Нейросети в медицине: какие используют и для чего служат

Нейросети уверенно проникают во все сферы нашей жизни: пишут стихи и песни, решают математические задачи, генерируют тексты и изображения. В сфере здравоохранения применяются различные типы нейронных сетей для решения множества задач, от диагностики и интерпретации изображений до предсказания развития болезней и создания индивидуальных терапевтических планов.

Сегодня разберём, какие именно нейросети наиболее часто используются в медицине и с какой целью.

Сверточные нейронные сети (CNN – Convolutional Neural Networks)

Специализированный вид нейронных сетей для обработки данных с известной сеточной топологией, особенно эффективный для анализа визуальной информации.

Такой вид нейросетей применяется для анализа медицинских изображений, таких как рентген, МРТ, КТ для выявления заболеваний (опухолей, патологий сердца, артрита и т.д.), а также для анализа гистологических срезов, распознавания клеточных структур и даже для интерпретации результатов лабораторных анализов.

Области применения CNN в медицине

Сверточные нейронные сети (CNN) особенно эффективны благодаря своей способности автоматически извлекать характеристики из данных. Вот лишь некоторые медицинские области, где CNN находят применение.

• Диагностика заболеваний. CNN используются для анализа изображений, полученных с помощью рентгена, компьютерной томографии (КТ), магнитно-резонансной томографии (МРТ), ультразвука и даже гистологических срезов. Они помогают в распознавании и классификации различных патологий, включая рак, артрит, болезни сердца и многие другие.
  
• Анализ сетчатки глаза. CNN используются для оценки снимков сетчатки глаза и могут помогать в диагностике диабетической ретинопатии, возрастной макулярной дегенерации и других заболеваний сетчатки.
  
• Дерматология. Анализ изображений кожных заболеваний, таких как меланома, а также других видов рака кожи, где CNN помогают в выделении подозрительных участков и подсказке дерматологам для дальнейшего анализа.
  
• Различные патологии. Обработка снимков тканей для обнаружения признаков болезней. CNN могут обучаться на распознавание специфических паттернов, которые свидетельствуют о наличии заболевания.
  
• Радиология и кардиология. Анализ сердечно-сосудистых изображений, изображений легких и других органов для выявления аномалий, сужений, тромбов, опухолей и других патологий.
  
• Сегментация изображений. Определение границ объектов на изображении, например, опухолей или других строений внутри органов, что является важным этапом для планирования радиотерапии или хирургического вмешательства.

Популярные Архитектуры CNN в Медицине

Популярные архитектуры CNN, которые используются в медицине, включают модификации тех, что были успешно применены в компьютерном зрении:

• U-Net. Специально разработанная в 2015 году для сегментации биомедицинских изображений, U-Net имеет U-образную архитектуру, которая эффективно сочетает контекстную информацию с локализацией, используя слои skip-connections для передачи информации из сжимающего пути (downsampling) в расширяющий путь (upsampling).
  
• VGGNet (VGG16, VGG19). Часто используется как базовая архитектура для многих медицинских задач из-за своей простоты и эффективности.
  
• Inception (GoogLeNet). Модификации интеллектуальной архитектуры Inception могут обучаться с эффективным расходованием ресурсов и хорошо справляются с большими объемами медицинских данных.
  
• ResNet. Эффективные глубокие сети с использованием остаточных связей успешно применяются для классификации, распознавания и сегментации медицинских изображений.

Медицинские изображения обладают рядом уникальных характеристик и вызовов, таких как высокая размерность, разнообразие и сложность данных, что требует от CNN специализированных подходов и часто адаптации этих компьютерно-зрительных архитектур под конкретные врачебные задачи. Именно из-за этих особенностей биомедицинских данных разработка и обучение CNN в медицине часто сопровождается сотрудничеством между инженерами-разработчиками и врачами-специалистами для достижения наилучших результатов.

Рекуррентные нейронные сети (RNN – Recurrent Neural Networks)

Класс нейронных сетей, в которых связи между узлами формируют направленную последовательность, что позволяет учитывать временные или последовательные аспекты данных.

