Искусственный интеллект (ИИ) постепенно входит в нашу повседневную жизнь. Он помогает специалистам финансового сектора (например, проводит скоринг, то есть оценку клиентов), анализирует информацию с камер видеонаблюдения и даже управляет автомобилями. А что он умеет делать в медицине? Могут ли врачи положиться на ИИ? И насколько это опасно, ведь речь о прямом влиянии на жизнь человека! Обо всем этом рассказал эксперт по искусственному интеллекту Центрального научно-исследовательского института организации и информатизации здравоохранения (ЦНИИОИЗ) Минздрава России, директор по развитию проекта Webiomed Александр Гусев. Напоминаем, что развитие технологий ИИ — одно из ключевых направлений нацпроекта «Цифровая экономика».
«Времена года» ИИ
— Александр Владимирович, как технологию искусственного интеллекта начали применять в медицине?
— Сама технология ИИ как направление науки и техники развивается еще с середины прошлого века. В 1943 году американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс в своей статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» предложили понятие искусственной нейронной сети и модель искусственного нейрона. Несколько лет спустя эти идеи развил их соотечественник, нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт. Он предложил схему устройства, моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном».
В медицине первые реальные разработки и исследования в этой сфере начали появляться в конце 1960–1970-х. Это были так называемые системы поддержки принятия врачебных решений. В основном они делали следующее: в систему можно было внести какие-то показатели здоровья пациента, и она пыталась предположить диагноз.
С тех пор прошло несколько этапов взлета и последующего затухания интереса к ИИ, которые принято называть «зимами искусственного интеллекта». Появлялась какая-то новая разработка, технология в этой сфере, ее активно изучали и обсуждали в научной среде и в СМИ, а потом наступало какое-то разочарование из-за неудачи, и об искусственном интеллекте забывали, охладевали к нему. Поэтому и зима.
— Сейчас в этой области какой сезон? Удалось ли перейти к «потеплению»?
— С 1980-х по 1990-е годы новых идей и технологий было мало, поэтому интерес оказался минимальным. Но с появлением мощных и доступных по цене компьютерных чипов, при накоплении так называемых больших данных и создании облачных систем в районе 2010–2012 годов интерес к ИИ возродился. И теперь, особенно с 2017-го, по всему миру каждый год число разработок в этой сфере растет, сфера переживает очередную «весну». Поэтому мы считаем, что риск потери актуальности искусственного интеллекта крайне мал. Скорее всего, эти технологии все же войдут в обычную жизнь врача и пациента, закрепятся в мире.
Ключевые векторы
— В каких направлениях медицины сегодня искусственный интеллект наиболее популярен?
— В первую очередь, в анализе медицинских изображений: результатов компьютерной томографии, рентгенографии, маммографии, флюорографии... Эта область во всем мире и в нашей стране, в частности, наиболее изучена.
Показательно, что в России — 40 специализированных компаний, которые занимаются только искусственным интеллектом в медицине, и половина из них работает как раз в области анализа изображений
Второе по популярности направление — системы поддержки врачебных решений. Они помогают определить диагноз, контролируют лекарственную терапию, занимаются прогнозной аналитикой.
— А есть ли свои лидеры в областях медицины?
— Безусловно! Серьезнее всего ИИ развивается и исследуется в онкологии. Как раз там применяется анализ изображений для выявления заболеваний на ранней стадии. Далее идет кардиология, где тоже много разработок, например, в области оценки рисков и контроля правильности назначенного лечения.
Эта закономерность абсолютно обоснована: именно сердечно-сосудистые и онкологические заболевания уже много лет занимают первые два места среди причин смертности в мире. Технологические компании пошли именно в те сферы, в которых больше всего проблем. Кстати, по тем же причинам эти области включены в нацпроект «Здравоохранение» в качестве отдельных федеральных проектов.
— Что нужно сделать, чтобы превратить перспективность таких разработок в реальную пользу?
— Как раз этим в последний год активно занимаются по всему миру, в том числе в России. Мы с коллегами работаем над повышением качества искусственного интеллекта: чтобы он не просто что-то улучшал, а положительно сказывался на результатах лечения, а главное, был безопасен. Ведь вопрос доверия к ИИ и со стороны пациентов, и со стороны врачей невероятно важен. Врач ведь не может держать в голове все, а искусственный интеллект способен анализировать тысячи параметров.
