Про искусственный интеллект снято огромное количество фильмов и написано множество книг, в том числе таких, где технология выставляется в качестве злодея-антагониста. Но современные реалии показывают, что ИИ может быть очень полезен человечеству и особенно в период борьбы с коронавирусом.
На наш вопрос «Как могут быть полезны технологии искусственного интеллекта в сложившейся ситуации?» отвечают участники рынка.
Дмитрий Морозов, директор по развитию 3DiVi Inc.:
Технологии трекинга лиц, человека, объектов и ситуаций, разрабатываемые нашей компанией, используются во многих сферах, включая биометрические системы для удаленной верификации субъекта с защитой от подлога и проверки «живости» лица.
Уверен, что подобная эпидемия даст толчок сервисам удаленной юридически значимой биометрической идентификации, когда человек сможет получать сервисы и услуги от государственных и коммерческих организаций без необходимости личного визита.
Артем Артемов, директор компании «Когнитивные системы»:
Во-первых, определимся в терминах ИИ.
Изберем такое: ИИ — совокупность технологий машинного обучения для решения творческих задач.
Исходя из этого, поиск решения «Какой следующий ход в партии человечество-природа выбрать?» — это творческий процесс, который пока не дает ответа. Чем больше искателей, тем больше вариантов будущего мы можем предусмотреть.
На текущий момент «Человеками» создан лишь слабый ИИ, и он является скорее интеллектуальным усилителем, но не заменителем естественного интеллекта (ЕИ). Рост числа творцов, использующих ИИ для поиска ответов, как повышает возможность нахождения решений в условиях ускорения изменяющихся данных, так и создает базис для сильного ИИ. Возможно этого и хочет природа?
Полагая, что вирусы с нами надолго и мир должен меняться, самое важное сейчас для человечества — популяризация ИИ. К тому же его изучение — весьма подходящее занятие для самоизоляции.
Предлагается:
- создать курсы и платить деньги людям за их прохождение;
- создать творческие задачи и платить деньги за их решение с использованием ИИ;
- создать механизмы для использования решений ИИ.
Ну а вкалывают пусть роботы…
Полагая, что вирусы с нами надолго и мир должен меняться, самое важное для человечества — популяризация ИИ
Илья Калагин, к.т.н., руководитель Центра когнитивных технологий «АйТеко»:
В условиях пандемии наибольшее практическое применение получило направление компьютерного зрения. Сегодня с помощью биометрических технологий организуют доступ на предприятия, в учреждения и офисы. Системы распознавания лица последнего поколения не требуют контакта человека с каким-либо устройством, и их внедрение оптимально в неблагоприятной эпидемиологической обстановке. Подобные решения позволяют фиксировать и оперативно реагировать на нарушения условий карантина или установленного режима. Архивы событий могут помочь в отслеживании перемещений заболевших людей и их контактов. Инструменты видеоаналитики найдут применение в медицинских учреждениях и предприятиях для контроля качественного и регулярного мытья рук сотрудниками и ношения персоналом средств защиты, в том числе масок.
Поскольку сегодня миллиарды людей вынуждены оставаться дома, компании начинают активнее внедрять средства автоматизации различных процессов. Роботов используют и в связанных с эпидемией сценариях: в Китае, например, чтобы не подвергать дополнительному риску медицинских работников, автоматизированные системы обеспечивали питанием или лекарствами больных. Роботизированные решения также востребованы для дезинфекции помещений. Становится более распространенным внедрение роботов в неспецифические сценарии, такие как перемещение грузов, управление товарами на складах, доставка конечному потребителю. Сейчас доставка с помощью дронов из инструмента для привлечения внимания превращается в средство реальной защиты клиентов. В разных областях широко применяются мультиагентные системы, позволяющие автоматизировать сложные комплексные процессы.
У нас есть возможность установить первоисточник вброса и запуска информационной волны
В случившемся кризисе искусственный интеллект помогает противостоять волне фейковых новостей о вирусе и эпидемии. Правительства и общества разных стран несут огромный ущерб от подобных информационных атак. Мы видим повышенный спрос на наши решения для автоматической детекции фейкньюс. Алгоритмы обработки естественного языка уже используются для выявления недостоверных и манипулятивных сообщений по формальным, лингвистическим, техническим и другим признакам. У нас есть возможность установить первоисточник вброса и запуска информационной волны. При том объеме сообщений о коронавирусе, который необходимо обрабатывать, использование автоматических систем на основе ИИ становится главным способом борьбы с фейками. В будущем эти инструменты продолжат развиваться: мы видим, насколько наше общество информационно уязвимо в условиях кризисов разной природы.
