Технології штучного інтелекту в сучасній медицині: впровадження та проблематика

Вступ

Стрімкий розвиток інформаційних технологій спостерігається сьогодні в кожній галузі людської діяльності. Сучасна медицина активно впроваджує інформатизацію у всіх сферах надання послуг та опрацювання даних, що, своєю чергою, ставить нові рівні вимог до адаптації та опанування навичок фахівців галузі охорони здоров’я. Розвиток та впровадження технологій штучного інтелекту (ШІ) змінює вектор надання медичних послуг, відкриває нові можливості в методах лікування, в діагностиці, в опрацюванні даних та ухваленні клінічних рішень, розробці новітніх лікарських препаратів. До того ж для систем ШІ характерне постійне навчання та поповнення бази знань, що породжує неосяжні для людини перспективи. Безумовно, це нова ера розвитку медицини, що покликана на боротьбу з тяжкими захворюваннями і зміну загальних показників захворюваності та смертності. Проте чи настільки легко відбувається впровадження систем ШІ в галузі охорони здоров’я у світі і чи не стоїть під загрозою майбутнє медицини? Адже виникають питання щодо фінансування та економічних можливостей країни, компетентності фахівців, ризику системних помилок тощо.

Мета: проаналізувати розвиток та використання технологій ШІ в сучасній медицині; вивчити переваги та проб­леми впровадження систем ШІ в галузі охорони здоров’я.

Виклад основного матеріалу

Поняття «штучний інтелект» (англ. artificial intelligence) трактується як поєднання науки та технологій, які дозволяють комп’ютеру виконувати різні функції, притаманні людині: розуміння мови, здатність до навчання, аналізу, логічного мислення, ухвалення рішень [1]. У медицині ця технологія вперше використана у 1976 р. у програмному алгоритмі, що допомагав у діагностиці та виявленні гострого болю в животі [2]. Інтелектуальні медичні системи набули значного поширення та розвитку з початку 1970-х років, коли в Стенфордському університеті була розроблена експертна система MYСIN, автором якої став Едвард Шортлайф. Систему спроєктовано для діагностування бактерій, що викликають складні інфекції, такі як бактеріємія та менінгіт, а також для дозування антибіотиків залежно від маси тіла пацієнта [3].

Сучасні технології ШІ дуже стрімко розвиваються в персоналізованій або точній медицині, де підбирається лікування відповідно до індивідуальних особливостей стану здоров’я та способу життя пацієнта. Така методика стане ефективнішою в лікуванні поширених кардіологічних захворювань, зокрема онкопатології, або ж рідкісного муковісцидозу. В основі методу працюватиме система ШІ, що дозволить оптимізувати час і дозувати ліки для окремих пацієнтів, а також відстежувати пацієнтів, використовуючи їхні індивідуальні профілі здоров’я [4]. Персоналізація лікування може сприяти ранній діагностиці, профілактиці та ефективнішому лікуванню, рятуючи життя.

Аналіз останніх публікацій вказує на розвиток інтелектуальних систем для розпізнавання та аналізу результатів медичних обстежень (знімки магнітно-резонансної томографії, комп’ютерної томографії, електрокардіографії, ультразвукової діагностики, рентгенографії та ін.) [5]. Наприклад, ізраїльська система Zebra medical vision сприяє діагностиці в пульмонології. Вона ґрунтується на нейромережі, яка навчалася на кількох сотнях тисяч знімків хворих, що мають проблеми з легенями. Крім того, система працює з опрацюванням знімків та даних про пацієнтів з остеопорозом, компресійною травмою, ожирінням печінки, коронарним звуженням, аневризмою аорти [5, 6]. Одні з найвідоміших технологій у сфері охорони здоров’я, розроблені на основі навчених нейромереж, — системи від IBM Watson. Зокрема Watson for Oncology, що працює у сфері діагностики та лікування раку легені; Arterys, що здатна аналізувати дані, робити висновки і створювати візуалізацію серця людини. Не меншої уваги заслуговує Deepmind Health від Google, що допомагає в лікуванні офтальмологічних захворювань, деяких видів онкологічної патології [5, 7].

Технології ШІ сьогодні проникли також у сферу імплантації, де впевнено змінюють майбутнє медицини. Зокрема, за допомогою 3D-друку розробляються методи створення штучних кісток, тканин, судин і навіть внутрішніх органів. Науковці з Мельбурнського університету у 2017 р. опублікували статтю в журналі «The Medical Journal of Australia» [8], де описали розвиток новітніх адитивних технологій, що передбачають створення 3D-структур шляхом накладення матеріа­лу шар за шаром. Вчені переконані в масовій інтеграції сучасної методики в напрямках індивідуального протезування, 3D-друку внутрішніх органів та їх фрагментів. Наприклад, пацієнти у Великобританії вже мають можливість користуватися 3D-друкованою біонічною рукою. Така кінцівка реагує на скорочення м’язів пацієнта за допомогою електронних сенсорів. Останні в поєднанні з механічними приладами здатні перетворювати ці сигнали на інтуїтивні рухи [9].

