Основные области применения компьютеров
В наше время жизнь каждого отдельного человека и общества в целом тесно связана с таким явлением технического прогресса, как компьютер. Компьютерные технологии все чаще проникают во все сферы нашей жизни. Компьютер стал привычным не только для производственных целей и научных лабораторий, но и для ученических классов и школьных классов.
Количество специалистов, работающих с персональным компьютером, постоянно растет, что становится их основным рабочим инструментом. Ни экономические, ни научные достижения в настоящее время невозможны без быстрой и четкой передачи информации и без специально подготовленного персонала.
Формирование единого глобального экономического, социального и культурного пространства — объективная реальность современного мира. Сегодня компьютеры, соединенные обширной сетью, выполняют функции как Всемирного банка информации, так и самых мобильных средств связи. Человечество вступило в новый этап развития, этап представления нового информационного общества, новой информационной этики и культуры.
Информация вышла на первый план среди критериев прогресса, а также средств ее получения, обработки и использования — компьютера и компьютерных технологий, с помощью которых укрепляются интеллектуальные способности и способности человека.
В развитых странах более половины работников занято в информационном секторе (80% в США), а информация, оборудование и программное обеспечение для его обработки стали основным товарным продуктом.
В то же время от внедрения интеллекта и модели окружающего мира в компьютер, то есть от формирования «виртуальной реальности» в ее глубинах, люди переходят к воплощению виртуальности вокруг себя — микропроцессоров в автомобилях, телевизоров. кредитные карты, даже шариковые ручки и т. д. Эти технологические изменения существенно трансформируют не только среду обитания человека, но и влияют на самого человека, организацию всех видов его деятельности, взаимоотношения между сообществами людей на рынке сырья, товаров и услуг, систему образования и, наконец, систему образования. , нормы и законы, закрепленные и разработанные законодательной, судебной и исполнительной властью. Новый информационный век демонстрирует глобальные преимущества, которые определяют развитие современного общества и человека.
Во-первых, это высокий уровень взаимодействия компьютеров и людей. Компьютер выступает в роли личного помощника человека, что соответствует практически всем человеческим чувствам.
Еще одно преимущество определяется способностью компьютеров брать на себя функции всех существующих носителей. Образы и явления, такие как тексты, изображения, звуки и фильмы — почти недоступные в традиционных средствах массовой информации — легко контролируются самим человеком.
В-третьих, поскольку информация может быть представлена во многих различных аспектах, человеку предоставляется возможность всесторонне рассмотреть идеи или проблемы и собрать информацию из различных источников.
В-четвертых, суть компьютерных вычислений заключается в построении динамической модели идеи путем моделирования условий. Используя компьютер, вы можете получать не только статистические вычисления, но и визуальные модели, которые описывают и проверяют противоречивые теории.
Пятое преимущество заключается в том, что компьютеры могут быть наделены мышлением. Способность компьютера создавать модели позволяет ему конкурировать с человеческим разумом.
Эти пять преимуществ представляют собой мощную информационную среду, центральным инструментом которой является компьютер, а центральным субъектом действия является человек.
Жизнедеятельность современного человека сегодня реализуется на путях все более активного общения с техническими устройствами; если раньше они были как бы продолжением человеческих рук и способствовали повышению его физических возможностей, то появление компьютера кардинально изменило ситуацию: он играет роль сотрудника, который совместно выполняет сложную интеллектуальную работу. Это приводит к формированию качественно иного отношения к компьютеру.
Стремление постоянно использовать компьютер для решения все более широкого круга задач имеет серьезное значение, так как позволяет человеку успешно использовать огромные возможности машины. Компьютер позволяет резко увеличить эффективность и качество многих форм деятельности человека, облегчает его работу, вводит в круг новых, интересующих его событий и концептуальных представлений, что, конечно, способствует прогрессу личности, усиливает ее интеллектуальные возможности.
