20 ноября заведующий отделом клинических исследований, врач-гематолог Михаил Дроков выступил с лекцией «Искусственный интеллект в медицине» на площадке московского парка «Зарядье» в рамках научно-просветительского проекта «Метафаза».
Бурное развитие технологий машинного обучения и анализа больших данных радикально изменило подходы к диагностике, прогнозу и лечению заболеваний. Искусственный интеллект (ИИ) уже стал неотъемлемой частью клинической практики, биомедицинских исследований и организации здравоохранения.
В докладе рассматриваются ключевые направления применения ИИ в медицине. Основные тезисы.
1.ИИ — не замена врачу. Десять минут работы с поисковиком не заменяют шесть лет медицинского образования. Ограничение применения ИИ в медицине — профессиональные риски для врача, медицинские риски для пациента.
2. ИИ: то, что выглядит как естественное мышление, на самом деле им не является.
3. ИИ — естественная ступень эволюции технологий. Как в XIX веке произошла замена ручного труда машинным, так в XXI веке искусственный интеллект берет на себя рутинные задачи, традиционно выполняемые человеком.
4. Возможности искусственного интеллекта:
а) Распознавание изображений. Позволяет анализировать большие объемы данных (аэрофотосъемка, рентгеновские снимки и т. п.)
б) Обработка естественного языка. Позволяет создавать тексты разного объема и тематики на основе подбора наиболее вероятных оборотов из языкового репозитория.
в) Подготовка информации для принятия решений.
г) Кастомизация данных. Как пример - ранжирование пациентов по группам риска.
5. ИИ работает по аналогии с мозгом: учится на большом объеме данных. Искусственному интеллекту нужен «тренер», который размечает данные. Это может быть врач, который размечает КТ-снимки для ИИ: как выглядит пневмония, как выглядит рак легкого, и т. д. Этот процесс повторяется, система выстраивает связи и получает способность размечать изображения, выделяя области с предполагаемыми патологиями, а также определять конкретные патологии. Чем больше размеченных данных, тем точнее результат. Например, ИИ может распознавать лица на фотографиях, предсказывать погоду на основе прошлых данных, выделять проблемные клетки в мазке крови, предлагать вероятные диагнозы.
6. Диагноз, поставленный с помощью искусственного интеллекта, требует скепсиса. Во-первых, из-за возможных ошибок, во-вторых, из-за неопределенности ответственности за решения ИИ. Система не имеет ограничений, связанных с моралью или ответственностью.
7. Из истории.
1956 год: на семинаре в Дартмутском колледже в США впервые предложен термин "искусственный интеллект".
1961 год: на сборочной линии General Motors начала работать первая промышленная роботизированная рука Unimate
1966 год: Джозеф Вейценбаум создал ELIZA, одну из первых программ обработки естественного языка, имитирующую психотерапевта.
1970-е годы: в Стэнфордском университете разработана одна из первых экспертных систем в медицине MYCIN. Её задача – помощь в диагностике и лечении бактериальных инфекций крови. MYCIN использовала базу правил, созданных на основе опыта врачей-инфекционистов.
1997 год: машина впервые обыграла человека в шахматы.
8. В первых моделях ИИ общаться с системой мог только специально обученный пользователь. В 1990-е годы появились модели, которые понимают естественный человеческий язык. Таким образом доступ к ИИ получило огромное количество людей.
9. Способность ИИ понимать естественный язык поставила новые этические вопросы. В некоторых больших языковых моделях поставили ограничение на сообщение информации, которая может быть использована для лечения. При широком доступе к ИИ псевдомедицинские рекомендации могут нанести огромный вред. Сообщения о правильно поставленном с помощью ИИ диагнозе могут быть «систематическая ошибка выжившего», когда известен только один позитивный результат и неизвестно, сколько было поставлено ошибочных результатов с помощью той же системы.
10. По состоянию на конец июня 2025 года в Российской Федерации зарегистрировано 48 медицинских изделий на основе технологий искусственного интеллекта, 43 из которых - российские. Контроль, проверка, мониторинг применения продуктов на основе ИИ, от результатов которых зависит принятие клинических решений, необходимо так же, как и регистрация всех медицинских изделий, использование которых потенциально может привести к нежелательным явлениям, реакциям (пластырь, шовный материал, протез и т. д.) Для получения регистрационного удостоверения Росздравнадзора продукт проходит целый ряд проверок и испытаний, в том числе на эффективность и безопасность.
11. Системы электронного документооборота собирают и хранят большое количество данных. Хотя, не все из них пригодны для обучения ИИ-моделей. Это должны быть «качественные» данные. Для обучения ИИ-моделей готовят специальные дата-сеты, которые содержат выверенные выборки. Если в выборки включены и показатели, которые должна научиться получать ИИ-модель на основе полученных данных, то для обучения не понадобится «тренер». Такие «условно размеченные» дата-сеты сегодня – это очень полезный актив.
12. Плюсы ИИ.
а) возможность масштабировать работу лучшего эксперта («тренера» ИИ) на территорию всей страны;
б) возможность дистанционной диагностики в отдаленных регионах;
в) облегчение работы медицинского персонала за счет освобождения от выполнения рутинных операций;
г) способность обрабатывать больших объемов информации за короткое время, что недоступно человеку (например, анализ генетического кода, расшифровка КТ-изображений в период высокой заболеваемости).
13. Особенности использования технологий ИИ.
а) вопрос ответственности за решения, принятые на основе результатов работы ИИ-моделей;
б) особое внимание к защите конфиденциальной информации.
Лекция была встречена с живым интересом и вызвала много вопросов. На лекции присутствовали молодые ученые, аспиранты, студенты и все, кто интересуется научными открытиями из мира медицины и биологии.
