CDO2DAY
Page ID: 89121
Is Industry:
Is Category:
Query IDs: 89536
Field 1:
Field 2:
Field 3:

14-16 июля 2022 в Мурманске стартует Форум «Умный город: Новые вызовы»

Организаторы форума – Минстрой России и Правительство Мурманской области.

Подробнее
Цифровой анализ

ИИ не панацея: в каких сценариях технологии помогают врачам

Искусственный интеллект в медицине только начинает использоваться. Сценариев пока немного, так как на рынке мало качественных датасетов, а технологии, кроме того, еще нужно заслужить доверие в практическом здравоохранении. Поэтому используют ИИ чаще всего лишь как ассистента в распознавании медицинских снимков, постановке диагноза, наблюдении за пациентами с хроническими заболеваниями.

ИИ используют с осмотрительностью

В Москве два года назад начали применять искусственный интеллект (ИИ) в радиологии. С начала проекта и по апрель 2022 года включительно количество обработанных с помощью ИИ лучевых исследований превысило 5,6 млн. И это не единственный сценарий, который используют врачи.

Наиболее популярный метод применения с технической точки зрения, как считает директор по развитию Webiomed Александр Гусев, – это пересмотр медицинских изображений на предмет выявления пропущенных врачами патологических образований.

«В основном искусственный интеллект используется в сферах компьютерной томографии (КТ), ультразвуковой диагностики (УЗИ), рентгена и магнитно-резонансной томографии (МРТ). ИИ в этих сферах направлен на анализ изображений, полученных путем лучевой диагностики, распознавание образований и помощь врачу в постановке диагноза. Особую популярность получили инструменты, которые помогают при диагностике снимков легких пациентов с COVID-19».

Алексей Ремез, основатель и генеральный директор UNIM

«Широкое распространение получили сервисы компьютерного зрения для поддержки инструментальной диагностики. Они не только сокращают региональное медицинское неравенство, но и обеспечивают врачей в регионах цифровой экспертизой (большие датасеты, обучение нейросетей на базе разметки от экспертов). Это помогает менее опытным врачам ставить диагнозы на уровне высококвалифицированных экспертов».

Анна Мещерякова, CEO и кофаундер «Третье Мнение»

Анна Мещерякова обозначила и другие главные направления использования ИИ в медицине:

  • системы для диагностики и прогнозирования болезней и осложнений;
  • программы для подбора индивидуальной терапии;
  • программы помощи в разработке лекарств и поддержке их клинических испытаний.
// Данные: презентация О. В. Симакова, заместителя руководителя Федерального бюро медико-социальной экспертизы, 2018 год.

Как исследуют ИИ в медицине

Для практической работы обязательным условием является наличие регистрационных удостоверений (РУ) Росздравнадзора на свои продукты как медицинские изделия, а для научных исследований это не обязательно. Сегодня 7 из 35 компаний (20%) получили суммарно 11 регистрационных удостоверений. Как и везде в мире, применение ИИ в качестве компьютерного зрения для медицинских изображений имеет большую распространенность, составляя 10 зарегистрированных медизделий.

Что касается российских исследований, то среди особо выделю проводимый в Москве эксперимент, изучающий инновации в области компьютерного зрения для анализа медизображений.

В исследовании работают 18 компаний-разработчиков ИИ, а количество ИИ-сервисов для анализа результатов рентгенографий, компьютерной томографии, маммографий достигло 53. За два года обработаны с помощью ИИ и предоставлены врачам более 5,6 млн лучевых исследований от 150 медицинских организаций.

Виктор Гомболевский, ведущий научный сотрудник Института искусственного интеллекта AIRI

ИИ как приложение к врачебной практике

Алгоритмы искусственного интеллекта могут вести профилактику заболеваний. Например, медицинские снимки глазного дна применяются учеными из Сеченовского университета в прогнозировании развития сердечно-сосудистых болезней сердца. Исследователи отметили: глазное дно – практически единственное место в организме, по которому оценивается состояние сосудов малого калибра. Метод такой диагностики – пожалуй, самый доступный. Однако решение ученых – это экспериментальная разработка: создание полноценного коммерческого решения займет 5–7 лет, а ее точность достигнет 100%.

А еще с помощью мобильного приложения и ИИ российские научные сотрудники предлагают предупреждать болезнь Паркинсона. Около 10 млн человек в мире и 210 тысяч в России (75% из которых с той или иной степенью инвалидизации) страдают от этого недуга. Болезнь коварна тем, что развивается несколько лет бессимптомно, а ее основная аудитория молодеет: теперь каждый десятый больной – моложе 50 лет. Симптомы пациенты замечают на поздних стадиях недуга: нейроны умирают неравномерно, и мозг не сигнализирует о проблеме сразу.

