Искусственный интеллект (ИИ) уже плотно вошел в медицинскую практику. На базе технологии создаются решения по анализу медицинских изображений и сбору данных о состоянии пациента, голосовые помощники и чат-боты в клиниках.

ИИ на службе охраны здоровья

Подходы к регистрации в России медизделий с искусственным интеллектом были разработаны в 2019 году на Международном форуме регуляторов медицинских изделий. Это позволило впоследствии внедрить ИИ в медицинскую практику. Сегодня искусственный интеллект активно используют в системе здравоохранения. «Он перестал быть технологией из мира будущего», — отметил замминистра здравоохранения Павел Пугачев в рамках VIII ежегодного форума «Биотехмед» в 2023 году.

Сегодня уже в 70 регионах России внедряются медизделия с ИИ. В Росздравнадзоре зарегистрировано 24 различных медизделия с ИИ: 17 решений представлено российскими разработчиками, 7 — иностранными. Медизделия с ИИ используются для анализа медицинских изображений, данных электронных медкарт и видеопотоков. Помимо этого, в медицине активно применяются голосовые сервисы для перевода устной речи в текст и чат-боты, которые занимаются первичным сбором данных о пациенте.

«На пике хайпа по кривой Гартнера (отражает цикл зрелости технологий от триггера инноваций до плато продуктивности. — «Новости GxP») сейчас находится генеративный ИИ. Это так называемые большие языковые модели, чаты GPT. На них возлагают очень большие надежды, в том числе в здравоохранении. Вместе с тем мы видим, что есть и области ИИ, которые уже перешли на плато продуктивности и активно применяются в медицине. К таковым, к примеру, относится система распознавания образов», — рассказал замминистра.

24 медизделия с искусственным интеллектом зарегистрировано в Росздравнадзоре

В России сегодня представлено шесть решений с ИИ в сфере обработки флюорограмм и рентгенов органов грудной клетки, по три решения по обработке КТ органов грудной клетки и маммографических снимков и по одному решению в областях КТ головного мозга, рентгена стопы и томографии зубочелюстной системы. Решений по анализу медицинской карты пациента в России пока только два.

«В применении ИИ в медицине отчетливо виден перевес в сторону анализа изображений, потому что на данный момент это самая зрелая технология ИИ», — подчеркнул Павел Пугачев.
Среди перспективных разработок в сфере ИИ он отметил системы поддержки принятия врачебных решений при колоноскопии и эхокардиографии. К примеру, отечественные разработчики сейчас занимаются ИИ-системой распознавания новообразований в реальном времени при проведении колоноскопии. До конца 2023 года планируется проведение пилотного проекта по использованию этого решения в нескольких московских больницах.

«Это сильно повысит выявляемость онкологических заболеваний», — полагает заместитель министра.

В 2022 году президент России Владимир Путин дал поручение правительству установить обязательные требования по повышению эффективности субъектов РФ и обязательному использованию ими современных технологий, включая технологии искусственного интеллекта. Так, в 2023 году в субъектах должно применяться не менее одной технологии с ИИ, а в 2024 году их число должно достигнуть не менее трех. Сегодня 70 субъектов РФ уже приобрели и внедряют у себя медизделия с ИИ, в большинстве своем это решения по работе с медицинскими изображениями, подчеркнул Павел Пугачев.

Сервисы для диагностики

Различные дистанционные решения, которые получили колоссальное распространение в период пандемии COVID-19, стали толчком и для развития решений в сфере ИИ. Одной из таких платформ, реализованных на практике, является Единый радиологический информационный сервис (ЕРИС), который объединяет порядка 2 тыс. единиц цифрового диагностического оборудования и содержит несколько миллионов результатов лучевых исследований. Именно лучевая диагностика, как полагает ряд специалистов, является драйвером развития современного здравоохранения в части создания цифровых диагностических устройств и систем.

Антон Владзимирский, заместитель директора Центра диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения Москвы:

«Москва входит в пятерку мегаполисов мира по количеству оборудования, его разнообразию и современности в сфере лучевой диагностики. В столице существует единый цифровой контур города — совокупность самых разных информационных систем. Один из компонентов этого контура — наш Единый радиологический информационный сервис. Все устройства в городе подключены к ЕРИС, все врачи-рентгенологи города работают в ЕРИС. Все исследования, выполненные в медицинской организации города, оказываются в ЕРИС. Наличие такой инфраструктуры позволяет внедрить давно уже известную концепцию централизации лучевой диагностики, создавать так называемые референс-центры, направленные на устранение кадрового дефицита. В референс-центре врач есть всегда. Соответственно, сколько бы исследований ни выполнялось на конкретном аппарате, все они будут описаны максимально быстро, потому что в референс-центре физически собраны все рентгенологи города.

Юридической основой для функционирования такого центра является приказ Минздрава от 2020 года. В нем закреплена модель телерадиологии «рентген-аппарат — врач», в рамках которой в поликлиниках и амбулаторно-поликлинических учреждениях может вообще больше не быть врача-рентгенолога при наличии телемедицинской интерпретации результатов лучевых исследований.

