Искусственный интеллект в здравоохранении России

Искусственный интеллект (ИИ) решает задачи, требующие мыслительных способностей человека по запоминанию и обработке информации. Благодаря методам машинного обучения и компьютерного зрения технологии анализируют большой объём данных в короткие сроки, выявляя в них математические закономерности.

В 2019 году компания EY провела исследование рынка коммерческой медицины и системы здравоохранения в России. Опрос выявил растущий интерес к цифровизации здравоохранения: 38% респондентов отметили технологичность медицинской помощи как неотъемлемый критерий её качества1.

При этом врачи сталкиваются с необходимостью обработки большого количества информации: личных данных пациента, анамнеза, результатов исследований. При этом обследование зачастую сопряжено с большим количеством рутинных операций, например, в медицинской визуализации при интерпретации диагностических снимков.

Необходимость поиска новых подходов в оказании медицинской помощи обозначила пандемия COVID-19. В этот период почти в два раза увеличились расходы регионов на здравоохранение, сообщает РБК со ссылкой на Аналитическое кредитное рейтинговое агентство (АКРА)2.

Решения на основе искусственного интеллекта органично встраиваются в формирование цифрового контура в здравоохранении:

• быстрая обработка и передача информации;
• частичная автоматизация исследования;
• возможность восполнить недостаток квалифицированных кадров.

В июле 2020 года в Кировской области завершился пилотный проект по внедрению системы поддержки принятия врачебных решений. В реализации проекта приняли участие Медицинский информационно-аналитический центр и ряд медицинских учреждений региона, включая Кировский клинико-диагностический центр, Центр онкологии и медицинской радиологии и Центр кардиологии и неврологии3.

По его итогам участники отметили важность прогностических инструментов искусственного интеллекта3:

• система оценивает факторы риска заболевания;
• помогает выявлять патологию на ранних стадиях;
• упрощает профилактические мероприятия для хронических неинфекционных заболеваний.

Продолжается дальнейшая интеграция технологий ИИ в медицинские информационные системы. Планируется, что пациент сможет ознакомиться с результатами обследований в личном кабинете3.

В Якутии при поддержке Минздрава России разработан пилотный проект “ОНКОПОИСКСАХА.РФ”. Разработчики рассматривают применение ИИ-решений в профилактической медицине онкопатологий. На официальном сайте онлайн-проекта представлены основные этапы скрининга4:

• пациент заполняет анкету, которую оценивает нейросеть;
• в случае высокого риска онкологии предлагает записаться на приём в клинику;
• на базе Якутского республиканского онкологического диспансера пациенту проводятся основные лабораторные и инструментальные исследования;
• по результатам опроса и посещения клиники может быть назначено дополнительное обследование.

Проект направлен на выявление распространённых онкологических заболеваний4:

• рака лёгкого;
• рака молочной железы;
• колоректального рака;
• рака печени;
• рака шейки матки;
• рака предстательной железы.

Единая радиологическая информационная система (ЕРИС) Москвы обеспечивает эффективный обмен информацией между диагностическими центрами. В её базе хранятся данные лучевых исследований: КТ, МРТ, флюорографии и рентгенографии5.

В сервис интегрированы различные ИИ-платформы с технологией компьютерного зрения. Алгоритмы представляют «второе мнение» для рентгенолога, ускоряя аннотирование диагностического снимка. ИИ выделяет патологические области, оценивает степень поражения и формирует предварительное описание6.

В июле 2020 года Минздрав РФ поддержал разработку стандартов в сфере применения искусственного интеллекта в здравоохранении. В ведомстве отметили, что формирование нормативной базы поможет выработать единые подходы к оценке безопасности и надёжности систем на основе ИИ7. Инициатива направлена на повышение доверия к применению технологий в медицине8.

Осенью 2020 года при поддержке Минздрава РФ стартовал проект «Цифровая диагностика», сообщает официальный сайт ведомства. В эксперименте приняли участие 13 медицинских учреждений Ханты-Мансийского автономного округа9.

В ходе проекта участники отметили ряд преимуществ применения ИИ9:

• акцентирует внимание врача на патологических изменениях;
• помогает сформировать итоговое заключение;
• ускоряет проведение исследования в 4-5 раз;
• восполняет недостаток квалифицированных специалистов.

