095 Э. Шортлифф 1947 г. р

Эдвард Ханс Шортлиф - американский специалист канадского происхождения в области биомедицинской информатики. Шортлифф является пионером в использовании искусственного интеллекта ((ИИ) в медицине.

Эдвард родился в Эдмонтоне – административном центре канадской провинции Альберта,  но в 6 лет переехал с семьей в американский штат Коннектикут. Посещал школу Лумиса в Коннектикуте, а позже школу Грэшема в Соединенном Королевстве. В 1970 году получил степень бакалавра прикладной математики с отличием в Гарвардском колледже. В 1976 г. в Стэнфордском университете Э.Х. Шортлиф защитил докторскую диссертация, которая была посвящена системе MYCIN.  Он был главным разработчиком этой клинической экспертной системы искусственного интеллекта, которая в интерактивном режиме получала клинические данные от пользователя-врача и использовалась для диагностики и рекомендации лечения тяжелых инфекций. Хотя система MYCIN никогда не использовалась на практике, было показано, что ее производительность сопоставима, а иногда и более точна, чем у Стэнфордского факультета инфекционных болезней. Название системы происходит от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков.  Э.Х. Шортлиф - автор более 350 статей и книг в областях биомедицинских вычислений и искусственного интеллекта.

Сам термин «искусственный интеллект» был введен Джоном Маккарти в 1956 году на Дартмутской конференции, где обсуждались возможности создания систем, имитирующих человеческое мышление. Таким образом, можно выделить несколько ключевых фигур и проектов, которые внесли значительный вклад в развитие ИИ в медицине: Джон Маккарти, Эдвард Шортлифф, Джозеф Вейценбаум, Алан Тьюринг. Также важно отметить вклад российских ученых, таких как Алексей Ляпунов, который организовал семинар «Автоматы и мышление» в МГУ еще в 1954 году, что стало началом исследований в области кибернетики и ИИ в СССР.

В настоящее время ИИ играет важную роль в современной медицине. Он помогает врачам и медицинским учреждениям улучшать качество диагностики, лечения и управления пациентами. ИИ существенно облегчает работу медицинских работников по всему миру. Ярким примером является одно из последних исследований, которое показало, что обученная система искусственного интеллекта способна обнаруживать острые неврологические изменения на снимках компьютерной томографии намного быстрее человека, в течение 1.2 секунды! Тесты проводились на более чем 37 тысячах КТ головы, их результаты показали, что система может диагностировать и выявлять, например, инсульт, быстрее любого врача-рентгенолога.

Некоторые области применения ИИ в медицине:
1. Диагностика заболеваний. Нейросети могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, чтобы выявлять аномалии и заболевания на ранних стадиях. Например, ИИ может обнаружить признаки рака легких на рентгеновских снимках с высокой точностью.
2. ИИ позволяет разрабатывать персонализированные планы лечения для каждого пациента. Это особенно важно в онкологии, где выбор правильной терапии может значительно повлиять на исход лечения. Нейросети могут анализировать генетические данные опухоли и предлагать наиболее эффективные лекарства и методы лечения.
3. Разработка новых лекарств и методов лечения. Например, ИИ может анализировать структуру белков и молекул, чтобы предсказать их взаимодействие с различными лекарственными веществами. Это позволяет ускорить процесс разработки новых препаратов и снизить затраты на клинические испытания.
4. Административная деятельность  в здравоохранении. Это включает в себя автоматизацию рутинных задач, таких как обработка медицинских записей, управление расписанием и оптимизация работы персонала. ИИ помогает сократить время на выполнение административной работы  и позволяет медицинскому персоналу сосредоточиться на уходе за пациентами.
5. В условиях нехватки квалифицированных медиков, особенно в отдаленных регионах используется телемедицина.  Умные системы могут проводить предварительные обследования пациентов и предлагать рекомендации по лечению. При этом ответственность и принятие решений о диагнозе и дальнейшем ведении пациента остается за лечащим врачом.

