Штучний інтелект у медицині: як AI допомагає лікарям, але не замінює їх

Штучний інтелект (Artificial Intelligence, AI) поступово стає частиною сучасної системи охорони здоров'я. Він допомагає аналізувати медичні дані, підтримує лікарів під час діагностики та оптимізує окремі клінічні процеси. Водночас міжнародні регулятори наголошують: AI є інструментом підтримки, а не заміною медичного працівника.

Штучний інтелект — це сукупність алгоритмів, які можуть аналізувати інформацію, знаходити закономірності та виконувати окремі завдання, що традиційно потребують участі людини.

У медицині AI використовують для роботи з великими масивами клінічних даних, медичними зображеннями, лабораторними показниками та електронними медичними записами.

Його основна мета — допомогти лікарю швидше отримати необхідну інформацію, а не поставити діагноз замість нього.

Machine Learning (машинне навчання)
Machine Learning — це напрям штучного інтелекту, за якого алгоритм навчається на великій кількості прикладів.
До прикладу, система аналізує тисячі електрокардіограм або рентгенівських знімків і поступово вчиться знаходити характерні ознаки патології.

Deep Learning (глибоке навчання)
Deep Learning використовує багаторівневі нейронні мережі, здатні аналізувати дуже складні дані.
Саме ця технологія сьогодні широко застосовується для:
-  комп'ютерної томографії; 
-  магнітно-резонансної томографії; 
-  мамографії; 
-  гістологічних препаратів; 
-  офтальмологічних зображень. 
Deep Learning дозволяє швидко знаходити зміни, які можуть потребувати додаткової уваги лікаря.

Generative AI (генеративний штучний інтелект)
Generative AI створює новий текст, зображення, узагальнення або інші матеріали на основі отриманої інформації.
У медицині його застосовують для:
-  автоматичного створення проєктів медичної документації; 
-  узагальнення великих клінічних записів; 
-  підготовки відповідей на типові запити; 
-  допомоги у медичній освіті; 
-  підтримки наукової роботи. 
Такі системи можуть значно скоротити адміністративне навантаження на медичних працівників.

Clinical Decision Support (системи підтримки прийняття клінічних рішень)
Clinical Decision Support (CDS) — це системи підтримки клінічних рішень.
Вони аналізують інформацію про пацієнта та можуть звернути увагу лікаря на:
-  можливі лікарські взаємодії; 
-  ризик розвитку ускладнень; 
-  необхідність додаткових обстежень; 
-  невідповідність клінічним рекомендаціям; 
-  потенційні помилки під час призначення лікування. 
CDS не приймає рішення самостійно. Остаточний вибір тактики лікування завжди залишається за лікарем.

Чому AI не може замінити лікаря
Попри швидкий розвиток технологій, штучний інтелект має суттєві обмеження.
Він не здатний:
-  провести фізикальне обстеження; 
-  оцінити психологічний стан пацієнта; 
-  врахувати всі індивідуальні особливості людини; 
-  пояснити складні медичні рішення; 
-  нести професійну відповідальність за лікування. 
Крім того, будь-який алгоритм працює лише в межах даних, на яких його навчали. Якщо дані неповні, застарілі або не відповідають конкретній клінічній ситуації, система може помилятися.

Саме тому міжнародні організації, зокрема WHO та FDA, розглядають AI як допоміжний інструмент, а не автономного учасника лікувального процесу.

Використання штучного інтелекту вже виходить за межі експериментальних проєктів. У багатьох країнах AI інтегрують у клінічну практику як інструмент підтримки лікаря.

Радіологія
Радіологія є одним із напрямів, де AI використовується найактивніше.
Алгоритми допомагають аналізувати:
-  рентгенографію; 
-  комп'ютерну томографію (КТ); 
-  магнітно-резонансну томографію (МРТ); 
-  мамографію. 
Система може автоматично виділяти ділянки, які потребують додаткової уваги лікаря, наприклад ознаки пневмонії, переломів, новоутворень або крововиливів.
AI не формує остаточний висновок, а скорочує час аналізу дослідження та допомагає зменшити ризик пропустити патологічні зміни.

Патологічна анатомія
У цифровій патології AI аналізує мікроскопічні зображення тканин.
Алгоритми можуть:
-  знаходити атипові клітини; 
-  визначати межі пухлини; 
-  оцінювати окремі гістологічні характеристики. 
Це допомагає патоморфологу швидше працювати з великими обсягами цифрових препаратів.

Кардіологія
У кардіології AI використовують для аналізу:
-  електрокардіограм; 
-  ехокардіографії; 
-  результатів холтерівського моніторування; 
-  даних із медичних пристроїв, що носять (Wearable medical devices). 
Системи можуть автоматично виявляти окремі порушення серцевого ритму або повідомляти лікаря про підозрілі зміни.