Специалисты изучили более 2 тысяч диагностических изображений с использованием технологий компьютерного зрения9.

Минздрав совместно с корпорацией «Ростех» инициировал проект по созданию площадки, которая предоставляет информационную поддержку разработчикам ИИ-решений в области медицины. Результатом стала первая версия федеральной платформы ИИ, созданная в июле 2021 года, сообщает “Коммерсантъ” со ссылкой на ведомство10.

Для обучения и проверки алгоритма необходимы верифицированные датасеты. Разработчикам предоставлена информация, интегрированная из электронных медицинских карт. При этом все данные россиян были обезличены10.

В качестве их источников выступили10:

• Данные Федеральной интегрированной электронной медицинской карты, которая является подсистемой Единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения.
• Информация медицинских научных исследовательских центров, подведомственных Минздраву: НМИЦ нейрохирургии имени академика Н. Н. Бурденко, НМИЦ хирургии имени А. В. Вишневского, НМИЦ онкологии имени Н. Н. Блохина, НМИЦ имени В. А. Алмазова и НМИЦ эндокринологии.

Собранная информация помогла сформировать аннотированные наборы данных, включая заключения лучевой диагностики и патоморфологических исследований10.

Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ. Экосистемный интегратор предлагает медицинскому персоналу и организаторам здравоохранения диагностический центр на базе ИИ (MDDC). В состав MDDC входят алгоритмы, решающие широкий спектр клинических задач:

• Умный помощник врача «ТОП-3». Сервис проводит анализ данных электронной медицинской карты пациента и анамнеза. ИИ предлагает врачу три наиболее вероятных диагноза с использованием буквенно-цифрового кода по МКБ-10.
• КТ Инсульт. Алгоритм размечает на КТ-снимках головы зоны нарушенного кровообращения, которые встречаются при инсульте. Изменения оцениваются по шкале ASPECTS.
• КТ Лёгких. Искусственный интеллект подсвечивает очаги лёгочной ткани, которые образуются при респираторных заболеваниях, включая вирусную пневмонию COVID-19. Другая задача алгоритма — ранняя диагностика онкологических заболеваний. Нейросеть выявляет минимальные узелковые новообразования в лёгких, превышающие порог в 4 мм.
• Маммография. Сервис повышает эффективность скрининга: алгоритм выделяет контуры новообразований и оценивает изменения по шкале BI-RADS. Врач видит вероятность злокачественной опухоли, вычисленную системой. Это помогает планировать дальнейшие обследования и лечение.
• Короткое ЭКГ. ИИ ускоряет оказание помощи тяжёлым пациентам: врачи СМП и ФАП быстрее анализируют ЭКГ в формате онлайн-консультаций.
• Мобильное приложение AI Resp. Искусственный интеллект обрабатывает загруженную аудиозапись дыхания и речи и выявляет акустические признаки респираторных инфекций.
• Мобильное приложение AI Skin. Пациент может самостоятельно провести первичную диагностику кожных заболеваний. Для этого достаточно сфотографировать проблемный участок и загрузить изображение. Сервис оценивает вероятность для 7 кожных высыпаний, а заключение подтверждается на приёме у врача.

География успешного внедрения алгоритмов MDDC в регионы России:

