Роль искусственного интеллекта в здравоохранении: персонализированное лечение, диагностическая поддержка и прогнозирование перемещений животных – Изображение: Xpert.Digital
Трансформация тела и космоса с помощью ИИ: как алгоритмы лечат пороки сердца и подсчитывают китов
ИИ как ключевая технология в здравоохранении и сохранении видов: искусственный интеллект как фактор, меняющий правила игры
Искусственный интеллект (ИИ) — уже не просто модное словечко из научно-фантастических фильмов, а реальность, пронизывающая нашу жизнь во многих отношениях. ИИ, особенно в здравоохранении и сохранении видов, раскрывает огромный потенциал, революционизируя традиционные методы и открывая совершенно новые возможности. Мы находимся на заре эпохи, в которой ИИ будет не только вспомогательным инструментом, но и движущей силой инноваций и прогресса. В этом отчете подчёркивается, как ИИ уже сегодня вносит решающий вклад в три ключевые области: персонализированное лечение фибрилляции предсердий, диагностику с использованием ИИ в цифровой патологии и прогнозирование перемещений животных для защиты морских экосистем, — и обещает ещё более значительные изменения в будущем.
Подходит для:
Персонализированное лечение фибрилляции предсердий с помощью ИИ: изменение парадигмы в кардиологии
Фибрилляция предсердий, наиболее распространённое устойчивое нарушение сердечного ритма, поражает миллионы людей во всём мире и создаёт значительную нагрузку на системы здравоохранения. Лечение этого сложного заболевания зачастую представляет собой сложную задачу, поскольку его течение может значительно различаться у разных пациентов. Именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект, позволяющий осуществить фундаментальный переход к персонализированным подходам к лечению.
Процедуры абляции, оптимизированные с помощью ИИ: точность и эффективность на новом уровне
Одним из особенно перспективных направлений является катетерная абляция – малоинвазивная процедура лечения фибрилляции предсердий. Этот метод предполагает избирательное разрушение пораженной ткани сердца, вызывающей аритмию. Традиционно абляция часто проводилась с использованием довольно стандартизированного, анатомически ориентированного подхода. Однако исследование TAILORED-AF, ставшее важной вехой в интервенционной кардиологии, продемонстрировало, как искусственный интеллект может значительно повысить точность и эффективность этой процедуры.
В этом рандомизированном контролируемом исследовании на подгруппе пациентов использовалась технология Volta AF-Xplorer™, основанная на ИИ. Эта система анализировала более 5000 точек данных в секунду в режиме реального времени во время процедуры и идентифицировала пространственно-временно распределенные электрограммы — сложную картину электрических сигналов, указывающую на патологические области сердечной мышцы. По сравнению с контрольной группой, которой аблация проводилась традиционными методами, когорта с использованием ИИ показала впечатляющие результаты. Через 12 месяцев у 88% пациентов в группе ИИ не было аритмий, по сравнению с 70% в контрольной группе. Кроме того, в группе ИИ острые рецидивы возникали значительно реже (15% против 66%). Эти результаты демонстрируют, что ИИ способен обрабатывать огромное количество данных интраоперационно во время абляции, что позволяет проводить более точное и индивидуализированное лечение.
Термин «абляция» происходит от латинского и означает «удалять» или «отнимать». В медицине он обозначает целенаправленное удаление или разрушение ткани. Помимо катетерной абляции при сердечных аритмиях, существует множество других применений, таких как абляция опухолей, при которой опухолевая ткань разрушается с помощью тепла, холода или других методов, или абляция эндометрия, применяемая для лечения некоторых гинекологических заболеваний. В последние годы катетерная абляция зарекомендовала себя как один из важнейших методов лечения фибрилляции предсердий и становится ещё более эффективной и безопасной благодаря процедурам с использованием искусственного интеллекта.
Прогностические модели успеха лечения: профили риска и персонализированные прогнозы
Другим перспективным подходом в области терапии фибрилляции предсердий с использованием ИИ является разработка предиктивных моделей. Проект ACCELERATE, возглавляемый Лейпцигским кардиологическим центром, разрабатывает модели машинного обучения, позволяющие создавать индивидуальные профили риска на основе данных 12-канальной ЭКГ. Эти модели выходят далеко за рамки простого прогнозирования рецидива фибрилляции предсердий после абляции. Они также способны выявлять ремоделирование левого предсердия — процесс фибротического ремоделирования в левом предсердии, который не только способствует развитию фибрилляции предсердий, но и связан со значительным повышением риска инсульта. Исследования показывают, что ремоделирование левого предсердия может увеличить риск инсульта в 3,2 раза.
