Один из наиболее интересных вариантов решения подобной задачи — реализация проекта ученых Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского «Нейродвойник человека». Разработка предполагает как дополнительный сбор медицинских данных, так и использование систем искусственного интеллекта для их интерпретации. Уже создана концепция проекта, ученые разрабатывают технологии для его реализации.
Аппаратная часть комплекса будет представлена небольшим мобильным устройством, включающим в себя медицинские датчики. Они предназначены для постоянного мониторинга таких важных показателей, как частота дыхания, артериальное давление, характеристики сердечной деятельности (кардиограмма), температура тела и так далее. Полученные данные оперативно передадут по сети на специальный сервер, где помимо этих показателей должна будет храниться полная история врачебных наблюдений из медицинской карты пациента.
Личный консилиум
На следующем этапе произойдет обработка информации с помощью нейросетевого агента (личная нейросеть) — она должна дать прогноз состояния пациента. Кроме того, разработчики планируют научить систему предлагать своему пользователю варианты дальнейших действий, которые в зависимости от ситуации могут варьироваться в диапазоне от «вам нужно хорошенько выспаться» до «вам необходима срочная консультация кардиолога» или «срочно вызывайте скорую!».
Реализация такого функционала станет возможной благодаря особой комбинированной системе машинного обучения, которая заложена в нейродвойнике.
— В рамках нашей системы у каждого человека будет собственная нейросеть, занимающаяся своим пациентом и обучаемая на его показателях, — отметил ведущий ученый лаборатории перспективных методов анализа многомерных данных Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского, профессор университета Лестера (Великобритания) Александр Горбань. — В то же время все персональные нейросетевые агенты смогут взаимодействовать между собой, обмениваясь опытом. Таким образом будет создан коллективный адаптационный разум, состоящий из огромного количества небольших систем искусственного интеллекта. Они будут непрерывно обучаться как самостоятельно, так и с помощью агентов, работающих с другими пациентами.
По мнению создателей нейродвойника, такой подход к обучению нейросетей может считаться оптимальным. Если бы система предполагала обучение каждой отдельной нейросети исключительно на данных своего пациента, то ей просто не хватило бы информации для правильного построения прогнозов.
— С другой стороны, для использования гигантской нейросети, которая оценивала бы состояние сразу всех пациентов, потребовались бы огромные вычислительные ресурсы, что сделало бы проект слишком дорогим и сложным с точки зрения технической реализации, — добавил Александр Горбань. — Предлагаемые нами нейросетевые агенты, напротив, позволяют экономить ресурсы, поскольку для работы каждого из них будет достаточно небольшого мобильного устройства.
Однако уникальность проекта может создать и некоторые сложности при его реализации. По словам научного сотрудника лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Валентина Малых, внедрение нейродвойника потребует длительного подготовительного периода (скорее всего, несколько месяцев), в течение которого надо будет провести мониторинг физиологических показателей у достаточно большой группы людей и осуществить первичное обучение системы на основе полученных данных.
— Кроме того, перед разработчиками неизбежно встанет вопрос защиты биометрических данных, которые являются персональными и не должны попасть в чужие руки (их распространение ограничено законодательством. — «Известия»), — уточнил эксперт. — Впрочем, при высокой устойчивости системы к взлому этот административный барьер может быть преодолен.
Разгрузить врача
Внедрение новой системы предлагается начать с людей, страдающих хроническими болезнями (диабет, сердечно-сосудистые заболевания), поскольку их состояние здоровья вызывает особенные опасения у врачей и требует постоянного контроля. Развитие системы во многом будет зависеть от совершенствования носимых датчиков.
— Мобильные биометрические датчики пока только развиваются, сегодня их применяемость ограничена, — отметил директор компании XOresearch Максим Дяченко. — В частности, если полноценная многоканальная электрокардиография способна определить предынфарктное состояние, то возможности ее аналогов чаще всего сводятся к определению различных видов аритмии. Впрочем, даже анализ этой информации может уберечь человека от ряда неприятных последствий при условии правильной работы с данными и применении нейросетевой технологии высокого уровня.
Если же говорить о создании глобальной системы мониторинга, то ее появление будет означать реформу всей медицинской сферы, которая позволит снять с врачей значительную часть повседневной нагрузки, перераспределив ее на нейросетевых помощников. Это позволит специалистам уделять больше времени пациентам. И повысит качество медицинской помощи, которая, благодаря появлению автоматических прогнозов, будет оказываться более своевременно.
Источник: https://iz.ru