Сегодня мы наблюдаем бум в развитии информационных технологий и их постепенное, а порою и революционное внедрение в нашу жизнь

Цифровизация, робототизация, искусственный интеллект, искусственные нейронные сети… Сколько новых понятий и терминов уже сегодня раздвигают горизонты возможного, заставляя задумываться и разбираться в них, искать их прикладное эффективное и безопасное применение. И все же, какими бы многообещающими не были новые технологии – все они являются продуктами жизнедеятельности человека, его разума, работы мозга и мышления.

Что такое нейрон?

Среднестатистический человеческий мозг – это около 86 млрд нейронов, соединенных многочисленными связями (в среднем несколько тысяч связей на один нейрон, однако это число может сильно колебаться). Нейроны – это специальные клетки, способные распространять электрохимические сигналы. Нейрон имеет разветвленную структуру ввода информации (дендриты), ядро и разветвляющийся выход (аксон). Аксоны клетки соединяются с дендритами других клеток с помощью синапсов. При активации нейрон посылает электрохимический сигнал по своему аксону. Через синапсы этот сигнал достигает других нейронов, которые могут в свою очередь активироваться. Нейрон активируется тогда, когда суммарный уровень сигналов, пришедших в его ядро из дендритов, превысит определенный уровень (порог активации).

Нейронные сети

Искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение… Что означают все эти нынче модные направления и термины?

В общем смысле слова, нейронные сети (НС – Neural Networks) – это математические модели, работающие по принципу сетей нервных клеток животного организма. Искусственные НС (ИНС) могут быть реализованы как в программируемые, так и в аппаратные решения. Для простоты восприятия нейрон можно представить, как некую ячейку, у которой имеется множество входных отверстий и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления. На каждый вход нейрона подаются действующие значения, которые затем распространяются по межнейронным связям (синопсисам). У синапсов есть один параметр – вес, благодаря которому входная информация изменяется при переходе от одного нейрона к другому.

Тенденция времени

В последние несколько лет наблюдается взрыв интереса к ИНС. Исследователи – программисты и разработчики аппаратных моделей – создают все новые эффективные креативные программные и аппаратные воплощения, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейробиологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров. А чтобы создать искусственный интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.

Где они применяются

ИНС благодаря способности к обучению, а также тому, что это обусловлено появлением различных способов ускорения их обучения, успешно применяются в самых различных областях нашей жизни: бизнесе, медицине, технике, геологии, физике и пр. ИНС, как исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости, находит все более многочисленные области применения: создание самообучающихся систем производственных процессов, беспилотные транспортные средства, системы распознавания образов, интеллектуальные охранные системы, робототехника, системы мониторинга качества, голосовые интерфейсы взаимодействия, системы аналитики и изобретения во многих других областях, где нужно решать задачи обработки накопленного огромного потока информации – распознавания, прогнозирования, классификации, управления. В настоящее время процесс обучения ИНС стал намного быстрее и проще: стали более мощными возможности технических средств (технологический рост объемов памяти, быстродействия; постоянное накопление баз данных и пр.). Начали активно разрабатываться так называемые «предобученные» нейросети, которые позволяют существенно ускорить процесс внедрения технологии.

Одни плюсы

Впечатляющий успех и интерес к ИНС определяются способностями справляться с такими задачами, как системы распознавания и классификации объектов на изображениях и ландшафтах в исследуемой области, голосовой интерфейс взаимодействия для интернета вещей, видеоаналитика, самообучающиеся системы, оптимизирующие управление материальными потоками или расположением объектов; интеллектуальные; самообучающиеся системы управления производственными процессами и устройствами (в том числе робототехническими), универсальный перевод «на лету» для конференций и персонального использования и пр. И если пока что рано говорить о том, смогут ли когда-то нейросети полностью воспроизвести возможности человеческого мозга, вероятность того, что в ближайшее десятилетие ИНС смогут заменить человека на четверти существующих профессий, все больше становится похожей на правду.

Искусственный интеллект

Что же такое искусственный интеллект? Под искусственным интеллектом (ИИ) разработчики понимают способность машины имитировать умное поведение людей, то есть – умение ориентироваться в меняющемся контексте и принимать с учетом этих изменений оптимальные, позволяющие достичь цели решения. Врачу бывает сложно верно диагностировать заболевание, особенно если у него не слишком много практики или конкретный случай далек от его профессионального опыта. Тут на помощь может прийти ИИ, имеющий доступ к базам с тысячами и миллионами историй болезни (и другой упорядоченной информацией, в том числе свежим статьям, учебникам, специализированной медицинской литературе). С помощью алгоритмов машинного обучения ИИ классифицирует конкретный кейс, быстро просканирует вышедшую за определенный 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 – всем анамнезе жизни. ИИ вероятно (по крайней мере, на текущем этапе развития технологий), не заменит врача, но может стать и уже становится полезным инструментом, помощником в деле диагностики и лечения.

Зачем он нужен в медицине

Медицина, ориентировавшаяся ранее в основном на лечение острых заболеваний, теперь сможет больше внимания уделять недугам хроническим, многие из которых не так давно и болезнями не считались. Уже сегодня быстро растут объемы медицинских данных, приходит сознание, что от скорости и качества анализа зависит здоровье и качество жизни пациента. Врачи часто сталкиваются с необходимостью лечить ожирение, депрессии, болезни пожилого возраста. Диабет, сердечная недостаточность, аутоиммунные расстройства все чаще диагностируются вне фазы обострения, на самых ранних стадиях, причем речь идет не только о поддерживающей терапии, но и о возможности полностью излечить, исправить эти системные сбои организма. Развивается превентивная медицина, позволяющая распознать предрасположенность к определенным типам заболеваний еще до их проявления, и необходимой актуальности своевременно принять меры. И все это – работа для ИИ.

Прогноз для стоматологии

Исследователи, занимающиеся ИНС, делают прогнозы, что уже в ближайшее время быстро будет развиваться применение нейронных сетей и в стоматологии. Это направление позволит проводить более быстрый анализ большого количества необходимой профессиональной прицельно-ориентированной информации, а главное – сможет направлять и давать подсказки врачам в решении сложных клинических задач.

Материал подготовила по данным
интернет-источников Галина Масис

Но и решать более важные задачи - например, искать новые лекарства. The Village обратился к экспертам, чтобы узнать, в чем заключаются особенности технологии и как ее используют отечественные компании и университеты.

Что такое нейронные сети?

Чтобы понять, какое место нейронные сети занимают в мире искусственного интеллекта и как они связаны с другими технологиями создания интеллектуальных систем, начнем с определений.

Нейронные сети - один из методов машинного обучения, основы которого зародились в 1943 году, еще до появления термина «искусственный интеллект». Представляют собой математическую модель, отдаленно напоминающую работу нервной системы животных.

По словам старшего научного сотрудника университета Иннополис Станислава Протасова, наиболее близким аналогом человеческого мозга являются сверточные нейронные сети, придуманные математиком Яном Лекуном. «Они лежат в основе многих приложений, претендующих на звание искусственного интеллекта, - например, в FindFace или Prisma», - отмечает он.