• Карачаево-Черкесская Республика. Проводился пилотный проект «Ретроспективный анализ исследований «КТ Лёгких». Ранее в Карачаево-Черкесской Республике компанией СберМедИИ был внедрён алгоритм «КТ Лёгких» для обнаружения COVID-19. 1500 деперсонализированных снимков было проанализировано повторно — теперь ИИ искал узелковые новообразования в лёгких. По итогам у 12 пациентов были обнаружены патологические образования, среди которых у 8 врачи-онкологи подтвердили онкологическое заболевание.
• Ярославская область. 55 станций скорой помощи и фельдшерско-акушерских пунктов были оснащены сервисом MDDC Cardio. Анализ электрокардиограмм искусственным интеллектом позволил ускорить расшифровку ЭКГ в посёлке Поречье-Рыбное.
• Тюменская область. С ноября по январь 2022 года в Областной клинической больнице №2 было проведено более 500 КТ-исследований головного мозга с использованием сервиса «КТ Инсульт».
• Хабаровск. «КТ Инсульт» позволил существенно сократить время, необходимое для постановки диагноза. Раньше у врача Краевой клинической больницы №2 города Хабаровска описание снимков головного мозга занимало от 15 минут до 1 часа. Используя возможности ИИ, специалисты ККБ №2 смогли повысить скорость диагностики: теперь предварительный диагноз может быть поставлен в течение 2 минут.
• Нижегородская область. СберМедИИ помогла внедрить новые решения в Борскую ЦРБ. Аппараты для проведения компьютерной томографии были снабжены ПО «КТ Лёгких». За время пилотирования проекта проведено более 100 исследований. Благодаря сервису реализована маршрутизация пациентов: ИИ помогает быстрее выявить тяжёлых больных для оказания медицинской помощи.

Применение искусственного интеллекта позволяет улучшить организацию лечебно-диагностического процесса. Внимание разработчиков ИИ в России направлено на разные сферы диагностики: от скрининга до углубленного анализа симптомов с верификацией заключения.

Пример цифровизации эндоскопических исследований — внедрение искусственного интеллекта в городской клинической больнице им. Боткина. Тестирование сервиса начали в феврале 2021 года11.

Используемый ИИ обучается на эндоскопических изображениях, полученных на практике в ходе фото- или видеофиксации. Опыт многочисленных исследований преобразуется в цифровые алгоритмы, уже сейчас помогая в решении диагностических задач11.

Сервис облегчает визуальный поиск патологий: ИИ подсвечивает патологический участок, акцентируя внимание врача. Алгоритмы оказывают квалифицированную поддержку молодым специалистам, повышая диагностическую насмотренность11.

В ноябре 2021 года компания «Интеллоджик» запустила пилотный проект в Александровской больнице Санкт-Петербурга с участием цифровых медицинских сервисов, сообщает РБК12.

Платформа Botkin.AI позволяет эффективно отвечать на «ковидные» вызовы, сохраняя человеческие и материальные ресурсы12:

• анализирует данные анамнеза, лабораторных и инструментальных исследований пациентов;
• формирует математическую модель, отражающую индивидуальные патогенетические цепочки;
• позволяет подобрать терапию и оценить вероятные результаты лечения;
• прогнозирует смертность после операции или другого вмешательства.

Сервис минимизирует врачебные ошибки при скрининге онкологических заболеваний, помогая выявлять патологию на ранней стадии12.

Станция скорой и неотложной медицинской помощи имени А.С. Пучкова в Москве применяет искусственный интеллект для ускоренной оценки вызова пациента13.

Алгоритм работы медицинского информационного комплекса13:

• Диспетчер принимает вызов и заполняет опросник, где отмечает ответы пациента о своих жалобах.
• ИИ оценивает данные опроса, присваивая повод: экстренный или неотложный.
• Сокращается время на назначение бригады скорой или неотложной медицинской помощи.

Изобретение сократило время для обработки вызова и уже получило патент, сообщает Департамент здравоохранения города Москвы13.

Дальнейшее развитие интеллектуальных систем в России можно связать со следующими шагами:

• Формирование законодательной базы применения ИИ. Создание нормативных актов по применению искусственного интеллекта устраняет возможную правовую неоднозначность.
• Оценка эффективности и публикация отчётов. Объективные сведения о диагностических возможностях методов и границах их применения помогают повысить доверие как врачей, так и пациентов.
• Поддержка ИИ-стартапов. Важную роль для развития IT-сектора играет привлечение инвестиций и увеличение государственного финансирования. Благодаря упрощенной регистрации медицинских изделий и консультациям разработчикам легче выйти на рынок.
• Вовлечение медицинского сообщества. Важно рассказывать врачам о достижениях технологий в здравоохранении и возможностях их профессионального роста.
• Активное взаимодействие с научно-исследовательскими центрами и медицинскими учреждениями. Для обучения и тестирования алгоритмов необходимы большие объёмы верифицированных данных. Больницы могут предоставлять разработчикам обезличенные анамнезы, результаты лабораторных исследований, описания диагностических снимков. Врачи-специалисты могут выступать в качестве оппонента ИИ, а также давать обратную связь по улучшению сервиса.

