Медицина будущего: перспективы и роль искусственного интеллекта
Здравоохранение станет первой отраслью, которая уже в этом году может получить некоторые стандарты в области искусственного интеллекта. Речь прежде всего идет о требованиях и классификации систем ИИ в клинической медицине.
По мнению экспертов, отсутствие стандартов в области ИИ является одной из главных причин, которая сдерживает развитие технологии в отечественной медицине. В первую очередь это касается стандартов по подготовке датасетов, проведения клинических и технических испытаний сервисов на основе ИИ и стандарта по интеграции этих сервисов в медицинский бизнес-процесс, отмечает Сергей Морозов, д.м.н., директор ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ».
ICT.Moscow узнал у экспертов и участников рынка здравоохранения о сдерживающих факторах внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в медицину, о том, где применение технологии наиболее популярно и какую роль сыграет технология со сферой медицинских услуг.
Среди экспертов: гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине НБМЗ Борис Зингерман, основатель Botkin.AI Сергей Сорокин, директор по развитию Care Mentor AI Инна Мороз, руководитель Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев, создатель канала о цифровой медицине @medicalksu Ксения Ульянова.
Какие барьеры
Несовершенство законодательной базы — один из главных барьеров, который сдерживает внедрение ИИ в здравоохранение.
Эти интеллектуальные системы никак не регламентированы. У врачей сейчас просто нет права использовать данные, полученные от алгоритмов.
Если говорить об использовании ИИ в работе с изображениями, то для качественного обучения нейросети необходимы большие массивы данных. Но более важный вопрос, который пока далек от полного решения, связан с разметкой данных для нейросетей.
Разметка данных — крайне сложный и дорогостоящий процесс, а появление каждого нового датасета – это событие, поясняют эксперты. Еще одна, более фундаментальная проблема, заключается в том, что на сегодняшний день хорошо и качественно работающие нейросети могут находить на изображениях только определенные изменения.
Таким образом, есть две основные причины, которые сдерживают развитие ИИ в медицине, заключает Сергей Сорокин, основатель Botkin.AI.
Во-первых, нет нормативной базы для внедрения ИИ; во-вторых, не готовы технологии.
Среди других сдерживающих факторов эксперты называют также консервативность отрасли и наукоемкость сферы: решения на основе ИИ не дают быстрого результата и требуют значительных вложений в научно-исследовательские проекты. Может быть поэтому бизнес пока не получил очевидных плюсов от внедрения ИИ.
У нас, в России, дешевле нанять пять врачей в регионах для расшифровки снимков, чем автоматизировать процесс расшифровки. Возможно, в будущем все поменяется. Но не через год и даже пять лет.
Где и как применяется
Присутствие ИИ в медицине начало проявляться только в последние годы, но уже сейчас он помогает анализировать состояние пациента быстрее и более точно.
По словам руководителя Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиля Кулеева, наибольшее развитие сейчас получают ИИ-решения, направленные на помощь в ранней диагностике (скрининге) и более точном диагностировании заболеваний, используя медицинские изображения и данные лабораторных анализов.
С ним соглашается и Борис Зингерман из НБМЗ, отмечая, что сейчас ИИ используется наиболее эффективно в распознавании медицинских изображений.
Человек, анализируя огромные массивы однотипных данных, не может не уставать и не отвлекаться, а у машин таких проблем нет по определению. И здесь не могу не отметить проект Botkin.AI. Продукты компании предназначены для анализа и определения патологий на диагностических изображениях компьютерной томографии, рентгена, маммографии. К примеру, анализ КТ грудной клетки и легких помогает докторам быстрее определить аномалии и подготовить и выявить признаки рака легких – с точностью до 95%.
Однако, по словам Сергея Сорокина из Botkin.AI, на данный момент применение технологии практически не играет никакой роли в медицине. «Есть только ожидания влияния, часто завышенные», — говорит эксперт. Однако в будущем может все измениться.
Появятся продукты, которые будут помогать в ранней диагностике заболеваний и прогнозе рисков развития заболеваний.
Андрей Дубровин, архитектор облачных решений компании Crayon, отмечает, что в настоящий момент решения с использованием ИИ в медицине применяются в основном как элементы в системе принятия решений, например, при диагностике заболеваний, однако скоро будут появляться проекты, где ИИ станет автономно и в полном объеме принимать решения в различных ситуациях.
Другая область применения ИИ, которая также будет активно развиваться в будущем, — это дистанционный мониторинг. Сейчас сложились отличные технологические условия для дистанционного мониторинга в домашних условиях, как тяжелых и хронических пациентов, так и здоровых людей для раннего выявления проблем со здоровьем, полагает Борис Зингерман из НБМЗ.
Таким образом, ИИ-решения будут интегрированы не только в процесс диагностики, но и в планирование лечения, его проведение и постоперационный мониторинг. А возможности технологии в здравоохранении будут ограничиваться только потребностями врачей, бизнеса и пациентов.
Возможности в будущем ограничены лишь потребностями и этическим кодексом использования ИИ, который рано или поздно будет сформулирован.
В чем плюсы
Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг.
При меньших или сопоставимых затратах можно будет оказывать более качественные услуги. Например, проводить более точный скрининг онкологических заболеваний.
Речь в том числе идет и о снижении влияния человеческого фактора, а также о возможности оперативного принятия решений на основе анализа большого объема разнородных данных. С внедрением медицинских ассистентов и технологий распознавания заболеваний опыт лучших врачей будет доступен большему количеству людей. Кроме того, с помощью ИИ медики получат то, чего у них никогда не было – осязаемую базу для принятия решений, и смогут отслеживать их результативность, говорит Владимир Сизых, директор по стратегическому маркетингу Actenzo.
В свою очередь Борис Зингерман из НБМЗ заключает, что весь смысл внедрения искусственного интеллекта в медицину состоит в том, чтобы освободить врача от рутины и дать больше времени на общение с пациентами и более глубокое понимание каждого случая.
С конкретными кейсами применения технологии в отечественной и зарубежной медицине можно ознакомиться в открытой базе знаний на ICT.Moscow.
Вот отличный пример применения ИИ в больницах Израиля. Будущее уже наступило!
Не обязательно ждать законодательный или нормативной базы, чтобы начать разработку высокотехнологичной продукции. Наоборот, пока эти ограничения не вступили в силу нужно создавать, чтобы потом уже настроить законодательную базу под самые необходимые и эффективные составные части ИИ системы. Которые бы приносили пользу людям и соответствовали самым высоким мировым стандартам медицинских услуг.
о каком внедрении ИИ в медицину идет речь, если старперы даже слушать не хотят о разработках, которые существует 20 и более лет. Например, мы уже можем делать гастроскопию путем глотания обычной капсулы, которая была разработана уже в 2001 года. Но нет, мы до сих пор шлангами давим людей.
Раздел "В чем плюсы", первый абзац:
"сможет ПОВЫСИТСЯ эффективность оказания медицинских услуг"
must be fixed