ИИ vs COVID-19: какие технологии помогают врачам
Уже почти два года мировое медицинское сообщество борется с COVID-19 — первая вспышка была зарегистрирована ВОЗ 31 декабря 2019 года. В условиях пандемии особенно важными становятся быстрая и качественная диагностика, а также снижение нагрузки на медперсонал. Для этого были задействованы все имеющиеся средства и инструменты, включая технологии на базе искусственного интеллекта. Считается, что в России пандемия дала значительный толчок к внедрению и практическому использованию цифровых разработок и сервисов, в том числе в медицине. Так как же искусственный интеллект помогает бороться с COVID-19?
Обработка медицинских изображений
В медицинскую практику уже внедрен ряд ИИ-платформ, помогающих врачам в обработке медицинских изображений. Например, это резиденты Фонда «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) «Третье Мнение», Цельс, Botkin.AI.
Искусственный интеллект обрабатывает изображения действительно быстро и с высокой точностью. Например, Цельсу требуется около 60 секунд на одно исследование с 95% точностью. По данным Мосгорздрава, благодаря компьютерному зрению в столичных клиниках врач получает заключение рентгенолога в среднем через 6,5 минут, а в экстренных случаях — через пять минут. Плюс к тому ИИ не устает, не теряет внимательность, не отвлекается, может работать круглосуточно, а еще — замечает детали, которые человек мог бы пропустить.
Нейросети обучают отслеживать разные патологии. Например, ИИ модуль «Третье Мнение КТ. COVID-19» распознает на КТ легких тревожные признаки при коронавирусе, такие как гидроторакс (жидкость в легких, характерна для тяжелых форм), консолидация (уплотнение легочной ткани), патологические изменения по типу «матового стекла» или «булыжной мостовой». Сервис обращает внимание специалиста на КТ с признаками патологий, автоматически анализирует объемы патологических изменений и выдает точный результат в процентах, тогда как эмпирический метод позволяет установить лишь степень поражения (КТ1 <25%, КТ2 25-50%, КТ3 50-75%, КТ4 >75%). Искусственный интеллект берет на себя рутинные процессы по обработке изображений и делает это быстрее человека. По словам заведующего рентген-отделением БУ «Сургутская городская клиническая поликлиника N2» Василия Норкина, благодаря модулю «Третье Мнение» на анализ одного исследования у рентгенолога уходит в среднем на 30% меньше времени. Все это снижает нагрузку на персонал и частично компенсирует нехватку кадров.
Но исследовать КТ-снимки ковид-пациентов можно не только для диагностики непосредственно коронавируса, но и, например, в рамках перепроверки результатов или онкоскрининга. Так, в Петербурге стартует проект, где Botkin.AI пересмотрит массив КТ, сделанных людям с COVID-19: ретроспективный анализ позволит обнаружить онкологию, которые врачи могли пропустить в условиях высокой загруженности. С февраля по июль 2021 года в Северной столице и Нижнем Новгороде Botkin.AI уже проводил проводил похожий проект вместе с AstraZeneca, и тогда искусственный интеллект выявил 271 случай подозрения на рак легкого. Разработчики Botkin.AI отмечают, что практически невозможно осуществить подобные массовые пересмотры КТ-снимков вручную, с применением только человеческих ресурсов. Это заняло бы очень много времени и сил медперсонала, а кроме того, возможно, было бы не столь эффективно, так как «живые врачи» могли бы упустить ранние признаки онкологии.
Кстати, нейросети анализируют не только изображения. Приложение AI Resp делает предположения, есть ли у человека COVID-19, основываясь на кашле и дыхании. Правда, перед использованием программы еще нужно отметить, есть ли симптомы из списка — боль в горле, потеря обоняния, диарея и многие другие. По данным разработчиков на май 2021 года, приложение определяет паттерны ковидного кашля с точностью 82%.
Помощь в создании вакцин
Сейчас на мировом рынке представлено несколько вакцин от COVID-19 с разным принципом действия: векторные, пептидные, цельновирионные и другие. Для разработки препаратов использовались в том числе и технологии на базе искусственного интеллекта. Например, в Швейцарии ученые применяли большие данные для моделирования структуры белков, что необходимо для вакцин, работающих на основе мРНК (она же иРНК) — матричной (информационной) рибонуклеиновой кислоты.
В России искусственный интеллект помогает делать вакцины с S-белком более эффективными. Для этого также используется моделирование — система определяет, какое положение S-белка наиболее доступно для антител, какие участки лучше всего распознаются. Подобные разработки повысят иммунный ответ от введения препарата и позволят при необходимости быстрее создавать новые — для борьбы с мутациями и штаммами COVID-19.
Сопутствующая помощь
Искусственный интеллект оказывает медперсоналу разностороннюю помощь, позволяющую оптимизировать работу. Например, модуль AI-мониторинг «Третье Мнение» в режиме реального времени следит за ситуацией в больницах. Система анализирует видеопоток с камер наблюдения в палатах и коридорах стационаров и уведомляет о риске падения (или падении) пациента, о риске развития пролежней, о попытках передвижений ослабленных и маломобильных пациентов, об их отсутствии в палате. Сообщения поступают на специальный монитор на сестринском пульте, смартфоны и умные часы. Одновременно алгоритм фиксирует, как часто медсестры посещают пациентов, и отмечает длительность пребывания. Таким образом можно оценить эффективность работы медперсонала.
Подобные возможности не только снижают нагрузку на него, но и сокращают риски заражения COVID-19. Так, по данным врачей одной из частных клиник, применяющей систему умного наблюдения, количество контактов медсестер с ковид-пациентами сократилось вдвое. При этом качество медуслуг выросло, как и скорость реакции на тревожные события — по утверждению заведующей отделением, она увеличилась в 50 (!) раз.
Еще одна способность ИИ — быстрая обработка большого объема данных и учет многочисленных факторов. Так, ресурс CORD-19 содержит сотни тысяч научных публикаций о коронавирусе, собранных из авторитетных источников, таких как ВОЗ или PubMed Central. ИИ обрабатывает материалы и помогает специалистам найти в массиве данных именно те, что им нужны.
В сентябре 2021 года группа врачей из 20 больниц по всему миру представила разработку, которая на основе сведений о ковид-пациенте с точностью 95% предсказывает исход заболевания, включая возможную смерть. Также система говорит врачам и о потенциально необходимом для этого пациента объеме кислорода.
С помощью нейросетей ученые рассчитывают даты подъема и спада заболеваемости. Например, в конце ноября Promobot с вероятностью 93% предсказал, что четвертая волна коронавируса в России достигнет пика 22 декабря. А Роспотребнадзор планирует использовать искусственный интеллект, чтобы предупреждать развитие эпидемий и анализировать санэпид-обстановку, включая распространение инфекционных заболеваний, случаи массовых отравлений и подозрений на них. Для этого ведомство будет внедрять соответствующие информационные системы и проводить санитарно-эпидемиологического расследования.
Близка ли победа над пандемией COVID-19? К сожалению, пока вряд ли. Несмотря на высокий процент вакцинированных, в некоторых странах Европы фиксируются рекорды по ежедневной выявляемости заболевших, а мировое сообщество активно изучает новый штамм омикрон. Однако определенно можно сказать, что технологии на базе ИИ продолжат развиваться и помогут врачам оптимально распределять время и ресурсы, повышать качество диагностики и лечения, а возможно — создавать более эффективные препараты и вакцины.