|
|
ИИ в медицине. Презентация Microsoft PowerPoint. Тема Применение искусственного интеллекта в современной медицине
Тема: Применение искусственного интеллекта в современной медицине Актуальность: В нашем мире активно развиваются такие области как кибернетика, роботостроение и нейронауки. Синтез этих областей человеческого знания позволяет разрабатывать новейшие технологии для применения их в здравоохранении. Уже сейчас системы искусственного интеллекта можно использовать в диагностике, оперативных вмешательствах и в качестве протезах. Такие технологии более совершенны по сравнению с традиционными методами лечения. Так же, алгоритм более может быть более эффективен в сложных ситуациях, когда имеется высокий риск «врачебной ошибки». Если современные технологии, могут помочь нам в решении вопросов здравоохранения лучше, чем традиционное лечение, то несомненно нужно этим пользоваться. Цель проекта: изучить возможности и применение ИИ на данном этапе развития медицины Задачи: 1) Изучить принцип работы нейроинтерфейсов 2) Привести примеры применения ИИ в диагностике 3) Изучить особенности протезов конечностей 4) Изучить особенности протезов органов чувств 1) Принцип работы нейроинтерфейсов Основная задача нейроинтерфейса — декодировать электрический сигнал, поступающий от мозга. Программа имеет набор «шаблонов», или «событий», состоящий из различных характеристик сигнала: частот колебаний, спайков (пиков активности), локаций на коре и так далее. Программа анализирует поступающие данные и пытается обнаружить в них эти события. От полученного результата, как и от функционала системы в целом, зависят посылаемые далее команды. Примером такого шаблона является вызванный потенциал P300 (Positive 300), часто используемый для так называемых спеллеров — механизмов набора текста при помощи сигналов мозга. Когда человек видит на экране нужный ему символ, через 300 миллисекунд на записи активности мозга можно обнаружить позитивный скачок электрического потенциала. Обнаружив P300, система посылает команду о печати соответствующего символа. При этом с одного раза обнаружить потенциал алгоритм не может из-за зашумленности сигнала случайной электрической активностью. Поэтому символ необходимо предъявить несколько раз, а полученные данные — усреднить. Помимо одномоментного изменения потенциала, нейроинтерфейс может искать изменения в ритмической (то есть осцилляторной) активности мозга, вызванные определенным событием. Когда достаточно большая группа нейронов входит в синхронный ритм колебаний активности, то это можно обнаружить на спектрограмме сигнала в виде ERS (event-related synchronisation). Если же, наоборот, происходит рассинхронизация колебаний, то на спектрограмме присутствует ERD (event-related desynchronisation). В момент, когда человек производит или просто представляет движение рукой, в двигательной коре противоположного полушария наблюдается ERD на частоте колебаний примерно 10–20 герц. Этот и иные шаблоны могут быть заданы программе вручную, но зачастую они создаются в процессе работы с каждым конкретным индивидом. Наш мозг, как и особенности его активности, индивидуален и требует адаптации системы к нему. Большинство нейроинтерфейсов для записи активности используют электроэнцефалографию (ЭЭГ), то есть неинвазивный метод нейровизуализации — в силу его относительной простоты и безопасности. Электроды, прикрепленные к поверхности головы, регистрируют изменение электрического поля, вызванное изменением потенциала дендритов после того, как потенциал действия «перебрался» через синапс. В момент, когда положительные ионы проникают в дендрит, в прилегающей к нему внешней среде образуется отрицательный потенциал. На другом конце нейрона ионы с тем же зарядом начинают покидать клетку, создавая снаружи положительный потенциал, и окружающее нейрон пространство превращается в диполь. Электрическое поле, распространяющееся от диполя, регистрируется электродом. К сожалению, метод обладает рядом ограничений. Череп, кожа и остальные слои, отделяющие нервные клетки от электродов, хоть и являются проводниками, но не настолько хорошими, чтобы не искажать информацию о сигнале. Электроды способны регистрировать только суммарную активность множества соседних нейронов. Основной вклад в результат измерения дают нейроны, расположенные в верхних слоях коры, чьи отростки перпендикулярны к ее поверхности, потому что именно они создают диполь, электрическое поле которого сенсор может уловить лучше всего. Все это приводит к потере информации из глубинных структур и снижению точности, поэтому система вынуждена работать с неполными данными. Инвазивные электроды, имплантируемые на поверхность