Искусственный интеллект не заменит, а дополнит врачей
Искусственный интеллект не заменит, а дополнит врачей 24 апреля на портале EverCare в рамках он-лайн конференций Телемедфорума прошла он-лайн трансляция вебинара, который на этот раз был посвящен теме “Искусственный интеллект в здравоохранении”. Разработчики искусственного интеллекта для медицины одними из первых откликнулись на вызов пандемии коронавируса, однако потенциал технологии гораздо больше. Эпидемия скоро закончится, а ИИ останется в нашей медицине для решения не только ситуативных, но и более фундаментальных задач.
Очевидно, что цель развития сегмента ИИ в медицине - не замена врача, а создание дополнительного «помощника» (не зря же в этом контексте все чаще употребляется термин «augmented intelligence», то есть дополненный интеллект). Умная система поможет в доступе к базам знаний, даст подсказки по клиническим протоколам, прогностическим данным, расшифровкам результатов анализов и исследований. И здесь очень важен опыт интеграции различных сервисов по единой методологии. Так сейчас в Москве проводится эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта в работу врачей-рентгенологов для интерпретации результатов рентгенографических исследований, компьютерной томографии и маммографии. «В настоящее время в эксперимент приняты 12 компаний-разработчиков, - сообщил в ходе вебинара главный специалист по лучевой и инструментальной диагностике департамента здравоохранения Москвы, директор ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ» Сергей Морозов, - Алгоритмы автоматизации этих компаний интегрируются в систему ЕМИАС/ЕРИС. Врачи, участвующие в эксперименте, получат доступ к этим алгоритмам. В тестовом контуре ЕМИАС/ЕРИС программное обеспечение пройдет проверочное тестирование, калибровку и, при условии успеха, интегрируется в основной контур ЕРИС”. Если эксперимент даст ожидаемый эффект, применение этих технологий по единой методологии может быть масштабировано достаточно широко. Другой позитивный пример – первая в России регистрация медицинского искусственного интеллекта. Первопроходцем стал “Webiomed” от резидента фонда "Сколково" группы компаний "К-Скай". Об особенностях прохождения технических и клинических испытаний рассказал в ходе вебинара директор по развитию бизнеса в Webiomed, руководитель GR-направления ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта для медицины «Национальная база медицинских знаний» Александр Гусев. «Мы поставили перед собой цель создать эффективный сервис, который поможет организаторам здравоохранения и врачам автоматически выявлять пациентов высокого риска через предсказание различных ухудшений здоровья и развитие болезней в будущем. Наша команда искренне верит, что будущее медицины состоит во внедрении максимально возможных способов предотвращения болезней, а не борьбы с их манифестом, когда порой уже мало что можно действительно изменить. Мы делаем ставку на технологии искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения, как на ключевой способ добиться успеха в движении к этой цели. Для этого была собрана классная команда из экспертов в области медицины, машинного обучения, разработки и вывода на рынок программного обеспечения».
В свою очередь основатель и руководитель компании «Интеллоджик» (проект Botkin AI) Сергей Сорокин не стал скрывать и проблемы развития технологий искусственного интеллекта для анализа медицинских изображений. Здесь и нестабильные результаты анализа изображений в разных клиниках, на разном оборудовании, при разных условиях получения исследований; и сложности с обеспечением бесшовной интеграции с имеющимися программными и техническими средствами в клиниках, и проблемы с коммерциализацией продуктов. Однако такой подход открытого публичного обсуждения имеющихся сложностей идет только на благо общественного здравоохранения. Не случайно платформу Botkin AI одной из первых стали использовать с целью снижения возможных последствий эпидемии коронавируса COVID-19 и внебольничной пневмонии.
Развивая эту тему, генеральный директор компании «Соцмедика» Геворг Бледжянц рассказал о технологических решениях для создания симптом-чекеров на основе UMKB — Объединенной Базы Медицинских Знаний, представляющей собой семантическую сеть, структурированную на основе медицинских онтологий. Руководитель отдела медицинских научных разработок компании Care Mentor AI, д.м.н. Дмитрий Блинов поведал о том, как машинное зрение их компании научилось детектировать COVID-19 на лучевых исследованиях. А коммерческий директор ООО «Медицинские скрининг системы» (проект CELSUS) Артем Капнинский продемонстрировал возможности системы «Цельс» для выявления онкологических заболеваниями на ранней стадии.
О том, как ИИ поможет экономить на административных процессах, на вебинаре рассказал Дмитрий Черноус, заместитель директора по консалтингу ABBYY: «За счет интеллектуального анализа бизнес-процессов крупные медицинские организации могут уменьшить очереди в регистратуру, обеспечить своевременные выплаты от страховых компаний и даже создать новые сервисы для пациентов – к примеру, запустить услугу экспресс-диагностики». Автоматизация и применение ИИ в рутинном обслуживании массового спроса на медпомощь может стать серьезной точкой роста не только для крупного бизнеса как ABBYY, но и для небольших стартапов, решающих, например, чисто маркетинговые задачи клиник. Подробнее об этом сегменте можно узнать посмотрев запись вебинара «Системный digital-маркетинг в медицине».
Директор по проектной деятельности Ассоциации разработчиков и пользователей систем искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» Андрей Алмазов, полагает, что основным вызовом на сегодня является именно практическое применение СППВР в процессе диагностики и лечения, востребованность этого врачами и клиническая значимость получаемых результатов. «Очень важно при наращивании так называемого входа в воронку инновационных разработок обеспечить им возможность выхода... иначе большинство так и останется бродить и умирать в "долине смерти", не найдя следующих раундов финансирования, от усталости инвесторов или развеявшихся неоправданно больших ожиданий», - отметил Алмазов. Таким образом, можно констатировать, что вероятнее всего «хайп» вокруг ИИ в медицине скоро сойдет на нет и найти инвесторов (к примеру, для проектов ранних стадий в области анализа изображений с использованием ИИ), будет гораздо сложнее. Тем важнее роль формирующегося рынка высокотехнологических решений, который развивается сейчас благодаря консолидирующим усилиям первопроходцев и разумному подходу регуляторов. Только устойчивый и оплаченный спрос на высокотехнологичную медицинскую помощь даст новым проектам в сфере ИИ возможность построить реалистичную бизнес-модель, довести свои разработки до стадии практического применения и интегрировать их в действующую систему здравоохранения.