В начале августа IBM объявила о приобретении Merge Healthcare Inc., компании, которая продает системы, помогающие медицинским работникам получать доступ к медицинским изображениям и хранить их. Этот шаг является важным шагом в плане IBM по использованию искусственного интеллекта в медицине путем обучения своего программного обеспечения Watson выявлению таких заболеваний, как болезни сердца и рак.
Merge ценен для IBM, поскольку он владеет 30 миллиардами изображений, включая компьютерную томографию, рентгеновские снимки и снимки магнитно-резонансной томографии. Компания может использовать эти изображения в своей программе обучения глубокому обучению. IBM надеется, что то же программное обеспечение, которое позволяет Flickr распознавать ваше лицо или собаку на ваших фотографиях, может помочь Watson идентифицировать симптомы заболеваний.
Если они правы, IBM, возможно, когда-нибудь сможет предоставить услуги, которые помогут оптимизировать процесс диагностики для врачей, снизив затраты и повысив эффективность. Это, в свою очередь, может превратить IBM в крупного игрока на мировом рынке здравоохранения стоимостью 7,2 триллиона долларов.
Возможно, еще интереснее то, что если план IBM сработает, бесчисленные медицинские изображения, которые сейчас хранятся в хранилищах, получат новое назначение. Поскольку глубокое обучение становится все более распространенным в медицине, эти изображения будут чрезвычайно ценными.
ГЛУБИННОЕ ОБУЧЕНИЕ СТАНОВИТСЯ ВРАЧОМ
Глубокое обучение работает, предоставляя системам искусственного интеллекта огромные объемы данных, чтобы они могли научиться выявлять закономерности и распознавать важные особенности, тенденции и «решения», которые необходимо принимать в таких процессах, как игра в игру или постановка диагноза. Глубокое обучение уже добилось огромных успехов в обнаружении мошенничества с финансовыми транзакциями, обеспечении работы систем распознавания голоса, таких как Siri, и распознавании лиц и образов на фотографиях.
По словам Джона Келли , старшего вице-президента по портфелю решений и исследованиям IBM, подобные методы распознавания образов также используются при выявлении опухолей. В идеале такие программы, как Watson, могли бы надежно консультировать практикующих врачей, особенно тех, кто работает без особой поддержки.
Однако диагностические методы сложны, а человеческое тело – тем более. «В медицинских данных много двусмысленности и нечеткости», — прокомментировал Wall Street Journal доцент кафедры радиологии Джон Энг из Университета Джонса Хопкинса . «Это довольно запутанные данные, и я думаю, что это будет ограничивающим фактором в том, что IBM делает с Watson».
Еще одним потенциальным препятствием является доступ к изображениям. Эта сделка предоставит IBM и Watson доступ к изображениям Merge, а IBM также заключила более мелкие сделки по приобретению электронных медицинских записей через Explorys Inc. и Phytel Inc. Таким образом, IBM обходит проблему, с которой сталкиваются многие небольшие компании: даже если они смогут разработать технологию, они не смогут протестировать его без доступа к достаточному количеству изображений.
По крайней мере, одна небольшая компания, Enlitic Inc., заявила, что ее программное обеспечение на 50 процентов точнее группы из четырех рентгенологов при выявлении злокачественных опухолей легких на рентгеновских снимках. Генеральному директору компании Джереми Ховарду потребовалось около года на поиск анонимных изображений, необходимых компании для демонстрации работы программного обеспечения, но после того, как IBM заключила недавнюю сделку, к нему обратились различные больницы и радиологические службы.
