Здравоохранение станет первой отраслью российской экономики, которая уже в этом году может получить некоторые стандарты в области искусственного интеллекта. Как стало известно в конце февраля, речь прежде всего идет о требованиях и классификации систем ИИ в клинической медицине. 

Остальные документы по стандартизации, которые касаются лучевой и функциональной диагностики, систем дистанционного мониторинга, систем поддержки принятия врачебных решений, больших данных в здравоохранении и др. планируется разработать до 2027 года. И основной акцент при разработке стандартов будет сделан на практическом здравоохранении, а не на фармацевтике, говорят представители профильного подкомитета Технического комитета по стандартизации «Искусственный интеллект» (ТК 164), созданного на базе РВК. 

Отсутствие стандартов в области ИИ является одной из главных причин, которая сдерживает развитие технологии в отечественной медицине, считают эксперты. В  первую очередь это касается стандартов по подготовке датасетов, проведения клинических и технических испытаний сервисов на основе ИИ и стандарта по интеграции этих сервисов в медицинский бизнес-процесс, отмечает Сергей Морозов, д.м.н., директор ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ». Соответствующий пример из наиболее популярного направления — работы с изображениями — приводит Борис Зингерман, гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» (далее по тексту — НБМЗ).

Однако отсутствие стандартов — это только часть факторов, которые тормозят развитие технологии в здравоохранении. Как рассказали ICT.Moscow участники рынка, существует комплекс проблем — он связан со слабой законодательной базой, наукоемкостью сферы, а также тем, что пока бизнесу не очевидны выгоды от применения ИИ. Обо всем этом, а также о наиболее развитых направлениях использования ИИ в медицине, перспективах технологии и о роли ИИ в здравоохранении, читайте в нашем материале. 

Сдерживающие факторы
 

Несовершенство законодательной базы — один из главных барьеров, который сдерживает внедрение ИИ в здравоохранение, почти единогласно отмечают участники рынка.    
 

Если продолжать говорить об использовании ИИ в работе с изображениями, то для качественного обучения нейросети необходимы большие массивы данных. Как поясняет Борис Зингерман из НБМЗ, с этим сейчас более-менее неплохо, потому что уже 20 лет все лучевые исследования существуют в цифровом виде. Более важный вопрос, который пока далек от полного решения, связан с разметкой данных для нейросетей, поддерживает Адель Валиуллин, экс-руководитель направления машинного обучения ДИТ Москвы.
 

Разметка данных — крайне сложный и дорогостоящий процесс, а появление каждого нового датасета – это событие, поясняют эксперты. Еще одна, более фундаментальная проблема, заключается в том, что на сегодняшний день хорошо и качественно работающие нейросети могут находить на изображениях только определенные изменения. 
 

Таким образом, есть две основные причины, которые сдерживают развитие ИИ в медицине, заключает Сергей Сорокин, основатель Botkin.AI.
 

Среди других сдерживающих факторов эксперты называют также консервативность отрасли и наукоемкость сферы: решения на основе ИИ не дают быстрого результата и требуют значительных вложений в научно-исследовательские проекты. Может быть поэтому бизнес пока не получил очевидных плюсов от внедрения ИИ. 

Об этом же говорит и Ксения Ульянова, основатель телеграм-канала @medicalksu.

 

Применение и будущее технологии

Присутствие ИИ в медицине начало проявляться только в последние годы, но уже сейчас он помогает анализировать состояние пациента быстрее и более точно.

---

ИИ в отечественной и зарубежной медицине

Например, еще в 2017 году ДИТ Москвы запустил  пилот по распознаванию рака легких по КТ-снимкам. Для обучения нейросети было взято 6000 КТ-снимков легких пациентов. Нейросеть является своего рода системой поддержки принятия врачебных решений.

В свою очередь, в Китае при помощи ИИ проводят ускоренную диагностику онкологических заболеваний, а в России GSK Consumer Healthcare в декабре 2019 года открыл доступ к сервису, который подсказывает онлайн, какому заболеванию могут соответствовать различные проявления на коже на основании загруженных пользователем фотографий и пройденного тестирования. 

Другой пример. В начале февраля в Финляндии продемонстрировали диагностику нарушений сна на основе ИИ. Тем временем разработчики из Великобритании в прошлом году подписали контракт с фармацевтическими компаниями по внедрению алгоритма для предсказания необходимых химических соединений при разработке новых лекарств. 

