Тех­но­ло­гии искус­ствен­но­го интел­лек­та высту­па­ют клю­че­вым драй­ве­ром транс­фор­ма­ции здра­во­охра­не­ния, пред­ла­гая инстру­мен­ты для ана­ли­за колос­саль­ных объ­е­мов дан­ных, авто­ма­ти­за­ции рутин­ных про­цес­сов и под­держ­ки при­ня­тия кли­ни­че­ских реше­ний. Соглас­но послед­ним ана­ли­ти­че­ским дан­ным, рынок ИИ в меди­цине демон­стри­ру­ет устой­чи­вый рост, что под­твер­жда­ет стра­те­ги­че­ский инте­рес как со сто­ро­ны раз­ра­бот­чи­ков, так и со сто­ро­ны меди­цин­ских учреждений.

Акту­аль­ное иссле­до­ва­ние, посвя­щен­ное отрас­ле­вым трен­дам, систе­ма­ти­зи­ру­ет направ­ле­ния раз­ви­тия искус­ствен­но­го интел­лек­та в здра­во­охра­не­нии, рас­пре­де­ляя их по трем вре­мен­ным кате­го­ри­ям: крат­ко­сроч­ной (до двух лет), сред­не­сроч­ной (от трех до пяти лет) и дол­го­сроч­ной (пять лет и более). Такой под­ход поз­во­ля­ет не толь­ко оце­нить теку­щее состо­я­ние тех­но­ло­гий, но и спро­гно­зи­ро­вать тра­ек­то­рию раз­ви­тия отрас­ли на обо­зри­мое будущее.

Краткосрочные тренды

Опе­ра­тив­ное повы­ше­ние эффективности

В бли­жай­шие два года ожи­да­ет­ся широ­кое рас­про­стра­не­ние тех­но­ло­гий, кото­рые уже про­шли ста­дию пилот­ных испы­та­ний и дока­за­ли свою прак­ти­че­скую цен­ность. Их основ­ная зада­ча — раз­груз­ка меди­цин­ских работ­ни­ков от адми­ни­стра­тив­ной нагруз­ки и уси­ле­ние их диа­гно­сти­че­ских возможностей.

Интел­лек­ту­аль­ные помощ­ни­ки для врачей

Одним из наи­бо­лее зна­чи­мых трен­дов явля­ет­ся внед­ре­ние про­грамм­ных ком­плек­сов, функ­ци­о­ни­ру­ю­щих в каче­стве асси­стен­тов меди­цин­ско­го пер­со­на­ла. Эти систе­мы спо­соб­ны ана­ли­зи­ро­вать голо­со­вые коман­ды, авто­ма­ти­че­ски фор­ми­ро­вать меди­цин­скую доку­мен­та­цию, струк­ту­ри­ро­вать дан­ные осмот­ра и под­го­тав­ли­вать пред­ва­ри­тель­ные заклю­че­ния. Глав­ная про­бле­ма совре­мен­но­го вра­ча — не недо­ста­ток зна­ний, а ката­стро­фи­че­ская нехват­ка вре­ме­ни, кото­рая рас­хо­ду­ет­ся на запол­не­ние форм и отче­тов. Интел­лек­ту­аль­ные помощ­ни­ки берут на себя до 70% этой рутин­ной рабо­ты, поз­во­ляя спе­ци­а­ли­сту скон­цен­три­ро­вать­ся на непо­сред­ствен­ном вза­и­мо­дей­ствии с паци­ен­том. Поми­мо адми­ни­стра­тив­ной под­держ­ки, подоб­ные систе­мы участ­ву­ют в сбо­ре ана­мне­за, исполь­зуя алго­рит­мы обра­бот­ки есте­ствен­но­го язы­ка для ана­ли­за жалоб паци­ен­та. Это поз­во­ля­ет мини­ми­зи­ро­вать рис­ки, свя­зан­ные с чело­ве­че­ским фак­то­ром, такие как про­пуск клю­че­вых симп­то­мов или субъ­ек­тив­ная интер­пре­та­ция дан­ных. В резуль­та­те повы­ша­ет­ся как опе­ра­тив­ность пер­вич­но­го при­е­ма, так и точ­ность диа­гно­сти­ки на ран­них стадиях.

