Искусственный интеллект (ИИ) — один из самых мощных инструментов в истории медицины, способный ускорить диагностику, персонализировать лечение и трансформировать систему здравоохранения в масштабах, ранее недостижимых. Однако большинство достижений до сих пор были разработаны для взрослых.
Стэнфордская медицина, детское здоровье стремится сократить этот разрыв и построить будущее, в котором каждый ребенок сможет в полной мере воспользоваться потенциалом искусственного интеллекта.
Стэнфордский университет запускает Центр искусственного интеллекта в педиатрии, полностью посвященный разработке и внедрению решений на основе ИИ для охраны здоровья детей. Центр обеспечит, чтобы достижения в области передовых исследований и технологий могли изменить стандарты оказания медицинской помощи детям в Стэнфордской детской больнице и за ее пределами, обеспечивая безопасность, справедливость и пациентоориентированность.
Ни одно учреждение не имеет лучших возможностей для руководства этой работой. Стэнфорд объединяет новаторских исследователей, детскую больницу мирового класса и непревзойденный опыт в области компьютерных наук, и все это в эпицентре глобальной технологической индустрии. В различных областях, от онкологии до врожденных пороков сердца и осложнений недоношенности, Стэнфорд уже меняет педиатрическую помощь.
До сих пор эти усилия в основном осуществлялись параллельно. Центр изменит это, объединив врачей, исследователей, инженеров, специалистов по этике и специалистов по обработке данных, чтобы обеспечить прогресс, которого ни одна команда не смогла бы достичь в одиночку.
Каталитический Пожертвование в размере 10 миллионов долларов от благотворительной организации Alfred E. Mann Charities. это поможет привлечь лидера мирового класса, который станет связующим звеном и будет способствовать продвижению этой работы вперед.
В результате наступит новая эра в области детского здоровья, эра, в которой самые мощные инструменты медицины смогут дойти до детей, которые в них больше всего нуждаются, как в районе залива Сан-Франциско, так и во всем мире.
Ризобретение МРТ для детей
Если вы когда-либо проходили МРТ-обследование, вы знаете, как неприятно лежать неподвижно в шумной, узкой трубе, иногда почти целый час.
Теперь представьте, насколько это сложно для маленького ребенка. Многим детям во время МРТ требуется седация, чтобы они оставались неподвижными. Но седация может увеличить стоимость и сложность процедуры, а также повысить медицинские риски.
Шрейас Васанавала, доктор медицинских наук (изображен выше), и его коллеги из Стэнфорда и региона залива Сан-Франциско решают эту задачу, внедряя передовые методы использования искусственного интеллекта для ускорения, снижения стоимости и повышения детизации МРТ-сканирования.
Лаборатория Васанавала использует машинное обучение, чтобы это стало возможным. Обучая ИИ на множестве МРТ-снимков, система учится тому, как должны выглядеть детализированные изображения. Затем она может взять гораздо более короткий снимок с более низким качеством и заполнить недостающую информацию, восстановив четкое, полное и точное изображение из ограниченных данных. Время сканирования теперь может составлять всего несколько минут вместо часа.
“Разработанные нами алгоритмы искусственного интеллекта теперь позволяют восстанавливать беспрецедентный уровень детализации, — говорит Васанавала. — Можно увидеть крошечную артерию у младенца, которая в противном случае была бы размыта. А в некоторых случаях эти детали позволяют нам поставить диагноз, который раньше был бы невозможен”.“
Один из этих алгоритмов уже одобрен Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США и улучшает качество визуализации у детей с врожденными пороками сердца. Он используется ежедневно более чем в 160 странах и уже охватил более 80 миллионов пациентов.
Влияние на пациентов значительное. Сокращение времени сканирования означает, что меньшему числу детей потребуется анестезия. А даже если седация необходима, ее глубина и продолжительность могут быть уменьшены.
Более быстрые обследования также означают сокращение времени ожидания записи на МРТ, которое в некоторых местах исторически занимало месяцы. Сканирование с использованием искусственного интеллекта также позволяет специалистам по МРТ проводить более сложные исследования, а это значит, что больше пациентов могут получить доступ к более качественным снимкам, даже в странах с ограниченными ресурсами.
Тем временем лаборатория Васанавалы продолжает внедрять инновации. Конечная цель его команды — автоматизировать весь процесс получения изображений, от определения типа необходимого сканирования и точного определения проблемной области до выполнения сканирования и коррекции искажений изображения в режиме реального времени — и все это за считанные минуты.
“Что если бы сделать МРТ было так же просто, как измерить артериальное давление?” — говорит Васанавала. “В этом и заключается потенциал ИИ: предоставить врачам инструменты, позволяющие видеть четче, действовать быстрее и, в конечном итоге, менять жизни”.”
Новая эра в сфере ухода: три прорыва в области искусственного интеллекта меняют шансы матерей и детей.
Раннее выявление рисков —Ивана Марич, доктор философии.
