- Статьи
- Общество
- «Помощник врачей»: в Москве поставили более миллиона диагнозов с помощью искусственного интеллекта
«Помощник врачей»: в Москве поставили более миллиона диагнозов с помощью искусственного интеллекта
В Москве доктора за пять месяцев поставили более миллиона диагнозов с помощью системы поддержки врачебных решений (СПВР). Программа была внедрена во все взрослые поликлиники в октябре прошлого года. Пока ее точность составляет 65%, но, по словам экспертов, будет расти. Для чего в медицине нужен искусственный интеллект и сможет ли он заменить врачей — разбирались «Известия».
Новые возможности
Московские доктора за пять месяцев поставили более миллиона диагнозов с помощью системы поддержки врачебных решений (СПВР) — цифрового помощника на основе искусственного интеллекта. Об этом сообщила заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова.
По ее словам, программа, запущенная в октябре прошлого года, уже работает в 46 взрослых московских поликлиниках и открывает новые возможности для улучшения качества диагностики.
— Удобные цифровые инструменты позволяют ускорить и автоматизировать многие процессы, сокращают время на постановку и подтверждение предварительного диагноза, высвобождают больше времени для общения непосредственно с пациентом, а также «подсвечивают» моменты, на которые врач может не обратить внимания, — пояснила заммэра.
При этом она отметила, что сервисы на основе искусственного интеллекта интегрированы в Единый радиологический информационный сервис и успешно применяются в радиологии. Они анализируют результаты лучевых исследований и помогают врачам в постановке предварительного диагноза. Технологии применяются для диагностики ряда легочных патологий, рака молочной железы и для выявления коронавируса.
Новый этап
По утверждению мэра Москвы Сергея Собянина, с появлением системы город вышел на новый этап информатизации здравоохранения. Несколько лет назад в столице заработала цифровая база — Единая медицинская информационно-аналитическая система (ЕМИАС), задействованная в решении множества медицинских задач: от записи к врачу до административных вопросов.
Далее были созданы электронные цифровые карты, которые к 2021 году появились почти у 100% москвичей, а затем оцифрованы результаты лабораторных исследований, КТ- и МРТ-снимки. Все они впоследствии были загружены в электронные медицинские карты пациентов.
Параллельно в Москве появились центры по анализу данных, в частности, рентгенологический центр обработки данных с применением искусственного интеллекта. А затем во всех городских взрослых поликлиниках был внедрен инструмент постановки предварительного диагноза.
— Нам надо объединить цифровые потоки, протоколы, назначения — и обучать эту машину, совместив технологии. И конечно, я уверен, это даст колоссальный эффект — повысится качество диагностики, точность окончательного диагноза, уровень лечения и дальнейшего сопровождения пациента, — сказал московский градоначальник.
Как работает система?
У системы поддержки врачебных решений есть два модуля: постановки предварительного диагноза и его подтверждения с помощью направлений пациента на исследования, объяснила Анастасия Ракова.
После осмотра человека терапевт заносит в электронную медицинскую карту информацию об имеющихся у него жалобах и симптомах заболевания. Затем эти данные обрабатываются искусственным интеллектом, и по итогам система предлагает три наиболее вероятных предварительных диагноза из 265 стандартных групп. Получив предложения цифрового помощника, врач может выбрать один из них либо поставить собственный.
Далее система предлагает врачу пакетные назначения — стандартный перечень из 54 исследований и консультаций профильных специалистов, необходимых пациенту. Как и в случае с постановкой диагноза, доктор может как расширить перечень, так и убрать все ненужные, на его взгляд, процедуры.
— Крайне важно, чтобы врачи ответственно принимали решения, не полагаясь на искусственный интеллект как на истину в последней инстанции. Система работает только с теми данными, которые были ей предоставлены в процессе обучения, и окончательный диагноз в любом случае должен ставить специалист, — отметил в беседе с «Известиями» доцент, научный сотрудник лаборатории «Бионанофотоники» Инженерно-физического института биомедицины НИЯУ МИФИ Александр Проничев.
