Искусственный интеллект в здравоохранении и медицине: история ключевых событий, его значимость для врачей, уровень развития в разных странах

ВВЕДЕНИЕ / INTRODUCTION

Искусственный интеллект (ИИ) – свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами [1][2].

В последние годы технологии ИИ стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они проникли во все сферы, включая медицину. Особенно большое значение имеет применение ИИ в лечении внутренних болезней, которые затрагивают внутренние органы и системы организма. «ИИ в медицине» – термин, используемый для описания применения алгоритмов машинного обучения и программного обеспечения с целью копирования человеческого познания при анализе, представлении и понимании сложных медицинских данных или превышения возможностей человека за счет предоставления новых способов диагностики, лечения и профилактики заболеваний. Основной целью приложений ИИ, связанных со здоровьем, является анализ взаимосвязи между клиническими данными и результатами лечения пациентов.

Программы ИИ применяются в таких практиках, как диагностика, разработка протоколов лечения и лекарств, персонализированная медицина, а также мониторинг пациентов и уход за ними. От традиционных технологий в здравоохранении технологию ИИ отличает способность собирать большие и разнообразные данные, обрабатывать их и предоставлять конечному пользователю четко определенный результат [3]. Программы ИИ позволяют ускоренно разрабатывать лекарства, уменьшать количество ошибок, предоставлять данные в режиме реального времени, экономить время врачей, помогать в исследованиях и улучшать взаимодействие врача и пациента [4].

Таким образом, укоренившись почти во всех сферах человеческой жизни, ИИ имеет значительный потенциал развития в сфере медицины. В обзоре, проведенном на материале научных публикаций, найденных в базах PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, Embase, eLibrary и КиберЛенинка, представлены этапы развития и современные направления исследований ИИ в области здравоохранения и медицины.

ИСТОРИЯ КЛЮЧЕВЫХ СОБЫТИЙ В РАЗВИТИИ ИИ ДЛЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И МЕДИЦИНЫ / HISTORY OF KEY EVENTS IN DEVELOPMENT OF AI FOR HEALTHCARE AND MEDICINE

История развития ИИ насчитывает несколько десятилетий и содержит множество важных моментов и достижений [5]. В 1945 г. в США был создан первый электронный цифровой компьютер (англ. Electronic Numerical Integrator and Computer, ENIAС). Пионером машинного обучения был британский ученый Алан Тьюринг. В 1950 г. он предложил Тьюринг-тест, который стал одной из первых попыток определить, может ли машина проявлять интеллект, не отличимый от человеческого. Его статья «Вычислительная техника и интеллект» [6] до сих пор является одной из наиболее часто цитируемых в этой сфере [5][7].

Отечественные исследования в области интеллектуальных машин начались в 1954 г. Большой вклад в развитие ИИ внес член-корреспондент Академии наук СССР Алексей Андреевич Ляпунов – советский математик, один из основоположников кибернетики. В 1954 г. А.А. Ляпунов организовал и вел на механико-математическом факультете Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова междисциплинарный кибернетический семинар «Автоматы и мышление». Участниками семинара были математики, экономисты, инженеры, биологи, военные, лингвисты, философы. Он существовал до 1964 г. и сыграл заметную роль в изучении ИИ [8].

В 1956 г. в Дартмутском колледже (Нью-Гэмпшир, США) состоялась конференция для изучения потенциала синтетического интеллекта. Среди участников были Джон Маккарти, Марвин Мински и другие выдающиеся ученые и исследователи. На этой конференции впервые прозвучал термин «искусственный интеллект», под которым понималась система, гибко реагирующая на окружающий мир. Участники обсудили широкий круг тем, связанных с ИИ, таких как обработка естественного языка, решение проблем и машинное обучение. Дартмутская конференция оказала значительное влияние на общую историю ИИ. После нее Джон Маккарти и его коллеги приступили к разработке первого языка программирования для ИИ, который стал основой для исследований в области ИИ и существует до сих пор [5].

В 1963 г. первая научная медицинская статья, посвященная ИИ, была размещена в базе данных PubMed/MEDLINE [9].

