Введение
Почти каждый 5-й руководитель сферы здравоохранения ожидает, что генеративный искусственный интеллект (ИИ) в ближайшее время заменит минимум 5% рабочей силы. В мире такие ожидания разделяют 25% руководителей, а на рынках средств массовой информации и развлечений - 32% (это самый высокий показатель), сообщает Becker’s Hospital Review со ссылкой на исследования Pricewaterhouse Coopers [1].
Вместе с тем потребность в рабочих руках будет увеличиваться. Так, исследование показало, что почти половина руководителей компаний в сфере здравоохранения планируют увеличить численность персонала на 5% и более в ближайшие 12 мес. Почти 7 из 10 респондентов также прогнозируют, что генеративный ИИ усилит конкуренцию, приведет к изменениям в их бизнес-моделях и потребует новых навыков от сотрудников в течение следующих 3 лет. В ходе исследования были опрошены 4702 генеральных директора по всему миру. Ожидается, что ИИ облегчит жизнь каждому сотруднику в сфере здравоохранения, особенно в виде помощи врачам в оформлении документов [1].
Мир современной медицины стремительно меняется каждый день, бросая все новые вызовы ученым, практикующим врачам и даже пациентам. Но, безусловно, самые значительные изменения связаны с внедрением в данную область ИИ. Его роль невозможно переоценить: она заключается в возможности прогнозирования и решения сложнейших задач посредством анализа больших объемов данных и выявлении в них закономерностей. Уже сегодня очевидно, что ИИ изменит наши привычные представления о медицине, системе здравоохранения, диагностике, поиске лекарств и протоколах лечения, процедурах и коммуникации с пациентами. Важно также отметить, что ИИ и роботы, используемые в настоящий момент, хотя бы отчасти могут поспособствовать решению проблемы с нехваткой медицинского персонала, которая особенно сильно стала ощущаться с 2019 г., когда весь мир охватил COVID-19 [2]. Роботы и робототехника, функционирующая за счет ИИ, помогали проводить осмотры пациентов, анализ их состояния, транспортировать различные медицинские товары и даже вырабатывать программы лечения пациентов [3]. Специалисты уверены, что данный тренд будет только нарастать: мировой рынок медицинской робототехники в 2018 г. оценивался в 2 257 800 долл., к 2026 г. этот показатель должен вырасти до отметки в 10 710 600 (рис. 1) [4].
)
Роботизация в большей степени затронула работу хирургов - их доля в структуре роботизации 2018 г. составила 64,8%. Далее наибольшее распространение получили роботы телеприсутствия и роботы, используемые в реабилитационных процессах (рис. 2).
Данная статья является попыткой исследования трансформационных процессов в медицине, обусловленных применением ИИ, и нашим ответом на три основных вопроса: что такое ИИ в медицине, как используется он сегодня и почему нам необходимо продолжать исследования в данном направлении.
История вопроса
Историю возникновения ИИ мы можем проследить, начиная с античности и греческой мифологии. Хорошо известен Талос, бронзовый автоматон. Так называли кукол с механическим приводом, выполняющих действия по заданной программе. Об их существовании слагались многочисленные мифы и легенды. Если мы вспомним "Илиаду" Гомера, то там как раз был сюжет о том, как Гефест создавал треножники, которые должны были прислуживать гостям:
"-Двадцать треножников вдруг он работал,
В утварь поставить к стене своего благолепного дома.
Он под подножием их золотые колеса устроил,
Сами б собою они приближалися к сонму бессмертных,
Сами б собою и в дом возвращалися, взорам на диво" [5].
Так вот, автоматон Талос был "запрограммирован" Гефестом для защиты острова Крит (рис. 3).
)
Также в "Одиссее" Гомер рассказал о том, что Гефест создал двух бессмертных собак, золотую и серебряную, для охраны дворца царя феакийцев Алкиноя [6].
Можно вспомнить и другие произведения. Так, в мифе о Дедале рассказывается, как скульптуры, высеченные из мрамора, могли двигаться по его повелению. Кроме того, он сумел создать для себя крылья и взлететь в небо. Древнегреческий поэт Пиндар описывал статуи с острова Родос, которые двигались, подчиняясь воле жрецов Тельхинов.
У царя Соломона и вовсе был трон с механическими животными, которые приветствовали его при появлении. Затем золотые бык и лев помогали ему подняться на трон. Когда же царь садился на него, орел возлагал на его голову корону, а голубь приносил ему свиток Торы.
