Loe raamatut: «ИИ в здравоохранении: ожидание и реальность»

Андрей Мжельский

Font:

Дизайнер обложки Анна Бездидько

ISBN 978-5-0062-9870-5

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

ИИ в здравоохранении: ожидание и реальность

О чем эта книга

В последние годы технологии искусственного интеллекта (ИИ) все более активно проникают в нашу жизнь.

Его алгоритмы используются в социальных сетях, новостных лентах СМИ и маркетплейсах.

Без ИИ сложно представить системы «умных» домов и общение с голосовыми помощниками.

Навигаторы, онлайн-переводчики, приложения для знакомств также используют алгоритмы ИИ.

Технологии ИИ используются в массмедиа для анализа интересов аудитории и целевого распространения контента.

ИИ облегчает работу людей на производстве и в промышленности, оптимизируя потребление сырья и энергии, заказывая необходимое количество ресурсов и планируя их расход с наименьшими тратами.

ИИ помогает анализировать сложные медицинские данные, например, распознаёт изображения МРТ, УЗИ и электрокардиограммы. А еще…

ChatGPT сдал медицинский экзамен United States Medical Licensing Examination (USMLE) на право работать врачом в США (Статья опубликована 09.02.2023 в журнале PLOS Digital Health).

Чат-бот успешно ответил на 88,9% вопросов и заданий теста из 350 медицинских задач при проходном пороге в 60%.

В рамках научного исследования два практикующих доктора оценивали ответы ChatGPT, а расхождения в результатах теста рассматривались отдельно третьим экспертом.

Резюме авторов исследования:

Системы ИИ открывают большие перспективы для улучшения медицинского обслуживания и результатов в отношении здоровья.

Таким образом, крайне важно обеспечить, чтобы разработка клинического ИИ руководствовалась принципами доверия и объяснимости.

Измерение медицинских знаний ИИ по сравнению с опытными клиницистами-людьми является важным первым шагом в оценке этих качеств. Для этого мы оценили производительность ChatGPT, языкового ИИ, на экзамене по медицинскому лицензированию в США (USMLE).

USMLE представляет собой набор из трех стандартизированных тестов знаний экспертного уровня, которые требуются для получения медицинской лицензии в Соединенных Штатах.

Мы обнаружили, что ChatGPT преодолел порог прохождения 60% точности и является первым, кто достиг этого эталона. Это знаменует собой заметную веху в развитии ИИ. Впечатляет, что ChatGPT удалось добиться такого результата без участия тренеров-людей.

Кроме того, ChatGPT продемонстрировал понятные рассуждения и достоверные клинические данные, придав повышенную уверенность доверию и объяснимости. Полученные результаты позволяют предположить, что ChatGPT может стать ценным инструментом для получения медицинского образования. ChatGPT обладает частичной способностью преподавать медицину, выявляя новые и неочевидные концепции, которые могут быть недоступны для учащихся в первом понимании.

Дискуссию об особенностях медицинского образования и системе здравоохранения в США оставим за рамками данной книги.

Также, как и упомянутое выше использование технологий ИИ в обработке сложных данных с медицинского диагностического оборудования (МРТ, УЗИ и т.д.) – это отдельная большая тема, на раскрытие которой потребуется написание еще одной книги.

Целью же данной книги является анализ клинических данных в виде текстовой (голосовой) информации и формирование информационной модели, которая может быть использована в алгоритмах ИИ для автоматического принятия врачебных решений в различных клинических ситуациях.

Понятно, что в рамках одной книги рассмотреть все возможные клинические ситуации по всем заболеваниям невозможно.

Поэтому в качестве базовой информационной модели будет рассмотрена возможность обучения ИИ всего одному действию – формированию лечебно-диагностического плана (ЛДП) по нескольким выбранным заболеваниям.

Предполагается, что по результатам проведенного анализа можно получить хотя бы приблизительное представление о масштабе работ, необходимых для полноценного обучения ИИ решению задач в сфере здравоохранения.

