Найти и обезвредить: как AI помогает бороться с редкими заболеваниями и побеждать их

Такие заболевания часто трудно диагностируются. Тогда врачи сталкиваются с рядом проблем. 

Уже сейчас по всему миру искусственный интеллект умеет анализировать и распознавать патологии, разрабатывать индивидуальные лечебные планы, учитывать и пополнять запасы лекарств в больницах и аптеках, составлять графики врачей и расписания приемов.

Прежде всего, применение AI в медицине направлено на установку более точного диагноза. Технология умеет анализировать и обрабатывать большие массивы данных: истории болезней, результаты лабораторных исследований и медицинские изображения.

Например, российские системы на базе AI Celsius или «Третье мнение» позволяют выявлять патологические очаги в рентгенографии и компьютерной томографии. Так, повышается не только точность интерпретации инструментальных исследований, но и скорость их анализа: технология Celsius, например, обрабатывает одно исследование примерно за 8 секунд. Кроме того, такие системы делают возможной дистанционную диагностику и применимы в мобильных флюорографах.

Другой медицинский интеллектуальный продукт, BrainPhone, с помощью AI умеет распознавать по голосу признаки болезни Паркинсона. Подобные программы позволяют выявлять паттерны и корреляции, которые могут ускользнуть от внимания человека.

Также искусственный интеллект помогает в анализе генетических данных для выявления редких мутаций и генетических вариаций. Например, персональный помощник OnQueta выявляет людей с высоким риском наследственной онкологии и дает им рекомендации по генетическому тестированию и возможным дальнейшим действиям. Программа помогает и докторам — предоставляет им структурированную информацию о пациентах, что облегчает процесс диагностики и планирования лечения.

Когда симптомы определены и диагноз поставлен, принципиально важно наладить связь между врачом узкой направленности и пациентом. Для этого создаются базы данных людей с редкими болезнями, которые в будущем позволяют AI системе быстрее и точнее диагностировать подобные клинические случаи.

Порядок их действий таков: 

Используя подготовленные данные, модель обучается распознавать определенные паттерны и закономерности в тех или иных симптомах, исследованиях и так далее.

Когда модель успешно прошла обучение и тестирование, ее можно использовать на практике. Например, она может помогать врачам ставить диагнозы, предсказывать вероятность развития болезней или подбирать индивидуальные и эффективные схемы лечения.

Так, не только экономится время на приеме, но и диагноз с большей долей вероятности оказывается верным, после чего можно подобрать оптимальный способ терапии.

AI может использоваться для разработки персонализированных лечебных планов, которые учитывают конкретные факторы заболевания и индивидуальные особенности каждого пациента. Технология помнит области применения того или иного препарата, их дозировку и побочные эффекты, что значительно облегчает работу врача.

Сейчас фармкомпании предлагают рынку такой большой объем лекарственных средств и дженериков, что на поиск подходящего даже у первоклассного специалиста может уйти много времени. Применение AI значительно облегчает подбор препаратов для пациентов с редкими болезнями, что особенно важно, поскольку традиционные методы могут быть длительными и дорогостоящими.

AI может использовать существующие данные о лекарствах для поиска новых применений уже одобренных препаратов. Это особенно важно для редких болезней, поскольку разработка новейших лекарств может быть долгой и фармкомпании не увидят экономической выгоды от создания узконаправленного препарата. Использование существующих лекарств для новых целей помогает значительно сократить время и затраты.

Если все же возникает необходимость создать новый препарат, то для этого можно применить искусственный интеллект. Он способен создавать компьютерные модели биологических систем и проводить виртуальные испытания лекарств. Это позволяет предсказывать реакцию организма пациента с орфанным заболеванием на определенные препараты, что ускоряет процесс подбора наиболее эффективного лечения.

Описанная выше модель машинного обучения может подбирать наиболее эффективное лечение для конкретного пациента, учитывая его индивидуальные особенности, что особенно важно для орфанных заболеваний, где стандартные подходы могут быть неэффективными.

Опыт российских и зарубежных разработок показывает, что использование инновационных технологий и аналитики позволяет решить главную проблему в лечении редких болезней — соединить пациентов с узкопрофильными специалистами и помочь им успешно взаимодействовать.

Искусственный интеллект продолжает развиваться, и его будущее применение в медицине обещает радикально изменить способы диагностики, лечения и управления здравоохранением. Кроме вышеупомянутых технологий, AI открывает новые возможности в сфере роботизированной хирургии и управлении хроническими заболеваниями. Способности нейросетей довольно широкие, а значит все реже будут возникать ситуации, в которых медицина бессильна.