Владивостокские ученые разработали систему, помогающую врачам диагностировать и лечить коронавирус
Ученые Дальневосточного отделения РАН из Института автоматики и процессов управления разработали систему искусственного интеллекта MedIACPaaS, помогающую врачам диагностировать и предлагать лечение для широкого спектра заболеваний, включая коронавирус 2019-nCoV. Информация о последнем была добавлена в конце января по просьбам китайской стороны. Диагностика и варианты лечения основаны на методах традиционной китайской медицины, так как сертифицированная вакцина будет изобретена только к следующему году.
По словам вице-президента Ассоциации искусственного интеллекта России, заведующей лабораторией интеллектуальных систем ИАПУ ДВО РАН Валерии Грибовой, впервые о разработке российских ученых китайские специалисты узнали в конце ноября на научной конференции в КНР.
«Я рассказывала о наших возможностях и результатах работы лаборатории. А уже после того, как произошли события с коронавирусом, на нас вышли китайские коллеги, – объясняет Валерия Викторовна. – Они предоставили документ, выпущенный 27 января Министерством здравоохранения КНР. В нем прописано, как диагностировать заболевание коронавирусной инфекцией и назначать лечение методами традиционной китайской медицины».
Система диагностики и назначения лечения работает на базе облачной платформы IACPaaS, первая версия которой увидела свет в 2013 году. Самое активное участие в ее разработке до 2019 года принимал доктор физико-математических наук Александр Клещев. Все 18 сотрудников лаборатории называют себя его учениками.
У названия IACPaaS два значения. В первую очередь это Intelligence Application Control Platform as a Service (Интеллектуальная платформа управления приложениями как сервис). Вторая расшифровка – название института, где систему произвели, – Institute of Automation and Control Processes.
«MedIACPaaS мы запустили около года назад. За это время в нашей базе появилась информация более чем о семи группах заболеваний, – рассказывает кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории Елена Шалфеева. – У врача есть возможность быстро получить гипотезы о возможных заболеваниях как по отдельным группам, так и по всей базе знаний, а также посмотреть варианты лечения пациента. Также мы очень гордимся тем, что для ввода знаний о способах диагностики и лечения не нужно уметь программировать – медицинские специалисты могут сразу добавлять нужные данные. Используемые технологические решения (know how лаборатории) позволили нам внести информацию о коронавирусе менее чем за сутки».
При этом областью медицины сфера применения IACPaaS не ограничивается. По словам ученых, искусственный интеллект сейчас применим там же, где и естественный, включая самые технологически сложные отрасли, хотя раньше это и казалось невероятным.
«Мы используем нашу систему при верификации интуитивных математических доказательств, – отмечает кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории Вадим Тимченко. – Во время проверки примеров человеком здесь много лакун. А если доказательство неверно, может быть неверна и теорема. А ведь на ее основе строятся дальнейшие рассуждения в математической логике. Здесь у нас цель – помочь редакторам научных журналов проверять такие примеры. Второй фронт работ нашего ИИ – помощь операторам лазерных комплексов при производстве металла из порошков и композитов. Также сейчас с нашими коллегами из Института проблем морских технологий мы заняты вопросом диагностики для необитаемых подводных аппаратов».
Облачная платформа IACPaaS работает на сервере Института автоматики и процессов управления, она открыта для посетителей при регистрации. Однако сервис диагностики и назначения лечения MedIACPaaS, предупреждают разработчики, предназначены для врачей. Для постановки диагноза одних симптомов мало, а обычный человек попросту не сможет самостоятельно правильно заполнить анамнез, а также ответить на запросы системы об объективном состоянии пациента, его лабораторных и инструментальных исследованиях.
Для врача же здесь кладезь полезной информации – возможность сравнивать с другими заболеваниями с похожей симптоматикой, сопоставить течение и проявление отдельных болезней, узнать варианты лечения (ИИ объясняет все свои выводы), вести, обновлять, сравнивать и делиться отдельными историями болезни.
«Уже сейчас у нас хорошо работает вывод на основе базы знаний, система умеет обосновывать и объяснять, а также с помощью человека строить теории, – перечисляет Валерия Грибова. – Это замечательное подспорье для врача, который вынужден оперировать огромным количеством информации. При постановке диагноза и назначении лечения даже лучший специалист все вспомнить и предусмотреть не может. По британской и американской статистике, ошибки в медицине достигают 30%. Системы, подобные нашей, если данные внесены корректно, позволяют снизить или вовсе исключить такие ошибки».
«Преимущество нашей технологии состоит в том, что данные в базе могут постоянно обновляться и совершенствоваться без остановки сервиса. А в медицине знания должны постоянно совершенствоваться», – подчеркивают сотрудники лаборатории.
В ближайшем будущем ученые хотят обучить систему работать с аналогиями (когда в базе данных нет нужного, но есть похожий пример) и – самое главное – формировать базы знаний на основе массивов данных автоматически.
Максим Барыленко (текст), Дмитрий Ефремов (фото)
