Использование искусственного интеллекта в медицине

Идея проекта была предложена медицинскими экспертами, постоянно сталкивающимися с проблемой низкой эффективности методов оценки риска преждевременных родов в клинической практике и сложностями оказания высококвалифицированной помощи в отдаленных арктических районах Республики Карелия из-за нехватки специалистов и необходимого оборудования. Для решения проблемы были применены технологии искусственного интеллекта с целью повышения точности расчета прогнозирования рисков, что должно благоприятно сказаться на маршрутизации пациенток и своевременности оказания медицинской помощи.

Используя накопленные данные по течению беременностей у пациентов медицинских учреждений Карелии и выявляя специфичные факторы риска – параметры здоровья, присущие пациентам региона и влияющие на возможные перинатальные исходы, были разработаны две модели, позволяющие организовать полный цикл обработки данных и прогнозирования возможных репродуктивных потерь.

Одна из моделей машинного обучения выполняет роль анализатора текстов врачебных записей, результатов медицинских исследований. Главная задача модели – выполнение анализа текстовой информации неструктурированных данных медицинской карты и извлечение признаков здоровья пациента, соответствующих выделенным факторам возможного влияния на территориях региона. Модель необходима для приведения биомедицинских данных к структурированному виду, на которых в последующем возможно применение предиктивной модели машинного обучения.

Вторая модель, построенная путем обучения на полученных структурированных медицинских данных, составляющих выборку из более 50 000 записей, способна выполнять прогноз возможного исхода – определение высокого или низкого риска преждевременных родов.

Проект имеет высокую значимость для медицины и демографии региона, поскольку разработанный модуль позволяет врачу качественно прогнозировать возможные риски репродуктивных потерь с точностью выше 80%, учитывая уникальную историю здоровья каждого пациента, что раньше было сложно предсказать. Конечно, нельзя не упомянуть и значимость проекта с точки зрения применения искусственного интеллекта в медицине, что открывает новые возможности для применения схожих методов в других разработках на стыке медицины и информационных технологий,

− рассказала Юлия Болдина, руководитель научного проекта.

Несмотря на высокий профессионализм медицинских специалистов, выступая в качестве ассистента, искусственный интеллект может внести свой вклад в улучшение качества медицинской помощи, особенно в задачах мониторинга и диагностики заболеваний, благодаря возможности анализировать большие объемы медицинских данных, выявлять скрытые закономерности и тенденции, которые могут быть неочевидны для врача. На текущий момент ведутся работы по внедрению разработанной системы в клиническое использование, встраивание модуля в используемое в медицинских учреждениях Республики Карелия программное обеспечение, позволяющее в дальнейшем с помощью нескольких простых действий получить прогноз рисков, выполненным модулем.

Проект поможет снизить репродуктивные потери и улучшить демографическую ситуацию в Арктической зоне Республики Карелия и станет одним из примеров эффективного использования искусственного интеллекта в медицине.

Заинтересовавшись возможностью применения своих профессиональных компетенций, их повышения и применения в области медицины, получения опыта работы в междисциплинарной команде, студенты энтузиазмом подключились к выполнению проекта.

Нашими задачами как раз была разработка двух моделей экспертного модуля. Михаил Меньшиков занимался разработкой модуля по обработке текстов врачебных записей, я же занималась предиктивной моделью, которая используются на втором шаге и является ключевой для формирования прогноза преждевременных родов. Передо мной стояли задачи по формированию выборок для обучения модели, проведению экспериментов по применению эффективных методов машинного обучения, улучшению модели на дополнительных данных, ее валидации и апробации,

− рассказала Кристина Светова, студентка Института математики и информационных технологий ПетрГУ.

Пресс-служба ПетрГУ