ИИ и разработка лекарств: как технологии помогают развитию медицины в мире

От вдувания детям в нос измельченных корок язв оспы в Китае пятнадцатого века до успехов гениального ученого Эдварда Дженнера в 1796 году – развитие традиционной медицины в целом и вакцинации в частности, никогда не шли гладко. Когда речь идет о разработке лекарственных препаратов, коротких или простых путей попросту не бывает, но ускорить и повысить эффективность части процесса можно с помощью технологий искусственного интеллекта.

Аналитики Reports and Data прогнозируют, что в 2027 году глобальный рынок ИИ в здравоохранении достигнет отметки в 61,59 миллиарда рублей. Это станет возможным благодаря тому, что в ближайшие несколько лет индустрия будет расти и развиваться ускоренными темпами.

Многочисленные исследования наглядно демонстрируют тот факт, что технологии искусственного интеллекта обладают огромным потенциалом в медицине – от разработки специальных приложений для сопровождения и консультационной помощи пациентам до создания фармацевтических препаратов с помощью методов машинного обучения.

Опрос, проведенный IT-компанией USM Systems, показал, что к 2025 году порядка 50% международных медицинских организаций рассчитывают внедрить в свою работу технологии ИИ. В частности, об этом уже сообщили многие фармацевтические гиганты, которые широко используют Искусственный интеллект при разработке новых лекарств от онкологических и хронических заболеваний.

Эксперты CB Insights выделяют двенадцать основных направлений в здравоохранении, в которых сегодня появляется передовые стартапы, при этом на четыре из них приходится 54% от общего объема новых проектов. Так наибольший интерес среди них представляет расширенный доступ к клиническим возможностям. Применение новейших разработок позволяет поставщикам медицинских услуг и их клиентам (больным и их родным) находить и взаимодействовать друг с другом.

Еще одно перспективное направление для внедрения инноваций – это диагностика и скрининг. Уже сегодня здесь действует огромное количество решений – от компьютерного тестирования пациентов до медицинской визуализации и цифровой патологии.

Следующее направление – это виртуальные службы медицинской помощи, которые также получили широкую популярность, как сервисы телемедицины. На фоне массовых коронавирусных ограничений и появления большого числа проблем, с которыми больным приходится сталкиваться при личном посещении врача, спрос на услуги телемедицины заметно вырос.

Четвертым направлением являются проекты, ориентированные на профилактику и эффективное лечение разнообразных заболеваний. Сюда же можно отнести создание различных носимых устройств, предназначенных для контроля за общим самочувствием и основными параметрами жизнедеятельности человека.

В 2020 году инвесторы вложили в стартапы в области цифрового здравоохранения рекордную сумму в 14,2 миллиарда долларов. Этому во многом способствовало то, что во время пандемии люди стали более внимательно относиться к собственному здоровью и рынок с энтузиазмом встречает новейшие медицинские технологии.

Особенности внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение

Для здравоохранения новейшие решения, основанные на ИИ, позволят решить множество проблем, начиная от улучшения процесса взаимодействия с пациентами, заканчивая ускоренной разработкой лекарств от болезней, которые еще несколько десятилетий назад считались неизлечимыми. Однако, несмотря на все перспективы и выгоды, сегодня существует целый ряд объективных сложностей, мешающих полномасштабному внедрению искусственного интеллекта в медицину

1. Высокая цена ошибки. К сожалению, при всем уровне развития современной науки, пока еще ни одна Технология не способна работать со 100% точностью, поэтому существует большой риск возникновения ошибок, которые могут привести к ухудшению здоровья пациента и даже летальному исходу. Если система неверно оценит степень опасности заболевания, не «увидит» опухоль при сканировании или посоветует неверное лекарство – все это может негативно сказаться на опыте взаимодействия больного с новыми технологиями. Поэтому на сегодняшнем этапе развития ИИ в медицине очень важно использовать его «в связке» с врачом.
2. Доступность данных. Обучение искусственного интеллекта строится на использовании огромных массивов данных. Получить их можно в электронных медицинских картах, из документации страховых компаний, научных исследований, статистике по истории покупок фарм препаратов и использовании фитнес – трекеров. Очевидно, что сбор всех этих данных о Здоровье человека представляет собой сложную задачу, прежде всего, потому что они не структурированы и хранятся в разных информационных системах. Так, например, многие люди одновременно могут лечиться и наблюдаться в разных медицинских учреждениях, следовательно, информация об их здоровье хранится в нескольких местах. Подобная ситуация снижает полноту набора данных, увеличивает время и силы, необходимые на их сбор, повышает риск ошибок.
3. Конфиденциальность. Во всем мире информация о состоянии здоровья больного является сугубо персональной и не подлежит разглашению. Кроме того, далеко не каждый человек согласен с тем, что сведения о его «болячках» будут кем-то собираться и обрабатываться. Многие люди расценивают подобное положение вещей нарушением конфиденциальности и вмешательством в личную жизнь.
4. Этичность использования искусственного интеллекта. Эта тема на протяжении вот уже нескольких лет активно обсуждается не только в сфере здравоохранения, но и во многих других областях деятельности человека. Летом 2021 году ВОЗ опубликовала глобальный отчет об использовании ИИ в медицине. В его основу было положено 6 принципов этичности: обеспечение справедливости, продвижение гибких и устойчивых инструментов, обеспечение прозрачности, защита автономии, усиление подотчетности, содействие безопасности и благополучию человека.
5. Геополитические угрозы. Кому-то это может показаться абсурдным, но сразу несколько ведущих держав, в том числе США, углядели угрозу для национальной безопасности в практике объединения медицинских баз данных. Они опасаются, что ИИ может найти у определенной категории людей, какие-то особенности, используя в дальнейшем эту информацию, например, для создания точечно действующего биологическое оружие.

Для успешного решения перечисленных выше проблем необходима разработка специальной системы, которая сможет обеспечить конфиденциальность данных о пациентах и защиту персональной информации от злоумышленников. Медицинскому сообществу, разработчикам и фармацевтическим корпорациям, нацеленным на внедрение технологий искусственного интеллекта, предстоит уже в самое ближайшее время найти баланс между нацеленностью на прибыль, этичностью и соблюдением интересов всех заинтересованных сторон, присутствующих в здравоохранении (пациентов, медицинский персонал, страховые агентства и т.д.)

Области, которые может изменить технология

Последние революционные достижения в фармакологии и медицине демонстрируют серьезные преимущества использования машинного обучения и искусственного интеллекта в различных областях здравоохранения.

Данные о пациентах: доскональная обработка

Чтобы лечение было максимально эффективным, а диагноз точным, необходимо тщательно изучить всю информацию о пациенте: результаты анализов, снимков, протоколы осмотра и т.д. Порою даже высококлассные врачи с огромным опытом работы не способны составить полную картину болезни, из-за того, что ее История теряется в толще листов бумажной карточки, при этом все данные не систематизированы и структурированы.

Согласно исследованию, проведенному Google, сегодня каждый десятый пациент сталкивается с неверной постановкой диагноза. По мнению многих ученых, широкое использование технологий ИИ при обработке данных позволит раз и навсегда решить эту проблему. Программные решения американского техногиганта уже успешно работают во многих клиниках. Так, например, программа Google Deepmind Health выполняет углубленный анализ информации о симптомах пациента, после чего формирует список рекомендации, основываясь на которой врач назначает больному курс лечения.

Еще один виртуальный помощник - программа IBM Watson Health способна на ранних стадиях распознавать сердечные приступы, тромбозы, кардиомиопатию и т.д. С помощью Приложения IBM Watson Health Cloud медицинский персонал получает данные об организме и здоровье человека, поступающие с электронного браслета, подбирает наиболее эффективный курс лечения.

Разработка новых лекарств

По оценкам экспертов, разработка и запуск в массовое Производство одного лекарства обходится в среднем в 2,6 миллиарда долларов. При этом некоторые из них так и не выходят на рынок, из-за того, что не смогли пройти клинические испытания и получить одобрения регуляторов. Поэтому, крупные фармацевтические корпорации в последние годы все чаще используют ИИ при создании новых препаратов. Так, например, крупнейшая американская компания Pfizer для поиска иммуноонкологических препаратов использует IBM Watson. Этот ИИ ориентирован на создание лекарства для лечения онкологии.

В свою очередь команда ученых из технологического института Массачусетса с помощью искусственного интеллекта нашли уникальные антибиотики из группы халицин, способные уничтожать, так называемые супербактериии, провоцирующие развитие туберкулеза, ацинетобактерии Баумана и др. Отметим, что последний раз новые классы антибиотиков были открыты учеными почти сорок лет назад. Более того, в настоящее время в этом институте создан целый консорциум «Машинное обучение для фармацевтических открытий и синтеза», в котором участвуют представители таких компаний, как: Sunovion, Pfizer, Amgen, Lilly, Bayer, WuX, BASF, Novartis и др. Целью этого сообщества является разработка новейших инструментов ИИ для создания оптимальных «рецепты» целевых молекул.

