Как искусственный интеллект стал частью российской медицины
Нейросети, чат-боты и искусственный интеллект проникают сегодня во все сферы жизни. Не стала исключением и медицина: совсем недавно ИИ начал, к примеру, в тестовом режиме устанавливая диагнозы пациент
ам в Московском Центре диагностики и телемедицины. «Ъ-Review» проанализировал какие системы ИИ сейчас используются в российской медицине, каковы их перспективы и заменит ли ИИ врача или станет его помощником.
Нейросетевые медработники
По данным портала Zdrav.Exper, объем российского рынка ИИ-решений для медицины по итогам 2023 г. достиг 12 млрд руб. В 2024 году реализуется более 75 различных проектов, связанных с разработкой и внедрением таких решений. При этом больше 40% IT-решений в медицине интегрируют технологии ИИ, в том числе больше 50 стартапов инновационного центра «Сколково», которые показывают ежегодный прирост финансовых показателей на 35%.
По данным Минздрава, более 448 млн руб. в расходах регионов в 2023 года пришлось на 106 закупленных изделий с ИИ. Большая часть закупок пришлась на вторую половину года, поэтому эксплуатацию начали только 58 регионов. При этом уже к концу года с помощью ИИ-решений успели проанализировать 22 млн медицинских записей. Инструменты используются разные, не только для диагностики: например, в 6 регионах с помощью ИИ заполняют документы голосовыми командами, а в 29 виртуальные ассистенты с ИИ помогают пациентам записаться к врачу.
В Москве поликлиники в 2023 года, по заявлению мэрии, начали использовать нейросеть, которая определя
ет патологии по сколиозу позвоночника, ишемическому инсульту, рассеянному склерозу, переломам ребёр, внутричерепным новообразованиям головного мозга, лор-заболевания и проблемам лимфатических узлов. С помощью ИИ удалось перевести на удаленную работу анализ КТ, МРТ, маммограмм и рентгенограмм пациентов московских поликлиник, что существенно ускорило первичную диагностику.
Медицинские учреждения начинают использовать и чат боты с ИИ. Один из них — GigaChat Сбера (доступен в веб-версии Telegram и ВКонтакте), который в феврале сдал экзамен по квалификации «врач-лечебник» на «4», его оценила комиссия из профессоров терапии, хирургии, акушерства и гинекологии Института медицинского образования НМИЦ им. В. А. Алмазова.
Директор центра индустрии здоровья Сергей Жданов говорит, что экзамен для ИИ очень важен: «Мы воспроизводим путь становления врача от студенческой скамьи до получения специализации и начала практической деятельности, поэтому получение квалификации «врача-лечебника» было одним из необходимых этапов. Мы готовим «цифрового коллегу» врача, поэтому он должен полностью соответствовать критериям, предъявляемым к действующим специалистам».
Систем от СберМедИИ «ТОП-3», MDDC и AIDA (AI Diagnostic Assistant) сейчас также используются в поликлиниках в Москве, Татарстане, Карачаево-Черкессии, Калининградской области и Ста
ропольском крае. «ТОП-3» устанавливаются на ПК врача и помогают ему в постановке предварительных диагнозов на основе текстовых жалоб, базируясь на международной классификации болезней. При этом «ТОП-3» предлагает 3 предварительных диагноза. Врач может выбрать один из них или поставить собственный. AIDA при повторном посещении пациентом врача анализирует все текстовые данные из ЭМК за последние 2 года. На основании этих данных модель помогает врачам в постановке заключительного диагноза из числа 95 наиболее встречающихся и значимых диагнозов, зачастую требующих диспансерного наблюдения. Как рассказал господин Жданов, при создании «ТОП-3» использовались записи с первичных приемов: сначала данные 4 млн приемов, затем алгоритм дообучали еще на 12 млн записей. Диагностический ассистент AIDA был обучен с учетом экспертизы московских врачей высочайшего уровня на беспрецедентно большом объёме данных – на записях о 30 млн визитов пациентов за два года.
Есть решения и для анализа медицинских изображений — «сервисы компьютерного зрения» (например, МРТ, рентгены, разные виды КТ, и др.), которые, как говорит Сергей Жданов, «анализируют медицинские изображения, в частности рентген и КТ-снимки. «Алгоритмы обучены на размеченных опытными рентгенологами снимках, они могут определять наличие патологии, на которую были обучены, выделять зону поражения цветным контуром и рассчитывать ее объем. По итогу интерпретации модель выдает врачу размеченный снимок и предварительное описание с обнаруженными находками. Врач верифицирует предварительное описание от ИИ и готовит финализированное рентгенологическое заключение»,— рассказывает господин Жданов.
Система «Удар» помогает врачам «Центральной клинической больницы» Новосибирска быстро решать вопросы г
оспитализации пациентов с инсультом: «Алгоритм выравнивает изображения головного мозга определяет наличие признаков инсульта на бесконтрастном КТ-исследовании, подсвечивает врачу патологичные участки цветным контуром, рассчитывает общий объем поражения головного мозга и составляет предварительное описание»,— рассказал господин Жданов.
