Состояние и перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в акушерско-гинекологическую практику

Систематический обзор литературы посвящен текущему состоянию и перспективам применения искусственного интеллекта (ИИ) в области сохранения здоровья матери и плода. Раскрыты понятие ИИ и пути его развития в медицине. Отмечается, что ИИ не заменяет врача, а является инструментом совершенствования врачебной деятельности. В статье показаны возможности и выделены направления применения ИИ в акушерстве и гинекологии (АиГ): распознавание медицинских изображений, прогнозирование и помощь врачам в определении диагноза, создание рекомендательных систем подбора лечения, роботизация медицинских манипуляций и дополненная реальность, оптимизация рутинных функций медицинских работников, сервисы взаимодействия и обучения врачей и пациентов. Кроме того, ИИ может быть использован в научных целях для понимания сложных многофакторных механизмов развития патологии, создания информационных моделей заболевания, новых классификаций болезней и моделей лечебного воздействия. ИИ также способен автоматически извлекать новую медицинскую информацию из описаний клинических наблюдений и научных публикаций. Приведены конкретные примеры разработок по указанным направлениям. Рассмотрены ожидаемые сложности внедрения систем ИИ, описаны первоочередные шаги по внедрению. Разработка систем ИИ требует прямого участия врачей, включая отбор и подготовку данных, формулирование медицинских задач и их перевод на язык специалистов в области машинного обучения. Делается вывод, что приложения на основе ИИ в сфере АиГ уже стали реальностью и в ближайшем будущем позволят снизить нагрузку на медицинских работников, повысить эффективность диагностики, прогнозирования и лечения, предупреждать медицинские ошибки. Перспективным является применение ИИ в телемедицинских системах для оказания помощи врачам и пациентам вне мест дислокации крупных медицинских комплексов.
Заключение. Результаты обзора могут быть использованы для определения перспективных научных исследований, разработки национальной программы внедрения ИИ в акушерско-гинекологическую практику, в образовательных программах и повышении квалификации медицинских работников.

В последние десятилетия стремительный рост биомедицинских данных превзошел возможности врачей по учету значимых параметров для понимания заболеваний, и традиционные статистические подходы оказываются бессильны против такого объема и разнообразия. Клинические испытания дороги, требуют много времени и не всегда возможны при беременности.

Новые информационные технологии, в частности системы искусственного интеллекта (ИИ), способны выявить множество взаимосвязей в большом количестве данных и использовать эту информацию для оказания помощи в клинической деятельности [1]. Такие системы способны снизить нагрузку на медицинских работников, повысить эффективность диагностики и лечения, делать прогнозы риска для здоровья в реальном времени и предупреждать медицинские ошибки [2]. ИИ также может извлекать новую медицинскую информацию из описания клинических наблюдений, научных публикаций и руководств.

Следует отметить, что внедрение ИИ в сферу акушерства и гинекологии (АиГ) сопряжено с рядом организационных, технических и этических проблем. Важным является определить возможности, пути и последствия внедрения подобных технологий в практику АиГ.

Методология и результаты информационного поиска

Первоначальный поиск источников был проведен в базе данных Web of Science Core Collection; отбирали публикации за период 2015–2020 гг. в области исследований Obstetrics & Gynecology по ключевым словам темы: Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network. По этим трем ключевым словам за последние 5 лет в области АиГ было обнаружено 288 публикаций. Дальнейший подбор литературы для обзора осуществляли с учетом релевантных ссылок из ранее отобранных источников. Всего при подготовке настоящего обзора использованы 122 публикации.

Понятие искусственного интеллекта

Понятие ИИ используется для обозначения компьютерных технологий, решающих задачи, которые обычно требуют участия человека. По сути, это система алгоритмов, основанных на машинном обучении. ИИ не заменяет, а расширяет человеческий интеллект, и на сегодняшний день невозможно провести аналогию между ними. Появление так называемого «сильного» ИИ, имитирующего человеческое сознание, относится пока к области научной фантастики, а все существующие и перспективные технологии ИИ относятся к так называемому «слабому» интеллекту и позволяют решать конкретные, четко определенные задачи. Например, конкретная реализация алгоритма компьютерного зрения способна идентифицировать опухоли на основе маммографии, но не позволяет обнаружить их в матке и не способна поставить диагноз с учетом данных лабораторных исследований или назначить лечение.

В основе большинства современных систем ИИ лежит общая технология машинного обучения (MO) и три ее специфичные области: обработка естественного языка, компьютерное зрение и прогнозное моделирование. Суть МО состоит в предъявлении компьютерам больших наборов данных, в которых специальные программы автоматически обнаруживают закономерности и используют найденные связи для выводов и решений.

Наибольший вклад в развитие ИИ вносят такие алгоритмы МО, как искусственные нейронные сети (ИНС), являющиеся математическими системами с абстрактным отражением принципа работы естественных нейронных сетей. Кроме ИНС, в МО часто применят алгоритмы деревьев решений и случайного леса, графовые методы, генетические алгоритмы, методы кластерного анализа, опорных векторов и др. Такие алгоритмы способны итеративно учиться на больших клинических базах данных и использовать опыт врачей. Таким образом, медицинские решения и индивидуальная терапия для одного пациента могут основываться на обширном коллективном опыте.

Три фактора объясняют развитие ИИ в сфере здравоохранения:

• переход медицинских организаций к цифровым технологиям диагностики и документооборота, что привело к появлению больших оцифрованных наборов данных (особенно размеченных);
• доступность мощных компьютеров, способных работать с большими данными и, в частности, обучать глубокие нейронные сети с множеством настраиваемых параметров;
• наличие алгоритмов обработки информации, в том числе предварительно обученных универсальных нейронных сетей, доступных как библиотеки с открытым исходным кодом (PyTorch, Tensorflow и др.), что позволяет адаптировать и быстро развертывать их для работы со специфическими задачами.

Направления применения искусственного интеллекта в сфере акушерства и гинекологии

Системы ИИ могут применяться до зачатия, во время беременности и в послеродовом периоде [3]. Анализ научных публикаций и сведений о разработке и внедрении медицинских интеллектуальных систем позволяет выделить несколько направлений применения ИИ в сфере АиГ:

• распознавание образов в медицинских изображениях;
• прогнозирование и помощь в определении диагноза;
• рекомендательные системы подбора лечения;
• роботизация медицинских манипуляций и дополненная реальность;
• оптимизация рутинных функций врача...

Сухих Г.Т., Давыдов Д.Г., Логинов В.В., Баев О.Р., Приходько А.М., Шешко Е.Л., Чмыхова Е.В.