Часть 1. ИИ в здравоохранении

Для понимания основных принципов работы нейросети разберем несколько простых примеров, решаемых ИИ в области, напрямую не связанной со здравоохранением – созданием изображений.

Задача для ИИ №1

Необходимо нарисовать равносторонний треугольник зеленого цвета площадью 10 см. кв.

Для выполнения данной задачи ИИ необходимо использовать несколько параметров:

1. Из множества геометрических фигур – геометрическую фигуру на плоскости «Равносторонний Треугольник».

2. Из цветовой палитры – цвет «Зеленый».

3. Из множества формул расчета площади геометрических фигур – формулу расчета площади равностороннего треугольника S = (a²√3) / 4, где:

S – площадь треугольника

a – сторона треугольника.

Обучение ИИ:

1 шаг – ИИ получает информацию о всех возможных видах геометрических фигур на плоскости, таких, как: квадрат, круг, треугольник, прямоугольник, овал, ромб, трапеция, четырехугольник, параллелограмм и т. д.

2 шаг – ИИ получает параметры, которые из множества геометрических фигур характерны только для равностороннего треугольника:

– три отрезка, соединяющие три точки, не лежащие на одной прямой;

– все углы треугольника <90⁰;

– все стороны треугольника равны.

3 шаг – ИИ получает информацию о всех вариантах цветовой гаммы: желтого, оранжевого, красного, зеленого, синего, фиолетового, коричневого и т. д.

4 шаг – ИИ получает информацию, характеризующую зеленый цвет (образец зеленого цвета).

5 шаг – ИИ получает информацию о всех вариантах формул расчета геометрических фигур на плоскости.

6 шаг – ИИ получает информацию о формуле расчета площади равностороннего треугольника: S = (a²√3) / 4.

Выполнение задачи:

Используя параметры, полученные на шагах 2, 4, 6 ИИ формирует изображение равностороннего треугольника зеленого цвета площадью 10 см. кв.

Задача для ИИ №2

Необходимо нарисовать ёлку с помощью трех зеленых треугольников.

Более сложная задача, для выполнения которой ИИ необходимо использовать следующие параметры:

1. Из множества геометрических фигур – геометрическую фигуру на плоскости «Равносторонний Треугольник».

2. Из цветовой палитры – цвет «Зеленый».

S – площадь треугольника;

a – сторона треугольника.

4. Из множества изображений деревьев – изображение ёлки.

5. Из вариантов расположения геометрических фигур на плоскости – порядок расположения трех равносторонних зеленых треугольников разной площади:

6. Площади трех треугольников составляют 10, 7 и 4 см. кв. соответственно.

7. Внизу изображения располагается треугольник площадью 10 см. кв.

8. Снизу вверх располагаются треугольники по порядку от большей площади к меньшей.

9. Основания треугольников располагаются параллельно.

10. Вершина нижнего треугольника лежит на середине основания среднего треугольника.

11. Вершина среднего треугольника лежит на середине основания верхнего треугольника.

Обучение ИИ:

– три отрезка, соединяющие три точки, не лежащие на одной прямой;

– все углы треугольника <90⁰;

– все стороны треугольника равны.

3 шаг – ИИ получает информацию о всех вариантах цветовой гаммы – желтого, оранжевого, красного, зеленого, синего, фиолетового, коричневого и т. д.

4 шаг – ИИ получает информацию, характеризующую зеленый цвет (образец зеленого цвета).

5 шаг – ИИ получает информацию о всех вариантах формул расчета геометрических фигур на плоскости.

6 шаг – ИИ получает информацию о формуле расчета площади равностороннего треугольника: S = (a²√3) /4.

7 шаг – ИИ формирует изображение трех равносторонних треугольников зеленого цвета площадью 10, 7 и 4 см. кв. соответственно.

8 шаг – ИИ получает информацию о всех возможных изображениях деревьев – берёзах, тополях, клёнах, ёлках, соснах, осинах и т. д.

9 шаг – ИИ получает информацию, характеризующее ёлку (изображение ёлки).