Цепи поставок

Ожидается, что масштабное преобразование и модернизация этой сферы завершится уже в ближайшие годы. Очевидно, что использование ИИ может способствовать решению сразу нескольких серьезных проблем, связанных с поставками биофармацевтических препаратов. Например, речь может идти о своевременной доставке в больницы и стационары бесплатных рецептурных лекарств, благодаря чему медицинский персонал и пациенты смогут раз и навсегда забыть о дефиците жизненно важных медикаментов.

Корпорация Aera уже сегодня применяет новейшие технологии для автоматизации цепочек поставок сырья, материалов, полуфабрикатов и готовой продукции для производителей фармацевтических препаратов. ИИ формирует уведомления о нехватке или повышенном спросе на отдельные виды товаров, составляет рекомендации по устранению возникшей проблемы.

Рутинная работа медперсонала

Согласно отчетам Insider Intelligence, на решение административных задач уходит порядка 30% всех расходов на здравоохранение. Глобальный опрос, проведенный OptumIQ, показал, что около половины всей компаний, прежде всего, инвестируют средства в автоматизацию разнообразных Бизнес – процессов. Например, с помощью специальных сервисов выполняется оцифровка анкет пациентов, контролируются расходы на лечение, прогнозируются страховые выплаты и оптимизируется бюджет медицинских учреждений.

В настоящее время, порядка 900 американских больниц для автоматизации рутинной работы медперсонала использует приложение Olive. Например, с его помощью медицинский центр Tufts осуществляет планирование тестов на Covid-19 и упрощает процесс ввода информации о человеке. Клиенты центра могут в удобное для себя время заполнить специальную регистрацию форму на сайте Tufts, после чего приложение создает учетную запись пациента и заносит его в очередь на тестирование.

Диагностика заболеваний

Практика показывает, что порядка 70% всех медицинских ошибок происходят на этапе диагностики. Их причины могут быть самыми разными: от недостатка опыта и квалификации врача до когнитивных искажений. В отличие от человека искусственный интеллект относится к ситуации непредвзято, при этом он может использовать опыт практически любого количества людей, что повышает качество и точность суждений.

Создатели стартапа PathAI занимаются созданием технологии ИИ, которая могла бы помочь патологоанатомам устанавливать более точную причину смерти. Результаты, которые уже сейчас получены разработчиками PathAI, позволяют выполнять анализ биопсии печени, для точного предсказания течения неалкогольного стеатогепатита и хронического гепатита В.

Проведение клинических испытаний

Искусственный интеллект, используемый совместно со специализированным ПО для набора респондентов серьезно облегчает процесс планирования и проведения клинических испытаний. Так, например, онлайн – платформа Deep Genomic широко используется учеными со всего мира для отбора кандидатов на испытания новых лекарств и методов лечения нейродегенеративных и нервно-мышечных расстройств. Инновационный подход повышает шансы на успешное прохождение испытаний, значительно сокращает их время и стоимость запуска массового производства лекарства.

Исследователи из Института биомедицинских исследований Novartis применяют ИИ для сбора, анализа и оценки результатов клинических испытаний из огромного количества внутренних и внешних источников. Благодаря современным технологиям и автоматизации многих процессов институт смог сократить время отбора пациентов для клинических испытаний на 10-15%.

Персонализированная Медицина и Фармацевтика

По мнению многих экспертов, именно за этим направлением – будущее всего здравоохранения. Персонализация медицины сделает лечение более направленным и безопасным для человеческого организма. С помощью ИИ врач сможет подбирать не только максимально подходящее лекарства, но и оптимальную дозу и способы его применения.

Производство и контроль качества

После того, как новое лекарство успешно прошло клинические испытания и было одобрено регулятором фармацевтические предприятия переходят к не менее сложному и напряженному процессу производства и поставки готовых медикаментов в клиники и больницы. На данном этапе производителям приходится решать множество вопросом, связанных с определением оптимальных объемов выпуска препарата, контролем качества, подбору упаковки и т.д.

Сочетание искусственного интеллекта и современных технологий, основанных на использовании различных сенсоров и датчиков, компании могут прогнозировать длительность цикла производства отдельных препаратов, разрабатывать оптимальные планы загрузки технологических линий, выявлять критические участки, на которых образуется наибольший процент брака.

