За последнюю тысячу лет человечество пережило не менее 10 крайне опустошительных эпидемий, последняя из которых разразилась около 100 лет назад. И каждый раз наиболее действенными мерами защиты от неизвестной инфекции становились карантинные меры: самоизоляция, социальная дистанция, прекращение транспортного сообщения между населенными пунктами. Правда в средние века мало кто понимал пути передачи инфекции, а губительную хворь поясняли движением небесных тел, грузом грехов или даже проклятьем со стороны других людей или наций.

Гораздо позже к средствам защиты добавились маски и респираторы для защиты дыхательных путей, перчатки и костюмы для защиты кожи, средства дезинфекции и прочее. Конечно, сегодня наука сделала просто гигантский скачок в борьбе с вирусами. Достижения микробиологии, нейробиологии, генной инженерии, регенеративной медицины и синтетической биологии трудно оспорить. Однако с началом пандемии короновируса 2019-nCoV для борьбы с ним начали массово использовать технологии, которые еще 10 лет назад либо не существовали, либо их вряд ли можно было назвать медицинскими. К таковым относятся искусственный интеллект (ИИ), блокчейн, 3D-печать, роботы и дроны. Конечно, микробиология и далее будет играть важную роль в создании лекарственных средств против патогенных вирусов и бактерий, и все же основным поставщиком революционных разработок в области медицины в ближайшие годы, по всей видимости, станут информационные технологии и робототехника.

Искусственный интеллект и big data

30 декабря 2019 года программа искусственного интеллекта BlueDot, созданная одноименным канадским стартапом, предупредила о возможной опасности, вызванной неизвестным вирусом в Китае. Вечером того же дня департамент здравоохранения Уханя официально сообщил про обнаружение нового заболевания. А ВООЗ объявил об этом только через 9 дней.

Система BlueDot обрабатывает тексты из сотен тысяч источников и таким образом строит свои прогнозы. При этом BlueDot не первый раз прогнозирует эпидемии. Например, в 2014 г. программа предсказала экспансию лихорадки Эбола в Африке, в 2016 году систему удалось  спрогнозировать вспышку лихорадки Зика во Флориде за 6 месяцев до самого события.

Кстати, не только BlueDot — автоматическая служба HealthMap в Бостонской детской больнице также обнаружила первые признаки пандемии до официального сообщения ВООЗ. Аналогичный результат показала математическая модель от Metabiota, стартапа из Сан-Франциско.

Двумя месяцами позже группа исследователей из Ухани продемонстрировала инновационную систему на базе глубокого машинного обучения, которая детектирует COVID-19 по снимку компьютерной томографии с точностью до 95%. Модель была обучена на более чем 45тысячах изображений компьютерной томографии.

Еще одна система на базе глубокого машинного обучения показала способность предсказывать выживаемость пациентов с тяжелой формой COVID-19 с точностью более 90%.

Но этим применение решений на базе ИИ совсем не ограничивается. Например, системы искусственного интеллекта и big data применялись для контроля в реальном времени изменения температуры тела с помощью носимых датчиков. Все эти данные стекались в единую базу и там проводился их анализ. Это позволяло анализировать распространение новых случаев заболевания по областям, прогнозировать в каких местах эпидемия будет распространяться более активно, оценивать и корректировать стратегию по борьбе с эпидемией.

Многие ИТ-производители усиленно помогали им в этом. Так, в апреле 2020 г компания HUAWEI CLOUD сообщила о запуске глобального плана действий, нацеленного на борьбу с COVID-19 с помощью облачных и AI-сервисов. В рамках этого плана HUAWEI CLOUD будет предоставлять бесплатные услуги искусственного интеллекта и облачные сервисы партнерам по всему миру для совместного противодействия пандемии.

Однако это еще не все области применения ИИ во время пандемии. Так, технологии искусственного интеллекта использовались для создания новых молекул, которые могли бы служить потенциальными лекарствами или даже сократить время, затрачиваемое на предсказание вторичной структуры РНК вируса.

Кроме того, технологии распознавания лиц, построенные на базе ИИ, отслеживали через системы видеонаблюдения людей, которые не носили маски в общественных местах или нарушали режим самоизоляции. Например, китайский интернет-гигант поиска Baidu разработал систему распознавания лиц, которая сканирует и делает фотографии более 200 человек в минуту на железнодорожной станции Цинхэ в Пекине.

Социальные сети начали настраивать свои фильтры на базе ИИ на просеивание информации с целью нахождения фейковых новостей. Так, YouTube начал удалять все видео с гадалками и всевозможными конспирологами, которые что-либо вещали о распространения коронавируса.

