Искусственный интеллект в медицине: от рождения до первой зимы - часть 1

Мы начинаем серию статей об истории искусственного интеллекта в медицине. Расскажем, где он зародился и когда пришел в медицину? Какую функцию выполнял первый ИИ-помощник врача? И кто придумал называть искусственный интеллект именно так?

Чтобы разобраться в этом, давайте проследим основные вехи, которые знаменуют вхождение искусственного интеллекта в различные сферы нашей жизни, в том числе и в медицину.

Кто дал имя искусственному интеллекту?

Отцом искусственного интеллекта можно смело назвать Джона Маккарти, ведь именно он дал старт этой области.

Джон Маккарти

Этот термин впервые появился в работе Джона Маккарти для семинара в Дартмутском колледже летом 1956 года. Впрочем, еще до этого в работах Алана Тьюринга, появился почти сходный термин – «машинный интеллект». Однако в определении Маккарти речь шла не о программах, а о целой области деятельности.

Искусственный интеллект — наука и инженерная деятельность, направленная на создание умных [intelligent] машин

Джон Маккарти, 1956

Дартмутский семинар, на котором всего лишь десять умнейших людей брейнстормили в течение целых двух месяцев, стал толчком к развитию искусственного интеллекта. Фактически, из разрозненных людей, размышлявших об имитации компьютером мышления человека, появилась настоящая отрасль. Недаром через несколько лет Маккарти создал язык программирования Лисп (Lisp), который до сих пор используется в ИИ.

Как искусственный интеллект пришел в медицину?

Система medlars – это первый ИИ, чьим призванием стало помогать медицинскому сообществу. Что же он делал? И как вообще появился?

История этого прорыва в медицине начинается в 1879 году. Каждый настоящий врач тогда, как, впрочем, и сейчас желает быть в курсе последних новостей медицинской науки по всему миру. Трудность заключается в поиске качественной медицинской журнальной литературы, которой можно было бы доверять.

Об этом задумались в Национальной медицинской библиотеке США в 1879 году, там начали публиковать ежемесячные выпуски Index Medicus – это своего рода «путеводители» по миру медицинских журналов, научные дайджесты, каждый из которых проверялся и тщательно отбирался экспертами. Составление «путеводителя» велось, разумеется, вручную. И необходимо было создать систему, которая автоматически производила бы поиск среди огромных объемов библиографических цитат и литературы.

Так в 1964 году в библиотеке появилась система, которая получила название medlars (Medical Literature Analysis and Retrieval System) – система анализа медицинской литературы и получения данных из нее.

MEDLARS стала первой медицинской электронной системой литературного поиска, которая значительно облегчила и уменьшила затраты времени врачам и ученым на поиск нужной литературы в различных областях медицины.

Затем с 1971 года эта система перешла в онлайн и превратилась в работающую поныне систему MEDLINE (MEDlars, onLINE), которая широко использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения в своей работе и представляет из себя своего рода «медицинский Google» для поиска научной литературы.

Первый ИИ-помощник врача

Но давайте перейдем к тому, когда же искусственный интеллект впервые смог помогать медику в его работе. И какую функцию он выполнял?

В 1975 году в Стэнфорде защитил свою диссертацию PhD будущий основатель биомедицинской информатики Эдвард Шортлифф (Edward "Ted" Hance Shortliffe). Его работа представляла собой одну из ранних экспертных систем, основанных на достаточно «примитивном» искусственном интеллекте, написанной на языке Лисп. Система называлась MYCIN – что для нас, гениальное название. Как вы думаете, почему? Вспомните названия и действие некоторых лекарств: стрептомицин, азитромицин, эритромицин, ванкомицин… Если вы увидите препарат, название которого оканчивается на …мицин, не сомневайтесь – перед вами – антибиотик.

Что делала система MYCIN? Поскольку название прямо указывает на антибиотики, то нетрудно догадаться.

Первый ИИ-помощник MYCIN должен был помогать врачу правильно диагностировать патогенные бактерии, вызывающие опасные состояния типа менингита или бактериемии (бактериальное заражение крови), а затем правильно назначать антибиотики и рассчитывать их дозировку, исходя из массы тела пациента.

Опиралась система на приблизительно 600 правил, которые помогали ей принимать правильное решение в 65% cлучаев примерно на таких «задачках»: «У 42-летней женщины в течение трех дней наблюдались головная боль, тошнота и лихорадка. Результаты физикального обследования показывают ригидность затылочных мышц и кому. Люмбальная пункция показала уровень белка 580 мг/дл и количество лейкоцитов 374/мкм, с 66% полиморфноядерных лейкоцитов».

Для сравнения – на тот момент сами стэнфордские врачи давали правильный результат от 42,5 до 62,5% (данные основаны на 80 случаях, с которыми пытались справиться, помимо компьютера пять штатных врачей Стэнфордского госпиталя, интерны и студенты выдали еще худший результат – от 30 до 45 процентов).

Казалось бы – надо ИИ применять в реальных условиях, но уже тогда появились несколько серьезных проблем. Первая – проблема времени, для работы с системой даже опытному врачу требовалось не менее получаса, что в условиях реальной практики было слишком много. Вторая – юридическая.

Тем не менее, почти одновременно с MYCIN появились и другие экспертные системы, связанные с медициной. Например, в 1976 году на конференции Academy of Ophtalmology была представлена система CASNET, созданная исследователями из Университета Ратгерс во главе с профессором Казимиром Куликовским и предназначенная для диагностики, лечения и ведения пациентов с глаукомой. Можно также вспомнить экспертную систему INTERNIST, которая была создана для интернов Университета Питтсбурга – и многие другие.

Казалось бы, в те времена начинался расцвет медицинского искусственного интеллекта. Однако именно в 70-е началась эпоха, которую историки науки называют «Зимой искусственного интеллекта» (по аналогии с ядерной зимой). Как у любой новой сферы деятельности, у искусственного интеллекта были неудачи. К сожалению, они и другие обстоятельства, такие как недостаточность мощностей, отсутствие современного Интернета, а, главное, завышенные ожидания от ИИ, привели к резкому сокращению финансирования – и на некоторое время прорывы в этой области прекратились. Но за зимой всегда наступает весна. И о дальнейших успехах ИИ на поприще медицины мы расскажем в наших следующих статьях.

Автор: Алексей Паевский, научный журналист, историк науки, соавтор блога истории медицины

0
2 комментария
Ирина Алисова

Отличный материал! Спасибо!

Ответить
Развернуть ветку
СберМедИИ
Автор

Спасибо за обратную связь.

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 2 комментария
null