Приложение обучили с помощью искусственного интеллекта ставить диагноз «болезнь Паркинсона» за короткий срок на ранних стадиях заболевания. Сервис собирает и накапливает массив медицинских данных (оцифровывает истории болезни, ведет персональный дневник упражнений и процедур, предлагает медицинские рецепты, в режиме реального времени мониторит состояние пациента и его выполнение упражнений). Решение проходит апробацию на контрольной группе пациентов.

Как ИИ экономит время врачей

Благодаря накопленным историческим данным о пациентах возможно уточнять диагноз, в том числе у другого врача (третье мнение), и схему лечения. Так, информация о людях с одним заболеванием помогает ИИ в рекомендациях эффективных препаратов и методов лечения.

Обезличенные данные от нескольких тысяч человек (медицинские снимки, показатели действенности лекарственной терапии, половозрастные сведения и т. д.) помогают создавать датасеты для обучения нейросетей, с помощью которых создаются ИИ-решения. Уже затем проверенные инструменты помогают в определении недугов. К примеру, ИИ помогает в поиске на КТ-снимках признаков конкретных заболеваний. Алгоритмы проводят специальные измерения, выделяют на изображениях области возможных патологий и сортируют исследования по срочности оказания медпомощи пациентам.

Так, система поддержки принятия врачебных решений в Москве прошла обучение на 12 млн визитов в учреждения здравоохранения.

«Сервис стал неотъемлемой частью работы московских терапевтов. Развитие цифровых сервисов в здравоохранении способствует уменьшению вероятности ошибки при постановке предварительного диагноза и увеличению выявляемости заболеваний на уровне первичного звена. Последние данные говорят о том, что при выборе одного или трех диагнозов врач соглашается с предложениями нейросети в 46 и 68% случаев соответственно».

Анастасия Ракова, заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития

Экономят ресурсы врачей и голосовые ассистенты. 

«Наше решение позволяет заполнять медицинские документы голосом, экономя более 20% времени врачей. Сервис показывает точность распознавания в 97–98%, в том числе специализированной лексики. Рентгенологи Москвы заполнили более 100 тысяч медпротоколов с помощью голоса».

Дмитрий Дырмовский, генеральный директор группы компаний «ЦРТ»

Также, по словам эксперта, врачам помогает и платформа дистанционного мониторинга пациентов от «СберЗдоровья».  Решение упрощает оценку динамику течения болезни. Так, пациентов обзванивает робот, а те сообщают показатели здоровья для последующего анализа специалистом.

ИИ всегда рядом

В накоплении большего объема данных о здоровье пациента (частота сердцебиения, давление, сахар в крови и т. д.) помогают носимые устройства.

Умная электроника также приходит в помощь пациентам с хроническими заболеваниями. Носимые устройства сообщают пациентам о действиях, которые нужно выполнить (принять таблетки, сделать физические упражнения, передать данные о собственном здоровье, не измеряемые электроникой, врачу и т. д.).

Кроме того, наблюдение ведут и мобильные приложения. Например, человек рассказывает о своем самочувствии смартфону, тот распознает речь и преобразует ее для приложения в текст и при надобности отправит врачу, предложит принять лекарства исходя из самочувствия и связаться с доктором.

Панацея для фармкомпаний – ИИ и квантовый компьютер

Ученые высоко оценивают потенциал ИИ в разработке и тестировании лекарств. При создании медпрепаратов часто необходимо изучить точную структуру молекулы, чтобы понимать, как она будет взаимодействовать с другими молекулами. И если сегодня ученые синтезировали молекулы, которые завтра заработали не так, как ожидалось, то этот дорогостоящий процесс синтеза и тестирования начинается с ноля. Поэтому процесс разработки химических препаратов и лекарств такой дорогостоящий и долгий.

Подсчитано, что крупные фармкомпании тратят на разработку одного препарата порядка $2,6 млрд. Упростить процесс призваны квантовые компьютеры и искусственный интеллект.

«Сейчас даже относительно небольшие молекулы чрезвычайно сложно смоделировать на классических компьютерах точно, поскольку каждый атом взаимодействует с другими атомами весьма сложным образом, а смоделировать, например, белки, где атомов тысячи, вообще невозможно. Поскольку атомы, взаимодействующие внутри молекулы, сами по себе образуют квантовую систему, квантовые компьютеры хорошо подходят для решения задач подобного моделирования по самой своей природе».

