El mercado de IA AI en medicina, según el pronóstico de Frost & Sullivan, alcanzará los $ 1.7 mil millones. Para 2021, crecerá otras tres veces, hasta 6.600 millones. Acerca de qué enfermedades se tratarán con la ayuda de inteligencia artificial y qué compañías planean capitalizar esto, en una revisión del Distrito Binario.
Una red neuronal que sabe todo sobre el cáncer.
"Watson, aquí hay un caso tan difícil conmigo, ¿qué me recomiendan?" - Probablemente, los médicos podrían haber recurrido a IBM, así inventado por la inteligencia artificial. La Supercomputadora IBM Watson fue creada en 2011 y lleva el nombre del primer presidente de IBM, Thomas Watson. En 2014, la compañía invirtió mil millones de dólares en el desarrollo de este proyecto. Ahora uno de sus módulos,
Watson for Oncology , se utiliza para diagnosticar y tratar el cáncer.
La tarea principal de Watson (la computadora, no el presidente) es comprender lo que le dicen y buscar la información necesaria en lenguaje natural en las bases de datos. En el caso de Watson for Oncology, esta base de datos incluye más de 600 mil informes y diagnósticos médicos, así como dos millones de páginas de textos de revistas médicas y ensayos clínicos en el campo de la oncología.
Según estos datos, la IA y los registros médicos de un paciente en particular hacen un diagnóstico y le dicen a los médicos cuál es la mejor forma de tratar el cáncer en casos específicos. La información sobre el paciente ingresa a la computadora en forma despersonalizada.
Una red neuronal puede ofrecer varias opciones de tratamiento, el médico tendrá que elegir la mejor.
El médico tratante puede agregar información al sistema. Por ejemplo, escriba: "el paciente tiene sangre en el esputo cuando expectora": la computadora comprenderá lo que se dice y, después de 30 segundos, emitirá un diagnóstico actualizado y un curso de tratamiento actualizado.
En 2016, AI
identificó una forma rara de leucemia en un paciente de 60 años que inicialmente fue diagnosticado con un diagnóstico incorrecto. Para hacer esto, el sistema en 20 minutos estudió 20 millones de artículos científicos sobre el cáncer.
A partir de 2019, IBM Watson for Oncology se usará para tratar el cáncer en veteranos del Ejército de EE. UU. Otros módulos de Watson se utilizan para diagnosticar otras enfermedades. Para 2021, Frost & Sullivan predice que IBM ocupará el 45% del mercado de IA médica, que para entonces será de $ 6.6 mil millones.
En mayo pasado, se informó que Sberbank utilizará IBM Watson en su sistema de seguros. Luego, el "seguro de vida de Sberbank" (la "hija" de Sberbank) concluyó el primer contrato en Rusia con IBM para el uso del sistema Watson for Oncology.
Un robot que enseña a los niños con autismo a sonreír
Un ejemplo de un tipo más tradicional de IA en medicina es QTrobot: un robot para tratar a niños con trastornos del espectro autista. Para estos niños es difícil comunicarse con otras personas: reconocen mal las emociones de otras personas y expresan las suyas. Con la edad, este problema empeora. Si ya no le prestas atención en los primeros años de la vida de un niño, más tarde será mucho más difícil para él lidiar con esto.
QTrobot está destinado a niños mayores de cuatro años. Se comunica con ellos con palabras, gestos y expresiones faciales. Antes de usarlo, puede programarlo fácilmente usted mismo, según el fundador, incluso un padre sin habilidades técnicas puede hacerlo en menos de 20 minutos. Cómo hacer esto se
muestra en dos videos cortos en el sitio web del proyecto. Con la ayuda de un robot, puede enseñarle a un niño a comprender el estado de ánimo de otra persona, comunicarse y realizar tareas simples, como, por ejemplo, en este
video .
La startup LuxAI, que desarrolló el robot, fue creada por investigadores de la Universidad de Luxemburgo en 2016. El prototipo final del robot se presentó un año después, y la primera prueba QTrobot se realizó en 2018: los científicos compararon la sesión de tratamiento de quince niños con autismo de cuatro a 14 años con un robot y un médico. Resultó que los niños prestan más atención al robot: en promedio, lo miraron el doble de tiempo.
El único inconveniente de QTrobot, como muchos otros robots de este tipo, es su precio: en 2017, los desarrolladores dijeron que sería de 5500 euros. Mientras que el robot, sin embargo, no salió a la venta: según
el portal científico IEEE Spectrum, se está sometiendo a pruebas de prueba en centros médicos en Luxemburgo, Francia, Bélgica y Alemania.
"Jarvis" para "personas de hierro" - diabéticos
JARVIS (Just Another Very Intelligent System) es la interfaz de plataforma de voz para diabéticos
Diabnext AI . El nombre del mayordomo de Iron Man, Tony Stark, complementa el sistema CLIPSULIN desarrollado por la compañía. El sistema incluye rastreadores "inteligentes" que están montados en una pluma de insulina y en un glucómetro (un dispositivo para medir el azúcar en la sangre), una aplicación móvil y un programa de computadora para almacenar y analizar registros. En 2017, CLIPSULIN ganó el Premio a la Innovación CES 2017 en la categoría de biotecnología.
El sistema ayuda a un diabético a llevar un diario de su condición: registrar las dosis de insulina, las comidas ingeridas y otros parámetros. Se necesita un diario para que los diabéticos controlen su azúcar en la sangre. Por lo general, las entradas se realizan manualmente, en cuadernos especiales o en aplicaciones móviles. Después de cada comida, el diabético registra la cantidad aproximada de carbohidratos que contiene y la dosis de insulina establecida para ellos. Los rastreadores de CLIPSULIN le permiten hacer esto automáticamente.
El principio de funcionamiento del dispositivo se describe en el
video presentado en el blog de la compañía: un diabético toma fotos del desayuno, y el sistema de reconocimiento de imágenes integrado en el rastreador determina la cantidad de carbohidratos que contiene. Después de eso, el paciente establece una dosis en su pluma de insulina: el número de unidades se fija de inmediato.
Otro medidor está conectado al medidor: al usarlo, puede transferir datos sobre cada medición de azúcar a una aplicación móvil y a una computadora. También puede ingresar otros parámetros en el sistema: los resultados de las pruebas estándar, el nivel de hemoglobina glucosilada, los datos sobre el peso, los ejercicios, etc.
Al mismo tiempo, Jarvis puede responder preguntas de los usuarios y, como cualquier red neuronal, aprende en el proceso de recopilación de datos. Como
explican los desarrolladores, si una persona, por ejemplo, come periódicamente una gran cantidad de pizza, AI analizará cómo este tipo de alimentos afecta los niveles de glucosa en la sangre y ayuda a calcular la dosis de insulina con mayor precisión. Un médico con diabetes persistente también puede acceder a Diabnext si el paciente así lo desea.