Искусственный интеллект поможет вылечить рак

Новые технологии преобразуют медицинскую сферу, а искусственный интеллект (ИИ) позволяет медицинским технологиям развиваться все более быстрыми темпами. Клиники во всем мире извлкают пользу из израильских медицинских технологий, особенно когда дело доходит до искусственного интеллекта (ИИ). Узнайте, какие успехи в использовании искусственного интеллекта при лечении в Израиле.

Искусственный интеллект как прогрессивный метод лечения рака в Израиле

Возьмем для примера MedAware, в котором используется ИИ и машинное обучение, чтобы значительно уменьшить ошибки лечения. Эта технология позволяет медикам использовать большие массивы данных для выявления и устранения широкого спектра ошибок, связанных с рецептами, и обеспечения лучшего управления рисками.

Например, ошибочно выписанные медикаменты обходятся США в 21 миллиард долларов в год, не считая стоимости судебных исков, предпринятых при возникновении таких ошибок.100 000 смертей в год только в США - такова цена врачебных ошибок. Поэтому специалистам конечно хотелось бы минимизировать количество таких ошибок и улучшить эффективность лечения.

Ранее в этом году отдел внутренней медицины Медицинского центра Шиба завершил двухлетнее исследование MedAware, в котором было обнаружено, что 61% предотвращенных ошибок произошло, когда ранее безопасное лекарство стало опасным для пациента из-за изменения его состояния.

Около 39% ошибок было предотвращено, когда врачи ввели заказы на медикаменты, а медики Шеба изменили свои рецепты на основе уведомлений MedAware большую часть времени - в 10 раз чаще, чем текущий стандарт других инструментов поддержки клинических решений.

При назначении лекарств врачи довольно часто ошибаются. Масштабы неизвестны но точно известно, что большая часть из них - человеческая ошибка и что лекарства потенциально опасны.Такое программное обеспечение, как MedAware, может фактически спасти тысячи жизней.

MedAware использует методы ИИ аналогичные тем, которые используются в финансовом секторе, для прекращения мошенничества путем выявления «отклонений» от тенденции или практики для выявления подозрительных или ошибочных транзакций.

Кроме того, система MedAware полностью персонализирована, потому что ее советы основаны на конкретных данных каждого пациента. Система также является самообучающейся. Уровень ложных предупреждений MedAware ниже 10%, и это замечательная статистика.

Применение прогрессивных технологий, помимо прочих положительных эффектов, поможет снизить цены на лечение в Израиле, но при этом отзывы о лечении в Израиле останутся такими же превосходными.

Искусственный интеллект Google может вычислять раковые клетки простаты с точностью до 70%

Примерно у 1 из 9 мужчин в США будет диагностирован рак предстательной железы, и более 2,9 миллиона пациентов с таким диагнозом проживают сегодня только в Америке. А диагностировать это заболевание вовремя достаточно проблематично - рак предстательной железы часто является неагрессивным, из-за чего пациентам и медикам трудно понять, какие именно диагностические процедуры могут понадобиться.

Google добился успехов в диагностике этого заболевания с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В статье («Разработка и валидация алгоритма глубокого обучения для улучшения оценки глиоза рака предстательной железы») и сопровождающего сообщения в блоге исследователи Google AI описывают систему, в которой используется оценка Глисона - система классификации раковых клеток на основании того, насколько они напоминают нормальные клетки предстательной железы - для выявления проблемных клеток в образцах.

Цель ученых заключалась в разработке ИИ, который мог бы объективно и правдиво оценивать клетки по Глисону. Исследования показывают, что различия в оценках людей и ИИ составляют до 53%. Исследователи Google разработали систему глубокого обучения (DLS), которая отражает рабочий процесс патологоанатома, сначала сравнивая каждую группу клеток в образце по шкале Глисона, выявляя образцы, соответствующие опухолевой ткани, которые больше похожи на нормальные клетки предстательной железы. Чем выше класс, тем больше риск дальнейшего прогрессирования рака и тем более вероятно, что пациенту требуется лечение.

Исследователи разработали модель ИИ, сначала собрав анонимизированные изображения образцов простатэктомии, которые, по их мнению, содержат большее количество и разнообразие рака предстательной железы, чем биопсии иглообразного ядра.

Группа из 32 общих патологов предоставила аннотации шаблонов Глисона (в результате получило более 112 миллионов аннотированных патчей изображений) и общую оценку группы Gleason для каждого изображения. Чтобы смягчить изменчивость, каждый слайд был независимо оценен от 3 до 5 патологоанатомов из когорты из 29 человек, в дополнение к патологоанатомам мочеполовой системы.

Результаты были многообещающими.

• При тестировании модель ИИ достигла общей точности 70%, причем у сертифицированнх американских специалистов, принимавших участие в тестировании, точность была только 61%
• Более 8 из 10 выявленных пациентов с более высоким риском рецидива заболевания после операции.
• Правильно были оценены образцы тканей между округленными показателями Глисона - то есть например, 3.3 или 3.7, а не3 и 4.

Дальнейшие исследования будут сосредоточены на следующем:

• как система может быть интегрирована в диагностические рабочие процессы патологоанатомов;
• как ее можно адаптировать для работы с диагностическими биопсиями;
• как она в целом влияет на эффективность, точность и прогностическую способность.

Google и Deepmind, ее дочерняя компания по исследованию ИИ, участвуют в нескольких проектах в области ИИ, связанных со здравоохранением. К примеру, они работают над алгоритмом, который мог бы выявлять ранние признаки слепоты, а также для улучшения выявления рака молочной железы путем применения машинного обучения при маммографии.