Ще один впевнений напрямок розвитку систем ШІ в медичній галузі — телемедицина, що дозволяє надавати медичні послуги віддалено, на відстані. Такі новітні технології забезпечують якісне онлайн-консультування пацієнта, що, своєю чергою, економить час, прискорює доступ до лікарської допомоги. Це вкрай важливо в тих випадках, де геолокація є ключовою проблемою доступу до медичних послуг. Наприклад, як під час воєнного стану в Україні. Онлайн-консультації організовують за допомогою аудіо- та відеочатів. В якості аналізаторів параметрів людини тут виступають девайси, що працюють на основі технологій ШІ, зокрема, фітнес-трекери, «розумні» годинники, моніторингові системи спостереження за біологічними параметрами пацієнтів тощо. Так, в Одесі впроваджено пілотний проєкт з телемедицини BrainScan. Система здатна провести діагностику захворювань або пошкоджень головного мозку дистанційно за 5 хв, коли час є надкритичним [10].

Сучасні клініки репродуктології в лікуванні безпліддя впроваджують використання систем ШІ на основі ней­ронних мереж. Зокрема, системи ERICA та SiD компанії IVF 2.0 здатні аналізувати та опрацьовувати великий обсяг даних, підвищувати ймовірність успішної вагітності та отримувати глибокий аналіз ембріонів з найбільшим потенціалом імплантації [11].

На основі проведеного аналізу літературних джерел [1–3; 12–14] використання систем ШІ в галузі охорони здоров’я можна розподілити на 6 окремих напрямків (рисунок). Зокрема, діагностика та аналіз результатів обстеження; індивідуальний підбір методики лікування; розробка ліків та нових вакцин для боротьби із захворюваннями; медичні дослідження та редагування генів — система для внесення змін у ДНК; телемедичні напрямки використання систем ШІ; організація роботи закладів охорони здоров’я з метою ефективного використання часу та ресурсів.

Рисунок. Напрямки використання систем ШІ в медицині [створено автором]

За економічними оцінками ринку охорони здоров’я, можна стверджувати, що розвиток технологій ШІ тут зай­має доволі велику частку та, згідно з маркетинговими прогнозами, має перспективи до зростання. За аналітичними дослідженнями компанії «Statista» [15], обсяги ринку впровадження систем ШІ в охороні здоров’я становлять близько 28 млрд дол. США. Впродовж найближчих років очікується середньорічний приріст використання ШІ в медичній галузі в розмірі 37%, і вже до 2030 р. має сягати позначки в майже 188 млрд дол.

Отже, використання систем ШІ в галузі охорони здоров’я поступово витісняє людину та відкриває нові можливості. Зокрема, така динаміка позитивно вплине на економічні показники держави, адже витрати на забезпечення робочих місць, заробітної плати зменшаться. Якість надання медичних послуг при цьому підвищуватиметься, адже у лікаря вивільниться час на роботу з пацієнтом, доки ШІ аналізуватиме історію хвороби, результати обстежень, діагностуватиме захворювання чи пропонуватиме персоналізований спосіб лікування. Системи ШІ вже забезпечують дистанційний контроль за станом здоров’я пацієнта, що дозволяє попередити розвиток того чи іншого захворювання.

Проте поряд із беззаперечними перевагами використання технологій ШІ в медицині, виникатимуть певні проблеми та ризики. Зокрема, впровадження систем ШІ в галузі охорони здоров’я відбуватиметься доволі повільно через високовартісне обладнання та програмне забезпечення. З’являтимуться проблеми, що пов’язані зі збоєм комп’ютерних програм, які, своєю чергою, можуть призводити до великої кількості помилок та, відповідно, потерпілих пацієнтів. Також у людей виникатиме недовіра до роботизованих технологій загалом. Відсутність живої взаємодії між лікарями і пацієнтами може лякати людей. Крім того, йде мова про передачу контролю над станом здоров’я пацієнта малоапробованим новітнім технологіям ШІ. Адже є надто мало досліджень щодо тисяч медичних програм, які доступні лікарям та пацієнтам сьогодні.

Системи навчання ШІ потребуватимуть аналізу великої кількості даних про пацієнта, зокрема, таких як електронні медичні записи, аптечні записи, дані страхових компаній, історії щодо відвідування спортзалів тощо. Такі дані зазвичай фрагментовані та зберігаються в різних системах, що може підвищувати ризик помилок та збільшувати витрати на збір даних. Крім того, досі залишається відкритим питання конфіденційності баз даних, оскільки хакерам усе ще вдається отримувати доступ до закритої інформації.

