У систем здравоохранения во всем мире одинаковые проблемы: пациентов и задач много, врачей мало. Но искусственный интеллект впервые в истории меняет соотношение сил.
Делая флюорографию в районной поликлинике, рядовой москвич и не догадывается, что кроме рентгенолога смотреть снимок будет нейросеть. Это не футуристическая зарисовка, а реальность. Больше трети государственных больниц в России уже используют ИИ в повседневной работе, в Москве — почти все. Искусственный интеллект анализирует данные КТ, МРТ и других исследований, выполняет рутинную работу вроде заполнения медкарт, делится вторым мнением, помогает в постановке диагнозов — словом, вовсю ассистирует врачам.
Математические алгоритмы в медицине тестировались еще с 1970-х годов. Сначала они работали по принципу «если — то»: ставили диагнозы на основе жалоб, предсказывали осложнения. В 2000-е годы, с появлением машинного обучения, сервисы стали не просто давать ответы по шпаргалке — они использовали свой опыт и открытые данные, классифицировали информацию, строили модели и предлагали решения. 2016-й стал годом, когда суперкомпьютер IBM Watson научился определять связи между генетическими мутациями и нейродегенеративными заболеваниями, а алгоритмы Google — обнаруживать изменения на сетчатке глаза у больных диабетом и быстро находить раковые клетки в тканях лимфоузлов (искать их вручную под микроскопом все равно что на спутниковом снимке высматривать дома с крышей конкретного цвета — долго и без стопроцентной гарантии). Выходили статьи о достижениях ИИ, открывались лабораторные «песочницы» для обкатки новых инструментов, но рядовых врачей и пациентов перемены не касались.
И тут случилась пандемия коронавируса.
Пока обыватели разбирались в разнице между IgM и IgG, искусственный интеллект набирался опыта в анализе бесчисленных КТ. «Мы поняли, как это удобно, когда ты даже ночью, в отсутствие коллег, можешь спросить “второе мнение” у ИИ. От врачей-рентгенологов зависел дальнейший путь пациента, и сервисы нам подсказывали, если мы сомневались в степени поражения легких», — вспоминает Ольга Капралова, врач-рентгенолог Центра диагностики и телемедицины ДЗМ. Решение по диагнозу и лечению принимает доктор.
Нейросети помогали «апгрейдить» вакцины и обходить мутации коронавируса. Прогнозировали сценарий ковида у отдельного пациента. Предсказывали развитие пандемии и появление новых штаммов. В итоге за четыре года объем глобального рынка ИИ в здравоохранении вырос с $4,9 до $20,9 млрд, и в ближайшие пару лет ожидается скачок еще на 50%.
Отделение диагностики — одно из первых мест, куда пришел ИИ и где набрался больше всего опыта. Программы, которые анализируют снимки, называются компьютерным зрением, но это больше, чем просто «глаза». «Сервисы обрабатывают исследования и делают на них разметку. Если раньше я с транспортиром и карандашом наносила линии для измерений на пленку, то сейчас на цифровых снимках это делает ИИ, — рассказывает врач Ольга Капралова. — Далее сервис распознает признаки патологий. На одном КТ-снимке нейросеть может увидеть до одиннадцати патологий».
Программа не просто распознает измененные участки, но и рассчитывает объем пораженных зон. То и другое может сделать врач, вот только нейросеть справляется быстрее. Например, в ряде регионов используется сервис «КТ головного мозга» от «СберМедИИ»: за несколько минут он оценивает объем ишемии или кровоизлияния при инсульте, подсвечивает врачу участки патологии цветным контуром. В итоге нейрохирурги быстрее приступают к операции.
У нейросетей есть еще один плюс: они работают точнее рентгенологов. «В отличие от человека, у компьютера не замыливается глаз и не падает концентрация», — поясняет Игорь Шулькин, заместитель директора по медицинской части Центра диагностики и телемедицины ДЗМ. В исследовании, опубликованном в Journal of the National Cancer Institute в 2020 году, ученые определяли эффективность ИИ при анализе маммограмм. Компьютер обнаруживал рак молочной железы с точностью 94,5% по сравнению с 88,4% у врачей. Похожие результаты у искусственного интеллекта и по многим другим патологиям.
