jonka Максим Денисович Смирнов 24 päivää sitten
33
Lisää tämän kaltaisia
Искусственный интеллект (ИИ) оказывает значительное влияние на медицину, улучшая работу врачей и эффективность клиник. В настоящее время нейросети активно используются для обработки медицинских изображений и помощи врачам в постановке диагнозов и выборе лечебной тактики. И открываемые ими возможности выглядят крайне перспективными.
Искусственный интеллект в самом широком смысле — это интеллект, демонстрируемый машинами, в частности компьютерными системами. Это область исследований в области компьютерных наук, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения действий, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целей.
Машинное обучение - класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счёт применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме. У машинного обучения имеются разные категории.
Обучение с частичным привлечением учителя является одним из подходов в машинном обучении, который сочетает преимущества как обучения с учителем, так и обучения без него. В этом методе модель обучается на данных, где только некоторая часть имеет разметку. Это может быть особенно полезно в случаях, когда сложно получить размеченные данные.
В обучении с подкреплением присутствует понятие агента и среды. Среда может быть реальной или виртуальной. Агент взаимодействует со средой и обучается принимать последовательность действий в окружении, после чего получает обратную связь в виде награды или штрафа.
Одним из основных компонентов обучения с подкреплением является функция оценки состояния, которая предсказывает ожидаемую награду. Целью агента является настройка стратегии действий таким образом, чтобы максимизировать накопленную награду на протяжении взаимодействия с средой. Агент использует эту функцию для выбора оптимальных действий и оценки своего текущего состояния.
Обучение без учителя представляет собой раздел машинного обучения, в котором модели анализируют данные и находят в них скрытые структуры без предварительно размеченных меток. Этот подход позволяет автоматически извлекать информацию из больших объемов данных, что делает его особенно полезным при работе с неструктурированными данными, такими как изображения или аудиозаписи.
Обучение с учителем представляет собой процесс обучения модели на основе размеченных данных, где каждый пример имеет соответствующую метку — желаемый выход модели. Целью модели является нахождение закономерностей в данных, чтобы предсказывать метки для новых, неизвестных примеров.
В области обучения с учителем существует широкий спектр методов и алгоритмов для решения различных задач.
Нейронные сети
Нейронные сети - это одна из основных технологий искусственного интеллекта. Они представляют собой модель, вдохновленную работой человеческого мозга, и используются для обработки и анализа больших объемов данных. Нейронные сети состоят из множества связанных между собой искусственных нейронов, которые передают и обрабатывают информацию. Есть десятки видов нейросетей, которые отличаются архитектурой, особенностями функционирования и сферами применения. При этом чаще других встречаются сети трех видов.
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural network, RNN)
Рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural network, RNN). Используют направленную последовательность связи между узлами. В RNN результат вычислений на каждом этапе используется в качестве исходных данных для следующего. Благодаря этому, рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать серии событий во времени или последовательности для получения результата вычислений.
RNN применяют для языкового моделирования и генерации текстов, машинного перевода, распознавания речи и других задач.
Сверточные нейронные сети (Convolutional neural network, CNN)
Сверточные нейронные сети (Convolutional neural network, CNN). Состоят из слоев пяти типов:
Каждый слой выполняет определенную задачу: например, обобщает или соединяет данные.
Сверточные нейросети применяются для классификации изображений, распознавания объектов, прогнозирования, обработки естественного языка и других задач.
Нейронные сети прямого распространения (Feed forward neural networks, FFNN)
Прямолинейный вид нейросетей, при котором соседние узлы слоя не связаны, а передача информации осуществляется напрямую от входного слоя к выходному. FFNN имеют малую функциональность, поэтому часто используются в комбинации с сетями других видов.
Решающие деревья и случайный лес
Решающие деревья и случайный лес. Решающие деревья представляют собой древовидную структуру решений, где каждый узел содержит условие на одном из признаков данных. Случайный лес является ансамблем решающих деревьев. Они широко используются для классификации и регрессии.