Но здесь пока все сложно. Медицина с точки зрения накопления доверия к ИИ сильно отличается от всех остальных областей применения этой технологии. Здравоохранение — изначально очень консервативная отрасль, в которой давно отработана методика того, как добиваться доверия к новой технологии. Для этого нужно проводить правильно организованные клинические исследования, критически рассматривать их результаты и публиковать в серьезной рецензируемой литературе, обсуждать разработки с профессиональным сообществом и принимать решения на основе принципов доказательной медицины.
— Как искусственный интеллект проходит процедуру одобрения?
— Чтобы ИИ стали доверять в медицине, нельзя, чтобы он приходил в отрасль со своими правилами и техническими решениями. Разработчики должны выводить свои продукты для здравоохранения примерно так же, как если бы они создавали новое лекарство или диагностический прибор. Поэтому все делается по стандартным жестким правилам: независимые технические и клинические испытания, экспертиза собранных данных, государственная регистрация в качестве программных медицинских изделий.
— То есть все новые разработки в сфере ИИ исследуются максимально пристально и серьезно?
— Да, проходит очень жесткий отбор — через исследования и серьезную критику, а это растянутый во времени процесс. Невозможно решить такие вопросы за месяц или даже год применительно к ИИ. Уже есть исследования и публикации, которые выявляют возможные риски для здоровья пациента или для врача. Например, ИИ может не только помогать врачу избежать ошибки, но и, увы, оказывать обратный эффект.
В 2019 году Минздрав России и Росздравнадзор создали совместную рабочую группу с экспертами, разработчиками, куда включили около 40 человек. Они серьезно поработали над законодательной базой в сфере искусственного интеллекта в медицине и привели ее к самым высоким стандартам.
Именно Росздравнадзор выдает регистрационное удостоверение, но для его получения необходимо пройти сложную процедуру оценки. Процесс начался весной 2020 года, и до конца 2021-го их было выдано всего одиннадцать.
Российский опыт
— Какие технологии уже есть в нашей стране? Что-то пошло «в массы»?
— В России уже третий год реализуется один из самых крупных по мировым меркам эксперимент в области применения технологий ИИ. Это так называемый Московский эксперимент по компьютерному зрению. Как известно, московская система здравоохранения — крупнейшая из всех региональных. По всему городу действует единая радиологическая информационная система — по сути, центральный архив абсолютно всех медицинских изображений, которые делаются в государственных медучреждениях Москвы. К нему на конкурсной основе могут подключиться разработчики систем анализа медицинских изображений, и все лидеры этого сегмента уже участвуют.
Таким образом, результаты исследований могут быть отправлены в системы искусственного интеллекта, созданные частными компаниями. Эти продукты анализируют снимки и помогают врачу не пропустить какие-то детали, дают подсказки. Это очень позитивный кейс, потому что в мире просто нет такого уровня внедрения с подобным уровнем научных исследований. Это наша национальная гордость.
— Как на развитии технологий ИИ сказалась пандемия COVID-19? Разработок прибавилось?
— Однозначно. До объявления пандемии среди создателей ИИ-систем массового интереса к инфекционным заболеваниям не было. Но как только ситуация с ростом заболеваемости и консолидацией всей системы здравоохранения на борьбу с COVID-19 стала беспрецедентной, разработчики ИИ сразу включились в этот процесс. В итоге и во всем мире, и у нас в стране появилось очень много различных решений, в том числе для автоматического выявления подозрений на COVID-19 в анализе изображений компьютерной томографии.
Это, в свою очередь, подстегнуло рост инвестиций, причем не только в искусственный интеллект, но и, например, в телемедицину. В результате объем финансирования исследований и разработок в сфере ИИ вырос по итогам 2021 года вдвое в сравнении с 2020-м.
— ИИ внес вклад в борьбу с новой коронавирусной инфекцией?
— А вот это очень интересный вопрос! Последние публикации в научной литературе говорят, что, несмотря на рост числа разработок и объема инвестиций, а также многократное увеличение числа исследований, с научной точки зрения мы редко видим действительно доказанный положительный клинический эффект от использования ИИ. Например, ученые сходятся во мнении, что далеко не каждая разработка или проект внедрения ИИ действительно привели к снижению заболеваемости или смертности от COVID-19. Хотя все признают, что сами по себе технологии перспективные.