10 шаг – ИИ получает информацию о всех возможных вариантах расположения геометрических фигур на плоскости.

11 шаг – ИИ получает информацию о порядке расположения на плоскости трех равносторонних зеленых треугольников разной площади (см. выше).

Выполнение задачи:

Используя параметры, полученные на шагах 2, 4, 6, 7, 9, 11 ИИ формирует изображение ёлки из трех равносторонних треугольников зеленого цвета разной площади.

Основные сущности ИИ

Определим несколько основных сущностей, которые будут использоваться в дальнейшем для формирования алгоритмов ИИ.

Для решения двух рассмотренных выше задач нейросеть использовала два алгоритма (ячейки нейросети) – смотри рисунок 1:

– рисование геометрических фигур на плоскости;

– рисование на плоскости с помощью геометрических фигур.

Каждая из ячеек нейросети была образована несколькими узлами нейросети (УН), такими, как:

– свойства геометрических фигур;

– цветовая палитра;

– площадь геометрических фигур;

– изображение деревьев;

– расположение геометрических фигур на плоскости.

Рисунок 1. Ячейки, узы и единицы информации нейросети

Каждый из узлов нейросети представляет собой совокупность единиц информации (ЕИ), необходимых для формирования алгоритмов ИИ.

Единицы информации могут быть фиксированными (например, цвет) или вычисляемыми (например, площадь геометрической фигуры).

Для корректного выполнения поставленных задач ИИ, в процессе обучения необходимо:

– получение максимального объема информации, необходимой для выполнения алгоритмов;

– точно, последовательно и однозначно трактуемые условия для выполнения алгоритмов.

Легко представить, как бы ИИ выполнил поставленные задачи, если бы в процессе своего обучения не получил информацию об изображении ёлки, или о расположении геометрических фигур на плоскости.

Спроецируем рассмотренную выше информацию на ИИ, формирующий лечебно-диагностический план.

Глава первая. Определение условий для базовой информационной модели

Лечебно-диагностический план

Лечебно-диагностический план представляет собой совокупность мероприятий лечебного, диагностического и профилактического характера, назначаемых в определенное время и в определенной последовательности при том, или ином заболевании пациента.

Общие разделы лечебно-диагностического плана представлены на схеме (см. Рисунок 2).

Рисунок 2. Схема лечебно-диагностического плана

Основной целью мероприятий лечебно-диагностического плана является сохранение здоровья и трудоспособности пациента максимально продолжительное время.

Основные варианты формирования лечебно-диагностического плана зависят от ряда ключевых данных, полученных в ходе выполнения лечебных, диагностических и профилактических мероприятий в определенный период времени на каждом из этапов ЛДП.

1. Профилактика заболевания

1. В ходе выполнения профилактических мероприятий (медицинских осмотров, диспансеризации) в определенный период времени заболевание не было выявлено, или было предотвращено, например – с помощью вакцинопрофилактики.

В лечебно-диагностическом плане остаются неизменными профилактические мероприятия на ближайший плановый период времени, например – даты очередного медицинского осмотра или вакцинопрофилактики.

2. В ходе выполнения профилактических мероприятий (медицинских осмотров, диспансеризации) в определенный период времени были выявлены признаки заболевания, которые требуют выполнения дополнительных диагностических мероприятий.

В лечебно-диагностическом плане на ближайший период времени добавляются диагностические мероприятия: лабораторные и/или инструментальные исследования, консультации врачей-специалистов.

2. Диагностика заболевания

1. В ходе выполнения диагностических мероприятий в определенный период времени заболевание не установлено.

В лечебно-диагностическом плане остаются неизменными профилактические мероприятия на ближайший плановый период времени.

2. В ходе выполнения диагностических мероприятий в определенный период времени установлено одно или несколько заболеваний.

В лечебно-диагностическом плане на ближайший период времени добавляются лечебные мероприятия, необходимые для выполнения при выявленном заболевании (заболеваниях).

