Искусственный интеллект в медицине и кардиовизуализации: использование больших данных и высокопроизводительных вычислений для персонализированной диагностики и лечения

За последнее десятилетие информационные технологии в большинстве сфер жизни совершили скачок, однако в медицине темпы внедрения остаются более медленными. Между тем в больницах быстро растёт использование электронных медицинских карт, чему способствует программа стимулирования Центров услуг Medicare и Medicaid; переход на электронные записи и доступность данных пациентов увеличили объём и сложность информации, число медицинских предупреждений, а вместе с ними — «усталость от предупреждений» и ожидания быстрого и точного диагноза и лечения. К сожалению, рост этих требований к медицинским работникам повышает риск диагностических и лечебных ошибок. В ближайшем будущем искусственный интеллект и машинное обучение, вероятно, будут помогать врачам в дифференциальной диагностике, выборе вариантов лечения и, в случае медицинской визуализации, в интерпретации изображений. Анализ больших данных в здравоохранении создаёт возможности не только для исследований in silico, но и для получения в режиме реального времени диагностических и, возможно, терапевтических рекомендаций на основе эмпирических данных. Доступ по требованию к высокопроизводительным вычислениям и крупным базам данных здравоохранения будет поддерживать и расширять возможности персонализированной медицины. Поединок IBM Jeopardy! Challenge, в котором лучшие игроки всех времён состязались с компьютером Watson, поразил воображение миллионов людей во всём мире и продемонстрировал потенциал применения подходов искусственного интеллекта к самым разным областям, включая медицину. Сочетание искусственного интеллекта, больших данных и массово-параллельных вычислений открывает возможность революционного подхода к практике доказательной персонализированной медицины.