Машинное обучение - подраздел искусственного интеллекта на пересечении математики и компьютерных наук. Он изучает методы построения моделей и алгоритмов, основанных на принципе обучения. Машина анализирует скормленные ей примеры, выделяет закономерности, обобщает их и строит правила, с помощью которых решаются разные задачи - например, предсказания дальнейшего развития событий или распознавания и генерации изображений, текста и речи. Помимо нейросетей, здесь также применяются методы линейной регрессии, деревья решений и другие подходы.

Искусственный интеллект - раздел компьютерной науки о создании технологических средств для выполнения машинами задач, которые раньше считались исключительно прерогативой человека, а также обозначение таких разработок. Направление официально оформилось в 1956 году.

Александр Крайнов

Что можно назвать искусственным интеллектом, а что нет - вопрос договоренностей. Человечество по большому счету так и не пришло к однозначной формулировке, что такое интеллект вообще, не говоря уже об искусственном. Но если обобщить происходящее, то можно говорить о том, что искусственный интеллект - это глубокие нейронные сети, решающие сложные задачи на уровне, близком к уровню человека, и в той или иной степени самообучающиеся. При этом под самообучением здесь понимается способность самостоятельно извлекать полезный сигнал из сырых данных.

В каком состоянии сейчас находится отрасль?

По оценкам аналитического агентства Gartner, машинное обучение сейчас находится на пике завышенных ожиданий. Характерный для этого этапа ажиотаж вокруг новой технологии приводит к излишнему энтузиазму, который оборачивается неудачными попытками ее повсеместного использования. Предполагается, что на избавление от иллюзий отрасли понадобится от двух до пяти лет. По мнению российских экспертов, в скором времени нейросетям придется пройти проверку на прочность.

Сергей Негодяев

управляющий портфелем Фонда развития интернет-инициатив

Хотя ученые занимаются формализацией и разработкой нейросетей уже 70 лет, можно выделить два переломных момента в развитии этой технологии. Первый - 2007 год, когда в Университете Торонто создали алгоритмы глубокого обучения многослойных нейронных сетей. Второй момент, спровоцировавший сегодняшний бум, - это 2012 год, когда исследователи из того же университета применили глубинные нейросети и выиграли конкурс ImageNet, научившись распознавать объекты на фото и видео с минимумом ошибок.

Сейчас компьютерных мощностей хватает для решения если не любых, то подавляющего большинства задач на базе нейросетей. Теперь главное препятствие - нехватка размеченных данных. Условно говоря, чтобы система научилась распознавать закат на видео или фотографиях, ей надо скормить миллион снимков заката, указав, где именно он находится в кадре. Например, когда вы загружаете в Facebook фотографию, ваши друзья распознают на ней котика в лучах закатного солнца, а социальная сеть видит в ней набор меток: «животное», «кот», «деревянный», «пол», «вечер», «оранжевый». У кого данных для обучения окажется больше, у того нейросеть и будет умнее.

Андрей Калинин

руководитель «Поиска Mail.Ru»

Развлекательные приложения на основе нейросетей - например, наши Artisto или Vinci - это только вершина айсберга, а заодно отличный способ продемонстрировать их возможности широкой аудитории. На самом деле нейросети способны решать целый ряд сложнейших задач. Наиболее «горячие» направления сейчас - это автопилоты, голосовые помощники, чат-боты и медицина.

Александр Крайнов

глава службы компьютерного зрения «Яндекса»

Можно сказать, что бум нейросетей уже настал, но на пик он еще не вышел. Дальше будет только интереснее. Самые перспективные направления сегодня - это, пожалуй, компьютерное зрение, диалоговые системы, анализ текстов, робототехника, беспилотный транспорт и генерация контента - текстов, изображений, музыки.

Перспективные сферы для внедрения нейросетей

Транспорт

Робототехника

Биотехнологии

Сельское хозяйство

Интернет вещей

Медиа и развлечения

Лингвистика

Безопасность

Влад Шершульский

директор программ технологического сотрудничества Microsoft в России

Сегодня уже случилась нейронная революция. Иногда даже трудно отличить фантастику от реальности. Представьте себе автоматизированный комбайн со множеством камер. Он делает по 5 тысяч снимков в минуту и через нейросеть анализирует, сорняк перед ним или зараженное вредителями растение, после чего решает, как поступить дальше. Фантастика? Уже не совсем.

Борис Вольфсон

директор по развитию HeadHunter

Вокруг нейросетей есть определенный хайп и, на мой взгляд, немного завышенные ожидания. Мы еще пройдем через этап разочарования, прежде чем научимся их эффективно использовать. Многие прорывные результаты исследований пока не очень применимы в бизнесе. На практике зачастую разумнее использовать другие методы машинного обучения - например, различные алгоритмы, основанные на деревьях решений. Наверное, это выглядит не так захватывающе и футуристично, но эти подходы очень распространены.

Чему учат нейронные сети в России?

Участники рынка согласны, что многие достижения нейронных сетей пока применимы лишь в академической сфере. За ее пределами технология используется преимущественно в развлекательных приложениях, которые и подогревают интерес к теме. Тем не менее российские разработчики учат нейросети и решению социально-значимых и бизнес-задач. Остановимся подробнее на некоторых направлениях.

Наука и медицина

Школа анализа данных «Яндекса» участвует в эксперименте CRAYFIS совместно с представителями «Сколково», МФТИ, ВШЭ и американских университетов UCI и NYU. Его суть состоит в поиске космических частиц сверхвысокой энергии с помощью смартфонов. Данные с камер передаются ускоренным нейросетям , способным зафиксировать следы слабо взаимодействующих частиц на снимках.

Это не единственный международный эксперимент, в котором задействованы российские специалисты. Ученые университета Иннополис Мануэль Маццара и Леонард Йохард участвуют в проекте BioDynaMo . Заручившись поддержкой Intel и ЦЕРН, они хотят создать опытный образец, способный воспроизвести полномасштабную симуляцию мозговой коры. С его помощью планируется повысить эффективность и экономичность экспериментов, в которых требуется наличие живого человеческого мозга.

Профессор Иннополиса Ярослав Холодов участвовал в разработке компьютерной модели, способной в десятки раз быстрее предсказать образование белковых связей. С помощью этого алгоритма можно ускорить разработку вакцин и лекарств. В этой же сфере отметились разработчики из Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ. Они использовали генеративные состязательные сети , обученные придумывать молекулярные структуры, для поиска веществ, которые могут оказаться полезными при различных болезнях - от онкологии до сердечно-сосудистых заболеваний.

Красота и здоровье

В 2015 году российская компания Youth Laboratories запустила первый международный конкурс красоты Beauty.AI . Фотографии участников в нем оценивались нейросетями. При определении победителей они учитывали пол, возраст, национальность, цвет кожи, симметричность лица и наличие или отсутствие у пользователей морщин. Последний фактор также подтолкнул организаторов к созданию сервиса RYNKL , позволяющего отследить, как старение влияет на кожу и как с ним борются различные препараты.

Также нейросети применяются в телемедицине. Российская компания «Мобильные медицинские технологии », управляющая проектами «Онлайн Доктор » и «Педиатр 24/7 », тестирует бота-диагноста, который будет полезен как пациентам, так и врачам. Первым он подскажет, к какому специалисту обратиться при тех или иных симптомах, а вторым поможет определить, чем именно болен пришедший.