В японском эпосе очень важное место занимают механические куклы "каракури" (рис. 4).
Далее путь ИИ мы можем проследить в XVII в., когда философы начинают размышлять о возможности наделить разумом неодушевленные предметы. Это отчасти подтверждалось Characteristica Universalis - "универсальной характеристикой", предложенной Готфридом Лейбницем. Предполагалось, что человеческую мысль можно математически представить с помощью элементарных символов.
Но поворот в истории ИИ произошел в 1943 г., когда Уолтер Питтс и Уоррен МакКаллок (рис. 5) опубликовали статью "Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности", где они предложили модель, известную как "математический нейрон МакКаллока-Питтса". Их основная идея заключалась в возможности механизации человеческой мысли. Данную модель до сих пор изучают специалисты в области ИИ.
)
Несколько важных этапов в развитии ИИ:
1936 г. - статья Алана Тьюринга о мощных автоматизированных интеллектуальных системах, об универсальной вычислительной машине;
1943 г. - искусственная нейронная сеть (Уоррен МакКалок, Уолтер Питтс);
1955 г. - Джон Маккарти ввел в обиход термин "искусственный интеллект";
1959 г. - описание машинного обучения.
В 1948 г. в свет выходят две работы, в последующем сильно повлиявшие на развитие ИИ, - это "Кибернетика" Норберта Вейнера и "Теория информации" Клода Шеннона. Затем появился тест Алана Тьюринга, в котором человек коммуницировал с одним человеком и одним компьютером и ему необходимо было определить, с кем из них он говорит. При этом задача компьютера заключалась в попытке ввести в заблуждение испытуемого человека.
В 1950 г. Алан Тьюринг публикует статью "Вычислительные машины и интеллект", в которой описывается концептуальная основа ИИ, а именно рассматривается возможность создания думающей машины. Он выдвигал гипотезу на основе того, что если машина может поддерживать диалог как человек, то разумно предположить, что она думает [7]. Данная гипотеза находит свое эмпирическое подтверждение, полученное посредством теста Тьюринга.
В 1956 г. в Дартмуте, Великобритания, проходила конференция, основной темой которой была механизация интеллекта. Участники мероприятия в дальнейшем определили развитие ИИ. Одним из них был Марвин Мински, создавший первую машину нейронных сетей - SNARC.
В 1960 г. появляются первые чат-боты, например, ELIZA - прабабушка Сири и Алисы. Далее произошли открытия, удивившие весь мир: в 1997 г. ИИ обыгрывает Гарри Каспарова в шахматы; в 2005 г. самоуправляемый, или автономный, автомобиль выигрывает в гонке DARPA Grand Challenge; в 2008 г. Google представляет функцию распознавания речи; в 2011 г. ИИ (IBM Watson) побеждает двух лучших участников-эрудитов в знаменитой игре-викторине Jeopardy; в 2016 г. ИИ (AlphaGo из Google DeepMind) преодолевает еще одно препятствие, побеждая Ли Седола, чемпиона мира, в сложной древней китайской игре го.
Возрастающий интерес к искусственному интеллекту
Для получения общей, но надежной информации по выявлению интереса к данной теме мы воспользовались базой данных Web of Science. Ключевыми словами для поиска были выбраны: AI (искусственный интеллект), medicine (медицина) и healthcare (здравоохранение). В результате мы получили 1258 источников (рис. 6).
)
Из данных отчета следует, что сегодня науки в области информационных технологий практически наравне идут с медицинскими исследованиями в области ИИ.
Интересен и анализ цитируемости, который свидетельствует, что полученные 1258 источников были процитированы 17 348 раз, при этом значительное увеличение интереса наблюдается именно в последние годы (рис. 7).
)
Возрастающий интерес к ИИ сегодня во многом может быть объяснен следующими факторами: во-первых, стремительным развитием технологий, делающих использование ИИ все более привлекательным; во-вторых, крайней необходимостью управления большими массивами данных и работы с ними; в-третьих, огромными инвестициями как со стороны государств, так и частного сектора, например сегодня почти каждый слышал хотя бы про одну компанию из FAANG group - это Facebook, Apple, Amazon, Netflix и Google.