Перспективы ИИ в здравоохранении — это быстрые и точные исследования, а также повышение качества медицинской помощи. Важное условие для развития — активный диалог между всеми участниками: разработчиками, врачами и пациентами.

Источники

• Исследование рынка коммерческой медицины в России 2018-2019 годы [Электронный ресурс]. URL: https://assets.ey.com/content/dam/ey-sites/ey-com/ru_ru/news/2020/03/ey_healthcare_research_2018-2019_24032020.pdf (дата обращения: 02.03.2022).
• Здравоохранение подключает искусственный интеллект: РБК [Электронный ресурс]. URL: https://plus.rbc.ru/news/60b769367a8aa93e70361a37 (дата обращения: 02.03.2022).
• Искусственный интеллект применяется в медицине Кировской области: Министерство здравоохранения Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://minzdrav.gov.ru/regional_news/14504-iskusstvennyy-intellekt-primenyaetsya-v-meditsine-kirovskoy-oblasti (дата обращения: 02.03.2022).
• Онкопоиск: ОНКОПОИСКСАХА.РФ [Электронный ресурс]. URL: https://xn--80aawhbpgcajyb7c.xn--p1ai/about (дата обращения: 02.03.2022).
• В Москве создаётся единая радиологическая информационная система: Официальный портал мэра и Правительства Москвы [Электронный ресурс]. URL: https://www.mos.ru/mayor/themes/20299/3374050/ (дата обращения: 02.03.2022).
• В Москве более 150 тысяч радиологических снимков обработал искусственный интеллект: Департамент здравоохранения города Москвы [Электронный ресурс]. URL: https://mosgorzdrav.ru/ru-RU/news/default/card/4402.html (дата обращения: 02.03.2022).
• Стандарты ИИ в медицине получили господдержку: Росстандарт [Электронный ресурс]. URL: https://www.rst.gov.ru/portal/gost/home/presscenter/news?portal:componentId=88beae40-0e16-414c-b176-d0ab5de82e16&navigationalstate=JBPNS_rO0ABXczAAZhY3Rpb24AAAABAA5zaW5nbGVOZXdzVmlldwACaWQAAAABAAQ3MTA0AAdfX0VPRl9f (дата обращения: 02.03.2022).
• Минздрав России поддерживает разработку основополагающих стандартов по системам искусственного интеллекта в клинической медицине: Министерство здравоохранения Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://minzdrav.gov.ru/news/2020/07/28/14564-minzdrav-rossii-podderzhivaet-razrabotku-osnovopolagayuschih-standartov-po-sistemam-iskusstvennogo-intellekta-v-klinicheskoy-meditsine (дата обращения: 02.03.2022).
• Опыт Югры по внедрению систем искусственного интеллекта в здравоохранении признан одним из передовых в стране: Министерство здравоохранения Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://minzdrav.gov.ru/regional_news/16931-opyt-yugry-po-vnedreniyu-sistem-iskusstvennogo-intellekta-v-zdravoohranenii-priznan-odnim-iz-peredovyh-v-strane (дата обращения: 02.03.2022).
• Искусственный интеллект займётся здоровьем: Коммерсантъ [Электронный ресурс]. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4907745 (дата обращения: 02.03.2022).
• В Боткинской начали тестировать искусственный интеллект для анализа эндоскопических исследований: ГБУЗ ГКБ им. С.П. Боткина ДЗМ [Электронный ресурс]. URL: https://botkinmoscow.ru/news/v-botkinskoj-nachali-testirovat-iskusstvennyj-intellekt-dlya-analiza-endoskopicheskix-issledovanij/ (дата обращения: 02.03.2022).
• В Петербурге запущен проект по борьбе с врачебными ошибками: РБК [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/spb_sz/22/11/2021/619b7daa9a7947aa2c03b777 (дата обращения: 02.03.2022).
• Московская скорая разработала уникальный алгоритм опроса пациентов: Департамент здравоохранения города Москвы [Электронный ресурс]. URL: https://mosgorzdrav.ru/ru-RU/news/default/card/4823.html (дата обращения: 02.03.2022).