В городских поликлиниках действительно нет больше врачей-рентгенологов, исследование назначают участковые врачи, а результаты оказываются в ЕРИС и дистанционно описываются врачами-рентгенологами в референс-центре. В результате сейчас у нас всего около 350 врачей-рентгенологов и абсолютно бесперебойное описание рентгенограмм. Благодаря внедрению референс-центров длительность описания сократилась в 13 раз. Простои оборудования по причине отсутствия врача устранены, их больше нет. Только если аппарат по какой-то причине сломался, то он простаивает, во всех других условиях аппарат загружен оптимально, исследования выполняются бесперебойно. От 80 тыс. до 100 тыс. дистанционных первичных описаний в неделю выполняется референс-центром.

Однако спектр деятельности референс-центров включает в себя не только первичное описание, но и контроль качества. В итоге наличие такой инфраструктуры и опыта в давно уже внедренной модели организации медицинской помощи на основе телемедицинских технологий позволяет создавать новые сущности. К примеру, такие, как московский эксперимент в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города. Эксперимент длится уже три года, и через него прошло несколько десятков сервисов на основе ИИ. В настоящее время этот эксперимент — крупнейшее в мире мультицифровое исследование технологий искусственного интеллекта в лучевой диагностике».

Еще одним примером успешного внедрения дистанционных технологий с ИИ в медицину является мониторинг показателей здоровья пациента. Так, в мае 2020 года медицинская компания «Сбер-Здоровье» запустила проект на базе государственных медицинских организаций для людей с хроническими неинфекционными заболеваниями. Это дистанционный мониторинг пациентов с артериальной гипертензией, сахарным диабетом, ишемической болезнью сердца, хронической сердечной недостаточностью.

Дмитрий Домарев,
директор по организационному развитию «СберЗдоровья»:

«Цифровая платформа удаленного мониторинга и умные устройства позволяют врачам в онлайн-режиме наблюдать за динамикой состояния пациентов и отслеживать эффективность назначенной терапии.

Для дистанционного мониторинга важных показателей здоровья используются тонометры с функцией беспроводной передачи данных и автоматизированный обзвон, когда во время телефонного разговора робот собирает необходимую информацию.

Также пациентам доступен самостоятельный ввод показателей в дневник здоровья через мобильное приложение, в том числе путем отправки фотографии дисплея устройства.

Данные измерений сразу же передаются лечащему врачу, после чего он оценивает состояние пациента и принимает решение о дальнейших действиях. Если показатели существенно отклоняются от нормы, специалист незамедлительно связывается с пациентом, чтобы скорректировать лечение или вовремя принять экстренные меры, например порекомендовать вызвать скорую помощь.

За три с половиной года в дистанционном мониторинге приняли участие более 286 тыс. человек из 64 субъектов РФ. Доля пациентов, чьи показатели нормализовались, в 2022 году достигла 76%.

Кроме того, дистанционный мониторинг уменьшает нагрузку на систему здравоохранения: количество вызовов скорой медицинской помощи и госпитализаций, по нашим данным, сокращается на 70%, а смертность среди наблюдаемых снижается на 30%.

в 13 раз сократилась длительность описания рентгенограмм благодаря внедрению референс-центров

Сейчас «СберЗдоровье» продолжает активное развитие в сфере цифровой медицины и разработке инновационных решений в MedTech. Мы строим экосистему умных медицинских гаджетов для дистанционной диагностики. Так, например, в 2023 году «СберЗдоровье» представила тонометр под собственным брендом, автоматически передающий показания давления и пульса врачу-кардиологу для удаленного наблюдения за пациентом. Это первое на рынке медицинское устройство с подпиской на врача. Информация о показателях хранится в цифровом дневнике здоровья в мобильном приложении, к которому в любой момент могут обратиться и пациент, и специалист, чтобы провести анализ или оказать помощь. При отклонении от нормы врач получит информацию и сразу свяжется с человеком».

Барьеры и факторы роста

Для дальнейшего развития сферы ИИ необходимо совершенствование нормативно-правового регулирования, повышение доверия пользователей к технологиям и решение вопросов этики использования ИИ, отметил Павел Пугачев в своем выступлении. Основным камнем преткновения для еще большего проникновения этих технологий в систему охраны здоровья является недоверие к таким технологиям со стороны врачей, которое обусловлено как низкой информированностью сообщества, страхом, что технологии заменят специалистов, так и недостаточными данными об эффективности медизделий с ИИ.

Недоверие имеет под собой ряд оснований. В практике известны примеры отрицательного воздействия решений на систему охраны здоровья. В частности, одним из негативных примеров использования технологии с ИИ можно считать применение решений на основе электронных медицинских карт Practice Fusion в здравоохранении США. Система давала рекомендации врачам по назначению пациентам препаратов, содержащих опиоиды. Технология применялась в течение почти четырех лет. За это время ИИ успел дать 230 млн рекомендаций. Впоследствии выяснилось, что система постоянно советовала увеличивать дозировку опиоидов без должных оснований, а также рекомендовала препараты только «нужных» фармкомпаний, с которыми разработчики системы были в сговоре. В итоге несовершенство такого ИИ-решения привело к гибели нескольких тысяч пациентов, подчеркнул Павел Пугачев.