Оптимизация бизнес-процессов и рекламы

Российский стартап Leadza сумел применить нейросети для более эффективного распределения бюджета на рекламу в Facebook и Instagram. Алгоритм анализирует результаты прошедших кампаний, строит прогноз ключевых метрик и на их основе автоматически перераспределяет расходы таким образом, чтобы интернет-магазины смогли получить больше клиентов за меньшую стоимость.

Команда GuaranaCam задействовала технологии машинного обучения для оценки эффективности размещения товаров и рекламных материалов в офлайне. Система работает на базе облака Microsoft Azure и анализирует покупательское поведение по камерам видеонаблюдения. Владельцы бизнеса получают отчет о состоянии торговли в режиме реального времени. Проект уже применяется в торговом центре «Мега Белая Дача».

На этом успешные отечественные примеры использования нейросетей в бизнесе не заканчиваются. Компания LogistiX , экспериментирующая с технологиями создания искусственного интеллекта с 2006 года, разработала систему оптимизации работы склада . В ее основе лежит обучающаяся нейронная сеть, которая анализирует полученные с фитнес-трекеров данные о работниках и перераспределяет между ними нагрузку. Теперь команда учит нейросети различать брак.

Холдинг «Белфингрупп » пошел еще дальше. Его «дочка» BFG-soft создала облачную платформу BFG-IS, позволяющую управлять предприятием с помощью его виртуальной модели. Последняя строится автоматически на основании собранных системой данных о производстве и не только показывает, как лучше организовать процессы с учетом заданных целей, но и прогнозирует последствия любых изменений - от замены оборудования до введения дополнительных смен. В конце 2016 года Фонд развития интернет-инициатив решил вложить в компанию 125 миллионов рублей.

Рекрутинг и управление персоналом

Российский агрегатор рекрутеров Stafory заканчивает обучение рекуррентной нейронной сети , способной не только давать односложные ответы на вопросы кандидатов, но и вести с ними полноценный разговор о заинтересовавшей вакансии. А команда портала SuperJob тестирует сервис, который предсказывает, какие из сотен однотипных резюме окажутся востребованы конкретным работодателем.

Транспорт

Российский разработчик интеллектуальных систем Cognitive Technologies применяет нейронные сети для распознавания транспортных средств, пешеходов, дорожных знаков, светофоров и других объектов, попадающих в кадр. Также компания собирает данные для обучения нейросети для беспилотного автомобиля . Речь идет о десятках тысяч эпизодов, описывающих реакцию водителей на те или иные критические ситуации на дорогах. В итоге система должна сформулировать оптимальные сценарии поведения авторобота. Такие же технологии применяются и для создания умного сельскохозяйственного транспорта.

Кроме того, нейронные сети могут использоваться в сфере транспорта и другим образом. Летом 2016 года «Яндекс» добавил в принадлежащую ему доску объявлений «Авто.ру » функцию автоматического определения модели машины по ее фото. На тот момент система знала 100 марок.

Психология и безопасность

Российский стартап NTechLab , обошедший Google в международном конкурсе алгоритмов распознавания лиц The MegaFace Benchmark , использовал технологии машинного обучения в приложении FindFace . Оно позволяет найти человека в социальных сетях по фотографии. Зачастую пользователи обращаются к сервису для выявления фейков, но он может быть полезен и правоохранителям. С его помощью уже установили личность нескольких преступников, в том числе захватчика Ситибанка в Москве. Бизнес-версия FindFace.Pro предоставляется компаниям, заинтересованным в идентификации клиентов. Сейчас систему доучивают определять пол, возраст и эмоции окружающих, что может быть полезно не только при общении с клиентами, но и при управлении персоналом.

Аналогичным образом нейросети применяются и еще одной российской компанией - VisionLabs . Она использует технологии распознавания лиц для обеспечения безопасности в банках и формирования специальных предложений для наиболее лояльных клиентов различных розничных точек.

В схожем направлении работает стартап «Эмотиан ». Он дорабатывает систему определения эмоционального состояния городов. Пока нейросеть вычисляет наиболее счастливые районы по публикациям в социальных сетях, однако в дальнейшем компания собирается учитывать и биометрические данные с камер.

Медиа и творчество

Одним из основных игроков на российском рынке нейронных сетей является «Яндекс». Компания использует машинное обучение не только в своих поисковых сервисах, но и в других продуктах. В 2015 году она запустила рекомендательную систему «Дзен », которая формирует ленту из новостей, статей, фотографий и видео, основываясь на интересах конкретного пользователя. Чем чаще он обращается к отобранным алгоритмом материалам, тем точнее нейросеть определяет, что еще ему может понравиться.

Кроме того, «Яндекс» экспериментирует и с творчеством. Сотрудники компании уже успели применить нейросетевой подход к поэзии , а затем и

В СССР искусственным интеллектом в медицине занимались с конца 1970-х годов - в институте кибернетики украинской РАН и в московском институте прикладной информатики. Сейчас над этой темой работает академик Александр Кулешов, ректор Сколковского института науки и технологий.

На Западе вершиной подобных разработок стал суперкомпьютер IBM Watson. Он умеет анализировать медкарты и выявлять потенциальные риски для конкретного пациента. Также система оказывает информационную поддержку онкологам, помогая им подобрать варианты лечения. Этим она повышает компетенцию врачей - IBM Watson сопровождает свои заключения ссылками на релевантные научные статьи и клинические случаи. Сейчас эта платформа помогает ставить диагнозы в 16 онкологических центрах США и Канады.

На днях российские эксперты обсудили будущее искусственного интеллекта в медицине на конференции в «Яндексе», организованной порталом MedAboutMe. Rusbase записал самые важные тезисы о том, как айтишники помогут отечественным врачам лечить нас лучше.

Чем нейросети помогут медицине?

«Яндекс» пока не использует свои наработки в медицине, но уже знает, какую пользу ей может принести. Дело в том, что задача анализа звуков и изображений широко распространена в медицинской диагностике - это рентгены, УЗИ, МРТ, анализы крови и т.д. Можно научить нейронную сеть выявлять патологии лучше опытных медсестер и лаборантов. Машина учится непрерывно 24 часа в сутки, не устает и не болеет.

Все это может быть сделано очень качественно и - что важнее всего - дистанционно (например, в столичном медицинском центре). Такая технология поднимет диагностику на другой уровень. Для этого не требуется создавать ничего нового, нужно просто приспособить имеющиеся алгоритмы и железо. А искусственный интеллект, который заменит врача, будет ставить диагнозы и предсказывать эпидемии - это уже на послезавтра (Андрей Себрант, директор по маркетингу сервисов «Яндекса») .

С 2010 года в России создано 500 сосудистых центров, но мало подготовленных специалистов. Им очень нужна машинная обработка томограмм, которая поможет быстрее и правильнее принимать решения. Если правильно определить тип инсульта (всего более 100) в течение трех часов, 90% пациентов возвращаются к полноценной жизни. Промедление приводит к смерти или инвалидности с дорогостоящей реабилитацией. Если соединить технологии «Яндекса» с протоколами оказания медпомощи, можно резко снизить смертность от инсультов. Для этого нужны лишь воля и организационные усилия (Олег Симаков, член экспертного совета Минздрава по использованию ИКТ в здравоохранении) .

