«Искусственный интеллект будет помогать решать те задачи, где не хватает врачей»

Владимир Смеркис, автор и ведущий программы «Силиконовые Дали» на радио Megapolis 89.5 FM, поговорил c Дмитрием Лисогором — директором направления цифровой медицины отделения медицинского мониторинга и аналитики Phillips в России и СНГ. Темой обсуждения стала цифровизация медицины в нашей стране.

Владимир: Дмитрий, добрый день!

Дмитрий: Добрый день, Владимир!

Владимир: Мы говорим про цифровизацию и цифровую информацию здравоохранения. Хотелось бы узнать, в медицине цифровизация – что это такое? Хранение где-то данных, обработка их? Не могли бы Вы тезисно рассказать о том, что такое цифровизация в медицине?

Дмитрий: Цифровизация в медицине мало отличается от цифровизации в других отраслях. Есть даже определение, которое даёт Всемирная организация здравоохранения: это использование информационно-компьютерных технологий в медицине. Спектр задач различен — хранение, передача данных, их обработка и т.д..

Владимир: А у здравоохранения в целом какие сейчас есть вызовы и проблемы, которые мы можем решить при помощи цифровизации?

Дмитрий: Вызовы системы здравоохранения действительно меняются. И сейчас, если посмотреть глобально, несколько таких вызовов. Во-первых, это повышение доступности помощи.

Владимир: Это что? Телемедицина?

Дмитрий: Телемедицина – это решение. Вызов – это доступность помощи. Надо сделать так, чтобы специалисты были и люди могли получить доступ к помощи. А получая доступ, получали бы поддоступ к качественной помощи. Второе – это обработка больших данных, которые появляются. Их тоже можно анализировать, смотреть. Это снижение расходов на систему здравоохранения. Всё более и более дорогие методы лечения получаются – нужно в целом как-то оптимизировать. Население в мире стареет, появляются новые заболевания, люди доживают до каких-то заболеваний, до которых не доживали раньше – и со всем этим надо как-то системе здравоохранения справляться.

Владимир: Какие есть основные решения или направления деятельности, как мы можем при помощи цифры с ними справиться?

Дмитрий: С помощью цифры можем, с одной стороны, вести точно самое простое: информацию о том, кого мы лечим, до кого мы добираемся и просто иметь информацию и вести её.

Владимир: И каким-то образом эти данные систематизировать?

Дмитрий: Систематизировать и дальше из них получать, конечно, аналитику и делать какие-то выводы. Помощи где-то не хватает – значит, нужно вложить ресурсы в систему здравоохранения, чтобы её там где-то создать. Второе – это повышать доступность. Здесь на помощь приходит телемедицина, разные технологии, которые позволяют добраться до пациента, сделать доступным для него доступ к врачу. Будь то удалённая видео консультация или какая-то переписка и так далее. И третье – это получение доступа к экспертизе. Экспертиза врачей тоже отличается. Медицина старается быть точной наукой, но всё равно во многом она субъективна. И здесь опыт врача играет огромную роль для того, чтобы правильно выбрать какое-то лечение или ставить диагноз.

Владимир: Вопрос относительно препонов, которые стоят для реализации этого всего. Я знаю, например, один из препонов – это юридический препон. Мы должны сохранять анонимность людей. Особенно в Соединённых Штатах Америки это большая проблема. Что ещё?

Дмитрий: Персональные данные – это, безусловно. Всё-таки врачебная тайна существует, и медицина должна её решать.

Владимир: Новая цифровая медицина должна объяснить, что это всё обобщено. Мы не говорим, что Петя Иванов болеет тем или иным заболеванием, да?

Дмитрий: Да. С другой стороны, действительно, многие диагнозы нельзя поставить, просто посмотрев в камеру на пациента. Ему нужно физически быть у врача. Тут препоны организационные, а не столько юридические.

Владимир: Big data – большое слово, большие данные. Очень модное. В медицине каким образом оно применимо?

