ші та розробка ліків: як технології допомагають розвитку медицини у світі

Від вдування дітям в ніс подрібнених кірок виразок віспи в Китаї п'ятнадцятого століття до успіхів геніального вченого Едварда Дженнера в 1796 році – розвиток традиційної медицини в цілому і вакцинації зокрема, ніколи не йшли гладко. Коли мова йде про розробку лікарських препаратів, коротких або простих шляхів просто не буває, але прискорити і підвищити ефективність частини процесу можна за допомогою технологій штучного інтелекту.

Аналітики Reports and Data прогнозують, що в 2027 році глобальний ринок ШІ в охороні здоров'я досягне позначки в 61,59 мільярда рублів. Це стане можливим завдяки тому, що в найближчі кілька років індустрія буде рости і розвиватися прискореними темпами.

Численні дослідження наочно демонструють той факт, що технології штучного інтелекту мають величезний потенціал в медицині – від розробки спеціальних додатків для супроводу та консультаційної допомоги пацієнтам до створення фармацевтичних препаратів за допомогою методів машинного навчання.

Опитування, проведене IT-компанією USM Systems, показало, що до 2025 року близько 50% міжнародних медичних організацій розраховують впровадити в свою роботу технології ШІ. Зокрема, про це вже повідомили багато фармацевтичні гіганти, які широко використовують штучний інтелект при розробці нових ліків від онкологічних і хронічних захворювань.

Експерти CB Insights виділяють дванадцять основних напрямків в охороні здоров'я, в яких сьогодні з'являється передові стартапи, при цьому на чотири з них припадає 54% від загального обсягу нових проектів. Так найбільший інтерес серед них представляє розширений доступ до клінічних можливостей. Застосування новітніх розробок дозволяє постачальникам медичних послуг і їх клієнтам (хворим і їх рідним) знаходити і взаємодіяти один з одним.

Ще один перспективний напрямок для впровадження інновацій – це Діагностика та скринінг. Вже сьогодні тут діє величезна кількість рішень-від комп'ютерного тестування пацієнтів до медичної візуалізації та цифрової патології.

Наступний напрямок – це віртуальні служби медичної допомоги, які також отримали широку популярність, як сервіси телемедицини. На тлі масових коронавірусних обмежень і появи великої кількості проблем, з якими хворим доводиться стикатися при особистому відвідуванні лікаря, попит на послуги телемедицини помітно зріс.

Четвертим напрямком є проекти, орієнтовані на профілактику і ефективне лікування різноманітних захворювань. Сюди ж можна віднести створення різних носяться пристроїв, призначених для контролю за загальним самопочуттям і основними параметрами життєдіяльності людини.

У 2020 році інвестори вклали рекордну суму в 14,2 мільярда доларів у стартапи цифрового здоров'я. Цьому багато в чому сприяло те, що під час пандемії люди стали більш уважно ставитися до власного здоров'я і ринок з ентузіазмом зустрічає новітні медичні технології.

Особливості впровадження штучного інтелекту в охорону здоров'я

Для охорони здоров'я новітні рішення, засновані на ШІ, дозволять вирішити безліч проблем, починаючи від поліпшення процесу взаємодії з пацієнтами, закінчуючи прискореною розробкою ліків від хвороб, які ще кілька десятиліть тому вважалися невиліковними. Однак, незважаючи на всі перспективи і вигоди, сьогодні існує цілий ряд об'єктивних складнощів, що заважають повномасштабному впровадженню штучного інтелекту в медицину