Основная причина смерти в мире - сердечно-сосудистые заболевания. Ощущения боли в сердце возникают гораздо позже, чем их причины. Можно предсказывать гипертонические кризы с помощью датчиков, но их невозможно долго носить - через пару дней на коже начинается раздражение от электродов. К тому же при ношении датчиков возникает много помех и шумов, затрудняющих диагностику. Нужно переходить от внешних датчиков к инвазивным, но это дорого. Лечащий врач не может все время смотреть на монитор. Нужна нейронная сеть, которая будет анализировать сердечный ритм и выявлять ишемию. Причем она должна обучаться на данных каждого конкретного пациента (Олег Симаков) .

Где взять медицинские данные для обучения ИИ?

У государства монополия на медицинскую информацию, но нет возможности правильно ее собирать и хранить. Вряд ли оно захочет делиться накопленными данными с рынком, но их обработка требует больших инвестиций. Например, проект IBM Watson тратит на R&D на порядка $6 млрд в год. У Минздрава таких бюджетов нет, поэтому для анализа медицинских данных россиян нужно государственно-частное партнерство (Константин Горбач, руководитель направления здравоохранения в IBM) .

Пока в России нет данных, пригодных для обработки искусственным интеллектом. Сегодня в стране 38 млн электронных медкарт, но их заполнили по разным классификаторам, что осложняет их анализ. Кроме того, при ФАНО и Минздраве работает 80 НИИ с медицинским уклоном, каждый из которых пытался создать свой информационный массив. Анализ интегрированных медкарт (когда разные медучреждения объединяют свои данные об одном и том же человеке) позволил бы выявить географически обусловленные заболевания, например, болезни легких в Кемерово и Воркуте (Олег Симаков) .

На днях стало известно о том, что фитнес-браслет впервые спас человеку жизнь . Данные с гаджета помогли врачам правильно выбрать тактику лечения. Обычно они вынуждены опираться на рассказ пациента. В России зарегистрировано крайне мало медицинских приборов, которые могут дистанционно передавать показания. Их очень сложно зарегистрировать, чтобы использовать для мониторинга здоровья. Надо преодолеть бюрократические барьеры. В мире в прошлом году насчитывалось примерно 22 тысячи гаджетов для здоровья (Олег Симаков) .

Когда искусственный интеллект станет полноценным врачом?

Чтобы называться электронным врачом, искусственному интеллекту нужны рефлексия и эмпатия, то есть этика. Причем в области формализации этики произошел не меньший прогресс, чем в обработке изображений. Понимание того, как программировать этику и как принимаются решения, продвинулось очень сильно (Владислав Шершульский, директор программ технологического сотрудничества Microsoft в России) .

Для создания универсального ИИ не хватает хорошей постановки задачи, поэтому она решается кусочками. Хотя эти кусочки очень интересные: победа ИИ в го - это история про очень качественную искусственную интуицию. А в «Яндексе» алгоритм обучили чувству прекрасного. Проблема создания полноценного ИИ не столько в ресурсах, сколько в том, что мы задачу не можем поставить (Андрей Себрант) .

Несмотря на непревзойденную компетенцию, IBM Watson - всего лишь ассистент, а принятие решений остается за человеком. Вопрос не в качестве диагностики, а в ответственности за пациента (Константин Горбач) .

Когда в России разрешат телемедицину?

В этом году. Сейчас эксперты работают над текстом федерального закона о телемедицине (поправки в 323-ФЗ). Документ легитимизирует удаленные консультации и мониторинг пациентов (юристы категорически против дистанционного лечения и диагностики). Если законопроект успеют внести в Госдуму за две недели, он будет принят в весеннюю сессию (Олег Симаков) .

Как виртуальная реальность помогает медицине?

Виртуальная реальность прямо сейчас используется для обучения врачей. Операции лучших хирургов снимаются давно, но зрители не видят их с позиции врача. А в виртуальном шлеме видно все движения от первого лица. Степень погружения такова, что новые методы хирургии будут усваиваться гораздо быстрее. Результат - спасенные жизни (Андрей Себрант) .

- 26.76 Кб

Нейронные сети в медицине

Александр Ежов, Владимир Чечеткин

Институт инновационных и термоядерных исследований, Троицк

[email protected]

Конкретные системы

Борьба с раком

Нейросистемы, генетика и молекулы

Нейросети шагают по планете

Вместо заключения

Острая боль в груди. Скорая помощь доставляет больного в приемный покой, где дежурный врач должен поставить диагноз и определить, действительно ли это инфаркт миокарда. Опыт показывает, что доля пациентов, перенесших инфаркт среди поступивших с аналогичными симптомами, невеликa. Точных методов диагностики, тем не менее, до сих пор нет. Электрокардиограмма иногда не содержит явных признаков недуга. А сколько всего параметров состояния больного могут так или иначе помочь поcтавить в данном случае правильный диагноз? Более сорока. Может ли врач в приемном покое быстро проанализировать все эти показатели вместе с взаимосвязями, чтобы принять решение о направлении больного в кардиологическое отделение? В какой-то мере эту задачу помогают решать нейросетевые технологии.

Статистика такова: врач правильно диагностирует инфаркт миокарда у 88% больных и ошибочно ставит этот диагноз в 29% случаев. Ложных тревог (гипердиагностики) чересчур много. История применения различных методов обработки данных для повышения качества диагностики насчитывает десятилетия, однако лучший из них помог сократить число случаев гипердиагностики лишь на 3%.

В 1990 году Вильям Бакст из Калифорнийского университета в Сан-Диего использовал нейронную сеть - многослойный персептрон - для распознавания инфаркта миокарда у пациентов, поступающих в приемный покой с острой болью в груди. Его целью было создание инструмента, способного помочь врачам, которые не в силах справиться с потоком данных, характеризующих состояние поступившего больного. Другой целью может быть совершенствование диагностики. Свою задачу исследователь усложнил, поскольку анализировал данные только тех пациентов, кого уже направили в кардиологическое отделение. Бакст использовал лишь 20 параметров, среди которых были возраст, пол, локализация боли, реакция на нитроглицерин, тошнота и рвота, потение, обмороки, частота дыхания, учащенность сердцебиения, предыдущие инфаркты, диабет, гипертония, вздутие шейной вены, ряд особенностей ЭКГ и наличие значительных ишемических изменений.

Сеть продемонстрировала точность 92% при обнаружении инфаркта миокарда и дала только 4% случаев сигналов ложной тревоги, ошибочно подтверждая направление пациентов без инфаркта в кардиологическое отделение. Итак, налицо факт успешного применения искусственных нейронных сетей в диагностике заболевания. Теперь необходимо пояснить, в каких параметрах оценивается качество диагноза в общем случае. Предположим, что из десяти человек, у которых инфаркт действительно есть, диагностический метод позволяет обнаружить заболевание у восьми. Тогда чувствительность метода составит 80%. Если же мы возьмем десять человек, у которых инфаркта нет, а метод диагностики заподозрит его у трех человек, то доля ложных тревог составит 30%, при этом дополнительная к нему характеристика - специфичность метода - будет равна 70%.

Идеальный метод диагностики должен иметь стопроцентные чувствительность и специфичность - во-первых, не пропускать ни одного действительно больного человека и, во-вторых, не пугать здоровых людей. Чтобы застраховаться, можно и нужно стараться прежде всего обеспечить стопроцентную чувствительность метода - нельзя пропускать заболевание. Но в это оборачивается, как правило, низкой специфичностью метода - у многих людей врачи подозревают заболевания, которыми на самом деле пациенты не страдают.

