Это называется S-Race, в Сан-Раффаэле искусственный интеллект на основе клинических данных уже стал реальностью

На ту же тему:

В больнице Сан-Раффаэле — Gruppo San Donato — группа исследователей и ученых во главе с Карло Таккетти и Антонио Эспозито, координаторами стратегической программы ИИ в университете Vita-Salute San Raffaele, сумела «подчинить» искусственный интеллект самой важной потребности человечества: здоровью . Совместно с Microsoft рабочая группа разработала серию моделей — результат анализа, произведенного ИИ, способным детально «фотографировать» состояние здоровья пациентов с одинаковыми патологиями. « Это называется S-Race, — подтверждает профессор Эспозито, — и это передовая цифровая платформа, предназначенная для сбора, классификации, стандартизации и анализа большого количества реальных данных о состоянии здоровья из больницы, обеспечивая полное соблюдение правил конфиденциальности . Основная цель — разработка прогностических моделей для прогнозирования и реагирования на конкретные методы лечения для каждого человека. Эти модели будут поддерживать опыт врачей, позволяя беспрецедентную персонализацию диагностики и лечения многочисленных патологий. В настоящее время платформа уже объединяет 21 проект, посвященный различным клиническим областям, включая онкологию, сердечно-сосудистые и метаболические заболевания, интенсивную терапию и неврологию. Сектор диагностической визуализации также выиграет от этой технологии, оптимизируя анализ и интерпретацию данных».

«Идея S-Race», — объясняет профессор Таккетти изданию Il Foglio, — «родилась в трудные годы пандемии COVID-19. В 2020 году, столкнувшись с огромным наплывом пациентов, Сан-Раффаэле обратился к Microsoft с просьбой о сотрудничестве для создания прогностической модели. Эта модель всего за 30 минут с момента прибытия пациента на прием позволяла нам узнать, нужно ли его госпитализировать из-за тяжести состояния или он может вернуться домой в ближайшее время. Microsoft предоставила группу техников в США, одного в Европе и одного в Италии, мы развернули нашу команду со всеми имеющимися данными и в короткие сроки определили модель, которая с помощью 5 прогностических параметров позволяла врачу определять, относится ли пациент к группе высокого риска или нет». В ходе этого процесса команда разработала стандартизированные протоколы и процедуры в соответствии с правилами и рекомендациями по ответственному использованию ИИ. Так родился первый прототип S-Race — безопасная сертифицированная платформа, способная разрабатывать модели, следуя принципам ответственного и объяснимого ИИ. Работающая с июня 2024 года система S-Race уникальна в мире своей способностью извлекать данные из основных больничных баз данных, включая медицинские записи, классифицировать их в соответствии с международными медицинскими онтологиями и использовать их для разработки моделей «черного ящика» и «белого ящика» (об этом мы поговорим позже).

Давайте попробуем сосредоточиться на том, что привело исследователей из Сан-Раффаэле к такому выбору, а также понять, кто главный: медицина или искусственный интеллект? «В инженерии дважды два всегда равно четырем, — продолжает Таккетти, — но в медицине это неверно, есть дельта неопределенности из-за частичного знания человеческого тела и существования неизвестных переменных. Это делает каждого пациента уникальным, даже с внешне идентичными патологиями. Текущая задача — выявить переменные, которые отличают пациента А от пациента Б, чтобы обеспечить более точный диагноз, прогноз и терапию ». Огромный объем данных о состоянии здоровья, генерируемых каждый год (с ростом на 36 процентов во всем мире), делает ИИ незаменимым инструментом для анализа. Мало того, в чем смысл: во времени, доступном врачам. У онколога есть 20 минут, чтобы провести визит (региональное соглашение), назначить терапию и заполнить медицинскую карту, поэтому мне нужна помощь, и для анализа всех имеющихся данных мне нужен искусственный интеллект. «И вот появляется S-Race, которая решает эту проблему, используя два основных подхода к разработке моделей искусственного интеллекта: модель «черного ящика», где я даю компьютеру ряд данных, и он предоставляет мне решение, не объясняя последовавшие рассуждения, и поэтому я не знаю, почему один пациент идет направо, а другой идет налево. Этот подход, хотя и эффективен, имеет более низкую «объяснимость», что имеет решающее значение в медицине, поскольку из соображений ответственности врач должен объяснить пациенту предлагаемую терапию» .

А модель «белого ящика»? «Вместо этого она похожа на дерево решений, которое позволяет мне следовать логическому пути алгоритма, предлагая большую прозрачность и понимание. Здесь, в Сан-Раффаэле, были определены стандартные процедуры, которые объединяют оба подхода, интегрируя клинические вопросы с возможностями ИИ», — заключает Таккетти. Благодаря дополнительному финансированию Pnrr (D34Health — цифровая диагностика, прогностика и терапия для устойчивого здравоохранения), при соответствующих условиях платформа S-Race может быть экспортирована и вскоре будет доступна другим центрам через «федеративную» систему . Это указывает на будущее, в котором ИИ будет все более ценным союзником медицины, помогая врачам принимать обоснованные и персонализированные решения, но не заменяя человеческий опыт и суждение. В заключение можно сказать: медицина побеждает ИИ, два к одному .

Подробнее по этим темам: