Пандемия коронавируса стимулировала применение искусственного интеллекта в медицине. Из-за нее особый спрос сегодня появился на автоматический анализ медицинских изображений для определения патологий. Однако, рынок пока не сформирован, данных для обучения искусственного интеллекта не всегда хватает, а регуляторные вопросы еще не решены
Летом 2018 года Российская венчурная компания (РВК) объявила о создании в России Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта (ИИ) в медицине «Национальная база медицинских знаний». Ассоциация должна была объединить участников рынка, ускорить внедрение технологий в клиническую практику и способствовать преодолению регуляторных препятствий на пути такого внедрения. Уже осенью того же года Ассоциация объявила о начале реализации в России масштабного проекта по созданию национального оператора биомедицинских данных граждан, а в 2019 году совместно с Международным Медицинским Кластером, созданным по инициативе Правительства Москвы на базе Сколково, она открыла лабораторию «Медицинские знания» для апробации систем искусственного интеллекта в медицине.
Однако несмотря на все это, рынка медицинского искусственного интеллекта в России пока что нет, считает директор по стратегическому развитию и инновациям компании «Инвитро» Дмитрий Фадин. Разработчиков медицинских решений много, но платежеспособного спроса на такие решения практически нет, сетует он. Поскольку технология все еще очень незрелая, можно говорить лишь о прототипах решений. К тому же развитию медицинского ИИ препятствуют регуляторные барьеры, причем не только в России, но и в мире.
На сегодняшний день в медицине есть три основных способа применения ИИ, говорит руководитель направления цифровой медицины «Инвитро» и руководитель Ассоциации «Национальная база медицинских знаний» Борис Зингерман. Во-первых, это обработка медицинских изображений — радиологии, УЗИ, компьютерной томографии (КТ), а скоро к этому присоединятся микроскопия, гистология и генетика, рассуждает он. Второй сегмент — обработка медицинских текстов. Это специализированные системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), которые помогают врачам выбирать методы лечения, делать назначения, оценивать различные риски для пациента в случае развития того или иного заболевания на основе анализа симптомов и лабораторных данных, объясняет Зингерман. Третий сегмент связан с телемедициной и системой поддержки принятия решений самими пациентами. Это системы, которые которые позволят человеку самостоятельно заботиться о своем здоровье на основе данных, которые он будет вносить: они смогут подсказывать к какому врачу идти и какие меры необходимо предпринять, а также поставить в известность врача о том, что у пациента возникли те или иные проблемы, продолжает Зингерман.
В числе тех, кто серьезно продвинулся в обработке медицинских изображений — проекты Botkin AI и «Платформа Третье Мнение». В основе их решения — система, анализирующая медицинские изображения на предмет поиска патологий. Для этого система использует математические модели, обученные на базе данных, в которых есть размеченные изображения с подтвержденной патологией. То есть алгоритм «находит» патологию, основываясь на особенностях тех признаков, которые были выделены в обучающей выборке, объясняет основатель и генеральный директор компании Анна Мещерякова.
Для обучения и дообучения нейросетей необходимы большие массивы данных, их можно получать из различных информационных систем в которых содержаться медицинские данные (PACS, МИС, ЛИС, РИС и др.). Однако, чтобы алгоритмы работали точно (с точностью не менее 80%), нужно привлечь медицинских экспертов, выбрать правильный подход к формированию датасета, разметке данных, подобрать архитектуру нейросети и провести множество итераций обучения, тестируя и корректируя алгоритм, поясняет Мещерякова.
Базы медицинских данных в России существуют, однако их не так много, отмечает основатель и генеральный директор лаборатории UNIM Алексей Ремез (также занимается разработкой инструментов для диагностики онкологических заболеваний с помощью ИИ). По словам Алексея Ремеза, один из успешных примеров — это радиология Москвы, создавшая датасет с рентгенологическими данными.
В своем базовом сценарии «Третье Мнение» — это SaaS-платформа, на которой объединены несколько алгоритмов, говорит Мещерякова. Заказчик получает доступ к определенному продукту или к группе продуктов: офтальмологи — к сервису анализа снимков глазного дна, стоматологи – к сервису для анализа ортопантомограмм, врачи лучевой диагностики, в зависимости от специализации, получают доступ к сервисам для анализа маммограмм, КТ или рентгенограмм, рассказывает она.
В 2019 году стартап привлек 5 млн руб. инвестиций от Сбербанка, а в июне 2020 г. 12,5% «Платформы Третье Мнение» приобрела одна из крупнейших сетей частных медицинских клиник в России — ГК «Медси», которая входит в АФК «Система». Детали сделки не раскрывались.
