Так ChatGPT-4o визуализирует взаимодействие ИИ с человеком в области медицины
Искусственный интеллект в медицине уже давно перестал быть футуристической концепцией, его применяют во многих государственных и частных клиниках. Он помогает назначать лекарства, диагностировать патологии и общаться с пациентами. Не за горами время, когда ИИ сможет работать самостоятельно.
Врачи начали активно применять искусственный интеллект 5 лет назад. Сейчас, по данным Национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве РФ, 36,4% медицинских организаций в стране уже используют его в своей деятельности, а 20,6% планируют внедрение в ближайшее время.
По данным Webiomed, на российском рынке работает свыше 60 компаний, предлагающих различные ИИ-системы для медицины и здравоохранения. Росздравнадзор выдал 32 регистрационных удостоверения на медицинские изделия, работающие с применением технологий ИИ, причем 26 из них — на отечественные разработки.
Львиная доля решений — в сфере анализа медицинских изображений.
«Аналогичный тренд мы видим практически во всех других странах мира. Вместе с этим имеются и продукты для поддержки принятия врачебных решений и анализа электронных медицинских карт, системы для обработки данных ЭКГ и видеоизображений, решения для call-центров, распознавания речи и т. д.», — отмечает Александр Гусев, директор по развитию Webiomed.
Как это работает
Люди, которые представляют искусственный интеллект как человекообразного робота со скальпелем, возможно, будут разочарованы. Современные системы машинного обучения без проблем умещаются в ноутбуке и совсем не похожи на человека в белом халате.
Процесс создания программы для диагностики начинается с обучения. Нейросеть получает миллионы рентгеновских снимков, МРТ или записей с приема врача, то есть самых обычных данных, с какими работают врачи в больницах и поликлиниках. Разумеется, всё полностью обезличено. Медики отмечают на них патологии — там, где они есть.
На этих данных система учится распознавать, как выглядят проявления той или иной болезни. На снимках она ищет подозрительные затемнения и точки. После этого программа проходит экзамен: ей дают новые изображения, и нейросеть должна найти патологии и описать их. Если результаты хорошие, инструмент еще дорабатывают и улучшают, и только после этого внедряют в медицинскую практику.
В больнице или поликлинике ИИ не заменяет врача, а действует как вспомогательный инструмент. Программа сравнивает снимки пациентов с эталонными образцами и описывает выявленные патологии, а на изображении выделяет области, на которые надо обратить внимание. Такое взаимодействие повышает точность диагностики и сокращает время, необходимое для постановки диагноза.
От гриппа до аппендицита
Цифровой помощник врача «ТОП-3», разработанный компанией «СберМедИИ», Лабораторией ИИ «Сбера» при участии правительства Москвы, определяет 95% самых распространенных заболеваний — от бронхита и пневмонии до аппендицита и инфаркта. Специалисты обучили его на обезличенных данных 4 млн приемов, а в процессе работы дообучили еще на 12 млн медицинских записей.
«На первичном приеме терапевт вносит в протокол осмотра жалобы пациента, искусственный интеллект анализирует их и предлагает три наиболее вероятных предварительных диагноза. Врач может выбрать один из предложенных диагнозов или поставить собственный. Конечное решение по дообследованию и дальнейшему лечению пациентов всегда остается за специалистом», — рассказала «Новому проспекту» Елена Соколова, директор департамента по продуктам «СберМедИИ».
Сейчас «ТОП-3» используется во всех взрослых столичных поликлиниках. Цифровой помощник делает процесс постановки диагноза более эффективным, снижает нагрузку на врача и повышает качество медицинской помощи. За 3 года он помог московским врачам поставить более 14 млн предварительных диагнозов. Кроме Москвы, его применяют еще в восьми регионах РФ.
В портфеле компании также есть сервисы визуальной диагностики. Например, «КТ головного мозга», «КТ грудной клетки», «Маммография» помогают врачам быстро и эффективно диагностировать патологию, выявить заболевание на ранней стадии и оперативно приступить к лечению.
22 в одном
Программы на базе нейросети, созданные компанией «АЙРА-Лабс», анализируют патологии в различных системах организма: дыхательной, сердечно-сосудистой, скелетно-мышечной, а также в органах брюшной полости.
