«The Artificially Intelligent Doctor Will Hear You Now» Нынешний этап массового интереса к нейросетям во многом связан с возможностями сеток по обработке изображений. Улучшить качество фотографии, стилизовать селфи под картину известного художника, выявить объект в кадре и запустить каскад внешних событий — все эти наглядные примеры сегодня доступны в различных продуктах: от приложения для обработки фотографий до сложной системы дорожного автопилота.  Есть еще одна важная сфера применения нейросетей и других технологий, близких к ИИ, — это медицина. Если речь не идет об IBM Watson, то новости из сложного мира высокотехнологичной борьбы за здоровье человека редко просачиваются в СМИ. А тем временем происходит настоящая революция — оказалось, что система автоматизированной обработки изображений не только может стать мощным инструментом анализа и помощи для врача, но и в некоторых случаях заменить самого специалиста. И не только нейросети питают новый технологический рывок. Бигдата, машинное обучение в целом и даже блокчейн становятся основой для медицинских стартапов, вносящих вклад в борьбу с болезнями и старением.  Миллионы долларов тратятся ежегодно на разработку новых методов лечения, но у нас нет готового результата. Возможно, смогут помочь технологии, связанные с ИИ. Британский стартап BenevolentAI занимается разработкой собственных лекарств с помощью машинного обучения, надеясь найти те химические формулы веществ, которые люди пока не замечают. Технология BenevolentAI анализирует академическую литературу, исследования и другие данные о конкретных заболеваниях и использует это, чтобы помочь выдвинуть гипотезу о перспективе поиска лекарства. В мире сейчас появляется очень много информации — новые исследования, имеющие отношение к медицине, публикуются каждые 30 секунд. Нет ни одного человека или даже группы людей, которые могли бы изучить все научные работы даже по узким темам. В BenevolentAI заявляют, что могут быстро найти взаимосвязи между различными исследованиями, сделанными никак не связанными научными лабораториями.  Следуя этому подходу, BenevolentAI может, например, идентифицировать молекулы, которые потерпели неудачу в клинических испытаниях, и предсказать, как эти самые соединения могут быть более эффективными для лечения других заболеваний. В отличие от других компаний в области ИИ, BenevolentAI пока не публикует научные статьи о своей технологии. Но согласно данным CB Insights, BenevolentAl является одной из пяти частных ИИ-компаний, которые оцениваются более чем на $1 млрд. В 2014 году компания подписала договор на сумму 747,8 млн долларов с неназванной фармацевтической компанией в США для поиска эффективного средства лечения болезни Альцгеймера.  Борьба со старением — тренд нашего времени. Возможно, мы первое поколение, которое начнет лечить старение как болезнь?  Calico LLC («California Life Company») — научно-исследовательская биотехнологическая компания, основанная в 2013 году с целью борьбы со старением и сопутствующими заболеваниями. В сентябре 2014 г. было объявлено, что Calico, в сотрудничестве с AbbVie, откроет научно-исследовательский центр, сосредоточенный на проблемах старения и возрастных болезнях, таких, как нейродегенерация и рак. Первоначально каждая компания инвестирует $350 миллионов с возможностью привлечь дополнительные $500 миллионов позже. В том же месяце Calico сообщила о сотрудничестве с Юго-Западным Медицинским центром Техасского университета в Далласе с целью разработки лекарственного средства от нейродегенеративных нарушений. В 2015 году институты MIT и Гарварда объявили о партнерстве с Calico для «продвижения исследований по возрастным заболеваниям и их терапии». Также было объявлено о дальнейшем сотрудничестве с Институтом исследований проблем старения Бака (ведущий в мире институт, изучающий вопросы старения человека).  Calico крайне закрытая компания, которая практически не делает публикаций в СМИ, не выпускает пресс-релизы и не контактирует с журналистами. Ученые, сотрудничающие с лабораторией, подписывают договор о неразглашении. Около 100 сотрудников Calico занимаются преимущественно фундаментальной наукой.  