Будущее искусственного интеллекта в нейрохирургии

Искусственный интеллект(ИИ) быстро трансформирует ландшафт медицины, и нейрохирургия может получить огромные преимущества от его интеграции. Представьте себе расширенные диагностические возможности, позволяющие обнаруживать глиомы высокой степени злокачественности на самых ранних стадиях, даже до появления симптомов. Подумайте о спинальных или черепных хирургических операциях, проводимых на основе анализа данных в реальном времени, минимизирующих риски и максимизирующих точность. Представьте себе персонализированные программы реабилитации, адаптированные к потребностям пациента, ускоряющие выздоровление и улучшающие долгосрочные результаты. Это всего лишь проблески потенциала ИИ как мощного союзника хирургов. В этой статье давайте вместе рассмотрим определение ИИ, его применение в различных узких областях нейрохирургии и этические соображения, связанные с его внедрением. [1, 2]

Прежде чем углубляться, давайте проясним некоторые ключевые термины. Термин «искусственный интеллект» часто вызывает в воображении образы роботов или машин, превосходящих человеческий интеллект в общем смысле. Хотя это может быть конечной целью для некоторых областей исследований ИИ, это не рисует полной картины. Истинное определение ИИ все еще развивается. Чтобы упростить задачу, вместо «интеллекта» можно думать об ИИ как о системах или инструментах, разработанных для решения определенных задач, обычно требующих человеческого интеллекта.Вместо этого машинное обучение — это особый инструмент, используемый в ИИ, который позволяет ему учиться и автоматически совершенствоваться на основе данных. Алгоритмы обучаются на огромных наборах данных, что позволяет им выявлять закономерности и взаимосвязи, которые могут быть упущены людьми. Этиизученные закономерности позволяют им делать прогнозы, рекомендации и даже принимать решения на основе новых данных, с которыми они сталкиваются.Одним из конкретных примеров инструмента, использующего ИИ, является ChatGPT, большая языковая модель, способная генерировать текст, похожий на человеческий. Она построена на нескольких современных технологиях, включая эти:

Обработка естественного языка (NLP): эта ветвь ИИ позволяет ChatGPT понимать и генерировать текст естественным образом с помощью таких методов, как токенизация, распознавание именованных сущностей и анализ настроений.
Машинное обучение: позволяет ChatGPT обучаться на основе огромных объемов текстовых данных и предсказывать следующее слово в предложении на основе предыдущих слов.
Глубокое обучение: использует сложные нейронные сети, называемые трансформаторами, для обработки и понимания текстовых данных, что дает ChatGPT возможность генерировать связный и естественно звучащий текст.

С этим пониманием мы можем начать изучать конкретные способы, которыми ИИ может расширить возможности нейрохирургии. Этот преобразующий потенциал несет огромные перспективы для нейрохирургии в трех ключевых областях, которые описаны ниже. [3]

Представьте себе будущее, в котором опухоли мозга, аневризмы или другие неврологические состояния обнаруживаются на самых ранних стадиях, даже до появления симптомов. Анализируя горы медицинских данных, таких как МРТ-сканы и генетическая информация, ИИ может обнаруживать едва заметные аномалии, которые могут ускользнуть от человеческого глаза. Это раннее обнаружение не только повышает показатели успешности лечения, но и прокладывает путь для персонализированного ухода.Адаптируя вмешательства на основе индивидуальных потребностей, ИИ может помочь выявить пациентов, которым могут помочь минимально инвазивные процедуры или специфическая лекарственная терапия, минимизируя риски и максимизируя результаты.Например, алгоритмы ИИ показали себя многообещающими в превосходстве над экспертами-людьми в обнаружении едва заметного рецидива глиомы высокой степени злокачественности, что потенциально приводит к более ранней диагностике и, как мы надеемся, к лучшему прогнозу. [4, 5]

Операционная, среда высокого давления, где решения, принятые за доли секунды, могут иметь последствия, меняющие жизнь, — вот где ИИ может по-настоящему проявить себя. Вот как:

