ИИ обещает более быструю и точную диагностику рака

Искусственный интеллект (ИИ) готов революционизировать диагностику и лечение рака, потенциально решая растущую проблему случаев рака в Великобритании. Недавние исследования показывают, что ИИ может работать вместе с медицинскими работниками для ускорения диагностики рака, но для того чтобы эта многообещающая технология стала реальностью, должны совпасть определенные ключевые факторы.

Системы ИИ, по сути, являются продвинутыми компьютерными моделями, способными выполнять задачи, обычно связанные с человеческим интеллектом. Эти системы преуспевают в распознавании паттернов в огромных наборах данных, используя эти полученные знания для прогнозирования и принятия обоснованных решений. В здравоохранении ИИ принимает различные формы, каждая из которых предназначена для конкретных задач. В отличие от моделей ИИ, известных своим творчеством, основной задачей медицинского ИИ является точность.

Национальная служба здравоохранения (NHS) в Великобритании уже начала использовать ИИ в различных медицинских областях, от мониторинга сердечного ритма до распознавания инсульта. Однако потенциальное влияние на диагностику рака особенно значительно.

Роль ИИ в диагностике рака

Диагностика рака — это сложный процесс, требующий высококвалифицированных навыков, которыми обладают медицинские работники, такие как радиологи и патоморфологи. Эти специалисты годами обучаются выявлять аномалии на медицинских изображениях или в образцах под микроскопом, которые могут указывать на рак или другие медицинские состояния.

Для обучения модели ИИ для диагностики рака разработчики предоставляют ей ускоренную версию этого обширного обучения. Например, ИИ, предназначенный для выявления рака молочной железы по маммограммам, обучается на миллионах прошлых изображений маммограмм, каждое из которых классифицируется как здоровое или указывающее на наличие заболевания. Со временем ИИ учится распознавать паттерны, указывающие на здоровье или потенциальные злокачественные аномалии.

Во время прохождения диагностических тестов опыт пациентов останется в значительной степени неизменным. Однако система ИИ будет работать в тандеме с врачами-людьми, предлагая два возможных режима помощи. Во-первых, она может быстро выделять тревожные области в тестах, позволяя врачам быстрее сосредоточиться на потенциальных проблемах. Во-вторых, она может предоставить быстрый второй opinion, когда врач ищет дальнейшее подтверждение.

Решение проблем с нехваткой кадров в здравоохранении

Медицинские кадры, ответственные за диагностику рака, сталкиваются со значительными проблемами, включая нехватку радиологов и патоморфологов. Прогнозы указывают на то, что эта нехватка будет усугубляться в течение следующих 15 лет, что еще больше усугубит проблему.

Эта проблема усугубляется ожидаемым ростом спроса на диагностические услуги. Модели Cancer Research UK предсказывают, что количество новых случаев рака в год достигнет полумиллиона к 2040 году по сравнению с примерно 385 000 в период с 2017 по 2019 год. При увеличении количества тестов и нехватке специалистов существует риск задержки диагностики. Раннее выявление рака значительно повышает вероятность успешного лечения и снижает затраты NHS.

NHS в настоящее время борется с выполнением целевых показателей времени ожидания лечения рака. ИИ имеет потенциал для снижения нагрузки на персонал и решения проблем с очередями, освобождая ценное время врачей для сосредоточения на сложных случаях, взаимодействии с пациентами и общем улучшении ухода.

Подготовка к внедрению ИИ в диагностику рака

Хотя технология ИИ еще не полностью готова к широкому использованию в здравоохранении, она быстро развивается. Чтобы реализовать потенциал ИИ в диагностике рака, NHS, правительство Великобритании и разработчики ИИ должны предпринять определенные шаги.

Поддержка кадров: NHS требует специализированных кадров для эффективного внедрения ИИ в диагностику рака. Стратегия национального цифрового кадрового потенциала правительства должна outlining планы по обучению и найму необходимых цифровых и данных специалистов. NHS также должна предоставлять возможности для обучения существующего персонала, чтобы убедиться, что они компетентны в использовании инструментов ИИ.

Создание правильной инфраструктуры: Системы ИИ зависят от цифровых данных. Хотя радиология уже полностью оцифрована в Великобритании, патология отстает. Инвестиции в инфраструктуру цифровой патологии необходимы для обеспечения диагностики рака с помощью ИИ. Кроме того, ИТ-системы должны быть интероперабельными, позволяя беспрепятственно обмениваться данными между различными инструментами ИИ и базами данных.

Прозрачное внедрение: Чтобы завоевать доверие общественности к инструментам ИИ в здравоохранении, лидеры должны четко сообщать об ограничениях технологии, потенциальных рисках и преимуществах. Вовлечение пациентов и клиницистов в разработку инструментов ИИ может способствовать доверию. Кроме того, ужесточение законов, связанных с ИИ в здравоохранении, или предоставление более четких руководств может снизить неопределенность вокруг юридических аспектов.