Дмитрий: Во-первых, очень многие области медицины создают именно цифровую информацию. Представим себе исследование на компьютерном томографе или МРТ – оно всегда получается в цифре. То, что на выходе, нельзя разглядеть глазами, т.е. только через экран компьютера. Соответственно, эти данные появляются, их где-то можно накапливать и собирать. И уже по ним что-то анализировать. Это делается уже задел под искусственный интеллект для того, чтобы можно было его применять. С другой стороны, даже просто имея учёт населения, понимая, какие есть заболевания, можно смотреть, куда направлять систему здравоохранения. И третье направление, которое становится всё более и более популярным, – создание цифрового двойника у человека. То есть это накопление всех данных.

Владимир: Такая всеобъемлющая медицинская карта для человека?

Дмитрий: Медицинская карта с пониманием и даже, возможно, с моделью, как какие-то системы в организме человека работают. Тем самым моделирование лечения до того, как его применять к конкретному человеку.

Владимир: У вас нет ощущения, что эта технология достаточно медленно развивается по сравнению с другими цифровыми областями? Приведу пример: я недавно был в одном из достаточно современных и недешёвых медицинских центров, и данные от МРТ мне предложили записать на диск. Почему-то не в облаке, почему-то не ссылкой. С чем это связано? Казалось бы, это одна из самых современных, нужных вещей – медицина.

Дмитрий: Это правда. Но медицина, надо признать, очень консервативная отрасль. В этом есть плюсы и минусы. Основной плюс в том, что в конечном итоге она оказывает влияние на жизнь и здоровье людей. И поэтому какие-то инновации, не проверенные врачебным сообществом, применяются очень осторожно. Потому что может пострадать пациент. Этот консерватизм распространяется даже на области, которые непосредственно с лечением не связаны. То же с хранением и обработкой цифр. Но всё больше и больше появляется прогрессивных врачей и технологий. Вы привели пример центра – можно назвать при этом много других центров, где всё это в электронном виде доступно через личный кабинет пациента.

Владимир: Чего нам ждать с точки зрения применения big data в самое ближайшее время? Каким образом через несколько лет человек будет улучшать свои медицинские анализы, своё медицинское состояние тела? Изучение себя – как это физически будет выглядеть через несколько лет?

Дмитрий: Через несколько лет можно ожидать, что действительно, вся медицинская информация и история наблюдений будет доступна, собираться в одном месте. В России это создание единого цифрового контура здравоохранения.

Владимир: Это государственная инициатива?

Дмитрий: Государственная инициатива. И для каждого гражданина будет возможность получить доступ ко всем медицинским данным. Это очень важно, потому что тогда врач может смотреть на историю, разбираясь в текущей ситуации.

Владимир: Даже если ты потерял где-то бумажки свои.

Дмитрий: Ты потерял бумажки, да. Не надо стоять в регистратуру для получения карты – всё в электронном виде. Это очень важно, потому что тогда медицина становится персонифицированной, т.е. мы получаем индивидуальную историю. Дальше, накапливая данные, можно анализировать, смотреть. Если есть какие-то тенденции к заболеваниям, фармацевтические компании могут правильные лекарства предлагать.

Владимир: Можно их предотвратить, вы имеете в виду?

Дмитрий: Да. Кстати, уже много примеров есть, когда та же big data позволяет заранее увидеть наступление каких-то эпидемий до того, как врачи это диагностируют. Это накопление информации, поисковые запросы «как лечиться от гриппа» они уже заранее показывают, в каких областях, например, начинается эпидемия до того, как официальная статистика появляется.

Владимир: Надеемся, цифра в медицине придёт нам всем на пользу и на помощь. Чем отличается адаптивный интеллект от искусственного? И почему это понятие больше подходит для медицины?

Дмитрий: В английском языке и то, и то – AI. И здесь по-разному это расшифровывают. Искусственный интеллект действительно широкое понятие. Хотя не каждый специалист объяснит, что это. Каждый воспринимает его по-своему.

Владимир: Это правда.

