Медицинские отрасли, на которые ИИ окажет наибольшее влияние

Искусственный интеллект активно внедряется в медицину, помогая в диагностике, прогнозировании заболеваний, разработке лекарств и автоматизации рутинных задач, что изменит роль специалистов и создаст новые рабочие места.

Использование искусственного интеллекта (AI) в медицине и здравоохранении

Искусственный интеллект (AI) приобретает всё большую популярность в сфере медицины и здравоохранения. По определению, AI должен уметь находить оптимальные решения для поставленных задач, а также обрабатывать поступающую информацию, чтобы на её основе принимать разумные решения по диагностике и прогнозированию заболеваний.

Искусственный интеллект

AI охватывает системы, которые не запрограммированы напрямую алгоритмом, а обучаются на основе данных. Такая система должна самостоятельно находить оптимальные решения, что делает её чем-то большим, чем просто алгоритм, созданный человеком. Вместо этого AI представляет собой независимую вычислительную систему, обладающую интеллектуальными способностями.

Многослойная структура AI позволяет ему анализировать данные и извлекать из них ценную информацию, что в конечном итоге помогает принимать точные решения по поставленным задачам.

Существует два основных типа AI: машинное обучение и глубокое обучение.

• Машинное обучение включает несколько уровней нейронных сетей, которые обрабатывают данные.
• Глубокое обучение идёт дальше, позволяя системе выявлять закономерности на различных уровнях.

Искусственный интеллект в здравоохранении

При первых применениях AI в здравоохранении оказалось, что он превосходит радиологов в анализе медицинских изображений. Джеффри Хинтон, которого называют "отцом глубокого обучения", даже утверждал, что обучение радиологов следует прекратить, так как их профессия устареет с появлением коммерческих AI-систем для анализа изображений сердца и молочных желёз. Позже он скорректировал своё заявление, пояснив, что профессия радиологов изменится благодаря AI, но не исчезнет.

Согласно исследованию консалтинговой компании Gartner, AI создаст больше рабочих мест, чем уничтожит. При этом сокращение затронет в основном производственный сектор, а в здравоохранении, наоборот, ожидается рост занятости благодаря AI.

Ожидается, что AI освободит время специалистов, взяв на себя рутинные и повторяющиеся задачи. Человеческий и машинный анализ будут объединяться для достижения оптимальных решений. Например, обработка больших объёмов медицинских данных для человека может быть утомительной, в то время как AI способен быстро извлекать полезные сведения для последующего анализа врачами.

Пример применения:
В клинической практике существует программа глубокого обучения Deep Patient, которая предсказывает заболевания. Она была обучена на базе данных медицинских записей 700 000 пациентов в одной из больниц Нью-Йорка. Deep Patient выявляет закономерности, позволяющие определить, у кого может развиться рак печени или шизофрения. Некоторые эксперты считают, что такие программы, обученные на большом объёме данных, могут использоваться для замены врачей в удалённых районах или для разгрузки врачебного персонала.

Искусственный интеллект в разработке лекарств

Разработка лекарств — одна из сфер, где активно инвестируются средства в AI, поскольку технологии способны ускорить процесс и снизить его стоимость.

Крупная фармацевтическая компания использует IBM Watson, систему машинного обучения, для поиска иммунологических онкологических препаратов. Аналогичный подход применяют и другие компании.

Перспективы:
Многие специалисты в области медицины считают, что профессии, связанные с разработкой лекарств, изменятся под влиянием AI. Однако нет единого мнения о том, как именно.

• Одни считают, что учебные программы бакалавриата и магистратуры должны стать более обобщёнными, включив в себя изучение компьютерных наук и машинного обучения.
• Другие придерживаются мнения, что обучение должно оставаться узкоспециализированным (например, изучение конкретных мутаций), но при этом необходимо добавить базовые знания в области компьютерных наук.

Некоторые изменения уже происходят: например, с 2003 года некоторые университеты начали предлагать программы бакалавриата по биомедицинским вычислениям.

Будущее ИИ в медицине

Хотя искусственный интеллект остаётся важной темой, большинство крупных компаний пока не спешат активно внедрять его. Несмотря на повышение точности AI в прогнозировании мишеней для разработки лекарств, остаются серьёзные проблемы, связанные с конфиденциальностью медицинских данных.

Согласно исследованию крупных медицинских организаций США, приоритетным направлением для них сейчас является не развитие AI, а обеспечение кибербезопасности.

Тем не менее, некоторые компании стремятся внедрять AI, хотя сталкиваются с проблемами медленного роста. Одной из таких проблем является нехватка специалистов, способных работать в новых ролях, требующих знаний в области компьютерных наук и медицины. Поскольку AI требует обучения на реальных данных, это создаст новые рабочие места, возможно, даже быстрее, чем исчезнут старые.