Автор Сергей Козьяков кандидат юридических наук, адвокат

Итак, хорошая новость заключается в том, что мы открыли секрет бессмертия.
Плохая новость заключается в том, что это не для нас.

Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton), «крестный отец» искусственного интеллекта

 

В наших предыдущих публикациях мы уделили внимание стратегиям и политике, с помощью которых государства регулируют создание и применение инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Среди самых важных видов человеческой деятельности, в которых уже применяется ИИ, нужно назвать медицину. Инновации в сфере здравоохранения быстро развиваются, чаще всего благодаря невероятному потенциалу ИИ, который становится все более открытым, справедливым и доступным во всем мире.

Как свидетельствуют эксперты влиятельного аналитического центра MacKinsey & Company, применение ИИ может разблокировать на триллионы долларов стоимость от банковских услуг до медико-биологических исследований.

ВАС ЗАИНТЕРЕСУЕТ Искусственный интеллект посчитал, какими в Украине должны быть прожиточный минимум и минимальная зарплата

Уточняя экономическую составляющую, эксперты еще летом 2023 года утверждали, что генеративный ИИ может оказывать значительное влияние на фармацевтическую и медицинскую промышленность — от 60 до 110 млрд долл. в год. 

В разных странах мира население (пациенты и активная общественность) по-разному осведомлены о том, что такое ИИ, и имеют разные взгляды на это изобретение. В сентябре 2023 года в Японии, которая является одной из самых передовых стран по развитию ИИ, были опубликованы показательные результаты исследования Комиссии по привлечению пациентов и общественности.

Пациенты и представители общественности озвучили 55 ожиданий (!) и 52 обеспокоенности (!) в отношении ИИ.

В шести группах ожиданий были названы следующие: 

• улучшение администрирования больницы (в частности повышение эффективности работы больниц);
• улучшенное качество ухода (в том числе усовершенствование технологий лечения и легкая диагностика и лечение);
• позитивные изменения в ролях и отношениях (в частности дружеские отношения с ИИ и более тесные — с экспертами);
• снижение затрат (например, уменьшение финансовой нагрузки на пациентов);
• лучший опыт пациента (облегчение доступа к диагностике и лечению);
• уменьшение неравенства (в том числе отличия в уровне больниц и качества медицинского обслуживания).

В то же время в шести группах опасений называли такие:

• обеспокоенность в отношении изменений в сфере здравоохранения (например, что произойдет с пациентами и врачами в эпоху, когда ИИ превзойдет врачей?);
• ограничение и утрата автономии (в частности утрата вариантов и возможностей лечения);
• технические проблемы и ответственность (в том числе неправильный диагноз, несчастные случаи и проблемы с ответственностью);
• появление неравенства (в частности между людьми, знакомыми и незнакомыми с ИИ);
• проблемы управления данными (риск утечки личной информации и проблемы с обработкой личной информации);
• затраты на внедрение (недоверие к системе).

Хотя количество опрошенных было относительно небольшое, его результаты могут быть использованы в любой стране, которая планирует осуществлять регулирование ИИ.

ВАС ЗАИНТЕРЕСУЕТ Давос: какими должны быть принципы развития искусственного интеллекта

 

Хорошие примеры — хорошие новости

ИИ и диагностика заболеваний

Несколько лет применения ИИ в сфере здравоохранения дали возможность получить определенные полезные результаты. Одним из самых важных преимуществ ИИ для практической медицины является уже улучшенная скорость и точность диагностики. Вместе с тем быстрая и точная обработка больших объемов данных облегчает медицинским работникам диагностику и лечение заболеваний.

Инструменты ИИ уже могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки и МРТ, чтобы обнаружить закономерности и аномалии, которые человек-врач может пропустить. Это может привести к более ранней и точной диагностике, что в свою очередь приведет к лучшим результатам лечения пациентов. 