В медицинской практике ИИ впервые использовал ученый Джозеф Вейценбаум. С 1964 по 1966 гг. он разработал в Массачусетском технологическом институте первый чат-бот – компьютерную программу ELIZA для изучения общения между людьми и машинами. Создатель назвал программу в честь Элизы Дулитл, героини пьесы Бернарда Шоу «Пигмалион» – простой женщины из рабочего класса, которую обучали языку высшего сословия. В 1966 г. Д. Вейценбаум применил эту программу для имитации речи психотерапевта [10].

В 1970 г. в Стэнфордском университете (США) создана компьютерная экспертная система MYCIN, которая помогала определять возбудителей тяжелых инфекционных болезней и рассчитывать нужную дозу антибиотиков с точностью 69% [11].

В 1980 г. в Венском университете разработана экспертная система CADIAG-2 для предварительной постановки диагнозов по 295 заболеваниям [12].

В 1990 г. в американской клинике Мэйо стали изучать и применять в своей работе технологии ИИ, в частности анализировать текстовые электронные медицинские карты (ЭМК) с помощью обработки естественного языка (англ. natural language processing, NLP). В 2012 г. осуществлен запуск программы IBM Watson Health, которая должна была сама ставить диагноз на основании симптомов из ЭМК и научной литературы [13].

В апреле 2018 г. впервые в мире американское Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств (англ. Food and Drug Administration, FDA) выдало разрешение на применение программного обеспечения IDx-DR для выявления признаков ретинопатии в снимках глазного дна без необходимости интерпретации данных врачом (чувствительность 87%, специфичность 89%) [13][14].

В мае 2021 г. одобрение FDA получило мобильное приложение Woebot для цифрового лечения депрессии с эффективностью, равной терапии с участием врача-психолога [15].

В IV квартале 2021 г. был поставлен мировой рекорд по привлечению инвестиций в ИИ для развития здравоохранения и медицины: 3,7 млрд долл. США [13].

В апреле 2022 г. впервые в мире литовский стартап Oxipit получил маркировку CE Mark (указывает на то, что производитель или импортер подтверждает соответствие товара европейским стандартам в области здоровья и безопасности) для выпуска на рынок системы ИИ, которая имеет право ставить заключение «Норма» без участия человека (чувствительность 99%) [16].

ЗНАЧИМОСТЬ ИИ ДЛЯ ВРАЧЕЙ / AI IMPORTANCE FOR DOCTORS

В настоящее время для оценки эффективности ИИ используются следующие основные показатели: частота ложноположительных результатов, точность, взвешенная ошибка, специфичность, чувствительность [17]. Основным среди них является частота ложноположительных результатов. Современные научные исследования показали, что этот показатель у ИИ сопоставим с опытными и компетентными врачами, но ниже, чем у врачей с меньшим опытом [18][19].

Другим важным ключевым параметром эффективности ИИ является диагностическая точность исследования. По данным литературы, ИИ может достигать сопоставимой точности в диагностике заболеваний в сравнении с врачами или даже этот показатель может быть лучше, чем у врачей [20][21].

Однако в настоящее время становится популярным мнение, что не надо сравнивать эффективность ИИ и врачей. Будущие исследования должны быть сосредоточены на сравнении результатов врачей, которые принимают решения на основе ИИ, с результатами врачей, не использующих такие приложения. Только тогда ИИ будет принят в качестве эффективного дополнения к врачебной деятельности. В таком случае медицинские работники, использующие ИИ, будут находиться в привилегированном положении и могут участвовать в цифровой эволюции здравоохранения [22]. В связи с этим требуется серьезный пересмотр медицинского образования, чтобы предоставить врачам необходимые для этого знания. Возникает необходимость введения новых программ, чтобы удовлетворить потребность в обучении будущих медицинских специалистов технологиям ИИ в медицине. Такие учебные программы предусматривают более строгий подход к точным наукам, которые бы помогали эффективно использовать ИИ. Врачи, обладающие этими знаниями и имеющие клинический опыт, могли бы решать современные проблемы в здравоохранении [22][23].