Эти и другие кейсы применения ИИ в медицине можно найти в открытой базе знаний на ICT.Moscow.

---

 

По словам руководителя Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиля Кулеева, наибольшее развитие сейчас получают ИИ-решения, направленные на помощь в ранней диагностике (скрининге) и более точном диагностировании заболеваний, используя медицинские изображения и данные лабораторных анализов. 

С ним соглашается и Борис Зингерман из НБМЗ, отмечая, что сейчас ИИ используется наиболее эффективно в распознавании медицинских изображений. 
 

Однако, по словам Сергея Сорокина из Botkin.AI, на данный момент применение технологии практически не играет никакой роли в медицине. «Есть только ожидания влияния, часто завышенные», — говорит эксперт. Однако в будущем может все измениться.

Еще более оптимистично на развитие технологии смотрит Ксения Ульянова, основатель телеграм-канала @medicalksu, она верит в лечение рака с помощью ИИ.

Андрей Дубровин, архитектор облачных решений компании Crayon, отмечает, что в настоящий момент решения с использованием ИИ в медицине применяются в основном как элементы в системе принятия решений, например, при диагностике заболеваний, однако скоро будут появляться проекты, где ИИ станет автономно и в полном объеме принимать решения в различных ситуациях. 

Более того, как отмечает Борис Зингерман из НБМЗ, в перспективе 5-10 лет ИИ будет активно закрывать ниши, в которых не хватает квалифицированных врачей. Такие системы, по мнению эксперта, точно возьмут на себя функции первичной сортировки и контроля медицинских изображений (рентгенограмм, томограмм, гистологических, цитологических, геномных исследований и др). 

Другая область применения ИИ, которая также будет активно развиваться в будущем, —  это дистанционный мониторинг. Сейчас сложились отличные технологические условия для дистанционного мониторинга в домашних условиях, как тяжелых и хронических пациентов, так и здоровых людей для раннего выявления проблем со здоровьем, полагает Борис Зингерман из НБМЗ. 
 

О том, что в будущем врачи будут принимать медицинские решения на основе собираемых с различных устройств данных, говорит и Владимир Сизых, директор по стратегическому маркетингу сервиса Actenzo.

Таким образом, ИИ-решения будут интегрированы не только в процесс диагностики, но и в планирование лечения, его проведение и постоперационный мониторинг. А возможности технологии в здравоохранении будут ограничиваться только потребностями врачей, бизнеса и пациентов. 
 

Пока же технологии ИИ применяются довольно точечно, поясняют участники рынка. К примеру, в области компьютерного зрения в мире насчитывается несколько сотен компаний (200-300), которые уже вышли из области научных разработок и получили регистрацию на медицинские изделия (на медицинское ПО), говорит Сергей Морозов, д.м.н., директор ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ». В России таких компаний около 10. Они уже имеют контакты с медицинскими учреждениями. При этом большинство международных компаний явным образом в последнее время стало уходить с рынка прямых продаж больницам на рынок продаж своих сервисов через производителей оборудования. Что касается российских сервисов на основе ИИ, то они, как правило, не могут взаимодействовать с другими информационными системами, с которыми работают врачи, заключает Морозов. 

 

Преимущества искусственного интеллекта 

Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка.
 

Речь в том числе идет и о снижении влияния человеческого фактора, а также о возможности оперативного принятия решений на основе анализа большого объема разнородных данных. 

Иными словами, с внедрением медицинских ассистентов и технологий распознавания заболеваний опыт лучших врачей будет доступен большему количеству людей. Кроме того, с помощью ИИ медики получат то, чего у них никогда не было – осязаемую базу для принятия решений, и смогут отслеживать их результативность, говорит Владимир Сизых, директор по стратегическому маркетингу Actenzo. 

В свою очередь Борис Зингерман из НБМЗ заключает, что весь смысл внедрения искусственного интеллекта в медицину состоит в том, чтобы освободить врача от рутины и дать больше времени на общение с пациентами и более глубокое понимание каждого случая.

 

 

---

На ICT.Moscow создана открытая база практик применения ИИ. Здесь также можно найти кейсы по медицине, подборку датасетов , которые могут быть полезны при разработке и настройке умных сервисов.

Кроме того, на ICT.Moscow доступна аналитика рынка по теме здравоохранения и презентации разработчиков. Обсудить применение технологий ИИ в медицине можно в нашем чате.