ИИ для скрининга рака, IoT на скорой, миллиарды долларов на цифровизацию: как и зачем внедряют инновации в медицине

По прогнозам, глобальный рынок медицинского интернета вещей вырастет к 2027 году в 7 раз — до 435 млрд рублей, а ИИ в медицине — до 31 млрд долларов к 2025 году, также в 7 раз. Повышается интерес к телемедицине и решениям, которые позволяют удаленно контролировать состояние пациентов и помогать им — особенно на фоне пандемии.

В России рынок медицинских технологий тоже растет, как и интерес к инвестициям в них. Например, грант от Mail.ru Cloud Solutions получила платформа Botkin.AI, которая с помощью искусственного интеллекта выявляет признаки пневмонии на КТ-снимках. Технология поможет снизить нагрузку на медиков в период распространения коронавируса и уменьшить вероятность врачебных ошибок.

О том, как обстоит дело с интернетом вещей и другими технологиями в российском здравоохранении, рассказали Даниил Лоханин, руководитель направлений PaaS и IoT, Mail.ru Cloud Solutions, и Сергей Воинов, директор по акселерации и руководитель направления «Цифровая медицина» кластера биомедицинских технологий Фонда «Сколково».

Как интернет вещей уже используют в медицине

Сергей Воинов объясняет, что интернет вещей есть практически везде. Например, когда мы пользуемся банкоматом, у нас не возникает ощущения, что мы прикоснулись к чему-то «умному». А ведь банкомат — элемент интернета вещей: он передает данные на центральные серверы, с него снимается телеметрия.

Чтобы мы воспринимали «умные» устройства как обычные, интернет вещей должен быть очень легок в использовании. Тогда барьеры упадут, как и произошло с банкоматами.

Если вернуться к медицине, можно разделить уже используемые IoT-устройства на два типа:

  1. Непрофессиональные устройства для пациентов. Это фитнес-трекеры и умные часы, снимающие биомедицинские показатели: количество шагов, пульс, давление. Они не являются медицинскими устройствами по классификации Росздравнадзора, не имеют регистрационного удостоверения, но неплохо помогают системе здравоохранения, поддерживая тренд следить за собой.
  2. Профессиональные устройства для врачей. Это тонометры, носимые УЗИ-аппараты и другие устройства, которые используют для непрерывного мониторинга хронических или послеоперационных пациентов.

В целом медицина движется в сторону превентивных методов, то есть профилактики заболеваний. Человек берет домой профессиональные устройства, доступные только в клиниках, и следит за своим здоровьем.

Носимые устройства с датчиками могут применяться в телемедицине, они регистрируют показатели жизнедеятельности человека, выявляют отклонения, о которых человек может сообщить врачу — или врач сам может посмотреть нужные данные.

Чаще всего это устройства для персонального пользования. При этом системы интернета вещей не могут самостоятельно принимать решение о состоянии пациента — тут всегда нужен врач. Объективная аналитика, позволяющая обойтись без врача, появится только тогда, когда мы сможем доверять решениям компьютера больше, чем решениям эксперта-человека.

Даниил Лоханин,

руководитель направлений PaaS и IoT, Mail.ru Cloud Solutions

Кроме IoT-устройств: в разработке операционные будущего и маршрутизация скорой помощи

Среди разработок Центра интернета вещей в здравоохранении Фонда «Сколково» только 20-30 процентов — носимые повседневные гаджеты. Все остальное — комплексные проекты, которые собирают из разных технологий, в том числе и интернета вещей.

Например, у фонда есть проект, показывающий, как должна выглядеть маршрутизация скорой помощи, чтобы успеть к пациенту с инфарктом.

Пример схемы маршрутизации скорой помощи

Также такие технологии могут быть использованы для проведения операций. Как может работать операционная будущего, показывал Дмитрий Дзукаев, руководитель Московского спинального нейрохирургического центра № 67. Операция проходила во время круглого стола «Интернет медицинских вещей» на Ассамблее «Здоровая Москва».

В операционной мобильный МРТ робот и мониторы врачей работали в связке, обмениваясь данными друг с другом. А Дмитрий Дзукаев следил за операцией со сцены по камерам из операционной — это уже элемент телемедицины.

Также в больницах можно применять видеоаналитику, использовать датчики с камерами, это тоже можно назвать интернетом вещей. С помощью таких технологий контролируют передвижение пациентов и выполнение правил медицинским персоналом.

Например, можно отслеживать, носят ли врачи халаты и маски, как соблюдается в больнице режим дезинфекции и так далее.

Даниил Лоханин, руководитель направлений PaaS и IoT, Mail.ru Cloud Solutions

Об островках телемедицины: могут ли удаленные консультации заменить врача

Сергей Воинов уточнил, что сейчас первичный диагноз на основании телемедицинской консультации ставить нельзя. Пациент должен встретиться с врачом лично, а потом уже консультироваться с ним, например, на основании данных с носимого устройства.

Но телемедицина также делает возможными консультации врач-врач. Это очень важно для российской медицины, потому что у нашей страны огромная территория. Например, в удаленных районах Якутии, где работают только врачи общей квалификации, доктора смогут советоваться по сложным случаям с профильными специалистами из Москвы.