Дмитрий: Сейчас это присутствует везде, во многих областях. Почему мы стараемся называть AI всё-таки как адаптивный интеллект, а не искусственный интеллект? В медицине не приходится ожидать, что в ближайшее время, через 5-10 лет, машина бездушно будет ставить диагноз или проводить какое-то лечение полностью без вмешательства человека. Никто, наверное, этого не захочет – ни пациент, ни врачебное сообщество. И поэтому, говоря о машине, которая несёт в себе какой-то интеллект, – мы видим это как помощь прежде всего врачу. Возможность разобраться либо в сложной ситуации, либо в каком-то потоке событий и помочь облегчить работу. Адаптивный интеллект подстраивается под работу в том числе и конкретного врача. В качестве примера можно привести реализацию адаптивного интеллекта для нас – рабочее место врача. Его интерфейс, компьютер, на котором он работает. Он подстраивается под те операции, те задачи, которые выполняет конкретный пользователь. Чем он занимается или какую задачу он выполняет – он видит ровно то, что ему нужно. Самый простой пример реализации.

Владимир: Медицина цифровизируется, становится полуавтоматической: есть роботы, которые проводят операции, принимают решения и так далее.

Всегда ли за роботом будет стоять человек? Или всё-таки через 20-50 лет мы придём к полному автоматизму и справимся с этой этической проблемой?

Дмитрий: Загадывать, конечно, наперёд тяжело. Надеюсь, мы всё это увидим в будущем. Здесь не хочется становиться фантастом. А вот в реальности, наверное, 10 ближайших лет точно не будет того, что машина заменит человека. Даже робот, которого вы упомянули, – да, он делает операцию, но управляет им полностью человек в данной ситуации. Искусственный интеллект будет помогать решать те задачи, где как раз не хватает врачей. Например, скрининг рака молочной железы или скрининг рака лёгкого, когда нужно работать не с больными, а с огромным числом здоровых людей, и найти среди них, может быть, одного из тысячи, у кого есть какие-то отклонения. Человеческому глазу это тяжело – это рутинная работа. Машина может подсказать: посмотри сюда. И вот здесь врач будет использовать себя эффективнее.

Владимир: С точки зрения доступности – то, о чём мы говорили в предыдущих блоках – действительно ли мы движемся сюда? Действительно ли те исследования, которые важны и на данный момент достаточно дорогостоящие, будут удешевляться и за счёт чего?

Дмитрий: За счёт высвобождения времени. За счёт снижения количества человеческих ресурсов, а это самое дорогое в медицине, для того, чтобы выполнять те или иные операции. Машины здесь будут помогать. И мы движемся в правильном направлении. В национальной российской стратегии по искусственному интеллекту недавно принято здравоохранением одно из направлений.

Владимир: Расскажите о том, что из себя представляет лаборатория Philips Research в России и какие направления исследований перспективны, на что вы обращаете внимание?

Дмитрий: Наша лаборатория, работающая в России, – это часть огромной исследовательской сети, которая есть в компании Philips. Мы занимаемся технологиями для здоровья по всему миру и открываем лаборатории, их не так много, которые специализируются на тех или иных областях, где лучше всего сосредоточили экспертизы в тех географиях. В России есть большой потенциал именно математически-инженерный. И наша лаборатория, которая была открыта в Сколково пару лет назад, была сфокусирована сразу на работу в области искусственного интеллекта. В России хорошая математическая школа. Есть много data scientists. Мы видим определённый потенциал в России. По нашим оценкам на данный момент мы самая крупная лаборатория по искусственному интеллекту в здравоохранении России.

Владимир: Что она из себя представляет? Какие задачи стоят перед работающими там программистами? Какие KPI стоят перед лабораторией? Что вы должны придумать, что сделать для компании?

Дмитрий: Это комната, в которой сидит 20 с лишним программистов, которые работают над своими задачами. Что они должны сделать? Они работают с различными источниками данных. Например, медицинская визуализация. Это могут быть снимки КТ или исследования МРТ, или цифровые снимки патоморфологические, когда результаты биопсии оцифровываются на микроскоп, и соответственно, могут использоваться дальше. И их задача – научить компьютер находить те или иные отклонения на этих данных.

Владимир: Автоматически?