Применение искусственного интеллекта в медицине и его важность
ИИ применительно к медицине развивался неразрывно с математикой. Так, профессор медицины Лейденского университета Арчибальд Питкэрн развивал идею iatro-mathematics (математики и медицины), за что его порой зовут отцом "математической медицины". Он находился под влиянием двух великих математиков - Дэвида Грегори и Исаака Ньютона. В 1920 г. медицинский журнал Lancet опубликовал статью, в которой подчеркивалось, что связь математики и медицины не исследована в полной мере [8].
Компьютер Watson, представленный компанией IBM, позволяет ставить диагнозы пациентам, что привело к его успешному использованию в обучении студентов-медиков и не только. Вводя данные пациента, а именно симптомы, медикаменты, принимаемые пациентом, наследственность, Watson проводит анализ, систематизирует информацию и предлагает свои гипотезы по диагнозу и лечению. При этом программа осуществляет эти действия на основе статей, клинических исследований, протоколов лечения и др. (рис. 8).
)
Другой проект - Watson EMR Assistant. Этот инструмент предназначен для парсинга неклассифицированных данных пациентов с целью их упорядочения, классификации. Суперкомпьютер предназначен для отслеживания причинно-следственных связей в истории заболеваний разных пациентов, классифицирования данных и предоставления результатов анализа врачам.
FAANG group также реализует ряд проектов в области медицины - это Facebook (Preventative Health, 2019), Microsoft (Health Vault, 2011-2019, Apple (Health, 2014), Amazon (Amazon Care, 2018), Google (Google Health, 2006-2012, and with DeepMind, 2018). Например, DeepMind Health сотрудничает с Moorfields Eye Hospital в развитии различных медицинских приложений, в частности в так называемом eye scanning - сканировании глаза, а также с University College London Hospital, разрабатывая алгоритмы, позволяющие проводить различие между здоровыми тканями и тканями, пораженными раком в области шеи и головы [9].
ИИ применяется для создания приложений, предназначенных для поддержания здоровья - это фитнес-приложения, приложения для подсчета шагов и калорий.
Находится место и для ИИ в роботизированной хирургии. Здесь используются два метода:
полуавтоматический, при котором предполагается управление ходом операции с помощью телеманипулятора - хирург может не вступать в непосредственный контакт с оперируемым, т. е. проводить операцию дистанционно;
автоматический, при котором операция в полном объеме проводится роботом.
Первый робот-хирург Arthrobot создали в Ванкувере, Канада, в 1985 г. и использовался при проведении артроскопических процедур. В том же году робот PUMA-560 был задействован при операции на головном мозге, а спустя 3 года - на предстательной железе.
В 1992 г. система ROBODOC произвела революцию в ортопедической хирургии, позволив создавать точные фитинги в бедренной кости для замены тазобедренного сустава [10]. С 2004 г. с помощью ИИ провели ряд операций на сердце, таких как устранение дефекта межпредсердной перегородки, восстановление митрального клапана и коронарное шунтирование. Также ИИ применяют в торакальной хирургии для операций на органах средостения, легких, пищевода; в ортопедической хирургии - для более точного планирования и оценки хирургических вмешательств; в челюстно-лицевой хирургии - например, в расчете вероятных эстетических результатов [11]. Значимые открытия ожидаются в области медицинской визуализации и радиологии.
С большой долей вероятности можно прогнозировать, что рутинный анализ снимков с целью диагностики возьмет на себя ИИ, в то время как радиолог сможет сосредоточиться на сложных случаях. Исследования, проводившиеся в Стэнфордском университете, США, подтверждают данную гипотезу, так как именно ИИ точнее диагностировал пневмонию, чем врач [12].
В 2018 г. компания Google предложила программу DeepMind, посредством которой можно диагностировать различные болезни глаз (рис. 9) [13].
)
В июне 2020 г. компания OpenAI представила проект Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3). Предполагается, что подобные системы будут широко использоваться в медицинском консультировании.
Сегодня в медицине ИИ является одной из самых важнейших областей исследования. Журнал "Искусственный интеллект в медицине" определяет эту область как научную дисциплину, проникающую в исследования, проекты и приложения, цель которых состоит в поддержании реализации медицинских задач, в частности когда речь идет о работе с большим массивом данных и сложными диагнозами.
Итак, применение ИИ в медицине - это уже состоявшееся и бурно развивающееся направление, вызывающее, кроме огромного интереса, немало вопросов гуманизма, равенства, эмоционального интеллекта и самого существования.
