Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в медицину во многом определяет ее будущее. Различные медицинские специальности обладают разным потенциалом для внедрения ИИ – с этой точки зрения одной из наиболее сложных специальностей является анестезиология, реанимация и интенсивная терапия.
В Journal of Clinical Medicine были представлены результаты работы по разработке системы ИИ для определения состояния пациентов, находящихся в отделении интенсивной терапии, и предложения по стратегиям их лечения в динамике.
Обычно медицинские решения принимаются с учетом строгих и обоснованных правил и нацелены на достижение наиболее оптимальных исходов заболевания. При этом компьютерные системы способны учитывать гораздо большее количество различных параметров, влияющих на лечение, и создание таких систем позволило бы улучшить качество медицинских решений.
В представленной работе авторы использовали особый вид машинного обучения, который называется «обучение с подкреплением» (reinforcement learning). Этот метод подразумевает не только простую категоризацию, т.е., например, разделение рентгенограмм на изображения с опухолью и без опухолей, но также постоянную прогрессивную оценку состояния пациента. В том случае, если пациент находится в благополучном состоянии, ИИ получает «награду», в случае ухудшения состояния или смерти – «наказание». Таким образом, алгоритмы нацелены на максимальное количество вознаграждения путем определения оптимальных стратегий в лечении.
В частности, данная система была апробирована в отделении интенсивной терапии у пациентов с сепсисом – в задачи ИИ в том числе входило решение о необходимости введения кортикостероидных средств, при этом было отмечено, что алгоритмы ИИ были настроены более сдержанно в этом вопросе в сравнении с врачами. Согласно полученным результатам, возможности ИИ действительно превзошли человеческие: частота выздоровления при использовании стратегии ИИ была выше в сравнении с решениями, принимаемыми только врачами, – в одном из таких исследований 90-дневная смертность была снижена на 3%, до 88%.
Таким образом, компьютерные системы могут обеспечивать дополнительные возможности в принятии медицинских решений в отделениях интенсивной терапии. Кроме того, использование таких систем может быть крайне полезным в образовательном процессе.
Материал подготовлен в рамках проекта «Медицина в точке бифуркации». Проект поддержан грантом Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий»
