Искусственная нейронная сеть (нейросеть) состоит из большого количества простых структур, построенных из искусственных нейронов, представляющих собой информационные элементы системы. Искусственный нейрон имеет несколько входов и один выход. Каждый вход представляет собой определенную характеристику решаемой проблемы. Выход отражает принимаемое решение. Нейрон взвешенно суммирует поступающие на его входы сигналы и преобразует их сумму в выходной сигнал.
Простейшая искусственная нейронная сеть состоит из трех слоев: сенсорного (принимает информацию извне), ассоциативного (обрабатывает информацию, создает набор ассоциаций) и выходного (выдает готовый результат). Нейросети могут состоять из десятков, сотен и даже тысяч слоев.
Нейросеть не программируется в традиционном смысле этого слова. Она обладает способностью самонастройки на примерах. Настройка производится многочисленными попытками изменения весов входов системы. Последовательно уточняя веса входов – нейросеть реализует функцию самообучения. Подробнее...
Роль Правительства РФ в применении нейросетей в медицине
Сегодня разработке программного обеспечения с элементами нейронных сетей, в том числе и для медицины, уделяется большое внимание правительствами многих государств мира.
Подробная информация о работе Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве России размещена на национальном портале в сфере искусственного интеллекта: https://ai.gov.ru/.
В сентябре 2023 года в России начал действовать ГОСТ, регулирующий процессы проектирования, разработки, тестирования, применения и технического сопровождения нейросетей, предназначенных для использования в медицине. Его использование обеспечит внедрение в медицину только проверенных, надежных решений с применением ИИ, поможет в разработке новых нейросетей и в тестировании существующих.
Требования ГОСТ будут обязательны для программистов-разработчиков сервисов искусственного интеллекта, сотрудников лабораторий при технических испытаниях ИИ и специалистов медицинских организаций при клинических испытаниях ИИ.
Инициатива создания национальных стандартов для внедрения систем искусственного интеллекта в клиническую медицину принадлежит профильному подкомитету технического комитета по стандартизации «Искусственный интеллект» Росстандарта, организованному на базе Центра диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения Москвы.
Новый стандарт дополняет существующий ГОСТ IEC 62304-2022. Разработчики добавили в набор процессов жизненного цикла программного обеспечения медицинских изделий необходимость проведения мониторинга системы искусственного интеллекта на всех этапах, связанных с эксплуатацией. ГОСТ необходим для безопасного проектирования и технического обслуживания систем искусственного интеллекта в медицине.
ГОСТ разработан при непосредственном участии врачей Москвы. Ранее столичные медики разработали первый в России ГОСТ, который определяет методологию и порядок проведения клинических испытаний систем с ИИ.
Применение нейросетей в медицине
Система ScanNav может предоставить врачу важную информацию о патологиях плода, опираясь на имеющиеся в базе данных сведения о УЗИ плодов других пациенток (350 тысяч) с теми или иными отклонениями. Пока нейросеть "ScanNav" работает в тестовом режиме и используется только в некоторых британских больницах, но в будущем она может получить намного более широкое распространение.
Неросерть системы MedyMatch Technology сравнивает снимок КТ мозга пациента со снимками сотен тысяч других людей для выявления и подтверждения отклонений, что поможет врачу правильно диагностировать инсульт и назначить адекватное лечение пациенту. Неросеть создана израильскими разработчиками.
Компания IBM на протяжении многих лет своего существования занимается разработкой медицинских систем и накопила в этой области колоссальный опыт, например проект Watson Health предполагает использование ИИ. В суперкомпьютер IBM Watson загрузили данные 50 миллионов анонимных медкарт и более 30 миллиардов снимков (IBM Watson может обрабатывать 200 миллионов цифровых документов за несколько секунд). Watson Health используются врачами для поиска различных патологий, в том числе порока сердца, также система предлагает свои рекомендации по лечению выявленного заболевания. Watson помогает врачам в работе с электронными медицинскими картами: он способен собрать из различных источников в один документ анамнез жизни пациента и членов его семьи, генетическую предрасположенность к тем или иным патологиям и выдать всю эту информацию лечащему врачу, находящемуся в любой точке интернет пространства. В настоящее время IBM готовится запустить облачную платформу Watson Health Cloud.
