« Ростовский государственный экономический университет (РИНХ) »
Россия
Аннотация:
До настоящего времени среди российских врачей не проводился опрос общественного мнения, посвященный изучению уровня их знаний об искусственном интеллекте.
Цель нашего исследования — оценить отношение заинтересованных сторон к использованию технологий ИИ в медицинской сфере и здравоохранении, а также выявить проблемы и возможности, связанные с внедрением ИИ.
Методы:
Мы провели онлайн-опрос, состоящий из 12 вопросов. Опрос был посвящен восприятию и отношению к ИИ, эволюции ИИ в медицине и потенциальным рискам, связанным с его использованием в этой области.
Результаты :
В опросе приняли участие 301 врач. 108 (35,6%) сообщили, что знакомы с ИИ. Подавляющее большинство участников (85%) считают ИИ полезным в медицинской сфере.
Главное преимущество ИИ заключается в его способности анализировать большие объемы клинически значимых данных в режиме реального времени. Респонденты выделили области, где ИИ был бы наиболее полезен: оптимизация организации (74%), биофармацевтические исследования (67%) и диагностика заболеваний (52%). Среди потенциальных проблем, связанных с использованием ИИ, они отметили недостаточную гибкость и ограниченное применение в спорных вопросах (64% и 60% респондентов соответственно).
56% считают, что принятие решений с помощью ИИ будет затруднено, если предоставляемая для анализа информация будет недостаточной. Треть врачей обеспокоены тем, что в разработке ИИ могли участвовать неопытные специалисты, а 89% респондентов считают, что врачи должны участвовать в разработке ИИ для медицины и здравоохранения. Только 20 участников (6,6%) согласились с тем, что ИИ может заменить их на работе. В то же время 76% респондентов считают, что в будущем врачи, использующие ИИ, заменят тех, кто его не использует.
Преобразуя будущее медицины
Всего несколько лет назад мы говорили о многообещающем будущем искусственного интеллекта (ИИ) ; сегодня это стало осязаемой реальностью. В решении сложных глобальных проблем здравоохранения ИИ выступает не только как инструмент, но и как преобразующая сила, меняющая систему оказания медицинской помощи.
Достижения в области технологий ИИ открывают беспрецедентные возможности для революционизации сектора здравоохранения, делая его более эффективным, доступным и экономически устойчивым. Способствуя интеграции ИИ посредством соответствующей политики, мы можем укрепить равенство, улучшить качество медицинской помощи и обеспечить, чтобы новые технологии, методы лечения и лекарства приносили пользу обществу в целом:
• ИИ может способствовать эффективному распределению ресурсов здравоохранения. Прогностическое моделирование может прогнозировать госпитализацию пациентов и оптимизировать использование больничных коек, персонала и оборудования. Таким образом, ресурсы становятся доступны тогда и там, где они наиболее необходимы, сокращая потери и повышая качество медицинской помощи;
• ИИ также имеет потенциал для решения некоторых из наиболее актуальных проблем здравоохранения, таких как рост затрат, неэффективность и спрос на более качественную медицинскую помощь;
• Искусственный интеллект может снизить затраты и оптимизировать административные задачи, такие как планирование приемов, выставление счетов и управление электронными медицинскими картами, за счет автоматизации и оптимизации операций. Это облегчает работу медицинских работников и позволяет им больше сосредоточиться на уходе за пациентами;
• В диагностике ИИ повышает точность и обеспечивает раннее выявление, что часто приводит к менее инвазивным и более экономически эффективным вариантам лечения;
• Персонализированные планы лечения на основе ИИ могут дополнять традиционные подходы, предлагая более целенаправленную и эффективную помощь, улучшая результаты лечения пациентов и помогая снизить финансовую нагрузку на системы здравоохранения.
Практическое применение ИИ в клинической практике:
• Раннее выявление сепсиса: системы ИИ, используемые в отделениях интенсивной терапии, могут прогнозировать начало опасного для жизни сепсиса за несколько часов до появления клинических симптомов, что позволяет оперативно реагировать;
• Выявление рака молочной железы с помощью ИИ: системы ИИ, используемые в маммографическом скрининге, могут выявлять ранние признаки рака молочной железы с поразительной точностью, часто превосходящей возможности врачей-радиологов.