 

ИИ и клинические испытания новых лекарств

Как сообщает агентство Reuters из Британии, крупные производители лекарств уже используют ИИ, чтобы, например, быстрее находить пациентов для клинических испытаний или уменьшать количество людей, необходимых для тестирования лекарств, ускоряя их разработку и потенциально экономя миллионы долларов. 

 

ИИ и научные исследования в сфере медицины

Уже сотни компаний в разных странах используют ИИ для исследований в области медицины. Разительные результаты достигнуты в использовании систем ИИ для исследований методов диагностики пациентов, например, в области визуально ориентированных специальностей, таких как дерматология. Исследования показали, что системы ИИ способны классифицировать рак кожи на уровне компетенции, сравнимом с дерматологами. Притом нужно намного меньше времени для обучения модели по сравнению с врачами, которые годами учились в медицинской школе, а также полагались на опыт, приобретенный во время обучения и диагностики пациентов в течение десятилетий.

ВАС ЗАИНТЕРЕСУЕТ ЕС согласовал жесткие правила регулирования искусственного интеллекта

 

Немецкий производитель лекарства Bayer сообщил, что использовал ИИ, чтобы сократить на несколько тысяч количество участников для последнего испытания «Асундексиана», экспериментального препарата, предназначенного для длительного снижения риска инсульта у взрослых. Он использовал ИИ, чтобы связать результаты испытаний на средней стадии с реальными данными миллионов пациентов в Финляндии и Соединенных Штатах и предусмотреть долгосрочные риски в популяции, похожей на испытание.

 

Может ли ИИ помогать пациентам в виртуальных палатах?

Виртуальные палаты (также известные как больница дома) дают возможность пациентам безопасно и удобно получать необходимую помощь дома, а не в больнице. Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS) на государственном уровне успешно внедряет виртуальные палаты для поддержки людей в месте, которое они называют домом, включая дома для людей преклонного возраста.

 

Заменит ли ИИ консультации врача?

Наиболее вероятно, это произойдет не завтра. Но в Американском колледже радиологии уже можно натолкнуться на объявление о вакансии радиолога с такими, например, требованиями: «Должен иметь сертификацию Американского совета радиологии и быть хорошо подготовленным радиологом, который в восторге от будущего, где радиологов будут поддерживать ИИ и машинное обучение».

 

Используется ли ИИ в украинской медицине?

В Одессе стартовал пилотный проект по использованию ИИ в медицине. Речь идет о проекте по телемедицине BrainScan. Эта система анализирует изображение компьютерной томографии в автоматическом режиме и выявляет патологические изменения, значительно ускоряет процесс диагностики заболеваний или повреждений головного мозга, когда время является критическим фактором.

 

Украинские ученые считают перспективным использование ИИ в таких направлениях медицины, как диагностика, офтальмология, кардиология, ортопедия, стоматология.

ВАС ЗАИНТЕРЕСУЕТ Искусственный интеллект меняет природу работы – эксперт

 

Риски. Или о плохом

В Национальной системе здравоохранения Великобритании не только заявляют, что страна может стать мировым лидером в сфере применения ИИ в здравоохранении, но в то же время предполагают, что это несет риски. Во-первых, будет использоваться ИИ, который (возможно) является опасным. Во-вторых, и это вероятнее всего, — возможность использовать ИИ для помощи пациентам будет утрачена или отложена, поскольку как клиницисты, так и новаторы сдерживаются в ожидании внедрения нормативно-правовой базы, которая даст им возможность развиваться.

В отчете Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) 2023 года «Искусственный интеллект в здравоохранении: огромный потенциал, огромные риски» названы еще несколько ключевых рисков: 

• нечеткая ответственность за управление ИИ сегодня и его эволюцию в здравоохранении и в других секторах; 
• уменьшение возможностей рабочей силы в сфере здравоохранения; 
• человеческие и технические ресурсы, инвестированные в отдельные решения в сфере здравоохранения, которые приносят пользу только определенной части населения; 
• алгоритмы, являющиеся необъективными или непрозрачными; 
• утечка персональных данных из-за нарушения конфиденциальности и безопасности/киберугрозы.