Устрой­ства для мони­то­рин­га здоровья

Еще одним актив­но раз­ви­ва­ю­щим­ся направ­ле­ни­ем явля­ют­ся носи­мые и ста­ци­о­нар­ные устрой­ства для непре­рыв­но­го кон­тро­ля пока­за­те­лей здо­ро­вья. К этой кате­го­рии отно­сят­ся смарт-брас­ле­ты, пор­та­тив­ные кар­дио­мо­ни­то­ры, глю­ко­мет­ры и дру­гие диа­гно­сти­че­ские при­бо­ры, кото­рые пере­да­ют дан­ные в режи­ме реаль­но­го вре­ме­ни. Их инте­гра­ция с плат­фор­ма­ми на осно­ве искус­ствен­но­го интел­лек­та откры­ва­ет воз­мож­но­сти для про­гно­сти­че­ской аналитики.

Напри­мер, суще­ству­ют раз­ра­бот­ки, кото­рые спо­соб­ны ана­ли­зи­ро­вать элек­тро­эн­це­фа­ло­грам­му, часто­ту пуль­са, сату­ра­цию кис­ло­ро­да и дру­гие физио­ло­ги­че­ские пара­мет­ры для про­гно­зи­ро­ва­ния эпи­леп­ти­че­ских при­сту­пов за 40-50 секунд до их нача­ла с после­ду­ю­щим опо­ве­ще­ни­ем поль­зо­ва­те­ля. Подоб­ные тех­но­ло­гии кар­ди­наль­но меня­ют каче­ство жиз­ни паци­ен­тов с хро­ни­че­ски­ми забо­ле­ва­ни­я­ми, обес­пе­чи­вая непре­рыв­ный кон­троль без необ­хо­ди­мо­сти посто­ян­но­го нахож­де­ния в меди­цин­ском учреждении.

Элек­трон­ные меди­цин­ские кар­ты ново­го поколения

Пере­ход на уни­фи­ци­ро­ван­ные элек­трон­ные меди­цин­ские кар­ты (EHR) явля­ет­ся базо­вым эле­мен­том циф­ро­вой инфра­струк­ту­ры совре­мен­но­го здра­во­охра­не­ния. Одна­ко теку­щий тренд пред­по­ла­га­ет их эво­лю­цию от про­стых циф­ро­вых архи­вов к интел­лек­ту­аль­ным систе­мам под­держ­ки при­ня­тия реше­ний. Совре­мен­ные EHR-плат­фор­мы, осна­щен­ные моду­ля­ми искус­ствен­но­го интел­лек­та, спо­соб­ны ана­ли­зи­ро­вать исто­рию болез­ни паци­ен­та, дан­ные лабо­ра­тор­ных и инстру­мен­таль­ных иссле­до­ва­ний, выяв­ляя скры­тые зако­но­мер­но­сти и потен­ци­аль­ные рис­ки. Клю­че­вым пре­иму­ще­ством таких систем явля­ет­ся созда­ние еди­но­го инфор­ма­ци­он­но­го про­стран­ства для всех мед­учре­жде­ний, участ­ву­ю­щих в лече­нии паци­ен­та. Это реша­ет про­бле­му фраг­мен­ти­ро­ван­но­сти дан­ных. Инте­гра­ция искус­ствен­но­го интел­лек­та обес­пе­чи­ва­ет сквоз­ную ана­ли­ти­ку, что спо­соб­ству­ет более точ­ной диа­гно­сти­ке и сни­жа­ет веро­ят­ность вра­чеб­ных ошибок.