ИИ трансформирует фармацевтическую промышленность на протяжении всего жизненного цикла лекарственных препаратов, от открытия и разработки лекарств до фармакокинетики, оценки, производства, маркетинга, утверждения и фармаконадзора.
В разработке лекарств ИИ ускоряет процесс, определяя мишени и оптимизируя дизайн лекарств. В процессе разработки лекарств ИИ улучшает рецептуры и способствует персонализации лекарств. В фармакокинетике прогнозы, основанные на ИИ, помогают определить оптимальную дозировку, а в клинических испытаниях ИИ помогает в стратификации пациентов, создании цифровых двойников и моделировании испытаний. ИИ также полезен для производства лекарств благодаря автоматизации и улучшению контроля качества.
Кроме того, ИИ упрощает процедуру утверждения лекарственных препаратов и фармаконадзора, позволяя подавать заявки в цифровом формате и анализировать данные из реальной практики для выявления сигналов безопасности на ранней стадии. Эти достижения значительно сокращают время и затраты за счет оптимизации исследований, процессов и минимизации неудач в клинических испытаниях, тем самым ускоряя производство безопасных и эффективных лекарств. Реформа фармацевтического законодательства играет решающую роль:
• она обязывает подавать заявки в электронном виде;
• она использует данные из реальной практики и медицинские данные в целях регулирования;
• она уточняет взаимосвязь с медицинскими изделиями и другими продуктами;
• она вводит концепцию специализированных рамок и регуляторных песочниц.
Эти достижения создают регуляторную среду, которая поддерживает инновации в фармацевтике, основанные на ИИ, обеспечивая большую инновационность, эффективную интеграцию данных, принятие обоснованных регуляторных решений и эффективное управление жизненным циклом продукта. Помимо клинической практики, ИИ стимулирует инновации в здравоохранении.
Прогностическая аналитика может выявлять закономерности и тенденции, позволяя проводить ранние вмешательства и стратегии профилактики. Например, ИИ может прогнозировать вспышки заболеваний, анализируя разнообразные наборы данных, что позволяет принимать целенаправленные и своевременные меры в области общественного здравоохранения, которые смягчают распространение болезней и уменьшают экономические последствия.
При интеграции ИИ в здравоохранение важно оставаться сосредоточенным на главной цели: использовании этой преобразующей технологии для обеспечения справедливого и высококачественного медицинского обслуживания для всех. При правильной политике и инновациях ИИ имеет потенциал для создания более здорового и устойчивого будущего для всех.
Проблемы, связанные с интеграцией ИИ в здравоохранение
Интеграция ИИ в здравоохранение сопряжена со своими собственными проблемами. Для успешной цифровой трансформации, особенно для развития ИИ, необходимы несколько ключевых компонентов. Для полной реализации потенциала ИИ также важно укрепить доверие к ИИ и обеспечить его принятие в системе здравоохранения, а также решить проблемы, связанные с его внедрением в клиническую практику. Это включает в себя обеспечение доступа к высококачественным медицинским данным, внедрение мер по стимулированию инноваций в области ИИ и обеспечение того, чтобы системы ИИ, используемые в медицине, были одновременно безопасными и надежными.
Кроме того, обеспечение устойчивого финансирования, особенно в государственных больницах, имеет решающее значение для внедрения ИИ, как и интеграция ИИ в клинические рабочие процессы — не просто как дополнительный инструмент, а как часть пересмотренного и более эффективного процесса оказания медицинской помощи. Не менее важно создать надежную систему, позволяющую пострадавшим эффективно добиваться компенсации от производителей за вред, причиненный дефектной продукцией, включая системы ИИ.
Директива об ответственности за качество продукции
Новая Директива об ответственности за качество продукции обновляет и адаптирует правила ответственности для новых технологий, обеспечивая лучшую защиту пострадавших и большую правовую определенность для предприятий.