Компьютерное зрение, кроме того, помогает на ранних этапах замечать изменения кожи и слизистых. В мире уже есть программы, которые распознают раковые родинки лучше опытных дерматологов или замечают рак ротовой полости. Если такие сервисы внедрят в работу врачей первичного звена, это улучшит раннюю диагностику. Пациент сможет на рядовом приеме у терапевта или стоматолога узнавать о подозрительных изменениях, а не бегать от врача к врачу, неделями ожидая записи.
Шутки о почерке врачей остаются в прошлом: в передовых медцентрах записи ведет голосовой помощник. Врач Ольга Капралова показывает, как это выглядит на практике: «Я беру в руки микрофон и наговариваю рентгенологическое заключение. Программа распознает терминологию, переключается с русского на латинский и заполняет документацию». Разработчики российского сервиса Voice2Med говорят, что это позволяет значительно быстрее оформлять медицинские документы, экономия времени достигает 30%. При этом точность распознавания речи 98%. Рентгенологи Москвы уже заполнили голосом более 400 тысяч протоколов.
«Умный» помощник «Топ-3» может еще больше: он помогает врачам в поликлиниках при постановке предварительных диагнозов в рамках первичных приемов. Терапевт фиксирует жалобы пациента, а нейросеть анализирует симптомы и предлагает три наиболее вероятных предварительных диагноза. Дело специалиста — согласиться или отвергнуть предложение. Решение по диагнозу и лечению в любом случае принимает врач.
Автоматизация снимает с врача бумажную работу и освобождает время для общения с пациентом. Есть надежда, что сервисы ИИ спасут медиков от усталости и переработок.
Мало начать лечение, важно его придерживаться. А с этим, согласно научным данным, у людей с хроническими заболеваниями возникают проблемы. Например, 4 из 10 мужчин с сахарным диабетом пропускают прием лекарств и игнорируют диету. Для мотивации к лечению надо вникать в механизм болезни, но у врачей не всегда есть время и силы заниматься просвещением. А вот специализированные чат-боты с этим справляются: простым языком рассказывают о заболевании, напоминают о приеме лекарств и записях к врачу, отвечают на неловкие вопросы.
Показательным кейсом поделилась клиника Northwell Health: благодаря чат-боту им удалось победить низкую явку на колоноскопию (по статистике, 40% записанных пациентов не приходят на это неприятное обследование). Пациенты и сами рады общаться с нейросетью больше, чем с врачом. В 2023 году в JAMA Internal Medicine вышли итоги крупного опроса — большинство больных предпочли общению с доктором ответы специализированного чат-бота.
Ведущие системы расширенного интеллекта в мире успешно сдали экзамены по медицине. Это не шутка: российский GigaChat профессора НМИЦ им. В.А. Алмазова полтора часа гоняли по медвузовской программе. Испытуемый получил твердую четверку (запись экзамена есть в распоряжении «Сноба»). Шестилетний курс GigaChat освоил за шесть месяцев.
Гаджеты для наблюдения за здоровьем — еще один сегмент health-tech-рынка. Долгое время «умные» приборы казались дорогими игрушками (здесь стоит вспомнить кольцо OURA, которое по температуре пальца вычисляет дни для зачатия, или новинку Dyson — менструальную чашу со встроенным анализом объема и состава выделений). Но сегодня они стали наконец нужнее и доступнее.
В российских регионах за пациентами с диабетом и гипертонией врачи теперь наблюдают онлайн. Людям больше не надо вручную записывать показатели артериального давления или уровень сахара и с тетрадкой идти к врачу. Современные тонометры и глюкометры автоматически загружают данные на цифровую платформу, либо показания записывает телефонный робот. Врачи дистанционно оценивают состояние больных, а при отклонениях оперативно корректируют лечение или советуют вызвать скорую. Услуга доступна по полису ОМС в 68 регионах России.
