Мало солнца и витаминов, и вот уже кажется, что все вокруг чихают и кашляют. Особенно в подземке — там порой складывается впечатление, что это не пассажиры спешат по своим делам, а музыканты симфонического оркестра настраивают инструменты — кашлянул один, ему гулко ответил другой, и вот уже побежала по вагону пока нестройная череда «апчхи» и «кхе-кхе». Если бы люди в вагоне всё время не менялись, то наверняка смогли бы, постепенно сыгравшись, исполнить что-нибудь зажигательно-простудное. И вот и вы, проникшись услышанным, начинаете потихоньку шмыгать носом и задумываться, стоит ли пытаться получать больничный на 3 дня, или опять придётся неделю ходить на работу с насморком и кашлем. Поэтому сегодняшний выпуск об успехах ИИ в медицине. Надеюсь, он вдохновит вас настолько, что болезни в панике отступят.

 

А умрете вы…

Вы когда умрёте? Тут уж буфетчик возмутился. — Это никому не известно и никого не касается, — ответил он. — Ну да, неизвестно, — послышался всё тот же дрянной голос из кабинета, — подумаешь, бином Ньютона! Умрёт он через девять месяцев, в феврале будущего года, от рака печени в клинике… М.Булгаков, «Мастер и Маргарита»

На звание «новости недели» на этот раз несомненно претендует сообщение об искине, разработанном в Стэнфордском университете. Нейронная сеть и алгоритм глубокого обучения позволяют с неожиданно высокой вероятностью, около 90%, предсказывать вероятность смерти пациента. Горизонт прогнозирования составляет порядка года.

Страшная информация, но необходимая. Например, тем, кто предпочёл бы провести последние дни не в больнице, а дома, в кругу семьи. Прогноз искина позволяет врачам принять обоснованное решение — продолжать ли бороться за жизнь человека в больнице или отпустить его к родным.

 

А заболеть вы можете…

Бренд «Терафлю» утверждает, что разработал систему ИИ, прогнозирующую вероятность подхватить простуду на территории ряда стран, включая Россию. Посмотреть результаты её работы можно на сайте «Прогноз простуды«.

Как делается прогноз? ИИ ежедневно просматривает более 15 млн строк данных из интернета — идёт анализ постов в соцсетях, запросов в поисковых службах Яндекс и Google. На результаты анализа накладывается также информация, получаемая из «НИИ гриппа», и данные спроса в аптеках на средства, специфические для борьбы с симптомами простуды. В итоге получаются данные степени «простудной опасности» в том или ином регионе, причём можно даже прогнозировать их изменения на несколько дней вперед.

Этот искин не предскажет вам, когда именно вы заболеете; речь идёт всего лишь об очень усреднённой по «географии» вероятности подхватить заболевание. Разработчики утверждают, что их прогнозы весьма точны, до 95%.

 

Искин подскажет, что вы заболели

Ранняя диагностика заболеваний — залог успешного лечения тех из них, с которыми уже научилась справляться современная медицина. Но с ранней диагностикой пока туго, заболевший человек зачастую подолгу не ощущает никаких сигналов от своего организма, а профилактические анализы у нас не распространены. В итоге обращение к врачу зачастую происходит тогда, когда болезнь успела основательно навредить организму, перешла в хроническое заболевание или того хуже.

Между тем существуют методы анализа крови, позволяющие выделить в анализе крови так называемые Т-лимфоциты, а в них, в свою очередь, Т-клеточные рецепторы. Анализ их структуры позволяет выявить болезни, с которыми сталкивался или столкнулся организм еще на бессимптомной стадии. Вот только для этого требуется провести анализ генетической структуры чуть ли не триллионов рецепторов с антигенами — здесь без ИИ на мощной вычислительной платформе не обойтись.

Компании Microsoft и Adaptive Biotechnologies объединились с тем, чтобы создать систему, которая на основе анализа крови сможет выявлять заболевания на ранних стадиях. Прежде всего, неприятные аутоимунные заболевания и те инфекционные заболевания, для которых характерны периодические обострения.
Звучит неплохо? Осталось только дождаться результатов совместного проекта. А быстрыми медицинские проекты, увы, не бывают. И ещё — ну почему для большинства анализов у нас берут кровь? Нет бы научиться проводить тот же объём диагностики и с той же надёжностью результатов, анализируя, например, слюну или дыхание пациента?

 

ИИ распознает сердечный приступ. По телефону

Даже опытный оператор колл-центра службы Скорой помощи далеко не всегда способен понять по речи человека, который обращается за помощью, что у него сердечный приступ. Между тем в таких ситуациях счёт времени идет на секунды, и если промедлить, помогать будет уже некому.

Искин Corti Signal, построенный в Дании на базе нейросети, анализирует звуковой поток разговора человека, позвонившего в Скорую, и оператора этой службы. И если оператор способен выявить сердечный приступ у человека на другом конце провода в 73% случаев, то ИИ — в 95%! Представляете, сколько жизней поможет спасти внедрение этого алгоритма в повседневную практику служб экстренной медпомощи людям?

 

ИИ нашел новое лекарство от малярии

Не всегда открытия совершаются, как говорится, на кончике пера. Иногда кроме расчётов, пусть и проделанных с помощью ИИ, требуется ещё немного поработать руками. Пусть даже это руки робота.

В Университете Кампинас, Бразилия, работает интересная система автоматизированного ведения экспериментов Eve — промышленные манипуляторы, подключенные к системе ИИ (фото). Роботам и ИИ доверили сложную по масштабам реализации задачу — выявить на какой из генов плазмодия, этого возбудителя малярии, действует такой распространенный антибиотик, как триклозан.

Ответ требовался ученым, чтобы модифицировать структуру триклозана, сделав его более смертоносным для плазмодий. Автоматизация процесса помогла создать несколько тысяч новых штаммов дрожжей, отличающихся тем, что в ДНК каждого был пересажен один из важных генов плазмодия. Эксперименты, проведённые системой, позволили обнаружить фермент, на который действовал триклозан. Осталось доработать этот антибиотик, чтобы вновь появилось эффективное лекарство против новых штаммов плазмодия, почти полностью неуязвимых к классическим средствам, созданным в начале и середине прошлого века.

+ +