1. Висока ціна помилки. На жаль, при всьому рівні розвитку сучасної науки, поки ще жодна технологія не здатна працювати зі 100% точністю, тому існує великий ризик виникнення помилок, які можуть привести до погіршення здоров'я пацієнта і навіть летального результату. Якщо система невірно оцінить ступінь небезпеки захворювання, не «побачить» пухлина при скануванні або порадить невірні ліки – все це може негативно позначитися на досвіді взаємодії хворого з новими технологіями. Тому на сьогоднішньому етапі розвитку ШІ в медицині дуже важливо використовувати його «в зв'язці» з лікарем.
2. Доступність даних. Навчання штучного інтелекту будується на використанні величезних масивів даних. Отримати їх можна в електронних медичних картах, з документації страхових компаній, наукових досліджень, статистикою з історії покупок фарм препаратів і використанні фітнес – трекерів. Очевидно, що збір усіх цих даних про Здоров'я людини являє собою складне завдання, перш за все, тому що вони не структуровані і зберігаються в різних інформаційних системах. Так, наприклад, багато людей одночасно можуть лікуватися і спостерігатися в різних медичних установах, отже, інформація про їхнє здоров'я зберігається в декількох місцях. Подібна ситуація знижує повноту набору даних, збільшує час і сили, необхідні на їх збір, підвищує ризик помилок.
3. Конфіденційність. У всьому світі інформація про стан здоров'я хворого є суто персональною і не підлягає розголошенню. Крім того, далеко не кожна людина згоден з тим, що відомості про його «болячки» будуть кимось збиратися і оброблятися. Багато людей розцінюють подібний стан речей порушенням конфіденційності та втручанням в особисте життя.
4. Етичність використання штучного інтелекту. Ця тема протягом ось уже декількох років активно обговорюється не тільки в сфері охорони здоров'я, але і в багатьох інших областях діяльності людини. Влітку 2021 року ВООЗ опублікувала глобальний звіт про використання ШІ в медицині. В його основу було покладено 6 принципів етичності: забезпечення справедливості, просування гнучких і стійких інструментів, забезпечення прозорості, захист автономії, посилення підзвітності, сприяння безпеці і благополуччю людини.
5. Геополітичні загрози. Комусь це може здатися абсурдним, але відразу кілька провідних держав, в тому числі США , угледіли загрозу для національної безпеки в практиці об'єднання медичних баз даних. Вони побоюються, що ШІ може знайти у певної категорії людей, якісь особливості, використовуючи надалі цю інформацію, наприклад, для створення точково діючої біологічної зброї.

Для успішного вирішення перерахованих вище проблем необхідна розробка спеціальної системи, яка зможе забезпечити конфіденційність даних про пацієнтів і захист персональної інформації від зловмисників. Медичному співтовариству, розробникам і фармацевтичним корпораціям, націленим на впровадження технологій штучного інтелекту, належить вже в самий найближчий час знайти баланс між націленістю на прибуток, етичністю і дотриманням інтересів всіх зацікавлених сторін, присутніх в охороні здоров'я (пацієнтів, медичний персонал, Страхові агентства і т. д.)

Області, які технологія може змінити

Останні революційні досягнення у фармакології та медицині демонструють серйозні переваги використання машинного навчання та штучного інтелекту в різних сферах охорони здоров'я.

Дані про пацієнтів: доскональна обробка

Щоб лікування було максимально ефективним, а діагноз точним, необхідно ретельно вивчити всю інформацію про пацієнта: результати аналізів, знімків, протоколи огляду і т. д. часом навіть висококласні лікарі з величезним досвідом роботи не здатні скласти повну картину хвороби, через те, що її історія втрачається в товщі аркушів паперової картки, при цьому всі дані не систематизовані і структуровані.

Згідно з дослідженням, проведеним Google , сьогодні кожен десятий пацієнт стикається з неправильною постановкою діагнозу. На думку багатьох вчених, широке використання технологій ШІ при обробці даних дозволить раз і назавжди вирішити цю проблему. Програмні рішення американського техногіганта вже успішно працюють у багатьох клініках. Так, наприклад, програма Google Deepmind Health виконує поглиблений аналіз інформації про симптоми пацієнта, після чого формує список рекомендації, грунтуючись на якій лікар призначає хворому курс лікування.