Нейронные сети для задач диагностики

Нейронные сети представляют собой нелинейные системы, позволяющие гораздо лучше классифицировать данные, чем обычно используемые линейные методы. В приложении к медицинской диагностике они дают возможность значительно повысить специфичность метода, не снижая его чувствительности.

Вспомним, что нейронная сеть, диагностирующая инфаркт, работала с большим набором параметров, влияние которых на постановку диагноза человеку невозможно оценить. Тем не менее нейросети оказались способными принимать решения, основываясь на выявляемых ими скрытых закономерностях в многомерных данных. Отличительное свойство нейросетей состоит в том, что они не программируются - не используют никаких правил вывода для постановки диагноза, а обучаются делать это на примерах. В этом смысле нейросети совсем не похожи на экспертные системы, разработка которых в 70-е годы происходила после временной "победы" Искусственного Интеллекта над тем подходом к моделированию памяти, распознавания образов и обобщения, который основывался на изучении нейронной организации мозга.

Одной из наиболее известных из разработанных экспертных систем, действие которых основывалось на знаниях, извлеченных у экспертов, и на реализации процедур вывода, была система MYCIN. Данную систему разработали в Стэнфорде в начале 70-х годов для диагностики септического шока. Половина больных умирала от него в течение суток, а врачи могли обнаруживать сепсис лишь в 50% случаев. MYCIN, казалось, была подлинным триумфом технологии экспертных систем - ведь она позволяла обнаружить сепсис в 100% случаев. Однако после более внимательного знакомства с этой экспертной системой врачи значительно усовершенствовали традиционные методы диагностики, и MYCIN потерял свое значение, превратившись в учебную систему. Экспертные системы "пошли" только в кардиологии - для анализа электрокардиограмм. Сложные правила, которые составляют главное содержание книг по клиническому анализу ЭКГ, использовались соответствующими системами для выдачи диагностического заключения.

Диагностика является частным случаем классификации событий, причем наибольшую ценность представляет классификация тех событий, которые отсутствуют в обучающем нейросеть наборе. Здесь проявляется преимущество нейросетевых технологий - они способны осуществлять такую классификацию, обобщая прежний опыт и применяя его в новых случаях.

Конкретные системы

Примером программы диагностики служит пакет кардиодиагностики, разработанный фирмой RES Informatica совместно с Центром кардиологических исследований в Милане. Программа позволяет осуществлять неинвазивную кардиодиагностику на основе распознавания спектров тахограмм. Тахограмма представляет собой гистограмму интервалов между последовательными сердцебиениями, и ее спектр отражает баланс активностей симпатической и парасимпатической нервной системы человека, специфично изменяющейся при различных заболеваниях.

Так или иначе, уже сейчас можно констатировать, что нейронные сети превращаются в инструмент кардиодиагностики - в Англии, например, они используются в четырех госпиталях для предупреждения инфаркта миокарда.

В медицине находит применение и другая особенность нейросетей - их способность предсказывать временные последовательности. Уже отмечалось, что экспертные системы преуспели в анализе ЭКГ. Нейросети здесь тоже приносят пользу. Ки Чженху, Ю Хену и Виллис Томпкинс из университета штата Висконсин разработали нейросетевую систему фильтрации электрокардиограмм, позволяющую подавлять нелинейный и нестационарный шум значительно лучше, чем ранее использовавшиеся методы. Дело в том, что нейросеть хорошо предсказывала шум по его значениям в предыдущие моменты времени. А то, что нейросети очень эффективны для предсказания временных последовательностей (таких, например, как курс валют или котировки акций), убедительно продемонстрировали результаты соревнования предсказательных программ, проводимых университетом в Санта Фе - нейросети заняли первое место и доминировали среди лучших методов.

Возможности применения нейросетей

ЭКГ - это частное, хотя и исключительно важное приложение. Однако сегодня существует и много других примеров использования нейросетей для медицинских прогнозов. Известно, что длинные очереди в кардиохирургические отделения (от недель до месяцев) вызваны нехваткой реанимационных палат. Увеличить их число не удается из-за высокой стоимости реанимационной помощи (70% средств американцы тратят в последние 2 недели жизни именно в этом отделении).

Выход только в более эффективном использовании имеющихся средств. Предположим, что состояние прооперированных в некоторый день больных настолько тяжелое, что им необходимо их длительное пребывание в реанимационной палате (более двух суток). Все это время хирурги будут простаивать, поскольку вновь прооперированных больных некуда класть. Тяжелых больных разумнее оперировать перед выходными или праздниками - операционные все равно закрыты в эти дни, хирурги будут отдыхать, а больные восстанавливаться в реанимации. А вот в начале рабочей недели лучше прооперировать тех пациентов, которым нужно будет находиться в реанимационной палате только один-два дня. Тогда койки в реанимации будут освобождаться быстрее и принимать новых, прооперированных во вторник и среду больных.

Вопрос в том, как угадать, кому придется надолго задержаться в блоке интенсивной терапии после операции, а кому - нет. Джек Ту и Майкл Гуэрир из госпиталя Святого Михаила университета в Торонто использовали нейронные сети для такого предсказания. В качестве исходных данных они взяли только те сведения о пациенте, которые известны в предоперационный период. Заметим, что в предшествующих работах, не использующих нейронные сети, в качестве факторов повышенного риска пребывания в реанимации применялись также важные послеоперационные сведения - различные осложнения, возникшие в ходе хирургического вмешательства.

Ту и Гуэрир обучили двухслойный персептрон разделять больных на три группы риска, учитывая их возраст, пол, функциональное состояние левого желудочка, степень сложности предстоящей операции и наличие сопутствующих заболеваний. Из тех пациентов, которых сеть отнесла к группе малого риска задержки в реанимации, только 16,3% действительно провели в ней более двух дней. В то же время свыше 60% из тех, кого сеть отнесла в группу повышенного риска, оправдали неблагоприятный прогноз.

Борьба с раком

Мы уделяли особое внимание сердечно-сосудистым заболеваниям, поскольку именно они удерживают печальное лидерство в списке причин смертности. На втором месте находятся онкологические заболевания. Одно из главных направлений, в котором сейчас идут работы по использованию нейронных сетей, - диагностика рака молочной железы. Этот недуг - причина смерти каждой девятой женщины.

Обнаружение опухоли осуществляется в ходе первичного рентгенографического анализа молочной железы (маммографии) и последующего анализа кусочка ткани новообразования (биопсии). Несмотря на существование общих правил дифференцирования доброкачественных и злокачественных новообразований, по данным маммографии, только от 10 до 20% результатов последующей хирургической биопсии действительно подтверждают наличие рака молочной железы. Опять мы имеем дело со случаем крайне низкой специфичности метода.

Исследователи из университета Дьюка обучили нейронную сеть распознавать маммограммы злокачественной ткани на основе восьми особенностей, с которыми обычно имеют дело радиологи. Оказалось, что сеть способна решать поставленную задачу с чувствительностью около 100% и специфичностью 59% (сравните с 10-20% у радиологов). Сколько женщин с доброкачественными опухолями можно не подвергать стрессу, связанному с проведением биопсии, если использовать эту нейронную сеть! В клинике Майо (Миннесота) нейросеть анализировала результаты ультразвукового исследования молочной железы и обеспечила специфичность 40%, в то время как для тех же женщин специфичность заключения радиологов оказалась нулевой. Не правда ли, успех использования нейросетевых технологий выглядит совсем не случайным?