В редком интервью директора по научным исследованиям Calico говорится, что в «наилучшем случае» компания сможет представить миру результаты не раньше, чем через 10 лет. Не все согласны столько ждать. Обри Ди Грей, один из самых известных геронтологов мира, считает Calico «самым большим разочарованием». Ждет ли компанию успех или провал — в ближайшие годы мы не узнаем. Однако в 2017 году они начали сотрудничать с частной биотехнологической компанией C4 Therapeutics над разработкой лекарств для таких болезней, как диабет 2-го типа и рак. Возможно, старение нам пока не победить, но мы сможем справиться со многими опасными болезнями?   Стартап из России, который объединил в себе две наиболее популярные IT-темы: технологии ИИ и криптовалюту. doc.ai вышел на ICO с токенами NEURON (NRN) и привлек приблизительно 10 миллионов долларов. Работоспособную бету приложения стартап обещает запустить в марте–апреле 2018 года. doc.ai планирует определять физиологическое состояние пациентов по запросу. Диалоговая система будет «общаться» с пациентом на естественном языке, анализировать данные: геномные, фармакогеномные, экспосомные, анатомические; характеристики, полученные с медицинских датчиков, а также данные гематологии. Токены Neuron обеспечивают доступ к сети и вознаграждают пользователей (отдельных лиц или исследовательские организации). За токены пользователи могут устраивать конкурсы на платформе NEURON и создавать поощрения (призы) для специалистов по обработке и анализу медицинских данных.   Еще один блокчейн-стартап из России, прямой конкурент doc.ai, который собрал всего 70 000 долларов на Pre-ICO, но зато показал реально работающий прототип системы диагностики болезней и интерпретации медицинских исследований. Помимо очевидной цели дать пользователям полную информацию о здоровье и рекомендации по исправлению накопившихся в теле ошибок, Open Longevity ставит перед собой амбициозную цель — начать проводить клинические исследования терапии против старения силами самих пациентов. Одни пользователи привлекают средства к проекту, другие (либо сами инвесторы), добровольно примут участие в строго контролируемых медицинских тестах. Стартап берет на себя все юридические работы, связанные с необходимостью обеспечить соответствие жестким международным требованиям к подобным исследованиям. Попробовать альфа-версию инструмента медицинского анализа можно тут. Достаточно ввести в таблицу несколько ключевых биомаркеров, чтобы получить рекомендации, а также увидеть ссылки на научные публикации (зарегистрированные на пабмеде) по выявленным проблемам или данным рекомендациям. Портал уже обладает аналитикой из 70 000 научных статей.   Благодаря технологиям мы можем постоянно измерять и отслеживать практически все аспекты нашей жизни, включая здоровье. Ежедневно мы можем контролировать вес, количество шагов, частоту пульса и многое другое. Существует бесчисленное количество продуктов и компаний, которые помогают вам записывать количество потребляемых калорий, измеряют, насколько хорошо вы спали накануне вечером, и предлагают советы для улучшения вашего физического состояния. Однако почти никто не занимается здоровьем психики.  Огромное количество людей вокруг испытывает проблемы с психикой. И многие остаются со своими проблемами в одиночестве, годами накапливая непомерный груз психологических проблем. Хроническая депрессия и тревожные расстройства стали нормой, но к ним все чаще добавляются серьезные биполярные расстройства. Основная проблема роста психических проблем — мы сами. Мы не уделяем достаточного внимания нашему собственному психическому здоровью. Как говорится, нельзя управлять тем, что вы не измеряете. Ежегодные проверки у врача, фитнес-трекеры и многое другое не могут помочь нам справиться с психическими проблемами.  