В новостной ленте часто можно встретить заголовки о попытках применения ИИ для диагностики COVID-19 или разработки вакцины. На мой взгляд, маловероятно, что эти попытки принесут в ближайшем будущем значимые результаты. Инструменты предиктивной аналитики показали невысокую точность для прогнозирования распространения коронавируса на определенной территории. Например, алгоритмы и даже эксперты предсказывали пик эпидемии в одних числах, а на практике мы увидели значительное опережение или отставание от прогноза. Но в целом ситуация пандемии продемонстрировала, насколько инновационные технологии на базе ИИ могут быть эффективны и полезны для человечества. Также несомненно, что переживаемый нами кризис послужит мощным драйвером развития искусственного интеллекта и цифровой трансформации бизнеса, государства и общества.
Михаил Кирюхин, генеральный директор Warden Machinery:
Есть несколько направлений искусственного интеллекта, которые могут применяться при борьбе с пандемиями. В первую очередь, это моделирование и предсказывание в самом широком смысле слова, начиная со свойств белков и реакции возбудителей на различные препараты и заканчивая глобальными изменениями в экономике и социальном состоянии целых государств. Во-вторых, новый толчок получат исследования автономных систем для замены некоторых профессий (например, таксист, курьер и т.п.) и повышения числа людей, которые смогут остаться в карантине. Наконец, в условиях пандемии, распространяющейся воздушно-капельным путём, крайне важно, чтобы ключевые сотрудники, продолжающие работать в этих условиях, соблюдали правила личной безопасности, то есть применяли средства индивидуальной защиты (СИЗ). Детекция СИЗ — один из типовых случаев применения машинного зрения, в частности, мы внедрили аналогичные системы на нескольких крупных предприятиях по всей России. Есть и направления, получившие особую актуальность именно в условиях коронавирусной пандемии, например, контроль соблюдения социальной дистанции (разработан инженерами MIT) или применения антисептиков для обработки рук. Думаю, в ближайшие месяцы после снятия карантина, пока будет сохраняться определенный эпидемиологический риск, спрос на подобные решения значительно вырастет, ведь одна забытая защитная маска может привести к новой вспышке заболеваемости.
Иван Прошин, ведущий специалист data science, д.т.н., компания Bell Integrator:
Применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) — одно из важнейших направлений в решении множества проблем, связанных с COVID-19. Одними из первых технологии ИИ нашли применение в роботизированных комплексах и беспилотниках для дезинфекции ультрафиолетовым светом помещений и распыления дезинфицирующих средств. Дроны обеспечивают не только распыление, но и определение температуры и патрулирование общественных мест. Перерастание заболевания в пандемию обуславливает необходимость применения роботов практически во всех сферах деятельности человека.
Целый ряд систем ИИ различных фирм, оснащенные инфракрасными датчиками, находят применение для бесконтактного и быстрого определения температуры тела людей в общественных местах, как одного из основных симптомов инфицирования COVID-19. Например, технология Baidu позволяет за счет сочетания компьютерного зрения и инфракрасного излучения определять температуру лба у 200 человек за 1 минуту с точностью 0,5 ºС. Системы ИИ Baidu применяют для мониторинга температуры тела человека на Южном железнодорожном вокзале Пекина и на линии №4 пекинского метро.
Разработанные на базе ИИ системы предсказания выживаемости обеспечивают прогноз с точностью более 90%
Для отслеживания вирусов, предсказания и обнаружения COVID-19, оценки риска распространения болезни в Китае и в США с применением технологий ИИ на основе сотен и тысяч источников строятся прогнозы с использований множества факторов о здоровье людей, уровне смертности, доступности лечения. Применение больших данных и искусственного интеллекта включает также отслеживание контактов населения для мониторинга распространения заболеваний. Создаются системы глубокого машинного обучения, обнаруживающие COVID-19 с точностью до 95% и позволяющие втрое сократить время подтверждения диагноза после КТ-сканирования. Разработанные на базе ИИ системы предсказания выживаемости пациентов обеспечивают прогноз с точностью более 90%. Сотрудники, которые работают с китайским правительством, рассказывают о разработке модели на базе свёрточной нейронной сети, предсказывающей разницу между COVID-19, гриппом, вирусной пневмонией и здоровыми случаями с точностью в 86,7%.