Офтальмологія
Штучний інтелект застосовують для аналізу фотографій очного дна.
Алгоритми допомагають виявляти ознаки:
-  діабетичної ретинопатії;
-  глаукоми;
-  вікової макулярної дегенерації;
-  інших захворювань сітківки.
Такі рішення використовують як допоміжний інструмент під час скринінгу.

Онкологія
У лікуванні онкологічних захворювань AI допомагає:
-  аналізувати медичні зображення; 
-  оцінювати результати лабораторних досліджень; 
-  прогнозувати ризик рецидиву; 
-  підтримувати планування променевої терапії. 
Остаточні клінічні рішення приймає мультидисциплінарна команда лікарів.

Сімейна медицина
У первинній медичній допомозі AI може допомагати під час роботи з електронною медичною документацією.
До прикладу, система здатна:
-  узагальнювати великі медичні записи; 
-  формувати проєкти медичних документів; 
-  нагадувати про профілактичні обстеження; 
-  звертати увагу на можливі взаємодії лікарських засобів. 

Які переваги може дати AI

За даними міжнародних професійних організацій, використання AI має потенціал покращити окремі процеси в медицині.
Серед можливих переваг:
-  швидший аналіз великих обсягів інформації; 
-  підтримка раннього виявлення окремих захворювань; 
-  зменшення адміністративного навантаження на медичних працівників; 
-  підтримка прийняття клінічних рішень; 
-  персоналізація лікування; 
-  дистанційний моніторинг пацієнтів; 
-  оптимізація використання ресурсів медичних закладів. 

Водночас ефективність AI залежить від якості даних, на яких працює система, та правильності її інтеграції у клінічний процес.

Поряд із перевагами AI має низку обмежень.

Помилки алгоритмів
Алгоритм може зробити неправильний висновок, якщо:
-  дані були неповними; 
-  інформація не відповідає клінічній ситуації; 
-  система навчалася на недостатньо різноманітних вибірках. 
Саме тому результати роботи AI потребують перевірки медичним працівником.

Упередженість даних
Якщо алгоритм навчався переважно на даних певної групи населення, його точність може бути нижчою для інших груп пацієнтів.
Цю проблему називають алгоритмічною упередженістю (algorithmic bias).

Захист персональних даних
AI працює з великими масивами медичної інформації.
Тому особливе значення мають:
-  конфіденційність; 
-  кібербезпека; 
-  контроль доступу; 
-  шифрування даних; 
-  дотримання вимог законодавства щодо захисту персональної інформації. 

Прозорість роботи алгоритмів
Не всі системи можуть пояснити, чому вони дійшли певного висновку.
Для медицини це має принципове значення, адже лікар повинен розуміти підстави для будь-якого клінічного рішення.
Саме тому міжнародні регулятори приділяють дедалі більше уваги прозорості алгоритмів та можливості перевірити логіку їхньої роботи.

Як регулюють AI у медицині

Розробка медичних систем зі штучним інтелектом підлягає державному регулюванню.
Залежно від призначення програмне забезпечення може вважатися медичним виробом (Software as a Medical Device, SaMD).
Для таких продуктів встановлюють вимоги щодо:
-  клінічної оцінки; 
-  безпечності; 
-  ефективності; 
-  управління ризиками; 
-  післяреєстраційного моніторингу; 
-  кібербезпеки. 
Регуляторні підходи до AI постійно оновлюються, оскільки технології швидко розвиваються.

Перспективи для України

Україна поступово розвиває цифрову систему охорони здоров'я.
Подальше впровадження AI може бути пов'язане з:
-  розвитком електронної системи охорони здоров'я; 
-  цифровізацією лікарень; 
-  використанням міжнародних стандартів обміну медичними даними;
-  розширенням телемедицини; 
-  розвитком медичних інформаційних систем; 
-  підготовкою медичних працівників до роботи з новими цифровими інструментами. 
Водночас широке використання AI потребує належної нормативної бази, захисту персональних даних, клінічної валідації алгоритмів та контролю їхньої безпечності.

Штучний інтелект поступово стає одним із важливих інструментів сучасної медицини. Він допомагає швидше аналізувати великі обсяги інформації, підтримує лікарів під час діагностики та оптимізує окремі клінічні процеси.

Разом із тим AI не замінює медичного працівника. Остаточне клінічне рішення, оцінка стану пацієнта та відповідальність за лікування залишаються за лікарем. Саме поєднання професійного досвіду людини та можливостей цифрових технологій сьогодні розглядається як найбільш перспективний напрям розвитку охорони здоров'я.

Більше корисної інформації про медицину, медзаклади, лікарів, здоров'я та актуальні зміни в системі охорони здоров'я можна знайти на MICTO.UA