Медицинадағы жасанды интеллект

Жасанды интеллект (ЖИ) дегеніміз — мамандар машинаның адамның рационалды мінез-құлқын имитациялау қабілетін білдіреді. Машина өзгеретін ақпаратты қабылдап, оңтайлы шешім қабылдауы керек. ХХІ ғасырдың басына медицинадағы жасанды интеллект — сараптамалық жүйелер мен нейрондық желілер екі концепциясын тапты.

Сараптама жүйелері XX ғасырдың 70-ші жылдарында дами бастады. Сараптама жүйесінің негізгі бөлігі білім базасы — зат туралы мәліметтер жиынтығы және фактілерге қолданылатын нұсқаулықтар жиынтығы болып табылады.

Сараптама жүйесінің білім базасындағы фактілер нақты пәндік саладағы тұрақты құбылыстарды сипаттайды. Мысалы: «сау адамның екі аяғы бар».

Жұмыс барысында жүйе нақты тапсырма туралы ақпарат алады: «пациентте бір аяғы бар», олар жұмыс жадында сақтайды. Жұмыс жады вердикта шығару үшін базаға жүгінеді: «науқас ауруы». Сараптама жүйелерін құру үлкен ресурстарды талап етеді. Жақсы сараптама жүйесін алу үшін облыс сарапшылары, білім инженерлері, бағдарламашылар қажет. Білім базасын құру ғана емес, сонымен қатар үнемі толықтыру қажет.

Нейрондық желілер қалай жұмыс істейді

Қазіргі уақытта сараптамалық жүйелердің тұжырымдамасы елеулі дағдарысты бастан кешуде. Ии нарығын оқу қабілетінің арқасында нейрондық желілерді (НС) жеңіп алды. Медицинадағы жасанды интеллект жұмыс механизмі биологиялық нейрондық желілер принципіне негізделген. Компьютерлік түрде НС сол немесе өзге тәсілмен қабаттарда қосылған нейрондардың үш немесе одан да көп қабаттары бар бағандарды ұсынады. Қосылыстар НС оқыту маңызды рөл атқаратын салмақ бар.

Оқу кезінде кіретін нейрондарға деректер беріледі. Одан әрі Деректер ішкі қабатта нейрондармен өңделеді және шығу нейрондарында белгілі бір жаңа мәндер алынады. Егер алынған мәндер зерттеушілерді ұнамаса, олар нейрондық желіде қосылыстардың салмағын өзгертеді және оны қайтадан үйретеді. Деректер көп болған сайын, сұрау салуға сенімді жауап береді.

Мысалы, біздің жүйеге сұраныс:» бас ауырады, қалтырау және жоғары температура » НС, мың пациенттердің медициналық карточкаларын талдап, «сізде тұмау бар»деген жауап бере алады. Дене қызуы, қалтырау, тұмау, желі жоқ екенін атап өту маңызды. Ол деректерді таңдауда дәрігердің симптомдары мен қорытындыларының арасындағы байланысты табады және олардың салмағы бойынша осы өзара байланысты ранжирлейді.

Читайте также:  Рак кожи. Заболеваемость раком кожи

Медицинадағы жасанды интеллект қарапайым компьютерлік бағдарламалардан басты айырмашылығы. Қарапайым компьютерлік бағдарламаларға қарағанда, медицинадағы жасанды интеллект құру кезінде программист кіріс деректері мен нәтижесі арасындағы барлық тәуелділікті білудің қажеті жоқ. Мысалы, медициналық карталарды статистикалық өңдеу үшін қажет емес. Медицинадағы жасанды интеллект жұмысы адам анықтамайтын формулалар мен тәуелділіктерді іздеуде және нақты деректерді массивте оқыту болып табылады.

Медицинадағы жасанды интеллект не үшін қажет?

Дәрігердің тәжірибесі мен тәжірибесі ауруды дұрыс диагностикалау үшін жеткіліксіз болуы мүмкін. Ғылыми әдебиетке және миллиондаған аурулар тарихына қол жеткізуге ие нейрондық желі жағдайды тез жіктеп, оны ұқсас және емдеу жоспары бойынша ұсыныстарды тұжырымдай алады.

Қазіргі кезеңде медицинадағы жасанды интеллект технологияларының дамуы дәрігер үшін аса қиын міндеттерді шеше алмайды: мысалы, өздігінен сканерлейтін және тиімді ем тағайындайтын фантастикалық аспаптар жасау. Қазір медицинадағы жасанды интеллект салыстырмалы қарапайым міндеттерді шешеді: мысалы, рентгенологиялық суретте бөгде дененің немесе патологияның бар-жоғы және цитологиялық материалда рак жасушаларының бар-жоғы туралы қорытынды береді. Бұл ретте медициналық деректерді бағалаудың дәлдігі — МРТ, УДЗ, маммограм суреттері-90% — дан асады.

Медициналық диагностикада жасанды интеллект енгізудің ең танымал үлгісі IBM Watson жүйесі болды. Бұл бағдарламалау тілінде емес, таратушы тілінде қалыптасқан сұрақтарға жауап бере алатын суперкомпьютер. 2015 жылы IBM корпорациясы II технологиясын денсаулық сақтауда енгізумен айналысатын IBM Watson Health жеке бөлімшесін құрды. Watson компьютерінде әртүрлі деректер көздеріне: энциклопедияларға, ғылыми мақалалар базаларына, білім антологияларына қол жеткізу мүмкіндігі бар.

Үлкен есептеу қуаттылығының арқасында медицинадағы жасанды интеллект IBM Watson 30 миллиард медициналық суреттер мен 50 миллион жасырын электрондық медициналық карталарды талдай алды. Бастапқыда IBM онкологияда II-ді оқып, қолданды. Дегенмен, жақында IBM Watson әзірлеушілері американдық кардиологиялық қауымдастықпен ынтымақтаса бастады. Енді суреттің деректері бойынша УДЗ когнитивті платформа қолқа жүрек қақпақшасының стенозының (жүрек ақауының өте кең таралған түрі) белгілерін іздейді. Watson Health технологиялары Watson Health Cloud бұлтты платформасы арқылы қол жетімді. Ол дәрігерлер, зерттеушілер, сақтандыру агенттері мен медициналық компанияларға арналған. Google жобалары: DM Health және Verily Әрине, IBM-бұл медицинадағы зияткерлік шешімдерді алға жылжытатын жалғыз технологиялық монстр емес. Google — DeepMind Health бөлімшесі-медицинада IT-гигант технологияларын қолданады.

Читайте также:  ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ РАЗВИТИЯ ЖИВОТНОВОДСТВА В КАЗАХСТАНЕ

Бүгін DM Health Moorfields Eye Hospital офтальмологиялық Лондон клиникасымен ынтымақтасады. Ии көмегімен дәрігерлер соқырлықтың алғашқы белгілерін табу үшін мыңдаған жасырын көз суреттерін талдағысы келеді. Сонымен қатар, DM Health Лондонның университет колледжімен бірлесіп, бас пен мойын аймағында сау және рак тіндерін автоматты түрде ажырата алатын өнімді әзірлейді. Осындай жобамен Google — Verily бөлімшесі айналысады. Бұл фирманың мамандары адамның сау екенін талдау үшін Google іздеу алгоритмдерін пайдаланады. Израиль стартап: MedyMatch Technology Статистика бойынша, компьютерлік томография деректері бойынша диагноз қою кезіндегі қателер саны 30% — дан асады. Ойлаңыз! Әрбір үшінші жағдайда дәрігер пациентке дұрыс ем тағайындайды. Медицинадағы жасанды интеллект базасында және үлкен мәліметтер бойынша израильдіктер дәрігерлер инсультті дәлме-дәл анықтай алатын шешім әзірледі.

Нақты уақыт режимінде MedyMatch жүйесі пациенттің миының түсірілімін оның «бұлтта»бар жүздеген мың басқа суреттерді салыстырады. MedyMatch-тен маман әрдайым байқай алмайтын нормадан аз ауытқуларды таниды, осылайша диагноз қоюдағы қателіктердің ықтималдығын азайту. Израиль MedyMatch Technology-да тек 20 адам жұмыс істейді. Бұл жиі орын алады, жаңа нарықта кішкентай ойыншылар алыптармен бәсекелесе алады. Пациенттерге арналған зияткерлік шешімдер Созылмалы науқастарға күн сайын денсаулық динамикасын қадағалау қажет. Ол үшін пациенттер Пульс, қысым, тыныс алу мониторингі үшін құрылғылар киеді. Алайда, деректерді жинау ғана емес, өңдеу және дұрыс түсіндіру қажет.