Директива об ответственности за качество продукции позволяет пострадавшим требовать компенсацию от производителей в случае причинения им ущерба дефектной продукцией.
Эта директива основана на двух основных принципах:
• Производитель обязан компенсировать ущерб, причиненный дефектной продукцией;
• Пострадавший должен доказать наличие дефекта продукции и причиненный ущерб, а также причинно-следственную связь между ними.
Программное обеспечение, такое как операционные системы, микропрограммы, компьютерные программы, приложения и системы искусственного интеллекта, все чаще встречается на рынке и играет все более важную роль в обеспечении безопасности продукции. В соответствии с новой Директивой об ответственности за качество продукции, программное обеспечение считается продуктом для целей строгой ответственности, независимо от способа его поставки или использования.
Разработчик или производитель программного обеспечения, включая поставщиков систем искусственного интеллекта, как определено в регламенте, должен считаться производителем. Для оценки дефектности продукта необходимо учитывать все обстоятельства, включая влияние на продукт возможности дальнейшего обучения или приобретения новых функций после его выпуска на рынок или ввода в эксплуатацию.
Кроме того, продукт считается дефектным, если истец докажет, что продукт не соответствует обязательным требованиям безопасности продукции, призванным предотвратить риск причинения вреда пострадавшей стороне.
БИОГРАФИЯ
• 1. Оно-Мачадо Л. Исследование проблем машинного обучения в биоинформатическом моделировании. J Biomed Inform. 2004;37(4):221–223. doi: 10.1016/j.jbi.2004.07.004. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
• 2. Корфиатис П., Клайн Т.Л., Лашанс Д.Х., Парни И.Ф., Бакнер Дж.К., Эриксон Б.Дж. Остаточная глубокая сверточная нейронная сеть предсказывает статус метилирования MGMT. J Digit Imaging. 2017;30(5):622–628. doi: 10.1007/s10278-017-0009-z. [DOI] [Бесплатная статья PMC]
• 3. Дипроуз В., Буист Н. Искусственный интеллект в медицине: является ли вмешательство человека излишним? NZ Med J. 2016;129(1434):73-76. [PubMed] [Google Scholar]
• 4. О С., Ким Дж. Х., Чой С. В., Ли Х. Дж., Хонг Дж., Квон С. Х. Доверие врачей к искусственному интеллекту: мобильный онлайн-опрос. Журнал медицинских интернет-исследований. 2019;21:e12422. doi:10.2196/12422. [DOI] [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• 5. Кетан Паранджапе, MS, MBA, Михиэль Шинкель, MD, Ричард Д. Хаммер, MD, Бо Шоутен, MSc, Р.С. Наннан Пандей, MD, PhD, Пол В.Г. Элберс, MD, PhD, Марк Х.Х. Крамер, MD, Прабат Нанаяккара, MD, PhD, «Ценность искусственного интеллекта в лабораторной медицине: современные взгляды и препятствия на пути его внедрения», Американский журнал клинической патологии, том 155, № 6, июнь 2021 г., стр. 823–831, 10.1093/ajcp/aqaa170. [DOI] [PMC Free Article] [PubMed]
• 6. Hugo Layard Horsfall, Paolo Palmisciano, Danyal Z. Khan, William Muirhead, Chan Hee Koh, Danail Stoyanov, Hani J. Marcus, Surgical team attitudes towards artificial intelligence in neurosurgery: a two-stage international cross-sectional survey, World Neurosurgery, volume 146, 2021, pages e724-e730, 10.1016/j.wneu.2020.10.171 [DOI] [PMC Free Article] [PubMed]
• 7. Blease C, Bernstein MH, Gaab J, Kaptchuk TJ, Kossowsky J, Mandl KD, et al. (2018) Computerization and the future of primary care: a survey of general practitioners in the UK. PLoS ONE 13(12): e0207418. 10.1371/journal.pone.0207418. [DOI] [PMC Free Article] [PubMed]