Метод опорных векторов (SVM)
Метод опорных векторов (SVM). SVM является мощным алгоритмом для задач классификации и регрессии. Он строит гиперплоскость, которая разделяет примеры разных классов с наибольшим зазором.
Искусственный интеллект включает в себя использование различных алгоритмов и компьютерных моделей
Компьютерные модели используются для получения новых знаний о моделируемом объекте или для приближенной оценки поведения систем, слишком сложных для аналитического исследования. Такие модели представляют собой записанные на соответствующих носителях алгоритмы переработки входной информации в выходную, называемые моделирующими. Входной информацией являются параметры модели и её начальные состояния, а выходной — траектории этой модели.
Игровые модели
Игровые модели создают несуществующие ситуации, имитирующие реальность, играют в логические игры.
Учебные модели
Учебные модели, используемые для наглядного обучения обучающихся, их тестирования.
Прогностические модели
Прогностические модели предсказывают состояние объекта в конкретные моменты в будущем.
Оптимизационные модели
Оптимизационные модели помогают определить наиболее подходящий способ взаимодействия со сложной системой, управления ею.
Дескриптивные модели
Дескриптивная модель, описательная модель, применяемая для установления статистических закономерностей исследуемых процессов, изучения вероятных путей их развития в неизменных условиях или в отсутствии внешних воздействий. Отвечает на вопросы: как устроен объект, как протекает процесс, каким образом, при каких условиях происходит явление. Дескриптивные модели широко применяются при прогнозировании, при выявлении факторов, определяющих поведение объекта или протекание процесса, при установлении связей различных явлений и т. д.
В наше время существует множество машинных алгоритмов, каждый из которых имеет собственный подход к решению различных проблем, от оптимизации до классификации и сегментации.
K Nearest Neighbor
Время, затрачиваемое на фазу обучения, если не очень велико, так как на этой фазе выполняются не основные вычисления. В отличие от наивных байесовских машин и машин опорных векторов, которые в основном используются для решения задач классификации, KNN может использоваться для решения как задач регрессии, так и классификации с одинаковым уровнем ожидаемой точности. Кроме того, поскольку он ищет похожие события для составления прогнозов, он также широко используется в качестве метода обработки пропущенных значений. Благодаря различным преимуществам KNN, есть определенные аспекты, которые являются одновременно и проклятием, и благом, например, тот факт, что нам не нужно иметь дело с несколькими гиперпараметрами для настройки, даже если это алгоритм машинного обучения.
Support Vector Machines
SVM благодаря своей способности выполнять преобразования ядра может довольно эффективно работать с данными большого размера. Это делает полезным классифицировать те данные, в которых количество функций очень велико. SVM также имеет свой собственный набор недостатков, таких как то, что это не очень хороший алгоритм для решения проблемы регрессии, а также проблемы многоклассовой классификации, и его реальная сила заключается в двоичной классификации. Он может работать с данными больших размеров, но это занимает много времени и, следовательно, не является очень эффективным алгоритмом.
Также, как и некоторые другие алгоритмы машинного обучения, его производительность во многом зависит от выбора определенных гиперпараметров вместе с функцией ядра (если она используется). Как и линейная регрессия, она также соответствует линии принятия решений и, следовательно, также чувствительна к выбросам и может легко привести к переобучению.
Линейная и Логическая Регрессия
Самым важным преимуществом этих методов является интерпретируемость, поскольку они предлагают коэффициенты для каждой характеристики, что в конечном итоге помогает понять ключевые факторы. Кроме того, они эффективны, поскольку требуют меньше времени на обучение и тестирование. Проблемы с этими методами включают в себя особые требования к предположениям, поскольку для правильной работы этих алгоритмов важно, чтобы выполнялся конкретный набор предположений, например, что зависимая переменная имеет нормальное распределение (для линейной регрессии), данные не имеют мультиколлинеарности и гетероскедастичности.