Были и очень эффективные разработки, в том числе в рамках московского эксперимента и региональных проектов. Создавали алгоритмы, которые анализировали результаты компьютерной томографии (КТ) легких, и помогали врачам выявить именно поражения, вызванные новой коронавирусной инфекцией. Все же при COVID-19 картинка довольно специфичная.
Например, на базе Института искусственного интеллекта в Университете Иннополис в Татарстане создали систему выявления новой коронавирусной инфекции по рентгеновским снимкам. Для обучения системы специалисты загрузили в нее 29 тыс. снимков легких здоровых людей и пациентов с разными видами пневмонии, а также 94 изображения легких, пораженных именно COVID-19. В итоге нейросеть смогла диагностировать новую коронавирусную инфекцию с точностью до 80%.
— А как ИИ развивается за пределами сферы анализа изображений?
— Есть, например, Центр речевых технологий (ЦРТ), который входит в экосистему Сбера. Там специализируются на анализе голоса. У них есть разработка, которая заполняет протокол со слов врача. То есть во время приема пациента медицинский работник лишь надиктовывает информацию, а ИИ-система заполняет документ. Это разгружает врача, ему не нужно все это печатать вручную.
Также, на мой взгляд, очень перспективный проект, за которым я постоянно слежу и с командой которого лично знаком, это MeDiCase — разработка уже для пациентов. По сути, это симптом-чекер: человек заходит на сайт и проходит опросник от ИИ-системы. Причем искусственный интеллект задает вопросы не бездумно, как чат-бот, а уточняет что-то исходя из ответов.
В результате система выявляет подозрения на возможные заболевания. В частности, у MeDiCase отличный чекер по COVID-19, который достаточно точно работает даже с разными штаммами — по мере их возникновения разработчики обучали систему дополнительно. Если сервис выявляет какое-то подозрение, то он может направлять вас на телемедицинскую консультацию, а у врача с той стороны уже будет предварительная оценка ИИ-системы.
Работаем по всей стране
— Развиваются ли подобные проекты в российских регионах?
— На самом деле многие лидеры рынка по разным направлениям как раз из регионов: разработчики сервиса «Цельс» — из Калуги, «Фтизисбиомед» — из Казани, мы (компания Webiomed. — Прим. ред.) — из Петрозаводска. Много компаний, которые работают не только у себя в регионах, но и по всей стране. Это говорит о том, что мозги, необходимые инвестиции и возможности находят и не в Москве, практически на равных соперничая со столицей.
При этом региональные власти такие проекты поддерживают и продвигают, как делает, например, якутское правительство с компанией «Сайберия». У нас тоже заключено соглашение о сотрудничестве с правительством Карелии — регулярно встречаемся, нас спрашивают: «Чем помочь?». Очень приятно и полезно, когда молодой команде помогают чиновники и журналисты.
— А чем занимается ваша команда?
— Компания занимается анализом электронных карт, и наша разработка стала первой, получившей регистрационное удостоверение Росздравнадзора на систему поддержки принятия врачебных решений. Мы помогаем врачам на рабочем месте автоматически анализировать карту пациента и выявлять заболевания. Искусственный интеллект в данном случае дает подсказки, чтобы медики ничего не пропустили. Мы делаем хорошие проекты в регионах: в родной Карелии, в Кировской области, на Ямале, сейчас работает пилотный проект в Якутии.
Система смотрит медицинские записи и выявляет опасные признаки. Например, изменение артериального давления или уровня холестерина — всего сегодня мы умеем распознавать почти 3 тыс. таких признаков. В их изменениях ИИ выявляет так называемые паттерны или предикторы — характерные признаки какого-либо заболевания либо будущего осложнения. Скажем, если у человека быстро растет артериальное давление, значит, крайне высока вероятность скорого гипертонического криза, инфаркта или инсульта.
— А предикторы редких заболеваний система умеет выявлять?
— Конечно. Это так называемые орфанные заболевания, и они настолько редки, что врачи зачастую даже не держат в голове комплекс симптомов, характерных для них. Тем более у таких болезней обычно и нет ярко выраженной симптоматики — они часто маскируются под другие заболевания. Это особенно страшно у детей, когда ребенка водят по врачам несколько лет, а точного диагноза так и нет. Мы делали такой проект с Ассоциацией медицинских генетиков — пробовали выявлять первые три орфанные заболевания. Вполне успешно получилось, будем тиражировать.
Вячеслав Кокуркин
