Для чего в российских регионах используют ИИ в медицине

Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных о здоровье населения, включая информацию из социальных сетей, новостных порталов и официальных статистических данных, для прогнозирования возможных вспышек болезней и эпидемий. Это позволяет государственным органам заранее подготовиться к возможным эпидемиям.

«Есть и перспективные разработки, например, анализ видеопотока при колоноскопии. А также система поддержки принятия врачебных решений по ЭХО-ЭКГ. Она позволяет на УЗИ-аппаратах неэкспертного уровня за счет анализа данных получать то же качество, как и на УЗИ-аппаратах более высокого класса», — рассказал Павел Пугачев.

В исследовании Journal of the National Cancer Institute ученые использовали ИИ для анализа маммограмм более чем 26 000 женщин. Система смогла обнаружить рак молочной железы с точностью 94,5%, в то время как традиционный показатель у врачей-рентгенологов — 88,4%.

Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме «Биотехмед». Он напомнил, что всем субъектам РФ необходимо в этом году внедрить не менее одного решения с ИИ, а в следующем — не менее трех.

«Наша основная задача — отработать все организационные и технические моменты по внедрению решений с искусственным интеллектом в реальную клиническую практику, — сказал Павел Пугачев. — Мы уверены, что уже к концу года это начнет в масштабах всей нашей страны приносить пользу как медицинским работникам, так и пациентам».

Как работает анализ медицинских изображений? «Программа просматривает медицинские исследования, находит или не находит там патологию, делает в автоматическом режиме описание. А врач, когда работает с этим исследованием, уже использует результаты работы искусственного интеллекта, — рассказал «РГ» коммерческий директор компании Цельс Артем Капнинский. — При этом последнее слово у нас всегда за врачом. И мы эту работу делаем не для того, чтобы заменить его, а чтобы ему помочь. Когда врач работает вместе с искусственным интеллектом, это минимизирует возможность ошибки. До 50 процентов уменьшается время на интерпретацию исследования, и до 15-20 процентов повышается качество — выявление онкологических и других заболеваний на ранних стадиях».

Отечественная система здравоохранения осваивает технологии искусственного интеллекта (ИИ). Сегодня он применяется в основном для анализа медицинских изображений и электронных медицинских карт. Кроме того, цифровой разум готов помочь в разработке новых лекарственных препаратов.

Кроме того ИИ помогает в анализе генетической информации, что способствует разработке персонализированных методов лечения. Примером может служить Google’s DeepMind, который успешно идентифицирует глазные заболевания на основе анализа сканирования сетчатки. В поликлиниках Москвы используют программы на базе ИИ, которые помогают терапевтам поставить пациенту диагноз. Нейросеть анализирует жалобу пациента, и сравнивает ее с несколькими миллионами записей других пациентов из базы ЕМИАС (Единой медицинской информационно-аналитической системе).

Системы на базе ИИ могут анализировать медицинские изображения с большой точностью, помогая диагностировать различные заболевания, включая рак и диабет. По данным mos.ru, в столичной системе здравоохранения зарегистрированы 12 отечественных медицинских сервисов с технологиями ИИ. Все они одобрены Росздравнадзором, причем 11 — это нейросети, которые помогают врачам-рентгенологам искать признаки заболеваний на компьютерных снимках (рентгенограмме, томограмме, маммограмме и флюорограмме).

С применением ИИ ведется разработка систем, способных проводить раннее обнаружение множества заболеваний, включая онкологические и сердечно-сосудистые, через анализ медицинских данных и образов. При помощи машинного обучения, медицинские учреждения могут эффективно анализировать данные пациентов в реальном времени, что позволяет быстро идентифицировать потенциальные проблемы и предотвращать развитие заболеваний.

Еще одна важная сфера применения ИИ — разработка новых лекарственных препаратов. Обычно на этапе ранней разработки в пробирках синтезируют примерно 10 тысяч препаратов, которые прогоняют через серию тестов, чтобы выбрать 250 препаратов, которые затем отправят на доклинические испытания.

Искусственный интеллект имеет большие возможности, но решать с его помощью все задачи сразу не требуется, полагают эксперты. Инвесторы, работающие в сегменте цифровой медицины, считают, что нужно фокусироваться на отдельных ключевых элементах, где ИИ сегодня действительно может помогать, отметил директор по развитию венчурного фонда НТИ под управлением Kama Flow Евгений Борисов.

Недостаточная точность и ошибки в диагностике: в настоящее время алгоритмы ИИ могут допускать ошибки, иногда весьма серьезные, в диагностике и предсказании болезней. Это создает потенциальные риски для пациентов и требует дальнейшего усовершенствования технологий.

«Мы видим три-четыре ключевых сегмента в медицине. В первую очередь это все, что связано с ассистированием и поддержкой врачебных решений. Второе — это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, — сказал эксперт. — Третий сегмент — роботизация с использованием элементов ИИ. Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции».

К примеру, IBM Watson для лечения онкологии проанализировала 30 миллиардов снимков , и помогает врачам выбирать оптимальные методы лечения рака на основе анализа огромного объема медицинских данных. Стартап Healx использует ИИ для сопоставления лекарств, прошедших клинические испытания, с редкими заболеваниями, которые они могли бы лечить. Arterys использовала облачные вычисления для предоставления изображений 4D Flow больничным радиологам через веб-браузер, что позволяет им принимать жизненно важные решения о лечении. Компания Thymia, основанная в 2020 году, разработала видеоигру на основе искусственного интеллекта, которая призвана обеспечить более быструю, точную и объективную оценку психического здоровья.

Есть и другие технологии ИИ, помогающие повысить эффективность системы здравоохранения. Например, голосовые сервисы ввода данных устной речи — врач может наговаривать то, что он видит, а данные записываются в медицинскую карту уже в виде текстового сообщения. Сервисы видеоаналитики могут следить за состоянием пациентов с ограничениями по движению, например, в реанимации и при необходимости послать сообщение на пост. Ну и, конечно, стоит отметить чат-боты, которые помогают с первичным сбором данных о пациенте в кол-центрах при записи к врачу.