O mercado de IA da medicina em medicina, de acordo com a previsão da Frost & Sullivan, chegará a US $ 1,7 bilhão. Até 2021, ele crescerá mais três vezes - até 6,6 bilhões. Sobre quais doenças serão tratadas com a ajuda da inteligência artificial e quais empresas planejam capitalizar isso, em uma revisão do Distrito Binário.
Uma rede neural que sabe tudo sobre o câncer
"Watson, aqui está um caso tão difícil comigo, o que você recomenda?" - Provavelmente, os médicos poderiam ter recorrido à IBM tão inventada pela inteligência artificial. O supercomputador IBM Watson foi criado em 2011 e nomeado após o primeiro presidente da IBM, Thomas Watson. Em 2014, a empresa investiu um bilhão de dólares no desenvolvimento deste projeto. Agora, um de seus módulos, o
Watson for Oncology , é usado para diagnosticar e tratar o câncer.
A principal tarefa de Watson (o computador, não o presidente) é entender o que lhe é dito e procurar as informações necessárias em linguagem natural nos bancos de dados. No caso do Watson for Oncology, esse banco de dados inclui mais de 600 mil relatórios e diagnósticos médicos, além de dois milhões de páginas de textos de revistas médicas e ensaios clínicos no campo da oncologia.
Com base nesses dados, a IA e os registros médicos de um paciente em particular fazem um diagnóstico e informam aos médicos a melhor forma de tratar o câncer em casos específicos. As informações sobre o paciente entram no computador de forma despersonalizada.
Uma rede neural pode oferecer várias opções de tratamento, o médico terá que escolher a melhor.
O médico assistente pode adicionar informações ao sistema. Por exemplo, escreva: “o paciente tem sangue no escarro ao expectorar” - o computador entenderá o que é dito e após 30 segundos emitirá um diagnóstico atualizado e um curso atualizado de tratamento.
Em 2016, a IA
identificou uma forma rara de leucemia em um paciente de 60 anos que foi inicialmente diagnosticado com o diagnóstico errado. Para fazer isso, em 20 minutos, o sistema estudou 20 milhões de artigos científicos sobre câncer.
A partir de 2019, o IBM Watson for Oncology será usado para tratar o câncer em veteranos do Exército dos EUA. Outros módulos Watson são usados para diagnosticar outras doenças. Até 2021, a Frost & Sullivan prevê que a IBM ocupará 45% do mercado de IA médica, que até então será de US $ 6,6 bilhões.
Em maio passado, foi relatado que o Sberbank usará o IBM Watson em seu sistema de seguros. Em seguida, o "seguro de vida Sberbank" (a "filha" do Sberbank) concluiu o primeiro contrato na Rússia com a IBM para o uso do sistema Watson para Oncologia.
Um robô que ensina crianças com autismo a sorrir
Um exemplo de um tipo mais tradicional de IA na medicina é o QTrobot: um robô para tratar crianças com distúrbios do espectro do autismo. É difícil para essas crianças se comunicar com outras pessoas: elas reconhecem mal as emoções de outras pessoas e expressam as suas. Com a idade, esse problema piora. Se você não prestar atenção a ela já nos primeiros anos de vida de uma criança, mais tarde será muito mais difícil para ele lidar com isso.
O QTrobot destina-se a crianças com mais de quatro anos de idade. Ele se comunica com eles com palavras, gestos e expressões faciais. Antes de usá-lo, você pode programá-lo facilmente - de acordo com o fundador, mesmo um pai sem conhecimentos técnicos pode fazê-lo em menos de 20 minutos. Como fazer isso é
mostrado em dois vídeos curtos no site do projeto. Com a ajuda de um robô, você pode ensinar uma criança a entender o humor de outra pessoa, se comunicar e executar tarefas simples - como, por exemplo, neste
vídeo .
A startup LuxAI, que desenvolveu o robô, foi criada por pesquisadores da Universidade do Luxemburgo em 2016. O protótipo final do robô foi apresentado um ano depois e o primeiro teste QTrobot foi realizado em 2018: os cientistas compararam a sessão de tratamento de quinze meninos com autismo de quatro a 14 anos com um robô e um médico. Verificou-se que as crianças prestam mais atenção ao robô: em média, o observavam duas vezes mais.
A única desvantagem do QTrobot, como muitos outros robôs desse tipo, é o seu preço: em 2017, os desenvolvedores disseram que seriam 5500 euros. Embora o robô não tenha sido colocado à venda: segundo
o portal científico IEEE Spectrum, ele está passando por testes em centros médicos no Luxemburgo, França, Bélgica e Alemanha.
"Jarvis" para "pessoas de ferro" - diabéticos
JARVIS (Just Another Very Intelligent System) é a interface da plataforma de voz para diabéticos
Diabnext AI . Nomeado em homenagem ao mordomo do Homem de Ferro, Tony Stark, complementa o sistema CLIPSULIN desenvolvido pela empresa. O sistema inclui rastreadores "inteligentes" montados em uma caneta de insulina e em um glicosímetro (um dispositivo para medir o açúcar no sangue), um aplicativo móvel e um programa de computador para armazenar e analisar registros. Em 2017, o CLIPSULIN ganhou o CES Innovation Award 2017 na categoria biotecnologia.
O sistema ajuda o diabético a manter um diário diário de sua condição: registrar doses de insulina, refeições ingeridas e outros parâmetros. É necessário um diário para os diabéticos controlarem o açúcar no sangue. Normalmente, as entradas são feitas manualmente - em blocos de anotações especiais ou em aplicativos móveis. Após cada refeição, o diabético registra a quantidade aproximada de carboidratos contida nela e a dose de insulina definida para eles. Os rastreadores CLIPSULIN permitem que você faça isso automaticamente.
O princípio de operação do dispositivo é descrito no
vídeo apresentado no blog da empresa: um diabético tira fotos do café da manhã e o sistema de reconhecimento de imagens embutido no rastreador determina a quantidade de carboidrato que ele contém. Depois disso, o paciente define uma dose em sua caneta de insulina: o número de unidades é imediatamente fixo.
Outro rastreador está conectado ao medidor: usando-o, você pode transferir dados sobre cada medição de açúcar para um aplicativo móvel e para um computador. Você também pode inserir outros parâmetros no sistema: os resultados dos testes padrão, o nível de hemoglobina glicada, dados sobre peso, exercícios e assim por diante.
Ao mesmo tempo, Jarvis pode responder às perguntas dos usuários e, como qualquer rede neural, aprende no processo de coleta de dados. Como
explicam os desenvolvedores, se uma pessoa, por exemplo, come muita pizza periodicamente, a IA analisará como esse tipo de alimento afeta os níveis de glicose no sangue e ajuda a calcular a dose de insulina com mais precisão. Um médico com um diabético persistente também pode acessar o Diabnext se o paciente desejar.