Новости / ноябрь 2019
ИИ покорит медиков

Согласно опросу Emerj в сфере здравоохранения о применении искусственного интеллекта (ИИ, AI), ИИ-решения будут тотально использоваться в здравоохранении к 2025 г. Однако российские врачи настроены не столь оптимистично. Во-первых, на текущий момент действующих нормативных документов в области применения ИИ в здравоохранении в РФ нет, поэтому собрать мнение главных врачей будет непросто. Во-вторых, российская медицина пока не оперирует понятием ИИ, но уже использует ряд систем на базе этой технологии.
© ComNews
05.11.2019

На форуме "Цифровизация-2019", проходившем в МГУ им. М.В. Ломоносова, выступил главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике Департамента здравоохранения Москвы и МЗ РФ по Центральному федеральному округу, ГБУЗ "НПКЦ диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ" Сергей Морозов. В своей презентации он привел данные опроса Emerj 50 CEO в сфере здравоохранения по поводу применения искусственного интеллекта (ИИ, AI). Согласно его выводам, более 50% ИИ-решений будут тотально использоваться в здравоохранении к 2025 г.

По словам Сергея Морозова, применение искусственного интеллекта в рамках национального проекта "Здравоохранение" позволит повысить производительность и точность скринингов, минимизировать ошибки и неточности, персонализировать терапию на фоне принципов доказательной медицины, а также анализировать и прогнозировать в целях управления системой здравоохранения.

Несмотря на прогнозы, требуются тщательные исследования для понимания возврата инвестиций, вложенных в технологию. В России уже активно развернута предпринимательская активность среди стартапов и ведутся научно-практические разработки в крупных корпорациях, отмечает Сергей Морозов. По поводу сертификации ИИ в качестве медицинского изделия пока проходят дискуссии, а доказательного подхода для применения искусственного интеллекта в здравоохранении вовсе нет.

Среди ограничений и проблем ИИ Сергей Морозов называет недоступность комбинаций интеллектов, мышления и интуиции и нерешенность проблемы "обобщения" (как сделать работу алгоритма возможной и с данными за пределами обучающего датасета). Со стороны разработчиков, в свою очередь, присутствуют необоснованная постановка задач, небрежность в подготовке данных и обучении, низкое качество валидации (тест только на "знакомых" данных в минимальном объеме, пренебрежение стандартными метриками точности).

На текущий момент уже работает подгруппа ТК 164 "Технологии искусственного интеллекта в здравоохранении", созданная приказом Росстандарта от 25 июля 2019 г. №1732 "О создании технического комитета по стандартизации "искусственный интеллект". Техкомитет состоит из пяти рабочих групп: "Основополагающие стандарты", "Большие данные" (МГУ), "Качество систем ИИ" (Сколковский институт науки и технологий), "Прикладные технологии ИИ" (ПАО "Сбербанк") и "Технологии ИИ в образовании" (НИУ "Высшая школа экономики").

Техкомитет занимается разработкой системы стандартов разметки биомедицинских данных, определением требований к эталонным базам данных для обучения и тестирования систем ИИ в здравоохранении, стандартизацией методологии проведения технических испытаний, разработкой требований и методики проведения клинических испытаний, обеспечением точности, воспроизводимости и эффективности работы алгоритмов ИИ в здравоохранении и организацией соответствующей системы менеджмента качества

Ведущий специалист ООО "Аурига" Андрей Тетерин полагает, что драйверами к использованию ИИ в медицине в России являются сильнейшие специалисты в области машинного обучения как в контексте таких учебных заведений, как МГУ, МФТИ, ВШЭ, "Сколтех", ИТМО, так и в контексте таких компаний, как "Яндекс", Mail.Ru Group, Сбербанк, а также ДИТ Москвы.

Заведующий кафедрой информационных и интернет-технологий, директор Института цифровой медицины Сеченовского университета Георгий Лебедев считает толчком к развитию искусственного интеллекта указ президента РФ от 10.10.2019 №490 "О развитии искусственного интеллекта в РФ". Этим указом утверждена "Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 г.", в которой отмечается назначение ИИ в здравоохранении. Речь идет о п.22 "Повышение качества услуг в сфере здравоохранения (включая профилактические обследования, диагностику, основанную на анализе изображений, прогнозирование возникновения и развития заболеваний, подбор оптимальных дозировок лекарственных препаратов, сокращение угроз пандемий, автоматизацию и точность хирургических вмешательств)".