Преэклампсия — опасно высокое кровяное давление во время беременности — поражает около 81% беременных женщин во всем мире. Ежегодно регистрируется около 10 миллионов случаев, что делает ее одной из ведущих причин материнской смертности и преждевременных родов, приводя к пожизненным осложнениям для здоровья миллионов женщин.
Существует острая необходимость в раннем, точном и доступном выявлении риска преэклампсии, а также в разработке эффективных мер, обеспечивающих защиту здоровья как матери, так и ребенка.
Ивана Марич, доктор философии, и ее команда разрабатывают простой и недорогой тест для выявления риска преэклампсии задолго до появления симптомов. Ее команда использовала машинное обучение для изучения сотен биологических маркеров в крови. Затем они определили специфическое соотношение белков, которое можно измерить с помощью простого анализа мочи уже на 10-12 неделе беременности, задолго до появления симптомов и до того, как профилактические методы лечения, такие как низкодозированный аспирин, будут наиболее эффективны.
В настоящее время тест проходит валидацию в двух более масштабных исследованиях, одно из которых является международным. После завершения этого исследования тест сможет сделать раннее персонализированное пренатальное обследование доступным для женщин во всем мире, независимо от места их проживания или имеющихся у них ресурсов.
“Если мы сможем на ранних стадиях беременности предсказать, кто находится в группе риска развития преэклампсии, мы сможем обеспечить этим матерям профилактическое лечение”, — говорит Марич. “Это может помочь предотвратить трагические последствия для матерей и осложнения преждевременных родов для новорожденных”.”
Защита недоношенных детей — Нима Агаипур, доктор философии
У недоношенных детей в первые месяцы жизни могут развиться опасные для жизни осложнения, часто без предупреждения. Нима Агаепур, доктор философии, ведущий мировой специалист по применению искусственного интеллекта в области охраны здоровья матери и новорожденного, работает над тем, чтобы изменить эту ситуацию.
В своих предыдущих работах Агаепур и его коллеги из Стэнфорда разработали способ использования ИИ для персонализации внутривенного питания для ослабленных недоношенных детей, что позволило сократить количество медицинских ошибок и улучшить качество медицинской помощи в условиях ограниченных ресурсов. Сейчас он сосредоточен на прогнозировании и предотвращении наиболее серьезных осложнений, с которыми могут столкнуться недоношенные дети.
Его команда проанализировала стандартные образцы крови более чем 13 000 крайне недоношенных детей, а также их медицинские карты. Они изучили, у каких младенцев впоследствии развились четыре основных типа осложнений, связанных с недоношенностью, таких как бронхолегочная дисплазия (заболевание легких) или кровоизлияние в мозг.
В своем исследовании, опубликованном в журнале Science Translational Medicine, они использовали искусственный интеллект для выявления закономерностей в молекулах крови, которые коррелировали с последующим развитием серьезных осложнений у младенца.
На основе этой информации команда разработала инструмент, способный прогнозировать эти осложнения с точностью до 85%. В будущем этот инструмент может помочь врачам определить, какие младенцы находятся в наибольшей группе риска, и позволит им вмешаться раньше, чтобы предотвратить опасные для жизни проблемы со здоровьем.
“Это кардинально меняет наше представление о преждевременных родах”, — говорит Дэвид Стивенсон, доктор медицинских наук, директор Центра исследований преждевременных родов в Стэнфорде.
Расширение помощи при диабете — Дэвид Маахс, доктор медицинских наук, и Прия Прахалад, доктор медицинских наук, доктор философии
Контроль диабета подразумевает поддержание уровня сахара в крови в пределах нормы. Но для медицинских бригад наблюдение за множеством пациентов отнимает много времени. Исследователи под руководством Дэвида Мааса, доктора медицинских наук, и Прии Прахалад, доктора медицинских наук, использовали инструменты искусственного интеллекта для создания интеллектуальной панели мониторинга, призванной улучшить уход за подростками с диабетом 1 типа.
Эта панель мониторинга собирает и фильтрует множество данных одновременно от многих пациентов. Она показывает, кто постоянно носит устройства непрерывного мониторинга уровня глюкозы и поддерживает уровень сахара в крови в целевом диапазоне. Это позволяет медицинской команде сосредоточиться на пациентах, нуждающихся в дополнительной помощи — например, в получении нового рецепта на глюкометр или корректировке дозы инсулина.
Результаты впечатляют. Исследование Маахса и Прахалада показало, что после внедрения информационной панели количество пациентов, поддерживающих уровень сахара в крови на здоровом уровне, увеличилось более чем вдвое. Важно отметить, что польза от этого была одинаковой для пациентов всех социальных групп, независимо от наличия у них медицинской страховки.
“Часто, когда появляются новые медицинские технологии, некоторые пациенты остаются без внимания”, — говорит Маас. “Очень обнадеживает тот факт, что пациенты из всех слоев населения получили пользу от этой программы”.”
При поддержке филантропии
Чтобы узнать больше о научных достижениях в этой области в Стэнфорде и возможностях благотворительной поддержки Центра искусственного интеллекта, свяжитесь с Чарли Уайтом по адресу Charlie.White@LPFCH.org.