«Наш ИИ позволяет на одном снимке определить сразу 22 патологии, разметить и описать их. Всё это проходит за 1-2 минуты. При традиционных методах диагностики врач в среднем описывает одну-три патологии на снимке и тратит на это гораздо больше времени», — рассказывает Вильгельм Вольман, руководитель отдела развития IRA-Labs.
История этой разработки началась во времена пандемии. Специалисты создали ее в помощь врачам для чтения многочисленных КТ. Постепенно обучали ИИ определять и другие патологии, и теперь он может выявлять признаки рака легкого, остеопороза, эмфизему легких, риск ишемической болезни сердца и другие заболевания.
Такой инструмент помогает врачу не пропустить серьезные симптомы. Например, пациента направили на исследование для исключения коронавирусной пневмонии, а искусственный интеллект, проанализировав снимок, нашел дополнительно признаки эмфиземы легких, которая не была целью обследования.
«Таким образом, снижаем затраты за счет маршрутизации пациентов к профильным специалистам после КТ», — говорит Вильгельм Вольман. Разработка применяется в 105 государственных медицинских учреждениях Москвы.
Без сна и отдыха
Компания «Медрей» создала продукты на основе нейронных сетей для автоматического анализа синуситов, патологий легких на рентгенограммах, ранней диагностике рака предстательной железы. Сейчас разработка находится в стадии предварительных клинических испытаний.
«Основных преимуществ ИИ в диагностике два. Во-первых, уменьшение загрузки врачей при проведении скрининговых исследований: по сравнению с врачом ИИ не устает и не начинает к концу дня работать менее внимательно. Во-вторых, автоматизация рутинных операций: нейросеть быстро выполняет необходимые построения, от врача требуется только подтверждение, что позволяет быстрее описывать рентгеновские снимки», — говорит Елена Гордиенко, управляющий ООО «Медрей».
ИИ-решение позволяет в значительной степени автоматизировать такие скрининговые исследования, как флюорография, что снижает затраты и повышает эффективность использования времени врачей-рентгенологов.
«Мы занимаемся разработкой IT-решений для радиологии уже около 20 лет, а R&D подразделение, компания «Артвижн», сформировали чуть больше 2 лет назад, поэтому в сфере ИИ мы, можно сказать, стартап», — говорит Елена Гордиенко.
Системы уже работают в Москве в эксперименте по применению инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений. Планируется и применение автономного ИИ для сортировки исследований на норму и патологию.
Сам себе доктор
В настоящее время подавляющее большинство проектов построено по сценарию «второго мнения»: ИИ анализирует данные дополнительно, и, самое главное, его заключение вторично по отношению к мнению врача.
«В то время, когда ИИ-технологии только начинали проникать в практическое здравоохранение, это было разумно с точки зрения безопасности, поскольку самый главный принцип внедрения любой новой технологии в медицине — «не навреди», — отмечает Александр Гусев, директор по развитию Webiomed. — Однако сейчас такое положение вещей становится всё более и более архаичным. На рынке присутствует уже достаточное количество зрелых ИИ-продуктов. Отстроена работающая система государственного надзора за применяемыми в медицине ИИ-решениями. Современные методы машинного обучения позволяют создать надежные, высокоточные и главное — стабильно работающие продукты».
Когда же ИИ-доктора смогут работать самостоятельно? Первая в мире автономная ИИ-система появилась в 2022 году: ChestLink, созданный литовской компанией Oxipit, автоматически и автономно (без участия радиолога) оценивает рентгенологическое исследование грудной клетки. Массового внедрения и новых последователей еще не случилось, но обсуждения в профессиональной среде о замене участия человека-врача на ИИ-агентов ведутся с всё возрастающей активностью.
«Думаю, в течении 3-5 лет критическая масса сторонников такого подхода превысит скептиков, и мы начнем применять автономные ИИ-решения не только внутри лечебно-диагностических процессов, но за пределами медицинской организации — в качестве персональных медицинских помощников для пациентов», — делает прогноз Александр Гусев.