Ще один Віртуальний помічник-програма IBM Watson Health здатна на ранніх стадіях розпізнавати серцеві напади, тромбози, кардіоміопатію і т. д. за допомогою Додатки IBM Watson Health Cloud медичний персонал отримує дані про організм і здоров'я людини, що надходять з електронного браслета, підбирає найбільш ефективний курс лікування.

Розробка нових ліків

За оцінками експертів, розробка і запуск в масове Виробництво один препарат коштує в середньому 2,6 мільярда доларів. При цьому деякі з них так і не виходять на ринок, через те, що не змогли пройти клінічні випробування і отримати схвалення регуляторів. Тому, великі фармацевтичні корпорації в останні роки все частіше використовують ІІ при створенні нових препаратів. Так, наприклад, найбільша американська компанія Pfizer для пошуку імуноонкологічних препаратів використовує IBM Watson. Цей ШІ орієнтований на створення ліків для лікування онкології.

У свою чергу команда вчених з Технологічного інституту Массачусетса за допомогою штучного інтелекту знайшли унікальні антибіотики з групи халіцин, здатні знищувати, так звані супербактеріі, що провокують розвиток Туберкульозу, ацинетобактерії Баумана та ін відзначимо, що останній раз нові класи антибіотиків були відкриті вченими майже сорок років тому. Більш того, в даний час в цьому інституті створено цілий Консорціум " Машинне навчання для фармацевтичних відкриттів і синтезу», в якому беруть участь представники таких компаній, як: Sunovion, Pfizer, Amgen, Lilly, Bayer , WuX, BASF, Novartis та ін.метою цієї спільноти є розробка новітніх інструментів ШІ для створення оптимальних «рецепти» цільових молекул.

Ланцюги поставок

Очікується, що масштабне перетворення і модернізація цієї сфери завершиться вже в найближчі роки. Очевидно, що використання ШІ може сприяти вирішенню відразу декількох серйозних проблем, пов'язаних з поставками біофармацевтичних препаратів. Наприклад, мова може йти про своєчасну доставку в лікарні і стаціонари безкоштовних рецептурних ліків, завдяки чому медичний персонал і пацієнти зможуть раз і назавжди забути про дефіцит життєво важливих медикаментів.

Корпорація Aera вже сьогодні застосовує новітні технології для автоматизації ланцюжків поставок сировини, матеріалів, напівфабрикатів і готової продукції для виробників фармацевтичних препаратів. ШІ формує повідомлення про брак або підвищений попит на окремі види товарів, складає рекомендації щодо усунення виниклої проблеми.

Рутинна робота медперсоналу

Згідно зі звітами Insider Intelligence, на вирішення адміністративних завдань йде близько 30% всіх витрат на охорону здоров'я. Глобальне опитування, проведене OptumIQ, показало, що близько половини всієї компаній, перш за все, інвестують кошти в автоматизацію різноманітних бізнес - процесів. Наприклад, за допомогою спеціальних сервісів виконується оцифровка анкет пацієнтів, контролюються витрати на лікування, прогнозуються страхові виплати та оптимізується бюджет медичних закладів.

В даний час, близько 900 американських лікарень для автоматизації рутинної роботи медперсоналу використовує додаток Olive. Наприклад, з його допомогою медичний центр Tufts здійснює планування тестів на Covid-19 і спрощує процес введення інформації про людину. Клієнти центру можуть у зручний для себе час заповнити спеціальну реєстрацію форму на сайті Tufts, після чого додаток створює обліковий запис пацієнта і заносить його в чергу на тестування.

Діагностика захворювань

Практика показує, що близько 70% всіх медичних помилок відбуваються на етапі діагностики. Їх причини можуть бути самими різними: від нестачі досвіду і кваліфікації лікаря до когнітивних спотворень. На відміну від людини штучний інтелект відноситься до ситуації неупереджено, при цьому він може використовувати досвід практично будь-якої кількості людей, що підвищує якість і точність суджень.

