Искусственный интеллект в медицине. Как умные технологии меняют подход к лечению

Эта книга описывает следующую после оцифровки и демократизации фазу – и имеет очень далекоидущие цели. Возможно, на вас производит определенное впечатление мой интерес к новым технологиям, однако на самом деле я всегда мечтал и мечтаю о возрождении истинно гуманистического элемента медицинской практики. С глубоким обучением мы получим некий остов, каркас, что позволит нам питать корни медицины, – это будут узы, связывающие человека с человеком. Несмотря на то, что мы пока полностью не добились ни оцифровки, ни демократизации медицины, все же и то и другое медленно, но неуклонно завоевывает позиции, и я верю, что нам удастся не только завершить этот процесс, но и привнести в самое сердце медицины искусственный интеллект. Кульминацией этого процесса и станет то, что я называю «истинная медицина».

Истинная медицина требует трех «глубоких» составляющих (см. рис. 1.5).

Первая составляющая – это подробное медицинское описание каждого индивида (оцифровка медико-биологических данных о человеке) с учетом всех существенно важных данных. Сюда можно отнести все аспекты нашего медицинского, социального, поведенческого и семейного анамнеза, а также чисто биологические признаки и свойства: анатомические, физиологические и экологические. Наша биология многослойна – это геном, закодированный в ДНК, наша РНК, белки, метаболиты, иммуном, микробиом, эпигеном и многое другое. В научном биомедицинском сообществе для обозначения всей совокупности этих составляющих используют термин «глубокое фенотипирование»; мы видели такой подход в примере с эпилептическим статусом у новорожденного ребенка. Глубокое фенотипирование одновременно всепроникающе, так как охватывает множество разнотипных данных, какие только можно себе представить, и всеобъемлюще, поскольку мы стремимся покрыть им как можно большую часть человеческой жизни, потому что многие исчисляемые характеристики биологических свойств изменяются с возрастом. Несколько лет назад я написал обзор, в котором утверждал, что нам нужны медицинские данные, которые покрывали бы всю длительность жизни – от зиготы до могилы[8]. Мой бывший наставник сказал тогда, что лучше было бы выбрать промежуток «от любовного аха до смертного праха». Но, думаю, вы ухватили главную идею.

Рис. 1.5. Три главных составляющих модели истинной медицины. Источник (левый рисунок): с изменениями из: E. Topol, “Individualized Medicine from Prewomb to Tomb,” Cell (2014): 157 (1), 241–253.

Второй составляющей является глубокое обучение, которое будет играть большую роль в медицине будущего. Оно будет включать в себя не только распознавание паттернов и машинное обучение (которое врачи станут использовать в диагностике), но и множество различных приложений, например виртуальное медицинское обучение пациентов, способное помочь и в профилактике, и в лечении заболеваний. Глубокое обучение наверняка сыграет важную роль и в условиях госпиталя, где можно будет использовать машинное зрение для обеспечения большей безопасности пациента и улучшения качества ухода. А это в конечном счете может гарантировать и полноценный мониторинг состояния больных на дому, что позволит сэкономить на больничных помещениях и оборудовании. Несмотря на то, что результаты глубокого обучения уже принесли определенную пользу медицине, особенно в последние годы, мы пока в самой начальной стадии. Почти 50 лет назад Уильям Шварц опубликовал в New England Journal of Medicine статью, озаглавленную «Медицина и компьютер»[9]. В ней он рассуждал о том, что в будущем компьютеры и врачи будут «часто вступать в диалог, компьютер станет следить за анамнезом, клиническими, лабораторными и прочими данными, обращая внимание врача на патологические изменения и подсказывая варианты возможных диагнозов, а также эффективного и безопасного лечения». Чем мы можем дополнить это предвидение теперь, 50 лет спустя? Как ни удивительно – очень немногим. Есть, конечно, разрозненные примеры, как поиск в Google помогал поставить сложные диагнозы, но нельзя же, в самом деле, считать поиск описания простых симптомов способом точной диагностики – это чаще всего порождает не знание диагноза, а тревожность и, так сказать, киберипохондрию.

Можно фантазировать, что искусственный интеллект избавит медицину от таких бед, как неточная диагностика и трата времени на побочную работу – заполнение страховых счетов и кодирование заболеваний, – но пока это только мечты. Предпринимателям, работающим с клиницистами, специалистам по вычислительной технике и ученым, работающим в других дисциплинах (в поведенческих науках и биоэтике), предоставляется широчайшая возможность помочь интеграции искусственного интеллекта в здравоохранение.