Почему же, несмотря на правильный прогноз, пандемия охватила весь мир?

То, что ИИ может обнаружить вспышку заболевания на другом конце света еще до того, как это осознает ВООЗ, действительно впечатляет, ведь раннее предупреждение может спасти жизни. Первоначальный прогноз BlueDot правильно определил города, в которые вирус будет распространяться в первую очередь, казалось бы, это давало возможность властям подготовиться к эпидемии. Но не все так просто. Во-первых, далеко не все услышали сообщение BlueDot, а те, кто услышали, не обязательно восприняли всерьез. Во-вторых, по мере роста масштабов эпидемии прогнозы становились все менее конкретными и менее точными. Причина этого состояла в том, что и сами источники новостей ставали все более противоречивыми. Официальные отчеты, новости СМИ, размышления экспертов и блогеров значительно отличались друг от друга. Власти обычно давали заниженные цифры, СМИ пытались высчитать число больных по своим собственным формулам, а блогеры и фейковые эксперты порой раздували самые фантастические слухи. Информационный шум и дезинформация являются врагом алгоритмов машинного обучения, заявил Уилл Дуглас Хевен (Will Douglas Heaven) в своей статье на сайте MIT Technology Review.

Действительно, ежедневные прогнозы для BlueDot и Metabiota было легче сделать в первые две-три недели после начала эпидемии, а не во время ее разгара.

Так можно ли полагаться на предсказание эпидемиологических катаклизмов?

Пока что мы видим, как «зашумленность» в источниках информации ведет к ошибкам в прогнозах. Причем особенно уровень «шума» поднимается, когда мы имеем дело с чем-либо неизвестным и малоизученным. Например, у многих людей, инфицированных коронавирусом, болезнь прошла без симптомов и они не попали статистику. Кроме того, проблемы возникали из-за того, что врачи не могли правильно определить COVID-19, пока не отработана технология диагностики.

Есть ли решение этой проблемы? Да, многие эксперты видят выход в налаживании глобальной системы обмена анонимными данных о случаях различных заболеваний в каждой стране, а также совершенствовании методов машинного обучения, которые позволяют обучать модели даже на небольшом объеме информации. Известно, что в большинстве стран мира данные об обращениях пациентов уже накапливают в базах госпиталей, министерствах здравоохранения и т. д. Однако стороннего доступа к этой информации нет, поскольку она конфиденциальна. Задача на ближайшие годы — добиться силами ВООЗ и прочих организации анонимизации этих данных и регулярного их сбора на новосозданной глобально платформе обмена данными. Получив возможность собирать реальную статистику по всему миру, ИИ сможет более точно прогнозировать вспышки опасных заболеваний, от чего выиграют все человечество.

Искусственный интеллект является одной из наиболее перспективных технологий в медицине. Но есть и другие, которые имеют непосредственное отношение к ИТ.

Блокчейн

Казалось бы, использование блокчейна вряд ли может иметь какое-либо отношение к пандемии коронавируса.  Но в реальности эта технология сослужила хорошую службу в управлении цепочками поставок, о чем указывает исследование European Parliamentary Research Service.

Именно на блокчейне была запущена в феврале этого года платформа, позволяющая пользователям отслеживать спрос и цепочки поставок медицинских принадлежностей, определять нехватку тех или иных изделий, решать проблемы, связанные с распределением и доставкой предметов первой необходимости.
Если говорить о фондах сбора пожертвований, то блокчейн позволил донорам контролировать, где требуются их средства, получать уведомления о получении пожертвований, а затем контролировать использование пожертвований.

Источник: Researchgate.Net

Кроме того, именно на блокчейне построена онлайновая платформа взаимопомощи Ant Financial, Xiang Hu Bao. Платформа обеспечивает коллективный прием и обработку претензий по страхованию от коронавируса, сокращает бумажную работу и позволяет всем сторонам контролировать процесс.

Технологии телемедицины

Конечно же, телемедицина начала применяться задолго до начала эпидемии Covid-19. Но пандемия показала, что подобные технологии очень эффективны в том, чтобы оградить врачей от инфекции, поскольку позволяют осматривать и диагностировать пациентов удаленно с помощью аудиовизуальной системы в реальном времени.