Творці стартапу PathAI займаються створенням технології ШІ, яка могла б допомогти патологоанатомам встановлювати більш точну причину смерті. Результати, які вже зараз отримані розробниками PathAI, дозволяють виконувати аналіз біопсії печінки, для точного передбачення перебігу неалкогольного стеатогепатиту і хронічного гепатиту В.

Проведення клінічних випробувань

Штучний інтелект, який використовується спільно зі спеціалізованим ПЗ для набору респондентів серйозно полегшує процес планування і проведення клінічних випробувань. Так, наприклад, онлайн-платформа Deep Genomic широко використовується вченими з усього світу для відбору кандидатів на випробування нових ліків і методів лікування нейродегенеративних і нервово-м'язових розладів. Інноваційний підхід підвищує шанси на успішне проходження випробувань, значно скорочує їх час і вартість запуску масового виробництва ліків.

Дослідники інституту біомедичних досліджень Novartis застосовують ШІ для збору, аналізу та оцінки результатів клінічних випробувань з величезної кількості внутрішніх та зовнішніх джерел. Завдяки сучасним технологіям та автоматизації багатьох процесів інститут зміг скоротити час відбору пацієнтів для клінічних випробувань на 10-15%.

Персоналізована Медицина і Фармацевтика

На думку багатьох експертів, саме за цим напрямком – майбутнє всього охорони здоров'я. Персоналізація медицини зробить лікування більш спрямованим і безпечним для людського організму. За допомогою ІІ лікар зможе підбирати не тільки максимально підходящі ліки, але і оптимальну дозу і способи його застосування.

Виробництво та контроль якості

Після того, як нові ліки успішно пройшло клінічні випробування і було схвалено регулятором фармацевтичні підприємства переходять до не менш складного і напруженого процесу виробництва і поставки готових медикаментів в клініки і лікарні. На даному етапі виробникам доводиться вирішувати безліч питань, пов'язаних з визначенням оптимальних обсягів випуску препарату, контролем якості, підбору упаковки і т. д.

Поєднання штучного інтелекту і сучасних технологій, заснованих на використанні різних сенсорів і датчиків, компанії можуть прогнозувати тривалість циклу виробництва окремих препаратів, розробляти оптимальні плани завантаження технологічних ліній, виявляти критичні ділянки, на яких утворюється найбільший відсоток браку.

Універсальні помічники

ШІ надає ефективну допомогу не тільки в розробці вакцин. У період пандемії багато стаціонарів і клінік використовували можливості платформи Botkin.AI для виявлення початкових симптомів розвивається пневмонії на рентгенівських знімках легенів. Завдяки такому підходу лікування смертельно небезпечного захворювання починається на ранніх стадіях, що дозволяє уникнути серйозних ускладнень.

В цілому, ми можемо говорити про те, що сучасні технології сьогодні застосовуються в самих різних областях медицини. Так, наприклад, при виробництві інсуліну з їх допомогою забезпечується висока точність роботи з компонентами і ідеальна чистота приміщень виробничих цехів. Корпорація Biopharmax на різних стадіях виробничого циклу впровадила запатентовані інтелектуальні контролери, які дозволяють забезпечувати детальну візуалізацію всіх процесів.

Ще однією проблемою, яка може бути вирішена за допомогою цифрових технологій – це виявлення і початок лікування онкології на ранніх стадіях. У багатьох клініках штатах Теннесі (США) пацієнтам онкологічного відділення доводилося чекати черги на обстеження протягом декількох годин, а іноді і доби. Але ж у випадку з такими серйозними діагнозами, як Рак , час є найціннішим ресурсом. Щоб зменшити терміни дослідження, медичні установи провели масове впровадження спеціалізованого ПЗ. З його допомогою складається оптимальний розклад різних медичних маніпуляцій, проведена реорганізація внутрішнього простору будівлі, підібрано максимально ефективне і результативне обладнання. Таке рішення дозволило скоротити час очікування на 25-30%.

