Лабораторный помощник. В чём польза ИИ для медицинской диагностики
Искусственный интеллект и большие данные в лабораторной практике не фантастика, а стремительно меняющаяся реальность. Информационные модели внедряют не только глобальные корпорации, но и небольшие компании. Их главная цель — повысить качество и доступность диагностики, а значит, и лечения.
Сегодня искусственный интеллект уже активно применяется там, где объемы данных велики, а человеческий ресурс ограничен, то есть в морфологической и цитологической диагностике, при анализе изображений, автоматической сортировке отклонений, а также в предиктивной аналитике.
«Современные нейросетевые технологии распознают типы клеток в мазках крови, костного мозга, микробиологических и цитологических образцах», — рассказывает Максим Захаренко, СЕО компании «Облакотека». По его словам, при классификации клеток или выявлении признаков заболеваний, например онкологии, алгоритмы показывают точность до 95–97%.
«ИИ эффективен при анализе лабораторных данных при большом количестве пациентов. Так, в условиях пандемии COVID-19, когда нагрузка на лаборатории резко возросла, ИИ-системы помогали выявлять аномалии и ускоряли сортировку результатов, в том числе при массовом ПЦР-тестировании», — вспоминает основатель компании Netrack Алексей Рубаков.
Кроме того, ИИ-технологии применяются для разработки персонализированных методов лечения, и это особенно важно для кардиологии и онкологии.
«Особенно эффективен ИИ в морфологической диагностике и предиктивной аналитике. Но я не устаю повторять, что искусственный интеллект не заменяет врача, а усиливает его возможности. Это цифровой ассистент, который берет на себя рутинные операции, позволяя специалисту сосредоточиться на принятии клинических решений», — говорит Андрей Варивода, председатель совета директоров ГК «ДИАКОН», сопредседатель комитета Федерации лабораторной медицины по инновациям, эксперт «МедТех Лаборатории».
Интервью Андрея Вариводы «Новому проспекту», где он рассказал о переходе на технологический суверенитет в лабораторной диагностике, о создании первого в России производства контрольных материалов и о проблеме дефицита кадров в российской промышленности, можно прочитать здесь.
Баллы для эмбрионов
Искусственный интеллект нашел применение в медицинских центрах. Например, в клинике ЭКО и репродукции «Эмбрио» с 2022 года модулем ИИ оснащен инкубатор для культивирования эмбрионов.
«В этом инкубаторе ведется непрерывная высококачественная фиксация развития эмбрионов с помощью системы time-lapse. Затем ИИ анализирует запись по тысячам параметров и присваивает оценку каждому эмбриону по 10-балльной шкале. Чем выше балл, тем выше потенциал эмбриона к имплантации», — объясняет заместитель директора по развитию клиники «Эмбрио» Анна Морозова. Но, по ее словам, модуль ИИ выполняет вспомогательную функцию, не заменяя работу эмбриолога, а дополняя ее.
Без повторного визита
Нейросети также используются в лабораторной диагностике для повышения уровня сервиса. «Например, в компании Lab4U более 30% интерпретаций лабораторных исследований выполняют с использованием ИИ. Это позволяет пациентам получать предварительную оценку анализов и рекомендации без необходимости повторного визита в медцентр», — рассказывает медицинский консультант лаборатории Lab4U Екатерина Гергесова.
Использование ИИ не только ускоряет процесс диагностики, но и повышает вовлеченность пациентов, которые чаще заказывают дополнительные исследования без необходимости повторного посещения клиник.
В рамках одного из проектов Lab4U ИИ анализирует данные пациентов, включая результаты анализов и анкеты, чтобы дать персонализированные рекомендации по обследованиям, питанию и образу жизни. «Это позволяет не только улучшить качество медицинских услуг, но и интегрировать такие решения в страховые и wellness-программы», — отмечает Екатерина Гергесова.
А у международной медицинской лаборатории «Хеликс» действует мобильное приложение Helix Express для бесконтактной сдачи анализов. В него интегрирован умный помощник, который в диалоге с клиентом может порекомендовать необходимые анализы, интерпретировать их результаты и подобрать чекап, а также распознать врачебные назначения.
Кроме того, лабораторные службы используют ИИ для управления операционными процессами и снижения рисков ошибок. ИИ также помогает спрогнозировать потребности компании в расходных материалах, отслеживании перегруженности медцентров и так далее.
Жесткая регуляторика и большие деньги
Но есть проблема: только 10–15% от всех разрабатываемых в последние 5 лет решений, использующих ИИ для медицины, дошли до стадии практического внедрения.
Причин несколько. В первую очередь это значительные инвестиционные вложения. «Разработка решений на основе ИИ возможна только при наличии серьезной IТ-инфраструктуры в организации. Даже при внутренней разработке требуются существенные вложения, не говоря уже о необходимости перестройки бизнес-процессов. Компании к этому не всегда готовы», — поясняет медицинский директор международной медицинской лаборатории «Хеликс» Дмитрий Денисов.
Вторая причина, тормозящая внедрение ИИ, — это жесткие регуляторные требования к его использованию. «Для внедрения таких решений необходимо получить регистрационное удостоверение на программное обеспечение. Это похоже на процесс регистрации медизделия и требует значительных ресурсов. Продукт должен соответствовать множеству требований, а его безопасность должна быть доказана в ходе клинических испытаний», — добавляет Дмитрий Денисов.
«Сложности с инвестициями и с регуляторными процедурами возникают. Но эти препятствия временны. Главное сейчас не гнаться за технологическими новинками, а внедрять решения с доказанной клинической эффективностью. Будущее лабораторной медицины за персонализированной диагностикой, где ИИ анализирует не только текущие показатели, но и генетические, поведенческие факторы пациента», — добавляет Андрей Варивода.
Ассистент для врача
Но специалисты уверены, что использование ИИ в лабораториях будет расширяться. «Обработка больших данных с помощью ИИ становится стандартом новой лабораторной медицины. Ведь главный ресурс современной лаборатории — данные, объем которых удваивается каждые 2–3 года. Ни один человек не способен эффективно работать с таким объемом информации без помощи автоматизации и ИИ», — уверен Алексей Рубаков.
Разумеется, ИИ не заменит врача и лаборанта. Он работает как цифровой ассистент: помогает ускорить рутину, снизить вероятность ошибок, а в будущем позволит выстраивать персонализированную диагностику, где алгоритмы будут учитывать не только текущие анализы, но и генетические, поведенческие и клинические данные пациента, говорят эксперты.
«Системы с внедрением ИИ будут востребованы в том числе из-за нарастающего дефицита медицинских специалистов», — прогнозирует Екатерина Гергесова.
«ИИ не самостоятельная система, а мощный инструмент, который помогает специалистам работать быстрее и точнее. Будущее цифровизации лабораторной диагностики — это не замена человеческого опыта, а его дополнение с использованием технологий, которые помогают улучшать результат и сокращать время на постановку точного диагноза», — говорит Максим Захаренко.
«Успех ИИ в лабораторных службах определит не технологический ажиотаж, а доказанная практическая польза: улучшение диагностики, оптимизация лечения и снижение нагрузки на врачей. Для этого необходима тщательная оценка как с точки зрения клинической надежности, так и экономической целесообразности», — заключает Дмитрий Денисов.