Этические, социальные и законодательные вызовы для искусственного интеллекта в медицине
Ни у кого не вызывает сомнения сама потребность в применении ИИ в медицине. Однако это ставит перед нами ряд этических вопросов.
Справедливость и беспристрастность. Отчеты о состоянии здоровья, диагностике, ходе лечения не всегда являются достаточно репрезентативными данными для обучения ИИ и последующей работы с ним. Более того, сегодня ученые наблюдают и двойственность в решениях ИИ, а неверное трактование некоторых данных на практике без контроля специалиста может приводить к губительным последствиям.
Прозрачность. Очень важно достичь ясности и прозрачности принимаемых решений ИИ, особенно в части лечения пациентов.
Доверие. Важно отметить и тот факт, что по-прежнему остро стоит вопрос защиты приложений, применяемых в медицине, от внешнего вмешательства. То, что данные, полученные ИИ, могут быть искажены или анализ намеренно может быть направлен по ложному пути, пока приводит к тому, что врачи не могут в полной степени доверять лечение пациентов ИИ, даже, казалось бы, в несложных ситуациях.
Ответственность. Важно понимать, что для внедрения ИИ нужна слаженная работа специалистов из разных областей: практикующих врачей, разработчиков программного обеспечения, государственных чиновников в сфере системы здравоохранения. Применение ИИ в медицине важно не только для повышения клинического, но и административного потенциала. С точки зрения законодательства очевидно, что все действия ИИ, особенно в части принятия решений, должны быть отрегулированы, но при этом принятые законы и нормативно-правовые акты не должны сдерживать развитие технологий и инноваций в этой области. Особую проверку должны проходить продукты, предложенные ИИ. Большое внимание должно уделяться безопасности хранения данных.
Перспективы исследования искусственного интеллекта в медицине
Первым большим выигрышем от применения ИИ в медицине может стать то, что врачи получат больше времени для взаимодействия со своими пациентами. Эти отношения в последние десятилетия были подвержены разрушительным процессам. Сегодня именно благодаря ИИ есть шанс их восстановить и даже улучшить. Именно отношения "врач-пациент" - это ключевой концепт медицины, состоящий из доверия, эмпатии и общения. Вне всякого сомнения, ИИ здесь никогда не заменит человека - "живого врача", но он может способствовать эффективности этой коммуникации и ее укреплению (рис. 10-12).
)
Уже сегодня ИИ предоставляет некоторую автономию пациентам, например, проводя диагностику нарушения сердечного ритма, определяя кожную сыпь, инфекции мочевыводящих путей и многое другое. Таким образом, специалисты могут сконцентрироваться на более сложных серьезных и комплексных задачах. Кроме того, врачи всегда будут вовлечены в процесс контроля над ИИ, а также реализовывать психологический компонент взаимодействия.
Значительные изменения коснутся и научной деятельности в области медицины. Сегодня нам уже не нужно тратить недели, месяцы и годы в библиотеке, чтобы обобщить данные большого количества исследований. Получить некоторую картину какой-либо области исследования можно, воспользовавшись современными программами, подобными, например, VOSviewer, посредством которых возможно определить ключевые направления, слова, авторов, страны и университеты, проводящие изыскания в выбранном для анализа направлении.
Значение данного направления трудно переоценить. ИИ выступает в качестве инструмента, позволяющего быстро и своевременно получать, обобщать и систематизировать большой массив данных, что не только ускорит научный прогресс, но и позволит минимизировать ошибки, повысив эффективность решения.
Кроме того, невозможно обойти вниманием вопрос воздействия ИИ непосредственно на человека. Здесь в исследования вовлекается психология, в частности персонология, позволяющая нам учитывать личности взаимодействующих "врача-пациента" и "руководителей отделений - врачей-подчиненных". Глобальные изменения в этой области и интерес к ней особенно явно проявились с началом пандемии COVID-19.
Не секрет, что стресс, который испытывают врачи, нередко приводит к профессиональному выгоранию и увольнению. Эти явления стали настолько частыми, что послужили отправной точкой для глобальных исследований в этой области специалистами разных направлений. Ожидается, что данные исследования приведут и к изменениям в учебных программах медицинских образовательных учреждений.