Використання систем ШІ вплине і на зміну розвит­ку деяких напрямків галузі охорони здоров’я, наприклад у радіології чи комп’ютерній томографії фахівець з часом буде замінений роботом.

Висновки

Сьогодні системи ШІ інтенсивно впроваджуються в медицині. Проте ШІ має невикористаний науковий потенціал у галузі охорони здоров’я. Пошук та дослідження нових методів терапії, розробка нових лікарських засобів, зокрема для розв’язання проблеми антибіотикорезистентності, дослідження геному, прогнозування епідеміологічних загроз визначатимуть майбутнє медичної сфери. Новітні винаходи в кожному з цих напрямків відкриватимуть нові можливості для достовірної діагностики складних захворювань та їх лікування.

Сьогодення диктує необхідність тісної співпраці медичного персоналу як лікарів, так і медичних сестер, із системами ШІ. Тотальна комп’ютеризація діагностичного та лікувального процесу протягом найближчих років лише поглиблюватиметься, що дає значні переваги, зумовлює низку нових викликів, а також потребує нових підходів до навчання та підготовки працівників медицини. За умови належного контролю роботи систем ШІ з боку висококваліфікованого медичного персоналу він може знизити навантаження на працівників галузі охорони здоров’я, тим самим скоротити кількість помилок та підвищити якість надання медичних послуг загалом.

Список використаної літератури

• 1. Boden M.A. (2018) Artificial Intelligence: A Very Short Introduction. Oxford University Press, New York, 192 p.
• 2. Aung Y.Y.M., Wong D.C.S., Ting D.S.W. (2021) The promise of artificial intelligence: a review of the opportunities and challenges of artificial intelligence in healthcare. Br. Med. Bull., 139(1): 4–15. DOI: 10.1093/bmb/ldab016.
• 3. McCarthy J. (1984) Some Expert Systems Need Common Sense. Annals of the New York Academy of Sciences, 426(1): 129–137. DOI: org/10.1111/j.1749-6632.1984.tb16516.x.
• 4. Сизов Д. (2023) Медицина на основі ШІ може удосконалити охорону здоров’я. DOI: internetua.com/medicina-na-osnovi-shi-moje-udoskonaliti-ohoronu-zdorov-ya.
• 5. Прейзнер Є.Е., Яшина О.М. (2020) Методи штучного інтелекту в сфері охорони здоров’я. Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, 1: 84–87. DOI: 10.31891/2219-9365-2020-65-1-13.
• 6. Радутний О.Е. (2021) Право та окремі аспекти світу атомів і бітів (робототехніка, штучний інтелект, цифрова людина). Питання боротьби зі злочинністю, 41: 13–28. DOI: 10.31359/2079-6242-2021-41-13.
• 7. Шаров С.В. (2023) Сучасний стан розвитку штучного інтелекту та напрямки його використання. Українські студії в європейському контексті, 6: 136–144. DOI: obrii.org.ua/usec/storage/conference/zb_vol6_2023.pdf.
• 8. Coles-Black J., Chao I., Chuen J. (2017) Three-dimensional printing in medicine. Med. J. Australia, 207(3): 102–103. DOI: 10.5694/mja16.01073.
• 9. Кузяків Р. (2020) 5 медичних роботів, які змінюють медицину. Digital Health Exper. URL: ingeniusua.org/articles/5-medichnikh-robotiv-yaki-zminyuyut-medicinu.
• 10. Нікітченко К. (2024) Як штучний інтелект трансформує роботу керівника медичного закладу, лікаря та медсестри. Експертус. URL: medplatforma.com.ua/article/17164-yak-shtuchniy-intelekt-transformue-robotu-kerivnika-medichnogo-zakladu-likarya-ta-medsestri.
• 11. Уланова В. (2023) Наша головна мета — зберегти генофонд української нації. URL: itmed.org/interview/nasha-golovna-meta-zberegty-genofond-ukrayinskoyi-natsiyi/.
• 12. Висоцький А.А., Суріков О.О., Василюк-Зайцева С.В. (2023) Розвиток штучного інтелекту в сучасній медицині. Укр. мед. часопис, 2(154): 1–4. DOI: 10.32471/umj.1680-3051.154.241221.
• 13. Schwalbe N., Wahl B. (2020) Artificial intelligence and the future of global health. The Lancet, 395: 1579–1786. DOI: org/10.1016/S0140-6736(20)30226-9.
• 14. Піжук О.І. (2019) Штучний інтелект як один із ключових драйверів цифрової трансформації економіки. Економіка, управління та адміністрування, 3(89): 41–46. DOI: doi.org/10.26642/ema-2019-3(89)-41-46.
• 15. Statista (2024) Artificial intelligence in healthcare — statistics & facts. URL: http://www.statista.com/topics/10011/ai-in-healthcare/.

Надійшла до редакції/Received: 24.08.2024
Прийнято до друку/Accepted: 28.08.2024