3. Лечение заболевания

1. В результате проведенных лечебных мероприятий, например – медикаментозной терапии (МТ) и/или оперативного лечения, и/или физиотерапевтического лечения и других видов лечения в определенный период времени заболевание (заболевания) пациента полностью излечены и не требуют дальнейшего наблюдения со стороны медицинских работников.

2. В результате проведенных лечебных мероприятий в определенный период времени состояние пациента стабилизировано, однако в дальнейшем ему требуется продолжение лечения, например – постоянный, или периодический прием лекарственных препаратов (ЛП) при хроническом заболевании, а также наблюдение в медицинской организации (МО).

В лечебно-диагностическом плане на ближайший период времени добавляются мероприятия по диспансерному наблюдению (ДН) и (при необходимости) – лечебные мероприятия.

Имевшиеся в лечебно-диагностическом плане профилактические мероприятия могут оставаться неизменными, могут быть сдвинуты во времени, а могут быть совмещены с мероприятиями диспансерного наблюдения.

3. В результате проведенных лечебных и/или диагностических мероприятий в определенный период времени делается вывод, что заболевание пациента неизлечимо.

В лечебно-диагностический план добавляются мероприятия на ближайший период времени по паллиативной медицинской помощи.

Имевшиеся в лечебно-диагностическом плане профилактические мероприятия удаляются.

4. Диспансерное наблюдение (для тех заболеваний, где необходимо)

1. В ходе выполнения мероприятий диспансерного наблюдения (контрольных лабораторных и/или инструментальных исследований, консультаций врачей-специалистов, корректировки медикаментозной терапии и других) в определенный период времени заболевание протекает максимально благоприятно для пациента.

В лечебно-диагностическом плане на ближайший период времени добавляются мероприятия по диспансерному наблюдению и (при необходимости) – лечебные мероприятия.

2. В ходе выполнения мероприятий диспансерного наблюдения в определенный период времени делается вывод об угрозе возникновения нарушений функционирования и ограничения жизнедеятельности.

В лечебно-диагностическом плане на ближайший период времени добавляются мероприятия по реабилитации.

Имевшиеся в лечебно-диагностическом плане профилактические мероприятия, лечебные мероприятия и мероприятия диспансерного наблюдения могут оставаться неизменными, могут быть сдвинуты во времени, а могут быть совмещены с мероприятиями по реабилитации.

5. Реабилитация (для тех заболеваний, где необходима)

1. В ходе выполнения мероприятий по реабилитации в определенный период времени удалось восстановить нарушения функционирования и ограничения жизнедеятельности.

2. В ходе выполнения мероприятий по реабилитации в определенный период времени восстановить функционирование и ограничения жизнедеятельности удалось частично и решением медико-социальной экспертизы (МСЭ) пациенту определена группа инвалидности.

Имевшиеся в лечебно-диагностическом плане профилактические мероприятия, лечебные мероприятия и мероприятия диспансерного наблюдения могут оставаться неизменными, или могут быть сдвинуты во времени при необходимости.

3. В ходе выполнения мероприятий по реабилитации в определенный период времени восстановить функционирование и ограничения жизнедеятельности не удалось.

В лечебно-диагностическом плане добавляются мероприятия на ближайший период времени по паллиативной помощи.

Имевшиеся в лечебно-диагностическом плане профилактические мероприятия удаляются.

6. Паллиативная помощь (для тех заболеваний, где необходима)

1. В лечебно-диагностическом плане все прежние мероприятия заменяются на мероприятия паллиативной помощи вплоть до летального исхода.

Заболевания, определенные для базовой информационной модели

При выборе заболеваний для базовой информационной модели учитывались следующие факторы:

– уровень заболеваемости теми или иными заболеваниями;

– уровень смертности от тех или иных заболеваний;

– социальная значимость заболеваний;

– опасность заболевания для окружающих.

Заболеваемость населения – количество случаев заболеваний, выявленных (или взятых под диспансерное наблюдение) в течение года при обращении в лечебно-профилактические организации или при профилактическом осмотре.

