Кобринский Б.А. "Искусственный интеллект в медицине: состояние и горячие точки". Шахгельдян К.И. "Проблемы интеллектуального анализа медицинских данных".
Борис Кобринский, ученый в области медицинской информатики, телемедицины и педиатрии доктор медицинских наук, профессор, председатель научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта, заведующий отделом систем поддержки принятия клинических решений ФИЦ «Информатика и управление», прочел лекцию «Искусственный интеллект в медицине: состояние и горячие точки» в рамках Недели искусственного интеллекта во ВГУЭС.
Эксперт рассказал о горячих точках систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР):
- извлечение и представление знаний;
- когнитивные образы и компьютерное зрение;
- интерпретация и объяснение;
- диагностика коморбидной патологии;
- поэтапное ассистирование в принятии решений;
- интеллектуализация киберфизических систем;
- персонализация пользователей СППВР;
- проблема валидации;
- «погружение» интеллектуальных СППВР в медицинские информационные системы.
На лекции обсуждались проблемы полноценности и достоверности знаний, учет мнений разных врачей-экспертов, необходимость использовать нечеткую логику в представлении знаний. Спикер отметил также необходимость учитывать специфику датасетов при извлечении новых знаний. Важнейшей проблемой СППВР является задача объяснения принятых решений. Принцип прозрачности СППВР – важнейший вопрос при разработке и внедрении систем в клиническую практику.
Ученый подчеркнул сложность внедрения одной СППВР в разных странах.
– Хорошо известная система на основе искусственного интеллекта Watson работала в США, но внедрить ее в скандинавских странах и на Тайване не удалось.
Сразу после лекции Бориса Кобринского состоялась лекция Карины Шахгельдян, доктора технических наук, члена Российской ассоциации искусственного интеллекта, директора Института информационных технологий ВГУЭС. Лекция была посвящена машинному обучению и интеллектуальному анализу медицинских данных.
Доклад Карины Шахгельдян начался с исторического экскурса и показал, что гибридный подход в понимании искусственного интеллекта сформировался с самых истоков, благодаря двум великим ученым.
– В 1956 году Джоном Маккарти и Марвин Мински была создана лаборатория искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте. Эти учёные работали в ней над реализацией методов, наблюдаемых у людей, при решении сложных задач, – рассказывает Карина Шахгельдян. – Примечательно, что Джон Макарти был представителем той области, которую сейчас связывают с развитием интеллектуальных систем. А его коллега Марвин Минкси работал над исследованиями в области моделирования человеческого мозга на основе сетей нейронов. Нейронная сеть, персептроны, машинное обучение долгое время были на «задворках» ввиду отсутствия достаточных вычислительных мощностей и оцифрованных данных для обучения. Лишь 10 лет назад произошло событие, которое вывело машинное обучение на новый уровень. Состоялась дискуссия между величайшим компьютерным лингвистом Науми Хомски и руководителем исследовательского направления «Искусственный интеллект в Google» Питером Норвиком. Они обсуждали возможности машинного перевода: должен он осуществляться на основе семантики или на базе вероятностных моделей. Хомски утверждал, что настоящий перевод невозможно сделать, оперируя только статистическими методами, нейронными сетями и машинным обучением в целом.
В ходе выступления Карина Шахгельдян порекомендовала слушателям, интересующимся машинным обучением, материал для изучения:
– В 2011 году Google запустил проект Google Brain. Одним из его руководителей стал Эндрю Энг, профессор Стэндфордского университета, один из известнейших специалистов в области машинного обучения. Кто дополнительно занимается самообразованием по машинному обучению – рекомендуется послушать его лекции на платформе Coursera или на YouTube.
– Сегодняшний скачок в машинном обучении состоялся благодаря работе этой группы профессионалов. В 2012 году Джеффри Хинтон со своей командой студентов победил на достаточно престижных соревнованиях. И с тех пор нейросети стали привлекать огромное внимание и инвестиции. Настала эра развития машинного обучения.
На лекции Карина Шахгельдян ввела в курс дела студентов, начинающих знакомиться с понятиями искусственного интеллекта. Эксперт пояснила, что сочетают в себе гибридные технологии, а также затронула тему смены мировых тенденций в области исследований и научных разработок:
– Медицина – это триггер развития науки в 21 веке. Если раньше упор делался на военные задачи, то сегодня лидирующее место по исследованиям и вложениям занимает медицина. Данная область крайне непростая. С одной стороны, нет ничего сложнее, чем изучение человека. С другой – в медицине обнажаются очень явно проблемы – отсутствие объяснений, не сбалансированные выборки и многое другое. Медицина привлекала искусственный интеллект с самых первых моментов его развития и является одной из областей, где успехи искусственного интеллекта наиболее востребованы.