Используются для обработки и анализа последовательных данных, таких как временные ряды (например, для мониторинга сердечного ритма или анализа последовательностей ДНК) и предсказания развития заболеваний, а также для адаптивного контроля вентиляционных аппаратов в реанимациях.

Применение RNN в медицине

Рекуррентные нейронные сети (RNN) находят применение в медицине благодаря своей уникальной способности обрабатывать последовательные данные. В отличие от традиционных нейронных сетей, RNN могут учитывать предыдущий контекст и, следовательно, хорошо подходят для анализа данных, зависящих от времени или порядка следования элементов в последовательности.

• Анализ временных рядов. В медицине RNN используются для анализа временных рядов, таких как электрокардиограммы (ЭКГ), электроэнцефалограммы (ЭЭГ), записи дыхания или мониторинг глюкозы в крови. RNN способны обнаруживать аномалии и изменения во временных рядах, что может быть полезным для ранней диагностики сердечных приступов, эпилептических припадков или респираторных заболеваний.
  
• Анализ последовательностей ДНК. Рекуррентные нейронные сети могут применяться для распознавания специфических последовательностей в ДНК, которые могут быть связаны с определёнными заболеваниями, для предсказания структуры белков и потенциальной функции генетических вариантов.
  
• Предсказание клинических событий. Они также используются для анализа последовательностей клинических событий (например, посещений больницы или результатов лабораторных исследований), чтобы делать прогнозы о риске повторного заболевания, прогрессирования болезни и других клинических результатов.
  
• Генерация и анализ речи. Применение в приложениях для людей с нарушениями речи или для расшифровки врачебных аудиозаписей. RNN могут использоваться для преобразования речи в текст или для создания текста в речь в системах для взаимодействия с пациентами.
  
• Обработка естественного языка в медицинских записях. Извлечение информации, классификация содержимого и автоматический анализ эмоциональной окраски из текстовых заметок врачей, медицинских отчетов и историй болезни пациентов.

Популярные Вариации RNN

• LSTM (Long Short-Term Memory). Специальная архитектура RNN, предназначенная для решения проблемы "затухания градиента" при работе с длинными последовательностями. LSTM сети незаменимы при обработке длинных клинических записей и последовательностей.
  
• GRU (Gated Recurrent Unit). Упрощенная версия LSTM с меньшим количеством параметров, которая также эффективно справляется с проблемой затухания градиента и используется в тех же областях, что и LSTM.

О российских проектах и исследованиях, использующих RNN в медицине, информация может быть менее открытой и доступной по сравнению с международными исследованиями. Тем не менее, несомненно, что в России также существуют научные группы и IT-компании, которые занимаются разработкой и внедрением технологий машинного обучения, включая RNN, для обработки медицинских данных.

Примеры таких применений могут включать анализ медицинских сигналов, улучшение диагностики и помощь в прогнозировании исходов лечения.

Автокодировщики (Autoencoders)

Сети, которые учатся кодировать входные данные в более сжатом виде, а затем декодировать их, с целью восстановления входных данных на выходе. Автокодировщик — это тип искусственной нейронной сети, предназначенный для неосознанного (unsupervised) обучения эффективному представлению данных, путем уменьшения размерности изначальных данных и последующей их реконструкции.

Применяются для уменьшения размерности данных, очистки шума с медицинских изображений, а также для исследования и визуализации генетических данных.

Применение автокодировщиков в медицине

Нейронные сети-автокодировщики в медицине применяются для задач сжатия, реконструкции и генерации данных, а также для обнаружения аномалий.

• Обнаружение аномалий. Автокодировщики обучаются на "нормальных" данных, так что когда на вход подаются нетипичные данные (например, медицинские изображения с аномалиями), сеть дает высокую ошибку реконструкции, что может использоваться для выявления патологий.
  
• Снижение размерности данных. Медицинские данные, особенно изображения и генетическая информация, могут быть очень большими по объёму. Автокодировщики помогают уменьшить размер данных, сохраняя при этом их важные характеристики, что упрощает анализ и классификацию.
  
• Предварительная обработка изображений. Используются для улучшения качества медицинских изображений, например, для устранения шума с МРТ или КТ снимков.
  