После лечения рака молочной железы возможны рецидивы возникновения опухоли. Нейросети уже помогают эффективно их предсказывать. Подобные исследования проводятся на медицинском факультете Техасского университета. Обученные сети показали свои способности выявлять и учитывать очень сложные связи прогностических переменных, в частности, их тройные связи для улучшения предсказательной способности.

Разнообразны возможности применения нейросетей в медицине, и разнообразна их архитектура. На основе прогноза отдаленных результатов лечения заболевания тем или иным методом можно предпочесть один из них. Значительного результата в прогнозе лечения рака яичника (болезнь каждой семидесятой женщины) добился известный голландский специалист Герберт Каппен из университета в Нимегене (он использует в своей работе не многослойные персептроны, а так называемые Машины Больцмана - нейросети для оценки вероятностей).

А вот пример другого онкологического заболевания. Исследователи из медицинской школы в Кагаве (Япония) обучили нейросеть, которая практически безошибочно прогнозировала по предоперационным данным результаты резекции печени у больных печеночно-клеточной карциномой.

В Троицком институте инновационных и термоядерных исследований (ТРИНИТИ) в рамках реализуемого Министерством науки проекта создания нейросетевых консультационных систем была разработана нейросетевая программа, которая выбирает метод лечения базальноклеточного рака кожи (базалиомы) на основе долгосрочного прогноза развития рецидива. Число заболеваний базалиомой - онкологическим недугом белокожих людей с тонкой кожей - составляет треть всех онкологических заболеваний.

Диагностика одной из форм меланомы - опухоли, которую иногда непросто отличить от пигментной формы базалиомы, была реализована с помощью нейросетевого симулятора Multineuron, разработанного в ВЦ СОАН в Красноярске под руководством А.Н.Горбаня.

Краткое описание

Нейронные сети для задач диагностики

Конкретные системы

Возможности применения нейросетей

Борьба с раком

Нейросистемы, генетика и молекулы

Нейросети шагают по планете

Нейронные сети в медицине

Острая боль в груди. Скорая помощь доставляет больного в приемный покой, где дежурный врач должен поставить диагноз и определить, действительно ли это инфаркт миокарда. Опыт показывает, что доля пациентов, перенесших инфаркт среди поступивших с аналогичными симптомами, невеликa. Точных методов диагностики, тем не менее, до сих пор нет. Электрокардиограмма иногда не содержит явных признаков недуга. А сколько всего параметров состояния больного могут так или иначе помочь поcтавить в данном случае правильный диагноз? Более сорока. Может ли врач в приемном покое быстро проанализировать все эти показатели вместе с взаимосвязями, чтобы принять решение о направлении больного в кардиологическое отделение? В какой-то мере эту задачу помогают решать нейросетевые технологии.

Статистика такова: врач правильно диагностирует инфаркт миокарда у 88% больных и ошибочно ставит этот диагноз в 29% случаев. Ложных тревог (гипердиагностики) чересчур много. История применения различных методов обработки данных для повышения качества диагностики насчитывает десятилетия, однако лучший из них помог сократить число случаев гипердиагностики лишь на 3%.

В 1990 году Вильям Бакст из Калифорнийского университета в Сан-Диего использовал нейронную сеть - многослойный персептрон - для распознавания инфаркта миокарда у пациентов, поступающих в приемный покой с острой болью в груди. Его целью было создание инструмента, способного помочь врачам, которые не в силах справиться с потоком данных, характеризующих состояние поступившего больного. Другой целью может быть совершенствование диагностики. Свою задачу исследователь усложнил, поскольку анализировал данные только тех пациентов, кого уже направили в кардиологическое отделение. Бакст использовал лишь 20 параметров, среди которых были возраст, пол, локализация боли, реакция на нитроглицерин, тошнота и рвота, потение, обмороки, частота дыхания, учащенность сердцебиения, предыдущие инфаркты, диабет, гипертония, вздутие шейной вены, ряд особенностей ЭКГ и наличие значительных ишемических изменений.

Сеть продемонстрировала точность 92% при обнаружении инфаркта миокарда и дала только 4% случаев сигналов ложной тревоги, ошибочно подтверждая направление пациентов без инфаркта в кардиологическое отделение. Итак, налицо факт успешного применения искусственных нейронных сетей в диагностике заболевания. Теперь необходимо пояснить, в каких параметрах оценивается качество диагноза в общем случае. Предположим, что из десяти человек, у которых инфаркт действительно есть, диагностический метод позволяет обнаружить заболевание у восьми. Тогда чувствительность метода составит 80%. Если же мы возьмем десять человек, у которых инфаркта нет, а метод диагностики заподозрит его у трех человек, то доля ложных тревог составит 30%, при этом дополнительная к нему характеристика - специфичность метода - будет равна 70%.

Идеальный метод диагностики должен иметь стопроцентные чувствительность и специфичность - во-первых, не пропускать ни одного действительно больного человека и, во-вторых, не пугать здоровых людей. Чтобы застраховаться, можно и нужно стараться прежде всего обеспечить стопроцентную чувствительность метода - нельзя пропускать заболевание. Но в это оборачивается, как правило, низкой специфичностью метода - у многих людей врачи подозревают заболевания, которыми на самом деле пациенты не страдают.

Нейронные сети для задач диагностики

Нейронные сети представляют собой нелинейные системы, позволяющие гораздо лучше классифицировать данные, чем обычно используемые линейные методы. В приложении к медицинской диагностике они дают возможность значительно повысить специфичность метода, не снижая его чувствительности.

Вспомним, что нейронная сеть, диагностирующая инфаркт, работала с большим набором параметров, влияние которых на постановку диагноза человеку невозможно оценить. Тем не менее нейросети оказались способными принимать решения, основываясь на выявляемых ими скрытых закономерностях в многомерных данных. Отличительное свойство нейросетей состоит в том, что они не программируются - не используют никаких правил вывода для постановки диагноза, а обучаются делать это на примерах. В этом смысле нейросети совсем не похожи на экспертные системы, разработка которых в 70-е годы происходила после временной "победы" Искусственного Интеллекта над тем подходом к моделированию памяти, распознавания образов и обобщения, который основывался на изучении нейронной организации мозга.

Одной из наиболее известных из разработанных экспертных систем, действие которых основывалось на знаниях, извлеченных у экспертов, и на реализации процедур вывода, была система MYCIN. Данную систему разработали в Стэнфорде в начале 70-х годов для диагностики септического шока. Половина больных умирала от него в течение суток, а врачи могли обнаруживать сепсис лишь в 50% случаев. MYCIN, казалось, была подлинным триумфом технологии экспертных систем - ведь она позволяла обнаружить сепсис в 100% случаев. Однако после более внимательного знакомства с этой экспертной системой врачи значительно усовершенствовали традиционные методы диагностики, и MYCIN потерял свое значение, превратившись в учебную систему. Экспертные системы "пошли" только в кардиологии - для анализа электрокардиограмм. Сложные правила, которые составляют главное содержание книг по клиническому анализу ЭКГ, использовались соответствующими системами для выдачи диагностического заключения.