Швидше лікування в екстрених випадках

Як показали останні два роки, спалах вірусної інфекції здатна створити масу проблем для всіх, хто, так чи інакше, пов'язаний з охороною здоров'я: від лікарів, керівників медичних установ і виробників фармацевтичних препаратів до політиків і органів охорони здоров'я.

Використання інноваційних технологій, в тому числі штучного інтелекту дозволяє в найкоротші терміни розробляти і приймати ефективні рішення в екстрених ситуаціях. Методи машинного навчання, візуалізація даних, збір і обробка інформації, що надходить з різних джерел, дозволяють вченим долати різні складності, пов'язані з пошуком успішних варіантів лікування маловивчених патологій.

Хірургічні роботи - асистенти

Вже сьогодні для проведення складних операцій хірурги використовують спеціальні маніпулятори і комп'ютерний зір, що дозволяє з ювелірною точністю зшивати навіть дрібні кровоносні судини, проводити операції на відкритому серці і головному мозку. ШІ в хірургії дозволяє контролювати роботу лікаря, нівелюючи наслідки горезвісного людського фактора.

На відміну від людини штучного інтелекту не страшні сумніви, він не може забути про послідовність дій під час процедури або розгубитися, якщо щось йде не так. Крім того, ШІ здатний підбирати оптимальну геометрію розрізу і накладається шва, за рахунок чого знижується рівень болю для пацієнта і прискорюється процес реабілітації.

На сьогоднішній день, відразу кілька великих компаній працює над проектами зі створення віртуального простору для управління операціями, що проходять в режимі реального часу. З їх допомогою на особливо складні випадки хірурги зможуть запрошувати вузьких фахівців і зарубіжних колег, які будуть присутні біля операційного столу у вигляді цифрових аватарів, спостерігаючи, підтримуючи і даючи цінні поради.

AI та останні досягнення в галузі охорони здоров'я

Ще кілька десятиліть тому у імунологів йшло близько десяти років на те, щоб розробити, провести тестування, клінічні випробування і запустити новий лікарський препарат у виробництво. Очевидно, що в сучасних, стрімко мінливих реаліях життя 10 років – це недозволено довгий термін. За цей час віруси в умовах перенаселеності більшості мегаполісів, масовим АВІА, залізничним і автомобільним перевезенням, з легкістю переносяться з континенту на континент, попутно мутуючи і заражаючи величезну кількість людей.

Використання штучного інтелекту дозволяє значно прискорити процес розробки ефективних і безпечних ліків. Це стало особливо актуальним після спалаху COVID-19, коли вченим з усього світу, довелося в спішному порядку створювати вакцини від коронавірусу.

В останні два роки, дослідникам за допомогою штучного інтелекту вдалося зробити цілий ряд проривний відкриттів. У лютому 2021 року перший препарат, який створювався з безпосередньою участю ШІ, успішно пройшов клінічні випробування за участю декількох десятків добровольців. Ліки з кодовою назвою DSP-1181 було розроблено групою вчених з Sumitomo Dainippon Pharma ( Японія ) та Exscientia (Великобританія) для лікування тих, хто страждає на обсесивно-компульсивний розлад. Технології штучного інтелекту застосовувалися дослідниками для аналізу отриманих результатів і зіставлення їх з наявною базою даних. Зазвичай на цей етап йде близько чотирьох – п'яти років, однак, завдяки ІІ цей термін вдалося зменшити до рекордних дванадцяти місяців.

На початку весни 2021 року в мережі з'явилася інформація про те, що вченим з Технологічного інституту Массачусетса вдалося за допомогою алгоритму машинного навчання знайти новий, потужний антибіотик, здатний «вбивати» практично всі відомі штами бактерій. Модель ІІ, яка використовувалася для його виділення, здатна всього за кілька діб, обробляти близько 100 мільйонів варіантів сполук молекул, здатних по-різному впливати на патогенні мікроорганізми.