или непосредственно внутрь мозга, позволяют добиваться куда большей точности. Если нужная функция связана с поверхностными слоями мозга (например, двигательная или сенсорная активность), то имплантация ограничивается трепанацией и прикреплением электродов к поверхности коры. Сенсоры считывают суммарную электрическую активность многих клеток, но этот сигнал не так искажен, как при ЭЭГ. Если же важна активность, расположенная глубже, то электроды внедряют внутрь коры. Возможна даже регистрация активности единичных нейронов при помощи специальных микроэлектродов. К сожалению, инвазивная методика представляет потенциальную опасность для человека и применяется в медицинской практике только в крайних случаях. Однако есть надежда, что в будущем методика станет менее травмирующей. Американская компания Neuralink планирует осуществить идею безопасного внедрения тысяч тонких гибких электродов без сверления черепа, при помощи лазерного луча. Еще несколько лабораторий работают над созданием биоразлагаемых сенсоров, что позволит удалять электроды из мозга. Запись сигнала — это только первый этап. Далее необходимо его «прочесть», чтобы определить намерения, которые за ним стоят. Есть два возможных пути декодирования активности мозга: позволить алгоритму самому вычленить из набора данных релевантные характеристики или же дать системе описание параметров, которые надо искать. В первом случае алгоритм, не ограниченный параметрами поиска, сам классифицирует «сырой» сигнал и найдет элементы, предсказывающие намерения с наибольшей вероятностью. Если, например, испытуемый попеременно думает о движении правой и левой рукой, то программа способна найти параметры сигнала, максимально отличающие один вариант от другого. Проблема этого подхода заключается в слишком высокой многомерности параметров, описывающих электрическую активность мозга, и большой зашумленности данных различными помехами. При втором алгоритме декодирования необходимо заранее знать, где и что искать. Например, в описанном выше примере спеллера P300 мы знаем, что при виде нужного человеку символа электрический потенциал изменяется определенным образом. Мы учим систему искать эти изменения. В подобной ситуации возможность расшифровать намерения человека завязана на наших знаниях о том, как функции мозга закодированы в нейронной активности. Как то или иное намерение или состояние проявляется в сигнале? К сожалению, в большинстве случаев у нас нет ответа на этот вопрос. Нейробиологические исследования когнитивных функций активно ведутся, но тем не менее, мы можем расшифровать очень малую долю сигналов. Мозг и сознание остаются для нас пока «черным ящиком». Сегодня уже существует технология передачи сигналов от компьютера в мозг — CBI (computer-brain interface). Она делает канал связи нейроинтерфейса двусторонним. Информация (например, звук, тактильные ощущения и даже данные о работе мозга) поступает в компьютер, анализируется и через стимуляцию клеток центральной или периферической нервной системы передается в мозг. Все это может происходить полностью в обход естественных органов восприятия и успешно используется для их замещения. По словам Александра Каплана, в настоящее время уже нет теоретических ограничений для оснащения человека искусственными сенсорными «органами», подключенными непосредственно к мозговым структурам. Более того, они активно внедряются в повседневную жизнь человека, например для замещения нарушенных естественных органов чувств. Людям с нарушениями слуха уже сегодня доступны так называемые кохлеарные имплантаты: микрочипы, объединяющие микрофон со слуховыми рецепторами. Начато тестирование ретинальных имплантов для восстановления зрения. По мнению Каплана, нет технических ограничений и для подключения к мозгу любых других сенсоров, реагирующих на ультразвук, изменение радиоактивности, скорости или давления. Проблема в том, что эти технологии приходится полностью основывать на имеющихся у нас знаниях о работе мозга. Которые довольно ограничены. 