Консилиум с роботом: как ИИ помогает ставить диагнозы

Диагностика заболеваний при помощи высокотехнологичного оборудования сегодня доступна большинству россиян, хотя ее получение обычно затруднено из-за больших очередей на исследования. По данным фонда независимого мониторинга «Здоровье», за последние годы закупки томографов в России составляли примерно 100–150 аппаратов в год, и общее их количество в ЛПУ приблизилось к 2000. При этом на каждом аппарате проводится в среднем 11 исследований в сутки, хотя возможности оборудования позволяют делать по 24 исследования.

Зная высокую нагрузку на медиков, несложно предсказать, что меры по повышению эффективности использования диагностического оборудования не дадут ожидаемый результат, потому что ограничителем эффективности станут человеческие возможности. Врачи окажутся не в состоянии анализировать огромное количество медицинских изображений, возрастет число ошибок, а их последствия могут быть весьма печальными. При этом далеко не все учреждения имеют возможность расширить штат и нанять новых высококвалифицированных специалистов в сфере лучевой диагностики.

Умный проблему обойдет

Подойдя к этой проблеме медиков с другой стороны, поставщики ИКТ разработали принципиально новые решения: к собственным компетенциям врачей добавились колоссальные возможности искусственного интеллекта (ИИ). Именно искусственный интеллект может стать более оптимальным по сравнению с живым специалистом источником второго мнения (проверки принятого врачом решения), способным быстро и точно расшифровать данные с медицинских изображений (КТ, МРТ). В случае рассогласования данных врача и ИИ всегда можно дистанционно обратиться к квалифицированному коллеге, предоставив ему данные для анализа с помощью технологий телерадиологии.

Искусственный интеллект пока далек от всемогущества, но его возможности значительно выше, чем представляется большинству людей. ИИ лишен ограничений человеческого организма – он не знает усталости, поэтому способен работать быстрее и во многих случаях точнее людей. Его внедрение поможет не только разгрузить узких специалистов, но и привести к повышению уровня ранней выявляемости патологий, в том числе за счет автоматизированной обработки больших данных – результатов исследований, формирующихся в масштабах региона, страны.

«На данном этапе информационные технологии – только помощники при принятии решения врачом, – комментирует Владимир Соловьев, руководитель дирекции по информатизации систем здравоохранения компании «РТ Лабс». – ИИ поможет определить возможную вероятность заболевания и даст определенные рекомендации, но ответственность за принятое решение будет лежать на враче».

Есть ли практический опыт?

За рубежом уже есть примеры промышленного использования ИИ в медицине – в частности, это решения израильской компании Zebra Medical для анализа медицинских изображений. Но даже этот признанный в мире проект очень молод, поскольку сами технологии еще только входят в медицинскую отрасль. Практически все остальные проекты еще находятся на стадии стартапов.

Аналогичная ситуация сложилась и в России, где о своих первых решениях заявляют отечественные разработчики. В частности, Университет Иннополис разработал алгоритмы для автоматического распознавания патологий органов грудной полости по рентгеновским изображениям. Кроме того, прошлой осенью был представлен проект «Третье мнение» в области распознавания медицинских изображений, который на первом этапе запущен для анализа клеток крови и распознавания патологий глазного дна. В дальнейшем он охватит такие направления, как рентгенография легких, маммография, компьютерная томография, мобильное УЗИ.

Один из немногих практических проектов сегодня реализует компания «РТ Лабс» – разработчик системы «ЦАМИ.Телерадиология», которая позволяет автоматизировать работу радиологических и диагностических служб медицинских учреждений с возможностью интеграции с любыми МИС. Специалисты могут пользоваться им для хранения диагностических материалов, обмена ими, а также для проведения удаленных и локальных консультаций в предоставляемой ЦАМИ единой среде. И именно здесь крайне востребованы возможности искусственного интеллекта.

