Новый подход к оказанию врачебной помощи, или что умеют медицинские чат-боты

Обзор директора по инновациям компании Doc+ Ильи Ларченко.

Считается, что первый медицинский бот появился пятьдесят лет назад. Система называлась «Элиза», и она умела моделировать работу психотерапевта клиент-центрированного направления психотерапии: задавала пациенту вопросы, перефразируя уже сказанные им вещи. Однако это создавало лишь видимость интеллектуальности разговора.

С развитием технологий и накоплением большого количества медицинских данных появилась возможность создавать более умных ботов, которые анализируют ответы пациентов и на их основе задают уточняющие вопросы. Они помогают ускорить сбор анамнеза врачом и даже установить предварительный диагноз, тем самым повышая качество и скорость медицинского обслуживания.

По оценкам Business Insider, через пару лет чат-ботов внедрят 80% мировых организаций, включая поликлиники и медицинские компании. Однако на сегодня число клиник и докторов, использующих в работе такие технологии, крайне незначительно.

Одна из причин — недоверие к технологии. Отношение к чат-ботам у людей неоднозначное. Например, только половина европейцев и треть американцев считают чат-ботов полезными. При этом 50% жителей Америки предпочитает общаться с живым человеком, решая какую-либо проблему. В медицине с этим ещё сложнее, так как не все пациенты готовы довериться машине в вопросах, связанных со здоровьем.

Есть и технические сложности. Медицинские данные зачастую плохо структурированы, люди по-разному описывают свои симптомы и не всегда могут точно сформулировать, что их беспокоит. При этом один и тот же набор симптомов может быть индикатором сразу нескольких болезней.

Помимо это для корректного выделения информации необходимо научить алгоритм понимать контекст, а не просто выдёргивать из текста ключевые слова. Однако последняя проблема постепенно решается с ростом объёма накопленной и размеченной текстовой информации и развитием алгоритмов машинного обучения.

Также широкое распространение ботов замедляют сложности с регулированием их деятельности. Такие системы должны отвечать законам, связанным с обработкой персональных данных пользователей. Например, в США чат-боты должны удовлетворять Закону об ответственности и переносе данных о страховании здоровья граждан (HIPAA).

Положения HIPAA регулируют сбор и обмен так называемой закрытой информации о состоянии здоровья пациентов, пересылаемой в любом виде: электронном формате, по почте или в устной форме, и требуют соблюдения полной конфиденциальности.

Что касается нашей страны, то в России медицинское ПО во многих случаях нужно регистрировать как медизделие — что удлиняет процесс от появления разработки до её внедрения и использования.

Медицинские чат-боты не могут создаваться в отрыве от врачей-экспертов. В разработке большинства подобных сервисов доктора принимают непосредственное участие и на каждом этапе контролируют полученный результат — решения выходят на рынок только после одобрения, полученного от квалифицированных экспертов.

Несмотря на указанные сложности, чат-боты уже используются в медицинской практике для решения определённого спектра задач. Есть множество различных симптом-чекеров, большинство из которых сделано на традиционной вопросно-ответной системе, фактически автоматизирующей опросные листы — никакого искусственного интеллекта, все вопросы задаются по заранее прописанным правилам.

Такие решения позволяют собирать жалобы и анамнез пациентов в рамках самых распространённых кейсов. Сервис WebMD, например, использует эти данные, чтобы показать пользователю релевантный контент про болезни со схожими симптомами.

Чат-боты также используются в качестве виртуальных помощников как для докторов, так и для пациентов. Они не диагностируют болезни, однако могут напоминать о необходимости принять лекарство, предоставить информацию о возможных побочных эффектах или записать на приём к врачу.

Есть и более продвинутые интеллектуальные системы, которые подстраиваются под ответы пользователей, понимают контекст разговора и собирают подробную информацию о состоянии их здоровья, как и доктор в рамках обычной консультации. В среднем сбор анамнеза врачом занимает до 60% времени консультации и длится порядка 15 минут. Делегирование этой задачи программе сокращает время сбора в несколько раз и снижает вероятность врачебных ошибок.

Используются и боты, которые умеют самостоятельно ставить предварительный диагноз на основании отмеченных симптомов. Пока точность постановки диагнозов у таких систем далека от идеала (по одним только жалобам пациента невозможно точно определить заболевание — для этого нужна дополнительная информация: данные осмотра, анализы, исследования, анамнез и другое), однако они обучаются «задавать» правильные вопросы и собирать более полную информацию о болезни, по сравнению с тем, что изначально описывает пациент.

Из представленных на рынке чат-ботов можно выделить решение ADA. Эта немецкая система задаёт множество персонализированных вопросов, которые она формулирует на основании информации, сообщаемой пациентом. Затем ADA оценивает ответы больного и сообщает вероятность того или иного заболевания пациента, поясняя, какие из названных симптомов повлияли на решение системы. В случае необходимости приложение соединяет пациента с реальным доктором в чате для консультации.

Подобным образом работает и английский телемедицинский сервис Babylon. Чат-бот приложение даже тестируется Национальной службой здравоохранения Англии (NHS) в качестве первой линии для пациентов, желающих получить медицинскую помощь.

На российском рынке тоже внедряются подобные решения — одним из них является чат-бот Doc+. Алгоритмы машинного обучения нашего приложения собирают симптомы, историю болезни и подготавливают данные для врача. Чат-бот может спросить, когда и как началась болезнь, уточнить, принимал ли пациент какие-либо лекарства и другое.

Сам процесс опроса и определения симптомов заболевания напоминает системы, используемые, например, в e-commerce или оценочных сервисах. Когда вы покупаете в интернет-магазине утюг, магазин может предложить вам докупить гладильную доску.

Если вы ставите хорошие оценки фильмам определённого жанра, вам предлагают посмотреть похожие на них картины. Бот DOC+ работает по аналогичному принципу, только вместо товаров и фильмов анализирует жалобы пациентов — он умеет находить те симптомы, которые часто встречаются вместе.

Со временем технологии искусственного интеллекта и машинного обучения станут более совершенными, а чат-боты — более умными. Однако до полноценного и повсеместного внедрения в больницах ботов, ставящих диагноз самостоятельно, должно пройти ещё какое-то время (и немалое), а пока боты могут собирать информацию, давать советы, тем самым уменьшая вероятность ошибок и экономя время врача и пациента.