Рассмотрим более подробно проект по искусственному интеллекту Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси. Этот проект интересен с точки зрения научного подхода к его организации (менеджмента). В 2007 году в институте была создана лаборатория анализа биомедицинских изображений, а затем в 2016 году на базе института был открыт Межведомственный исследовательский центр искусственного интеллекта, совместно с Институтом физиологии. Центр объединил специалистов из разных областей знаний: врачей, биологов, инженеров, программистов и математиков для создания передовых технологий в области ИИ.
Первой практически значимой задачей Центра стала разработка системы диагностики по изображениям легких. Чтобы система компьютерного зрения корректно классифицировала медицинские изображения, ученые разработали соответствующие алгоритмы, реализовав их в виде программ с ИИ. В базу знаний нейросети загрузили около 10 миллионов снимков легких вместе с их описаниями, составленными врачами-специалистами.
Нейронная сеть анализировала КТ-снимки легких конкретного пациента, сравнивала их с КТ-снимками из базы знаний и делала заключение: есть ли патологические изменения в легких пациента.
Созданную искусственную нейронную сеть опробовали в Республиканском научно-практическом центре пульмонологии и фтизиатрии. Где ИИ по рентгеновским снимкам и КТ-снимкам помогал врачам находить первые признаки заболеваний органов дыхания. Эти испытания показали, что ученые Центра создали программный продукт, способный почти со стопроцентной точностью поставить диагноз пульмонологическому пациенту. Пока это эксперимент, и искусственный интеллект ни в коем случае не выступает в роли доктора — он ставит предварительные диагнозы, являясь вспомогательным инструментом в работе врача-рентгенолога. Особенно помощь ИИ заметно сказывается при проведении массового скрининга населения на предмет какого-либо заболевания. Ведь компьютерная система работает всегда стабильно, быстро и, что особенно ценно, исключая человеческий фактор!
По словам Сергея Кругликова, генерального директора Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси: «В сфере интеллектуального программного обеспечения для медицины институт среди лидеров в странах СНГ. Наши нейросети обрабатывают рентгеновские снимки, КТ-томограммы, что позволяет уверенно выявлять новообразования в различных органах человека».
Доктора медицинских наук Елена Скрягина и Михаил Фридман уверены, что в Беларуси созданы условия и есть все возможности для внедрения методов искусственного интеллекта в повседневную жизнь врача.
По данным Национального центра развития ИИ при Правительстве РФ 16% медучреждений страны используют ИИ в своей работе. Значительную роль в этом сыграл московский опыт внедрения ИИ в здравоохранение города, где на начало 2023 года успешно реализуются четыре крупнейших проекта использования ИИ.
Первый — анализ медицинских изображений: КТ, МРТ, рентгеновских снимков и маммограмм. Нейросети помогают врачам определять на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, артроза, плоскостопия и других заболеваний. Новейшая разработка в этом проекте — нейросеть для поиска признаков рассеянного склероза по снимкам МРТ головного мозга. Важно, что применение ИИ позволят врачу диагностировать рассеянный склероз на его ранней (доклинической) стадии. В рамках проекта реализованы уникальные алгоритмы для выявления патологий по более 20 клиническим направлениям.
Второй — система поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Этот инструмент помогает на основе жалоб пациента подобрать наиболее вероятные диагнозы, а врач уже решает, соглашаться ли с ними.
Третий — чат-бот, собирающий жалобы пациентов на самочувствие перед посещением врача. Он опрашивает пациента и передает данные врачу. Таким образом, врач тратит меньше времени на сбор жалоб и анамнеза. Сервис стал доступен москвичам в 2021 году! По данным мэрии Москвы сервисом воспользовалась около 1,5 миллионов москвичей к началу 2023 года.
И четвертый — анализ электрокардиограмм. Все взрослые поликлиники в Москве оснастили цифровыми электрокардиографами с ИИ.
Резюме. Применение искусственных нейронных сетей в медищине уже сегодня показывает высокую точность при постановке диагнозов, а если доктор и нейросеть будут работать вместе, то вероятность совместных ошибок значительно снизится!
Рекомендуемая литература
- Брукшир Дж. Гленн, Брилов Деннис Компьютерные науки. Базовый курс М: Вильямс, 2019.
- Гельман В.Я. Медицинская информатика: практикум. СПб: Питер, 2001.
- Леонтьев В.П. Новейшая энциклопедия. Компьютер и Интернет. М.: ОЛМА Медиа Групп.
- Diagnostic Biomedical Signal and Image Processing Applications, London: Elsevier, 2023.