Применение современных информационных технологий на практике
В медицинской практике в течение нескольких последних десятилетий наблюдается повышение уровня автоматизации. За двадцать лет мы можем увидеть, что компьютеризация применяется практически повсеместно. Рассматривая компьютерную технику, выделяют несколько ее составных частей:
- Аппаратное обеспечение;
- Программное обеспечение.
Аппаратное обеспечение относят к техническому оборудованию. Это составляющие части компьютера, которые в совокупности работают как единая система. Основным ее элементом является электронно-вычислительная машина (ЭВМ), к которой дополнительно подключается периферийные устройства. В программном обеспечении выделяют прикладное и системное. В память компьютера заносится информация, она и храниться на прикладном обеспечении. Для этого используют программу СУБД, которая позволяет управлять базой данных. Информация, которая хранится в базе, важна для ведения историй болезни пациентов. Это их рентгеновские снимки, а также истории болезней. Кроме того, в СУБД может сберегаться отчетность и другая бухгалтерская документация. За обмен информацией между сервером и компьютером отвечает системное обеспечение.
Электронные вычислительные машины необходимы для обработок большого объема данных, которые обычно сопровождают научные исследования. Информацию не только пересылают на другие компьютеры, но и производят с ней различные арифметические операции. На данный момент, как показывает практика, оперирование таким количеством данных просто невозможно без применения ЭВМ. В основном, оно и разрабатывается для определенного программного обеспечения. Применяются машины для вычислительных операций в таких сферах, компьютерная и ядерно-резонансная томография, изотопные и ультрасонографические исследования. Дело в том, что во время исследований врач получает такой объем данных, который возможно обработать только с помощью компьютера.
Сложно разобраться самому?
Попробуй обратиться за помощью к преподавателям
Что может ИИ в медицине?
Диагност и ассистент лечащего врача
Врачу бывает сложно верно диагностировать заболевание, особенно если у него не слишком много практики или конкретный случай далёк от его профессионального опыта. Тут на помощь может прийти искусственный интеллект, имеющий доступ к базам с тысячами и миллионами историй болезни (и другой упорядоченной информацией). С помощью алгоритмов машинного обучения он классифицирует конкретный кейс, быстро просканирует вышедшую за определённый интервал времени научную литературу по нужной теме, изучит имеющиеся в доступе похожие случаи и предложит план лечения. Более того, ИИ сможет обеспечить индивидуализированный подход, приняв во внимание сведения о генетических особенностях пациента, паттернах движения, собранных его носимыми устройствами, предыдущей истории болезней — всём анамнезе жизни. ИИ вероятно (по крайней мере, на текущем этапе развития технологий) — не заменит врача, но может стать — уже стал — полезным инструментом, помощником в деле диагностики и лечения.
Приведу некоторые примеры.
IBM Watson for Oncology. IBM Watson — суперкомпьютер, умеющий отвечать на вопросы, сформулированные на естественном языке (то есть не на языке программирования). У него есть доступ к различным источникам данных: энциклопедиям, базам научных статей, антологиям знаний. Благодаря огромным вычислительным мощностям, обработав источники, он выдаёт максимально точный ответ на заданный вопрос.
IBM Watson for Oncology — программа применения мощностей IBM Watson для определения оптимальной доказательной основанной на данных стратегии лечения рака. Перед запуском этой программы в Watson для обучения были загружены сотни тысяч медицинских документов, в том числе 25 тысяч историй болезни, более 300 медицинских журналов и более 200 учебников, всего около 15 млн страниц текста. В 2011 году было объявлено о совместном исследовательском проекте IBM и Nuance Communications , результатом которого должен был стать коммерческий продукт для клинического применения в области принятия врачебных решений. В подготовке к клинической практике суперкомпьютеру помогали исследователи-клиницисты из Колумбийского университета (Columbia University) и Университета Мэриленда в Балтиморе (University of Maryland, Baltimore).
С 2013 года IBM Watson используется в Мемориальном онкологическом центре им. Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке (Memorial Sloan Kettering Cancer Center, MSK) для помощи в принятии управляющих решений (Utilization management) при лечении больных раком лёгких и уходе за ними. Разумеется, его база постоянно пополняется новыми историями болезни.
