Как искусственный интеллект помогает медикам Большого Урала
Киборг в белом халате давал посетителям простейшие рекомендации, основанные на росте, весе, возрасте человека. Как утверждали его создатели, искусственный интеллект (ИИ) не подвержен усталости и эмоциям, поэтому его выводы точнее, чем у живого врача. Киборги в уральских больницах не появились, но искусственный разум в другой форме активно исследует пациентов. Причем темпы внедрения ИИ в медицину нарастают.
Северный ветер
Ямал - первый регион Большого Урала, где пять лет назад был запущен пилотный проект по внедрению ИИ в практическое здравоохранение. Для территории с огромными расстояниями между городами и поселками помощь техноразума оказалась бесценной. ИИ уже умеет выявлять до 17 патологий легочной ткани, сосудов, позвоночника, внутренних органов. К примеру, он используется в референс-центре флюорографии, открывшемся в начале года в Салехардской окружной больнице. В референс-центре электрокардиографии за полгода расшифровал около 100 тысяч ЭКГ, поступивших с городской станции скорой помощи и из больниц Лабытнанги, Приуральского и Шурышкарского районов.
Кроме того, платформа прогнозной аналитики используется для анализа карт прошедших диспансеризацию ямальцев. В прошлом году она изучила данные 390 тысяч человек, и у 51 тысячи нашла предрасположенность к сердечно-сосудистым заболеваниям.
Опыт северян быстро переняли в других регионах, к 2023 году ИИ стали использовать в системе здравоохранения всех областей Большого Урала. За прошлый год в больницах Свердловской области цифровые помощники смогли обработать более миллиона снимков грудной клетки пациентов - это самый высокий показатель в УрФО. Признаки патологии выявлены в 44 тысячах случаев. К нейросетям подключены уже более 160 больниц Среднего Урала. Недавно открытая в Екатеринбурге поликлиника №3, где обслуживаются жители Академического микрорайона, изначально была оснащена роботизированными технологиями диагностики.
- Количество обрабатываемых снимков увеличивается, а алгоритмы искусственного интеллекта помогают, что называется, не прозевать заболевание или патологию, - говорит врач Сергей Силунский. Но тут же признает, что цифровой разум заменить доктора не сможет, он выступает лишь "вторым" экспертом наряду с заключением узкого специалиста.
В тандеме с ИИ работают и врачи Зауралья. В Курганской области в нынешнем году запланировано провести около 300 тысяч исследований с помощью нейросетей. В 2024-м применили ИИ для анализа результатов маммографических исследований примерно в 4000 случаев. Ожидается, что вскоре в регионе будет запущен целый ряд новых проектов по роботизации в медицине.
Веер перспектив
В Тюменской области расширяют сферы медицины, где помогает компьютерный разум. ОКБ № 2 вместе с Тюменским индустриальным университетом создают Центр искусственного интеллекта для прикладных исследований, в первую очередь для диагностики политравм - чтобы ускорить время и улучшить качество интерпретации КТ-изображений поврежденных костей. А в отделении лучевой диагностики этой же больницы ИИ привлекают к анализу снимков КТ головного мозга пациентов, у которых подозревают инсульт. Невролог осматривает человека и определяет пораженное полушарие, а нейросеть показывает очаги инсульта, подсвечивая их цветным контуром. Премьерный дата-центр для накопления информации по больным эпилепсией вместе со "Сбером" создали эксперты Федерального центра нейрохирургии. Главврач Альберт Суфианов рассказал, что сначала только оперировал таких пациентов, однако потом понял, что операция не панацея и нужно найти иной способ предотвращения приступов.
Новые возможности сотрудничества с ИИ активно ищут и в Пермском крае. Ученые нескольких вузов объединились для решения сложной задачи: ранней диагностики болезни Паркинсона с помощью искусственного интеллекта. В основе - возможность ИИ по голосу пациента определять паттерны (повторяющиеся элементы речи), которые свидетельствуют о наличии тяжелого недуга. Ученые работают совместно со школой для страдающих болезнью Паркинсона. Сто пациентов участвуют в эксперименте: выполнение заданий сопровождается аудио- и видеофиксацией голоса. В дальнейшем, после изучения полученных файлов, будет создана нейросеть, умеющая распознавать недуг на ранней стадии.