Доклад продолжает цикл аналитических материалов АНО «Цифровая экономика», посвящённый внедрению технологий искусственного интеллекта в отраслях. Материалы цикла созданы в формате кейсбука (журнала лучших практик), с практиками применения технологий искусственного интеллекта в России, которые уже доказали положительный эффект.
По состоянию на конец 2022 года, Россия является одним из мировых лидеров по разработке и внедрению искусственного интеллекта в здравоохранении. По оценкам Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации, 16 % организаций сферы здравоохранения внедряют технологии искусственного интеллекта. Это позволило получить им совокупный экономический эффект в размере более 13 млрд руб. в 2021 году.
«После начала пандемии коронавирусной инфекции сфера здравоохранения стала лидирующей в части внедрения ИИ. Порядка 16 % организаций используют ИИ, а 34 % планируют внедрить его в ближайшее время. Например, в Москве при поддержке «Сбера» внедрена интеллектуальная система принятия врачебных решений, а также система предиктивной аналитики, позволяющая спрогнозировать состояние пациента. В Татарстане на базе радиологического дата-центра планируется масштабное внедрение ИИ для контроля качества диагностических исследований».
Эксперты АНО “Цифровая экономика” отмечают, что использование технологий ИИ позволяет на раннем этапе выявить многие заболевания, а, соответственно, снизить финансовую нагрузку на систему здравоохранения, упростить работу врачей, что повышает продолжительность и качество граждан. По мнению аналитиков, полномасштабному тиражированию еще препятствуют ряд проблем, связанных в первую очередь с отсутствием понятной монетизации решений, а это, в свою очередь, сдерживает крупных инвесторов от вложений в эту отрасль. Но при этом создан хороший инфраструктурный базис, достигнуты существенные результаты в рамках эксперимента Москвы и организовано эффективное взаимодействие между государством и бизнесом, в том числе в рамках рабочей группы «Искусственный интеллект» на базе АНО «Цифровая экономика».
Кейсбук “Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в здравоохранении” рассказывает об отечественных ИИ-решениях в сфере здравоохранения, тем самым стимулируя их дальнейшее распространение и внедрение. В процессе составления была собрана информация о более, чем 100 решениях, из которых 46 отобраны в рамках экспертных обсуждений для добавления в итоговый материал.
Так, в докладе отражены выводы по основным блокам отчета:
А также представлены наиболее успешные кейсы применения ИИ в здравоохранении в РФ и отечественные лидеры отрасли.
«Искусственный интеллект — это сильный инструмент для оптимизации трудозатрат, улучшения качества жизни, углубленной экспертизы. Сегодня технологии на базе ИИ могут и должны активно применяться в сфере здравоохранения. Так, в нашем отчете мы выделили несколько сценариев применения ИИ в медицине: от прогнозной аналитики и разработки новых лекарств, до развития технологий mHealth и применения компьютерного зрения для анализа медицинских изображений».
«По состоянию на конец 2022 года, после проведения нашего исследования можно уверенно сказать, что Россия является одним из мировых лидеров по разработке и внедрению искусственного интеллекта в здравоохранение. Использование технологий ИИ позволяет на раннем этапе выявить заболевание, а, соответственно, дешевле и проще его вылечить, что снижает финансовую нагрузку на систему здравоохранения в целом, упрощает работу врачей и повышает продолжительность и качество жизни нас, обычных граждан»
Компьютерное зрение позволяет находить закономерности и аномалии в изображениях, получаемых с медицинских устройств. Его применение в здравоохранении растет с каждым днем. Использование компьютерного зрения в медицине позволяет сократить время, затрачиваемое на интерпретацию медицинских исследований, а также предоставляет медперсоналу информацию для постановки более точных диагнозов и назначения более эффективного лечения. Основными данными для анализа медицинских изображений методом компьютерного зрения являются компьютерная томография (КТ), магнитно-резонансная томография (МРТ), рентгенография (РГ) и др., направленные на исследование грудной клетки, головного мозга, брюшной полости, органов малого таза, позвоночника, опорно-двигательного аппарата, почек, печени и т. д.
Это данные, касающиеся состояния здоровья пациентов и/или оказания медицинской помощи, регулярно собираемые из различных источников. Формирование такого массива медицинских данных стимулирует переход на облачные цифровые медицинские сервисы, позволяющие заменить дорогие локальные хранилища данных, используемые большинством медицинских организаций.
Слияние мобильных решений и технологий здравоохранения ведет человечество в новую эру взаимодействия врачей с пациентами по мере того, как все чаще используются медицинские приложения, в том числе приложения со встроенным ИИ, позволяющие, например, провести предварительную диагностику заболеваний по фотографиям.