В том же году IBM и Онкологический центр им. М. Д. Андерсона (University of Texas MD Anderson Cancer Center) запустили пилотный проект «миссии по искоренению рака». Однако вскоре было объявлено, что проект (на который на тот момент уже было потрачено 62 млн долларов) не оправдал ожиданий и будет отложен.
В июле 2016 года программа IBM Watson for Oncology была запущена в коммерческую эксплуатацию на базе Manipal Hospitals (ведущая сеть больниц в Индии) — для помощи врачам и пациентам в определении персонализированных методик борьбы с раком. Также сеть Manipal Hospitals предлагает онкологическим больным узнать «мнение Ватсона» онлайн, на своём веб-сайте.
В феврале этого года Медицинский центр Джупитера (Jupiter Medical Center), Джупитер-Айленд, Флорида, США, также объявил о начале использования IBM Watson for Oncology. В пресс-релизе, посвящённом запуску программы, сообщалось, что «Ватсон» уже способен оказывать действенную помощь клиницистам в разработке планов лечения рака груди, лёгких, толстой кишки, шейки матки, яичников и желудка. До конца года IBM и MSK планируют обучить IBM Watson for Oncology лечению ещё 9 типов рака, покрыв тем самым потенциально 80% заболеваемости раком в мире.
IBM Medical Sieve (проект в стадии разработки). Чтобы оценить результаты МРТ, рентген-снимков, кардиограмм, врачу в среднем нужно потратить значительно больше времени на изучение картинки, чем системе машинного обучения. При этом точность компьютерного анализа в среднем выше, что позволит выявить дефекты и образования, которые врач может и пропустить. Особенно под конец смены, когда медики устают и теряют концентрацию. Более того, за счёт уменьшения количества времени на распознавание и обработку данных, может быть обслужено больше пациентов.
Google DeepMind Health — подпроект Google DeepMind, применяющий технологии ИИ к медицине. В данный момент известно о сотрудничестве DM Health и лондонской больницей «Мурфилдс Ай» (Moorfields Eye Hospital): тысячи анонимных глазных снимков будут проанализированы с целью найти первичные симптомы слепоты. Также, в сотрудничестве с больницей Университетского колледжа Лондона (University College London Hospital), ИИ будет задействован в проекте по разработке алгоритма, который сможет автоматически различать здоровые и раковые ткани в области головы и шеи.
NeuroLex.co. Люди, когда говорят, сообщают значение произносимого не только словами, но и интонацией, промежутками между словами, скоростью и громкостью речи. Из психиатрической практики известно, что психические расстройства обычно сопровождаются определёнными речевыми изменениями. Поэтому можно научить нейронные сети расставлять соответствия между речевыми паттернами и диагнозами (на основе уже имеющейся клинической практики), таким образом сделать процесс установления диагноза более быстрым и точным.
Не следует путать NeuroLex.co и NeuroLex.org — wiki-проект по составлению актуального динамического лексикона нейронауки.
Face2Gene — программа, позволяющая диагностировать по фото многие генетические заболевания (в основном, у детей). Целевая аудитория — практикующие врачи и исследователи. Подробнее см. в нашем материале «Диагностирование генетических болезней по фото».
Human Diagnosis project (Human Dx) — амбициозная инициатива молодых врачей из Сан-Франциско, сочетающая, по их словам, «усилия коллективного разума» и машинное обучение. На сайте Human Dx утверждается, что это «крупнейший проект в мире по числу участвующих авторов-клиницистов». Предполагается, что здесь будут собраны описания симптомов, результаты медосмотров, личные и семейные медицинские истории, показания диагностических приборов и носимых устройств, результаты лабораторных исследований, медицинские визуализации, генетические и эпигенетические данные, научные публикации в области биомедицинских наук, медицинская статистика и т. п. На основе всего этого будет разработана фундаментальная структура данных, к которой сможет обращаться любой врач, пациент, исследователь, вообще любые люди, организации, устройства или приложения. Краткосрочная цель проекта — оказывать помощь в своевременной и верной диагностике заболеваний и назначении лечения, а также в медицинском образовании. Долгосрочная — радикально изменить в лучшую сторону стоимость, доступность и эффективность медицинской помощи во всём мире. Конечной цели у проекта нет. Предполагается, что он будет аккумулировать, систематизировать и стараться делать максимально доступными и легко применимыми все возможные медицинские данные до тех пор, пока у участников будут для этого средства и силы.