Среднесрочные тренды

Пере­ход к про­ак­тив­ной и пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ной медицине

На гори­зон­те трех-пяти лет ожи­да­ет­ся ком­мер­че­ское внед­ре­ние более слож­ных тех­но­ло­гий, кото­рые сего­дня нахо­дят­ся на ста­дии актив­ной раз­ра­бот­ки и тести­ро­ва­ния. Они наце­ле­ны на фун­да­мен­таль­ное изме­не­ние под­хо­дов к диа­гно­сти­ке, лече­нию и управ­ле­нию здоровьем.

Гене­ра­тив­ный искус­ствен­ный интел­лект в раз­ра­бот­ке лекарств

Гене­ра­тив­ные моде­ли, спо­соб­ные созда­вать новые дан­ные, нахо­дят при­ме­не­ние в одной из самых слож­ных и затрат­ных сфер — фар­ма­цев­ти­че­ских иссле­до­ва­ни­ях. Тра­ди­ци­он­ный про­цесс раз­ра­бот­ки ново­го пре­па­ра­та зани­ма­ет годы и тре­бу­ет мно­го­мил­ли­ард­ных инве­сти­ций. Алго­рит­мы гене­ра­тив­но­го искус­ствен­но­го интел­лек­та поз­во­ля­ют уско­рить и уде­ше­вить пер­во­на­чаль­ные эта­пы это­го про­цес­са: про­гно­зи­ро­ва­ние био­ло­ги­че­ской актив­но­сти моле­кул, ана­лиз их ток­си­ко­ло­ги­че­ских и физи­ко-хими­че­ских свойств. Исполь­зо­ва­ние гене­ра­тив­но­го ИИ для вир­ту­аль­но­го скри­нин­га тысяч потен­ци­аль­ных соеди­не­ний сокра­ща­ет вре­мя докли­ни­че­ских иссле­до­ва­ний на поря­док. Это откры­ва­ет путь к созда­нию тар­гет­ных пре­па­ра­тов для лече­ния ред­ких забо­ле­ва­ний и онко­ло­гии, где инди­ви­ду­аль­ный под­ход име­ет кри­ти­че­ское значение.

Пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ные про­грам­мы меди­цин­ско­го страхования

Стра­хо­вая меди­ци­на так­же транс­фор­ми­ру­ет­ся под вли­я­ни­ем искус­ствен­но­го интел­лек­та. Трен­дом на сред­не­сроч­ную пер­спек­ти­ву ста­но­вит­ся раз­ра­бот­ка инди­ви­ду­аль­ных стра­хо­вых про­дук­тов, кото­рые учи­ты­ва­ют уни­каль­ные пара­мет­ры здо­ро­вья, гене­ти­че­ские пред­рас­по­ло­жен­но­сти, образ жиз­ни и даже эко­ло­ги­че­скую обста­нов­ку в месте про­жи­ва­ния кли­ен­та. Ана­ли­ти­че­ские плат­фор­мы спо­соб­ны обра­ба­ты­вать тыся­чи фак­то­ров — от кли­ни­че­ских ана­ли­зов до дан­ных с носи­мых устройств — для фор­ми­ро­ва­ния пер­со­наль­но­го про­фи­ля рис­ков. Такой под­ход поз­во­ля­ет стра­хо­вым ком­па­ни­ям пред­ла­гать гиб­кие тари­фы и про­грам­мы, мак­си­маль­но адап­ти­ро­ван­ные под нуж­ды кон­крет­но­го чело­ве­ка. Для кли­ен­та это озна­ча­ет более спра­вед­ли­вую сто­и­мость поли­са и доступ к про­фи­лак­ти­че­ским сер­ви­сам, кото­рые помо­га­ют предот­вра­тить раз­ви­тие забо­ле­ва­ний. Для стра­хов­щи­ков — сни­же­ние чис­ла стра­хо­вых слу­ча­ев за счет эффек­тив­но­го управ­ле­ния рис­ка­ми и повы­ше­ние лояль­но­сти клиентов.