Анализ данных в реальном времени: представьте себе системы ИИ, действующие как бдительные помощники, анализирующие данные из нескольких источников во время операции, включая показатели жизнедеятельности, мозговую активность и даже хирургические инструменты. Эти данные можно использовать для оповещения хирургов о потенциальных осложнениях в реальном времени, предлагая оптимальные хирургические стратегии на основе индивидуальной анатомии пациента и даже предсказывая индивидуальные реакции на лечение. [6]
Моделирование: Кроме того, хирургические симуляторы, интегрированные с ИИ, позволяют хирургам практиковать сложные процедуры в реалистичных виртуальных средах, получая в режиме реального времени обратную связь о своих методах и совершенствуя свои навыки перед операцией на реальных пациентах. [7]

Путь к восстановлению после нейрохирургии в целом и операции на мозге в частности не заканчивается в операционной. ИИ может играть решающую роль в персонализированных программах реабилитации, подбирая упражнения и методы лечения под конкретные потребности и прогресс каждого пациента. Кроме того, системы удаленного мониторинга на базе ИИ могут отслеживать жизненные показатели пациентов, когнитивные функции и другие ключевые показатели, что позволяет на ранней стадии выявлять потенциальные осложнения и своевременно вмешиваться. [8]

С любой революционной технологией этические соображения имеют первостепенное значение. Вот некоторые ключевые проблемы, которые необходимо решить:

Безопасность данных и конфиденциальность: Защита конфиденциальных данных пациентов имеет первостепенное значение. Надежные меры безопасности и этические рамки имеют решающее значение.
Алгоритмическая предвзятость: алгоритмы ИИ обучаются на данных, и если эти данные предвзяты, алгоритмы могут увековечить эти предвзятости. Тщательный выбор данных и постоянный мониторинг имеют важное значение для снижения этого риска и обеспечения справедливости и инклюзивности в здравоохранении на основе ИИ.

Погрузитесь глубже в мир нейрохирургии на базе искусственного интеллекта со мной, Артемом Николаевым, экспертом в MedTech.

[1] Danilov GV, Shifrin MA, Kotik KV, et al. Artificial Intelligence in Neurosurgery: a Systematic Review Using Topic Modeling. Part I: Major Research Areas. Sovrem Tekhnologii Med. 2021;12(5):106-112. doi:10.17691/stm2020.12.5.12

[2] Danilov GV, Shifrin MA, Kotik KV, et al. Artificial Intelligence Technologies in Neurosurgery: a Systematic Literature Review Using Topic Modeling. Part II: Research Objectives and Perspectives. Sovrem Tekhnologii Med. 2021;12(6):111-118. doi:10.17691/stm2020.12.6.12

[3] Dagi TF, Barker FG, Glass J. Machine Learning and Artificial Intelligence in Neurosurgery: Status, Prospects, and Challenges. Neurosurgery. 2021;89(2):133-142. doi:10.1093/neuros/nyab170

[4] Della Pepa GM, Caccavella VM, Menna G, et al. Machine Learning-Based Prediction of Early Recurrence in Glioblastoma Patients: A Glance Towards Precision Medicine. Neurosurgery. 2021;89(5):873-883. doi:10.1093/neuros/nyab320

[5] Della Pepa GM, Caccavella VM, Menna G, et al. Machine Learning-Based Prediction of 6-Month Postoperative Karnofsky Performance Status in Patients with Glioblastoma: Capturing the Real-Life Interaction of Multiple Clinical and Oncologic Factors. World Neurosurg. 2021;149:e866-e876. doi:10.1016/j.wneu.2021.01.082

[6] Tanzi L, Piazzolla P, Porpiglia F, Vezzetti E. Real-time deep learning semantic segmentation during intra-operative surgery for 3D augmented reality assistance. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2021;16(9):1435-1445. doi:10.1007/s11548-021-02432-y

[7] Winkler-Schwartz A, Yilmaz R, Mirchi N, et al. Machine Learning Identification of Surgical and Operative Factors Associated With Surgical Expertise in Virtual Reality Simulation. JAMA Netw Open. 2019;2(8):e198363. Published 2019 Aug 2. doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.8363

[8] Schmid W, Fan Y, Chi T, et al. Review of wearable technologies and machine learning methodologies for systematic detection of mild traumatic brain injuries. J Neural Eng. 2021;18(4):10.1088/1741-2552/ac1982. Published 2021 Aug 19. doi:10.1088/1741-2552/ac1982