2) Примеры применения ИИ в диагностике Врачу бывает сложно верно диагностировать заболевание, особенно если у него не слишком много практики или конкретный случай далёк от его профессионального опыта. Тут на помощь может прийти искусственный интеллект, имеющий доступ к базам с тысячами и миллионами историй болезни (и другой упорядоченной информацией). С помощью алгоритмов машинного обучения он классифицирует конкретный кейс, быстро просканирует вышедшую за определённый интервал времени научную литературу по нужной теме, изучит имеющиеся в доступе похожие случаи и предложит план лечения. Более того, ИИ сможет обеспечить индивидуализированный подход, приняв во внимание сведения о генетических особенностях пациента, паттернах движения, собранных его носимыми устройствами, предыдущей истории болезней — всём анамнезе жизни. ИИ вероятно (по крайней мере, на текущем этапе развития технологий) — не заменит врача, но может стать — уже стал — полезным инструментом, помощником в деле диагностики и лечения. IBM Watson for Oncology. IBM Watson — суперкомпьютер, умеющий отвечать на вопросы, сформулированные на естественном языке (то есть не на языке программирования). У него есть доступ к различным источникам данных: энциклопедиям, базам научных статей, антологиям знаний. Благодаря огромным вычислительным мощностям, обработав источники, он выдаёт максимально точный ответ на заданный вопрос. IBM Watson for Oncology — программа применения мощностей IBM Watson для определения оптимальной доказательной основанной на данных стратегии лечения рака. Перед запуском этой программы в Watson для обучения были загружены сотни тысяч медицинских документов, в том числе 25 тысяч историй болезни, более 300 медицинских журналов и более 200 учебников, всего около 15 млн страниц текста. В 2011 году было объявлено о совместном исследовательском проекте IBM и Nuance Communications, результатом которого должен был стать коммерческий продукт для клинического применения в области принятия врачебных решений. В подготовке к клинической практике суперкомпьютеру помогали исследователи-клиницисты из Колумбийского университета (Columbia University) и Университета Мэриленда в Балтиморе (University of Maryland, Baltimore). Google DeepMind Health — подпроект Google DeepMind, применяющий технологии ИИ к медицине. В данный момент известно о сотрудничестве DM Health и лондонской больницей «Мурфилдс Ай» (Moorfields Eye Hospital): тысячи анонимных глазных снимков будут проанализированы с целью найти первичные симптомы слепоты. Также, в сотрудничестве с больницей Университетского колледжа Лондона (University College London Hospital), ИИ будет задействован в проекте по разработке алгоритма, который сможет автоматически различать здоровые и раковые ткани в области головы и шеи. NeuroLex.co. Люди, когда говорят, сообщают значение произносимого не только словами, но и интонацией, промежутками между словами, скоростью и громкостью речи. Из психиатрической практики известно, что психические расстройства обычно сопровождаются определёнными речевыми изменениями. Поэтому можно научить нейронные сети расставлять соответствия между речевыми паттернами и диагнозами (на основе уже имеющейся клинической практики), таким образом сделать процесс установления диагноза более быстрым и точным. 3) Особенности протезов конечностей Ампутация конечности может понадобиться из-за болезни или травмы. Часть тела невозможно сохранить, когда нарушается трофика, отмирают ткани и при других серьезных нарушениях. Решение об операции вытекает из необходимости сохранить человеческую жизнь. Во время оперативного вмешательства хирург, удаляя конечность полностью или частично, определяет доступный фрагмент двигательного нерва и выводит его на сохранившую функции мышцу. Благодаря этому после заживления не нарушается процесс передачи импульсов от головного мозга к конечности, даже в условиях отсутствия последней. Бионические протезы работают с помощью программы, способной улавливать импульс, обрабатывать информацию и превращать ее в движение. Многозадачность «умных» устройств заведомо прописана на языке программирования: взять ложку, нажать на кнопку и так далее. Несмотря на сжатый потенциал, даже такие простые движения можно назвать большим прогрессом. Большинство движений человек осуществляет автоматически. Особенно это касается тех, которые повторяются регулярно и заложены в мышечной памяти: чистка зубов, умывание, приседание, подъем и другие. Можно подумать, что тело само по себе знает, что нужно делать, но в действительности все выглядит по-другому: мысль – первоисточник действия. В момент формулировки мыслительной команды мозг продуцирует импульс, а после с помощью нейронов направляет информационный поток в мышцы, которые необходимо задействовать для реализации процесса. Человек не успевает проследить всю последовательную цепочку таких манипуляций, поскольку они происходят практически мгновенно. С биологической точки зрения, трудностей в связи мозг-мышца быть не может, ситуация с протезом сложнее. Первым сигнал о требуемом движении получает электрод, взаимодействующий в тесном контакте с выведенным на мышцу нервом. После этого полученная информация подвергается анализу в процессоре, встроенном внутри устройства. Протезы ног устроены более сложно. В колено устанавливается нейроскоп, который