Долгосрочные тренды

Футу­ри­сти­че­ские кон­цеп­ции будущего

Через пять лет и более мож­но ожи­дать реа­ли­за­ции тех­но­ло­гий, кото­рые сего­дня кажут­ся футу­ри­стич­ны­ми. Их внед­ре­ние потре­бу­ет не толь­ко тех­ни­че­ско­го про­грес­са, но и реше­ния слож­ных эти­че­ских, регу­ля­тор­ных и инфра­струк­тур­ных вопросов.

Авто­ном­ные ИИ-аген­ты в кли­ни­че­ской практике

Кон­цеп­ция пред­по­ла­га­ет созда­ние про­грамм­ных аген­тов, кото­рые смо­гут само­сто­я­тель­но, с мини­маль­ным уча­сти­ем чело­ве­ка, про­во­дить пол­ный цикл рабо­ты с паци­ен­том: от ана­ли­за симп­то­мов и дан­ных обсле­до­ва­ний до поста­нов­ки диа­гно­за, реко­мен­да­ции схе­мы лече­ния и дина­ми­че­ско­го наблю­де­ния. Эти систе­мы будут опи­рать­ся на сверх­боль­шие базы меди­цин­ских зна­ний и алго­рит­мы глу­бо­ко­го обу­че­ния. Их внед­ре­ние смо­жет авто­ма­ти­зи­ро­вать зна­чи­тель­ную часть диа­гно­сти­че­ско­го про­цес­са и при­ня­тия реше­ний, осо­бен­но в реги­о­нах с дефи­ци­том узких специалистов.

Циф­ро­вые двой­ни­ки пациентов

Дан­ная тех­но­ло­гия под­ра­зу­ме­ва­ет созда­ние высо­ко­точ­ных вир­ту­аль­ных копий паци­ен­та, кото­рые объ­еди­ня­ют гене­ти­че­скую инфор­ма­цию, исто­рию болез­ней, дан­ные реаль­но­го вре­ме­ни с носи­мых устройств и мно­гое другое.

На таком “двой­ни­ке” вра­чи смо­гут про­во­дить вир­ту­аль­ные экс­пе­ри­мен­ты: тести­ро­вать эффек­тив­ность и побоч­ные дей­ствия раз­лич­ных лекарств, моде­ли­ро­вать тече­ние болез­ни и про­гно­зи­ро­вать резуль­та­ты хирур­ги­че­ских вме­ша­тельств. Это ста­нет сле­ду­ю­щим шагом к пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ной меди­цине, где лече­ние под­би­ра­ет­ся на осно­ве симу­ля­ции, а не общих ста­ти­сти­че­ских данных.

Стратегические векторы ИИ

ИИ-управ­ля­е­мые имплан­та­ты и нейропротезы

Био­ин­же­не­рия в соче­та­нии с искус­ствен­ным интел­лек­том откры­ва­ет пер­спек­ти­вы для созда­ния “умных” имплан­та­тов, кото­рые не про­сто заме­ня­ют утра­чен­ные функ­ции орга­низ­ма, но и адап­ти­ру­ют­ся к изме­ня­ю­щим­ся усло­ви­ям. Речь идет о кар­дио­сти­му­ля­то­рах, кото­рые само­сто­я­тель­но кор­рек­ти­ру­ют режим рабо­ты в ответ на физи­че­скую актив­ность паци­ен­та, или ней­ро­про­те­зах, спо­соб­ных обу­чать­ся и преду­га­ды­вать наме­ре­ния поль­зо­ва­те­ля. Такие устрой­ства будут в режи­ме реаль­но­го вре­ме­ни соби­рать и ана­ли­зи­ро­вать физио­ло­ги­че­ские пока­за­те­ли, предот­вра­щая раз­ви­тие осложнений.

