В Москве дан старт большому эксперименту в области применения искусственного интеллекта. В процессе участия в пилоте врачи смогут протестировать разные ИИ-сервисы, а разработчики получат доступ к обезличенным данным. О том, какие продукты с применением нейросетей, машинного обучения уже сегодня используют российские медики по всей стране, в нашем сегодняшнем обзоре.
Ценные данные
Об искусственном интеллекте в здравоохранении впервые заговорили в связи с проектами, связанными с анализом медицинских изображений. Во многом это объясняется появлением цифровых аппаратов и возможностью накапливать большие массивы оцифрованных данных. Все это заложило прочную базу для появления таких сервисов, как Botkin.Ai и «Третье мнение». Последний планирует обрабатывать гибридные данные: не только снимки, но и текстовую информацию из МИС. Сопоставляя сведения о рентгенологической патологии с клинической картиной, ИИ, система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) сможет помочь врачу еще точнее и быстрее распознавать и выявлять патологии.
Оба проекта зародились в Москве — там же, где 1 июля этого года стартовал пятилетний эксперимент по внедрению технологий искусственного интеллекта в рамках Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» согласно Федеральному закону от 24 апреля 2020 г. № 123-ФЗ. Закон регламентирует условия для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта, а также возможность последующего использования результатов его применения.
Однако аналогичные правовые режимы планируется разрешить использовать и другим регионам. Это следует из поручения президента страны Владимира Путина Правительству принять меры по утверждению отдельного федерального проекта «Искусственный интеллект» до 31 августа, которое он дал по итогам совещания о развитии информационно-коммуникационных технологий и связи в июне этого года.
Evercare.ru убедился, что уже сейчас исследования, тестирование и использование в ежедневной практики сервисов на основе ИИ проводятся врачами самых разных специальностей в различных субъектах.
МРТ, КТ, рентген
Томский областной онкологический диспансер завершил испытания разработанной Сбербанком модели искусственного интеллекта для анализа маммографических снимков. Сколтех и НМИЦ колопроктологии им. А.Н. Рыжих приступили к совместной разработке алгоритма ИИ по определению метастатически измененных лимфатических узлов малого таза у больных раком прямой кишки по данным МРТ изображений. Рентгенологи смогут более точно и в короткие сроки стадировать опухоль, что принципиально для выбора программы лечения.
В Иваново компьютерный томограф в городской клинической больнице №4 оснастили диагностическим сервисом для анализа КТ исследований грудной клетки пациентов с подозрением на поражение легких, вызванное новой коронавирусной инфекцией (бренд Care Mentor AI). Это позволило автоматизировать выдачу заключения о степени тяжести заболевания и существенно сократить время обследования.
Однако анализ медицинских изображений — лишь верхушка айсберга внедрения ИИ в практику. В Самаре национальный исследовательский университет им. акад. С.П. Королева и государственно-частное партнерство CERN OpenLab задумались над тем, как использовать машинное обучение для выявления аномалий в линейных ускорителях, являющихся основным инструментом специалистов радиотерапии и радиохирургии. Разрабатываемое программное обеспечение должно будет прогнозировать отказ системы и на основании этих данных выстраивать план технического обслуживания оборудования.
Фотография со смартфона
Skinive — нейросеть, хотя и обученная на клинически подтвержденных дерматоскопических снимках, в состоянии определить 30 видов заболеваний кожи по обычным фотографиям, сделанным даже простым смартфоном.
Сервис распознает пять видов рака кожи, вирусы, дерматофибромы, гемангиомы, все виды акне. Разработчики работают над функцией «Карта родинок» на 3D-модели человеческого тела, которая будет сигнализировать пользователю в тех случаях, когда его родинки увеличатся в размерах, поменяют цвет или подадут еще какой-то знак о необходимости визита к врачу.
Приближение специализированной помощи
Томская компания Rubius разработала алгоритм оценки свертываемости крови на основе искусственного интеллекта. Заказчиком выступила фирма «Меднорд-техника», которая производит оборудование для оценки свертываемости цельной крови в режиме реального времени – тромбоэластографа. Прибор позволяет проводить исследования без применения реактивов и реагентов в экспресс-лаборатории, реанимации, операционной в режиме Point-of-care-test, у постели больного. Правда, диаграмму с контрольными показателями, которая выдается по итогам анализа, расшифровать может только специалист, которых мало. Смысл использования ИИ вместе с гаджетом в том, чтобы любой врач и даже медсестра смогли сразу получить на руки мини-заключение.
В Уфе намерены расширить применение технологий ИИ и СППВР при назначении персонализированной лекарственной терапии пациентам кардиологического и онкологического профилей. Ранее ИИ использовался в регионе при подборе лечения хронической почечной недостаточности и доказал свою эффективность. Теперь власти задумались над увеличением перечня нозологий, по которым врачи смогут применять алгоритмы ИИ для назначения наиболее эффективного лечения конкретному пациенту.
Эпидемиям — нет!
Федеральный научно-исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии им. Н.Ф. Гамалеи (НИЦЭМ) работает над программно-аппаратным комплексом для геоинформационного статистического анализа данных общероссийского сероэпидемиологического мониторинга коллективного иммунитета инфекций. Он сможет строить модели и прогнозы на основе предиктивной аналитики, благодаря чему можно будет предотвращать биологические угрозы и эпидемии, контролировать распространение инфекций, корректировать Национальный календарь профилактических прививок, уточнять сроки и географию охвата вакцинацией для повышения эффективности профилактики.
Приложение разрабатывается исследователями Минздрава совместно с российской аналитической компанией Marketing Logic.
Дела сердечные
В Ростовской областной клинической больнице врачи-аритмологи разработали новую методику проведения операции по поводу сложных нарушений ритмов сердца. При оперативном лечении фибрилляции предсердий велик риск рецидивов после операции. Проблема заключается в том, что при прижигании аритмогенных зон врачи не могут напрямую оценить долгосрочность эффекта прижигания, поэтому много ученых аритмологов занимается разработкой технологий, предсказывающих «слабые» места, в которых эффект может быть временным.
В РОКБ создали методику с применением технологии измерения локального импеданса ткани сердца, чтобы определять зоны, где может быть рецидив аритмии. Для оценки результатов сначала использовали методы обычной математической статистики, а затем с помощью собранных данных обучили нейронную сеть и получили искусственный интеллект, способный различать качественные и некачественные точки воздействия. Точность прогноза ИИ составила 95%, что гораздо выше, чем у метода математической статистики.
Работа выполнена в рамках эксперимента и научного исследования. В идеале ИИ сможет подсказывать врачу во время операции – достаточно ли воздействие в данном месте или необходимо дальнейшее прижигание, чтобы предотвратить рецидив.
Многообещающие перспективы
С тех пор, как в самолетах появился автопилот, число аварий сократилось в разы, говорят сторонники погружения ИИ в здравоохранение. Агентство Frost & Sullivan отмечает, что технологии искусственного интеллекта повышают точность постановки диагнозов на 30–40%, тогда как стоимость медицинской услуги снижается наполовину. Консалтинговая фирма McKinsey&Company подсчитала, что в медицине можно автоматизировать 36% функций, прежде всего на уровне сбора и анализа данных. Значит, что количество проектов в медицинской сфере с использованием технологий машинного обучения, нейросетей, ИИ будет увеличиваться.
Материал подготовила Екатерина Погонцева
Специальные разделы:
#ЦИФРОВАЯ МЕДИЦИНА В РОССИИ
Технологии/Тренды:
#ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ #ТЕЛЕМЕДИЦИНА
Теги:
#ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ #ЦИФРОВАЯ МЕДИЦИНА