Дмитрий: Автоматически находить, да. То есть фактически создавать алгоритмы. Поэтому их задача – собирать такие базы данных. Мы компания, которая производит технологии, но мы сами не лечим. Поэтому источником таких данных являются медицинские учреждения. Лаборатория вступает в научное сотрудничество с различными ведущими медицинскими организациями, сотрудничает с ними.

Владимир: А каким образом можно научить машину определять область заражения чего-то? Человек должен тысячу раз показать, своим глазом увидеть те поражённые органы или какие-то ткани, и потом машина находит закономерность и начинает это понимать? Каким образом это программируется?

Дмитрий: Да, всё верно. Так и есть, человек должен показать. Не тысячу – меньше. Но так или иначе это размеченные данные. Сначала человек должен проделать работу, посмотреть на снимок, определить, обрисовать в специальных инструментах и сказать машине: «Это данные». А дальше как раз инженер отдаёт этот набор данных машине, и нейронная сеть внутри обучается для того, чтобы потом, когда к ней будут попадать уже другие наборы, в них разделять.

Владимир: А компания Philips как бизнес потом делает этот софт и продаёт клиникам? Или компания использует это при производстве своей техники?

Дмитрий: В конечном итоге техника тоже продаётся клиникам.

Владимир: Я имею в виду софт или железки?

Дмитрий: И так, и так. Это часть программных платформ. В любом случае это софт – он может быть работающим внутри какого-либо оборудования либо существовать отдельно. Часть этих алгоритмов уже доступна в наших коммерческих программных продуктах. Например, при сегментации печени или при поисках узелковых образований на лёгких при скрининге КТ.

Владимир: Телемедицина – многие слышали, многие не понимают, что это такое. Как современные технологии могут повысить доступность медицинской помощи и что такое телемедицина в вашем понимании, с точки зрения компании и вас как личности?

Дмитрий: Телемедицина – широкое понятие. И мы разделяем его на две группы. Телемедицина в формате врач-пациент – это когда пациент непосредственно общается со специалистом.

Владимир: Грубо говоря, через какой-то мессенджер онлайн получает консультацию?

Дмитрий: Да, получает консультацию. Это одна история. Вторая – это телемедицина в формате врач-врач – когда врач получает консультацию более опытного коллеги, обращается за вторым мнением и тем самым может уже помочь непосредственно пациенту. Мы видим более перспективный, с точки зрения применения второй сценарий – врач-врач. У сценария врач-пациент есть, во-первых, ограничение, как мы уже говорили – не всё можно поставить просто по видеоизображению. Во-вторых, есть ещё и юридические ограничения. А вот врач-врач – это перспективно. Особенно на фоне нехватки врачей. Здесь один коллега может помочь другому.

Владимир: Всё-таки получается, что это просто коммуникация одного человека с другим человеком. Не будет ли телемедицина более умной? Получается, что мы берём Скайп и соединяем двух людей. Где здесь технологии и где здесь новшества? Или мы находим какой-то маркетплейс, где люди находят необходимых врачей, и всё это регулируем? Где технологии в телемедицине?

Дмитрий: Да, Вы правы, абсолютно. Здесь смысл появляется, когда появляется какой-то предметный контекст. Несколько областей, которыми мы активно занимаемся, например, телеультразвуковая диагностика. Фельдшер в фельдшерском акушерском пункте в деревне пришёл с портативным ультразвуковым аппаратом. Технология уже позволяет использовать ультразвук на смартфоне или на планшете. Вот он подошёл к больному, но для того, чтобы хорошо провести диагноз, провести ультразвуковое исследование, нужно иметь большой опыт. Знать, как руку поставить – есть какой-то субъективизм. Наша технология, например, позволяет аналогом «Скайпа» подключиться к экспертному центру, где специалист, видя, что происходит у тебя непосредственно…

Владимир: Может руководить рукой местной медсестры, условно говоря?

Дмитрий: Да-да. И тем самым сделать какие-то измерения и помочь поставить диагноз. Телемедицина с использованием конкретных технологий. Или телереанимация. Пациент находится на койке в районной больнице, а в областном центре имеют возможность подключиться и посмотреть данные. Почему важно подключиться и посмотреть, а нельзя поговорить как человек? С одной реанимационной койки приходит более 1000 информационных событий в минуту, различных показателей. Даже словами их не опишешь. А увидеть их у себя на экране, подключив, например, монитор жизнедеятельности пациента, который находится удалённо, и тем самым уже делать какие-то выводы и консультации и посмотреть историю – это уже называется телемедициной и телереанимацией.