Приложение Joy  проверяет вас один раз в день и спрашивает, как вы поживаете и что вы делали сегодня. Основываясь на ваших ответах, Joy может интерпретировать ваши эмоции и признать, был ли это прекрасный день, плохой день или что-то посередине. Чувствуете беспокойство? Joy узнает об этом и предложит вам несколько советов о том, как уменьшить тревогу. Joy будет генерировать еженедельные отчеты о вашем настроении, основываясь на том, что вы сказали. Приложение учится на опыте общения с пользователем и в долгосрочной перспективе предлагает различные схемы лечения.  Не все могут согласиться с типовыми советами Joy, вроде: «Иногда самое трудное — отпустить, но обычно это освобождает вас от гнева». Конечно, приложение не заменит настоящего врача и не должно использоваться в чрезвычайной ситуации, но иногда откровенный разговор хоть с кем-то, даже с чатботом, это и есть лучшее лекарство.   С помощью этого чатбота пациенты могут получить поддержку удаленно, в любое время, в том числе когда их лечащий врач недоступен. Авторы приложения справедливо указывают, что разговоры с обычным психотерапевтом часто следуют ограниченному количеству шаблонов и путей, что оставляет много возможностей для автоматизации. Боты X2AI обнаруживают закономерности в формулировках фраз, скорости набора текста, длине предложений, грамматических ошибках, выявляя корреляции с различными эмоциональными состояниями. Это позволяет системе замечать скрытые эмоции, как это делают люди-терапевты.  X2AI обеспечивают связь с «терапевтом», который адаптируется к каждому пользователю, с которым взаимодействует. Tess обнаруживает изменения в настроении человека. Благодаря обработке естественного языка бот сможет определить, достигает ли человек опасного уровня депрессии, где уже требуется вмешательство специалистов.  Когда Tess обнаруживает, что пользователь действительно находится в бедственном положении, например, говорит о самоубийстве, то передает консультационную сессию реальному психологу-человеку. Была разработана специальная версия Tess, предназначенная для работы с ветеранами войны, у которых есть выраженные посттравматические стрессовые расстройства.  X2AI предоставляет ряд персонализированных услуг в области психического здоровья, такие как психотерапия, психологический коучинг и даже когнитивная поведенческая терапия. Кроме того, стартап разработал специальное приложение с чатботом, общающимся на арабском языке, чтобы помочь людям в лагерях беженцев на Ближнем Востоке справиться с депрессиями, чувством безнадежности и страхом перед неизвестным будущим.  Многоязычная семья чатботов X2AI включает также бота Nema, который специализируется на лечении детей с диабетом и «Сару», призванную помочь подросткам справиться с одиночеством. Некоторые из ботов предназначены для удовлетворения потребностей конкретного клиента (X2AI работает с несколькими крупными американскими и европейскими поставщиками медицинских услуг), в то время как другие стремятся удовлетворить потребности кризисных территорий (министерство здравоохранения Ливана и Мировая продовольственная программа ООН выразили заинтересованность в осуществлении более масштабных пилотных программ с использованием психологических чатботов). Другие боты в настоящее время разрабатываются, чтобы помочь людям, пострадавшим от насилия в Бразилии и Нигерии.   Babylon позволяет пользователям проводить неограниченные виртуальные консультации (за платную подписку) через текстовые и видеочаты в приложении. Babylon также позволяет пользователям получать рецепты лекарств, направления к специалистам и оплачивать медицинские консультации в ближайших клиниках. В конце 2016 года приложение получило $25 млн инвестиций, а в апреле 2017 года еще 60 миллионов долларов для развития новых возможностей. Все эти деньги нужны для того, чтобы перейти на полноценный слабый ИИ, способный точно идентифицировать заболевание и выбрать наиболее подходящее лечение.   Лучше всего не бороться с болезнью, а предотвратить ее появление. Питание — основа основ здорового образа жизни. Поэтому бесплатное приложение Bitesnap от компании Bite AI помогает тем, кто пытается соблюдать определенную диету. Bitesnap использует машинное обучение, чтобы идентифицировать еду по фотографии. Достаточно сделать снимок с помощью приложения (или добавить его из галереи), и приложение попытается определить, что находится на картинке. Bitesnap расскажет, что именно вы едите, считая углеводы, белки и жиры, и определит, сколько вы потребляете калорий.   