У 2019 році ШІ використовувався вченими з австралійського університету Фліндерса для підвищення якості існуючих вакцин проти грипу. Ні для кого не секрет, що вірус грипу мутує рік від року, в зв'язку з чим ефективних на 100% вакцин від цієї хвороби просто не існує. Для вирішення поставленого завдання дослідники була створена унікальна комп'ютерна програма Search Algorithm for Ligands, яка дозволила спрогнозувати різні варіанти розвитку подій при одночасному використанні вакцини і різних ліків. Очікується, що ШІ допоможе в створенні такого препарату, який захистить не тільки існуючих штамів, але і тих вірусів, які з'являться в найближчі роки.

Ну і звичайно, говорячи про досягнення ШІ в сфері охорони здоров'я, ми ні в якому разі не могли обійти увагою створення вакцини проти коронавірусу. У 2020-2021 рр.наукове співтовариство безустанно працювало над цією проблемою. Тільки за останні кілька місяців було опубліковано кілька десятків тисяч результатів досліджень і наукових статей, при цьому вчені з різних країн світу охоче розповідають про використання в своїх дослідженнях технологій штучного інтелекту.

Ініціативною командою Інституту ШІ Пола Аллена нещодавно був запущений спеціальний Інтернет - ресурс «CORD-19», на якому зібрано понад 130 публікацій про коронавірус від провідних дослідницьких груп планети. Унікальна колекція наукових матеріалів знаходиться у вільному доступі. Її поповнення відбувається практично щодня. На сайті реалізована зручна система пошуку і фільтрації, за рахунок чого практично будь-яка людина може за лічені хвилини знаходити релевантну для себе інформацію.

Перспективи використання ШІ в охороні здоров'я в світі і Росії

За останні два роки на ринок медичних IT-технологій вийшли відразу кілька великих гравців, в тому числі Google, Apple , Microsoft . Існуючі сьогодні програмні продукти, засновані на штучному інтелекті, значно підвищують точність постановки діагнозів, систематизацію і структуризацію медичної інформації, доступність кваліфікованої лікарської допомоги. Наприклад, сервіс Google Health являє собою інноваційну платформу, яка об'єднує велику кількість функцій і можливостей, корисних не тільки для лікарів, але і для пацієнтів.

Використання ШІ в медицині дозволяє на ранніх стадіях виявляти онкологію, запобігати сліпоті, інфаркти та інсульти, підтримувати психічне здоров'я і вирішувати багато інших завдань. Однак, незважаючи на всю ефективність штучного інтелекту говорити про його масштабне впровадження в охорону здоров'я поки ще рано. Зокрема, це пов'язано зі значними витратами на створення і реалізацію нових проектів і загальною недовірою людей до «розумних» машин. Отже, щоб задовольнити цільову аудиторію розробникам необхідно створювати більш дешеві і прості у використанні ШІ-системи.

У глобальному інноваційному кодексі Росія займає 47 місце. Серед сильних сторін національної охорони здоров'я варто відзначити якість і відносну доступність вищої медичної освіти, обсяг людського капіталу, готовність держави і приватних інвесторів вкладати серйозні гроші в медичні дослідження. Сьогодні, в муніципальних поліклініках Москви вже використовується вітчизняне програмне рішення, яке зуміло вийти у фінал Міжнародного конкурсу WSIS Prizes 2021 ООН . Ця система виконує аналіз КТ органів грудної клітини, виявляючи патології молочної залози і вірусну пневмонії незалежно від стадії розвитку патології.

Висновок

У перспективі можливості штучного інтелекту практично безмежні. Широке впровадження технологій ШІ в різних напрямках охорони здоров'я є неминучим майбутнім сучасного суспільства. В даний час різноманітні IT-інструменти успішно впроваджуються в медицину, допомагаючи оптимізувати виробничі, логістичні та адміністративні процеси, автоматизувати збір, обробку та оцінку великих обсягів даних, підвищити якість і точність діагностики, клінічних випробувань і наукових досліджень.