Избавить от рутины
По мнению доцента факультета инфокоммуникационных технологий Университета ИТМО Александры Ватьян, внедрение СПВР упростит работу врачей, избавив их от выполнения рутинных задач — таких как внесение и анализ данных из электронных медицинских карт пациентов.
— Кроме того, выдача системой предварительных заключений потенциально поможет доктору не пропустить какой-нибудь важный момент в постановке диагноза. На мой взгляд, крайне важно развивать такие системы с точки зрения расширения потенциальных диагнозов, когда нейросеть сможет подсказать неочевидное или редкое заболевание и таким образом спасти пациента или выиграть время для начала лечения, — уверена собеседница «Известий».
С ней согласился и член экспертного совета Министерства здравоохранения РФ по вопросам использования ИКТ Александр Гусев, по словам которого на данном этапе развития интеллекта «ни о какой автоматической постановке диагноза речи не идет», однако цифровой помощник способен сократить риск врачебных ошибок.
Необходимость применения технологий особенно высока в моменты резкого роста обращений в медучреждения, например, во время пандемии, считает доцент Высшей школы прикладной физики и космических технологий Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) Сергей Завьялов.
— В такое время возрастает вероятность ошибки, особенно для недостаточно опытного специалиста. Системы поддержки принятия решений позволяют снизить данную вероятность, повысить точность постановки диагноза и, соответственно, качество медицинской помощи в целом, — сказал он.
Как отметили в мэрии Москвы, внедрение инструмента пакетных назначений уже позволило в 10 раз сократить среднее время назначения диагностических исследований — с двух минут 37 секунд до 15 секунд.
Точность сервиса
Точность нового сервиса пока составляет 65%, но со временем она станет выше, говорит Анастасия Ракова. Нейросеть совершенствуется на основе данных пациентов, поэтому впоследствии будет предлагать более точные предварительные диагнозы.
Так, руководитель департамента цифровой трансформации CrossTech Solutions Group Айк Татевосян рассказал «Известиям» о способности системы к самообучению с получением новой информации.
— Происходит полный анализ историй болезни пациентов, далее они собираются в группы по схожим признакам, например, полу, возрасту, анамнезу, зафиксированным в ходе диагностики условиям жизни, набору стандартных заболеваний. После этого формируется перечень наиболее вероятных хронических заболеваний и рекомендации по лечению. Получая информацию о пациенте, система сразу выявляет его группу и выдает рекомендации по плану лечения, который оказался самым эффективным для пациентов из аналогичной категории. То есть чем больше данных будет собрано, тем точнее искусственный интеллект будет определять ход болезни, возможные осложнения и ставить диагнозы, — объяснил он.
Таким образом, механизм работы цифрового помощника мало отличается от действий врача, который тоже ставит диагнозы и назначает лечение на основе своего опыта. Однако опыт одного медработника, по мнению эксперта, — «лишь малая часть того, что может сделать нейронная сеть, изучив истории болезней пациентов по всей стране или на региональном уровне»
— Также системы используются для изучения и лечения онкологических заболеваний. Например, они могут выявлять образование раковых клеток, чтобы человек смог бороться с онкологией на начальной стадии. Возможность прогнозирования дает время на эффективное и успешное лечение, — сказал Татевосян.
Кроме того, добавил он, компьютерное зрение эффективно при работе с изображениями (рентгеном, снимками МРТ и УЗИ), на которых автоматически детектируются переломы, инородные предметы, трещины и опухоли. Система может быстрее определить дефекты, проанализировать информацию и назвать предположительный диагноз — но окончательный всё равно поставит доктор.
По мнению Сергея Завьялова, широкое внедрение в поликлиниках позволит программе быстро набрать нужную статистику и «дообучить» нейронные сети. В перспективе сервис позволит достичь точности 90–95%.
Однако, подчеркнули эксперты, даже тогда новая система не сможет полностью заменить медработников — просто станет для них хорошим помощником. То же самое отметил и мэр Москвы Сергей Собянин. По его словам, искусственный интеллект всего лишь дает докторам рекомендации, и никто не снимает с них ответственности за принятые решения. В центре системы, как и прежде, остаются пациент и врач.
