Как Amazon помогает ученым разработать новейшие способы диагностики коронавируса
Рентгеновские снимки легких пациентов с коронавирусом из Уханя показали явные признаки инфекции. Здоровые легкие обычно выглядят темными, а на этих снимках грудной клетки и на результатах компьютерной томографии можно было увидеть белые помутнения, напоминающие сколы на лобовом стекле автомобиля. Врачи описывают их как «матовое стекло». В некоторых случаях на снимках было почти полное высветление.
Такие паттерны на снимках были знакомы доктору Саввасу Николау, профессору кафедры рентгенологии и радиологии в Университете Британской Колумбии и главе отделения неотложной травматологии и рентгенологии в ванкуверской больнице. В 2000-х годах он работал в команде специалистов, которая анализировала рентгеновские снимки пациентов с атипичной пневмонией. Когда возникла вспышка COVID-19, Николау объединился с доктором Уильямом Паркером, врачом-ординатором рентгенологического отделения при Университете Британской Колумбии. Вместе с инженером Брайаном Ли они учредили компанию SapienML, которая разработала программное обеспечение для обработки медицинских изображений.
Эти трое уже работали вместе над моделью искусственного интеллекта, изучающего рентгеновские снимки грудной клетки. «Мы подумали: окей, можем ли мы с помощью нашей модели разглядеть признаки COVID-19?» — говорит Паркер. Они решили разработать альтернативный тестам способ диагностики и создать модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, которая бы анализировала, как заболевание проявляет себя в легких.
Для этого они разместили в интернете призыв прислать им как можно больше рентгеновских снимков и данных компьютерной томографии. Среди тех, кто откликнулся, был Amazon.
Amazon решил тотально тестировать сотрудников на коронавирус
В январе Николау позвонил своему другу Шезу Партови. 25 лет назад они вместе проходили интернатуру, а сейчас Партови возглавляет подразделение медико-биологических наук, геномики и медицинских устройств в Amazon Web Services. Николау рассказал ему о намерении «использовать искусственный интеллект для того, чтобы расширить возможности врачей по всему миру в борьбе с этой болезнью». Так у Amazon зародился проект.
Amazon всем известен как интернет-магазин, но крупнейший источник его операционной прибыли — это колоссальных размеров облачный бизнес под названием Amazon Web Services (AWS). В четвертом квартале прошлого года на него пришлось 67% прибыли компании. Предприятие, стоимость которого один аналитик с Уолл-стрит в прошлом году оценил в полтриллиона долларов, предлагает клиентам облачный сервис, в том числе хранение, веб-хостинг и приложения для машинного обучения, которые представляют особый интерес для исследователей, сражающихся с коронавирусом.
В марте AWS объявил о запуске глобальной инициативы Diagnostic Development Initiative, предложив выделить ресурсы на $20 млн для исследований и разработки инструментов диагностирования коронавируса. Вместо выплаты денежных грантов напрямую AWS позволит избранным проектам бесплатно получить услуги, за которые в обычной ситуации им пришлось бы платить. Программу поддерживает техническая консультативная группа ученых и экспертов здравоохранения. Состав группы пока не раскрывается, однако известно, что в нее войдет Стив Дэвис, сопредседатель рабочей группы ВОЗ по цифровым медицинским технологиям. На момент запуска в проекте участвовали 35 глобальных исследовательских учреждений, стартапов и компаний. С тех пор AWS получил еще 45 заявок.
Команда Николау и Паркера стала первым частным клиентом в области диагностики, говорит вице-президент AWS Тереза Карлсон. В число партнеров вошли также некоммерческий исследовательский центр Chan Zuckerberg Biohub, который основали глава Facebook Марк Цукерберг и его супруга Присцилла Чан. BioHub пользуется услугами AWS для оптимизации моделей машинного обучения с помощью геномных данных, чтобы определить, сколько заражений имели место среди населения, помимо подтвержденных случаев. Сведения о масштабах пандемии могут помочь исследованиям и стать основой для планирования и подготовки в области общественного здравоохранения.
Еще один участник проекта — пекинская компания ETComm, которая оказывает медицинским учреждениям в Китае услуги по удаленной диагностике сердечно-сосудистых заболеваний. Компания удаленно диагностировала более 18 400 случаев осложнений при COVID-19 с помощью сервиса чтения электрокардиограмм, созданного на основе технологий AWS.
В свою очередь врачи из Калифорнийского университета в Сан-Диего получили облачные единицы AWS для клинического исследования, в рамках которого они используют искусственный интеллект для ускорения диагностики пневмонии у заболевших коронавирусом на основе рентгеновских снимков грудной клетки.
Диагностическая инициатива AWS была задумана в январе после того, как Карлсон оказалась завалена звонками клиентов, которые просили их присоединиться к связанным с COVID-19 проектам. Карлсон надеется, что благодаря тому, что Amazon сформирует такой консорциум для поддержки множества различных проектов одновременно, участвующие структуры в конечном итоге начнут работать сообща и поделятся своими результатами со всем миром, что приблизит победу над болезнью.
Многие системы здравоохранения безуспешно пытаются угнаться за вирусом, охватившим весь земной шар, а врачи и ученые призывают работать над масштабами и качеством тестирования. Но даже когда пациенты получают доступ к тестам, возникают вопросы об их точности и частоте ложноотрицательных результатов (когда пациент заражен, но результаты теста говорят, что это не так).
Проблемы точности в ранних отчетах о лабораторных тестах COVID-19, «вероятно, являются результатом производственных и процедурных сбоев», говорит Дэвид Бойл, директор по научной работе и один из руководителей программы диагностики в международной некоммерческой организации общественного здравоохранения PATH. Частично проблема заключается в том, что, по решению властей, некоторые тесты проводились в ускоренном порядке из-за кризисной ситуации. Кроме того, по его словам, лаборатории приходится иметь дело с «огромным количеством образцов, которые еще не успели протестировать, что негативно сказывается на человеческих, материальных и логистических ресурсах».
Пандемия коронавируса и острая потребность в новых способах диагностики указывают на давнюю проблему мирового здравоохранения — нехватку финансирования и координации среди исследователей в области диагностики, в отличие от области разработки вакцин, говорит Стив Дэвис. «Исторически одна из причин, почему мы сталкиваемся с такими трудностями при диагностировании заболеваний во время эпидемии, заключается всего лишь в том, что люди концентрируются на поиске лекарства», — говорит он. Однако коронавирус, по его словам, меняет этот подход, и все больше людей осознают значение диагностики.
Передел мира. Как коронавирус лишит нас нарциссизма, старых привычек и иллюзии бессмертия
Николау и Паркер надеются, что посредством анализа паттернов, таких как процент легких с очагами в виде «матового стекла», врачи смогут точнее ставить диагнозы пациентам и соотносить масштабы поражения легких с возможным развитием событий: от госпитализации пациента до его подключения к аппарату искусственной вентиляции, а в наихудшем сценарии — смерти. По словам Николау, его команда составляет крупнейшую базу снимков легких пациентов с COVID-19 со всего мира. Другие локальные центры могут располагать большими объемами данных, однако у них не будет сведений с разных континентов. Недавнее исследование, проведенное среди более чем тысячи пациентов с COVID-19 в Китае, показало, что компьютерная томография более эффективна при выявлении заболевания, чем общепринятые диагностические тесты, основанные на методе полимеразной цепной реакции.
Каждое изображение должно быть подписано человеком и загружено в модель для обучения алгоритма. Все изображения хранятся в облаке Amazon Web Service, известном как S3 (сокращение от simple storage service, «простой сервис для хранения»). Команда уже обработала 1000 изображений, и в планах еще тысячи. Сейчас над моделями искусственного интеллекта работают три разные команды программистов: SapienML, Университет Британской Колумбии и Amazon. Поддержку проекту оказывают также Центр облачных инноваций Университета Британской Колумбии и научно-исследовательский институт Vancouver Coastal Health.
Невидимый COVID: бессимптомных больных оказалось больше, чем думали раньше
«Мы не задумывали это как коммерческий проект. Мы задумывали это как гуманитарную инициативу», — говорит Паркер. Команда надеется в ближайшие три месяца опубликовать модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, чтобы ею могли воспользоваться другие исследователи и компании. Затем они начнут работу над построением предсказательных моделей для пациентов и соотнесением результатов своего анализа с существующими лабораторными диагностическими тестами.
Николау говорит, что конечная цель заключается в том, чтобы выйти за пределы альтернативных способов диагностики. Они с Паркером мечтают о том, чтобы позволить врачам создавать симуляции на основе собранных данных: с помощью результатов компьютерной томографии пациента можно будет моделировать возможные реакции на определенные медикаменты, а значит, повышать качество оказываемой помощи. С виртуальными моделями «можно будет буквально наблюдать реакцию пациента прежде, чем вызвать ее в реальности», объясняет Николау.
По словам Карлсон, в основе инициативы Amazon лежит поиск новых способов борьбы с пандемией. «Я надеюсь, что благодаря этим первоначальным вложениям в $20 млн мы сможем быстрее оказывать медицинскую помощь и диагностировать заболевание в ближайшие год-два. Это всего лишь начало, — говорит она. — Если мы потратим деньги быстрее, мы вновь вернемся к столу переговоров».
20 богатейших людей мира — 2020. Рейтинг Forbes
20 богатейших людей мира — 2020. Рейтинг Forbes
Перевод Натальи Балабанцевой