Для максимального повышения точности прогнозирования этих моделей были интегрированы данные регистра, полученные в результате более 100 000 абляций (по состоянию на 2021 год). Результаты впечатляют: модели достигают 89% точности прогнозирования для так называемых низковольтных зон сердца, то есть зон со сниженной электрической активностью, которые часто коррелируют с наличием фиброзной ткани. По сравнению с традиционными оценочными показателями риска, используемыми в клинической практике, модели на основе ИИ превосходят их на 23%. Это означает, что ИИ способен выявлять пациентов с особенно высоким риском рецидива фибрилляции предсердий или инсульта, что позволяет персонализировать планирование лечения. В будущем такие прогностические модели могут помочь врачам выбирать оптимальную стратегию лечения для каждого пациента и, таким образом, максимизировать эффективность лечения.
Абляция импульсным полем (PFA): следующее поколение технологии абляции
Помимо оптимизации существующих методов абляции, искусственный интеллект также стимулирует разработку совершенно новых методов. Одним из примеров является импульсная абляция (PFA) – инновационная технология, использующая электрические импульсы для избирательного разрушения клеток сердечной мышцы. В отличие от традиционных методов абляции, основанных на тепловом или холодном воздействии, PFA использует сверхкороткие высокочастотные электрические поля. Это обеспечивает точечный некроз клеток сердечной мышцы, не затрагивая окружающие ткани, такие как пищевод или диафрагмальный нерв.
Искусственный интеллект играет ключевую роль в процедуре PFA, адаптируя частоту импульсов к толщине ткани в режиме реального времени. Это обеспечивает оптимальный эффект абляции при максимальной безопасности. Первые исследования, проведенные в Немецком кардиологическом центре Берлина (DHZC), демонстрируют многообещающие результаты. Например, время процедуры при использовании PFA сократилось до 40% по сравнению с традиционными методами абляции. При этом процедура продемонстрировала высокий уровень безопасности, особенно в отношении защиты пищевода и диафрагмального нерва, которые иногда могут быть повреждены во время традиционных процедур абляции. Таким образом, PFA может сделать абляцию фибрилляции предсердий не только более эффективной, но и более безопасной, а лечение — более комфортным для пациентов.
ИИ в цифровой патологии и диагностической поддержке: точность и скорость на службе диагностики
Патология, наука о заболеваниях, играет центральную роль в медицинской диагностике. Традиционно патологическая диагностика основана на микроскопическом исследовании образцов тканей. Этот процесс занимает много времени, субъективен и может быть подвержен влиянию усталости и вариабельности человеческого организма. Цифровая патология, оцифровка срезов тканей и использование методов компьютерного анализа, обещает революцию в этой области. ИИ играет ключевую роль в полноценном использовании цифровой патологии и выводе диагностики на новый уровень.
Автоматизированное обнаружение опухолей: идентификация раковых клеток с помощью глубокого обучения
Одним из ключевых применений ИИ в цифровой патологии является автоматизированное обнаружение опухолей. Институт микроэлектронных схем Фраунгофера разработал алгоритмы глубокого обучения, способные с впечатляющей точностью выявлять скопления злокачественных клеток в оцифрованных срезах тканей. Чувствительность этих алгоритмов составляет 97%, что означает, что они правильно обнаруживают опухолевые клетки в 97% случаев.
Используя метод машинного обучения, передающий знания от одной задачи к другой, система была обучена на обширной базе данных из 250 000 гистопатологических изображений. Это позволяет системе не только распознавать опухолевые клетки, но и различать 32 подтипа протоковой карциномы, наиболее распространённой формы рака молочной железы. Такая детальная классификация подтипов критически важна для планирования лечения. Более того, ИИ может сократить время диагностики в патологоанатомическом отделении до 65%, что способствует более быстрой постановке диагноза и, следовательно, более раннему началу терапии у пациентов. Таким образом, автоматизированное обнаружение опухолей с помощью ИИ может значительно повысить эффективность и точность патологической диагностики, одновременно снижая нагрузку на патологоанатомов.