– Сейчас настало время, когда мы большие вычислительные мощности могут обеспечить обработку и анализ больших объемов оцифрованных данных, – рассказывает Карина Шахгельдян. – Наша задача, анализируя их, получать, валидировать и объяснять новые знания. Доверенный искусственный интеллект, понимание причинно-следственных связей, интерпретация результатов – это то, что будет занимать ученых в ближайшее время. На этом ранее заостряли внимание Городецкий В.И. и Кобринский Б.А.
В докладе Карина Шахгельдян рассказала, чем занимается искусственный интеллект в медицине, и подчеркнула важность его использования:
– Самой сложной задачей, и одной из самых востребованных на сегодня, является создание прогнозных моделей. В этой области работает очень мало исследователей. Она связана с необходимостью математиков и ИТ-специалистов вникать в предметную область, такую сложную для них – медицину.
На лекции у слушателей была возможность наглядно ознакомиться со статистикой объёма инвестиций в развитие искусственного интеллекта в медицине:
– Рынок искусственного интеллекта в медицине очень быстро растет. В 2020 году мировые вложения составили почти 5 млрд. долларов, – рассказывает Карина Шахгельдян. – На текущий момент, только во втором квартале 2021 года, эта цифра колоссально выросла до 20 млрд. долларов. В этой области ожидается приток больших инвестиций. Они будут потрачены на системы поддержки и принятия врачебных решений, на сервисы, которые позволяют прогнозировать развитие заболеваний и осложнений, а также на медицинских роботов и интерфейсы.
По словам спикера, такой интерес к искусственному интеллекту в медицине приводит к созданию уникальных новейших разработок в разных областях: в кардиологии, пульмонологии, хирургии, неврологии, и т.д. С ними можно подробно ознакомиться в презентации профессора, которая прилагается к статье.
– Конечно, в России вложения значительно ниже, чем в мировой практике, – рассказывает Карина Шахгельдян. – Существует условно три области, в которых работают российские стартапы: анализ изображения, цифровая диагностика и всего лишь одна компания работает в прогностической аналитике. В мире их менее 50 штук.
Карина Шахгельдян сформулировала одну из основных проблем, с которыми сталкиваются эксперты в области медицины – это сосредоточенность инженеров, ученых, IT-специалистов в области анализа изображений:
– На это направлено 95-99% усилий. И лишь 1-5 % приходится на прогностическую аналитику, – комментирует Карина Шахгельдян. – Причина в том, что прогностическая аналитика требует от айтишников, математиков глубокого погружения в медицину. А ведь это довольно сложно. В экономику, коммуникацию, даже в социологию вникнуть гораздо проще. Но, к сожалению, если не понимать на теоретическом уровне область медицины – невозможно заниматься прогностической аналитикой.
В заключении своего доклада профессор раскрыла преимущества от применения искусственного интеллекта в медицине и рассмотрела проблемы, с которыми сталкиваются ученые во внедрении интеллектуальных систем:
– Неструктурированные данные, слабая связность разных историй болезней, недоверие врачей, неготовность пациентов использовать ИИ – это примеры лишь некоторых проблем, с которыми могут справиться медицинские информационные системы. Для решения этих проблем обязательно нужно привлекать в проекты новых специалистов. Давать им возможность реализовать свой потенциал. В качестве примера можно привести исследования, в которых принимали активное участие студенты, магистранты, аспиранты, с которыми мы очень активно работали. В этих проектах были задействованы три университета: ВГУЭС, ТГМУ и Школа медицины ДВФУ.
С одним из проектов Карина Шахгельдян не только познакомила слушателей лекции, но и пригласила их поучаствовать в нем. Данный проект создаётся совместно с ИАПУ ДВО РАН, ВГУЭС, ДВФУ и ТГМУ и называется «Разработка гибридной платформы объяснимого искусственного интеллекта для создания принципиально новых систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР), охватывающих широкий спектр заболеваний и пользующихся доверием врачей».
На онлайн-лекции присутствовали более 150 студентов, магистрантов, молодых ученых и специалистов из разных университетов и городов. Магистрант Кафедры информационных технологий и систем Шевченко Никита поделился своими впечатлениями от возможности быть на одном мероприятии с такими знаменитыми исследователями в области Искусственного интеллекта:
– Было очень интересно послушать лекции и погрузиться в текущее положение искусственного интеллекта в целом и особенно в медицине. Полезно было узнать всё напрямую от экспертов, так как они расскажут больше, подробнее и заострят внимание на особых деталях, которые студенты могут упустить, при самостоятельном изучении темы.
Старший преподаватель Кафедры информационных технологий и систем Елена Лаврушина присутствовала в онлайне на всех лекциях Недели Искусственного интеллекта^
– На лекциях присутствовали наши первокурсники не только с IT- направлений подготовки, но и юридических. Очень порадовало то, что тема искусственного интеллекта охватывает такую широкую аудиторию.
Приглашаем посмотреть доклады Кобринского Б.И. и Шахгельдян К.И. на YouTube канале IT-института ВГУЭС.
