ИТМ: Цифровое здравоохранение

«Цифромед» сохранил статус единственного поставщика услуг по эксплуатации подсистем ЕГИСЗ до 2027 года. Полномочия единого поставщика распространяются на закупки по созданию, внедрению, развитию и эксплуатации ЕГИСЗ, цифровых сервисов в сфере здравоохранения, централизованных цифровых технологий, платформ для взаимодействия ГИС и ЕГИСЗ, а также на организацию предоставления вычислительных мощностей федерального центра обработки данных ЕГИСЗ. Компания сможет привлекать к исполнению госконтрактов субподрядчиков, соисполнителей. От нее требуется самостоятельно исполнять не менее 5% от совокупного объема работ. «Цифромед» и ранее занимался созданием и развитием цифровых платформ Минздрава и ФМБА. В 2023 году компании было поручено внедрение информационных систем в 14 федеральных медцентрах.

Милые, прекрасные дамы! Поздравляем вас с Женским Днем! Желаем великолепного настроения, больших свершений и профессионального и карьерного роста!

Искусственный интеллект - цифровой помощник не только организатора здравоохранения и практикующего врача, но и студента-медика и преподавателя медицины. Сценарии использования ИИ в образовании в своем выступлении на площадке ИТМ ИИ представил директор по продажам и развитию компании «Платформа Третье Мнение» Андрей Поваренкин. По его словам, ИИ снижает нагрузку на преподавателя с точки зрения формирования стандартных вопросов, ответов, мониторинга, кто из студентов когда ответил на занятии. Студенту ИИ в состоянии помочь собрать нужные кейсы, нужные тренажеры, достать из огромной базы, где миллионы снимков, именно те снимки или те ЭМК или другие данные, которые подходят ему, как обучающемуся, пояснил эксперт. “Студенты могут и сами обучаться, и с кураторством преподавателя пользоваться всеми инструментами, в любое время иметь доступ к последним версиям нейросетей, к последним версиям самых новых образовательных программ, - дополнил Поваренкин. - Большая ценность ИИ в том, что он “понимает”, как лучше, быстрее, эффективнее научить конкретного студента благодаря анализу того, как он справляется с заданиями, как отвечает на вопросы тестов, с какой скоростью”. В областях, где врач работает с медицинскими изображениями, ИИ-тренажер позволяет повысить насмотренность. Студент может сначала описать самостоятельно снимок, потом получить ответ от искусственного интеллекта. Можно сделать это через мобильное приложение, что очень важно для молодого поколения. “Сейчас в России ИИ-решения сконцентрированы в сфере описания снимков, эта задача более понятна для искусственного интеллекта, и поэтому много решений создаются именно там, но надо двигаться дальше: идти к клиницистам, предлагать различные новые сценарии”, - резюмировал Поваренкин.

Разработчики ИИ для здравоохранения должны понимать условия, в которых врачи используют их продукты, степень загруженности и ИИ-грамотность пользователей. Сложно ожидать, что медперсонал сможет эффективно работать с ИИ-сервисами без предварительного обучения. Эта тема широко обсуждалась на площадке ИТМ ИИ. “Использование любого нового инструмента предполагает предварительное обучение, - сказал технический директор компании “Медицинские скрининг системы” (Цельс) Евгений Никитин. - Вот я использую ИИ-инструменты, когда программирую, но на овладение ими у меня ушло какое-то время. Мне пришлось разбираться, как использовать, когда использовать, а когда не использовать. Это довольно сложный процесс, и на него очень часто закрывают глаза”. По его словам, если врачу надо 10 минут подождать, 15 окон открыть, чтобы получить подсказку ИИ, “понятно, что никакой пользы не будет”. Научная литература показывает неоднозначность результатов применения ИИ в медицине, продолжил Никитин. Есть кейсы, когда внедрение ИИ действительно помогает, но есть исследование, которое выявило, что ИИ может приводить к выгоранию врачей. “Особенно уязвимы оказались две группы: врачи с высокой загрузкой и врачи, у которых ранее не было опыта взаимодействия с такими системами и которые не прошли соответствующее обучение по работе с ними”, - рассказал Никитин.

