Перспективы использования
нейронных сетей в стоматологии

Цифровизация, робототизация, искусственный интеллект, искусственные нейронные сети… Сколько новых понятий и терминов уже сегодня раздвигают горизонты возможного, заставляя задумываться и разбираться в них, искать их прикладное эффективное и безопасное применение. И все же, какими бы многообещающими не были новые технологии – все они являются продуктами жизнедеятельности человека, его разума, работы мозга и мышления.

Что такое нейрон?

Среднестатистический человеческий мозг – это около 86 млрд нейронов, соединенных многочисленными связями (в среднем несколько тысяч связей на один нейрон, однако это число может сильно колебаться). Нейроны – это специальные клетки, способные распространять электрохимические сигналы. Нейрон имеет разветвленную структуру ввода информации (дендриты), ядро и разветвляющийся выход (аксон). Аксоны клетки соединяются с дендритами других клеток с помощью синапсов. При активации нейрон посылает электрохимический сигнал по своему аксону. Через синапсы этот сигнал достигает других нейронов, которые могут в свою очередь активироваться. Нейрон активируется тогда, когда суммарный уровень сигналов, пришедших в его ядро из дендритов, превысит определенный уровень (порог активации).

Нейронные сети

Искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение… Что означают все эти нынче модные направления и термины?

В общем смысле слова, нейронные сети (НС – Neural Networks) – это математические модели, работающие по принципу сетей нервных клеток животного организма. Искусственные НС (ИНС) могут быть реализованы как в программируемые, так и в аппаратные решения. Для простоты восприятия нейрон можно представить, как некую ячейку, у которой имеется множество входных отверстий и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления. На каждый вход нейрона подаются действующие значения, которые затем распространяются по межнейронным связям (синопсисам). У синапсов есть один параметр – вес, благодаря которому входная информация изменяется при переходе от одного нейрона к другому.

Тенденция времени

В последние несколько лет наблюдается взрыв интереса к ИНС. Исследователи – программисты и разработчики аппаратных моделей – создают все новые эффективные креативные программные и аппаратные воплощения, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейробиологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров. А чтобы создать искусственный интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.

Где они применяются

ИНС благодаря способности к обучению, а также тому, что это обусловлено появлением различных способов ускорения их обучения, успешно применяются в самых различных областях нашей жизни: бизнесе, медицине, технике, геологии, физике и пр. ИНС, как исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости, находит все более многочисленные области применения: создание самообучающихся систем производственных процессов, беспилотные транспортные средства, системы распознавания образов, интеллектуальные охранные системы, робототехника, системы мониторинга качества, голосовые интерфейсы взаимодействия, системы аналитики и изобретения во многих других областях, где нужно решать задачи обработки накопленного огромного потока информации – распознавания, прогнозирования, классификации, управления. В настоящее время процесс обучения ИНС стал намного быстрее и проще: стали более мощными возможности технических средств (технологический рост объемов памяти, быстродействия; постоянное накопление баз данных и пр.). Начали активно разрабатываться так называемые «предобученные» нейросети, которые позволяют существенно ускорить процесс внедрения технологии.

Одни плюсы

Впечатляющий успех и интерес к ИНС определяются способностями справляться с такими задачами, как системы распознавания и классификации объектов на изображениях и ландшафтах в исследуемой области, голосовой интерфейс взаимодействия для интернета вещей, видеоаналитика, самообучающиеся системы, оптимизирующие управление материальными потоками или расположением объектов; интеллектуальные; самообучающиеся системы управления производственными процессами и устройствами (в том числе робототехническими), универсальный перевод «на лету» для конференций и персонального использования и пр. И если пока что рано говорить о том, смогут ли когда-то нейросети полностью воспроизвести возможности человеческого мозга, вероятность того, что в ближайшее десятилетие ИНС смогут заменить человека на четверти существующих профессий, все больше становится похожей на правду.

Искусственный интеллект

Что же такое искусственный интеллект? Под искусственным интеллектом (ИИ) разработчики понимают способность машины имитировать умное поведение людей, то есть – умение ориентироваться в меняющемся контексте и принимать с учетом этих изменений оптимальные, позволяющие достичь цели решения. Врачу бывает сложно верно диагностировать заболевание, особенно если у него не слишком много практики или конкретный случай далек от его профессионального опыта. Тут на помощь может прийти ИИ, имеющий доступ к базам с тысячами и миллионами историй болезни (и другой упорядоченной информацией, в том числе свежим статьям, учебникам, специализированной медицинской литературе). С помощью алгоритмов машинного обучения ИИ классифицирует конкретный кейс, быстро просканирует вышедшую за определенный интервал времени научную литературу по нужной теме, изучит имеющиеся в доступе похожие случаи и предложит план лечения. Более того, ИИ сможет обеспечить индивидуализированный подход, приняв во внимание сведения о генетических особенностях пациента, паттернах движения, собранных его носимыми устройствами, предыдущей истории болезней – всем анамнезе жизни. ИИ вероятно (по крайней мере, на текущем этапе развития технологий), не заменит врача, но может стать и уже становится полезным инструментом, помощником в деле диагностики и лечения.

Зачем он нужен в медицине

Медицина, ориентировавшаяся ранее в основном на лечение острых заболеваний, теперь сможет больше внимания уделять недугам хроническим, многие из которых не так давно и болезнями не считались. Уже сегодня быстро растут объемы медицинских данных, приходит сознание, что от скорости и качества анализа зависит здоровье и качество жизни пациента. Врачи часто сталкиваются с необходимостью лечить ожирение, депрессии, болезни пожилого возраста. Диабет, сердечная недостаточность, аутоиммунные расстройства все чаще диагностируются вне фазы обострения, на самых ранних стадиях, причем речь идет не только о поддерживающей терапии, но и о возможности полностью излечить, исправить эти системные сбои организма. Развивается превентивная медицина, позволяющая распознать предрасположенность к определенным типам заболеваний еще до их проявления, и необходимой актуальности своевременно принять меры. И все это – работа для ИИ.

Прогноз для стоматологии

Исследователи, занимающиеся ИНС, делают прогнозы, что уже в ближайшее время быстро будет развиваться применение нейронных сетей и в стоматологии. Это направление позволит проводить более быстрый анализ большого количества необходимой профессиональной прицельно-ориентированной информации, а главное – сможет направлять и давать подсказки врачам в решении сложных клинических задач.

Материал подготовила по данным
интернет-источников Галина Масис