В России используется, кроме того, для выявления и оценки влияния основных факторов на заболеваемость COVID-19. Среди основных выделены: пассажиропоток, обстановка внутри семьи, погода и др. Для оценки экономической ситуации и влияния на неё коронавируса в России (Сбербанк) с использованием технологий ИИ построены три модели, учитывающие разные сценарии развития эпидемиологической обстановки.
Существенны перспективы применения технологий ИИ для диагностики, оценки и прогнозирования степени тяжести заболевания, формирования индивидуальных методик и требуемых терапевтических средств для лечения каждого пациента, разработки препаратов, предсказания последствий эпидемии коронавируса, обучения персонала и др.
Юлия Рыжих, директор по маркетингу Just AI:
В общем-то искусственный интеллект поддержал человека в борьбе с коронавирусом еще до того, как все началось. Когда работающая на основе AI платформа мониторинга здоровья BlueDot на неделю раньше, чем ВОЗ и другие официальные ведомства, сообщила о вспышке нового вирусного заболевания в Китае. Для этого BlueDot использовала обработку естественного языка и анализировала тексты сотен тысяч новостных источников и сообщений о здоровье людей и животных. Подразделение искусственного интеллекта Google DeepMind начало составлять прогнозы о белковых структурах коронавируса, а в Пекине, на железнодорожной станции Цинхэ, применили AI-разработку Baidu для дистанционного измерения температуры. И таких новостей теперь масса.
Чат-боты или голосовые роботы с NLU (natural language understanding, понимание естественного языка) помогают пациентам в самодиагностике
Но нам, как разработчикам технологий разговорного ИИ, было особенно интересно наблюдать за тем, что для борьбы с коронавирусом и его последствиями делают представители нашей индустрии. Чат-боты или голосовые роботы с NLU (natural language understanding, понимание естественного языка) снижают нагрузку с горячих линий при учреждениях здравоохранения и даже помогают пациентам в самодиагностике, позволяя врачам тратить драгоценное время не на информирование населения, а на реальную помощь. Например, в одном из медицинских центров Сиэтла, чат-бот с AI стал инструментом для предварительного скрининга и сортировки потенциальных пациентов. За первую неделю он обработал заявки от 40 тысяч человек, классифицируя их по уровню необходимой медицинской помощи. В Бостоне, где время ожидания на горячей линии, посвященной симптоматике и профилактике COVID-19, достигало 30 минут, тоже запустили чат-бота, чтобы он отвечал на волнующие людей вопросы. А в середине апреля своего чат-бота в Facebook Messenger завела и Всемирная организация здравоохранения — вопросы о коронавирусе боту можно задать на английском, французском, испанском и арабском языках.
Разработчики голосовых ассистентов тоже заботятся о своих пользователях: голосовой помощник Алекса от Amazon научилась отвечать на вопросы вроде «Алекса, что делать, если я думаю, что у меня коронавирус?». А еще ее можно попросить петь песню в течение 20 секунд, пока вы тщательно моете руки.
В начале марта, когда ограничительные меры в России еще не были введены, московская мэрия начала рассылать горожанам смс «о состоявшемся контакте с больным коронавирусом» (например, пассажирам «опасных» рейсов) и о необходимости соблюдать режим самоизоляции. Тогда мы предположили, что доносить до граждан рекомендации и проводить ликбез по симптоматике и мерам профилактики гораздо эффективнее в режиме диалога, и разработали демоверсию голосового ассистента. Он обзванивает абонентов и подсказывает, что делать, если человек контактировал с заболевшим, отвечает на вопросы о симптомах, собирает статистику.
Конечно, во время пандемии разговорный AI может принести пользу не только в области healthcare. Мы в Just AI сфокусировались на том, как технологии могут пригодиться бизнесу в условиях нового кризиса. Главная проблема тут — как не потерять клиентов и сэкономить ресурсы. Голосовые роботы и чат-боты помогают компаниям справляться с резким ростом входящих обращений и обработкой заказов, быть с клиентами на связи в любое время, даже в карантине.
Понятно, что времени и возможностей изучать тонкости создания AI-ботов у малого и среднего бизнеса сейчас нет, действовать нужно быстро. Поэтому мы разработали готовые шаблоны чат-ботов и голосовых обзвонов для самых актуальных сценариев в конструкторе Aimylogic. Например, обзвон для подтверждения доставки или информирования (в качестве более выгодной альтернативы смс-оповещениям): заполнив всего несколько строк, бизнес может мгновенно обзвонить сотни клиентов.
А в Китае, где пик эпидемии пройден, бизнес и предприятия возвращаются к жизни, наши коллеги из Just AI China сейчас работают над сценарием голосового обзвона, который поможет властям понять, в каком состоянии находится бизнес в том или ином регионе — кто вернулся к работе, а кто еще нет.
Никита Николаев, операционный директор «Цельс»:
В период пандемии коронавируса чрезвычайно остро стоит ряд проблем: от выявляемости заболевания, назначения своевременного лечения и госпитализации до распределения «острых» пациентов по больницам и отслеживания режима самоизоляции. Давайте разберемся с наиболее популярными примерами использования ИИ во время пандемии.<\p>
Суммарная ошибка данных тест-систем варьируется от производителя к производителю и может достигать 30%
1. Выявление заболевания.
Как многие уже знают, самым популярным инструментом для идентификации COVID-19 являются «тест-системы», где анализ получается путем забора биоматериала слизистой оболочки, например, рта или носа.
Данный инструмент имеет свои плюсы и минусы. К наиболее значимым плюсам стоит отнести его небольшую стоимость, к минусам — низкую точность и время проведения тестирования. Суммарная ошибка данных тест-систем варьируется от производителя к производителю и может достигать 30% (ложноположительные: вам диагностировали болезнь, а фактически ее нет, и ложноотрицательные: у вас есть болезнь, а тест-система не показала ее наличие).
К сожалению, довольно частой является ситуация, что к моменту прихода теста лечить уже некого.
Какие есть альтернативы?
Одним из наиболее точных методов диагностики является компьютерная томография. На данных снимках очаги видны лучше, диагностировать заболевание можно за несколько часов, но каждое исследование стоит в разы дороже тест-системы, да и сами томографы и опытные радиологи есть далеко не везде.
Искусственный интеллект в области КТ-исследований используется довольно давно и уже показал свою состоятельность. Однако, как любой ИИ, он должен базироваться на верифицированных случаях COVID-19, то есть — нужны данные. По состоянию на сегодняшний день (23.04.2020), данные по КТ-исследованиям легких уже доступны. Вот некоторые примеры датасетов:
- https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT
- http://medicalsegmentation.com/covid19/
- https://www.hmhospitales.com/prensa/notas-de-prensa/comunicado-covid-data-save-lives
2. Подбор оптимального сценария лечения.
Задача выбора оптимального лечения и/или времени начала экстренной помощи может быть решена с помощью методов ИИ. Здесь в помощь приходят данные анамнеза (истории болезни). Как правило, это текстовые данные, в которых представлена информация о пациенте, течении его болезни, результаты анализов и лечение.
Сегодня каждый осознает, какую угрозу несет пандемия COVID-19. Однако не стоит забывать, что другие болезни, от которых умирают тысячи людей, никуда не исчезли. Например, в 2018 году от рака молочной железы умерло 22 295 человек на территории РФ («Злокачественные новообразования в России в 2018 году (заболеваемость и смертность») под ред. А.Д. Каприна, В.Д. Старинского, Г.В. Петровой, Москва 2019). Также не стоит забывать и то, что на передовой борьбы с инфекцией находятся рентгенологи, нагрузка на которых кратно выросла. В связи с чем ИИ-системы помощи в принятии врачебных решений требуют еще более высокого уровня точности.
В своей стратегии «Цельс» принял решение сохранить текущий вектор развития и экстренно не внедрять функционал диагностики COVID-19 по ряду причин.
Во-первых, Celsus в декабре 2019 выиграл первый ИИ батл, в котором решения компаний-разработчиков в области исследования медицинских изображений соревновались с реальными врачами и сейчас участвуют в проекте Радиологии Москвы mosmed.ai. Мы сейчас сосредоточены на повышении уровня точности и функционала текущих решений в области маммографии, флюорографии, рентгена лёгких.
