Искусственный интеллект помогает сохранить зрение

Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам. 

Применение искусственного интеллекта в медицине уже сегодня позволяет серьезно повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам. Ожидается, что ИИ станет незаменим при диагностике и уточнении заболеваний. Благодаря способности сопоставлять данные, собирать и синтезировать информацию, участие ИИ в диагностике должно помочь качественно улучшить статистику врачебных ошибок, повысить роль профилактики и предотвращения заболеваний.

Искусственный интеллект помогает сохранить зрение [1]



По прогнозу исследовательской компании Research&Markets, мировой рынок искусственного интеллекта к 2020 году вырастет до 5,05 млрд. долларов. При этом наиболее быстрорастущим сегментом станет как раз здравоохранение. Согласно международным исследованиям, применение искусственного интеллекта в медицине способно увеличить прибыль компаний в отрасли здравоохранения. 

В 2016 году доля европейского рынка ИИ была оценена в 270 млн. долларов при ожидаемом ежегодном росте более 35%. По оценкам BIS Research, к 2025 году общий рынок ИИ в здравоохранении достигнет 28 млрд. долларов при среднегодовом росте более 45,1%, а рынок ИИ для медицинской визуализации и диагностики — 2,5 млрд. долларов.

ИИ и проблема заболеваний сетчатки глаз


По данным Всемирной организации здравоохранения (World Health Organization), проблемы со зрением непосредственно касаются почти каждого двадцатого жителя планеты, и около 80% таких проблем можно было бы избежать с помощью превентивных мер. Например, очень важно обнаруживать заболевания сетчатки на ранней стадии, но у офтальмологов не хватает ресурсов для тщательного изучения и диагностики болезни. Искусственный интеллект может им в этом помочь и тем самым спасти зрение миллионов пациентов. 

Осложнения от диабета (диабетическая ретинопатия) являются одной из ведущих причин проблем со зрением. Ожидается, что общее число людей, страдающих диабетом, в период между 2000 и 2030 годами удвоится, что значительно увеличит число случаев заболеваний глаз во всем мире.

Искусственный интеллект помогает сохранить зрение [2]


Ранняя диагностика более чем наполовину уменьшает число случаев серьезной потери зрения. К сожалению, в обнаружении заболеваний сетчатки на ранних стадиях в процессе осмотров пациентов прогресс невелик. В странах, которые больше всего страдают от данных заболеваний, пациенты не проходят регулярных осмотров, а у офтальмологов довольно низкая точность правильного распознавания и диагностики заболевания сетчатки при индивидуальных углубленных осмотрах глаз. При этом, в отличие от других опасных для жизни болезней, которые сегодня у всех на слуху, заболевания сетчатки и ухудшение зрения остаются не столь заметными в глазах общественности. Поэтому проблему часто недооценивают.

Под пристальным взглядом искусственного интеллекта 


Искусственный интеллект (ИИ) потенциально может способствовать значительному снижению случаев заболеваний сетчатки, помогая офтальмологам более эффективно обнаруживать болезнь и дополняя человеческий опыт. В сотрудничестве с Lenovo в Барселонском суперкомпьютерном центре (Barcelona Supercomputing Center, BSC) решили исследовать, как ИИ может повысить точность процесса скрининга и потенциально обнаружить заболевание сетчатки раньше, чем это обычно происходит. Технология ИИ повышает вероятность раннего выявления заболевания, делая осмотр пациентов более доступным и быстрым в странах с недостаточно охваченным количеством населения. Причем пациенты могут самостоятельно пройти первичный осмотр в течение нескольких минут, используя свой смартфон со специальный приложением.

Искусственный интеллект помогает сохранить зрение [3]


Будущее медицины — профилактика заболеваний. Поэтому важно повысить точность предварительной диагностики. 

Кроме диабетической ретинопатии глазные болезни вызывают многие другие патологии, такие как глаукома, дегенерация желтого пятна, невус и эпиретинальная мембрана. Модели машинного обучения позволяют идентифицировать эти различные патологии намного легче, чем текущие методы скрининга. Дарио Гарсия-Гасулла, почетный научный сотрудник Барселонского суперкомпьютерного центра, с оптимизмом смотрит на возможности использования данной технологии: «Масштабирование, обучение и валидация моделей машинного обучения для исследования этих проблем зрения может быть сложным процессом. Но потенциал огромен, поскольку те же подходы можно применять в других областях медицины и во многих промышленных приложениях».

Обучение модели и преодоление проблем нехватки данных


Проблема с обучением модели ИИ для выявления некоторых заболеваний сетчатки заключается в отсутствии «чистых» данных, доступных для обучения нейронной сети. Для патологий с ограниченной доступностью набора данных (например, менее 5000 изображений) надежное глубокое обучение нейронной сети «с нуля» может оказаться невозможным. В этом случае можно воспользоваться «передачей обучения».