Завершен прием заявок на включение в расширенный АТЛАС МЕДТЕХ решений и компетенций российских компаний в сфере здравоохранения 2024. Финал будет представлен общественности в середине марта. Об этом в ходе конференции ИТМ ИИ сообщил заместитель генерального директора по цифровому развитию ФГБУ «СЗОНКЦ им. Л.Г. Соколова ФМБА России», руководитель Комитета РУССОФТ по медицинским технологиям МедТех Геннадий Орлов. “Мы акцентируем внимание на том, что надо формировать цифровую экосистему здравоохранения, которая могла бы в России обеспечить более тесное и открытое взаимодействие разных программных решений, а также могла бы экспортироваться в страны БРИКС. Первую редакцию атласа мы выпустили в октябре 2024 года. 20 февраля 2025 года мы завершили прием анкет участников для включения в редакцию атласа 2024 года. Начиная с марта этого года, начнем собирать АТЛАС МЕДТЕХ 2025”. РУССОФТ планирует ежегодно расширять атлас. Также эксперты дают общую оценку объема индустрии по шести сегментам, которая включает рейтинги компаний. “Мы включаем в АТЛАС компании, которые сами подали анкету о медтехрешениях, членов ассоциаций разработчиков программного обеспечения и в порядке личной инициативы - решения, которые опубликованы в различных рейтингах”, - пояснил Орлов. Сегодня общая численность участников проекта превышает 100 компаний. Их суммарная выручка составила 67,5 млрд руб.

Первое масштабное общественное обсуждение кодекса этики применения ИИ в сфере здравоохранения, разработка которого стартовала в 2024 году, пройдет на площадке V Всероссийского конгресса “ИТМ Петербург” (состоится 4-6 июня этого года в Северной столице). Об этом на ИТМ ИИ рассказала заместитель директора Департамента цифрового развития и информационных технологий Минздрава России Олия Артемова. “В прошлом году была сформулирована основная фактура для кодекса этики применения искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, - сказала Олия Артемова. - У нас в стране уже есть кодекс этики применения ИИ в целом, но мы хотели сформулировать отдельный документ именно с учетом медицинской специфики”. Кодекс прошел согласование со всеми главными внештатными специалистами Минздрава. По мнению ведомства, следование положениям кодекса поможет разработчикам систем с ИИ создавать необходимые для отрасли безопасные и конкурентоспособные решения и позволит повысить доверие россиян к этой технологии. Положения документа должны применяться на всех этапах жизненного цикла ИИ-систем, включая планирование, проектирование, построение модели, верификацию, валидацию, развертывание, эксплуатацию и мониторинг с учетом обязательного определения критериев вывода из эксплуатации. “Документ позволит создать единое информационное пространство, определить основные этические принципы, права и обязанности субъектов искусственного интеллекта, - продолжила Артемова. - Кодекс задает правила движения”. Заместитель директора Департамента цифрового развития и информационных технологий Минздрава России предложила провести первое масштабное публичное обсуждение кодекса на площадке "ИТМ Петербург".

Разработка 17 решений с использованием технологии ИИ ведется в исследовательском центре в сфере искусственного интеллекта в здравоохранении ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России. Об этом на ИТМ ИИ сообщил руководитель Центра Тигран Геворкян. Среди них решение, направленное на поиск туморотропных веществ для разработки новых радиофармпрепаратов; сервис для анализа МРТ-изображений печени при неопределяемых человеком форм злокачественных новообразований; ПО для предлучевой топометрии в радиотерапии, ПО для оценки суммарного объема опухоли при ПЭТ-КТ; предиктивные модели – для скрининга злокачественных новообразований (четыре нозологии) и для оценки риска рецидива злокачественных новообразований (три нозологии); а также ПО для пострегистрационного мониторинга медизделий с технологией ИИ, использующих технологию компьютерного зрения. “Не надо всем нацеливаться только на одно направление, - обратился к разработчикам заместитель директора по реализации федеральных проектов НМИЦ онкологии им. Блохина. - Рынок начинает сужаться, и конкуренция становится жестче. При этом у нас есть очень много неохваченных сегментов, направлений, блоков. Например, в предиктивном моделировании очень большой сегодня резерв”. Специалисты НМИЦ онкологии им. Блохина готовы делиться своей экспертизой, вести диалог с отраслевыми разработчиками на таких площадках, как ИТМ ИИ, и подсказывать, какие ниши в онкологии не заполнены, какие клинические задачи требуют решений.