Это на словах. На деле, информацию в проект сейчас поставляют, по словам руководителя стартапа Джея Комарнери (Jay Komarneni), «тысячи врачей» из 400 учреждений в 60 странах. Это значит, что их может быть, например, две тысячи (или пять тысяч: именно такое число фигурирует в публикации 19 марта на сайте Американской медицинской ассоциации). Немало, но явно недостаточно, чтобы переломить ситуацию в мировой медицине. Якобы в базе проекта есть уже «сотни тысяч» описанных случаев, но и этого мало для функциональной классификации всех известных медицине диагнозов.
Не очень понятно, проводится ли уже на полученных данных обучение некоего ИИ или это тоже только в планах. Что точно есть, так это мобильное приложение, с помощью которого врачи-волонтёры могут отправлять информацию на серверы проекта. Основатели надеются в ближайшем будущем привлечь в свои ряды не менее ста тысяч волонтёров. И у них, видимо, есть на то основания: Human Dx финансируют сразу пять венчурных фирм. Одна из них, описывая вкратце политику инвестирования, сообщает, что вкладывает в компанию на всём этапе её развития от 50 до 100 млн долларов. На сайте другой написано, что она не даёт благотворительных грантов. То есть, «бизнес-ангелы» в Human Dx не только прилично вложились, но и, похоже, ожидают от него прибыли, а значит и развития, видят потенциал.
15 февраля этого года Human Diagnosis project был объявлен полуфиналистом конкурса Фонда Макартуров 100&Change. Всего полуфиналистов восемь. Победитель будет назван в сентябре и получит 100 млн долларов. Хочется верить, что если эти деньги попадут в руки Human Dx, они приблизят день, когда медицина в мире станет доступнее и эффективнее.
А пока Human Dx пытается делать полезное теми средствами, которые у него уже есть: каждое утро проект рассылает в сотни клиник так называемый «ежеутренний кейс» — описание случаев неочевидной диагностики из присланных волонтёрами. Также ссылки на кейсы регулярно выкладываются в твиттере проекта. Правда, сами кейсы доступны только зарегистрированным на сайте врачам.
ИИ-программы, обеспечивающие условия «домашнего стационара»
Как я уже говорила, в настоящее время фокус лечения сместился с острых заболеваний (распространённость которых, благодаря прогрессу в медицине за последнее столетие, удалось значительно сократить) на хронические. И «хроническим» больным необходимо быть постоянно осведомлёнными о состоянии собственного здоровья. Им на помощь приходят носимые устройства (wearables), которые позволяют мониторить пульс, давление, дыхание и другие показатели здоровья. Согласно полученной информации эти устройства извещают владельцев о действиях, которые необходимо совершить в данный момент (принять лекарство, изменить тип физической активности и т. д.). Показатели, снимаемые этими приборами, могут передаваться через смартфон непосредственно врачу, чтобы тот всегда «держал руку на пульсе» и мог давать рекомендации по ходу изменения показателей. Простейшие советы могут быть «зашиты» непосредственно в приложения и реагировать на получаемые данные автономно и быстро. Но главное — с помощью таких носимых устройств и мобильных приложений как раз и можно собирать массивы данных, по мере роста которых будет расти и качество работы обучающегося на них ИИ.
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 — ИИ 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.
Babylon Health (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 10 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 Babylon Health 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 (general practitioner, 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.
ИИ в научных разработках в области медицины
Помимо клинической практики, ИИ 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.).
Deep Genomics — 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.