Благодаря таким консультациям пациенты смогут получить доступ к опыту квалифицированных врачей разных специализаций. Очень сложно построить огромный многопрофильный центр, гораздо проще — организовать маленький пункт приема с нужным оборудованием, камерами и врачом. Такие пункты есть в разных исполнениях: от точек с небольшим количеством снимаемых показателей до КАМАЗов с томографами.

По моим оценкам, стоимость островка с минимальным оборудованием измеряется одним или несколькими миллионами рублей — это не должно быть очень дорого, потому что должно быть повсеместно. Сейчас подобные пилотные проекты тестируют на своей инфраструктуре «Почта России» и «Сбербанк».

Сергей Воинов,

директор по акселерации и руководитель направления «Цифровая медицина» кластера биомедицинских технологий Фонда «Сколково»

Почему врачи пропускают рак, а ИИ поможет его выявить на ранних стадиях

По мнению Сергея Воинова, в каждой стране есть своя проблема, с которой борется медицина. Часто речь идет об онкологии: например, в Австралии распространен рак шейки матки, в России — рак легкого.

Если просмотреть все томограммы по стране или в каком-то регионе за последний год, то, скорее всего, можно обнаружить случаи пропущенного рака. Обнаружение болезни на ранней стадии позволит спасти много жизней.

Наличие пропущенных случаев не означает, что врачи плохо работают. Просто во всех странах система построена так: смотрели на сердце или на перелом ребер, а рак легкого не искали, поэтому и не нашли. Кроме того, в стране нет нужного количества врачей, чтобы просмотреть снимки хотя бы за год. Оптимальный выход — это введение системы искусственного интеллекта.

Наша система Botkin.AI может за час-полтора просмотреть все снимки, сделанные за год в регионе. Подобные проекты не редкость, их запускали в Ямало-Ненецком автономном округе, Мурманской области и других регионах. В Австралии введение повсеместного скрининга сделало рак шейки матки орфанным (редким) заболеванием, то есть за восемь лет он стал занимать одно из последних мест в статистике.

Системы искусственного интеллекта не ставят диагноз, а дают рекомендации врачу, к примеру, посмотреть на подозрительные участки ЭКГ или на десять определенных снимков вместо десяти тысяч. Это приводит к появлению бизнес-процессов, которые раньше были невозможны чисто технически.

Сергей Воинов, директор по акселерации и руководитель направления «Цифровая медицина» кластера биомедицинских технологий Фонда «Сколково»

Считается, что медицина закрыта для технологий. Правда ли это?

Действительно, такие барьеры есть, считает Сергей. Даже не технологические: для больницы или региона несложно внедрить скрининговые программы или раздать ЭКГ-аппараты. Проблема кроется в области регуляторики.

Есть много решений на базе искусственного интеллекта, но нет никакого регламента, как их регистрировать, по каким критериям отделять хорошие решения от плохих. Пока нельзя говорить о том, что появилась технология искусственного интеллекта, соответствующая требованиям Росздравнадзора, потому что сами требования еще не сформированы.

Порой инновации в медицине внедряются медленнее, чем хотелось бы. Например, некоторые больницы выдают ЭКГ-аппараты хроническим пациентам для постоянного мониторинга. Их выдавали и раньше — в рамках суточного холтеровского мониторирования. Но если данные за сутки врач мог просмотреть, то за неделю или две устройства порождают столько данных, что их невозможно обработать.

Внедрение интернета вещей неизбежно, вслед за ним появятся системы анализа больших данных, искусственного интеллекта — это все станет неотъемлемой частью медицинских систем.

Одна из целей нашего Центра интернета вещей в здравоохранении — сократить путь появления инноваций в отрасли. Показать региональным министрам и федеральной системе здравоохранения, какие появляются новые устройства и как может измениться то, что называется путь пациента (Patient Journey).

Сергей Воинов,

директор по акселерации и руководитель направления «Цифровая медицина» кластера биомедицинских технологий Фонда «Сколково»

Какие проекты будут актуальнее всего в будущем

Потенциально успешные кейсы, от которых эксперты ожидают в ближайшие годы повсеместного внедрения: IoT в виде носимых устройств и для решения других задач, инновационные операционные. Также компании активно инвестируют в искусственный интеллект. В целом, по оценке Сергея Воинова, потенциальные инвестиции в медицинские стартапы могут составить 600 млн ₽ в ближайшие несколько лет.

Учитывая изменение ситуации, случившееся в 2020 году, возможно, инвестиции будут и больше. Например, в мае этого года американская компания American Well, владеющая сервисом медицинских видеоконсультаций, привлекла в виде инвестиций 194 млн долларов, чтобы справиться с растущим спросом на услуги.

Технологии IoT в медицине будут развиваться вместе с облачными платформами: так пользователям проще встраивать их в бизнес-процессы и получать достоверные данные. Платформы IoT станут поставщиками достоверных больших данных для движков машинного обучения, на базе которых можно строить системы прогнозирования, диагностики и всех видов аналитики.

Пользовательские медицинские устройства с каждым годом будут становиться миниатюрнее и дешевле, при этом собирая все больше и больше данных. Кроме того, появятся вертикально интегрированные облачные M2M-решения на базе IoT и других технологий.

Это позволит получить готовые облачные IoT-сервисы и экономить на разработке специальных платформ, то есть быстрее и дешевле внедрять системы интернета вещей в медицину.

Даниил Лоханин,

руководитель направлений PaaS и IoT, Mail.ru Cloud Solutions

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда