Искусственный интеллект и блокчейн для медицины

Технология блокчейн идеально подходит для медицинской сферы: с помощью смарт-контрактов автоматизируются процессы, распределенный реестр хранит всю информацию о лекарствах, пациентах, научных разработках, страховых операциях. Гиганты сферы, Pfizer и IBM Watson Healthcare, а также стартапы разрабатывают продукты в этой сфере. Проекты активно финансируются и получают большой отклик от фондов. Рейд Ли, CTO Gana Technologies, рассказал, почему блокчейн нужен медицине и какие проекты помогут нам быть здоровыми.

Процесс перевода медицинских записей в электронный формат начался еще в 60-е годы прошлого века и с каждым десятилетием набирал обороты. Введение электронных записей не только упростило рабочие процессы в медучреждениях, но и дало возможность использовать информационные технологии для обработки данных. Долгое время не существовало достаточно продвинутых инструментов для этой цели, но теперь, в эпоху стремительного прогресса, медикам на помощь приходят новейшие технологические разработки: искусственный интеллект (ИИ) и блокчейн.

Способность ИИ к анализу больших массивов стандартизированных визуальных и статических данных давно превзошла человеческие способности. В частности, он с легкостью находит паттерны, незаметные человеческому глазу. Это качество незаменимо для ранней диагностики: многие серьезные заболевания можно своевременно предупредить и вылечить на ранних этапах, но для этого нужны специалисты высокого класса, которых по-прежнему не хватает для обработки таких объемов информации.

Медицине необходим ИИ: он анализирует карточки, рентгенограммы и томограммы, результаты УЗИ, эндоскопии и другие методы визуализации и по результатам помещает пациента в группу риска, обращает внимание специалистов на обнаруженную патологию или предлагает оптимальную программу лечения. Также технология может использоваться в исследованиях: например, фармакологии.

NVIDIA, всемирно известный разработчик графических ускорителей и процессоров, создала суперкомпьютер Clara. Архитектура решений NVIDIA оптимально подошла для работы с медицинскими визуализациями, в том числе и в 3D: Clara может более эффективно диагностировать заболевания на самых ранних стадиях, а также позволяет сократить время, которое требуется на получение снимка, и таким образом уменьшить получаемое пациентом облучение. Еще один плюс новой технологии заключается в том, что ее внедрение не требует замены используемого медицинского оборудования: Clara встраивается в уже существующие системы.

Один из основных векторов медицинского применения системы Watson от IBM — борьба с онкозаболеваниями. Система учитывает текущие симптомы, медицинскую историю пациента и его наследственность и на основе анализа данных из десятков миллионов различных медицинских источников дает свои прогнозы и рекомендации. В 2016 году IBM Watson начал сотрудничать с биофармацевтическим гигантом Pfizer. Цель партнерства — разработать новейшее лекарство от рака, которое будет поддерживать естественный иммунитет, вместо того чтобы убивать раковые клетки, как это делают препараты для химиотерапии.

Нейросеть DeepMind изначально была создана для гейминг-индустрии. В 2014 году Google увидел потенциал стартапа и приобрел эту технологию. DeepMind используется в офтальмологии для раннего диагностирования диабетической ретинопатии, которая в запущенном состоянии приводит к полной, необратимой слепоте, и для обнаружения раковых клеток в тканях. Также DeepMind работает с Национальной службой здравоохранения Англии над внедрением системы умных мобильных оповещений о состоянии пациентов для медработников. Сотрудники госпиталей, которые уже протестировали эту систему, отмечают ее удобство и значительное повышение эффективности работы.

Однако в ходе этого сотрудничества случился противоречивый инцидент — получивший широкую огласку случай нарушения приватности личных данных. По данным, опубликованным New Scientist в апреле 2016 года, три госпиталя раскрыли DeepMind содержимое медицинских карт своих пациентов, не заручившись предварительно их согласием.

Разработчикам необходимо учитывать этическую сторону вопроса: анонимное и безопасное хранение данных и вопрос непредвзятости.

Технология распределенного реестра идеально подходит для управления данными медицинской статистики максимально прозрачно и в то же время сохраняет анонимность пользователей. Процесс обучения искусственного интеллекта и все обращения к статистике будут регулироваться смарт-контрактами и фиксироваться в блокчейне.

Для решения проблемы предвзятости мы планируем собирать данные пользователей нашего приложения: пациентов, научных сотрудников, представителей медицинских и фармакологических учреждений. Таким образом, будет сформирован достаточно большой и разнообразный пул данных. Разработанная система не проявит склонность к предрассудкам, которые могут наблюдаться при использовании небольшой выборки. GANA ответственно относится к сбору данных: каждый участник системы сможет самостоятельно установить желаемый уровень приватности.

Качественные ИИ-решения нового поколения для медицинской сферы решат актуальные проблемы этического характера и помогут медицине выйти на новый технологический уровень.