определяет положение в пространстве, датчики считывают нагрузку, определяют центр тяжести пациента, реагируют на его скорость, видоизменяются. Точность реакции у коленки выше и функций у нее больше, чем у протеза руки. Управление коленкой осуществляется без вашего участия: она сама работает в зависимости от того, как вы ходите, какую нагрузку даете, она просто реагирует на все изменения и подстраивается. Тут самое главное — научиться пользоваться и управлять конечностью. В протез руки устанавливаются датчики, которые считывают с поверхности кожи определенные импульсы и подают сигнал протезу. Датчики ставятся на мышцы-сгибатели и разгибатели, откуда посылается сигнал сжать или разжать кисть, плавно или быстро. У самых простых моделей непропорциональный схват, ими нельзя регулировать скорость схвата, при этом скорость сжатия и разжатия у них одинаковая: подал сигнал, и кисть до конца сжимается или разжимается, нельзя в определенный момент ее остановить и зафиксировать. Второй параметр — щипковый захват. У самых простых кистей в протезе только три рабочих пальца: указательный, средний и большой. Более функциональными кистями можно управлять: в определенный момент времени вы можете остановить ее, ускорить ход и замедлить. В этом случае вы можете делать более сложные вещи: взять яйцо или стакан, при этом не сломав их. Если предмет начинает выпадать, датчики давления автоматически поджимают его, чтобы он не упал. Такие кисти стоят дороже. У еще более дорогих кистей у каждого пальца свой двигатель, все пять фаланг рабочие. Вы можете сжимать в кулак, брать предметы разными схватами — тарелку, листочек, поднос, ключ; большой палец можно переключить в положение «окей». Также в таких кистях есть функция работы с компьютерной мышкой и много других. Коннектор — соединительный элемент кисти с протезом — не рассчитан на очень сильные нагрузки. Нельзя с бионическим протезом брать в спортивном зале стальную тягу на бицепс, протез просто сломается. Для этого делаются специальные спортивные или рабочие протезы. 4) Особенности протезов органов чувств Сетчаточные имплантанты Есть несколько вариантов стимуляции от видеокамеры. Самый эффективный – подключение контактов напрямую к коре головного мозга. Но он же и самый рискованный для здоровья. Другой ход – подсоединение набора электродов к зрительному нерву (т.н. малоинвазивный имплант). Но он требует виртуозной хирургической операции . Искусственную сетчатку «Аргус-2» уже внедрили 18 добровольцам, один из которых – 68-летний Дин Ллойд - живёт с ней уже примерно два года. Он может точно указать пальцем на яркую точку, появляющуюся в произвольном месте тёмного экрана, ходить по белой линии, нарисованной на тёмном полу, и различать общие контуры предметов. Крошечная камера, передающая картинку для Ллойда, почти незаметно вмонтирована в оправу очков (на переносице). Компания Second Sight специализируется на разработке и изготовлении различных имплантов, подключаемых к сетчатке Они позволяют слепым людям, правда с большими ограничениями, видеть различные объекты и их движение в окружающей среде. Обычно в составе таких имплантов есть очки с установленными видеокамерами, которые через преобразователи микропроцессорного блока транслируют изображение на электроды, вживленные в сетчатку глаза. Новый имплант Argus II реализует немного другую идею, позволяя передать на нервные окончания сетчатки глаза слепого человека сигналы, соответствующие изображению, синтезированному компьютером Такому искусственному зрению очень далеко до нормы. Но качества изображения достаточно, чтобы смог воспринять и прочесть слова, написанные шрифтом Брайля. Кохлеарная имплантация – это хирургическое восстановление слуха, в ходе которого в улитку внутреннего уха устанавливается специальный прибор. Он стимулирует сохранные структуры слухового нерва, что способствует восприятию звуков. Нейросенсорная тугоухость является основным показанием для кохлеарной имплантации, поскольку она характеризуется серьёзными повреждениями тканей улитки. Установленный имплант способен восстановить полностью отсутствующий или утраченный слух. Кохлеарный имплантат вживляется в зону за ухом. Электродами он соединяется с улиткой. Принцип работы слуховых аппаратов и имплантов полностью отличается. СА усиливают звуки, а КИ заменяет повреждённые рецепторы улитки. Имплант обеспечивает доставку звуковой информации непосредственно к слуховому нерву при помощи электрической стимуляции. Вывод: таким образом, мы видим, что применении ИИ в современной медицине поможет решить проблемы, которые раннее считались приговором и усовершенствовать уже имеющиеся виды лечения |
|
|
Скачать 0.73 Mb.