Отдельное внимание в данном аспекте нужно уделять вопросу взаимодействия "личности" робота и личности пациента [2]. Данное направление включает в себя изучение взаимодействия человека и компьютера (human-computer interaction, HCI), взаимодействие человека и робота (human-robot interaction, HRI), влияние человеческого фактора в инжиниринге (human factors in engeneering, HFE) и когнитивную и социальную психологию. К сожалению, литература по данному вопросу весьма фрагментарна. Так, исследования показали, что личностные качества пациента могут оказывать влияние на сам процесс лечения, реабилитации и выздоровления (табл. 1) [14, 16].
)
Для определения влияния личности пациента на процесс выздоровления был разработан тест - post-treatment quality of life test (QoL) [15, 16]. Данный тест предполагает оценку психологического и физического состояния пациента, социального взаимодействия и окружающей его среды [16]. Позже ученые предложили также оценивать возможное влияние соматизации и постлечебной депрессии (один из таких ярко выраженных вариантов мы могли наблюдать в постковидной депрессии) [17]. Подобные исследования проводились для изучения влияния черт личности медицинского работника на результат его работы (табл. 2).
Уже показано, что личность медицинского работника напрямую влияет на эффективность его деятельности [18]. Оценивались адаптивность, проактивность, положительные результаты профессиональной деятельности, вовлеченность в работу [19] и более высокий уровень организационной приверженности [20].
В научном сообществе обсуждаются вопросы о том, какими качествами необходимо наделить робота, чтобы результат его использования в лечении пациента был положительным. Например, J. Goetz и S. Kiesler (2002) изучали, как робот воспринимает личность пациента, меняя при этом стиль своей коммуникации, что приводило к повышению эффективности [21]. Но это породило еще одну проблему - проблему этичности этого взаимодействия.
В изучаемой нами области исследования появляется новый термин artificial integrity (рис. 13) [22], который может быть переведен как "искусственная целостность". Данный концепт предполагает создание свода ценностей и норм, которые будут использоваться в ИИ, а также поддерживать и усиливать те общечеловеческие ценности, выработанных человечеством за тысячелетия развития. Кроме того, если этика ИИ является входным фактором, то искусственная целостность - это результат, подчеркивающий важность контекстно-специфичного применения этических принципов, обеспечивающих соответствие ИИ нормам и ценностям, в том числе и отдельных народов и культур. Эта контекстно-специфичная адаптация этических принципов крайне важна, поскольку она позволяет создавать технологии ИИ, которые не только руководствуются универсальной этикой, но также обладают культурной компетентностью и уважением к важным локальным особенностям. Такой подход обеспечивает разработку и внедрение технологий ИИ, основанных на широком спектре человеческой нейроразнообразности, что обеспечивает нейроустойчивость против искажения реальности, т. е. он дает возможность ИИ отражать полный спектр человеческих опытов и когнитивных стилей. Это, в свою очередь, приводит к более инновационным, справедливым и социально настроенным решениям в области ИИ и медицины.
)
Заключение
Как мы можем видеть, в последнее столетие исследования в области ИИ совершили революцию во многих областях, в том числе в медицине. Это позволило повысить результативность лечения пациентов, но также породило множество вопросов в разных областях науки и практики. В частности, теперь уже с уверенностью можно говорить о создании отдельной дисциплины "ИИ в медицине" (artificial intelligence in medicine), которой предстоит изучать ряд важнейших вопросов-задач человечества.
Во-первых, очевидно, что ученые продолжат повышать точность диагностики, осуществляемой при помощи ИИ, предоставляя врачам дополнительные инструменты для анализа медицинских изображений, данных и симптомов. Во-вторых, вовлечение персонологии в процесс изучения ИИ в медицине должно привести к персонификации процесса лечения с учетом уникальных особенностей личности пациента. В-третьих, мы сможем быстрее вырабатывать новые способы подготовки, лечения и реабилитации пациентов, а также тестирования новых лекарств и терапий. В-четвертых, существует большая вероятность продления жизни многих пациентов с хроническими заболеваниями, так как уже сегодня ИИ поддерживает системы мониторинга и прогнозирования. В-пятых, очень важно, что ИИ помогает значительно повышать эффективность управления данными, а именно лучше управлять медицинскими записями, сокращать время на ведение документации, а также повышать безопасность хранения данных. В-шестых, отдельно следует отметить роботизированную хирургию, уже сегодня позволяющую проводить сложные и инновационные операции. И, последний, хотя, возможно, один из самых важных вопросов - это вопрос этики, создания нормативно-правовых, социальных и моральных норм применения ИИ в медицине.