| Центр международных программ |
В 2013 году компьютер IBM Watson поступил в коммерческую эксплуатацию в качестве врача-диагноста. Этому предшествовали два года учёбы, в течение которых Watson изучил 605 тыс. медицинских документов, в общей сложности 2 миллиона страниц текста. Перед началом врачебной практики компьютер проанализировал 25 тыс. историй болезни и проработал 14,7 тыс. часов для тонкой настройки алгоритмов.
Уже три года назад IBM Watson значительно превосходил врачей в определении оптимального лечения после диагностирования болезни. Например, точность назначения оптимального лечения после диагностирования рака лёгких в больницах США составляет 50%. То есть в половине случаев врачи рекомендуют не самый идеальный курс лечения и препаратов. Так вот, у компьютера IBM Watson точность назначения оптимального лечения составляла 90%.
Сейчас к проекту IBM Watson for Oncology присоединяются все больше медицинских центров и больниц. Это, к примеру, Международная больница Бумрунград (Таиланд), Нью-Йоркский центр по исследованию генома человека и другие организации.
Система умеет работать не только с числовыми данными, но и (внимание!) с неструктурированными текстовыми документами и может прочитывать 40 миллионов документов за 15 секунд.
На очереди – проект для замены врачей общей практики. В конечном итоге он выльется в мобильное приложение, которое, подобно программе Siri, стоящей на наших айфонах, сможет вести с пользователем голосовой диалог, задавать вопросы, работать с медицинскими параметрами (вводимыми как вручную, так и с помощью подключенных к телефону датчиков и приборов). Результатом работы программы станут рекомендации по дальнейшим действиям, изменению режима питания и физической активности, дальнейшему обращению к узким специалистам и даже назначению схем лечения и контролю совместимости препаратов. Естественно, все это станет возможно, когда качество работы программы станет значимо лучше, чем у врачей общей практики.
Конечно, любой «разумный» человек найдет множество возражений самого разного вида, да только вот толку от этих возражений нет. Мы уже чуть ли не каждый день сталкиваемся с ситуацией, когда то, что еще пару лет назад казалось фантастикой, сегодня – обычная бытовая вещь. И как только для рядового потребителя нажать кнопку на телефоне станет проще, удобнее, надежнее и дешевле, чем тащиться в поликлинику, распространение технологии примет взрывообразный характер. Со всеми вытекающими последствиями для нашего здравоохранения и медицинского образования.
Может, мы наконец начнем задумываться о будущем? О нашем будущем…
Так обозначилась проблема «избыточной информации». При этом на помощь врачу могут прийти компьютерные технологии, позволяющие значительно быстрее выявить имеющиеся нарушения гомеостаза и качественнее провести лечение. Но, даже если создать огромный компьютерный банк данных, заложить в него все, что мы знаем о нарушениях гомеостаза и способах его коррекции, то и это полностью не решит проблем лечения больных. Представим, что компьютер выдал нам данные о нескольких десятках поломок в гомеостазе человека и рекомендации как каждый из них лечить. Десятки поломок - это не преувеличение, а наша повседневная практика, особенно у реанимационных больных. Для того чтобы ликвидировать эти поломки, врачу пришлось бы назначить больному десятки или сотни лекарственных препаратов, целенаправленно действующих на те или иные сдвиги гомеостаза. Ясно, что мы не можем этого сделать, не принеся больному дополнительного вреда, связанного с лекарственной полипрагмазией.
У постели больного часто необходимо отсеять «излишнюю» информацию, найти основные интегральные показатели, характеризующие состояние той или иной функции, системы и организма в целом, логически осмыслить имеющуюся информацию и выделить главные отправные причины поломок и реакций организма, в последующем вызывающие множество вторичных, следственных нарушений гомеостаза. Хороший врач он потому и хороший, что всегда умеет выделить главные причины и механизмы в заболеваниях конкретных больных, воздействует именно на них, а не гоняется за следствиями. Организм сам способен устранить многие нарушения, нужно только помочь ему заблокировать главные повреждающие факторы и механизмы.
Думаю, что «убийство» врачей ещё за горами.
Врач видит только то, что знает. Не знает - не увидит"
Когда это сказано?. Это будет актуально пока будет человек. Будут "роботы" - актуальность эта исчезнет
Что касается присоединения, вначале, по моему мнению, необходимо проработать стратегию - что нам (и кому именно нам?) вообще нужно? Тема серьезная и обширная, для такого взаимодействия нужны специалисты, во-1-х, понимающие тему (как написал Руслан Райнгольдович), во-2-х, готовые инвестировать в это свое время, в 3-х, владеющие английским. Собственно, на это я и намекал в этой новости, суть которой вовсе не в Watson'е, а в 2 последних предложениях. Мир стремительно уходит вперед, у современной мировой медицины и образования уже совершенно другая парадигма, а мы ДАЖЕ НЕ ОБСУЖДАЕМ эти вопросы.
Что касается технологической сингулярности, главное - не потерять контроль над сверхчеловеческим интеллектом.
