Исследование Google в рамках проекта The Check Up: от инноваций в здравоохранении до реальных условий оказания медицинской помощи.

Искусственный интеллект может сыграть решающую роль в том, чтобы помочь миллиардам людей жить дольше и здоровее. Сегодня на конференции The Check Up наши коллеги рассказали о том, как мы вступаем в новую эру инноваций, направленных на демократизацию научных и клинических исследований.

Быстрые ссылки

• Делиться
  • Скопировать ссылку ×

На протяжении десяти лет мы продвигаем фундаментальные исследования в области компьютерных наук для решения реальных проблем здравоохранения, стремясь к научным и клиническим открытиям. Хотя темпы исследований в области ИИ сегодня поразительны, наше чувство ответственности остается неизменным. Мы придерживаемся высочайших стандартов точности и тесно сотрудничаем с медицинскими работниками, учеными, больницами, представителями органов здравоохранения и академическим сообществом по всему миру, чтобы гарантировать безопасность и полезность наших инноваций.

Для нас будущее искусственного интеллекта в здравоохранении означает высококачественную медицинскую помощь для всех. Вот обзор наших последних достижений, представленных на сегодняшнем мероприятии.

Искусственный интеллект на пути к персонализированному здравоохранению

Искусственный интеллект позволяет врачам оценивать состояние пациентов комплексно и оказывать по-настоящему персонализированную помощь. В сотрудничестве с Fitbit мы провели исследование по всей территории США, чтобы определить, как может выглядеть следующее поколение профилактической медицины с использованием ИИ. Мы обнаружили, что персональный медицинский агент (PHA), имитирующий работу команды специалистов по здоровью, поддерживает долгосрочное здоровье более эффективно, чем приложения, выполняющие только одну задачу — отслеживание шагов или калорий. PHA действует как интегрированная команда, состоящая из специалиста по анализу данных, эксперта в данной области и консультанта по здоровью, предлагая единый интеллект и постоянную поддержку. Мы также обнаружили, что, используя большие мультимодальные модели, мы можем преобразовывать повседневные данные с носимых устройств в персонализированные рекомендации, которые помогают пользователям в вопросах сна, здоровья и физической активности.

Искусственный интеллект как помощник для врачей

Искусственный интеллект обладает потенциалом для повышения качества медицинской помощи и предоставления врачам возможности уделять больше времени своим пациентам.

На прошлой неделе мы поделились результатами двух исследований, проведенных в сотрудничестве с Имперским колледжем Лондона и Национальной службой здравоохранения Великобритании, опубликованными в журнале Nature Cancer , которые показали, как ИИ может улучшить диагностику рака молочной железы. Мы собрали разнообразные глобальные наборы данных и разработали высоконадежные эталонные наборы данных на основе консенсуса врачей-экспертов, что позволило нашим диагностическим моделям достичь экспертного уровня производительности. Наша экспериментальная исследовательская система ИИ выявила 25% «интервальных раков», которые ранее были пропущены — случаев, которые обычно ускользают от традиционных скрининговых обследований и проявляются после появления симптомов. При интеграции этой возможности в существующие рабочие процессы система продемонстрировала потенциал для безопасного снижения рабочей нагрузки на радиологов, позволяя им уделять больше времени непосредственному уходу за пациентами.

воспроизведение видео без звука зацикливание пауза видео без звука зацикливание включение звука видео выключение звука

Наша экспериментальная исследовательская система искусственного интеллекта может помочь радиологам выявлять случаи рака молочной железы.

Мы публикуем результаты работы нашего ИИ в клинических журналах, чтобы обеспечить прозрачность, воспроизводимость и надежность результатов благодаря рецензированию. Эти публикации позволили нам установить связи с глобальной сетью врачей из медицинских исследовательских институтов и офтальмологических больниц в Индии, Таиланде и Австралии. Вместе мы масштабировали нашу модель скрининга диабетической ретинопатии, одной из ведущих причин слепоты, которую можно предотвратить при раннем выявлении, и провели более миллиона скрининговых обследований. Благодаря этим партнерствам пациенты получают диагноз всего за две минуты, что потенциально может спасти им зрение.

Развитие агентного ИИ превращает эту технологию из инструмента в настоящего помощника для медицинских работников. Ярким примером является AMIE, исследовательская многоагентная система, разработанная Google Research и Google DeepMind. Наши последние исследования показали, что она может интерпретировать и анализировать медицинские истории, результаты лабораторных исследований и сложные медицинские изображения. Она выявляет закономерности, которые в противном случае могли бы быть упущены, анализируя всю карту здоровья пациента одновременно. Сейчас мы тестируем AMIE в клинических исследовательских условиях с медицинским центром Beth Israel Deaconess, изучая, как она может помочь снизить нагрузку на сбор анамнеза в режиме реального времени перед визитом пациента, одновременно выявляя неотложные симптомы. Мы также недавно заключили партнерство с Included Health для запуска первого в своем роде одобренного комитетом по этике национального исследования по оценке телемедицины на основе ИИ.

воспроизведение видео без звука зацикливание пауза видео без звука зацикливание включение звука видео выключение звука

Искусственный интеллект как строительный блок для экосистемы разработчиков в сфере здравоохранения.