Положительный опыт внедрения ИИ в здравоохранение также имеется. К примеру, «цифровой психиатр» Woebot, получивший одобрение Управления по санитарному надзору США (FDA), смог в ряде случаев установить более доверительные отношения с пациентами с психическими проблемами, чем реальный психиатр. Клинические исследования на 36 тыс. пользователей показали, что бот справляется с установлением доверительных отношений за три — пять дней и помогает некоторым пациентам более эффективно, чем врач — человек.

«Однако пока неясно, как будет вести себя эта технология в будущем, не сломается ли она в какой-то момент и не начнет ли этим доверием пользоваться. Поэтому при завоевании доверия очень важно учитывать риски и факторы, которые влияют на систему. А именно — следить за качеством данных, по которым обучается ИИ, за компетенциями разработчика, увеличивать количество научных публикаций на эту тему, способствовать повышению прозрачности создания ИИ-систем и нормативно регулировать их применение в здравоохранении», — отметил Павел Пугачев.

Вместе с тем чрезмерное регулирование области технологий на основе ИИ может пагубно сказаться на развитии новых решений. К примеру, как отмечал на XV Международной конференции «Что происходит на фармацевтическом рынке?» руководитель направления медицинских информационных продуктов Центра индустрии здоровья «Сбера» Евгений Ночевкин, самый первый барьер, с которым сталкивается любой разработчик подобных решений, — это Федеральный закон № 158-ФЗ и отнесение медицинских данных к специальной категории персональных данных, даже если они анонимизированы.

«Абсолютно непонятная и труднообъяснимая ситуация, когда файл, в котором зашито имя пациента, при удалении имени пациента не перестает быть персональными данными. Это чудовищно затрудняет работу по созданию систем с участием ИИ и вообще всех систем, в связи с тем что согласие на обработку персональных данных специальной категории должно быть письменным, содержать конечный конкретный список юридических лиц, которым передаются данные, и ограниченный перечень целей обработки данных вне зависимости от того, анонимизированы они или нет. Это абсолютно эталонный барьер, с которым нужно бороться», — отметил он.

В целом специалисты прогнозируют масштабирование таких систем на все большее число нозологических групп.

Сергей Воинов,
директор по направлению «Цифровая медицина» кластера биологических и медицинских технологий Фонда «Сколково»:

«В ближайшие годы мы увидим, что практически во всех вариациях оборудования и в диагностических процедурах, связанных с визуальным распознаванием, будут работать автоматизированные механизмы. В какой-то момент времени будут преодолены барьеры по построению автоматизированных систем с применением ИИ. То есть это будут радиология во всех ее проявлениях, эндоскопические операции, патоморфология. И, наверное, мы увидим какие-то подходы к решению вопросов УЗИ в некоторых аспектах. Хотя, наверное, не сразу, потому что УЗИ — одна из наиболее операторозависимых процедур, которая требует присутствия человека. Но тем не менее какие-то барьеры в этой области будут преодолены технологически.

Второй аспект — это применение больших языковых моделей именно в здравоохранении. Сейчас уже есть первые эксперименты в этой области. Когда была презентация директора Google в июне 2023 года, одним из первых кейсов, в которых он рассказывал о больших языковых моделях, был пример медико-специфичной языковой модели. Весь мир верит, что одним из важных драйверов суперавтоматизированной и суперпродвинутой системы ИИ может стать именно здравоохранение, поскольку в здравоохранении собрано огромное количество стандартизированных данных.

Еще один аспект развития сфер применения ИИ — это анализ данных электронных медицинских устройств. Постоянный мониторинг состояния пациента без применения каких-либо автоматизированных решений немыслим».

Общим трендом инноваций в медицине является стремление к персонализации лечения, требующее синхронизации всех звеньев медицинского обслуживания, основанной на данных о пациенте, отмечает учредитель сети больниц «Открытая клиника» Филипп Миронович.

«Все идет к тому, чтобы назначения, скажем, диетолога в Москве могли учитывать детали чекапа прошлого года, например, из Питера. Потенциал синергии этого тренда очень велик для качества здравоохранения. Телемедицина в этом ключе просто обобщение методов связи пациента и врача, которая практически никак не влияет на суть, кроме изменения расстояния и времени этой связи», — отметил эксперт.

По его словам, сейчас мир все больше начинает использовать в медицине мобильные устройства. Поэтому телемедицинские модели и решения на их основе, в том числе с ИИ, будут развиваться и дальше.

— весь мир верит, что одним из важных драйверов суперавтоматизированной и суперпродвинутой системы ИИ может стать именно здравоохранение

В будущем весь комплекс решений может помочь создать цифровую модель пациента как биологического объекта, чтобы на ней, а не на реальном человеке можно было испытывать лекарства и различные методы терапии, подчеркивают специалисты.