В период пандемии были востребованы два продукта «Третье Мнение» – анализ КТ исследований грудной клетки и умный видеомониторинг пациентов, говорит Мещерякова. Сервис анализа КТ исследований грудной клетки был пилотно внедрен в двух лечебных учреждениях Московской области и показал свою эффективность при применении в первичном звене для быстрого автоматического выявления пациентов с незначительным объемом поражения легких, утверждает она. Сервис «Третье Мнение».AI-мониторинг» был внедрен в клинической больнице «Медси» в Отрадном, за четыре месяца непрерывной работы он сократил время реакции медперсонала на экстренные ситуации в палатах, снизил расход средств индивидуальной защиты, сократил рутинную нагрузку на медицинских сестер, рассказала Мещерякова. Всего, по ее словам, продуктами компании пользуются более 20 медицинских учреждений в России. «Третье Мнение» работает по подписной модели — стоимость подписки зависит от размера и типа учреждения, пояснила основатель компании.
Проект Botkin.AI позволяет проводить диагностику и оценку риска развития рака. Системой распознавания обрабатывает диагностические изображения: компьютерную томографию, цифровой рентген и маммографию. Всего, по официальным данным, в России за год создается около 3 млн изображений грудной клетки, среди которых удается выявить около 60 000 случаев рака легких.
Онкология – только одно из направлений нашей работы, наиболее проработанное в настоящий момент, по которому у компании одни из лучших в мире показателей точности анализа, говорит гендиректор компании Сергей Сорокин. По его словам, компания завершает разработку технологии AutoML, которая позволит создавать и обновлять математические модели для анализа любых медицинских изображений для любых патологий.
В 2019 г. компания «Интеллоджик», которая развивает стартап Botkin.AI, привлекла 100 млн рублей инвестиций от фондов RBV Capital (основанный РВК и «Р-Фарм»), Digital Evolution Ventures (управляющая компания — Orbita Capital Partners, инвестор — «Росатом»), а также Primer Capital и «ЭкспоКапитал». В апреле 2020 г. на фоне распространения коронавирусной инфекции, компания заявила о партнерстве с Mail.ru Group. Облачное подразделение Mail.ru Cloud Solutions предоставило разработчику платформы серверы для масштабирования проекта, благодаря чему решение можно интегрировать в региональные больницы.
Анализ синдромов, характерных для COVID-19, был внедрен сначала в ЯНАО, а затем — в ряде других регионов России, рассказал Сорокин. «Разработка решения для диагностики COVID-19 была закономерным развитием платформы и теперь у Botkin.AI есть функционал для комплексного анализа патологий на КТ органов грудной клетки. Кроме того, мы специально разработали функционал по анализу онкологии на фоне синдромов, характерных для COVID-19, это уникальный продукт на рынке», — заявил гендиректор компании.
«Мы как правило работаем на уровне регионов, то есть интегрируем свою платформу не с отдельными клиники, а с ЦАМИ – Центральным архивом медицинских изображений региона, или ЕРИС – единой радиологической информационной системой, как например в Москве, — объясняет Сергей Сорокин. — Сейчас ежемесячно Botkin.AI анализирует порядка 10 000 исследований, и мы планируем наращивать этот объем». Стоимость коммерческого использования решения гендиректор Botkin.AI также не раскрыл, но уточнил, что компания занимается в том числе и бесплатными интеграциями. «В Москве, например, проект финансируется в рамках эксперимента правительства Москвы по использованию технологий искусственного интеллекта в здравоохранении», — заявил он.
Однако, несмотря на очевидные успехи в попытке интегрировать современные технологические решения в медицинские процессы, пока что спрос на них невелик, а готовность к их внедрению — невысока. Технология ИИ в медицине новая, и эта сфера еще не урегулирована, объясняет Дмитрий Фадин из «Инвитро».
Спорным остается, например, вопрос о персональных данных. Вся медицинская информация о пациенте попадает под закон о защите персональных данных. И на этапе обучения, и на этапе практического применения заказчиками алгоритмы используют анонимизированные (деперсонифицированные) данные, утверждает Анна Мещерякова. Поэтому внедрение алгоритмов ИИ не нарушает законодательства, считает она.
Тем не менее работа в этой области ведется. Так в феврале 2020 г. Росстандарт объявил, что разработает национальные стандарты по использованию искусственного интеллекта в области здравоохранения.
Вопрос эффективности решений ИИ в медицине сильно зависит от того, как их применять, объясняет Фадин: например, если сначала показывать снимки КТ системе, а потом давать результат этой диагностики врачу, то вероятность ошибочного диагноза сильно возрастает, так как врач будет полагаться на нее, а если же сначала дать снимки врачу, а потом на проверку системе, тогда это действительно снижает риски. Дело в том, что система лучше распознает характерные случаи заболевания, а нетиповой случай она может пропустить, говорит представитель «Инвитро». До тех пор пока искусственный интеллект остается «черным ящиком», и принципы принятия им решений будут не ясны, прописать все случаи его применения на законодательном уровне будет довольно трудно, предупреждает он.
