Искусственный интеллект в медицине. Как умные технологии меняют подход к лечению - стр. 17

Только после решения всех этих проблем мы будем готовы к переходу к новой медицине, в инструментарий которой будет интегрирован искусственный интеллект. Мы оценим, как машинное распознавание паттернов повлияет на работу рентгенологов, патологоанатомов и дерматологов – то есть врачей-«паттернистов». Но искусственный интеллект проникнет во все сферы медицины, даже в те, где заняты врачи и хирурги, не занимающиеся распознаванием паттернов. Одна из сфер, особенно остро нуждающихся в изменениях, – это психиатрия, где наблюдается разительное несоответствие между количеством пациентов, страдающих, например, депрессией, и ограниченным количеством специалистов, которые могут оказать им квалифицированную помощь или предупредить развитие болезни. Искусственный интеллект, вполне возможно, сможет сыграть критически важную роль в дальнейшем развитии психиатрии и улучшении качества психиатрической помощи.

Но искусственный интеллект, и в частности глубокое обучение, повлияет не только на практическую медицину. Косвенным образом ИИ преобразит и биомедицинские науки в целом. Например, облегчит разработку новых лекарств. Искусственный интеллект поможет извлекать полезные сведения из комплексных массивов данных, среди которых миллионы последовательностей нуклеотидов в геномах, сложные структуры человеческого мозга, интегрированные потоки данных, получаемые в режиме реального времени с многочисленных датчиков, которые регистрируют показатели жизнедеятельности. В основе этих усилий – стремление позаботиться о пациенте, но стремительное развитие фундаментальной науки и методов разработки новых лекарств тоже окажет огромное влияние на медицину.

Искусственный интеллект может внести революционные изменения и в другие аспекты нашей жизни, которые так или иначе обусловлены отношением к здоровью. Один из таких аспектов касается нашего питания. Неожиданное, но уже применяемое на практике достижение машинного обучения – это создание потенциальной научной основы для персонализированного здорового питания. Это поистине удивительное достижение – знать, какие виды пищи наилучшим образом подходят каждому конкретному индивидууму.

Сейчас мы можем предсказать, какие виды пищи могут вызвать резкий подъем уровня глюкозы в крови у здорового человека, не страдающего сахарным диабетом. Благотворное действие персонализированного питания способно далеко превзойти эффект традиционных диетических рекомендаций – классических «пирамид питания» или, например, модных в свое время диет (диета Аткинса или «диета Южного пляжа»), не имеющих под собой твердой доказательной базы. Применяя искусственный интеллект, мы сможем проанализировать огромные массивы данных и предсказать будущие направления развития «умной» диетологии. Многие из этих бытовых новшеств пойдут рука об руку с виртуальным медицинским помощником. Скорее всего, это будет голосовой ассистент, как Siri, Alexa или Google Home: едва ли все сведется к иконкам на экране. Мне кажется, что лучший способ – это создание некоего виртуального аватара или даже голограммы (но если кому-то удобнее, то можно получать информацию и в виде обычного текста или электронных писем). Виртуальный медицинский ассистент – это квинтэссенция глубокого машинного обучения всем индивидуальным данным, тщательно собранным, непрерывно совершенствуемым и объединенным со всем массивом биомедицинских знаний; при этом такой ассистент способен и давать обратную связь, и обучать пользователя. Такие системы поначалу будут ориентированы на специфические заболевания – например, на сахарный диабет или артериальную гипертонию, – но со временем они начнут представлять собой обширные платформы для заботы о здоровье, которые помогут предотвращать болезни или лучше их лечить.