Прогнозная аналитика дает уникальную возможность заглянуть в будущее и определить тенденции, которые потребуются в уходе за пациентами как на индивидуальном уровне, так и в масштабах всего человечества. Одно из преимуществ использования прогнозной аналитики в здравоохранении — высокая точность диагностики и лечения, что значительно повышает персонализированность медицины. Прогнозная аналитика позволяет обнаружить неизвестные корреляции и скрытые закономерности путем изучения больших массивов данных, после чего подбирается индивидуальный план лечения с наиболее подходящими препаратами. Подбор подходящих лекарств имеет особую актуальность, поскольку часто они эффективны только для определенной группы людей, что заложено в ДНК (геноме) человека. Кроме того, использование ИИ для прогнозной аналитики позволяет с более высокой вероятностью предсказать хронические заболевания пациента и принять соответствующие профилактические меры. Второе преимущество — повышение эффективности оперативного управления оказанием медицинской помощи. Анализ исторических данных, включая сведения из электронных медицинских карт и данные о потоке пациентов, дает возможность анализировать и координировать работу медперсонала, предотвращая, например, скопление зараженных и здоровых людей в помещениях или проблемы с нехваткой коек в стационарах. Прогнозная аналитика на уровне государства совместно с технологиями ИИ поможет проактивно выявлять группы людей, подверженных риску заболеваний, снижая финансовую и ресурсную нагрузку на систему здравоохранения в будущем.
Цифровой двойник пациентов, или виртуальный пациент, — цифровая симуляция человека, которая может использоваться для изучения различных патологий, тестирования лекарств и методов лечения без риска навредить пациентам, сокращая необходимость в дорогостоящих испытаниях на людях или животных. Сочетание ИИ и IoT позволяет создавать виртуальных близнецов посредством глубокого фенотипирования, то есть автоматизированной обработки и интеграции децентрализованных данных, собранных из историй болезни, биологических данных и интеллектуальных датчиков. Технологии ИИ позволяют имитировать человеческий организм, интернет вещей (IoT) способствует быстрой синхронизации данных между физическими и цифровыми двойниками. Данные физического двойника могут быть использованы для измерения и последующего прогнозирования реакции пациента на прием лекарств, изменение модели его поведения и факторы окружающей среды. Прогностический анализ в режиме реального времени открывает новые возможности для своевременной профилактики и лечения, например обнаружения аневризмы брюшной аорты и классификации степени ее тяжести. Также цифровые двойники позволят сократить время, необходимое для перехода от стадии разработки новых лекарств к их широкому применению. На данный момент уже есть симуляции отдельных органов или систем, однако в ближайшей перспективе возможно создание моделей, имитирующих целые тела.
В процессе обучения медработников технологии ИИ позволяют им осваивать новые навыки благодаря симуляции реальных обстоятельств, без риска нанести травму пациенту или испортить оборудование. Понимание естественной речи и возможность анализа большого количества медицинских данных позволяет системе мгновенно реагировать на возникающие вопросы в ходе симуляции/обучения или контролировать выполнение заданий обучающимися. При этом технологии ИИ учитывают предыдущие ответы, после чего могут корректировать дальнейшее обучение в соответствии с потребностями обучаемых. Кроме того, такие технологии, как VR/AR, дают возможность применять свои знания на практике в виртуальной реальности, где ИИ позволяет более точно отражать действия и движения человека в пространстве, например при проведении операций.
Хирургические роботы с помощью технологий ИИ способны с высокой точностью контролировать траекторию, глубину и скорость своих движений, а также помогают выявлять критические моменты, просматривая опыт аналогичных операций. Они особенно хорошо подходят для процедур, требующих одних и тех же повторяющихся движений, поскольку способны работать без отдыха. Роботы также могут сохранять полную неподвижность в течение необходимого времени и выполнять задачи там, где традиционные инструменты не справятся. Использование роботов позволяет хирургам совершенствовать свои навыки, а также более качественно и оперативно справляться с поставленными задачами во время хирургических вмешательств, тем самым обеспечивая положительные результаты для пациентов и снижая общие расходы на проведение операций.
Разработка нового лекарственного средства является долгим и дорогостоящим процессом. По данным Калифорнийской ассоциации биомедицинских исследований, путь лекарства от исследовательской лаборатории до пациента занимает в среднем 12 лет. Только один из тысячи препаратов доходит до тестирования на людях, и только один из пяти тысяч препаратов утверждается для практического использования и выходит на рынок. Применение технологий ИИ значительно сократит как время вывода новых лекарств на рынок, так и их стоимость. Кроме того, ИИ может применяться для создания лекарств, которые точечно воздействуют на вирусы и бактерии.
В рамках данного тренда ИИ способен помочь страховщикам разработать план медицинского страхования для конкретного человека на основе его истории болезней (по данным медицинских карт) и текущего состояния здоровья. Применение ИИ в скоринге позволяет принять во внимание больше данных по сравнению с традиционными методами. В результате клиентам не придется платить за медицинские услуги, которыми они не воспользуются.