Нейронные сети в рутинной патологии: обнаружение нераспознанных микрометастазов
Другим примером успешного применения ИИ в патологии является работа компании Aisencia, использующей сверточные нейронные сети (CNN). Эти специализированные нейронные сети особенно эффективны в распознавании образов на изображениях и используются в цифровой патологии для прогнозирования, например, микрососудистой инвазии при раке толстой кишки. Микрососудистая инвазия, то есть проникновение опухолевых клеток в мельчайшие кровеносные сосуды, является важным прогностическим фактором при колоректальном раке и даёт информацию о риске метастазирования.
В ходе валидационного исследования 1200 образцов искусственный интеллект Aisencia достиг 94% совпадения с оценками опытных патологоанатомов. Это демонстрирует, что искусственный интеллект способен обнаруживать микрососудистые инвазии с точностью, сопоставимой с точностью специалистов-людей. Примечательно, однако, что в данном исследовании искусственный интеллект также выявил дополнительно 12% микрометастазов, пропущенных при первичной оценке. Это подчёркивает потенциал искусственного интеллекта в распознавании тонких закономерностей и деталей, которые могут ускользнуть от человеческого глаза. Таким образом, использование сверточных нейронных сетей в повседневной патологии может повысить качество диагностики и гарантировать, что никакая важная информация не будет упущена.
САТУРН: Диагностика редких заболеваний на основе ИИ – конец диагностической одиссеи
Редкие заболевания представляют собой особую проблему для системы здравоохранения. Зачастую проходят годы, прежде чем пациенты с редким заболеванием получают правильный диагноз. Эти так называемые «диагностические одиссеи» очень тяжелы для пациентов и их семей. ИИ может внести значительный вклад в решение этой проблемы, ускорив и улучшив процесс диагностики.
Интеллектуальный врачебный портал SATURN — пример системы на основе искусственного интеллекта, сочетающей обработку естественного языка (NLP) с графами знаний для создания дифференциальной диагностики на основе списков симптомов. NLP позволяет ИИ понимать и обрабатывать естественный язык, а графы знаний представляют медицинскую информацию и взаимосвязи в структурированном формате. На пилотном этапе проекта SATURN был протестирован для диагностики редких метаболических заболеваний. Система правильно идентифицировала 78% случаев болезни Гоше и 84% случаев мукополисахаридозов. Уровень ошибок классификации составил всего 6,3%.
Особым преимуществом SATURN является его подключение к SE-ATLAS, каталогу специализированных центров лечения редких заболеваний. Это позволяет системе не только поддерживать диагностику, но и напрямую предлагать подходящих специалистов и центры. Это может значительно сократить время постановки правильного диагноза и лечения. Исследования показывают, что SATURN может сократить среднее время диагностики с 7,2 до 1,8 лет. Системы диагностической поддержки на основе искусственного интеллекта, такие как SATURN, способны кардинально улучшить лечение пациентов с редкими заболеваниями и избавить их от ненужных страданий.
Прогнозирование перемещений китов с помощью спутникового анализа с использованием искусственного интеллекта: сохранение видов в XXI веке
ИИ играет всё более важную роль не только в здравоохранении, но и в сохранении видов. Мониторинг и защита исчезающих видов животных имеют решающее значение для сохранения биоразнообразия. Традиционные методы наблюдения за животными зачастую требуют много времени, затрат и сложны для охвата больших территорий. Спутниковый анализ и акустический мониторинг с использованием ИИ открывают совершенно новые возможности для эффективного и комплексного отслеживания перемещений животных, что повышает эффективность сохранения видов.
SPACEWHALE: Глубокое обучение морской мегафауны – подсчёт китов из космоса
Система SPACEWHALE, разработанная компанией BioConsult SH, является ярким примером того, как искусственный интеллект и спутниковые технологии могут быть объединены для мониторинга морской мегафауны. SPACEWHALE анализирует спутниковые снимки с чрезвычайно высоким разрешением 30 см (предоставленные Maxar Technologies) с помощью ансамбля сверточных нейронных сетей и моделей случайного леса. Эти модели искусственного интеллекта обучены обнаруживать и классифицировать китов на спутниковых снимках.
В заливе Окленд, ключевом месте обитания южных гладких китов (Eubalaena australis), была успешно развернута система SPACEWHALE. ИИ обнаружил 94% китов, обитающих в этом районе. Ручная проверка, выполненная опытными морскими биологами, подтвердила высокую точность системы – 98,7%. SPACEWHALE снижает стоимость исследований численности китов до 70% по сравнению с традиционными авиаучётами. Более того, этот метод впервые позволяет проводить крупномасштабные исследования популяции в открытом океане, труднодоступных для традиционных методов. SPACEWHALE демонстрирует, как спутниковый анализ на основе ИИ может произвести революцию в области сохранения видов, предоставляя более точные, экономичные и широкие возможности мониторинга.
