Искусственный интеллект для диагностики заболеваний

2022. Overjet и VideaHealth помогут стоматологам искать дырки с помощью ИИ



Как говорится, стоматолог, который ищет дырку в зубе - всегда ее найдет. А теперь у пациентов стоматологий вообще не останется шансов уйти без пломбы. Американские стартапы Overjet и VideaHealth практически одновременно получили добро FDA на свои системы компьютерного зрения для поиска кариеса на рентгеновских снимках. По результатам клинических испытаний, система Overjet помогла обнаружить на 32% больше дырок, а VideaHealth - аж на 43% больше, чем нашли профессиональные стоматологи.


2022. Создана ИИ система для определения типа артрита



Существует множество типов воспаления суставов и точно определить его сложно даже для опытного врача, и это напрямую влияет на качество оказываемой медицинской помощи. Группа исследователей из Университетской клиники Эрлангена в Германии разработали и обучили ИИ модель, которая с высокой точностью различает ревматоидный артрит, псориатический артрит и здоровые суставы по рентгеновским снимкам. Всего ИИ проанализировал 932 снимка от 611 пациентов, которым ранее уже определили диагноз. С точностью 82% он распознавал здоровые суставы, идентифицировал 75% случаев ревматоидного артрита и 68% случаев псориатического артрита. Это очень высокие показатели без какой-либо другой дополнительной информации, подчеркнули авторы, а в сочетании с опытом ревматолога результаты могут привести к точным диагнозам за короткий срок.

2020. ИИ диагностирует остеоартрит за три года до появления симптомов



Обычно остеоартрит обнаруживается с первыми ощущениями боли в суставе, когда повреждения хряща уже прогрессируют. А ведь знай человек о болезни раньше - он мог бы предотвратить ее с помощью похудения и упражнений. Но даже, если человек сделает рентген на более ранней стадии, доктор вряд-ли сможет увидеть заболевание. А вот нейросеть - может. Такую нейросеть создали ученые из Университета Джона Хопкинса. Она с точностью 78% определяет начальные стадии болезни за три года до первых симптомов. Обучение ИИ проводилось с помощью данных 86 человек без симптомов остеоартрита, за которыми затем наблюдали в течение трех лет. Оценивались ранние биохимические изменения в хрящах, которые на несколько лет предшествуют появлению симптомов.


2019. Искусственный интеллект помагает диагностировать туберкулез



Английская компания Cambridge Consultants разработала ИИ-систему BacillAi, которая позволит отчасти решить проблему распространения туберкулеза в развивающихся странах, где это заболевание является одной из наиболее частых причин преждевременной смерти. Для диагностики туберкулеза с помощью искусственного интеллекта BacillAi врачу достаточно микроскопа и смартфона с интернет-доступом. Врач просто фотографирует приложением окрашенный образец мокроты пациента с обычного лабораторного микроскопа. Далее снимок автоматически обрабатывается нейросетью на удаленном сервере и вскоре врачу приходит информация о количестве и типе туберкулезных клеток в образце.


2018. Австралийская нейросеть превзошла дерматологов в диагностике меланомы



Основной способ диагностики меланомы — дерматоскопия, осмотр темных образований на коже с помощью лупы. Эта процедура требует от врача хорошего зрения и внимания. А что если поручить ее искусственному интеллекту, который на зрение и внимание никогда не жаловался? Команда австралийских ученых создала и обучила нейросеть, используя базу данных из ста тысяч фотографий различных образований на коже — как злокачественных, так и не опасных для здоровья. А потом провела эксперимент: взяли новую базу из 100 фотографий родинок (с известным диагнозом), и предложили их оценить 58 практикующим дерматологам из 17 стран и сравнить результаты с оценкой нейросети. Люди успешно диагностировали рак в 86,6% случаев, искусственный интеллект — в 95%.


2018. Google создал микроскоп с дополненной реальностью для диагностики рака


Изучение образца крови под микроскопом - все еще необходимая процедура для диагностики рака. При этом точность диагностики зависит от (порой усталых) глаз врача. Почему бы не использовать для этой процедуры нейросеть, обученную на миллионах уже обработанных образцов? Именно это и сделали сотрудники Google AI. Их система дополненной реальности для микроскопа автоматически обращает внимание врача на подозрительные участки, так что точность диагностики значительно возрастает.


2017. Нейросеть диагностирует болезнь Альцгеймера на ранней стадии



Лечить болезнь Альцгеймера врачи пока не умеют, но диагностировав ее на ранней стадии, по крайней мере можно отсрочить ее воздействие. Ученые из университета Кейс Вестерн Резерв (США) создали нейросеть, которая предсказывет появление этого заболевания на ранней стадии. Система обрабатывает сканы МРТ, характеристики гиппокампа, метаболизма мозга, белковые и генетические особенности, умеренные когнитивные нарушения и другие параметры. Алгоритм отбирает параметры, которые лучшим образом разделяют больных и здоровых людей. А затем отбирает из переменных, указывающих на заболевание, те, что лучше других разделяют людей с умеренными когнитивными нарушениями и собственно болезнью Альцгеймера. Исследователи протестировали программу на 149 пациентах и утверждают, что их нейросеть превзошла другие методы диагностирования.


2017. Viome анализирует микробиом с помощью нейросети



Одной из первых задач нейросетей в медицине был анализ генома. Теперь же машинное обучение хотят использовать и для поиска паттернов в микробиоме человека. Первым это додумался сделать стартап Viome. Как и другие подобные сервисы для анализа микробиома, он присылает клиентам набор для взятия анализа крови. Клиенты отправляют свои анализы обратно в лабораторию Viome. Результаты анализа скармливают нейросети, которая сравнивает их с результатами других пациентов и выдает, какие именно микробы живут в организме данного человека и какие проблемы с пищеварением есть сейчас или появятся в будущем. Потом для клиента составляется список рекомендаций по питанию, которые помогут этих проблем избежать.