На данный момент ведущие российские вузы не готовят специалистов, которые были бы способны свободно ориентироваться одновременно и в вопросах медицины, и в задачах применения ИИ. Направления, отчасти касающиеся этих тем: «Биоинформатика», «Физика и нанобиотехнология», «Биоинженерия», «Структурная биология и биотехнология», «Биомедицинская инженерия». Для более динамического развития ИИ в области медицины требуется появление новых профессий, связанных с обеими областями [24].

УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИИ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ РАЗНЫХ СТРАН / THE LEVEL OF AI TECHNOLOGY DEVELOPMENT IN HEALTHCARE OF DIFFERENT COUNTRIES

Рынок ИИ для здравоохранения и медицины / AI market for healthcare and medicine

В настоящее время рынок ИИ в области здравоохранения показывает значительный рост. В 2021 г. его размер составил около 201 млрд долл. США, и ожидается, что к 2030 г. он достигнет 1,2 трлн долл. США и роста 7,9% в год [25]. Это делает его одним из самых быстро растущих сегментов в цифровой сфере здравоохранения.

Инвестиции в продукты ИИ в 2020 г. составили 6,6 млрд долл. США – в 1,6 раза больше по сравнению с 2019 г. (4,129 млрд долл. США). В 2021 г. в этот рынок было инвестировано еще 12,2 млрд долл. США, что подчеркивает растущую заинтересованность инвесторов в данной области [13]. В России объем инвестиций в ИИ недостаточен, например в 2018 г. он составил менее 1% от мировых [26].

Стратегии развития технологий ИИ / AI technology development strategies

В США стратегия развития технологий ИИ включает в себя финансовую поддержку, координацию усилий различных организаций и разработку национальных проектов в области ИИ. В Китае данная стратегия основана на активной поддержке правительством, значительных государственных инвестициях и наличии большого числа пользователей смартфонов, подключенных к интернету. В Европейском союзе в нее входят создание надежной экосистемы для развития ИИ, стимулирование частных инвестиций и координация между государствами-членами. В Великобритании стратегия включает финансовую поддержку, стимулирование инноваций и развитие цифровой инфраструктуры [26].

Осознавая огромный ресурс ИИ для экономического роста, Россия также вступила в гонку за лидерство в этой области. Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Среди приоритетных направлений в ней выделено «повышение качества услуг в сфере здравоохранения, включая профилактические обследования, диагностику, основанную на анализе изображений, прогнозирование возникновения и развития заболеваний, подбор оптимальных дозировок лекарственных препаратов, сокращение угроз пандемий, автоматизацию и точность хирургических вмешательств» [27]. Российская стратегия включает федеральные проекты и усилия по привлечению инвестиций в развитие инноваций в данной сфере [26].

Публикационная активность / Publication activity

В медицине и здравоохранении отмечается быстрый рост количества научных публикаций об ИИ, особенно за последние 10 лет. Это обусловлено повышенным интересом к данной проблеме и экспоненциальным ростом вычислительной мощности и емкости хранилищ данных. Впечатляющие цифры свидетельствуют о значительном потенциале ИИ в медицине. Применение ИИ-технологий может существенно улучшить диагностику, лечение и управление здоровьем пациентов.

На рисунке 1 показана динамика распределения по годам количества публикаций об ИИ в здравоохранении. Средний годовой темп роста числа научных работ с 2000 по 2021 г. составил 37,88%. Больше всего публикаций появилось в 2020 г. (926, что составило 18,45% за весь период наблюдения). За ним следуют 2021 г. с 850 научными статьями (16,94%) и 2019 г. с 718 работами (14,31%) из общего числа собранных 5019 публикаций по здравоохранению, из них 2226 (44,35%) по медицине [28].