Альберт Ефимов, вице-президент Сбербанка, директор управления исследований и инноваций блока «Технологии», заведующий кафедрой инженерной кибернетики НИТУ «МИСиС»

По его словам, с помощью квантовых компьютеров и технологий искусственного интеллекта станет возможным моделирование даже самых сложных молекул в теле человека. Прогресс в этом направлении будет стимулировать разработку новых препаратов и других продуктов и приведет к новым методам лечения.

Рецепт успеха ИИ

Инвестиции в цифровое здравоохранение в России по итогам 2021 года достигли $127 млн, следует из отчета Webiomed. В 2020 году эта сумма составила $47 млн. Совокупная выручка российских ИИ-стартапов в сфере здравоохранения в 2020 году достигла порядка 700 млн рублей. Свежих данных по объему рынка ИИ в российской медицине нет.

«Рынок только-только начинает формироваться. Тиражируемых и проверенных временем сценариев применения практически нет. Львиная доля проектов – это некоммерческие пробные шаги: пилотные проекты, эксперименты, научные гранты и т. д. Большую часть выручки составляют гранты различных видов, в том числе по московскому эксперименту в области компьютерного зрения. В сфере анализа медицинских изображений работает порядка 60% стартапов».

Александр Гусев, директор по развитию Webiomed

Пока что развитие технологий ИИ в медицине во всем мире отстает от других отраслей.

«Это связано со спецификой здравоохранения, многофакторностью и вариабельностью факторов, связанных со здоровьем человека. В России медицинские ИИ-технологии находятся пока в зачаточном состоянии (если говорить о реализованных проектах, способных масштабироваться). Но в последнее время наблюдается существенный рост числа российских стартапов, которые развивают технологии ИИ».

Ксения Шеховцова, заместитель медицинского директора ГК «Медси»

В ближайшие два-три года активное развитие ожидает ИИ в телемедицине. Такие системы, по словам руководителя направления цифровой медицины INVITRO Бориса Зингермана, можно назвать системами поддержки принятия пациентских решений (в отличие от систем поддержки принятия врачебных решений, которые развиваются более полувека). «Такие решения появляются в виде медицинских чат-ботов или персональных медицинских помощников. Их создание заявлено в проекте-маяке, который поддержало Правительство РФ», – отметил эксперт.

Вырастет и количество сфер применения ИИ-модулей в визуальной диагностике.

«Будет расти число модальностей и нозологических групп, то есть сфер применения ИИ-модулей в визуальной диагностике. К слову, уже сегодня «Третье Мнение» анализирует различные патологии, от лейкозов до диабетической ретинопатии, опираясь на рентген, КТ, МРТ, оцифрованные мазки клеток крови, снимки глазного дна и зубочелюстной системы. Следующим шагом и одним из главных векторов перспективного развития станет мультимодальность ИИ-решений, то есть наделение сервисов функционалом гибридного анализа различных данных о здоровье пациента, а также расширение возможностей и точности прогнозирования рисков заболеваний в будущем».

Анна Мещерякова, CEO и кофаундер «Третье Мнение»

Однако в отрасли существуют проблемы для развития рынка ИИ. Ключевых барьеров, по мнению Александра Гусева, три:

  1. Отсутствие качественных и доступных наборов данных для машинного обучения. Без них никакого роста качества алгоритмов и конкуренции просто не будет.
  2. Низкое доверие к ИИ-продуктам со стороны практического здравоохранения.
  3. Невозможность оплачивать и запускать массово внедрение ИИ-систем.

«Ответы на эти три главных вызова – главная отраслевая задача. На мой взгляд, проблему отсутствия данных и финансирования невозможно решить без активного участия исполнительной федеральной власти. На уровне президента необходимые приоритеты заданы указом № 490. Но без исполнения предусмотренных в документе принципов он так и останется правильной и красивой декларацией. Проблему доверия должны решать сами разработчики в тесном сотрудничестве с научно-исследовательскими институтами и экспертами, в том числе со стороны надзорных органов и регулятора».

Александр Гусев, директор по развитию Webiomed

По мнению эксперта, проблема доверия – комплексная. И решать ее нужно при помощи развития нескольких направлений: независимой валидацией ИИ-продуктов, пострегистрационным мониторингом, увеличением количества научных исследований в сфере безопасности и эффективности ИИ-продуктов, в том числе публикаций в качественной рецензируемой научной литературе.