Несмотря на свою актуальность искусственный интеллект, как и любая технология, имеет свои плюсы и минусы. Рассмотрим некоторые из них.
Разработка и внедрение ИИ требует значительных инвестиций, которые не могут позволить себе все медицинские учреждения, особенно в развивающихся странах.
Несмотря на эффективность ИИ в аналитических и диагностических задачах, он не может полностью заменить человеческий контакт и эмпатию, которые чрезвычайно важны в клинической практике.
Использование ИИ требует сбора и анализа больших объемов медицинских данных, что ставит под угрозу конфиденциальность пациентов. Вопросы безопасности данных и уязвимости перед лицом кибератак являются значительным риском.
ИИ способен автоматизировать множество рутинных и административных задач, таких как ведение историй болезни, планирование приема и управление запасами различных принадлежностей, освобождая время персонала для более важных задач.
ИИ помогает в разработке персонализированных планов лечения, анализируя данные о предыдущем опыте лечения пациентов, их генетические особенности и текущее состояние здоровья. Это повышает эффективность лечения и минимизирует риск побочных эффектов.
Одним из явных преимуществ ИИ является то, что он способен анализировать большие объемы данных, а также такие изображения, как МРТ и рентгеновские снимки, быстрее и иногда точнее, чем это могут делать врачи. Это особенно важно в тех областях медицины, где ограничены
Искусственный интеллект (ИИ) все активнее применяется для профилактики и лечения заболеваний, предоставляя медицинским специалистам и пациентам новые инструменты для принятия решений.
Сабина Ai: цифровой психолог, способный оказывать некоторую базовую психологическую помощь через обмен сообщениями в чате.
Lexema-Medicine: специализированная система поддержки принятия врачебных решений для назначения персонализированной терапии, используя алгоритмы ИИ.
ТОП-3: система поддержки принятия врачебных решений от SberMedAI, помогающая врачам ставить предварительный диагноз на основе анамнеза и данных медицинской карты пациента.
MeDiCase: программа доврачебной диагностики, использующая методы ИИ для анализа симптомов и принятия решений о необходимости дальнейшего обследования, вызова скорой помощи и мониторинга хронических заболеваний.
Webiomed: зарегистрирован Росздравнадзором как программное медицинское изделие. Используется для прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении.
ИИ помогает в интерпретации рентгеновских снимков, МРТ и других изображений, что позволяет точно и быстро диагностировать различные заболевания, такие как рак различной локализации или переломы. Технологии машинного обучения способны обнаруживать детали, которые могут быть незаметны глазу человека.
Care Mentor AI: эта технология ИИ помогает в интерпретации результатов из рентгена, КТ, МРТ и маммографии, улучшая раннее обнаружение заболеваний.
Botkin.ai: программа автоматизирует распознавание патологических состояний на рентгеновских, компьютерно-томографических и магнитно-резонансных изображениях.
Третье мнение: платформа использует алгоритмы ИИ для анализа широкого спектра медицинских изображений, включая МРТ, КТ, рентген, маммографию, а также видео из медицинских учреждений.
Celsus: программное обеспечение, которое автоматически обнаруживает патологические изменения на рентгеновских и компьютерно-томографических снимках.
SberMedAi: эта платформа объединяет инновационные технологии машинного обучения и медицинские исследования для улучшения диагностических процессов.
Искусственный интеллект находит широкое применение в клинической медицине, охватывая практически все аспекты лечебной деятельности. В диагностике, ИИ помогает врачам-терапевтам анализировать и интерпретировать информацию, полученную от пациентов, и таким образом, улучшает точность диагнозов и скорость их постановки. Он также облегчает поиск ответов на различные клинические вопросы. В рентгенологии, алгоритмы ИИ автоматически анализируют рентгеновские и другие изображения, выявляя патологии, которые могут остаться незамеченными врачами. Кроме того, ИИ системы могут даже проводить операции. Эти технологии значительно улучшают качество и доступность медицинских услуг, делая лечение более эффективным и безопасным.
