В цифровой век трудно себе представить сферу деятельности, которую бы не коснулись информационные технологии. И если обывателей порой пугает мысль о том, что искусственный интеллект может в какой-то момент заменить естественный, то среди профессионалов паники точно нет. Есть надежда, что «умные» технологий откроют новые возможности для помощи людям, сделают процесс обработки больших объемов информации быстрым, повысят точность анализа, освободят от рутины, позволят улучшить качество и эффективность труда. О том, какие возможности даёт искусственный интеллект и нейросети специалистам ЛОР
НИИ в работе со слабослышащими пациентами, в интервью SurdoInfo рассказал аудиолог Сергей Левин. Аудиолог, кандидат медицинских наук, специалист электрофизиологической лаборатории отдела физиологии и патологии слуха Санкт-Петербургского НИИ уха, горла, носа и речи
Часто героями наших материалов становятся потомственные врачи. Однако в случае с Сергеем Левиным детские мечты о продолжении семейных традиций в профессии воплотились несколько в другом свете. Глядя на отца, он всегда хотел стать инженером. К тому же в школе отлично давались точные науки: математика, черчение, программирование. Как часто бывает в жизни, всё изменил случай. Попав волею судьбы в лицей № 179 Санкт-Петербурга, где основным было медицинское направление, Сергей Левин постепенно увлекся медициной. Вспоминает, что, наверное, в большей степени на это повлияла заведующая учебной частью Анна Соломоновна Обуховская, которая и по сей день руководит научной деятельностью школы.
Но главным вдохновителем своей медицинской карьеры Сергей Левин считает доцента кафедры оториноларингологии Санкт-Петербургской медицинской академии им. Мечникова Елену Владиславовну Воронову. Во многом благодаря ей он не только успешно освоил выбранную профессию, но и, еще будучи студентом, сформировался как ученый. Сегодня Сергей Левин является специалистом электрофизиологической лаборатории отдела диагностики и реабилитации нарушений слуха Санкт-Петербургского НИИ уха, горла, носа и речи. Именно здесь ему удаётся совмещать и развивать разные грани профессии: реализовать себя в качестве врача, применять в практике знания технических дисциплин, которые так привлекали в детстве, внедрять возможности новейших технологий, основанные на искусственном интеллекте и «умных» цифровых системах.
— Сергей Владимирович, расскажите, какие задачи входят в круг ваших профессиональных обязанностей сегодня?
— В НИИ уха, горла, носа и речи изучение электрофизиологии слуховой системы имеет давние традиции. Осваивая труды сотрудников института, занимающихся нарушениями слуха, Роземблюма А. С, Королевой И. В., Лопотко А. И., Пудова В. И., Петрова С. М., мне тоже хотелось стать специалистом в этой области. И я после ординатуры продолжил обучение в аспирантуре в этой лаборатории. В рамках своей профессиональной работы я занимаюсь научными исследованиями в области физиологии слуховой системы. Преимущественно в сфере моих интересов изучение патологии внутреннего уха, слухового нерва, центральных отделов слуховой системы. В арсенале нашей лаборатории используются самые современные методы исследования слуха. Это методы регистрации вызванных потенциалов, исследование вегетативной нервной системы, отоакустической эмиссии, импедансометрия, кохлеография, электроаудиометрия и т. д.
Одним из направлений является совершенствование методов исследования в кохлеарной имплантации. К ним можно отнести исследование потенциала действия слухового нерва (ECAP), электрически вызванных слуховых потенциалов еКСВП у пациентов с кохлеарными имплантами, в том числе в операционной. Также при моем участии проходили операции стволомозговой имплантации, проводимые институтом. Во время операции очень важна электрофизиологическая поддержка. Поиск улитковых ядер ствола мозга — один из важнейших этапов операции. Он выполняется при помощи электрически вызванных слуховых потенциалов. Специальный тестовый электрод стимулирует электрическим импульсом предполагаемое место расположения улиткового ядра. И, если хирург расположил электрод в нужной зоне, будут зарегистрированы еКСВП. Если нет, тестовый электрод передвигают, пока не найдут нужную область ствола мозга для установки электрода стволомозгового импланта.
Еще в лаборатории разрабатывались стратегии кодирования кохлеарных имплантов. Это алгоритмы преобразования звуковых колебаний в серию импульсов, стимулирующих слуховой нерв посредством кохлеарного импланта.
— В последние годы медицина, как и другие сферы жизни, испытывает на себе влияние «умных» технологий. Наверное, в первую очередь, здесь можно отметить то, что искусственный интеллект помогает быстро и точно анализировать большие объемы данных. Какие возможности ИИ в медицине вы могли бы еще отметить?
— Искусственный интеллект в медицине очень быстро завоевывает свою нишу. В настоящее время множество дисциплин сталкивается с этими технологиями. Основные направления развития искусственного интеллекта — это визуализация, постановка диагноза и определение прогноза заболевания. Для обучения нейронных сетей нужны большие объемы данных, тысячи исследований, в которых имеются входные параметры (исходный материал) и выходные параметры (готовый результат, который потом нейронная сеть сможет определить). Так в кардиологии нейронные сети давно анализируют электрокардиограмму и устанавливают предварительный диагноз. В пульмонологии анализируются рентгеновские снимки, и нейронная сеть выставляет вероятностный прогноз заболевания при различных патологиях, в том числе при туберкулезе. Использовали успешное обучение нейронной сети в рентгенологии и даже при определении 5-го пика КСВП. Но необходимо понимать, что в части задач могут быть успешно использованы другие методы анализа данных.