Владимир: В России это настоящее или будущее?

Дмитрий: В России это настоящее. На самом деле есть примеры, где это используется. Та же телеультразвуковая диагностика прекрасно используется в национальных медицинских центрах. Даже на сайтах некоторых из них уже есть результаты.

Владимир: А с первой историей доктор-человек в России юридически уже можно это осуществлять? Кто-то пытается это сделать? Или пока это будущее?

Дмитрий: Это есть. Сервисы доступны, работают, и многие ведущие клиники открывают такие форматы для себя. Есть важное ограничение в законе о телемедицине – такой приём можно делать только вторично. То есть в первый раз к врачу всё-таки надо прийти.

Владимир: Будем надеяться, что законы будут развиваться и помогут людям быть более здоровыми. Какие инновационные программные продукты и комплексные решения компания уже сейчас может предложить рынку?

Дмитрий: Одно из этих решений, наверное, как раз телеультразвуковая диагностика, о чём мы с вами говорили в прошлом блоке. Это возможность использовать программные платформы для того, чтобы управлять исследованиями и тем самым повышать доступность и качество первичной помощи, которая есть на местах. Технология уже опробована, предлагается и довольно востребована. Второе – это платформа для проведения телерадиологических консультаций. Когда, например, где-то в удалённом регионе производится какое-то исследование на КТ, на МРТ или на рентгене, а в экспертном центре специалисты могут уже посмотреть второе мнение либо прогнать это через алгоритмы искусственного интеллекта – и получить какие-то заключения, выявить те или иные патологии. И что ещё доступно? Важно, мы говорили про искусственный интеллект. Очень многие на практике сталкиваются со сложностями: как же всё-таки встроить какую-то интересную инженерную разработку в реальный клинический процесс. Проблема многих разработчиков, стартапов, которые занимаются в этой области, заключается в том, что они что-то делают для себя, какой-то процесс законченный от начала до конца, а врачи на самом деле работают в своё привычном рутинном режиме. И вот эти инновации не всегда как-то в него встраиваются. Мы стараемся найти компромисс между обеими сторонами. И одно из направлений, которое мы для себя видим, – это такой формат: например, мы вывели новую программную платформу, которая позволяет, с одной стороны, подключить рабочее место врача, то, к которому он привык, а с другой стороны, добавлять при необходимости какие-то разработки в области искусственного интеллекта и тем самым делать их частью обычного процесса.

Владимир: Какие области в медицине с точки зрения цифровизации обделены вниманием? Мы говорим, что телемедицина, big data с точки зрения адаптивного интеллекта, а что ещё в будущем будет востребовано? Где ещё есть ниши, на которые большие компании не обратили своё внимание?

Дмитрий: Я думаю, что постепенно захватывается всё. Но часто цифры идут в перспективные области, которые не имеют массового распространения. Там сейчас все начинают заниматься генетикой. Да, здесь много исследований, действительно есть цифра. Например, само генетическое исследование далеко не так уж и доступно в настоящий момент.

Владимир: В плане стоимости, вы имеете в виду?

Дмитрий: И в плане стоимости, и физически. Физически надо куда-то пойти, самому найти где-то исследование. Ты не придёшь в поликлинику и не сдашь какой-то генетический тест. Хотя там дальше всё обрабатывается в цифре, большие объёмы, информация как таковая. И скорее, наверное, цифра пока не доходит до массовых простых операций, которые есть. Первичный приём какой-то, что-то посмотреть, добавить сюда какие-то технологии. Та же самая работа фельдшера в фельдшерском акушерском пункте, которых много создаётся, например, в России. Она ещё далека от того, чтобы сервироваться. Хотя, наверное, стоило бы.

Владимир: В общем, есть у нас в медтехе, куда расти. Спасибо, Дмитрий, что пришли к нам!