Диагностика является частным случаем классификации событий, причем наибольшую ценность представляет классификация тех событий, которые отсутствуют в обучающем нейросеть наборе. Здесь проявляется преимущество нейросетевых технологий - они способны осуществлять такую классификацию, обобщая прежний опыт и применяя его в новых случаях.

Конкретные системы

Примером программы диагностики служит пакет кардиодиагностики, разработанный фирмой RES Informatica совместно с Центром кардиологических исследований в Милане. Программа позволяет осуществлять неинвазивную кардиодиагностику на основе распознавания спектров тахограмм. Тахограмма представляет собой гистограмму интервалов между последовательными сердцебиениями, и ее спектр отражает баланс активностей симпатической и парасимпатической нервной системы человека, специфично изменяющейся при различных заболеваниях.

Так или иначе, уже сейчас можно констатировать, что нейронные сети превращаются в инструмент кардиодиагностики - в Англии, например, они используются в четырех госпиталях для предупреждения инфаркта миокарда.

В медицине находит применение и другая особенность нейросетей - их способность предсказывать временные последовательности. Уже отмечалось, что экспертные системы преуспели в анализе ЭКГ. Нейросети здесь тоже приносят пользу. Ки Чженху, Ю Хену и Виллис Томпкинс из университета штата Висконсин разработали нейросетевую систему фильтрации электрокардиограмм, позволяющую подавлять нелинейный и нестационарный шум значительно лучше, чем ранее использовавшиеся методы. Дело в том, что нейросеть хорошо предсказывала шум по его значениям в предыдущие моменты времени. А то, что нейросети очень эффективны для предсказания временных последовательностей (таких, например, как курс валют или котировки акций), убедительно продемонстрировали результаты соревнования предсказательных программ, проводимых университетом в Санта Фе - нейросети заняли первое место и доминировали среди лучших методов.

Возможности применения нейросетей

ЭКГ - это частное, хотя и исключительно важное приложение. Однако сегодня существует и много других примеров использования нейросетей для медицинских прогнозов. Известно, что длинные очереди в кардиохирургические отделения (от недель до месяцев) вызваны нехваткой реанимационных палат. Увеличить их число не удается из-за высокой стоимости реанимационной помощи (70% средств американцы тратят в последние 2 недели жизни именно в этом отделении).

Выход только в более эффективном использовании имеющихся средств. Предположим, что состояние прооперированных в некоторый день больных настолько тяжелое, что им необходимо их длительное пребывание в реанимационной палате (более двух суток). Все это время хирурги будут простаивать, поскольку вновь прооперированных больных некуда класть. Тяжелых больных разумнее оперировать перед выходными или праздниками - операционные все равно закрыты в эти дни, хирурги будут отдыхать, а больные восстанавливаться в реанимации. А вот в начале рабочей недели лучше прооперировать тех пациентов, которым нужно будет находиться в реанимационной палате только один-два дня. Тогда койки в реанимации будут освобождаться быстрее и принимать новых, прооперированных во вторник и среду больных.

Вопрос в том, как угадать, кому придется надолго задержаться в блоке интенсивной терапии после операции, а кому - нет. Джек Ту и Майкл Гуэрир из госпиталя Святого Михаила университета в Торонто использовали нейронные сети для такого предсказания. В качестве исходных данных они взяли только те сведения о пациенте, которые известны в предоперационный период. Заметим, что в предшествующих работах, не использующих нейронные сети, в качестве факторов повышенного риска пребывания в реанимации применялись также важные послеоперационные сведения - различные осложнения, возникшие в ходе хирургического вмешательства.

Ту и Гуэрир обучили двухслойный персептрон разделять больных на три группы риска, учитывая их возраст, пол, функциональное состояние левого желудочка, степень сложности предстоящей операции и наличие сопутствующих заболеваний. Из тех пациентов, которых сеть отнесла к группе малого риска задержки в реанимации, только 16,3% действительно провели в ней более двух дней. В то же время свыше 60% из тех, кого сеть отнесла в группу повышенного риска, оправдали неблагоприятный прогноз.

Борьба с раком

Мы уделяли особое внимание сердечно-сосудистым заболеваниям, поскольку именно они удерживают печальное лидерство в списке причин смертности. На втором месте находятся онкологические заболевания. Одно из главных направлений, в котором сейчас идут работы по использованию нейронных сетей, - диагностика рака молочной железы. Этот недуг - причина смерти каждой девятой женщины.

Обнаружение опухоли осуществляется в ходе первичного рентгенографического анализа молочной железы (маммографии) и последующего анализа кусочка ткани новообразования (биопсии). Несмотря на существование общих правил дифференцирования доброкачественных и злокачественных новообразований, по данным маммографии, только от 10 до 20% результатов последующей хирургической биопсии действительно подтверждают наличие рака молочной железы. Опять мы имеем дело со случаем крайне низкой специфичности метода.

Исследователи из университета Дьюка обучили нейронную сеть распознавать маммограммы злокачественной ткани на основе восьми особенностей, с которыми обычно имеют дело радиологи. Оказалось, что сеть способна решать поставленную задачу с чувствительностью около 100% и специфичностью 59% (сравните с 10-20% у радиологов). Сколько женщин с доброкачественными опухолями можно не подвергать стрессу, связанному с проведением биопсии, если использовать эту нейронную сеть! В клинике Майо (Миннесота) нейросеть анализировала результаты ультразвукового исследования молочной железы и обеспечила специфичность 40%, в то время как для тех же женщин специфичность заключения радиологов оказалась нулевой. Не правда ли, успех использования нейросетевых технологий выглядит совсем не случайным?

После лечения рака молочной железы возможны рецидивы возникновения опухоли. Нейросети уже помогают эффективно их предсказывать. Подобные исследования проводятся на медицинском факультете Техасского университета. Обученные сети показали свои способности выявлять и учитывать очень сложные связи прогностических переменных, в частности, их тройные связи для улучшения предсказательной способности.

Разнообразны возможности применения нейросетей в медицине, и разнообразна их архитектура. На основе прогноза отдаленных результатов лечения заболевания тем или иным методом можно предпочесть один из них. Значительного результата в прогнозе лечения рака яичника (болезнь каждой семидесятой женщины) добился известный голландский специалист Герберт Каппен из университета в Нимегене (он использует в своей работе не многослойные персептроны, а так называемые Машины Больцмана - нейросети для оценки вероятностей).

А вот пример другого онкологического заболевания. Исследователи из медицинской школы в Кагаве (Япония) обучили нейросеть, которая практически безошибочно прогнозировала по предоперационным данным результаты резекции печени у больных печеночно-клеточной карциномой.

В Троицком институте инновационных и термоядерных исследований (ТРИНИТИ) в рамках реализуемого Министерством науки проекта создания нейросетевых консультационных систем была разработана нейросетевая программа, которая выбирает метод лечения базальноклеточного рака кожи (базалиомы) на основе долгосрочного прогноза развития рецидива. Число заболеваний базалиомой - онкологическим недугом белокожих людей с тонкой кожей - составляет треть всех онкологических заболеваний.

Диагностика одной из форм меланомы - опухоли, которую иногда непросто отличить от пигментной формы базалиомы, была реализована с помощью нейросетевого симулятора Multineuron, разработанного в ВЦ СОАН в Красноярске под руководством А.Н.Горбаня.

Нейросети можно использовать и для прогноза действия различных разрабатываемых средств лечения. Они уже успешно применяются в химии для прогноза свойств соединений на основе их молекулярной структуры. Исследователи из Национального института рака в США использовали нейросети для предсказания механизма действия препаратов, применяемых при химиотерапии злокачественных опухолей. Заметим, что существуют миллионы различных молекул, которые необходимо исследовать на предмет их антираковой активности. Специалисты Института рака разбили известные онкологические препараты на шесть групп в соответствии с механизмом их действия на раковые клетки и обучили многослойные сети классифицировать новые вещества и распознавать их действие. В качестве исходных данных использовались результаты экспериментов по подавлению роста клеток из различных опухолей. Нейросетевая классификация позволяет определить, какие из сотен ежедневно апробируемых молекул стоит изучать далее в весьма дорогих экспериментах in vitro и in vivo. Для решения аналогичной задачи использовались и сети Кохонена. Эти обучаемые без учителя самоорганизующиеся нейросети разбивали вещества на заранее неизвестное число кластеров и поэтому дали исследователям возможность идентифицировать вещества, обладающие новыми цитотоксическими механизмами воздействия.

Нейросистемы, генетика и молекулы

Диагностика и лечение онкологических заболеваний, а также разработка новых медикаментозных средств несомненно представляют собой важнейшую область применения нейросетевых технологий. Однако в последнее время среди исследователей и врачей растет осознание того факта, что будущие успехи должны быть тесно связаны с изучением молекулярных и генетических причин развития заболеваний.

Не случайно в апреле 1997 года эксперты Национального института здоровья (США) выступили с рекомендациями по усилению исследований, связанных с выявлением причин, вызывающих рак, и разработок, направленных на предупреждение болезней. Нейросети уже довольно давно активно применяются в анализе геномных последовательностей ДНК, в частности для распознавания промоторов - участков, предшествующих генам и связываемых с белком РНК-полимераза, который инициирует транскрипцию. Их используют для дифференциации кодирующих и некодирующих участков ДНК (экзонов и интронов) и предсказания структуры белков.

В 1996 году было сделано сенсационное открытие, связавшее фундаментальные исследования в молекулярной генетике с проблемой патогенеза и лечения самого распространенного онкологического заболевания - базальноклеточного рака кожи. Исследователи обнаружили в девятой хромосоме человека ген (PTC), мутации в котором, в отличие от гена p53, вызваны воздействием ультрафиолета и являются причиной развития опухоли. Ключом к открытию стало изучение так называемого заплаточного гена, изменения в котором стимулировали дефекты развития плодовой мушки и тот факт, что у детей, также страдающих дефектами развития костной ткани (базальный невусный синдром), часто имеются множественные базалиомы.

Теперь генетики и врачи преисполнены надежд найти медикаментозное средство лечения базалиомы или использовать методы генной хирургии, и заменить ими такие нещадящие методы лечения, как обычная лазерная, рентгеновская и криохирургия. Могут ли нейронные сети оказаться полезными для этих исследований? В частности, нельзя ли с их помощью оценить возможное влияние определенной мутации на изменение свойств соответствующих белков или оценить ее прогностическое значение, скажем, для развития рецидива рака молочной железы?

Если бы это можно было сделать, то нейросети значительно уменьшили бы область поиска для молекулярных биологов, часто "на ощупь" проводящих очень дорогостоящие эксперименты по оценке роли мутаций в молекуле ДНК. Напомним, что к развитию злокачественных опухолей приводит неконтролируемый рост и деление клеток. Геном человека, в котором записана информация о всех производимых в организме белках, насчитывает около трех миллиардов нуклеотидов. Но только 2-3% из них действительно кодируют белки - остальные нужны самой ДНК для поддержания правильной структуры, репликации и прочего.

В геномных последовательностях ДНК можно приближенно выделить три составляющие: в первой содержатся многочисленные копии одинаковых фрагментов (сателлитная ДНК); во второй находятся умеренно повторяющиеся последовательности, рассеянные по геному; а в третьей _уникальная ДНК. В сателлитной ДНК различные копии представлены неодинаково - их численность варьируется от сотен до миллионов. Поэтому они обычно еще подразделяются на мини- и микросателлитов.

Замечательно, что распределение микросателлитов по геному столь специфично, что может использоваться в качестве аналога отпечатков пальцев для человека. Полагают также, что это распределение может быть использовано и для диагностики различных заболеваний.

В скрытом виде повторы нуклеотидных последовательностей играют важную роль и в уникальных последовательностях ДНК. Согласно гипотезе Фрэнсиса Крика, эволюция ДНК начинается от квазипериодических структур, и если мы сможем найти скрытые повторы, то узнаем, где произошли мутации, определившие эволюцию, а значит, найдем и древнейшие, и важнейшие участки, мутации в которых наиболее опасны. Распределение скрытых повторов также тесно связано со структурой и функцией белков, кодируемых соответствующей последовательностью.

В ТРИНИТИ была разработана система, в которой для поиска скрытых повторов и оценки роли мутаций в последовательностях ДНК используются модификации нейросетей Хопфилда. Есть надежда, что этот подход можно будет использовать для обобщенного спектрального анализа последовательностей данных весьма общего вида, например, для анализа электрокардиограмм.

Нейросети шагают по планете

География исследовательских групп, применяющих нейросети для разработки медицинских приложений, очень широка. О США нечего и говорить - в университете каждого штата ведутся подобные исследования, причем главное их направление - рак молочной железы. Да что там университеты - военные академии этим тоже занимаются. В Чехии Иржи Шима разработал теорию обучения нейронных сетей, способных эффективно работать с так называемыми интервальными данными (когда известны не значения параметра, а интервал его изменения), и использует их в различных медицинских приложениях. В Китае сотрудники Института атомной энергии обучили нейросеть отличать больных с легкими и тяжелыми заболеваниями эпителия пищевода от тех, кто страдает раком пищевода, на основе элементного анализа ногтей.

В России в НИИЯФ МГУ нейросети применяются для анализа заболеваний органов слуха.

Наконец, в Австралии Джордж Христос использовал теорию нейронных сетей для построения первой гипотезы о причинах загадочного синдрома внезапной смерти новорожденных.

Вместо заключения

Разумеется, в статье приведен далеко не полный перечень примеров использования технологий искусственных нейронных сетей в медицине. В стороне осталась психиатрия, травматология и другие разделы, в которых нейросети пробуются на роль помощника диагноста и клинициста. Не все, конечно, выглядит безоблачным в союзе новой компьютерной технологии и здравоохранения. Нейросетевые программы подчас крайне дороги для широкого внедрения в клинике (от тысяч до десятков тысяч долларов), а врачи довольно скептически относятся к любым компьютерным инновациям. Заключение, выданное с помощью нейронной сети, должно сопровождаться приемлемыми объяснениями или комментариями.

Но основания для оптимизма все-таки есть. Освоить и применять технологии нейронных сетей значительно проще, чем изучать математическую статистику или нечеткую логику. Для создания нейросетевой медицинской системы требуются не годы, а месяцы. Да и параметры очень обнадеживают - вспомним еще раз высокую специфичность диагностики.

И еще одна надежда на сотрудничество - само слово "нейрон". Все-таки оно так хорошо знакомо медикам...