Можно настроить напоминания о том, чтобы есть в определенное время, а также ввести свой вес и рост, чтобы рассчитать индекс массы тела. Это может помочь Bitesnap определить, каково должно быть ваше идеальное питание.   Приложение для умных часов (любых), которое помогает сократить количество ежедневных сигарет, а затем и вовсе бросить курить. Cue обеспечивает положительное подкрепление, вознаграждая виртуальными ачивками за увеличение времени между перекурами. Приложение использует алгоритмы машинного обучения для настройки геймификации процесса для каждого отдельного пользователя.   Интересно, что у приложения есть и альтернативы. На иллюстрации выше — smoking. Программа отсчитывает время, которое пользователь не курит, сэкономленные деньги, прогресс здоровья (кровообращение, потенция, сердце, угарный газ и никотин).   CareSkore использует машинное обучение для прогнозирования течения болезни и вероятности смертности. CareSkore объединяет клинические, социально-экономические, демографические и поведенческие данные пациентов, чтобы нарисовать целостную картину, которую могут использовать врачи и страховые компании, чтобы обеспечить лучший профилактический уход. CareSkore также помогает пациентам, которые могут использовать систему для информирования врачей о новых симптомах или задавать вопросы о своем состоянии. Компания планирует использовать умные датчики, чтобы пациенты только в крайне редких случаях обращались в больницу. Датчики в режиме реального времени будут собирать всю информацию о здоровье и передавать лечащему врачу. Система сможет на основе данных датчиков давать рекомендации по лечению.   CUDL (Collaborative for Ultrasound Deep Learning) работают над созданием облачного сервиса, который позволит врачам загружать для последующей обработки 3D-ультразвуковые сканы человеческого тела. 3D-ультразвук используется практически во всех современных клиниках, однако общая база данных со снимками и моделями может принести много дополнительной пользы.  Концепция CUDL заключается в том, чтобы попытаться извлечь максимальную пользу из ультразвука и сделать его более полезным методом визуализации болезней. Вы загружаете данные ультразвукового сканирования в систему и получаете результаты диагностики, сделанные системой, которая проанализировала тысячи других изображений одной и той же части тела или той же области. Система CUDL постоянно учится, выясняя, что на снимках считается нормальным, ненормальным или важным. Лучшими методами визуализации сегодня являются МРТ и КТ, но это дорогие исследования. Теперь ультразвук становится доступным и компактным методом эффективной диагностики. Вам не нужен передовой 3D-сканер в клинике, вы просто используете обычные ультразвуковые аппараты. Система поддержки принятия решений сама предоставит ответы на основе компьютерного анализа, какие сканы выглядят нормальными, а какие требуют дальнейшего изучения.  Как и Open Longevity, Deep 6 AI (ранее Deep 6 Analytics) должен помочь находить пациентов для клинических исследований в течение нескольких минут, а не месяцев. Программное обеспечение Deep 6 AI значительно сокращает время поиска подходящих пациентов, анализируя многочисленные медицинские данные на естественном языке. Deep 6 AI превращает фрагментированные медицинские документы в унифицированные диаграммы, содержащие всю информацию, необходимую для соответствия комплексным критериям клинических исследований. К сожалению, о стартапе очень мало публикаций и нет данных о реальных проектах. Но за его судьбой следует пристально следить — тема перспективная.   