Из-за роста населения, повышения продолжительности жизни и изменения клинической картины заболеваний спрос на высококвалифицированных медицинских работников растет во всем мире. Поэтому особую актуальность приобретает освобождение врачей от рутинных задач (внесение информации в медкарту, работа с документами и т. д.) с помощью инновационных технологий, в частности ИИ. Для этого могут использоваться чат-боты, голосовые ассистенты, интеллектуальные помощники, в основе которых лежат такие технологии ИИ, как обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальная поддержка принятия решений. Благодаря использованию ИИ медработники сосредоточатся на более сложных диагностических вопросах и выборе лечения.
Проанализированные решения показали, что с помощью технологий ИИ в здравоохранении возможно:
Среди кейсов, собранных в отчете, представлены решения по применению компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и видеоаналитики, использованию цифровых двойников для моделирования пациентов. Кроме того, ряд кейсов посвящен использованию ИИ для обучения медперсонала, в том числе с применением VR/AR -технологий, а также технологий ИИ для разработки новых лекарств, облегчения рутинных процессов медицинских работников в здравоохранении с помощью ИИ и другие.
«Нами сделаны шаги по регуляторным направлениям — мы запустили в ряде регионов России механизм экспериментально-правовых режимов, который освобождает разработчиков от нормативных ограничений для апробации своих решений и разрешает использование технологий ИИ в критически важных отраслях. Также на национальном уровне запущен Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта,который подписали уже более 160 организаций. Иными словами, была создана база для развития искусственного интеллекта»
«На текущий момент Росздравнадзором зарегистрировано уже более 20 медицинских изделий с технологиями искусственного интеллекта. Эти продукты уже используются медицинскими организациями при диагностике пациентов. Задача Минздрава — создать условия для расширения внедрения технологий искусственного интеллекта в клиническую практику. Рассчитываем, что меры поддержки, предусмотренные в федеральном проекте, позволяют реализовывать конкретные проекты в области искусственного интеллекта».
«На наших глазах внедрение ИИ в здравоохранение ведет к развитию новых продуктов, таких как системы поддержки принятия врачебных решений, диагностические алгоритмы для изучения медицинских изображений, цифровые помощники пациентов, хирургические роботы. ИИ в медицине становится уже не просто лабораторным экспериментом, а новой парадигмой работы с медицинскими данными».
«Искусственный интеллект и машинное обучение являются одними из драйверов цифровизации сферы здравоохранения. Результаты мировых технологических рейтингов демонстрируют высокие компетенции российских разработчиков — наши команды несколько лет подряд занимают верхние строчки всемирно известных конкурсов, в том числе — по распознаванию речи. Например, высокое качество распознавания речи, адаптированной под медицинскую лексику, уже сегодня становится полноценным помощником врача — позволяет заполнять медпротоколы голосом, ускоряет выполнение бумажной работы, избавляет от рутины. Качественные технологии и экспертиза российских разработчиков позволяют создавать собственные AI-продукты, которые не содержат заимствованных технологий или компонентов, отвечая на запросы цифрового здравоохранения».
«Наиболее активно в России проявляется тренд на использование искусственного интеллекта для обработки и анализа результатов медицинских исследований (радиологических, рентгенологических, КТ и пр.), чему сильно поспособствовало проведение эксперимента по внедрению компьютерного зрения в медицину на базе столичного Центра диагностики и телемедицины».
«Общее количество проводимых рентгенологических исследований в РФ — более 320 млн исследований в год, во время пандемии, эта цифра выросла еще больше, что сильно толкнуло вперед развитие подходов AI в диагностике медицинских исследований. Сейчас мы имеем дело с фрагментированными обученными моделями в фокусе конкретной нозологии/вида исследования. Медленно, но верно, сервисы идут к кросс диагностике, опираясь на целый набор исследований, что позволит выявлять далеко нетривиальные и труднодиагностируемые, особенно на ранней стадии, заболевания. Внедрение и использование подходов ИИ в диагностике медицинских исследований — уже неизбежно. Ящик пандоры открыт, если шоу нельзя предотвратить, то его нужно возглавить. Российские решения здесь — на значимом и сильном уровне».
В рамках подготовки материала также было проведено несколько публичных обсуждений с участием Минздрава России, специалистов отрасли на тему внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении, по результатам которых были получены уточнения, касающиеся методологии отбора и оценки кейсов, АНО “Цифровая экономика” благодарит всех экспертов за участие в данной работе.
Полная версия доклада “Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в здравоохранении” доступна по ссылке.
Инфографика также размещена в разделе аналитики сайта АНО «Цифровая экономика» и доступна по ссылке.