2017. IBM Watson займется диагностикой болезней сердца



Искусственный интеллект Watson уже вовсю применяется в онкологии. Недавно его также припахали к поиску лекарств для нейродегенеративного заболевания ALS. Теперь же подразделение Watson Health собирается обучить своего воспитанника лечению болезней сердца. Watson начнет с обучения на рентгеновских снимках и УЗИ сердца с целью диагностики Стеноза аортального клапана. Это одна из самых сложных болезней для диагностики в кардиологии. Планируется, что Watson не только научится диагностировать эту болезнь по снимкам лучше докторов, но и будет прогнозировать ее наличие у пациентов на основании их симптомов.


2017. Некоторые болезни можно диагностировать по голосу



Недавно мы сообщали, что ученые научились диагностировать 17 болезней по запаху изо рта, но оказывается, некоторые болезни можно диагностировать даже по голосу. Специалисты в Langone Medical Center (Нью-Йорк) уже используют данный метод. В первую очередь для диагностики психологических заболеваний, таких как постравматический синдром и депрессия. Такие пациенты затягивают некоторые звуки или с трудом произносят слова, требующие напряжения мышц лица. Компьютерная программа, основанная на машинном обучении, легко определяет таких пациентов. Но медики на этом не останавливаются и уже обучают программу распознавать по голосу пациентов с болезнями сердца. Говорят, такие пациенты испытывают определенный тип боли во время речи и соответствующие голосовые биомаркеры можно довольно точно определять.


2017. Na-Nose - электронный нос для диагностики болезней по запаху


Известно, что при различных заболеваниях, в выдыхаемом человеком воздухе содержатся различные химические вещества - биомаркеты. Израильский стартап Breathtec Biomedical придумал, как воспользоваться этим и диагностировать заболевания по запаху. Они создали портативный газоанализатор Na-Nose, который содержит наночастицы золота, покрытых органическими лигандами. Связываясь с этими лигандами, биомаркеры меняют электрическое сопротивление между наночастицами. Для определению болезни по паттерну изменения сопротивлений используется искусственная нейросеть. Разработчики уже научили нейросеть распознавать 17 заболеваний, в том числе рак легких, болезнь Крона, болезнь Паркинсона, рассеянный склероз и язвенный колит. При этом средняя точность диагностики составляет 86 процентов.


2016. Винод Косла: скоро ИИ заменит врачей в диагностике болезней



Винод Косла - мультимиллионер, сооснователь компании Sun, а ныне, инвестор для множества стартапов во главе Khosla Ventures. Недавно он выступил на конференции со своим видением медицины будущего. В частности, он сказал, что видит медицинский пейзаж будущего, формируемый базами данных алгоритмами, а не врачами. Люди не созданы для обработки обширных и постоянно растущих объемов данных о состоянии здоровья, которые генерируют новейшие технологии. От датчиков здоровья до секвенирования полного генома, наш мир наводняется данными, и точек этих данных скоро будет больше, чем звезд во Вселенной.  Чтобы диагностировать заболевание можно взглянуть на пациента перед собой и сравнить его с несколькими другими пациентами, которых ты принимал, либо же просканировать базу данных из 100 миллионов пациентов на предмет поиска последней сотни или тысячи с подобными симптомами. Ни один врач с таким не справится. При этом, освобождение врачей от рутинной работы изучения стопок медицинской информации означает, что они смогут уделить больше внимания заботе о пациентах и развитию технологий.


2016. Искусственный интеллект IBM Watson оказался эффективнее врачей в диагностировании болезни



В 2013 году IBM Watson начали использовать в качестве врача-диагноста (после 2 лет обучения). Уже тогда Watson значительно превосходил врачей в определении оптимального лечения после диагностирования болезни. Например, точность назначения оптимального лечения рака лёгких в больницах США составляла 50%, а у Watson - 90%. С тех пор база знаний компьютера была значительно пополнена, так что компьютер стал ещё больше превосходить человека в точности ***


2016. Искусственный интеллект DeepMind поможет диагностировать глазные болезни



В начале этого года Google начал использовать свой искусственный интеллект DeepMind (тот самый, который победил чемпиона в Го) для медицины. Совместно с британской организацией National Health Service они привлекли ИИ для автоматизированной диагностики заболеваний почек. Теперь они расширяют это партнерство: DeepMind будет обучаться (а потом помагать врачам-офтальмологам) диагностировать заболевания глаз по изображениям оптической томографии. В первую очередь речь идет о старческой макулодистрофии сетчатки и диабетической ретинопатии. Разработчики надеются, что ИИ позволит диагностировать заболевания глаз дешевле и точнее обычных врачей.


2014. В Новосибирске начали тестировать искусственный интеллект для диагностики заболеваний



Не только IBM может разрабатывать искусственный интеллект для медицины. В России - тоже есть специалисты. Компания Интелмед разработала систему поддержки принятия врачебных решений Аймедика и начала ее тестирование в новосибирской клинике Ваше здоровье. Система включает в себя сведения о заболеваниях и соответствующих им симптомах, по которым выдает врачу список наиболее вероятных диагнозов, основываясь на 22 миллионах медицинских статей и клинических кейсах. Предусмотрено, что в базу данных, которая является самообучающейся, можно вносить результаты клинической практики, накопленные в лечебном учреждении.  Врачу достаточно ввести пол, возраст, жалобы пациента, результаты осмотра, лабораторных анализов, и система выдаст (рекомендуемый) диагноз. На данный момент Аймедика предназначена для терапевтов, психиатров, инфекционистов и врачей скорой помощи.