Универсальные помощники

ИИ оказывает эффективную помощь не только в разработке вакцин. В период пандемии многие стационары и клиники использовали возможности платформы Botkin.AI для выявления начальных симптомов развивающейся пневмонии на рентгеновских снимках легких. Благодаря такому подходу лечение смертельно опасного заболевания начинается на ранних стадиях, что позволяет избежать серьезных осложнений.

В целом, мы можем говорить о том, что современные технологии сегодня применяются в самых разных областях медицины. Так, например, при производстве инсулина с их помощью обеспечивается высочайшая точность работы с компонентами и идеальная чистота помещений производственных цехов. Корпорация Biopharmax на различных стадиях производственного цикла внедрила запатентованные интеллектуальные контроллеры, которые позволяют обеспечивать подробную визуализацию всех процессов.

Еще одной проблемой, которая может быть решена с помощью цифровых технологий – это выявление и начало лечения онкологии на ранних стадиях. Во многих клиниках штатах Теннеси (США) пациентам онкологического отделения приходилось ждать очереди на обследование в течение нескольких часов, а иногда и суток. А ведь в случае с такими серьезными диагнозами, как Рак, время является самым ценным ресурсом. Чтобы уменьшить сроки исследования, медицинские учреждение провели массовое внедрение специализированного ПО. С его помощью составляется оптимальное расписание различных медицинских манипуляций, проведена реорганизация внутреннего пространства здания, подобрано максимально эффективное и результативное оборудование. Такое решение позволило сократить время ожидания на 25-30%.

Более быстрое лечение в экстренных случаях

Как показали последние два года, вспышка вирусной инфекции способна создать массу проблем для всех, кто, так или иначе, связан со здравоохранением: от врачей, руководителей медицинских учреждений и производителей фармацевтических препаратов до политиков и органов здравоохранения.

Использование инновационных технологий, в том числе искусственного интеллекта позволяет в кратчайшие сроки разрабатывать и принимать эффективные решения в экстренных ситуациях. Методы машинного обучения, визуализация данных, сбор и обработка информации, поступающей из разных источников, позволяют ученым преодолевать различные сложности, связанные с поиском успешных вариантов лечения малоизученных патологий.

Хирургические Роботы-ассистенты

Уже сегодня для проведения сложных операций хирурги используют специальные манипуляторы и компьютерное зрение, что позволяет с ювелирной точностью сшивать даже мелкие кровеносные сосуды, проводить операции на открытом сердце и головном мозге. ИИ в хирургии позволяет контролировать работу врача, нивелируя последствия пресловутого человеческого фактора.

В отличие от человека искусственному интеллекту не страшны сомнения, он не может забыть о последовательности действий во время процедуры или растеряться, если что-то идет не так. Кроме того, ИИ способен подбирать оптимальную геометрию разреза и накладываемого шва, за счет чего снижается уровень боли для пациента и ускоряется процесс реабилитации.

На сегодняшний день, сразу несколько крупных компаний работает над проектами по созданию виртуального пространства для управления операциями, проходящими в режиме реального времени. С их помощью на особенно сложные случаи хирурги смогут приглашать узких специалистов и зарубежных коллег, которые будут присутствовать возле операционного стола в виде цифровых аватаров, наблюдая, поддерживая и давая ценные советы.

ИИ и последние достижения в области здравоохранения

Еще несколько десятилетий назад у иммунологов уходило порядка десяти лет на то, чтобы разработать, провести тестирования, клинические испытания и запустить новый лекарственный препарат в производство. Очевидно, что в современных, стремительно меняющихся реалиях жизни 10 лет – это непозволительно долгий срок. За это время вирусы в условиях перенаселенности большинства мегаполисов, массовым авиа, железнодорожным и автомобильным перевозкам, с легкостью переносятся с континента на континент, попутно мутируя и заражая огромное количество людей.

Использование искусственного интеллекта позволяет значительно ускорить процесс разработки эффективных и безопасных лекарств. Это стало особенно актуальным после вспышки COVID-19, когда ученым со всего мира, пришлось в спешном порядке создавать вакцины от коронавируса.

В последние два года, исследователям с помощью искусственного интеллекта удалось сделать целый ряд прорывный открытий. В феврале 2021 года первый препарат, который создавался с непосредственным участием ИИ, успешно прошел клинические испытания с участием нескольких десятков добровольцев. Лекарство с кодовым названием DSP-1181 было разработано группой ученых из Sumitomo Dainippon Pharma (Япония) и Exscientia (Британия) для лечения лиц, страдающих обсессивно-компульсивным расстройством. Технологии искусственного интеллекта применялись исследователями для анализа полученных результатов и сопоставления их с имеющейся базой данных. Обычно на этот этап уходит порядка четырех – пяти лет, однако, благодаря ИИ этот срок удалось уменьшить до рекордных двенадцати месяцев.

