Здравоохранение станет первой отраслью российской экономики, которая уже в этом году может получить некоторые стандарты в области искусственного интеллекта. Как стало известно в конце февраля, речь прежде всего идет о требованиях и классификации систем ИИ в клинической медицине. Остальные документы по стандартизации, которые касаются лучевой и функциональной диагностики, систем дистанционного мониторинга, систем поддержки принятия врачебных решений, больших данных в здравоохранении и др. планируется разработать до 2027 года. И основной акцент при разработке стандартов будет сделан на практическом здравоохранении, а не на фармацевтике, говорят представители профильного подкомитета Технического комитета по стандартизации «Искусственный интеллект» (ТК 164), созданного на базе РВК. Отсутствие стандартов в области ИИ является одной из главных причин, которая сдерживает развитие технологии в отечественной медицине, считают эксперты. В первую очередь это касается стандартов по подготовке датасетов, проведения клинических и технических испытаний сервисов на основе ИИ и стандарта по интеграции этих сервисов в медицинский бизнес-процесс, отмечает Сергей Морозов, д.м.н., директор ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ». Соответствующий пример из наиболее популярного направления — работы с изображениями — приводит Борис Зингерман, гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» (далее по тексту — НБМЗ). Борис Зингерман, гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине НБМЗ: «Даже если вы обучили нейросеть на каком-то датасете и получили великолепные результаты, у вас нет никакой гарантии, что в соседней медорганизации данные собираются в том же виде. Там может стоять аппарат другой фирмы, применяться другие настройки контрастности и т.д. В результате нейросеть, показывающая хорошие результаты в одной клинике, в другой работать уже не будет. Сегодня мало компаний, которые создают универсальные нейросети, работающие на широком круге оборудования. Но нет гарантии, что и их НС будут работать на любой аппаратуре». Однако отсутствие стандартов — это только часть факторов, которые тормозят развитие технологии в здравоохранении. Как рассказали ICT.Moscow участники рынка, существует комплекс проблем — он связан со слабой законодательной базой, наукоемкостью сферы, а также тем, что пока бизнесу не очевидны выгоды от применения ИИ. Обо всем этом, а также о наиболее развитых направлениях использования ИИ в медицине, перспективах технологии и о роли ИИ в здравоохранении, читайте в нашем материале. Сдерживающие факторы Несовершенство законодательной базы — один из главных барьеров, который сдерживает внедрение ИИ в здравоохранение, почти единогласно отмечают участники рынка. Адель Валиуллин, экс-руководитель направления машинного обучения ДИТ Москвы «Эти интеллектуальные системы никак не регламентированы. У врачей сейчас просто нет права использовать данные, полученные от алгоритмов». Если продолжать говорить об использовании ИИ в работе с изображениями, то для качественного обучения нейросети необходимы большие массивы данных. Как поясняет Борис Зингерман из НБМЗ, с этим сейчас более-менее неплохо, потому что уже 20 лет все лучевые исследования существуют в цифровом виде. Более важный вопрос, который пока далек от полного решения, связан с разметкой данных для нейросетей, поддерживает Адель Валиуллин, экс-руководитель направления машинного обучения ДИТ Москвы: «Для построения моделей с высокой точностью необходимым условием является большое количество размеченных данных. На практике же медицинские данные не имеют таких внушительных датасетов с размеченным набором данных». Разметка данных — крайне сложный и дорогостоящий процесс, а появление каждого нового датасета – это событие, поясняют эксперты. Еще одна, более фундаментальная проблема, заключается в том, что на сегодняшний день хорошо и качественно работающие нейросети могут находить на изображениях только определенные изменения. Борис Зингерман, гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине НБМ: «Например, тот же Botkin.AI хорошо умеет определять признаки рака легких по компьютерной томограмме на оборудовании разного типа. Но… она может диагностировать лишь одну патологию. А человек на томограмме легких увидит пневмонию, туберкулез и массу других заболеваний». Таким образом, есть две основные причины, которые сдерживают развитие ИИ в медицине, заключает Сергей Сорокин, основатель Botkin.AI. Сергей Сорокин, основатель Botkin.AI «Во-первых, нет нормативной базы для внедрения ИИ; во-вторых, не готовы технологии». Среди других сдерживающих факторов эксперты называют также консервативность отрасли и наукоемкость сферы: решения на основе ИИ не дают быстрого результата и требуют значительных вложений в научно-исследовательские проекты. Может быть поэтому бизнес пока не получил очевидных плюсов от внедрения ИИ. Рамиль