Ассистенты науки
Решения ИИ используют в медицине не только для лечения, но и в научной деятельности. Так Сеченовский университет запустил собственную нейросеть Sechenov DataMed.AI для анализа научных публикаций, которая упрощает работу с большими объёмами данных при подготовке научных статей (это не единственное их решение в области ИИ). Она позволяет не только искать информацию из баз данных исследований, но и на основе ключевых слов группировать публикации по тематикам. Доверив эту работу ИИ, автор статьи значительно сокращает время на ее подготовку.
Sechenov DataMed.AI работает как веб-приложение с доступом по логину-паролю, содержит огромную базу медицинских публикаций буквально по всем темам. Как рассказал Ъ замдиректора Центра цифровой медицины Сеченовского университета Эдуард Фартушный, система работает по запросам на основе семантического поиска, что позволяет исследователю из всего массива публикаций найти именно те, которые посвящены интересующей его теме. При этом в отличие от популярных ИИ, Sechenov DataMed.AI не подвержен «галлюционированию», отмечает господин Фартушный: «ChatGPT, например, за счёт самообразования часто фантазирует и выдаёт текст, мало имеющий отношения к действительности. Для медицины это катастрофично». По его словам, доступ к решению для партнеров пока бесплатный, но в перспективе планируется «переводить систему для специалистов на платную основу с расширением функций».
Sechenov DataMed.AI способен не только ускорять поиск, но и писать тексты: уже сейчас тестируется возможность написания учебных пособий. Для этого есть функция «суммаризация», с помощью которой по генеративной модели система пишет нужные тексты. «На написание одного учебника ей нужно всего 18 секунд!» — говорит Эдуард Фартушный.
Есть еще ИИ платформа для решения задач органической и медицинской химии. Ее создала компания «Синтелли». Программный комплекс хемоинформатики может применяться в фармацевтике, косметической и химической промышленности, в сфере защиты интеллектуальной собственности, патентного поиска и регуляторной деятельности. В базе комплекса содержатся данные о 155 млн молекул со встроенными модулями для прогнозирования физико-химических, биологических, экологических свойств, токсичности веществ, и т.д. Общая стоимость проекта составила 60,35 мл руб., из которых 47,68 млн было получено по гранту Российского фонда развития информационных технологий в рамках проекта «Цифровая экономика России». Как рассказала исполнительный директор «Синтелли» Алина Мухамеджанова, решением пользуются уже больше 1,2 тыс. пользователей, среди которых Роспатент, КФУ, «Артген Биотех», «ИНФАМЕД К», «СПЛАТ».
По словам основателя «Синтелли» Максима Фёдорова, их комплекс решает несколько задач: отбор данных под конкретную задачу исследователя (ежегодно синтезируется порядка 10 млн новых молекул, эту информацию ИИ обрабатывает на порядок быстрее человека), полная или частичная замена экспериментальных исследований новых молекул. «Это важно потому, что синтез молекулы — только небольшая часть задачи. Важно понять ее физилогическую активность, токсикологические и физико-химические свойства»,— говорит господин Фёдоров.
Сложности и перспективы
В то же время не всё идёт гладко идет в сфере развитии ИИ в медицине: к примеру, Росздравнадзор в ноябре 2023 году приостановил использование медицинской системы Botkin.AI с ИИ из-за угрозы причинения вреда жизни и здоровью людей. Решение основано на том, что конечный продукт отличается от представленного при госрегистрации. Специалисты ведомства проанализировали программу и решили, что она опасна, после чего запустили внеплановую проверку. Ее результаты не были представлены.
Сергей Жданов отметил, что современные ИИ созданы в помощь врачам, а не для их замены: «Врач продолжит принимать ключевые решения, а GigaChat в самом скором времени станет мощным инструментом для повышения эффективности и качества оказания медицинской помощи».
Эдуард Фартушный считает, что ИИ уже заменяет врачей при обработке медицинских изображений, причем делает это быстрее и лучше: «А при доступе к полной истории болезни пациента ИИ сможет точно прогнозировать её развитие и давать правильные рекомендации по лечению. Врачу останется только принять решение на основании своего опыта и знаний».
Господин Фёдоров в свою очередь говорит, что считать существующие решения полноценной заменой врачей и учёных рано: «Любая программа на основе ИИ сейчас только подсказывает по принципу светофора: зелёный — можно работать, жёлтый — рискованно, красный — не надо работать. Это подсказчик, который помогает минимизировать риски и сократить время для принятия решений». Так же дело обстоит и в медицине, уточняет он: ИИ снимает много рутинной работы со специалистов, но не может их заменить.
Этот текст — часть нового проекта ИД «Коммерсантъ», посвященного трендам бизнеса и финансового рынка. Еще больше лонгридов с анализом ключевых отраслей российской экономики, экспертных интервью и авторских колонок — на странице Review.
Хорен Григорьян