• Реконструкция и заполнение пропущенных данных. В случаях, когда медицинские данные неполны или частично утрачены, автокодировщики могут помочь восстановить исходную информацию, заполняя пропуски на основе изученной модели распределения.

Популярные вариации автокодировщиков

• Простой автокодировщик (Autoencoder). Основная архитектура, включающая кодирующий (encoder) и декодирующий (decoder) блоки. Энкодер сжимает данные до "скрытого пространства" (латентное пространство), а декодер пытается восстановить исходные данные из сжатого представления.
  
• Разреженный автокодировщик (Sparse Autoencoder). Введение регуляризации для получения более "разреженного" представления данных, что может помочь повысить отличительную способность признаков.
  
• Сверточный автокодировщик (Convolutional Autoencoder). Используются сверточные слои для работы с изображениями, что часто более эффективно для пространственных данных, таких как медицинские снимки.
  
• Вариационный автокодировщик (Variational Autoencoder, VAE). Вносят элементы вероятностного моделирования в процесс кодирования данных. Эти сети учатся не просто сжимать данные, но и генерировать новые, похожие на обучающую выборку, что может использоваться в задачах генерации данных для расширения обучающих наборов.

В России медицинские исследования и разработки часто производятся в крупных научно-исследовательских институтах, а также в IT-компаниях, сотрудничающих с медицинскими учреждениями. Зачастую компании-разработчики не делятся своими исследованиями, пока не выпустят на рынок ту или иную систему.

Генеративно-состязательные сети (GAN – Generative Adversarial Networks)

Система из двух нейронных сетей, одна из которых генерирует данные (генератор), а вторая (дискриминатор) оценивает, насколько хороши генерируемые данные.

Используются для создания синтетических медицинских изображений для обучения, аугментации наборов данных, а также для создания реалистичных 3D-моделей для планирования операций и обучения хирургов.

Применение генеративно-состязательных нейронных сетей (GAN) в медицине занимает важное место в мировой научной и клинической практике, и Россия не является исключением, хотя конкретные проекты и степень интеграции могут отличаться от страны к стране.

Применение GAN в медицине

Вот несколько направлений, в которых генеративно-состязательные сети могли применяться в отечественной медицине:

• Создание медицинских изображений. С помощью GAN можно генерировать синтетические медицинские изображения для обучения специалистов или улучшения программ диагностики. К примеру, можно создавать дополнительные рентгеновские снимки, МРТ или КТ изображения с целью улучшения качества обучающих данных для других моделей ИИ.
  
• Аугментация данных. В условиях ограниченного числа изображений для обучения алгоритмов машинного обучения GAN могут использоваться для создания дополнительных обучающих примеров, что важно для улучшения точности и уменьшения переобучения моделей.
  
• Реконструкция и улучшение изображений. Генеративно-состязательные сети могут применяться для улучшения качества медицинских изображений, восстановления повреждённых участков или устранения шумов, что положительно сказывается на точности диагностики.
  
• Синтез структурированных отчётов. Использование GAN для генерации текстовых отчётов на основе медицинских изображений может помочь в автоматизации процессов диагностики.
  
• Моделирование биологических процессов и разработка препаратов. В биомедицинских исследованиях GAN могут применяться для моделирования молекулярной структуры лекарств и предсказания их свойств, что активно используется в фармацевтике для ускорения процесса разработки новых препаратов.

Однако необходимо учесть, что применение GAN в медицине влечёт за собой и определённые риски, в первую очередь, связанные с точностью синтезированных данных и их соотношением с реально существующими патологиями. Создание точных и верифицируемых систем, использующих GAN в медицине, требует строгих клинических испытаний и соответствия нормативно-правовой базе.

В России, как и во многих других странах, регуляции в сфере применения искусственного интеллекта, включая GAN, находятся в процессе разработки и совершенствования. Научные институты и медицинские учреждения ведут исследования и пилотные проекты для определения наилучших практик использования GAN в медицине.

Глубокие вероятностные модели (Deep Probabilistic Models)

Сети, использующие вероятностный подход для моделирования неопределенности и стохастические процессы в данных.

