Человеческий фактор часто становится причиной возникновения проблем. Это касается производства, бытовых ситуаций, вождения и, конечно же, медицины. Ошибка врача может означать потерю здоровья или даже жизни пациентом, а врачи ошибаются не так уж и редко. Даже профессионал высшей пробы может делать ошибки — ведь специалист может быть уставшим, раздраженным, концентрируясь на проблеме хуже, чем обычно.

В этом случае на помощь могут прийти машины. Та же когнитивная система IBM Watson, например, вполне неплохо управляется с работой в медицинской сфере (онкология, чтение рентгеновских снимков и т.п.). Но есть и другие решения, предложенные независимыми исследователями. Одно из таких решений было создано учеными из Стэнфорда во главе с Эндрю Энджи, достаточно известным в своей сфере специалистом по искусственному интеллекту.

Он с коллегами разработал систему, которая способна диагностировать аритмию сердца по кардиограмме, причем компьютер делает это лучше, чем эксперт. Речь идет о нейросети, которая после обучения способна диагностировать аритмию с высокой степенью точности. При этом компьютер работает не только надежнее, но и быстрее нейросеть, так что задачу анализа медицинских снимков и результатов ЭКГ можно переложить на компьютер после окончательной «доводки» системы. Врачу же остается лишь проверять работу программно-аппаратной платформы, о которой идет речь и действовать в соответствии с окончательным диагнозом.

Этот проект показывает, насколько сильно компьютер может изменить медицину, улучшив различные аспекты этой сферы. Нейросети уже помогают врачам диагностировать рак кожи, рак груди, заболевания глаз. Теперь настала очередь и кардиологии.

«Мне очень нравится то, насколько быстро люди принимают идею, что глубокое обучение может помочь улучшить точность постановки диагноза врачом», — говорит Энджи. Он также считает, что на этом возможности компьютерных систем не исчерпываются, их можно применять и во многих других сферах.

Команда Стэнфорда потратила немало времени для обучения нейросети, с тем, чтобы система могла идентифицировать отклонения от нормы на данных ЭКГ. При этом аритмия весьма опасное заболевание, она может привести к внезапной смерти от остановки сердца. Проблема в том, что обнаружить аритмию не так легко, поэтому пациентам с подозрением на нее приходится иногда носить на себе ЭКГ датчик в течение нескольких недель. И даже после этого данных для диагностики отклонений может оказаться недостаточно.

Как уже говорилось выше, нейросеть пришлось обучать, причем на примере реальных показателей пациентов больниц. Самостоятельно набрать несколько десятков тысяч результатов измерений ЭКГ специалисты Стэнфорда были не в состоянии, поэтому они пригласили к партнерству iRhythm, компанию, которая производит портативные ЭКГ-гаджеты. Компания предоставила 30000 30-секундных записей результатов измерений работы сердечной мышцы пациентов, страдающих от разных форм аритмии. Для того, чтобы увеличить точность работы алгоритма, а также сравнить результаты работы компьютера с результатами диагностики врачей, использовались еще 300 записей. Их одновременно анализировали и машина, и врачи. Затем результаты оценивались специальным жюри, в которое вошли 3 кардиолога экстра-класса.

Глубокое обучение нейросети началось со «скармливания» огромного количества данных. Затем использовалась уже тонкая настройка для повышения точности диагностики.

Кроме специалистов, о которых уже говорилось выше, машинное обучение для создания систем, способных диагностировать аритмию, используют и другие группы. Например, Эрик Горовиц, управляющий директор Microsoft Research (сам он — медик) с коллегами работают примерно в том же направлении, что и специалисты из Стэнфорда. По их мнению, нейросети действительно способны улучшить качество медицинского обслуживания пациентов, помогая врачам тратить меньше времени на рутину и больше — на поиск эффективных методов лечения своих подопечных.

Правда, о масштабном внедрении нейросетей в больницы всего мира речь пока не идет. Это направление находится в зачаточном состоянии, но развивается все быстрее. Больницы США, Европы и других стран берут на вооружение новые технологии, работают с новыми методами диагностики заболеваний. Главная проблема в плане распространения упомянутых технологий — то, что нейросети представляют своего рода «черный ящик». Специалисты вводят данные и получают определенный результат. Но то, как этот результат был получен, какие алгоритмы и в какой последовательности задействованы могут не до конца понимать сами создатели таких систем. Если бы нейросети удалось сделать более прозрачными, а принцип их работы можно было бы легко объяснить практикующим медикам, тогда и темпы распространения этой технологии были бы куда выше.