Центры здоровья оснастят рабочими местами для проведения телемедицинских консультаций. Соответствующие изменения вносятся в Порядок проведения профилактики неинфекционных заболеваний и мероприятий по формированию здорового образа жизни в медорганизациях. Проект приказа представлен для общественного обсуждения. Среди нововведений: кабинет медицинской профилактики для взрослых предлагается оснащать электронным, телеметрическим и механическим аппаратами для измерения артериального давления, системой мониторинга глюкозы, глюкометром для индивидуального использования. Изменения подготовлены в целях реализации федпроекта «Здоровье для каждого», который входит в нацпроект «Продолжительная и активная жизнь», говорится в пояснительной записке к документу. В числе целевых показателей федпроекта: организация 484 центров здоровья, открытие свыше 4 тыс. кабинетов медицинской профилактики. Проблематика, связанная с телемедицинской помощью и соответствующими технологиями, будет обсуждаться на площадке «ИТМ Петербург». 4 июня запланирована отдельная сессия, посвященная этой теме.

Использование LLM для интерпретации ЭМК со стрельбой по воробьям из пушки сравнил директор по развитию платформы прогнозной аналитики Webiomed, эксперт по искусственному интеллекту ЦНИИОИЗ Минздрава России Александр Гусев, выступая в рамках конференции ИТМ ИИ. Он поделился опытом своей компании, на основании которого был сделан такой вывод. “Наша команда разрабатывает платформу прогнозной аналитики WebioMed. Задача очень простая - анализ электронных медицинских карт с помощью технологии ИИ для того, чтобы выявлять пациентов высокого риска, пациентов с пропущенными заболеваниями. Оценку риска мы делаем для каждой нозологической группы отдельно, в том числе наркологических”, - рассказал Гусев. В прошлом году компания получила от нескольких субъектов критику, которая сводилась к следующему: текущие на тот момент алгоритмы анализа и выявления пациентов высокого риска находили меньше таких пациентов, чем популяционно ожидалось. Возник вопрос: почему так? Как оцениваются наркологические риски? Если пациент регулярно попадает в медорганизацию в состоянии алкогольного опьянения, или врач видит признаки, например, злоупотребления алкоголем, этого достаточно. Но извлечение этих признаков из ЭМК является довольно сложной технической задачей, заявил эксперт. Слова “злоупотребление алкоголем” крайне редко пишут в карте. Итог: на Ямале главный врач заглянула в свою ЭМК, нажала подсказку в СППВР и получила ответ, что у нее признаки злоупотребления алкоголем, хотя она ведет ЗОЖ. Команда Webiomed тщательно проанализировала ситуацию, провела исследование и сделала вывод: нужно крайне аккуратно обращаться с LLM. ”Строго говоря, LLM не интерпретирует текст; она его генерирует. То есть эта модель учится не для того, чтобы все время повышать точность анализа. А для того, чтобы как можно лучше вас обманывать. Они будут создавать ответ так, чтобы вы не видели разницу между вашим ответом и ее ответом, а задача в медицине состоит не в этом”, - резюмировал Гусев. По его словам, чтобы модель можно было потом применять в реальной клинической практике, нужно тщательно работать с настройками, настраивать температуру, управлять коридором контекста. И на это требуются часы, экспертные знания, что обходится недешево. “LLM действительно перевернет нашу отрасль, но в ней много рисков. Так что мы для себя решили, что не надо из пушки стрелять по воробьям, и пока свернули тему, связанную с использованием LLM в интерпретации ЭМК”, - подытожил Гусев.