Во-вторых, выборки (датасеты) по COVID-19, представляющие КТ исследования, появились совсем недавно. Безусловно, первую версию модели можно продемонстрировать свету довольно быстро, однако это не будет говорить о ее качестве. Как показывает наша практика, чтобы представить действительно качественное решение, требуются как минимум месяцы работы и тесная взаимосвязь с врачами. Функционал по COVID-19 мы планируем добавлять в рамках разработки нашего продукта по КТ лёгких, целью которого является идентификация с указанием локализации различных патологий. Планируемый интервал релиза — в 3–4 квартале 2020 года. О более ранних сроках говорить не приходится, так как мы очень щепетильно подходим к процессу апробации решений и обработке обратной связи от врачей.
Анна Мещерякова, СЕО компании «Третье Мнение»:
«Третье Мнение» — разработчик AI-сервисов для системы здравоохранения. Сегодня технологии искусственного интеллекта способны автоматически выявлять признаки COVID-19 на диагностических исследованиях и способствовать минимизации риска заражения медицинских работников. Экспоненциальный характер распространения COVID-19 стал настоящим вызовом для системы здравоохранения. Новые методические рекомендации требуют оперативного реагирования на признаки заболевания у пациентов и проведения дополнительных диагностических мероприятий. Все это происходит на фоне общего дефицита врачей и медицинских сестер, которые работают в режиме постоянной перегрузки, с высоким риском заражения.
Обученная нейросеть распознаёт двигательную активность пациентов, частоту и длительность визитов медицинского персонала
Наша команда смогла в кратчайшие сроки выпустить обновления базовых продуктов своего портфеля. Так, сервис обнаружения патологий на рентгенограммах грудной клетки, который до пандемии был востребован для выявления признаков пневмонии, туберкулёза и рака лёгкого, доработан, чтобы максимально точно определять признаки вирусной пневмонии. За полтора месяца работы с данными КТ-исследований COVID+ разработчики «Третье Мнение» выпустили модуль «КТ-COVID». Он не только выявляет признаки COVID-19, но и оценивает объём поражения лёгкого. При использовании радиологических AI-сервисов «Третье Мнение» врач обращается к алгоритму непосредственно из своего «рабочего пространства» — исследование обрабатывается нейросетью не более 2 минут. В результате он получает изображение с маркированными на нём патологиями, текстовое заключение, а все отправленные на анализ снимки приоритизируются в «рабочем списке» врача.
«Третье Мнение» первыми в России внедрили решение AI-мониторинга пациентов в инфекционном отделении. Благодаря двухсторонней голосовой связи между пациентом в «грязной зоне» и врачом в «чистой зоне» медицинский специалист в 2 раза снижает число визитов в палату и, как следствие, расход дефицитных средств индивидуальной защиты и риск заражения. Информационная панель мониторинга всех палат отделения выводится на пост медсестры, обученная нейросеть распознаёт двигательную активность пациентов, частоту и длительность визитов медицинского персонала и ряд других важных для качества ухода событий.
Андрей Дорофеев, руководитель отдела государственной сертификации Care Mentor AI:
В условиях стремительно распространяющейся пандемии коронавируса и значительно возросшей нагрузкой на медицинский персонал, особенно актуальным становится вопрос внедрения технологий искусственного интеллекта в медицинскую практику.
Применение искусственного интеллекта в медицинских организациях позволит повысить точность диагностики COVID-19, снизить нагрузку на врачей рентгенологов и обеспечить приоритизацию рассмотрения диагностических изображений пациентов с коронавирусом.
Нейросетевая система уведомляет пользователя о наличии пневмонии (с указанием этимологии) и наносит на диагностическое изображение разметку о локализации изменений легочной ткани
С целью борьбы с COVID-19 в Care Mentor AI разработан программный продукт на основе нейросетевых систем. Он позволяет анализировать КТ-исследования органов грудной клетки и с высокой точностью определять наличие признаков пневмонии, в том числе проводя дифференциальную диагностику пневмоний из-за COVID-19 и вызванных иными инфекционными агентами. По завершению анализа КТ-исследования органов грудной клетки нейросетевая система уведомляет пользователя о наличии пневмонии (с указанием этимологии) и наносит на диагностическое изображение разметку, позволяющую врачу установить локализацию изменений легочной ткани.
Уверен, что в текущей ситуации пандемии, внедрение в медицинскую практику продуктов на основе технологий ИИ является безусловной необходимостью и тем инструментом, который в условиях нехватки медицинских кадров, окажет значительную помощь системе здравоохранения.
Комментарии
(0) Добавить комментарий