— Расскажите об опыте ЛОР НИИ в применении технологий на основе ИИ, больших данных, нейросетей и т. д.? Для решения каких задач применялись эти методы, какой результат удалось получить? Какие преимущества использования «умных» технологий вы могли бы отметить как практикующий специалист?
— В ЛОР НИИ накоплен большой объем данных исследований пациентов с нарушенным слухом. Это и результаты диагностических исследований, данные настройки кохлеарных имплантов, методы исследования пациентов с различной патологией. Только пациентов с кохлеарными имплантами прооперировано в институте более 7000 человек. Такой большой объем данных может использоваться при обучении нейронных сетей. В нашем институте активно развивается данное направление. Были проведены исследования по обучению нейронных сетей в области кохлеарной имплантации, разработке экспертных систем. Нами была разработана настройка речевых процессоров с применением алгоритмов нейросетевой системы, в которой используется объективная методика измерений с использованием потенциала действия слухового нерва. На основании данных этого измерения генерируются вероятные параметры настройки системы кохлеарной имплантации. В настоящее время похожие алгоритмы стали использовать производители систем кохлеарной имплантации. Также большие данные позволили провезти пространственный анализ данных в эпидемиологии сенсоневральной тугоухости.
— На ваш взгляд, какие существуют перспективы применения искусственного интеллекта в аудиологии?
— В настоящее время постоянно совершенствуются информационные технологии. Каждые полгода обновляются возможности слуховых аппаратов и каждый год – два — возможности систем кохлеарной имплантации. Всё больше разрабатывается систем, позволяющих упрощать и автоматизировать настройки слуховых аппаратов и кохлеарных имплантов. Искусственный интеллект в ближайшем будущем позволит автоматизировать процесс настройки таких систем. Также можно будет передать больше возможностей пациенту для создания максимально комфортного звучания. Уже появились ассистенты, которые помогают в сурдологии и оториноларингологии поставить предварительный диагноз или выбрать из нескольких, наиболее вероятных диагнозов, назначать лечение и давать рекомендации. Это позволяет не допустить ошибок, упрощать обучение молодых специалистов. Очень важно определение прогноза развития заболевания. Особенно это актуально в ЛОР‑онкологии. Конечно, в сложных случаях эта система будет менее эффективна и требует обязательного контроля врачом-экспертом для дальнейшего обучения нейронной сети.
— Как вы считаете, технологии на основе ИИ, машинного обучения, нейросетей могут навредить пациенту? В чем, на ваш взгляд, может заключаться потенциальный риск?
— Потенциальный риск использования ИИ для постановки диагноза, принятия решения о тактике дальнейшего лечения, реабилитации, безусловно, есть. Человеческий организм — это сложнейшая система, и возможны «отступления» от привычных алгоритмов. Возможно, накопление базы данных позволит совершенствовать алгоритмы и максимально избежать ошибок, но на данном этапе развития систем необходим обязательный контроль врачом результатов работы ИИ. Как показывает опыт разработки нейронных сетей в других областях, точность алгоритма на прямую зависит от размера обучающей базы данных. И в какой-то момент обучения ИИ может стать очень эффективным.
— Какие трудности внедрения ИИ в медицине в целом и в сурдологии в частности вы могли бы отметить?
— Внедрение ИИ в медицине требует значительных затрат как технических, так и человеческих ресурсов. Необходимо обеспечить стандартизированную фиксацию данных в медицинской документации для последующей обработки. ИИ нуждается в постоянном обучении и контроле врачами-экспертами. Для осуществления этих задач необходимы мощные дата-центры для обработки и хранения информации, в том числе таких объёмных данных, как компьютерная томография, МРТ, эндоскопия, видеофиксация и т. д. Данные для обучения должны быть анонимны.
Если говорить про большие языковые модели типа GPT 3, то в их обучении участвовали 175 миллиардов параметров, и все равно эти системы недостаточно совершенны и требуют развития для качественного выполнения своих функций. В медицине такие объемы данных собрать и обработать в ближайшее время не удастся из-за закрытости и разобщенности баз данных, в связи с защитой персональной информации. Поэтому искусственный интеллект в этой области будет развиваться медленнее, чем в системах GPT, которые использовали открытые источники информации для обучения.
— Считаете ли вы необходимым повышать квалификацию специалистов сурдологов в области ИИ? Есть ли подобные программы в ЛОР НИИ? Откуда вы сами получаете знания по этой теме?
— Необходимость в постоянном совершенствовании квалификации есть в каждой медицинской специальности. Сурдология и аудиология неразрывно связаны с постоянным использованием технических средств. Я думаю, каждому специалисту будет полезно получить информацию о новых возможностях в ИИ. С развитием данной области будут появляться программы обучения.
Мне для более глубокого понимания технической составляющей этой специальности потребовалось получить второе высшее техническое образование по специальности инженер информационных систем и технологий. Это позволило значительно расширить кругозор, в том числе в области ИИ, и повысить эффективность научных исследований.
Добавлю, что искусственный интеллект — очень перспективное направление развития в сурдологии. Это связано с множеством технических решений в этой области, особенно в реабилитации пациентов с нарушением слуха. Уже сейчас элементы искусственного интеллекта используются во многих направлениях аудиологии. Это направление кохлеарной имплантации, слухопротезирования, диагностики, роботохирургии, планирования хода операций. Думаю, в скором будущем появятся новые технологии ИИ, упрощающие и ускоряющие работу с документацией, повышающие точность диагностики и, соответственно, повышающие эффективность реабилитации и лечения пациентов.
В статье использованы фото Алины Мартыновой и Дмитрия Песочинского
Нет комментариев