Ключевые игроки на мировом рынке ИИ в медицине следующие:
IBM Watson Health является одним из ведущих игроков в области ИИ в медицине. Их система Watson способна анализировать огромные объемы медицинских данных и предоставлять врачам рекомендации по лечению.
Google Health активно развивает технологии ИИ для медицины. Один из их проектов — DeepMind Health, который использует машинное обучение для анализа медицинских изображений.                Microsoft Healthcare активно работает над проектами, связанными с телемедициной и удаленным мониторингом пациентов.

Российские компании и проекты в области ИИ в медицине:
СберЗдоровье — один из ведущих российских проектов в области ИИ в медицине. Они разрабатывают решения для телемедицины, которые позволяют пациентам получать консультации врачей онлайн. Например, их система использует ИИ для предварительного анализа симптомов и предоставления рекомендаций по дальнейшим действиям.
Botkin.AI занимается разработкой ИИ-решений для диагностики заболеваний на основе медицинских изображений. Их технологии помогают врачам выявлять рак легких, молочной железы и других органов на ранних стадиях. Например, их система может автоматически анализировать рентгеновские снимки и КТ-сканы, что позволяет значительно сократить время на постановку диагноза.
VisionLabs разрабатывает ИИ-решения для анализа медицинских данных и изображений. Их технологии используются для диагностики различных заболеваний, включая диабетическую ретинопатию и глаукому. Например, их система может автоматически анализировать снимки глазного дна и выявлять признаки заболеваний, что позволяет врачам своевременно начинать лечение.

Что мы ожидаем в будущем от ИИ в медицине:
Во-первых, – персонализированная медицина. ИИ позволяет анализировать генетические данные пациентов и разрабатывать индивидуальные планы лечения. Например, системы ИИ могут предсказывать, как пациент отреагирует на определенные лекарства, что позволяет выбирать наиболее эффективные методы лечения. Персонализированная медицина также включает в себя использование ИИ для анализа данных о пациентах и предсказания вероятности развития различных заболеваний. Например, системы ИИ могут анализировать данные о пациентах с сердечно-сосудистыми заболеваниями и предсказывать вероятность развития инфаркта или инсульта. Это позволяет врачам принимать превентивные меры и разрабатывать индивидуальные планы лечения для каждого пациента.

Во-вторых,-  телемедицина и удаленный мониторинг. Системы ИИ могут анализировать данные, полученные от носимых устройств, и предоставлять рекомендации по здоровью в режиме реального времени. Например, ИИ может отслеживать уровень сахара в крови у диабетиков и предупреждать их о необходимости принять меры. Телемедицина также включает в себя использование ИИ для анализа данных о пациентах и предоставления рекомендаций по лечению. Например, системы ИИ могут анализировать данные о пациентах с сердечно-сосудистыми заболеваниями и предсказывать вероятность развития инфаркта или инсульта. Это позволяет врачам отслеживать состояние пациентов в режиме реального времени и предоставлять рекомендации по лечению.

Роботизированные ассистенты. Такие ассистенты на основе ИИ становятся неотъемлемой частью медицинской практики. Они помогают врачам в проведении операций, обеспечивая высокую точность и минимизируя риск ошибок. Например, роботизированные системы могут выполнять сложные хирургические процедуры с минимальным вмешательством человека.
Роботизированные ассистенты также используются для автоматизации рутинных задач, таких как анализ медицинских изображений и данных о пациентах. Например, системы ИИ могут автоматически анализировать рентгеновские снимки и КТ-сканы, что позволяет врачам быстрее и точнее ставить диагнозы. Это значительно ускоряет процесс диагностики и лечения, а также уменьшает вероятность ошибок.

ИИ в медицине постоянно продолжает развиваться и открывает новые возможности для улучшения качества медицинской помощи. В будущем мы можем ожидать еще более значительных достижений в этой области.