МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ДНР

ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. М. ГОРЬКОГО

Кафедра медицинской физики, математики и информатики

РЕФЕРАТ на тему  «Системы искусственного интеллекта на основе использования нейронных сетей в медицинской практике»

Выполнила:

Проверил:

Донецк-2021 год

Вопросы, освещенные в моем реферате:

1. Что такое искусственный интеллект? 2. Отличие искусственного интеллекта от привычного ПО 3. Что такое нейронные сети? 4. Как работают нейронные сети в медицинской сфере? 5. Применение и польза искусственного интеллекта в медицине 6. Искусственный интеллект в российской медицине 

Введение

Внедрение технологий искусственного интеллекта в медицине – один из главных трендов в мире здравоохранения. ИИ и нейросети способны в корне изменить всю мировую медицину: преобразовать систему диагностики, способствовать разработке новых лекарственных препаратов, повысить качество медуслуг в целом и снизить расходы. В перспективе возможности ИИ практически безграничны. Однако прежде чем рассматривать особенности использования технологии в сфере здравоохранения, необходимо разобраться в том, что представляет из себя ИИ.

Что такое искусственный интеллект?

Одно из первых определений ИИ было предложено еще в 80-х годах XX века. Ученые в области теории вычислений Файгенбаум и Барр назвали искусственный интеллект областью информатики, направленной на создание интеллектуальных систем, обладающих возможностями, присущими человеческому разуму. К ним относят возможность обучения, распознавание языка, умение рассуждать и решать различные проблемы. Сегодня к ИИ относят программные средства с набором алгоритмов и методов, которые могут решать интеллектуальные задачи так же, как это сделал бы человек. К примеру, искусственный интеллект способен:

Прогнозировать различные ситуации

Оценивать информацию и формулировать заключительную оценку

Анализировать данные и искать скрытые закономерности

Стоит отметить, что на настоящий момент компьютеру не доступно моделирование сложных процессов высшей нервной системы человека: творчество, эмоции и т.д. Все это может возникнуть со временем и с появлением более сильного искусственного интеллекта. Однако компьютеры уже научились решать задачи так называемого «слабого искусственного интеллекта». Машина может работать по заранее установленным человеком правилам. Кроме того увеличивается количество проектов, в которых компьютеры не только работают по установленным алгоритмам, но также самообучаются, совершенствуются и решают более сложные задачи.

Отличие искусственного интеллекта от привычного по

Не стоит путать обычные программы с ИИ. Первые создаются программистами, которым не нужно обладать информацией обо всех зависимостях между входными параметрами и ответом – полученным результатом. Такие программные продукты прекрасно справляются со многими задачами, в том числе медицинскими – системы используются для расчетов статистик, формирования реестров и т.д. Искусственный интеллект нужен там, где невозможно задать четкие правила и алгоритмы. К примеру, как простая программа может на рентгенологическом снимке выявить наличие патологии? Для решения такой задачи машина должна не проводить расчет по заданным формулам, а самостоятельно выявить формулу по эмпирическим данным, чтобы научиться распознавать болезни. Разработчики при этом работают в первую очередь над подготовкой данных и обучением системы.

Что такое нейронные сети?

Искусственная нейронная сеть – это математическая модель, а также её программное и аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма.

Как работают нейронные сети в медицинской сфере?

Нейронные сети сегодня активно применяются в разработке интеллектуальных систем, в том числе и в медицине, благодаря их способности к обучению. Механизм работы искусственных нейросетей повторяет принцип биологических. В цифровом исполнении нейронная сеть представляет собой граф с тремя и более слоями нейронов, которые соединяются между собой.

В процессе обучения входные нейроны получают данные, обрабатывают их на внутреннем слое нейросети, а на выход поступают результаты. Если полученный результат в процессе обучения не устраивает исследователей, они меняют вес соединений и заново обучают сеть. При этом успешность процесса и достоверность результатов зависит от количества входных данных – чем их больше, тем лучше. Нейросети могут применяться в медицине разными способами. Например, пациент делает запрос «головная боль», «высокая температура», «озноб», а нейронная сеть анализирует тысячи или миллионы карточек других людей и на основе их диагнозов может предположить заболевание у человека, сделавшего запрос. Естественно, нейросеть не может на 100% утверждать, что с названными симптомами у пациента, например, грипп, однако она предполагает такой диагноз в соответствии с заключениями врачей по другим медкартам. Сегодня на основе нейронных сетей разработано множество технологий для медицины, и некоторые из них уже активно применяются в клиниках по всему миру.

Предсказание падения артериального давления с помощью ии

В 2018 году были опубликованы результаты исследований нескольких ученых, разработавших алгоритм прогнозирования аномального падения давления или гипотонии в процессе хирургического вмешательства. Алгоритм разработан с помощью технологий машинного обучения в медицине. Исследователи использовали ИИ, который проанализировал данные более 1300 пациентов, у которых во время операции фиксировалось артериальное давление. Общая продолжительность наблюдения составила почти 546 тысяч минут. С помощью этих данных искусственный интеллект помог подготовить алгоритм прогнозирования гипотонии. Алгоритм повторно проверяли на втором наборе данных других 204 пациентов. ИИ сумел правильно предсказать внезапное падение артериального давления в 84% случаев за 15 минут до падения, в 84% случаев – за 10 минут, и в 87% случаев – за 5 минут. Исследователи считают, что алгоритм можно использовать во время операций, чтобы снизить вероятность возникновения осложнений.