Различают:

– первичную заболеваемость – регистрируется при установлении пациенту диагноза заболевания впервые в жизни;

– общую заболеваемость – характеризуется общим числом случаев заболеваний, зарегистрированных в течение года.

В первичной заболеваемости лидирующую позицию с большим отрывом от других нозологий занимают болезни органов дыхания.

Смертность – статистический показатель, характеризующий количество умерших человек в течение года на определенной территории.

Две лидирующие позиции в смертности принадлежат болезням системы кровообращения и злокачественным новообразованиям (ЗНО).

Социально значимые заболевания (1)¹ – это болезни, возникновение и распространение которых в значительной степени зависит от социально-экономических условий, при этом приносящие ущерб обществу и требующие социальной защиты человека.

Заболевания, представляющие опасность для окружающих (1) – инфекционные заболевания, представляющие опасность для населения и имеющие признаки чрезвычайных ситуаций (ЧС), в том числе:

– фактический или потенциальный риск значительного ущерба здоровью людей;

– нарушение условий жизнедеятельности населения вследствие ограничительных мероприятий;

– существенные материальные потери в виде прямого экономического ущерба и в результате необходимости дополнительного незапланированного финансирования противоэпидемических мероприятий;

– необходимости координации сил и средств общественного здравоохранения при организации ответных мер – профилактических и противоэпидемических мероприятий.

На основании вышеперечисленных факторов для базовой информационной модели выбрано 10 заболеваний, в том числе:

– артериальная гипертензия (АГ);

– ишемическая болезнь сердца (ИБС);

– рак молочной железы (РМЖ);

– рак предстательной железы (РПЖ);

– пневмония;

– коронавирусная инфекция (COVID-19);

– туберкулез;

– вирус иммунодефицита человека (ВИЧ);

– цирроз печени (ЦП);

– черепно-мозговая травма (ЧМТ).

Источники информации

В качестве основных источников информации для формирования базовой информационной модели по вышеперечисленным заболеваниям будут использоваться клинические рекомендации² по соответствующим заболеваниям:

– КР «Артериальная гипертензия у взрослых» (2);

– КР «Стабильная ишемическая болезнь сердца» (3);

– КР «Рак молочной железы» (4);

– КР «Рак предстательной железы» (5);

– КР «Пневмония внебольничная у взрослых» (6);

– временные методические рекомендации «Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19)» (7);

– КР «Туберкулез у взрослых» (8);

– КР «ВИЧ-инфекция у взрослых» (9);

– КР «Цирроз и фиброз печени» (10);

– КР «Очаговая травма головного мозга» (11).

Базовая модель ИИ (нейросети) для здравоохранения

Нейросеть, обеспечивающая выполнение задач в сфере здравоохранения с выделенным фрагментом для формирования лечебно-диагностического плана представлена на рисунке 3.

Узлы нейросети

Узел нейросети – совокупность единиц информации определенного класса, участвующих в алгоритмах по обработке конкретного блока информации (ячейки нейросети).

На рисунке 3 такими узлами являются окружности:

– темные, с номерами от 1 до 13 – для алгоритмов лечебно-диагностического плана;

– светлые, без номеров – для алгоритмов по другим задачам оказания медицинской помощи.

Количество светлых узлов нейросети, обеспечивающих реализацию других задач по оказанию медицинской помощи, не исчерпывается узлами, приведенными на рисунке 3 и исчисляется тысячами. Некоторые примеры таких узлов будут рассмотрены в следующих разделах книги.

В качестве узлов нейросети в приведенном примере могут выступать совокупности единиц информации по жалобам, анамнезу, результатам объективного осмотра, лабораторных и инструментальных исследований и т. д.

Рисунок 3. Фрагмент нейросети, отвечающий за формирование ЛДП

1.Здесь и далее – в скобках указываются ссылки на источники информации, перечень которых приводится в конце книги. Использованные источники информации актуальны на дату издания книги.

2.Для COVID-19 – методические рекомендации