LLM-агенты будут активно развиваться в здравоохранении в текущем году. Такой прогноз прозвучал в рамках конференции ИТМ ИИ, где перспективам промышленного использования и внедрения технологии больших языковых моделей (LLM) в медицине была посвящена отдельная секция. “Несмотря на то, что многие врачи пользуются LLM, до сих пор, к сожалению, нет ни одного решения, которое было бы зарегистрировано в настоящее время в FDA, - обратил внимание участников конференции модератор секции, заместитель директора Института цифровой медицины Сеченовского университета Эдуард Фартушный. - Нет ни одного решения, которое было бы зарегистрировано в Европейской комиссии или было бы подано на регистрацию в Росздравнадзор”. По его словам, все модели, которые в текущий момент востребованы специалистами здравоохранения, носят скорее исследовательский характер. Эксперт коснулся ограничений, которые существуют для использования данной технологии. “Какие, на наш взгляд, направления и возможные варианты использования больших языковых моделей в отрасли? Конечно, традиционная задача диагностики, классификации заболеваний, извлечения/анализа медицинских записей и консультирование пациентов с использованием LLM, - перечислил Фартушный. - Можно делать чат-боты, которые будут консультировать пациентов. Отдельное направление - медицинские агенты и ассистенты, которые, на мой взгляд, будут активно развиваться в 2025 году”.

1,7 млрд медицинских документов было зарегистрировано в 2024 году, сообщил в ходе пленарного заседания ИТМ ИИ заместитель министра здравоохранения РФ Вадим Ваньков. “Текущий этап - переход от количества в качество, чтобы содержащаяся в электронных медицинских документах информация была полноценной, достоверной, актуальной”, - подчеркнул зам. министра. В конце прошлого года Минздрав "сделал серьезный шаг: перешел на витрины данных по электронным медицинским документам, уже 20 видов из них представлены в личных кабинетах россиян", продолжил Ваньков. “Подчеркну, самым важным валидатором соответствия этих данных, мы считаем, нашего пациента, нашего гражданина. Этот тренд у нас будет продолжен: увеличение количества документов, которые размещаются в личных кабинетах граждан”, - заявил Ваньков. На сегодня в России зарегистрировано 39 МИ с ИИ. Заместитель министра обратил особое внимание тех, кто планирует использование этих решений, особенно организаций, которые эксплуатируют информационные системы, являющиеся объектами критической информационной инфраструктуры, что с 1 января 2025 года запрещено использование иностранного ПО в соответствующих системах. “Отечественным является только то, которое зарегистрировано в соответствующем реестре. Исходя из этой логики, у нас таких МИ с ИИ на сегодня 28 (из 39 МИ с ИИ 6 продуктов отсутствуют в реестре российского ПО, а еще 5 - иностранные)”, - акцентировал Ваньков. На конец 2024 года в России обеспечено внедрение более 400 единиц МИ с ИИ. И сегодня на повестке дня вопрос эффективности их использования. “Масштабирование лучших практик - ключевая история 2025 года. Понятно, что внедрение в разных регионах происходит совершенно по-разному, и наша задача как раз помочь тем, кто пока не очень справился”, - сказал зам. министра.

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова Минздрава России и компания «К-Скай», разработчик платформы прогнозной аналитики Webiomed, приступили к проведению совместной научно-исследовательской работы, направленной на создание новых продуктов и сервисов в области ИИ в медицине. Об этом на площадке ИТМ ИИ рассказала главный внештатный специалист Минздрава РФ по информационным системам в здравоохранении, руководитель Института цифровой трансформации медицины (ИЦТМ) Татьяна Зарубина. Базой для совместных продуктов станет «Унифицированная национальная медицинская номенклатура» (УНМН), созданная Институтом цифровой трансформации медицины. Это онтологическая база данных, включающая сведения из отечественных и переведенных на русский язык метатезаурусов (около 4,5 млн. медицинских терминов из более чем 100 различных справочников), работа над которой стартовала три года назад. “Началась совместная работа с фирмами, которые занимаются внедрением в стране разных систем, в том числе систем поддержки принятия врачебных решений. Мы это очень приветствуем, - прокомментировала Татьяна Васильевна. - С Webiomed мы работаем над рядом компонентов для СППВР, включая получение врачом контекстно-зависимых справок по выполнению требований клинических рекомендаций”. По словам Зарубиной, в перспективе самой главной задачей является разработка одноплатформенных систем поддержки принятия врачебных решений.