В таблице 1 представлена информация о распределении статей по странам. Около 96,85% исследований (4861 публикация из 5019) были опубликованы в девяти странах. Самая большая доля, примерно 41,84% (2100 публикаций из 5019), приходится на США. Китай занимает второе место (14,70%), затем следует Великобритания (12,63%). Другие страны, такие как Канада, Южная Корея, Австралия, Испания, Нидерланды и Германия, также активно прилагают усилия к развитию технологий ИИ в здравоохранении, хотя и с меньшей долей публикаций [27]. Успехи США, Китая и Великобритании в публикационной активности закономерны, потому что в этих странах расположены ведущие университеты мира, которые являются лидерами в области исследований ИИ. Например, больше всего научных статей об ИИ публикуются от Гарвардского, Стэнфордского и Пенсильванского университетов (США), Лондонского университета (Великобритания), университета Торонто (Канада) [26][28].

Необходимо отметить, что количество указанных публикаций по ИИ (n=5019) распределялось по разным областям науки, ассоциированным со здравоохранением. В таблице 2 приведены сведения о публикациях, зарегистрированных в базе данных Scopus. Установлено, что максимальный вклад в исследования ИИ, связанные со здравоохранением, внесли 2226 специалистов в области медицины (44,35%), за которыми следуют эксперты по информационным технологиям (947 человек, 18,87%). Помимо этих ученых большую роль в исследованиях ИИ в сфере здравоохранения сыграли авторы, работающие в инженерных, материаловедческих и некоторых других областях науки [28].

Также имеются сведения за аналогичный период (2000–2020 гг.) о публикационной активности в сфере медицины по научным статьям об ИИ, проиндексированным в базе данных Web of Science (рис. 2). Всего за указанный период в этой поисковой системе было зарегистрировано 4388 научных статей. Больше всего публикаций отмечено в 2019 г. (1719 – 39,18% от числа за весь период наблюдения). За ним следует 2018 г. с 800 статьями (18,23%) [26].

В таблице 3 представлена информация о распределении статей по странам. Около 84,91% исследований (3726 из 4388) были опубликованы в девяти странах. Самая большая доля (35,62% – 1563 публикации из 4388) приходится на США. Великобритания занимает второе место (9,62%), далее следует Китай (9,41%). Другие страны, такие как Германия, Канада, Япония, Италия, Франция и Испания, тоже вносят значительный вклад в развитие технологий ИИ в медицине [26].

В России в последние годы также наблюдается увеличение интереса к использованию ИИ в медицине. Многие отечественные ученые и специалисты в области медицины и информационных технологий заняты разработкой инновационных решений на основе ИИ, которые могут значительно улучшить качество медицинских услуг [29]. Однако наша страна занимает 27-е место в рейтинге стран по публикационной активности по направлению «ИИ в медицине» (по данным за период с 2000 по 2020 г.). Доля России в общем числе публикаций по этому направлению, проиндексированных в базе данных Web of Science, составляет всего 0,87% [26].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ / CONCLUSION

ИИ в медицине имеет продолжительную историю, начиная с прикладных исследований 1950-х гг. В последние десятилетия он применяется в различных областях медицины, таких как диагностика, лечение и управление здравоохранением.

Важные достижения ИИ включают создание экспертных систем и программ, способных анализировать медицинские данные, диагностировать заболевания и предлагать лечение. Исследования показывают, что ИИ может достигать сопоставимой точности в диагностике заболеваний в сравнении с врачами, а в некоторых случаях этот показатель может даже превышать таковой у врачей. ИИ не заменит людей-специалистов, но перспективен в использовании для повышения эффективности и точности диагностики и лечения.

Применение ИИ в здравоохранении и медицине требует понимания междисциплинарных связей на стыке нескольких наук. Это определяет необходимость профессиональной подготовки специалистов, которые могли бы одновременно свободно ориентироваться в вопросах как клинической медицины, так и использования ИИ.

Рынок ИИ в здравоохранении и медицине демонстрирует значительный рост. Инвестиции в продукты ИИ продолжают увеличиваться в разных странах, что свидетельствует о повышенной заинтересованности к данной области науки. Количество публикаций об ИИ в медицине в разных странах быстро растет, особенно за последние 10 лет. Лидирующие позиции среди всех стран мира занимают США, Китай и Великобритания.