Кулеев, руководитель Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис: «Неготовность платить за дополнительный анализ ИИ, когда в любом случае последнее слово остается за врачом». Об этом же говорит и Ксения Ульянова, основатель телеграм-канала @medicalksu. «У нас, в России, дешевле нанять пять врачей в регионах для расшифровки снимков, чем автоматизировать процесс расшифровки. Возможно, в будущем все поменяется. Но не через год и даже пять лет». Применение и будущее технологии Присутствие ИИ в медицине начало проявляться только в последние годы, но уже сейчас он помогает анализировать состояние пациента быстрее и более точно. Адель Валиуллин, экс-руководитель направления машинного обучения ДИТ Москвы «Сегодня ИИ помогает исследовать и создавать новые лекарства, анализировать историю болезней пациента, данные с различных устройств (смарт-часов, фитнес-трекеров и др.), распознавать речь пациента при приеме и автоматизировать работу врача, распознавать различные заболевания на медицинских снимках». ИИ в отечественной и зарубежной медицине Например, еще в 2017 году ДИТ Москвы запустил пилот по распознаванию рака легких по КТ-снимкам. Для обучения нейросети было взято 6000 КТ-снимков легких пациентов. Нейросеть является своего рода системой поддержки принятия врачебных решений. В свою очередь, в Китае при помощи ИИ проводят ускоренную диагностику онкологических заболеваний, а в России GSK Consumer Healthcare в декабре 2019 года открыл доступ к сервису, который подсказывает онлайн, какому заболеванию могут соответствовать различные проявления на коже на основании загруженных пользователем фотографий и пройденного тестирования. Другой пример. В начале февраля в Финляндии продемонстрировали диагностику нарушений сна на основе ИИ. Тем временем разработчики из Великобритании в прошлом году подписали контракт с фармацевтическими компаниями по внедрению алгоритма для предсказания необходимых химических соединений при разработке новых лекарств. Эти и другие кейсы применения ИИ в медицине можно найти в открытой базе знаний на ICT.Moscow. По словам руководителя Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиля Кулеева, наибольшее развитие сейчас получают ИИ-решения, направленные на помощь в ранней диагностике (скрининге) и более точном диагностировании заболеваний, используя медицинские изображения и данные лабораторных анализов. С ним соглашается и Борис Зингерман из НБМЗ, отмечая, что сейчас ИИ используется наиболее эффективно в распознавании медицинских изображений: «Человек, анализируя огромные массивы однотипных данных, не может не уставать и не отвлекаться, а у машин таких проблем нет по определению. И здесь не могу не отметить проект Botkin.AI. Продукты компании предназначены для анализа и определения патологий на диагностических изображениях компьютерной томографии, рентгена, маммографии. К примеру, анализ КТ грудной клетки и легких помогает докторам быстрее определить аномалии и подготовить и выявить признаки рака легких – с точностью до 95%». Однако, по словам Сергея Сорокина из Botkin.AI, на данный момент применение технологии практически не играет никакой роли в медицине. «Есть только ожидания влияния, часто завышенные», — говорит эксперт. Однако в будущем может все измениться. Появятся продукты, которые будут помогать в ранней диагностике заболеваний и прогнозе рисков развития заболеваний. Еще более оптимистично на развитие технологии смотрит Ксения Ульянова, основатель телеграм-канала @medicalksu, она верит в лечение рака с помощью ИИ: «Я верю в прорыв в лечении рака с помощью ИИ. Уже сейчас платформы для онкологов типа Tempus позволяют подбирать таргетную терапию для пациентов на поздних стадиях развития заболевания. Чем больше данных будет собираться и обрабатываться, тем эффективнее будет лечение. В будущем ИИ станет более продвинутым: исчезнет угроза гипердиагностики с помощью этого инструмента. Но это все пока в будущем». Андрей Дубровин, архитектор облачных решений компании Crayon, отмечает, что в настоящий момент решения с использованием ИИ в медицине применяются в основном как элементы в системе принятия решений, например, при диагностике заболеваний, однако скоро будут появляться проекты, где ИИ станет автономно и в полном объеме принимать решения в различных ситуациях. Андрей Дубровин, архитектор облачных решений компании Crayon «Если говорить об опыте зарубежных медицинских компаний, то сейчас создается множество полезных решений с применением искусственного интеллекта. Например, у Microsoft есть база данных, которая с помощью ИИ исследует геном человека, она называется Microsoft Genomics. Любая медицинская организация может присоединиться к данному исследованию, обогащать общую базу своими данными и проводить генные тесты на порядок быстрее, чем они делают это самостоятельно». Более того, как отмечает Борис Зингерман из НБМЗ, в перспективе 5-10 лет ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных врачей. Такие системы, по мнению эксперта, точно возьмут на себя функции первичной сортировки и контроля медицинских изображений (рентгенограмм, томограмм, гистологических, цитологических, геномных исследований и др). Борис Зингерман, гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине НБМЗ: «Это позволит сосредоточить внимание врачей-специалистов, которых сейчас сильно не хватает, только на сложных случаях». Другая область применения ИИ, которая также будет активно развиваться в будущем, — это дистанционный мониторинг. Сейчас сложились отличные технологические условия для дистанционного мониторинга в домашних условиях, как тяжелых и хронических пациентов, так и здоровых людей для раннего выявления проблем со здоровьем, полагает Борис Зингерман из НБМЗ. Борис Зингерман, гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине НБМЗ: «Для этого почти все есть: гаджеты, каналы телекоммуникации… Но нет врачей, которые будут мониторить пациентов. И тут точно будет работать ИИ». О том, что в будущем врачи будут принимать медицинские решения на основе собираемых с различных устройств данных, говорит и Владимир Сизых, директор по стратегическому маркетингу сервиса Actenzo. Владимир Сизых, директор по стратегическому маркетингу сервиса Actenzo: «Фитнес-браслеты, умные весы, Bluetooth-тонометры и стетоскопы, цифровые градусники и глюкометры – все это в скором времени будет завязано в единую систему мониторинга состояния человека. На основе Real World Evidence врачи будут давать рекомендации по лечению, мы будем понимать, помогает ли нам то или иное лекарство. Научившись собирать и анализировать данные об организме, ИИ пойдет в активное наступление на болезни, качественно повышая эффективность их лечения». Таким образом, ИИ-решения будут интегрированы не только в процесс диагностики, но и в планирование лечения, его проведение и постоперационный мониторинг. А возможности технологии в здравоохранении будут ограничиваться только потребностями врачей, бизнеса и пациентов. Инна Мороз, директор по развитию Care Mentor AI: «Возможности в будущем ограничены лишь потребностями и этическим кодексом использования ИИ, который рано или поздно будет сформулирован». Пока же технологии ИИ применяются довольно точечно, поясняют участники рынка. К примеру, в области компьютерного зрения в мире насчитывается несколько сотен компаний (200-300), которые уже вышли из области научных разработок и получили регистрацию на медицинские изделия (на медицинское ПО), говорит Сергей Морозов, д.м.н., директор ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ». В России таких компаний около 10. Они уже имеют контакты с медицинскими учреждениями. При этом большинство международных компаний явным образом в последнее время стало уходить с рынка прямых продаж больницам на рынок продаж своих сервисов через производителей оборудования. Что касается российских сервисов на основе ИИ, то они, как правило, не могут взаимодействовать с другими информационными системами, с которыми работают врачи, заключает Морозов. Сергей Морозов, д.м.н., директор ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ»: «То есть они (российские разработчики — ред.) пошли по парадигме некого второго мнения, когда алгоритм выступает в качестве второго мнения. А алгоритм, на самом деле, выступает как первое мнение, потому что сначала он смотрит на исследование, а потом врач подтверждает его результат». Преимущества искусственного интеллекта Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка. Сергей Сорокин, основатель Botkin.AI: «При меньших или сопоставимых затратах можно будет оказывать более качественные услуги. Например, проводить более точный скрининг онкологических заболеваний». Речь в том числе идет и о снижении влияния человеческого фактора, а также о возможности оперативного принятия решений на основе анализа большого объема разнородных данных». Рамиль Кулеев, руководитель Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис: «ИИ имеет потенциал не только повысить точность диагностики и улучшить качество лечения, но и значительно удешевить его, оптимизировав утомительные и продолжительные процессы в медицине». Иными словами, с внедрением медицинских ассистентов и технологий распознавания заболеваний опыт лучших врачей будет доступен большему количеству людей. Кроме того, с помощью ИИ медики получат то, чего у них никогда не было – осязаемую базу для принятия решений, и смогут отслеживать их результативность, говорит Владимир Сизых, директор по стратегическому маркетингу Actenzo. Владимир Сизых, директор по стратегическому маркетингу Actenzo: «Фармацевты за счет ИИ смогут сократить срок вывода новых лекарств на рынок». В свою очередь Борис Зингерман из НБМЗ заключает, что весь смысл внедрения искусственного интеллекта в медицину состоит в том, чтобы освободить врача от рутины и дать больше времени на общение с пациентами и более глубокое понимание каждого случая.