В одной из статей приводится пример: система начинает свое развитие с узкоспециализированного ИИ, занимающегося подписыванием открыток. В дальнейшем ИИ совершенствуется, осваивает новые шаблоны под разные случаи, а однажды просит доступ в интернет, чтобы проанализировать, какие можно создать новые шаблоны. На самом деле система скачала оттуда еще кучу другой информации, заинтегрировалась с другими подобными системами, а в конечном итоге люди оказываются уничтожены: сообщество систем решило, что люди не умеют хорошо подписывать открытки, и в то же время не являются необходимыми для поддержания деятельности системы. Следовательно…
Так что заголовок может быть очень даже к месту, несмотря на недовольство отдельных товарищей.
Перевод https://health.mail.ru/news/vrachi_prevzoshli_kompyuter_po_tochnosti/?from=newsapp
Обставляя себя костылями и подпорками со временем трудно не поверить, что ты эволюционный инвалид.
Недавно в Карелии была опробована система дистанционной медицинской помощи MeDiCase (https://lenta.ru/articles/2016/06/14/telemedicine/). Система предусматривает размещение в дальних селах специальных «кейсов», в которых находится аппаратура для первичного обследования пациентов. Работе с этой аппаратурой обучается проживающий в селе «парамедик» – человек, не имеющий высшего медицинского образования, а порой вообще без медицинской подготовки (например, библиотекарь). В набор входит детально разработанный опросник, глюкометр, тонометр и некоторые другие приспособления. Результаты обследования пациента, полученные с помощью «кейса», передаются в центральную районную больницу. Теперь представьте, что MeDiCase вместо опросника оснащен развитой системой ИИ. В этом случае пациент будет направлен не просто в ЦРБ, а к конкретному специалисту или (что вполне возможно и часто очень важно) на более высокий уровень для оказания специализированной или высокотехнологичной медицинской помощи. Причем в определенных ситуациях (например, при остром коронарном синдроме) будут даны рекомендации по оказанию экстренной медицинской помощи.
В Красноярском крае функции такой системы ИИ выполняют врачи Краевой больницы, анализирующие направления пациентов из районных больниц в поликлинику ККБ (http://www.medgorod.ru/index.php/patsientu/tech-zapisi) и в достаточно большом проценте случаев рекомендующие (или корректирующие ) лечение на месте. Если пациент реально нуждается в лечении в ККБ, то ему назначается (и согласовывается) дата посещения поликлиники или госпитализации.
Встаньте на место рядового пациента и представьте ситуацию: Вы заболели, пообщались с программой-консультантом, установленной на Вашем смартфоне и она не только порекомендовала Вам обратиться к конкретному врачу, но и записала Вас на прием в удобную для Вас дату и время. Удобно? Да! Фантастика? Нет!
Основной упор делается на облегчении работы хирургических бригад, а не на замене кого-то из людей машиной.
Статья в журнале Frontiers in Robotics and AI описывает ряд опытов с участием специально обученного робота. Международная группа ученых под руководством доктора Елены Де Моми (Elena De Momi) из Миланского технического университета (Politecnico di Milano) изучала способность робота имитировать естественные человеческие движения. Исследователи пришли к выводу, что люди и роботы могут эффективно координировать свои действия во время проведения ответственных процедур, таких как хирургические операции.
Для проведения эксперимента группа Де Моми запечатлела многочисленные манипуляции человеческих рук, такие как передача инструментов хирургу. Эти данные были введены в нейронную сеть роботизированной руки, которая управляет движениями. Затем человек-оператор направлял роботизированную руку, чтобы та имитировала определенные человеческие движения. Несмотря на то, что не всегда удавалось достичь абсолютной точности движений, в целом они были весьма похожи.
«Биологически вдохновленные» действия роботизированных рук были точны 70% времени испытаний, а это значит, что нейронные сети эффективно научились имитировать человеческое поведение. Ученые надеются, что со временем такие технологии помогут повысить безопасность хирургических операций, поскольку роботы, в отличие от человека, никогда не устают и способны бесконечно совершать точные движения. По словам авторов работы, цель состоит не в том, чтобы удалить человека из операционной, а дополнить и облегчить его работу.
«Я убеждена, что роботы, безусловно, изменят рынок рабочей силы, однако они не будут «воровать» места профессионалов, - утверждает Елена Де Моми. - Эти технологии позволят снизить нагрузку и лучше выполнять ряд задач, будучи применяемыми в разных областях, от медицины до промышленности».
Безусловно, для подтверждения и уточнения эти выводов необходимы дальнейшие исследования, однако развивающаяся область робототехники уже меняет способы оказания медицинской помощи. Также не менее важно создавать условия, в которых люди и роботы смогут эффективно взаимодействовать, особенно при проведении таких ответственных процедур, как хирургическое вмешательство.
Ссылки
A Neural Network-Based Approach for Trajectory Planning in Robot-Human Handover Tasks // Frontiers in Robotics and AI, 2016. DOI:10.3389/frobt.2016.00034
От около 86 миллиардов нейронов (представляете количество связей между этими нейронами). Это примерно в 100 раз больше количества звезд галактики Млечный путь. Общая длина дендритов составляет около полутора миллионов метров. Резервные возможности и оценить трудно.