Технологии ИИ активно используются во многих областях медицины, актуальность решения проблем стандартизации неоспоримый факт для всех экспертов. Но, как любое инновационное решение, нарождающиеся технологии не имеют пока конкретных стандартизованных требований. Нет специализированных организаций, способных предоставить эталоны для сравнения. Поэтому фондом «Сколково», «Платформой НТИ» и фондом НТИ был объявлен конкурс на создание российских стандартов.
До конца текущего года заказчиками будет предоставлены требования к конкурсу на разработку СППВР на базе ИИ. Предполагается, что по итогам этого конкурса будет разработан первый отечественный стандарт описания симптомов болезней, а также создан алгоритм анализа медицинских данных. Применение разработанного стандарта повысит корректность и качество работ, применяемых в практике систем и сервисов, работающих на основе технологий искусственного интеллекта.
Призовой фонд конкурса составляет двести миллионов рублей. С начала 2022 года организаторы конкурса начнут отбор его участников.
Александром Толмачем, директором по проектам департамента развития и продвижения технологических конкурсов «Сколково», высказана уверенность в том, что стандартизация особенно востребована на следующих участках работы:
- при взаимодействии с электронной медкартой пациента;
- для корректной передачи, интерпретации и хранения сведений, полученных с персональных медустройств в автоматизированных системах контроля за здоровьем.
Опыт создания и применения СППВР в России уже есть и немалый. Но, как считает Толмач, нужно добиться высокой точности работы машины в постановке диагнозов. Этого можно достичь при комплексном подходе, проводя анализ истории болезни, обрабатывая информацию наследственности, учитывая все сведения об условиях работы и проживания пациентов и т. п. Предложений о выстраивании таких комплексных взаимодействий с пациентом ждут от заявившихся участников организаторы конкурса.
Разработка систем поддержки клинических решений активно ведется во всем мире. Прогнозируется, что к 2025 году объем рынка таких систем вырастет до 1,8 млрд. долларов с 1,2 млрд. долларов, зафиксированных в 2020 году. Агентство Markets and Markets Research подсчитало, что этот рынок будет расти впечатляющими темпами: 9,1% в год.
Кареном Казаряном, аналитиком Российской ассоциации электронной коммерции, рассказывается об успешном внедрении СППВР в различных странах мира. Он упоминает применение системы от компании Deep Mind, принадлежащей Google, в Великобритании. Аналогичные решения разработаны IBM, Oracle. Подобные системы хорошо себя показывают в выявлении конкретных аномалий среди нормальных образцов.
В России по некоторым медицинским направлениям идет успешное внедрение диагностических СППВР, работающих на основе технологии искусственного интеллекта:
- Система искусственного интеллекта Сбера распознает затемнения в легких, вызванные короновирусной инфекцией. По словам Александра Ведяхина, первого заместителя председателя правления банка, уже в мае 2020 года машина определяла заболевание с точностью выше 90%.
- В «Ростех» по заказу Министерства здравоохранения РФ, разрабатывается система, которая будет обучена анализировать всю медицинскую документацию: истории болезни, результаты анализов, КТ, рентгеновские снимки. Машина сможет с определенной долей вероятности ставить предварительный диагноз, выдавать врачу рекомендации об эффективной методике лечения, необходимой в каждом конкретном случае. Платформа будет интегрирована с единой ЕГИСЗ.
Борисом Зингерманом, генеральным директором ассоциации «Национальная база медицинских знаний» также высказана уверенность в необходимости разработки стандартов способов их лечения для медицинских систем и описания болезней, работающих на основе технологий ИИ. Для того, чтобы машина могла давать рекомендации врачу по диагностике и лечению, для нее нужно разработать алгоритм процесса и стандарты исходных данных.
Анной Мещеряковой, сооснователем проекта «Третье мнение», в продолжение рассуждений Бориса Зингермана, было сказано о том, что искусственный интеллект, работающий в СППВР, нуждается в определении четких границ работы алгоритмов. Необходимо осознавать, где стартует работа алгоритма, какая информация им получается на входе для обработки, какой конкретный список вариантов врачебных решений выдается машиной на выходе и как это, в свою очередь, встраивается в процесс диагностически. Сегодня сервисы на базе ИИ показывают свою эффективность пока в решении узких конкретных стандартизированных задач.
Руководителем направления «Разрешение T&IP споров» юрфирмы «Рустам Курмаев и партнеры» Ярославом Шицле, предлагается обратить особое внимание на проблему утечки приватной информации, являющейся медицинской тайной. Она всегда возникает при работе с большим объемом данных. Проблема должна быть решена разработкой стандартов.
Второй вопрос, по которому требуется стандартизация, связан с необходимостью адаптации технологий ИИ под специфику конкретного сообщества пациентов, проживающих в определенной местности. Иначе информация, выдаваемая инфосистемами в качестве рекомендаций лечащему доктору, может быть некорректной и привести к неверному врачебному решению.
Эксперт считает обязательным обучение медицинского искусственного интеллекта на основе обезличенных медданных пациентов. Для этого потребуется сначала убедить пациентов, их родственников и опекунов передать в безличную базу сведения о конкретном человеке. Пока на такие решения соглашаются не все.
Источник: газета «Ведомости»
#ЦИФРОВАЯМЕДИЦИНАВРОССИИ
#ИСКУССТВЕННЫЙИНТЕЛЛЕКТ
#СТАНДАРТЫИИВМЕДИЦИНЕ