Недавно «РТ Лабс» инициировал пилотный проект в Республике Татарстан, в рамках которого Центральный архив медицинских изображений будет интегрирован с системой автоматизированного распознавания патологий. В этом проекте компания выступает и идеологом, и главным исполнителем, обеспечивая техническую и методическую поддержку всех участников – от разработчиков технологии распознавания до пользователей.

С медицинской стороны проект охватывает проблематику автоматизированного выявления онкопатологий грудной клетки по результатам КТ-исследований.

Медицинский ИИ «на пальцах»

Что представляет собой искусственный интеллект в данном проекте? В его основу заложена технология, построенная на системах машинного обучения и нейронных сетей. Программа получает результат КТ-исследования в виде серии изображений и анализирует их, отыскивая патологии. Результат ее работы – те же изображения, но уже с наложенными на них «флагами» или «цветовыми картами», отображающими вероятность наличия патологии на том или ином снимке исследования. По результатам исследований система сообщает, была ли найдена патология, и с какой вероятностью.

Роль технологии машинного обучения в системе ключевая: чем больше изображений – результатов исследований и протоколов по ним – будет загружено, тем меньше ошибок она допустит в дальнейшей работе. Под ошибками понимаются как пропуск патологии там, где она есть, так и ложноположительные результаты.

По завершении пилотного проекта пользователям не придется переучиваться на новую систему и осваивать технически сложные решения. В интерфейсе ЦАМИ появится новая кнопка «Интеллектуальный анализ». Нажав на нее, врач – лучевой диагност отправит изображения на обработку в интеллектуальной системе, после чего она оповестит пользователя о готовности результата. Долго ждать не придется – обработка одного исследования может занимать от нескольких секунд до двух минут. После этого врач сможет пользоваться результатом работы системы, при необходимости сравнив его с «сырым» изображением.

Предполагается, что по результатам пилотного проекта технология будет использоваться по двум сценариям. Первый сценарий: врач будет использовать систему для сокращения затрат времени при самостоятельной обработке исследований, когда система будет подсказывать ему «зоны интереса». Второй – для контроля и самопроверки после самостоятельных исследований. В любом случае, конечное решение по исследованию принимает врач.

В перспективе предполагается возможность применения технологии в автоматическом режиме на больших объемах данных (например, по всем исследованиям, проведенным по всему региону за определенный период времени) – это позволит значительно повысить эффективность проводимых исследований в условиях различного уровня квалификации врачей, проводящих их интерпретацию.

«Сама программа не дает ответа «да» или «нет», она определяет вероятность наличия патологии. Если сравнивать эту технологию ИИ с человеком, то нужно говорить и об уровне профессионализма врача. То есть потенциально технология искусственного интеллекта может быть результативнее неопытных специалистов с учетом того, что программа постоянно повышает свою эффективность в процессе использования», – говорит Владимир Соловьев.

Перспективы

В ходе «пилота» разработчики намерены провести клиническую апробацию технологии, получить экспертную оценку качества ее работы от профильных специалистов, а также оценить ее эффективность, технические и экономические параметры и целесообразность применения в различных сценариях.

В зависимости от уровня достижения целей будут приняты решения относительно вывода технологии в промышленную эксплуатацию на территории всей Республики Татарстан, определены дальнейшие планы ее развития и выработаны рекомендации применения технологии в России и за рубежом.

Многочисленные аналитические отчеты о развитии рынка информационных технологий показывают, что в ближайшее время нас ждет бурный рост применения ИИ, в том числе и в медицине. Программа действует на порядки быстрее человека, она может работать круглосуточно, ее внимание всегда сконцентрировано на задаче. Имеющиеся исследования в области биотехмеда, достигнутые успехи в алгоритмизации когнитивных процессов при выявлении патологий, готовность инвесторов вкладывать средства в ИИ в медицине определяют значительный интерес и рост в этой сфере. Разработчики технологии ожидают применения ИИ не только в лучевой, но и в функциональной диагностике (анализ ЭКГ), фармакотерапии (анализ применимости и сочетаемости лекарств), построении предиктивных моделей течения заболеваний и других областях.