fractures: a comparison between the convolutional neural network and professional assessments. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6718190/
Study finds artificial intelligence accurately detects fractures on X-rays. URL: https://medicalxpress.com/news/2021-12-artificial-intelligence-accurately-fractures-x-rays.html
Deep Learning of Joint Myelin and T1w MRI Features in Normal-Appearing Brain Tissue to Distinguish Between Multiple Sclerosis Patients and Healthy Controls. URL: https://www.researchgate.net/publication/320407046_Deep_Learning_of_Joint_Myelin_and_T1w_MRI_Features_in_Normal-Appearing_Brain_Tissue_to_Distinguish_Between_Multiple_Sclerosis_Patients_and_Healthy_Controls
Multiple sclerosis — a review — Dobson — 2019 — European Journal of Neurology. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ene.13819
Analysis of Features of Alzheimer’s Disease: Detection of Early Stage from Functional Brain Changes in Magnetic Resonance Images Using a Finetuned ResNet18 Network. URL: https://portalcris.vdu.lt/server/api/core/bitstreams/f9b5d1f5-af68-4ed9-a6bf-2969ddf60b3e/content
Artificial Intelligence for the Future Radiology Diagnostic Service. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7875875/
Долгая счастливая жизнь. Как технологии будущего помогут победить болезни и спасут миллиарды жизней? URL: https://lenta.ru/articles/2021/11/09/screening/

Актуальное

Всемирная организация здравоохранения призывает отказаться от курения в период пандемии коронавируса. Как связана вредная привычка с вирусом и почему пациентов стоит убеждать следовать рекомендации – рассказываем на простой инфографике.

Читать статью

Комментарии: 0

или

чтобы оставить комментарий.