В борьбе с пандемией самарские медики используют искусственный интеллект

Современная медицина — одна из самых благодатных сфер практического применения искусственного интеллекта (ИИ). Под ним обычно понимают совокупность алгоритмов и реализующих их компьютерных программ, которые способны, во-первых, воспроизводить некоторые (преимущественно рутинные) функции того или иного специалиста, а во-вторых, совершенствоваться (обучаться), используя информацию, получаемую в процессе выполнения этих функций. Таким образом, ИИ не заменяет врача, а расширяет его возможности за счет автоматического анализа больших объемов медицинских данных. Применение ИИ для диагностики и реабилитации — главное направление исследований Института инновационного развития Самарского государственного медицинского университета.

«Мы разрабатываем и внедряем новейшие технологии лечения заболеваний и обучения врачей, — рассказывает директор института Сергей Чаплыгин. — Наша деятельность выстроена по принципу «от идеи до серии», а реализовывать проекты нам помогают инфраструктурные подразделения Института — Центр прорывных исследований «IT-медицина», технопарк, Лидирующий исследовательский центр технологий дополненной и виртуальной реальности и стартап-центр. Вместе с научным сообществом вуза работают практикующие врачи, IT-специалисты, инженеры-конструкторы и маркетологи».

— Сергей Сергеевич, на какой программно-алгоритмической платформе строятся ваши проекты?

— За основу мы берем группы алгоритмов искусственного интеллекта, коих в мире разработано десятка полтора. А их адаптация и настройка выполняются нашими сотрудниками — специалистами по информационным технологиям в контакте с медиками экспертного уровня, которые по томограмме легких пациента могут не только определить, есть у него ковид или нет, но и указать области патологических изменений.

Рассмотрев тысячи таких томограмм, мы можем научить нейросеть распознавать такие области и создать таким образом систему поддержки принятия решений врачом. Таков сегодня основной путь внедрения ИИ в медицинскую практику, поскольку самообучаемые алгоритмы ИИ в России пока не применяются.

— Регулирующие органы с понятной настороженностью подходят к инновациям в лечебной практике, ссылаясь на необходимость проведения клинических и прочих испытаний. Но ведь для врача ИИ — не более чем советник, а без достаточно подробных личных данных пациентов ИИ просто не может работать. Так стоит ли рассматривать ИИ как обычное медицинское изделие?

— Тут действительно нужно получать регистрацию в качестве медицинского средства. Для этого нужно гарантировать, что рекомендации нейросети корректны и что они воспроизводятся в лечебно-диагностической практике. А сколько изображений (в частности, томограмм и рентгеновских снимков) для полного обучения нейросети нужно будет использовать, сказать пока трудно.

Сейчас при Росздравнадзоре создана рабочая группа, разрабатывающая предложения по упрощению процедуры лицензирования лекарственных средств. В целом отмечается движение контролирующих органов навстречу производителям.

— И в чем вы видите выход?

— Мы можем строить алгоритмы и программировать их, но решение должен принимать врач, который должен быть уверен, что нейросеть предлагает ему корректное решение, которому можно доверять. Опытный врач может скорректировать рекомендацию нейросети. А что делать менее опытному? Принимать советы нейросети за истину?

В медицине лучше перестраховаться, чем пропустить заболевание. Пока мы гарантируем достоверность вывода, который делает нейросеть, на 90-91%, а надо выйти хотя бы на 95%. Только тогда мы сможем рекомендовать и продавать наш продукт медицинским учреждениям.

С алгоритмами проблем нет (у нас, например, есть модуль, который точно рассчитывает объем поражения легких при ковиде). Такой модуль уже используется в самарских больницах при интерпретации результатов КТ.

Есть также модуль по маммографии: снимки, размеченные опытным врачом (он выделял патологии), мы использовали для настройки нейросети так, чтобы она автоматически распознавала эти патологические объемные изменения. Данную тематику мы ведем с 2014 г. и подобные изменения умеем выделять практически безошибочно. Более того, с 2019 г. такими системами оснащены клиники нашего медуниверситета.

— Что ИИ дает практикующему врачу?

— Сегодняшняя роль ИИ — освобождение врача от рутинных операций, чтобы он смог уделять больше внимания собственно лечению. Врач, который несет личную ответственность за больного, не согласится, чтобы решение за него принимал ИИ. И в этом есть сложность.

Но с помощью ИИ врач может по снимку быстро и достаточно точно определить объем поражения органа. Другой пример. При массовых обследованиях врачу приходится отсматривать десятки и сотни снимков, а это утомительно: у него, что называется, замыливается глаз, и он может пропустить патологию. В этой ситуации ИИ может оказать ему большую помощь в качестве ассистента.

— А каковы успехи у ваших коллег?

— В России использованием ИИ в медицине занимаются еще в нескольких исследовательских центрах, в том числе в Сколково. Но пока там тоже не готовы продвигать свои результаты в лечебную практику: у них, как и у нас, нет полной готовности к сертификации.

Надо сказать, что за последние полгода (а мы занимаемся ИИ около двух лет) в процедуре сертификации произошло много изменений, направленных на ее ускорение, чтобы в борьбе с пандемией у врача появился еще один инструмент. Для его использования созданы региональные и общероссийские архивы медицинских изображений.

— Занимаетесь ли вы продажами своих разработок?

— Наша система Autoplan обрабатывает любые рентгенологические изображения. У нас есть подразделение, которое занимается продажами: что-то продаем сами, что-то — по лицензионным соглашениям о продаже прав, есть дистрибьюторы. У нас сформированы все компоненты процесса продаж.

— Привлекают ли ваши контрагенты те бюджетные средства, на которые финансируется наше здравоохранение?

— В рамках нацпроектов действительно предусмотрены закупки для медицинских нужд, но систем ИИ в этом перечне нет. Есть лишь отдельные решения, которые распространяются по всей стране за деньги из государственной казны. Это, например, унифицированная электронная карточка больного и архив изображений.

И пока наши разработки не войдут в стандарт, финансируемый из федерального бюджета, нам придется уговаривать медучреждения внедрять их на свой страх и риск.

— Когда системы, использующие ИИ, дойдут до поликлинического звена?

— Думаю, о полноценном внедрении можно будет говорить через два-три года. А вот телемедицина внедрится раньше: анализируя данные медицинских обследований, врач сможет ставить диагноз, назначать лечение или рекомендовать дополнительные обследования. Например, при стойкой гипертонии интересно проследить образ жизни пациента, в частности, его физическую активность, чтобы найти причины повышения давления. Для этого нужен всего лишь мобильник или фитнес-браслет.

— Насколько тот интерфейс, которым оснащены ваши программные продукты, понятен рядовому врачу?

— Работа с ними понятна любому практикующему врачу. Сейчас мы их учим в массовом масштабе. Они, к примеру, должны уметь вести электронную медкарту больного.

— Чем отличаются зарубежные системы поддержки принятия врачебных решений от ваших разработок?

— Идеологически — ничем, разница в частностях, например, в критериях постановки диагноза или выбора метода лечения.