Вторым драйвером к использованию ИИ в медицине в России, по мнению Георгия Лебедева, является стремление не быть хуже: "Если кто-то внедрил - значит, надо и мне". Третьим драйвером могут стать конференции, коллегии и другие собрания, где присутствуют руководители и главные врачи и где докладываются успешные проекты. Например, Сеченовский университет провел в этом году два международных форума по цифровой медицине и цифровизации фармацевтической отрасли.

По словам Андрея Тетерина, барьерами для применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении могут быть законодательные сложности с публикацией и качественной анонимизацией медицинских данных. "Поскольку ИИ работает на больших данных, то закон о защите персональных данных - это вообще один сплошной барьер", - добавляет генеральный директор "Ауриги" Вячеслав Ванюлин. Андрей Тетерин в продолжение отмечает, что сейчас развивается важное направление ­- "интерпретируемость" систем машинного обучения, когда цель - не просто выдать прогноз, но и объяснить, как он получился. Направление далеко не новое, замечает он, но в последние два-три года ему стало уделяться всё больше и больше внимания.

По словам завкафедрой Сеченовского университета, препятствуют развитию искусственного интеллекта в медицине также отсутствие законодательного и нормативного обеспечения, оторванность разработчиков решений от клинических больниц с высоким качеством оказания и документирования медицинской помощи, низкий уровень качества медицинской помощи и документирования и, соответственно, слабо верифицированные большие данные, ограниченный состав ведущих экспертов, способных "размечать" (формализовывать) знания.

Георгий Лебедев отмечает, что в российском понимании CEO - это главный врач. Позиция главного врача не допускает волюнтаризма и основана на действующих нормативных документах. Он предупреждает, что, поскольку действующих нормативных документов в области применения ИИ в здравоохранении в РФ нет, собрать мнение главных врачей будет непросто.

Еще одна важная особенность заключается в том, что российская медицина пока не оперирует понятием ИИ, а использует понятие "Информационная система поддержки принятия врачебного решения". "Такие системы используют некоторые технологии ИИ, но в целом системами ИИ не называются. Например, системы поддержки назначения лекарственных препаратов. Можно предположить, что наши главные врачи подтвердят необходимость создания и внедрения систем ИИ, но вряд ли кто-то сможет спрогнозировать тотальное внедрение таких систем в ближайшем будущем, удачных прецедентов еще нет", - говорит завкафедрой Сеченовского университета.

По мнению Георгия Лебедева, пациентам свойственно доверять врачам, причем хорошим. "Мне кажется, где хорошие врачи, хорошая диагностика, там меньше внимания обращается на ИИ, а где медицина неважная, думаю, пациенты будут искать решения в ИИ. Особенно, если возможности врачей исчерпаны. Все-таки на первом этапе внедрения ИИ он должен быть инструментом врача, а не пациента", - считает он.

По наблюдениям Георгия Лебедева, в данный момент происходит этап активного освоения технологий и апробации. "В Москве внедрялась в тестовом режиме система подсказки при медикаментозном лечении. Некоторые решения проекта "Третье мнение", который является партнером Сеченовского университета, внедряются в тестовом режиме в медицинских учреждениях. Это решения распознавания медицинских изображений с помощью глубокого обучения искусственных нейронных сетей. Такие продукты уверенно развиваются и проходят тестовые испытания. Мы разрабатываем системы поддержки принятия врачебных решений с применением метода Text Mining, такие решения тоже развиваются. Есть удачные примеры экспертных систем или систем вывода решения, как на базе экспертных правил, заложенных экспертами, так и на базе автоматически генерируемых правил", - перечисляет он.

Руководитель проекта "Здоровье Mail.ru" Евгений Паперный отмечает, что в России гораздо дешевле естественный интеллект врачей. В США работа команды из десятков высокооплачиваемых специалистов по машинному обучению оправданна, если она позволит на несколько человек сократить штат больниц, которые подключат получившийся ИИ-продукт. "Нищенские зарплаты врачей в России могут сделать подобные решения экономически неэффективными", - предупреждает эксперт.

"ИТ-решения в России считаются медицинскими изделиями, и, как следствие, такая рутинная в наше время ситуация, как выпуск новой прошивки для устройства, то есть обновление ПО, требует нового цикла регистрации с колоссальными временными и серьезными финансовыми затратами, - говорит Евгений Паперный. - Большой проблемой для развития ИИ-решений являются и требования, связанные с соблюдением законодательства по защите информации и интеграции с государственными информационными системами. Как мы видим по событиям последних недель, современное регулирование этого вопроса не обеспечивает реальной защиты данных пользователей, зато крайне затрудняет ведение бизнеса".

Новости из связанных рубрик