Дистанционное предоставление услуг медицинской помощи обеспечивает сразу несколько важных преимуществ. Во-первых, снижает скорость распространения вируса, поскольку отсутствует физический контакт с возможным больным; во-вторых, врач может обслужить большее число пациентов, чем при личном осмотре; и в-третьих телемедицина позволяет лечить пациентах в удаленных географических точках, которые обычно не имеют доступа к высококвалифицированной врачебной помощи. Кроме того, за счет удаленного диагностирования можно сразу определить, кого из пациентов сразу класть в больницу, а кого можно оставить дома.

3D-печать

Трехмерная печать уже несколько десятилетий успешно применяется для быстрого создания уникальных прототипов изделий в единичных экземплярах. Во время пандемии Covid-19 эти возможности 3D-принтеров были массово использованы для производства вентиляционных клапанов, дыхательных фильтров, зажимов для лицевых масок и даже особых ножных адаптеров для пластиковых дверных ручек, которые позволяли открывать дверь коленом и не касаться дверей руками.

В Италии группа добровольцев использовала свой 3D-принтер для выпуска партии неофициальных копий запатентованного клапана для дыхательных аппаратов. Кроме того, ряд добровольцев в различных странах печатал защитные лицевые щитки для врачей, выполняющих тесты на Covid-19, а в Китае ежедневно печатали более 5000 пар защитных очков для вречей-инфекционистов.

Дроны

Основное преимущество беспилотных летательных аппаратов состоит в их способности выполнять различные задачи, не привлекая для этого людей. Таким образом, медицинских работников можно было оградить от горячих зон. Например, беспилотники использовались для доставки потребительских товаров и медицинских образцов в отдаленные районы страны, что значительно сокращало контакт человека с человеком.

Японский производитель промышленных дронов Terra Drone начал экспериментальное использование своих беспилотников в Китае в разгар эпидемии. Дроны, которые изначально были предназначены для распыления пестицидов над полями, были адаптированы для распыления дезинфицирующих средств в общественных местах и ​​ транспортировки товаров между изолированными районами. Известны также случаи, когда полиция применяла беспилотники, оснащенные термодатчиками, камерами ночного видения, зум-объективами с высоким разрешением и громкоговорителями для выявления пешеходов с повышенной температурой, людей в общественных местах без масок и ограничения их передвижения.

Роботы

Выполнение монотонной или грязной работы в труднодоступных или опасных местах — такая роль роботов уже давно знакома и привычна. Поэтому в условиях пандемии роботы массово использовались для минимизации контакта медицинского персонала и других работников с инфицированными людьми. Так, корпорация Panasonic предложила использовать автономных роботов HOSPI для санитарной обработки «грязных» зон медицинских учреждений. Самостоятельно перемещаясь по помещениям, робот распыляет специальные дезинфицирующие средства.

В начале марта в Ухане открылось отделение полевой больницы по лечению коронавируса, в котором роботы выполняли такие задачи, как измерение температуры пациентов, доставка еды и дезинфекция учреждения.

Роботы также применялись в больнице Шэньчжэня, специализирующейся на лечении пациентов с Covid-19. Здесь их задействовали для предоставления услуг видеоконференцсвязи для пациентов и врачей, также мониторинга температуры тела посетителей и пациентов. Робот для уничтожения бактерий под названием GermFalcon, предназначенный для дезинфекции самолетов, в настоящее время используется в международных аэропортах Лос-Анджелеса, Сан-Франциско и Джона Ф. Кеннеди в качестве средства по реагированию на чрезвычайные ситуации.

Также есть сервисные роботы, которые могут удаленно измерять температуру тела, распределять предметы гигиены в каждой комнате, просить жителей регулярно мыть руки или просто напоминать им о своем графике приема пищи.

Резюме: что мы ждем от новых технологий?

Пандемия COVID-19 стала драйвером более активного применения инновационных ИТ-технологий в медицине. За считанные месяцы в мире появилось множество различных прогрессивных разработок, которые начали массово использоваться для борьбы с коронавирусом. Несомненно, даже если завтра пандемия прекратиться, движение в этом направлении все равно продолжиться. Стоит ожидать повсеместного применения роботов в больницах, в первую очередь – в инфекционных отделениях, и более активного использования телемедицины, что также позволит оградить медиков от заражения.

Особые надежды возлагаются на искусственный интеллект, машинное обучение и аналитику больших данных. Во-первых, потому что это позволит предсказывать появление и распространение эпидемий различных заболеваний. Во-вторых, ИИ будет помогать врачам в диагностике заболеваний и возможно, что очень важно, даже защитит от врачебной ошибки. И в-третьих, технологии искусственного интеллекта помогут создавать новые лекарственные препараты. И вполне возможно, что следующу. глобальную эпидеми. человечество уже встретит во всеоружии.