Human Diagnosisproject (HumanDx)

Это очень амбициозная инициатива молодых врачей из Сан-Франциско, которая по их словам, сочетает машинное обучение и «усилия коллективного разума». На сайте HumanDx говорится, что это «самый крупный в мире проект по числу авторов-клиницистов,участвующих в нем». Предполагается, что будут собраны здесь результаты медосмотров,описания симптомов,  семейные и личные медицинские истории, показания носимых устройств и диагностических приборов, медицинские визуализации, результаты лабораторных исследований, эпигенетические и генетические данные, медицинская статистика и разные научные публикации в области биомедицинских наук, и так далее.
На основе всех тих данных должна быть разработана фундаментальная структура данных, к которой будет обращаться все врачи, пациенты, исследователи, вообще все люди, устройства, приложения или организации. Краткосрочной целью проекта является оказание помощи в  верной и своевременной диагностике заболеваний и в назначении лечения, и также в медицинском образовании. Долгосрочная же цель - это радикальное изменение в лучшую сторону во всём мире стоимости, доступности и эффективности медицинской помощи. Конечную цель проект не имеет. Предполагается, что проект станет систематизировать, аккумулировать и стараться делать легко применимыми и максимально доступными разнообразные медицинские данные до тех пор, пока участники для этого будут иметь силы и средства.
Это пока на словах. А на деле, в проект информацию поставляют сейчас, как говорит руководитель стартапа Джей Комарнери, «тысячи врачей» из четырехсот учреждений в шестидесяти странах. Это означает, что их может быть, к примеру, 2000 (или 5000: именно подобное число фигурирует в публикации 19 марта на сайте Американской медицинской ассоциации). Это довольно много, но точно недостаточно для того, чтобы переломить в мировой медицине ситуацию. Якобы в базе проекта имеются уже «сотни тысяч» описанных случаев, но и этого мало для функциональной классификации всех диагнозов известных медицине.
Не очень ясно, идет ли на уже полученных данных обучение некоего искусственного интеллекта или это пока тоже только лишь в планах. Что точно имеется, так это мобильное приложение, при помощи которого врачи-волонтёры могут на серверы проекта отправлять информацию. Основатели ожидают, что в ближайшем будущем получится в свои ряды привлечь не менее 100 000 волонтёров. И у них, наверное, на то есть основания: HumanDx финансируются сразу пятью венчурными фирмами. Одна из них, вкратце описывая политику инвестирования, говорит, что в компанию вкладывает на всём этапе её развития от пятидесяти до ста миллионов долларов. На сайте другой говорится, что она благотворительных грантов не даёт. То есть, в HumanDx «бизнес-ангелы» не только вложились прилично, но и, кажется, от него ожидают прибыли, а значит и развития, потенциал видят.
Human Diagnosisproject 15 февраля этого года объявили полуфиналистом конкурса Фонда Макартуров 100&Change. Всего восемь полуфиналистов. Победителя назовут в сентябре и он получит сто миллионов долларов. Хотелось бы верить, что если деньги эти окажутся в руках HumanDx, то они приблизят тот день, когда мировая медицина будет эффективнее и доступнее.
А пока что HumanDx старается делать полезное теми средствами, которые у него уже имеются: проект каждое утро в сотни клиник рассылает так называемый «ежеутренний кейс» — это описание случаев неочевидной диагностики из присланных волонтёрами. Также в твиттере проекта регулярно выкладываются ссылки на кейсы. Правда, доступны эти кейсы лишь врачам,зарегистрированным на сайте.

Программы искусственного интеллекта, обеспечивающие условия «домашнего стационара»

Как уже было сказано, в настоящий момент фокус лечения с острых заболеваний (распространённость которых, благодаря прогрессу за последнее столетие в медицине, получилось сильно сократить) сместился на хронические заболевания. И «хроническим» больным требуется постоянно быть осведомлёнными о состоянии своего здоровья. На помощь им приходят носимые устройства (wearables), позволяющие мониторить давление, пульс, дыхание и прочие показатели здоровья.Данные устройства согласно полученной информации извещают своих владельцев о действиях, которые требуется в данный момент совершить (изменить тип физической активности, принять лекарство и прочее).

Показатели, которые этими приборами снимаются, могут передаваться непосредственно врачу через смартфон, чтобы врач мог всегда «держать руку на пульсе» и  давал по ходу изменения показателей рекомендации. Простые советы могут быть «зашиты» прямо в приложения и  на получаемые данные реагировать автономно и быстро. А главное — при помощи подобных мобильных приложений и носимых устройств как раз и возможно собирать большие массивы данных, по мере роста которых станет расти и качество работы обучающегося на них искусственного интеллекта.

Sense.ly (iOS, Android)

Это «приложение-медсестра». На экране телефона — анимированное изображение медсестры, она спрашивает, как вы сегодня себя чувствовали сегодня, хорошо ли спали, в норме ли давление, нет ли жалоб. Отвечать можно вслух — искусственный интеллект распознаёт речь и сразу же отправляет информацию лечащему врачу. Если в вашем ответе есть триггеры, соответствующие тем или иным симптомам, на экран будет выведена краткая справка по ним, после чего «сестра» напомнит о приёме лекарств или процедурах или поинтересуется, не хотите ли вы связаться с врачом. Если хотите, приложение немедленно соединит вас по видеосвязи.

AiCure (iOS, Android)

нужно сфотографировать приём таблетки; приложение визуально распознает тип лекарства, определит время приёма и отправит эту информацию врачу. Задача приложения — обеспечить регулярность приёма лекарств.

BabylonHealth (iOS, Android)

мобильное приложение, позволяющее из любой точки Земного шара, в любой день и любое время суток получить онлайн-консультацию британского или ирландского врача с врачебным стажем не менее десяти лет. На английском, разумеется. Вы спросите: при чём тут искусственный интеллект? При том, что перед консультацией можно пройти, здесь же, в приложении, нехитрый тест, а также загрузить параметры ежедневной активности, в т. ч. непосредственно с различных носимых устройств. Система проанализирует данные и выдаст вам предварительный диагноз, а врача порекомендует, уже опираясь на него. Если верить разработчикам, практика показывает, что предварительные диагнозы BabylonHealth уже сейчас ставит не хуже опытного терапевта.
К сожалению, некоторые из перечисленных выше приложений (такие как AiCure или Sense.ly) приспособлены для работы с медициной «западного типа», то есть системой, где у пациента есть постоянный лечащий врач (generalpractitioner, GP), которому есть дело до состояния здоровья пациента. В России и других странах, где массовая медицина построена на других основаниях, они едва ли применимы. С другой стороны, приложения для диагностики заболеваний как раз могут сильно пригодиться и российским участковым, и врачам, работающим в африканской глубинке, где перед ними проходят тысячи пациентов, постоянно новых, с незнакомыми симптомами, и где нет даже нормальной лаборатории, чтобы сделать анализы.

Искусственный интеллект в научных разработках в области медицины

Помимо клинической практики, искусственный интеллект находит применение в проведении биомедицинских исследований. Например, система машинного обучения может использоваться для проверки совместимости лекарств или для анализа генетического кода (да для чего угодно, на самом деле — для любых задач, требующих глубокого обучения, поиска корреляций в больших данных, визуального и аудиального распознавания и т. п.).

DeepGenomics

Это проект системы, которая позволит изучить, предсказывать и интерпретировать, как генетические вариации изменяют важные клеточные процессы, такие как транскрипция, сплайсинг и др. Изменение в этих процессах может вести к болезням, а соответственно знание причины болезни может сделать терапию более эффективной.

Барьеры

К сожалению, очень часто люди не готовы брать на вооружение новые технологии. Как и вокруг любой инновации, вокруг искусственного интеллектав медицине бытует множество как предрассудков, так и обоснованных опасений.

Боязнь восстания машин

Известный страх — вера в то, что искусственный интеллект— это сверхинтеллектуальный робот, который может стать угрозой человечеству (стереотип, навязанный, в основном, популярным кинематографом). Слыша выражение «искусственный интеллект», люди вспоминают SkyNet из «Терминатора», пугаются и выступают против.
Чиновники в правительствах часто тоже являются носителями вышеописанного стереотипа. Поэтому одной рукой подписывают инновационные программы и перспективные планы, другой же — законы и подзаконные акты, душащие всякую реальную инновацию в колыбели.

Утрата контроля над личными данными и неясное распределение ответственности за это

В случае искусственного интеллекта в медицине (и не только в медицине) добавляется реальная проблема нарушения приватности ради эффективности.
Следствием утраты приватности могут стать реальные проблемы и непосредственно для пациентов. Так, данные из истории болезни, используемые для обучения искусственного интеллекта, могут попасть в руки, допустим, страховой компании, с ожидаемым последствием повышения цены медицинского полиса и страхования жизни (если, например, человек не ведёт «здоровый», с точки зрения страховщиков, образ жизни). Работодатель может отказать соискателю, если будет знать, что тот страдает хроническими болезнями или генетически предрасположен к тем или иным видам заболеваний.
И, в конце концов, становится непонятным: кто владелец медицинских данных — пациент, врач, клиника, вычислительный сервис или кто-то ещё? И кто, в какой мере может ими распоряжаться?

Google как преступник, медсестра и медицинский прибор

Компании Google, вернее — её подразделению DeepMindHealth, проекту использования искусственного интеллекта в целях здравоохранения, сотрудничающему с «Королевской бесплатной больницей» (RoyalFreeHospital) и другими лечебными учреждениями в Лондоне, уже неоднократно пытались устроить неприятности из-за персональных данных.
В 2016 году GoogleDeepMind и фондом RoyalFreeLondon NHS FoundationTrust подписали меморандум о взаимопонимании, в результате чего DeepMindHealth получил полный доступ к записям об историях болезни, вызовах скорой и неотложной помощи, данных радиологии и патолого-анатомического отделения — ко всей информации о пациентах, зафиксированной клиниками «Королевской бесплатной», Барнет (BarnetHospital) и Чейз Фарм (ChaseFarmHospital) за пять лет, включая данные об инфицированности ВИЧ, пережитых абортах и перенесённых клинических депрессиях.
В год через эти три клиники проходит 1,6 млн пациентов. О меморандуме стало известно журналистам NewScientist. Последовавшие публикации повлекли за собой жалобу в британский Офис уполномоченного по информации (InformationCommissioner’sOffice, ICO; британский оператор защиты персональных данных).