Искусственный интеллект в амбулаторной практике уже сегодня?

В самом ближайшем будущем в практике врачей могут появиться новые помощники — эффективные многофункциональные алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), которые будут помогать обследовать пациентов, определять диагноз и оптимальную тактику лечения, а также обрабатывать заявки пациентов и вести медицинскую документацию. И уже сегодня существуют технологии, которые оказывают поддержку врачам на каждом этапе лечебного процессах. Давайте сегодня обсудим, как ИИ помогает в работе врачей амбулаторного звена.

Одним из перспективных направления в амбулаторной практике является разработка чат-ботов. ИИ поможет быстро собрать и проанализировать общие симптомы заболевания, а затем записать пациента к нужному специалисту. Эту технологию ИИ разработали и активно внедряют в практику Babylon Health and HealthTap Inc.

Системы на основе ИИ также могут помочь врачу общей практики провести специализированную диагностику. Например, если во время осмотра врач обнаружит подозрительное новообразование или высыпания на коже пациента, он может его сфотографировать и загрузить в специализированную дерматологическую систему ИИ. Алгоритм быстро проанализирует изображение и даст ответ, нужно ли направить пациента к дерматологу.

Эта концепция не ограничивается только областью дерматологии. ИИ, анализирующие изображения сетчатки глаза (IDx-DR), рентгенограммы (Zebra Medical Vision) или гистологические препараты (PathAI, PathVisionAI) могут повысить скорость и эффективность диагностики заболеваний на амбулаторном этапе и, при необходимости, назначить дополнительные консультации специалистов, например, офтальмолога или онколога. Таким образом ИИ поможет сократить время ожидания пациентов в очередях на прием, так как к специалисту будут направлены только отдельные случаи, требующего особого внимания.

Было подсчитано, что 10 из 15 минут, отведенных на прием на каждого пациента, врач затрачивают на ввод данных в электронную историю болезни. Врачи проводят 34-55% своего рабочего дня, оформляя медицинскую документацию, что отвлекает их от прямого взаимодействия с пациентом.

А теперь представьте, что ИИ возьмет на себя задачу по вводу данных. Тогда клиницист сможет провести более подробный осмотр и больше обсудить с пациентом. Технологии автоматического распознавания речи уже используется, например, в медицинском центре UPMC в Питтсбурге, который сотрудничает с Microsoft с целью разработки ИИ, которые могут отслеживать разговоры пациента с врачом и вносить заметки в соответствующие графы медицинской документации. А после приема врач сможет одобрить или изменить записи, которые ИИ сделал в истории болезни пациента.

ИИ может анализировать данные пациента, взятые из заметок врача, результатов анализов и инструментальных методов исследования, и объединять их с информацией из протоколов, клинических исследований и рекомендаций, чтобы определить какие дополнительные тесты необходимы пациенту и какое лечение подойдет ему лучше всего. Таким образом, ИИ поможет персонализировать клинические решения, в том числе в амбулаторной практике.

C использованием технологий ИИ была создана крупнейшая в мире библиотека клинических и молекулярных данных Tempus, главной целью которой является персонализация медицинских процедур. В настоящее время специалисты используют данные Tempus для исследования и лечения рака.

Ориентированность на пациента, своевременность и доступность медицинской помощи — важные элементы, определяющие качество медицинской помощи. Только в США 96% жалоб на медицинское обслуживание связаны с путаницей в оформлении документов, длительным ожиданием и отрицательным опытом пациентов в регистратуре. Технологии ИИ помогут оптимизировать процесс обслуживания амбулаторных пациентов, помогая персоналу больницы обрабатывать большие объемы данных гораздо быстрее и эффективнее.

Автоматизировать административные задачи уже сегодня помогают такие платформы как Olive и Qventus.

Около 25% американцев имеют различные носимые устройства, которые собирают данные об их состоянии здоровья, например, о частоте и регулярности сердечного ритма или уровне глюкозы в любой момент дня и ночи. Однако в большинстве случаев большие объемы информации с этих гаджетов являются очень объемными, а их оценка крайне трудоемкой.

Но если интегрировать эти данные в приложение на основе ИИ, то полученная информация может быть автоматически проанализирована и сразу внесена в электронную медицинскую карту (ЭМК) пациента. Примером ИИ, выполняющим эти функции, является Apple's HealthKit.

Показатели с носимых устройств объединенные с результатами амбулаторного обследования помогут врачам быстрее и эффективнее диагностировать заболевания, подбирать наиболее подходящие схемы лечения или своевременно корректировать свои назначения. Кроме того, в случае ухудшения здоровья пациента ИИ сможет порекомендовать пациенту, какие действия необходимо выполнить, оповестить врача или вызвать бригаду скорой помощи.

В 2018 году MGMA Stat провели опрос 1257 человек с целью узнать, готовы ли они получить медицинскую консультацию у ИИ (рис. 1). 35% респондентов ответили, что хотели бы попробовать такой новый подход к оказанию медицинских услуг, чтобы понять может ли ИИ стать удобной альтернативой похода к врачу для решения незначительных проблем со здоровьем. 40% опрошенных ответили на поставленный вопрос “нет”, потому что считают — ИИ не может решать сложные медицинские вопросы и не заменяет непосредственное общение между пациентов и врачом.

А согласно результатам опроса глобальной сети компаний PwC, среди 12 тысяч респондентов 54% заявили, что готовы к использованию ИИ и робототехники для удовлетворения своих потребностей в области здравоохранения (Рис. 2).

Таким образом, сегодня достаточно большое число людей принимают использование ИИ в сфере здравоохранения. Однако это не значит, что со времени технологии ИИ заменят врачей-людей. Наоборот, автоматизация повторяющихся и трудоемких процессов позволит специалистам сосредоточиться на общении с пациентом, проявляя такие человеческие качества как эмпатия и сострадание.

Приложения с поддержкой ИИ уже сегодня помогают врачам амбулаторного звена выявлять пациентов, которым требуется дополнительное внимание и разрабатывать индивидуальные протоколы лечения. ИИ способны повысить эффективность работы специалистов за счет автоматической записи в ЭМК, анализа цифровых изображений, лабораторных показателей и данных с носимых устройств.

Параллельно с развитием ИИ специалисты также должны быть готовы к интеграции новых технологий в лечебный процесс. Чтобы не просто использовать результаты вычислений систем ИИ, а понимать, как они работают, и уметь интерпретировать и критически оценивать полученные данные. При таком подходе польза от совместных действий врача и ИИ будет максимальной.

Наша команда PathVision.ai разрабатывает нейросеть, которая может стать незаменимым помощником в работе патоморфологов, готовых совершенствоваться и делать свою работу еще эффективнее.