Қазіргі протездердің ең жоғарғы пилотажы-адам мысти Күшін бионикалық аяқ-қолды басқаруы үшін жүйке жолдарына электродтарды имплантациялау. Алайда, жақсы басқару әлі қол жеткізе алмайтынын мойындау керек, өйткені бұл өте жұқа жұмыс — әрбір нервті электродпен дұрыс қосу. Ал егер протез өз иесін ойлайтын және көмектесетін болса не болады? Бейнеде Microsoft-тағы медицинадағы жасанды интеллект техникалық директоры Джозеф Сирош орнатылған камерамен және бұлтты медицинадағы жасанды интеллект платформасына интернет-қосумен қол протезін көрсетеді. Камерадан сурет бұлтқа беріледі және онда машинамен оқыту арқылы зат танылып, оның қалай жететіні анықталады (мысалы, кілттер — екі саусақпен, ал рюмка — барлық бес саусақпен). Әрине, мұндай тәсілде нейроинтерфейс протездің бәрі қатар жетпеуі үшін қажет.

Читайте также:  НОВЫЕ ХИМИОТЕРАПЕВТИЧЕСКИЕ ПРЕПАРАТЫ ВЕТЕРИНАРНОЙ МЕДИЦИНЫ

Бұрын болжанған медицина, негізінен, жіті ауруларды емдеуге, енді көп көңіл созылмалы дертке бөледі, олардың көпшілігі бұрыннан емес және аурулар деп саналмаған. Дәрігерлер семіздікті, депрессияны, егде жастағы ауруларды емдеу қажеттілігіне тап болады. Қант диабеті, жүрек жеткіліксіздігі, аутоиммундық бұзылулар асқыну фазасынан тыс, ең ерте сатыларда жиі диагностикаланады, бұл ретте әңгіме тек демеуші терапия туралы ғана емес, сонымен қатар толық емдеу, ағзаның осы жүйелік ақауларын түзету мүмкіндігі туралы болып отыр. Алдын алу медицинасы дамиды, ол аурудың белгілі бір түрлеріне бейімділікті олар пайда болғанға дейін тануға және шаралар қабылдауға мүмкіндік береді. Медициналық деректердің көлемі тез өсуде және біз оларды талдаудың жылдамдығы мен сапасына Біздің денсаулығымыз бен өміріміздің сапасы тәуелді екенін түсінеміз. Мұның бәрі жасанды интеллект үшін жұмыс.

Дәрігер ауруды дұрыс диагностикалау қиын, әсіресе, егер оның тәжірибесі тым көп болмаса немесе нақты жағдай оның кәсіби тәжірибесінен алыс болса. Мұнда мыңдаған және миллиондаған ауру тарихы бар базаларға (және басқа реттелген ақпарат) қол жеткізе алатын жасанды интеллект көмекке келуі мүмкін. Машиналық оқыту алгоритмдерінің көмегімен ол нақты кейсті жіктейді, белгілі бір уақыт аралығында шыққан ғылыми әдебиетті қажетті тақырып бойынша тез сканерлейді, қол жетімділіктегі ұқсас жағдайларды зерделейді және емдеу жоспарын ұсынады. Бұдан басқа, ИИ пациенттің генетикалық ерекшеліктері, оның алып жүретін құрылғыларымен жиналған қозғалыс паттерндері, аурулардың бұрынғы тарихы — өмірдің барлық анамнезі туралы мәліметтерді назарға ала отырып, дараландырылған тәсілді қамтамасыз ете алады. Медицинадағы жасанды интеллект (кем дегенде, технологияларды дамытудың ағымдағы кезеңінде) — дәрігерді алмастырмайды, бірақ ол — пайдалы құрал, диагностика және емдеу ісіндегі көмекші бола алады.

Оставить комментарий