В развитии ИИ можно выделить несколько трендов, один из которых связан с интеграцией типов (модальностей) данных, на которых выполняется обучение. Например, для аудиовизуального распознавания речи визуальное описание движения губ объединяется с аудиовходом для предсказания произнесенных слов. Информация, поступающая из источников различных модальностей, может иметь различную предсказательную силу и топологию шума, а в некоторых источниках данные могут отсутствовать. Неоднородность мультимодальных данных затрудняет построение моделей.
Важно изучить, как представлять входные данные и обобщать их таким образом, чтобы они отражали несколько модальностей. Например, текст представляется символами, а аудио и визуальные модальности – сигналами. В контексте медицинского применения вся диагностическая информация о пациенте может быть интегрирована в такие мультимодальные данные и обрабатываться системой ИИ, обученной рассматривать как внешнее изображение человека и фрагментов его тела, так и результаты анализов, МРТ- и КТ-изображения, аудиозаписи ответов на вопросы и т.д.
Согласно недавнему отчету Accenture, использование виртуальных помощников медсестер в сфере здравоохранения может сэкономить $20 млрд в год за счет уменьшения на 20% времени, которое медсестры тратят на обслуживание пациентов. Сегодня рядом с живыми медсестрами в госпиталях США уже работают компьютерные помощники, от которых можно получать советы, подсказки и другую информацию. Например, цифровой ассистент Салли, улыбающаяся женщина в белом халате, или медбрат Уолт. Салли и Уолт – это анимированные аватары, виртуальные личные тренеры по здоровью из платформы iCare Navigator на базе искусственного интеллекта, предназначенной для взаимодействия с пациентами и их обучения.
По оценкам IBM, 90% данных в отрасли здравоохранения – это изображения, и их объем увеличивается быстрее объемов всех других медицинских данных. Начавшие свое триумфальное шествие с распознавания изображений собак, автомобилей и рукописных цифр, нейронные сети очень пригодились при обработке разнообразных визуальных данных.
Возможности нейронных сетей помогают трансформировать сферу радиологии, экономя время и деньги медицинских организаций. После того, как медицинское изображение получено с помощью МРТ, компьютерной томографии, ультразвукового или рентгенологического исследования, врач должен проанализировать его на наличие каких-либо отклонений или признаков заболеваний. Для выявления сколько-нибудь серьезного состояния требуется интерпретация нескольких визуализационных исследований.
После обучения с использованием больших наборов данных исследований системы на основе ИИ способны анализировать медицинские изображения и сообщать об обнаруженных особенностях, например, небольших опухолях, которые человеческий глаз может упустить. Такие системы выявляют закономерности и предоставляют информацию о характеристиках любых отклонений от нормы, экономя время врача.
Роботы с искусственным интеллектом применяются все чаще в микрохирургических процедурах. Но не следует считать, что скоро будут оперировать только роботы-хирурги. Зато справедливы ожидания, что роботы с ИИ помогут хирургам работать лучше.
Согласно одному из исследований, проведенному с участием 379 пациентов врачей-ортопедов, хирургические операции с использованием искусственного интеллекта вызвали в 5 раз меньше осложнений, чем операции, где хирурги работали в одиночку. Роботизированная хирургия – это активно развивающаяся и эффективная технология, которая приобретает все большее значение при различных медицинских процедурах в неврологии, гинекологии, ортопедии, торакальной и общей хирургии, при установке зубных имплантатов, а также трансплантации волос. Роботизированные технологии позволяют врачам с минимальным опытом или практикующим врачам, плохо знакомым с той или иной операционной процедурой, проводить лечение на уровне, которого они не смогли бы достичь даже в результате многолетней практики. Помощь робота во время операции уменьшает последствия тремора рук оперирующего врача, а также устраняет случайные движения.