Freenome, платформа диагностики рака, привлекла более 70 миллионов долларов. Большая сумма инвестиций связана с возможностью, которую предоставляет стартап. Достаточно нескольких капель крови, чтобы ответить, болен ли пациент раком или нет, есть ли злокачественные новообразования или они доброкачественные. Компания проверила тысячи образцов крови, и утверждает, что ее тесты лучше всех предложений на рынке для четырех типов рака: простаты, груди, колоректального и легких. Freenome использует машинное обучение, чтобы выявлять маркеры рака в крови. Идея заключается в том, что компьютер позволяет обнаружить рак на самых ранних стадиях — когда его легко и недорого может вылечить любой пациент.  Самое интересное, что Freenome является лишь одной из множества компаний, которые разрабатывают анализы крови для выявления рака на самых ранних стадиях. Конкуренция на этом рынке во всех смыслах окажется полезной для пациентов.   Миллионы ненужных госпитализаций выманивают у пациентов по всему миру десятки миллиардов долларов в год. Лишнюю госпитализацию можно было бы избежать, если бы мы смогли обнаружить ухудшение состояния здоровья пациентов, используя удаленный мониторинг. Платформа Sentrian  применяет биосенсоры и машинное обучение для обнаружения слабых признаков надвигающихся проблем. Sentrian позволяет избежать ложной госпитализации (и, вероятно, особой мнительности некоторых пациентов), а также точно предупредит о необходимости обратиться за больничной помощью еще до наступления острой стадии обострения.   Zymergen выпускает лекарство из генетически измененных микробов. Получив более $200 млн инвестиций, Biotech Zymergen использует микроорганизмы при производстве различных химических веществ или даже для создания новых лекарств.  Мы ежедневно сталкиваемся с продуктами, созданными микробами. Они занимаются производством хлеба, сыра, вина и шоколада. В промышленности микробы используются для производства ряда обычных химических веществ. Большая часть пенициллина, лимонной кислоты и инсулина производится специализированными микробами. Диапазон применения очень широк: топливо, клеи, пигменты, лекарства и многое другое. Как мы выясним, какую часть ДНК нужно вставить в микроорганизм, и как мы поймем, что процесс прошел правильно? Как только у нас будет первая «правильная» бактерия, можем ли мы внести другие изменения в ее ДНК, которые заставили бы ее производить больше и быстрее нужные нам вещества? Исторически сложилось так, что это был очень трудоемкий процесс, состоящий из проб и ошибок. Zymergen радикально ускоряет процесс создания и улучшения специализированных штаммов. Компания использует машинное обучение, чтобы проводить больше испытаний, допускать меньше ошибок, добиваться в итоге успехов, тратя меньше человеческих ресурсов. Программное обеспечение может автоматизировать часть процесса, поэтому сотрудники компании по большей части даже не биологи, а специалисты в области прикладной статистики, машинного обучения, биостатистики, астрофизики и ряда других областей. Как правило, это люди, имеющие богатый опыт применения методов численного анализа сложных наборов данных.  Кроме того, компания активно использует роботов. И это не наноботы, как можно подумать, собирающие бактерии из готовых блоков. Например, роборука Echo автоматизирует часть работы со штаммами бактерий, позволяя делать до 1000 экспериментов в неделю — раньше такое невозможно было осуществить даже силами целой команды людей.  В Zymergen уверены, что робототехника и машинное обучение позволят быстрее и дешевле создавать новые лекарства.  Мы упомянули лишь крохотную часть проектов — например, за кадром остались нейронные сети, помогающие выявлять рак легких по рентгеновским снимкам. Но оглянитесь вокруг — практически любой аспект IT-технологий сейчас можно встретить на аванпосте медицины. От методов анализа поведенческих графов в социальной сети до механизмов рекомендаций, машинного перевода, компьютерного зрения. Современный биотех — это в первую очередь информационные технологии, которые решают самые разные задачи. Сейчас здесь очень много компаний, очень много инвестиций и пока мало реально работающих сервисов. Будем надеяться, что в медицине будет достигнута критическая масса и количество перейдет в качество. Технический писатель, ИТ-редактор блога CloudMTS