В начале весны 2021 года в сети появилась информация о том, что ученым из технологического института Массачусетса удалось с помощью алгоритма машинного обучения найти новый, мощный антибиотик, способный «убивать» практически все известные штаммы бактерий. Модель ИИ, которая использовалась для его выделения, способна всего за несколько суток, обрабатывать порядка 100 миллионов вариантов соединений молекул, способных по-разному воздействовать на патогенные микроорганизмы.

В 2019 году ИИ использовался учеными из австралийского университета Флиндерса для повышения качества существующих вакцин против гриппа. Ни для кого не секрет, что Вирус гриппа мутирует год от года, в связи с чем эффективных на 100% вакцин от этой болезни попросту не существует. Для решения поставленной задачи исследователи была создана уникальная компьютерная программа Search Algorithm for Ligands, которая позволила спрогнозировать различные варианты развития событий при одновременном использовании вакцины и разных лекарств. Ожидается, что ИИ поможет в создании такого препарата, который защитит не только существующих штаммов, но и тех вирусов, которые появятся в ближайшие годы.

Ну и конечно, говоря про достижения ИИ в сфере здравоохранения, мы ни в коем случае не могли обойти вниманием создание вакцины против коронавируса. В 2020-2021 гг. научное сообщество безустанно работало над этой проблемой. Только за последние несколько месяцев было опубликовано несколько десятков тысяч результатов исследований и научных статей, при этом ученые из самых разных стран мира охотно рассказывают об использовании в своих исследованиях технологий искусственного интеллекта.

Инициативной командой Института ИИ Пола Аллена недавно был запущен специальный Интернет – ресурс «CORD-19», на котором собрано более 130 публикаций о коронавирусе от ведущих исследовательских групп планеты. Уникальная коллекция научных материалов находится в свободном доступе. Ее пополнение происходит практически ежедневно. На сайте реализована удобная система поиска и фильтрации, за счет чего практически любой человек может за считанные минуты находить релевантную для себя информацию.

Перспективы использования ИИ в здравоохранении в Мире и России

За последние два года на рынок медицинских IT-технологий вышли сразу несколько крупных игроков, в том числе Google, Apple, Microsoft. Существующие сегодня программные продукты, основанные на искусственном интеллекте, значительно повышают точность постановки диагнозов, систематизацию и структуризацию медицинской информации, доступность квалифицированной врачебной помощи. Например, сервис Google Health представляет собой инновационную платформу, которая объединяет большое количество функций и возможностей, полезных не только для врачей, но и для пациентов.

Использование ИИ в медицине позволяет на ранних стадиях выявлять онкологию, предотвращать слепоту, инфаркты и инсульты, поддерживать психическое здоровье и решать многие другие задачи. Однако, несмотря на всю эффективность искусственного интеллекта говорить о его масштабном внедрении в здравоохранение пока еще рано. В частности, это связано с внушительными расходами на создание и реализацию новых проектов и общим недоверием людей к «умным» машинам. Следовательно, чтобы удовлетворить целевую аудиторию разработчикам необходимо создавать более дешевые и простые в использовании ИИ-системы.

В Глобальном инновационном кодексе Россия занимает 47 место. Среди сильных сторон национального здравоохранения стоит отметить качество и относительную доступность высшего медицинского образования, объем человеческого капитала, готовность государства и частных инвесторов вкладывать серьезные деньги в медицинские исследования. Сегодня, в муниципальных поликлиниках Москвы уже используется отечественное программное решение, которое сумело выйти в финал международного конкурса WSIS Prizes 2021 ООН. Эта система выполняет анализ КТ органов грудной клетки, выявляя патологии молочной железы и вирусную пневмонии независимо от стадии развития патологии.

Заключение

В перспективе возможности искусственного интеллекта практически безграничны. Широкое внедрение технологий ИИ в различных направлениях здравоохранения является неизбежным будущим современного общества. В настоящее время разнообразные IT-инструменты успешно внедряются в медицину, помогая оптимизировать производственные, логистические и административные процессы, автоматизировать сбор, обработку и оценку больших объемов данных, повысить качество и точность диагностики, клинических испытаний и научных исследований.