Тонометр «СберЗдоровье» с удаленным наблюдением кардиолога сопоставляет результаты с нормами, озвучивает цифры голосом актера Сергея Бурунова и передает показатели давления в мобильное приложение «Дневник здоровья». При отклонениях кардиолог сам выходит на связь с пользователем. Еще один девайс для поклонников телемедицины — «Умная камера здоровья». Устройство повышает информативность онлайн-консультаций и расширяет возможности дистанционной диагностики. Прибор качественно фотографирует горло, нос и кожу и передает изображения врачу.
Медицинские сервисы ИИ появляются как будто по щелчку. На самом деле внедрение цифровых систем может занимать годы. Директор Центра индустрии здоровья Сбербанка Сергей Жданов сравнивает процесс обучения машин с передачей знаний опытных врачей молодым: «Врачи-эксперты показывают ИИ на примере конкретных пациентов, как выглядят патологии на снимках, корректируют ошибки и дают подсказки. Для подготовки одного сервиса необходимо несколько сотен исследований и полтора года работы — примерно столько же, сколько требуется молодому врачу». Только после одобрения Росздравнадзором — а это еще от двух до восьми месяцев — программное обеспечение попадает в больницы.
Но и там продолжается постоянная работа. Хотя ИИ достиг высокой точности в диагностике, ему пока нельзя безоговорочно доверять, говорит Игорь Шулькин: «Взять тысячу снимков, закинуть в нейросеть и получить стопроцентно точный результат — так бывает только в фантазиях… Чтобы получить хороший продукт, уже работающие сервисы нужно дообучать и контролировать. Только тогда получится создать действительно надежного помощника врача».
В апреле 2024 года Стэнфордский университет выпустил годовой отчет об ИИ. Впервые в него добавили раздел «Медицина и наука» — в этих отраслях развитие технологий особенно быстрое. Специалисты Школы общественного здравоохранения Гарварда считают, что ИИ снизит затраты на лечение до 50% и улучшит результаты на 40%. Тем не менее Всемирная организация здравоохранения призывает помнить о рисках. В мировой практике были задокументированы случаи, когда сервисы ИИ выдавали ложные или неполные сведения. Если пропускать ошибки, программа будет воспроизводить их снова и снова, накапливая объем неправильных данных. Вот почему полная замена врачей сервисами ИИ невозможна.
Другая проблема — защита персональных данных. Программное обеспечение должно отвечать высоким требованиям конфиденциальности и надежно шифровать информацию о пациентах. Ведь теперь она хранится не только в больнице, как раньше, а передается в систему здравоохранения в обезличенном виде. Если она хочет быть прогрессивной, она обязана анализировать большие массивы данных о здоровье граждан. Это позволит находить, например, ранее неизвестные связи между заболеваниями и районом проживания, создавать скрининговые программы для жителей разных регионов или представителей конкретных профессий, предсказывать эпидемии и многое другое.
В СМИ и научных изданиях принято сравнивать ИИ и врачей: кто быстрее, дешевле и точнее. Авторы статьи, опубликованной в журнале Science Translational Medicine (2020), считают такой подход вредным: доктор и искусственный интеллект — сотрудники, а не конкуренты. Даже в научных статьях корректнее было бы сравнивать врачей, которые используют ИИ, с врачами-консерваторами. Тем более что медперсонал часто сопротивляется нововведениям и применяет инструменты «для галочки». Но это временное неприятие, считает Игорь Шулькин: «Чтобы стать врачом, человек много лет учится — а потом погружается в рутину, обесценивающую его усилия. Нейросети берут на себя скучную часть работы. Целыми днями сидеть и отсматривать однотипные флюорограммы, из которых только полпроцента покажут патологии, — вот что приводит к уходу из профессии, а не ИИ». Сергей Жданов уточняет: «Искусственный интеллект не сможет заменить врача, так как это вспомогательный инструмент в руках человека. Программы лишь анализируют большие массивы данных и умеют выполнять четко сформулированные узкие задачи». В общем-то, в других профессиях подход к ИИ такой же. Этот текст тоже был написан с использованием нейросетей, но это не делает их с автором конкурентами.