Помогают в анализе комплексных биомедицинских данных для предсказания исходов заболеваний и определения наиболее вероятных причин наблюдаемых клинических явлений.

Применение в медицине

Глубокие вероятностные модели (Deep Probabilistic Models, DPM) представляют собой мощный класс алгоритмов машинного обучения, которые объединяют подходы вероятностного моделирования с глубоким обучением для анализа неопределенности и сложных распределений данных. В медицине эти модели используются для решения разнообразных задач, например:

• Диагностика заболеваний. DPM способны анализировать медицинские изображения, клинические данные, результаты лабораторных исследований и другую информацию для предсказания возможности наличия определённых заболеваний.
  
• Прогнозирование хода заболеваний. Модели могут оценивать риск развития осложнений или предсказывать исходы заболеваний на основе имеющейся информации о пациенте.
  
• Персонализированная медицина. Используя DPM, можно проводить анализы, например генетических данных, для разработки индивидуальных терапевтических стратегий.
  
• Оптимизация лечения. Подбор оптимальных лекарственных препаратов и их дозировок на основе вероятностного моделирования реакции организма пациента и потенциальных побочных эффектов.
  
• Улучшение клинических протоколов. Анализ больших наборов данных с помощью DPM позволяет выявлять скрытые закономерности, которые могут способствовать оптимизации клинических процедур и протоколов.

Применение глубоких вероятностных моделей в медицине России, как и в других странах, находится в процессе развития и исследований.

Примером таких проектов могут быть:

• Разработка системы поддержки клинических решений на основе анализа различных типов медицинских данных.
  
• Проведение клинико-геномных исследований с использованием вероятностного моделирования для идентификации генетических маркеров заболеваний.

Актуальные данные о популярных проектах, связанных с применением DPM в медицине в России, могут быть доступны на профильных конференциях и семинарах, посвящённых применению информационных технологий в медицине.

Сети глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning)

Описание: Комбинация глубокого обучения и обучения с подкреплением, которая позволяет моделям находить оптимальные стратегии решения задач в сложных средах с помощью методов проб и ошибок.

Применение: Применяются для оптимизации клинических путей лечения, автоматизации клинических принятий решений, разработки персонализированных планов терапии, а также для управления роботами в хирургии.

Глубокое обучение (Deep Reinforcement Learning) – это раздел машинного обучения, который использует нейронные сети с большим числом слоёв (глубокие нейронные сети) для выявления сложных закономерностей в больших объёмах данных. В отечественной медицине, как и во многих других странах, технологии глубокого обучения применяются в следующих областях:

• Анализ медицинских изображений. К работам этой направленности относятся задачи сегментации, классификации и проверки объектов на изображениях МРТ, КТ, рентгеновских снимках и других видах медицинских визуализаций.
  
• Диагностика заболеваний. DRL используется для распознавания паттернов и выявления индикаторов болезней на основе различных видов клинических данных, включая генетические и лабораторные анализы.
  
• Прогнозирование исходов. DRL может помочь в оценке рисков развития определённых состояний и прогнозировании результатов лечения, предсказывая возможные осложнения.
  
• Персонализированная медицина. Глубокое обучение может применяться для персонализации лечения пациента на основе его уникального профиля данных.
  
• Разработка лекарств. DRL помогает в поиске новых лекарственных соединений и в исследовании механизмов действия фармакологических веществ.

Популярные системы и проекты, которые могли использовать технологии глубокого обучения в медицине в России, включают:

• Системы поддержки принятия клинических решений, которые помогают врачам анализировать медицинские данные и формулировать диагнозы.
  
• Платформы для анализа медицинских изображений, например, для выявления раковых опухолей или анализа сосудов на КТ-снимках.

Стоит отметить, что введение глубокого обучения в клиническую практику требует тщательной проверки в соответствии с регуляторными требованиями и проведение клинических испытаний. В России разработкой в этой области занимаются крупные медицинские центры, исследовательские институты, а также стартапы в области здравоохранения и ИИ.

Это лишь небольшой список применений нейросетей в медицине, и по мере развития технологий их использование только расширяется. Нейросети помогают в обработке и анализе больших объёмов медицинских данных, повышая эффективность и точность диагностики и лечения.