Искусственный интеллект помогает сохранить зрение [4]


Автоматизация даст врачу дополнительное время, которое тот сможет использовать на изучение болезни пациента и установление максимально точного диагноза. По мнению специалистов из Гарвардской медицинской школы, использование-технологий ИИ позволят снизить уровень ошибок при диагностике на 85%.

Передача обучения основывается на моделях, подготовленных для задач с более крупными наборами данных, которые затем повторно используются для решения других задач с небольшой доступностью данных. Иногда ее применяют для выделения признаков (экстрактор). В результате передача обучения может также сократить время обучения (до минут), сэкономить часы исследований и, в конечном счете, — затраты, связанные с разработкой решения.

Искусственный интеллект помогает сохранить зрение [5]


ПатологияТочность выявления
Глаукома
85.5%
Пигментация сетчатки
75.1%
Эпиретинальная мембрана
78.8%
Невус глаза
65.0%
Макулодистрофия
91.07%

Точность выявления различных патологий сетчатки с помощью ИИ составляет 75-91%.

Новая технология ИИ


На Международной суперкомпьютерной конференции (ISC) во Франкфурте Lenovo и BSC покажут приложение, демонстрирующее, как работает передача обучения. Оно создано в инновационном центре Lenovo AI в Моррисвилле, шт. Северная Каролина (США). Приложение позволит посетителям через интуитивно понятный интерфейс самостоятельно построить и обучить модель и тем самым сыграть активную роль в улучшении скрининга заболеваний сетчатки.

Гарсия-Гасулла объясняет: «Цель демонстрации — показать, насколько легко использовать предварительно обученные глубокие нейронные сети как экстракторы признаков, которые становятся основой для других, более простых и быстрых моделей (в данном случае SVM). За 10 минут каждый участник сможет сам спроектировать, обучить и проверить эффективность модели машинного обучения для выявления патологии сетчатки. Модели участников конференции, работающие с одной и той же патологией, будут сравниваться и оцениваться, чтобы найти и наградить лучшую модель, разработанную во время данного форума».

Искусственный интеллект помогает сохранить зрение [6]


LiCO ускоряет обучение моделей искусственного интеллекта и традиционное развертывание систем высокопроизводительных вычислений, предоставляя интуитивно понятный пользовательский интерфейс для управления программным и аппаратным стеком.

«Умные» медицинские продукты, сервисы и процессы уже разрабатывают более 800 компаний, включая ведущих вендоров. Для подобных исследований Lenovo создает собственные решения ИИ, включая недавно выпущенную платформу Lenovo Intelligent Computing Orchestration (LiCO) 5.1 Platformи референсные архитектуры Lenovo AI Validated Design для разработки моделей на архитектуре Intel Xeon Scalable и NVIDIA Tesla.

Искусственный интеллект помогает сохранить зрение [7]


Компоненты обучения модели. Стек программного обеспечения ИИ быстро развивается, новые и обновленные фреймворки появляются почти ежемесячно. Выбор среди многочисленных вариантов с открытым исходным кодом может занять много времени. Референсная архитектура Lenovo протестирована и настроена на базе платформы Lenovo ThinkSystem.

ИИ в медицине: будущее наступило


Применение искусственного интеллекта в медицине способно революционизировать отрасль здравоохранения за счет развития таких областей, как персонализированная медицина, диагностика, разработка новых лекарственных препаратов, робот-ассистированная хирургия, телемониторинг хронических заболеваний, дистанционная помощь пациентам, поддержка принятия правильных медицинских решений, выявление медицинских ошибок.

Агентство Frost & Sullivan отмечает, что технологии искусственного интеллекта повышают точность постановки диагнозов на 30–40%, при этом стоимость медобслуживания снижается наполовину. Компания McKinsey показала, что в медицине можно автоматизировать 36% функций, прежде всего на уровнях сбора и анализа данных.

Разработки в этом направлении активно ведутся и за рубежом, и в России, например, один из российских проектов представляет собой систему по диагностике заболеваний, которая включает распознавание патологий при помощи медицинских цифровых изображений, получаемых по результатам рентгенографии легких, маммографии, компьютерной томографии и УЗИ. Проект представляет собой приложение, которое можно использовать на рабочем компьютере или смартфоне пользователя. Оно работает на основе нейронной сети, обученной распознавать патологии в медицинских изображениях. Первый этап проекта – анализатор патологических клеток крови и распознавание патологий глазного дна. В дальнейшем он охватит такие направления, как рентгенография легких, маммография, компьютерная томография, мобильное УЗИ. 

И новые проекты появляются практически каждый год. Многие разработки доступны уже сейчас. Так, например, в России запущена информационно‑аналитическая система «СoBrain-Аналитика» для постановки диагнозов и формирования персональной терапии для пациентов с заболеваниями мозга. Искусственный интеллект в медицине — будущее, которое уже наступило.


Источник: https://habr.com
menu
menu