Однако миллионные инвестиции в робототехнику, передовые технологии и искусственный интеллект окупятся лишь в том случае, если руководство клиники сумеет видоизменить содержание деятельности своих сотрудников. Как правило, работа онколога включает следующие задачи:

• знакомство с информацией о пациенте;

• диагностирование рака;

• оценка ситуации и выбор стратегии лечения;

• проведение соответствующего лечения;

• координация лечения внутри команды специалистов;

• контроль состояния пациента после операции, уход и консультирование.

Роботизированная автоматизация процессов, познавательная автоматика и социальные роботы способны трансформировать каждую из этих задач.

Знакомство с информацией о пациенте

Роботизированная автоматическая система способна объединить информацию о пациенте, находящуюся в разных местах. Она соберет воедино историю болезни, сведения о биомаркерах, образе жизни, уже проведенном лечении и многое другое, обеспечив врача сведениями с такой полнотой, которая ранее была недоступна. Новые данные о пациенте будут вноситься в систему по мере появления, превращая статичную информацию в динамичную картину состояния больного.

Диагностирование рака

Роботизированные автоматические системы не обладают собственным интеллектом. Однако при объединении с познавательной автоматикой, способной к обработке естественных языков, такая система будет в состоянии самостоятельно знакомиться с собранными данными о пациенте. Она сможет сравнивать его конкретный случай с тысячами других и рассчитывать вероятность возникновения рака.

Watson for Oncology (WFO) – познавательная автоматизированная платформа от компании IBM. Она способна диагностировать злокачественную опухоль с точностью 90 %, тогда как врачи-онкологи в среднем успешно справляются с этим лишь в 50 % случаев[25]. В памяти системы хранится более 600 000 медицинских заключений, свыше 2 млн страниц медицинских журналов, 2 млн историй болезней различных пациентов. Совокупные знания WFO намного превышают человеческие возможности. По оценкам специалистов Мемориального онкологического центра имени Слоуна – Кеттеринга, данные, полученные путем практических исследований, составляют лишь 20 % от информации, используемой врачом для постановки диагноза и выбора лечения. Онкологам пришлось бы тратить как минимум 160 часов в неделю только на чтение специальных журналов, чтобы узнавать о новшествах медицины по мере появления информации о них. Система WFO гораздо быстрее и точнее усваивает огромные массивы новой информации, появляющейся в данной сфере, и использует ее для изменения своих алгоритмов.

Оценка ситуации и выбор стратегии лечения

Онкологи должны всесторонне оценить ситуацию и выбрать оптимальную стратегию лечения, опираясь на современные методики и рекомендации. Может ли автоматика помочь врачу в данном вопросе? В ходе двойных слепых исследований, проводившихся при лечении рака молочной железы, легких и толстой кишки, система WFO выдала практически те же рекомендации, что и целый консилиум онкологов[26]. Каким образом удается этого достичь? Дело в том, что WFO отбирает и оценивает большие объемы структурированной и неструктурированной информации из медицинских документов и историй болезни, используя свои способности к обработке естественных языков и машинному обучению, чтобы сделать выбор между альтернативными методиками лечения. Примерно 90 % рекомендаций системы совпали с теми, которые дал консилиум из 15 онкологов. Изначально врачам требовалось около 20 минут, чтобы проанализировать информацию и составить заключение. Практикуясь по ходу эксперимента, они сумели снизить это время до 12 минут. Что же касается WFO, то у нее на это уходило около 40 секунд.

По мере того как искусственный интеллект расширяет свои возможности, работа онкологов видоизменяется. Техника берет на себя оценку типичных случаев, а на долю врачей остаются лишь необычные и трудные пациенты.

Проведение соответствующего лечения

Отрывок из статьи, посвященной роботизированной хирургической системе da Vinci Xi, который мы процитировали выше, показывает, как самые современные роботы могут расширить возможности врачей. Тем не менее операции в большинстве своем по-прежнему проводятся людьми, тогда как «умная техника» нацелена на то, чтобы сделать хирургические вмешательства менее инвазивными. Делая операцию с помощью da Vinci Xi, самого продвинутого на сегодняшний день хирургического робота, врач одновременно контролирует три миниатюрных инструмента сразу в трех механических «руках», что обеспечивает ему максимум свободы движений и точности. Четвертая «рука» робота отвечает за 3D-камеру высокого разрешения, которая помогает человеку проводить операцию. Иными словами, у машины отсутствует иной интеллект, помимо интеллекта хирурга. Она не соответствует описанным выше критериям социального робота, поскольку не обладает искусственным интеллектом и не снабжена сенсорами.

Искусственный интеллект внедряется в хирургию благодаря таким технологическим новшествам, как автономный хирургический робот STAR[27]. Он осуществляет хирургические операции, пользуясь собственным зрением, инструментарием и интеллектом. Уже сейчас качество работы робота STAR выше, чем у хирургов-людей. Создатели запрограммировали его на проведение анастомоза кишечника – резекции фрагмента кишечника и соединения его оставшихся частей. Лишь в 40 % случаев хирургам приходится вмешиваться в ход операции, чтобы дать указания машине.

STAR – отличный пример оптимизации сотрудничества роботов и людей. По мнению исследователей, те 40 % операций, которые потребовали вмешательства человека, – это ключ к переосмыслению работы хирурга, которая будет включать в себя взаимодействие с роботами в стенах операционных. Теперь в задачи хирурга войдет контроль за проведением операций и передача роботу посильных для него задач. Техника станет учиться выполнять стандартные задачи, требующие трудозатрат, позволяя человеку сосредоточиться на сложных и необычных случаях. Таким образом, автоматика расширит и дополнит наши возможности.