Искусственный интеллект в естественном росте

Технологии искусственного интеллекта всё шире применяются в здравоохранении, отрасль даже называют одной из ведущих в этой области. Дело здесь, с одной стороны, в увеличении продолжительности жизни граждан и, соответственно, росте количества пациентских обращений за медицинской помощью, а с другой стороны, в стремительном накоплении данных. С 2019 г. в рамках федерального проекта по созданию единого цифрового контура формируется всё больше и больше цифровых данных, и к 2022 г. их объёмы увеличились в 40 раз – количество электронных медицинских документов сейчас составляет 2 млн в сутки. И это не предел, специалисты ожидают дальнейшего роста этих цифр.

Как сказала директор Департамента стратегического развития и инноваций Мин­экономразвития России Валерия Воробьёва, «отрасль здравоохранения выступает как один из передовиков, представляет, как в одной отрасли можно полноценно реализовать все лучшие практики, все треки». Безусловно, лидером по применению искусственного интеллекта является Москва, сказал заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачёв на пресс-конференции, посвящённой презентации результатов исследования «Искусственный интеллект в здравоохранении». Его провели АНО «Цифровая экономика» совместно с Центром компетенции по искусственному интеллекту Сбербанка, чтобы выявить те тренды и решения, которые на сегодняшний день наиболее актуальны и востребованы.

Прорыву «интеллекта», пояснил он, способствовал экспериментальный правовой режим, который был введён в Москве. Это обеспечило, с одной стороны, доступ к медицинским данным, а с другой – позволило отработать методологию взаимодействия с разработчиками ИИ и расчётов с ними. В частности, в столице реализовали способ финансирования через грантовую поддержку, что создало базу для сотрудничества и позволило далее тиражировать опыт в других регионах – разработки уже вышли далеко за пределы МКАД.

Обеспечила рывок и принятая процедура регистрации медицинских изделий (продукты ИИ относятся к этой группе). Ещё перед началом пандемии COVID-­19 Росздравнадзор выпустил методические рекомендации, которые упростили процедуру, что и дало всплеск активности в этой сфере и, как ожидают специалисты, позволит всё более эффективно использовать ИИ в организации медицинской деятельности. При этом в Минздраве понимают, что регистрация ещё не означает, что продукты ИИ сразу же станут активно применяться в клинической практике. И здесь как раз ведомство видит свою задачу в том, чтобы обеспечить разработчикам растущий рынок для этих продуктов в системе здравоохранения.

Эти меры поддержки самые разнообразные. Сформирована межведомственная рабочая группа по вопросам создания, развития и внедрения в клиническую практику медицинских изделий с технологией ИИ, в рамках федерального проекта по созданию единого цифрового контура в 2023­-2024 гг. запланированы мероприятия по их популяризации и внедрению в регионах России. Для доступа ИТ-­разработчиков к структурированным наборам данных Минздрав создал платформу ИИ в составе Единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения, а для обучения сотрудников медицинских организаций предложены онлайн­-курсы, в образовательные программы включены модули по применению медицинских изделий с технологией ИИ.

Эффекты и барьеры
Дополнительное внедрение ИИ помогает повысить качество и персонализацию предоставляемых медицинских услуг – в здравоохранении всё больше осознают это не только государственные, но и частные заказчики. На сегодняшний день зарегистрировано как медицинское изделие и допущено к лечебно­диагностическим процессам 21 решение. По оценкам Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ, 16% компаний используют технологии ИИ в здравоохранении, что позволило им в прошлом году получить совокупный экономический эффект более 13 млрд руб. Наиболее выраженные эффекты – это снижение рутинной нагрузки на врача в 5­10 раз при анализе снимков КТ и МРТ.

Ещё один важный шаг вперёд связан со стандартизацией искусственного интеллекта, начавшейся после принятия соответствующей программы на период 2021­-2024 гг. За это время было утверждено 40 стандартов, регламентирующих безопасность систем ИИ, и 10 из них – для здравоохранения. «Это особо важно, поскольку это чувствительная отрасль, связанная со здоровьем людей, с человеческим капиталом и социальными эффектами. Именно благодаря этим стандартам удалось получить 21 решение – все они сертифицированы в России», – подчеркнул один из авторов исследования Сергей Плуготаренко.