Акустический мониторинг и моделирование среды обитания: прослушивание китов и прогнозирование маршрутов миграции
Помимо визуального мониторинга с использованием спутниковых изображений, акустический мониторинг также играет важнейшую роль в сохранении видов. Проект WHALESAFE у побережья Калифорнии объединяет данные гидрофонов (подводных микрофонов) с сетями LSTM (долговременной кратковременной памяти) на базе искусственного интеллекта для прогнозирования присутствия синих китов в режиме реального времени. LSTM-сети — это особый тип нейронных сетей, которые превосходно распознают временные связи в данных.
Помимо акустических данных, модели WHALESAFE также учитывают такие факторы окружающей среды, как температура моря, концентрация хлорофилла А (индикатор цветения водорослей и, следовательно, наличия пищи) и данные о движении судов. Объединяя эти разнообразные источники данных, модели достигают впечатляющей точности прогнозирования маршрутов миграции синих китов – 89%. Ключевая цель WHALESAFE – снижение количества столкновений судов, являющихся одной из основных угроз для китов. Автоматические предупреждения для судов, входящих в критические зоны, уже снизили частоту столкновений в проливе Санта-Барбара на 42%. WHALESAFE демонстрирует, как акустический мониторинг и моделирование среды обитания с помощью искусственного интеллекта могут способствовать лучшей защите китов и других морских животных, а также минимизации конфликтов между человеком и дикой природой.
Обнаружение сигналов связи в реальном времени: понимание языка кашалотов
Особенно интересным и перспективным проектом в области сохранения видов с использованием искусственного интеллекта является Инициатива по переводу китообразных (CETI). Целью CETI является расшифровка речевых сигналов кашалотов. Кашалоты известны своими сложными щелкающими звуками, известными как «коды», которые они используют для общения друг с другом. Проект CETI анализирует более 100 000 часов щелчков кашалотов с помощью моделей Transformer. Модели Transformer представляют собой современную архитектуру нейронных сетей, которая в последние годы доказала свою эффективность в обработке естественного языка.
Благодаря контрастному обучению – методу машинного обучения, при котором искусственный интеллект (ИИ) учится различать схожие и несходные данные – ИИ CETI распознаёт контекстно-зависимые коды. Эти коды используются, например, для координации погружений или выращивания детёнышей. Первые результаты показывают, что синтаксис коммуникации кашалотов включает повторяющиеся пятиэлементные последовательности. Эти результаты могут пролить свет на преднамеренную коммуникацию, а это означает, что кашалоты способны осознанно и целенаправленно общаться друг с другом. CETI – амбициозный проект, который может не только произвести революцию в нашем понимании коммуникации китов, но и открыть новые возможности для сохранения видов, позволяя нам лучше учитывать потребности и особенности поведения этих удивительных животных.
Ключевые технологии для лучшего будущего
Примеры, представленные в этом отчёте, наглядно демонстрируют, что интеграция ИИ в здравоохранение и сохранение видов уже оказывает преобразующее воздействие. В кардиологии ИИ позволяет проводить более точные и персонализированные процедуры абляции; в патологии он ускоряет и улучшает диагностику опухолей; а в области сохранения видов он производит революцию в мониторинге морских видов и позволяет глубже понять сложное поведение животных. Но это только начало.
Такие перспективные направления, как квантовое машинное обучение, которое сможет использовать колоссальную вычислительную мощность квантовых компьютеров, обещают дальнейшие прорывы в прогнозировании аритмии и других областях медицины. В области сохранения видов системы, основанные на роевом интеллекте, воспроизводящие коллективное поведение роев насекомых или стай птиц, могут быть использованы для отслеживания китов и защиты целых экосистем. Однако для полной реализации потенциала инноваций на основе ИИ необходимо тесное междисциплинарное сотрудничество между медициной, информатикой, экологией и многими другими дисциплинами. Только благодаря обмену знаниями и опытом мы можем гарантировать ответственное использование технологий ИИ на благо людей и окружающей среды. Будущее разумно — давайте создавать его вместе.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.