Мы предпринимаем шаги для расширения возможностей мирового сообщества в масштабировании социальных инноваций. Наша программа Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) предлагает бесплатные модели с открытым исходным кодом и сопутствующие инструменты с открытым исходным кодом, которые помогут разработчикам создавать приложения для здравоохранения нового поколения с поддержкой ИИ.

MedGemma, входящая в состав HAI-DEF, представляет собой набор моделей интерпретации медицинского текста и изображений, поддерживающих многомерную 3D-визуализацию и распознавание речи, специфичное для медицинской сферы. MedGemma превратилась из теоретической исследовательской модели в стартовую площадку для разработки, предназначенную для медицинских работников и исследователей по всему миру.

Недавно Всеиндийский институт медицинских наук в Нью-Дели использовал MedGemma для разработки приложений для амбулаторной сортировки пациентов и дерматологического скрининга. В Сингапуре Министерство здравоохранения дорабатывает MedGemma для создания локально адаптированной мультимодальной модели для первичной и специализированной медицинской помощи, демократизируя доступ к медицинской информации. Ранее в этом году мы запустили конкурс MedGemma Impact Challenge в сотрудничестве с Kaggle, пригласив разработчиков создать прототипы человекоориентированных приложений на основе ИИ и помочь нам преодолеть разрыв между исследованиями в области ИИ и его клиническим применением. Мы получили более 850 заявок и объявим победителей на следующей неделе.

Посмотрите фильм

Ссылка на видео на YouTube

В Индии система MedGemma используется на всех этапах медицинского обслуживания с целью улучшения качества оказания медицинской помощи пациентам со стороны медицинских работников.

Искусственный интеллект как инструмент для улучшения общественного здравоохранения

Наше видение здравоохранения охватывает все уровни — от отдельной клетки до планеты. Сейчас мы используем Google Earth AI — нашу коллекцию геопространственных моделей и наборов данных, предоставляющих глубокую информацию о состоянии планеты, — для исследований в области общественного здравоохранения. Данные PDFM позволяют получить ценную информацию о сложных взаимодействиях между поведением населения и факторами окружающей среды. Этот тип информации может помочь превратить десятилетия исследований в эффективную, проактивную помощь для сообществ.

Например, в связи с ростом вспышек кори исследователи из больницы Маунт-Синай и Бостонской детской больницы/Гарварда объединили наши данные с результатами опросов, чтобы получить оценки охвата вакцинацией MMR среди маленьких детей с высокой степенью детализации, вплоть до уровня почтового индекса. Это выявило очаги недостаточной вакцинации, которые совпадают с недавними вспышками, и может помочь группам общественного здравоохранения проводить более активную локальную информационную работу.

Google Earth AI может помочь специалистам в области общественного здравоохранения понять сложные взаимодействия между поведением населения и факторами окружающей среды, сочетая уникальные данные с региональной или контекстно-специфической информацией о состоянии здоровья.

Искусственный интеллект как ускоритель биомедицинских и научных открытий.

Мы также наблюдаем невероятный прогресс в использовании ИИ в научных методах, с многообещающими предварительными результатами для биомедицинских и биологических исследований. Co-Scientist — совместный проект Google Research, Cloud AI и Google DeepMind — вместе с Gemini Deep Think становятся ценными партнерами в области ИИ для генерации гипотез. Наши исследования в области эмпирического программного обеспечения экспертного уровня, управляемого ИИ, идут еще дальше, позволяя нам переосмыслить процесс научных вычислений как серию параллельных экспериментов, проводимых эволюционным программным агентом. Мы протестировали эти системы на широком спектре междисциплинарных задач, охватывающих области анализа отдельных клеток, общественного здравоохранения и нейронауки.

Опираясь на наш опыт инноваций в области геномики, мы разработали DeepSomatic — инструмент для анализа геномных данных, предназначенный для более точного выявления генетических мутаций, связанных с раком. При тестировании на различных типах рака DeepSomatic выявил ключевые варианты, которые были пропущены предыдущими передовыми инструментами, что открывает нашим партнерам потенциал для улучшения исследований, диагностики и лечения рака.

Новая эра здравоохранения

Мы находимся в процессе глубоких преобразований. Наши исследования в области многомодальных моделей с открытыми весами и многоагентных систем потенциально могут сделать здравоохранение более точным и персонализированным, болезни — более выявляемыми и поддающимися лечению, а экосистемы общественного здравоохранения — более устойчивыми.

По мере продвижения наших прорывных исследований мы продолжаем придерживаться высочайших стандартов научной строгости и ответственно внедрять результаты наших исследований из лаборатории в клиническую практику, тесно сотрудничая с пациентами, медицинскими работниками, государственными чиновниками, исследователями и учеными. Мы считаем, что если мы будем создавать модели и системы, ориентированные на поиск истины, основанные на доказательствах, прозрачности и воспроизводимости, мы увидим как результаты, меняющие жизнь, так и результаты, спасающие жизни. Мы с нетерпением ждем возможности в полной мере использовать преимущества ИИ, чтобы помочь каждому человеку во всем мире жить дольше и здоровее.

Источник: research.google