Для написания этой книги Тополь проделал огромную работу: библиографический список включает 712 источников, а от количества примеров голова может пойти кругом. Но не стоит пугаться, порой сложные для восприятия примеры использования алгоритмов в оценке показателей перемежаются простыми и наглядными примерами из врачебной практики автора. То же касается и иллюстраций в книге (они черно-белые): графики из различных статей чередуются с наглядными схемами, не несущими чрезмерной нагрузки.

При этом сам стиль изложения довольно легок для восприятия, что достигнуто также и качественным переводом. Стоит заметить, что автор смотрит на поднимаемые темы с разных углов, он гибок во взглядах на проблемы и подчеркивает как достоинства, так и недостатки использования ИИ в медицине.

Сетевой (системный) подход в медицине возьмет ИИ на вооружение: он поможет увидеть, понять и разобраться, как процесс X связан с процессами Y и Z (например, как сигналы головного мозга влияют на уровень артериального давления или каким образом микробиом может повышать риск заболевания раком)

Всего в книге 13 глав, одна сменяет другую в строгой логической цепочке. После знакомства с применением ИИ в медицине следует обозначение общих проблем — опять же, в медицине: поверхностная оценка состояния больного, неточность в постановке диагноза, недостаточная квалификация врачей. Тополь хоть и указывает на явные огрехи коллег по цеху, но при этом делает это деликатно и тут же встает на защиту врачей, подводя читателя к тому, что внедрение ИИ в медицинскую практику позволит докторам избегать ошибок. Недавно на «Биомолекуле» опубликовали рецензию на книгу Даниэль Офри «Неидеальная медицина», в которой автор рассматривает проблему врачебных ошибок.

Автор подчеркивает, что неправильное внедрение технологий в медицину убивает ее. Введение электронных медицинских карт хоть и привело к созданию библиотек данных, но при этом лишило врача и пациента столь необходимого контакта на приеме. Теперь врач смотрит в монитор, пока пациент рассказывает ему свою историю, дольше нужного касается клавиш клавиатуры вместо тщательного проведения пальпации.

Тополь считает безосновательными опасения, что ИИ сумеет заменить человека. Для истинного контакта «врач—пациент» необходима способность к эмпатии, которой машина не обладает. Поэтому одной из самых больших надежд автора является спасение гуманистических основ медицины благодаря внедрению ИИ. Пока алгоритмы ищут закономерности среди огромных массивов данных и прогнозируют исходы терапии при том или ином подходе, врач может посвятить себя пациенту — выслушать, ощупать, посочувствовать. После свериться с выводом машины — и уже тогда сделать заключение.

Это улучшит условия труда многих медиков — и за счет быстрой и точной интерпретации изображений, а также способности видеть недоступное человеческому зрению, и благодаря устранению из кабинетов компьютерной клавиатуры, что позволит восстановить атмосферу участия и живого общения во время врачебного приема

Уже сейчас внедрение ИИ в разработку лекарств — абсолютно нормальное явление. In silico разработка позволяет сократить затраты на доклинические исследования, а следовательно, и общее время до поступления средства борьбы с патологией к пациенту. На «Биомолекуле» есть статья на эту тему — «Автоматизация разработки лекарств».

Искусственный интеллект поможет извлекать полезные сведения из комплексных массивов данных, среди которых миллионы последовательностей нуклеотидов в геномах, сложные структуры человеческого мозга, интегрированные потоки данных, получаемые в режиме реального времени с многочисленных датчиков, которые регистрируют показатели жизнедеятельности

Книга — мастрид для студентов-генетиков, биохимиков, биоинформатиков, медиков.

Будущим врачам необходимо более глубоко разбираться в науках, связанных с обработкой данных, им нужны биоинформатика, вычислительная биология, теория вероятности, основы глубокого обучения нейронных сетей. Значительная часть их усилий, направленных на обследование и лечение больных, будет поддерживаться алгоритмами, и врачам необходимо понимать их недостатки, чтобы избежать предрассудков, ошибок и неверной трактовки результатов, сохранять здравый смысл

Материал из книги можно использовать для обучения: в ней есть множество примеров и ссылок на самые свежие статьи в области внедрения ИИ в медицину — и не только. Стоит взять на заметку представителям фармацевтических компаний и всех, кто работает в области разработки лекарств. Отлично подойдет для чтения и IT-специалистам, работающим в области Machine Learning и Data Science. А также всем, кто интересуется новыми технологиями и медициной.