Увы, даже искусственный интеллект тормозит перед естественно возникающими препятствиями. Например, развитию сильно мешает кадровый голод. По словам эксперта, за теми, кто умеет работать с данными, за разработчиками ИИ идёт настоящая охота. Но и здесь государство подставляет своё плечо: при его финансировании было подготовлено почти 2 тыс. специалистов. «Я надеюсь, что этот процесс продлится, и мы увидим новые цифры по подготовке таких кадров», – делает прогноз С.Плуготаренко.

Несмотря на все декларируемые успехи, в исследовании отмечается и тот неутешительный факт, что уровень внедрения искусственного интеллекта в России примерно в 3 раза меньше мирового. «Почему так? Во­-первых, мы видим большое количество барьеров. В том числе и в головах бизнесменов есть ещё некое ощущение, что они столкнутся со сложностями, начав внедрять технологии ИИ в деятельность», – пояснил С.Плуготаренко.

Преодолеть эти шаблоны сознания можно, популяризируя успешные практики и повышая информированность: «Компаниям, представителям отрасли надо рассказывать о том, как внедрение высоких технологий может изменить их бизнес­-процессы, дать им дополнительную выручку либо какие­-то социальные эффекты, улучшить финансовые возможности. Это очень важная такая «морковка», которую мы всё время показываем». Тем не менее, признаёт он, некоторые решения являются действительно дорогостоящими, и, приобретя их, нужно ещё найти специалистов, способных их поддерживать. А специалисты эти в дефиците, и это главное, с чем предстоит справиться.

Актуальные направления

Какие же направления наиболее актуальны и перспективны? Как показало исследование, это компьютерное зрение – оно применяется при автоматизированном распознавании медицинских снимков (эндоскопических, рентгенологических, флюорографических и КТ­-изображений), контроле безопасности пациента в палате, диагностике вен по фотографии, сканировании пространства для незрячих, создании цифровой копии биоматериалов. Обработка естественного языка используется при скрининге лекарственных назначений пациенту, диагностике ментальных расстройств (с помощью чат­-ботов). Распознавание и синтез речи – это возможность заполнять медицинские протоколы с помощью голоса, применять цифровой помощник для оформления вызова врача на дом, распределять звонки клиентов к конкретным специалистам, распознавать опасные паттерны в аудиозаписи кашля. Технологии интеллектуальной поддержки принятия решений позволяют комплексно оценивать здоровье по данным электронной медицинской карты, автоматически расшифровывать и интерпретировать данные электрокардиографии, осуществлять удалённый мониторинг пациентов с хроническими заболеваниями с помощью интеллектуальной платформы.

К перспективным специалисты относят также методы, которые призваны обеспечивать консультацию с цифровым психологом, а также нейроинтерфейсы, нейросенсинг, то есть технологии, позволяющие отслеживать и влиять на мозговую активность человека. В течение ближайших 2 лет продолжит развиваться применение компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и видеоаналитики, мобильное здравоохранение, решения, направленные на облегчение рутинных процессов медицинских работников с помощью ИИ, использование прогнозной аналитики в здравоохранении. В чуть более долгосрочной перспективе начнётся использование ИИ для разработки новых лекарств, в работе хирургических роботов. Ожидают применения ИИ в деле обучения медперсонала, в разработке индивидуальных программ медицинского страхования, в реальной клинической практике (Real World Data (RWD) – это данные, относящиеся к здоровью пациентов или оказанию медицинской помощи, собираемые из разных источников, например, электронные медицинские карты, счета, выставленные медучреждениями и аптеками, официальные претензии пациентов, реестры препаратов, медицинской продукции и заболеваний и т.д.). А более чем через 5 лет, по прогнозам, начнётся использование цифровых двойников для моделирования пациентов.

Римма ШЕВЧЕНКО,
корр. «МГ».