Эпи­де­мио­ло­ги­че­ский мони­то­ринг и про­гно­зи­ро­ва­ние вспышек

Систе­мы гло­баль­но­го эпи­де­мио­ло­ги­че­ско­го над­зо­ра, осно­ван­ные на ана­ли­зе боль­ших дан­ных из новост­ных лент, авиа­пе­ре­ле­тов, ста­ти­сти­ки запро­сов и дру­гих источ­ни­ков, про­де­мон­стри­ро­ва­ли свою эффек­тив­ность. В дол­го­сроч­ной пер­спек­ти­ве они ста­нут более точ­ны­ми и будут инте­гри­ро­ва­ны в наци­о­наль­ные систе­мы здра­во­охра­не­ния для забла­го­вре­мен­но­го пре­ду­пре­жде­ния об угро­зах. Это поз­во­лит опе­ра­тив­но вво­дить каран­тин­ные меры и моби­ли­зо­вы­вать ресур­сы, мини­ми­зи­руя ущерб от пандемий.

Вир­ту­аль­ная и допол­нен­ная реаль­ность в медицине

Тех­но­ло­гии VR/​AR най­дут при­ме­не­ние в раз­лич­ных обла­стях: от высо­ко­ре­а­ли­стич­но­го обу­че­ния буду­щих хирур­гов, поз­во­ля­ю­ще­го отра­ба­ты­вать слож­ные про­це­ду­ры в без­опас­ной сре­де, до про­грамм реа­би­ли­та­ции паци­ен­тов после инсуль­тов и травм. В опе­ра­ци­он­ных допол­нен­ная реаль­ность смо­жет про­еци­ро­вать кри­ти­че­ски важ­ную инфор­ма­цию о ходе опе­ра­ции непо­сред­ствен­но в поле зре­ния хирур­га, повы­шая точ­ность манипуляций.

Робо­ти­зи­ро­ван­ная хирургия

Хирур­ги­че­ские робо­ты, асси­сти­ру­ю­щие вра­чам, уже исполь­зу­ют­ся сего­дня, но в буду­щем ожи­да­ет­ся повы­ше­ние уров­ня их авто­ном­но­сти. Раз­ра­бот­ки в обла­сти так­тиль­ной обрат­ной свя­зи поз­во­лят хирур­гу “чув­ство­вать” тка­ни во вре­мя уда­лен­ных опе­ра­ций, что кри­ти­че­ски важ­но для слож­ных вме­ша­тельств. Повы­ше­ние точ­но­сти за счет устра­не­ния физио­ло­ги­че­ско­го тре­мо­ра и мини­ин­ва­зив­ность про­це­дур сокра­тят вре­мя вос­ста­нов­ле­ния пациентов.

Поэтап­ное внед­ре­ние тех­но­ло­гий искус­ствен­но­го интел­лек­та фор­ми­ру­ет новую архи­тек­ту­ру систе­мы здра­во­охра­не­ния, сме­щая фокус с реак­тив­но­го лече­ния на про­ак­тив­ное управ­ле­ние здо­ро­вьем и пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ную меди­ци­ну. Крат­ко­сроч­ные трен­ды направ­ле­ны на опти­ми­за­цию теку­щих про­цес­сов и сни­же­ние нагруз­ки на меди­цин­ский пер­со­нал. Сред­не­сроч­ные — обе­ща­ют про­рыв в обла­сти раз­ра­бот­ки лекарств и стра­хо­ва­ния. Дол­го­сроч­ные век­то­ры раз­ви­тия ука­зы­ва­ют на воз­мож­ность фун­да­мен­таль­ных изме­не­ний, сти­ра­ю­щих гра­ни­цы меж­ду циф­ро­вым и физи­че­ским миром в меди­цине. Для успеш­ной инте­гра­ции этих тех­но­ло­гий необ­хо­ди­мо парал­лель­ное раз­ви­тие нор­ма­тив­но-пра­во­вой базы, обес­пе­чи­ва­ю­щей без­опас­ность дан­ных паци­ен­тов и опре­де­ля­ю­щей юри­ди­че­ские аспек­ты исполь­зо­ва­ния авто­ном­ных систем.

Tags:
,

Похожие посты