Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»
Сбер активно участвует в цифровизации регионов и развивает направление высокотехнологичных сервисов для здравоохранения, в том числе с использованием искусственного интеллекта.
Многие ИИ-решения уже помогают врачам в медицинских организациях субъектов РФ. О разработке и внедрении таких сервисов мы поговорили с генеральным директором СберМедИИ Дмитрием Домаревым.
— Как и когда люди поняли, что без ИИ в медицине не обойтись и начали применять его в этой сфере? Какими были первые кейсы применения ИИ в медицине?
— Искусственный интеллект сегодня активно используется в различных сферах нашей жизни, и здравоохранение не является исключением. Больше 50 лет назад Уильям Шварц опубликовал статью в New England Journal of Medicine, в которой говорил, что в будущем компьютеры и врачи будут «часто вступать в диалог, компьютер станет следить за анамнезом, клиническими, лабораторными и прочими данными, обращая внимание врача на патологические изменения и подсказывая варианты возможных диагнозов, а также эффективного и безопасного лечения». Идее применения передовых технологий в медицине уже не одно десятилетие, но только в последние годы мы видим, что алгоритмы становятся помощниками и профессиональным инструментом в руках врачей.
Широкое распространение ИИ получил в диагностике заболеваний. Одними из первых инструментов стали симптом-чекеры — они учитывали только симптомы и долгое время не давали точных результатов. Сегодня текстовые модели опираются не только на перечень симптомов и жалоб пациентов, но и анализируют анамнез, результаты исследований, предлагая релевантные предварительные или окончательные диагнозы.
Например, наш цифровой помощник врача «ТОП-3», предлагает врачу три наиболее вероятных предварительных диагноза, а диагностический ассистент AIDA (AI Diagnostic Assistant) — изучает электронную медицинскую карту пациента за два года и обеспечивает врачу независимое второе мнение в постановке заключительного диагноза.
Большие успехи у ИИ и в визуальной диагностике. Огромный плюс сервисов на базе ИИ в том, что они позволяют оперативно получить второе мнение, просчитывают объемы патологий и готовят предварительное описание, сокращая время на интерпретацию исследований. Алгоритмы сегодня быстро обнаруживают изменения, связанные с острыми нарушениями мозгового кровообращения, ранние признаки болезни Альцгеймера
В онкологии ИИ успешно определяет поражение кожи, морфологию опухолей в микроскопических препаратах. Сервис «КТ головного мозга» по снимкам компьютерной томографии «видит» наличие признаков ишемического инсульта и геморрагического кровоизлияния. Алгоритм проходил пилотное тестирование в Москве — в рамках московского эксперимента, в Тюменской областной клинической больнице №2, в Хабаровской больнице ККБ №2.
В Приморском крае и в Новосибирской области сервис использовался в рамках работы комплексного решения — Центра управления госпитализацией пациентов с подозрением на инсульт с применением ИИ («УДАР»). Использование ИИ не только ускоряет диагностику, но и помогает врачам даже в труднодоступных районах эффективно оказывать помощь пациентам с инсультами, что снижает смертность и повышает шансы на успешную реабилитацию.
— Насколько я понимаю, сейчас ИИ во врачебной практике применяется исключительно как сервис второго мнения, то есть многое до сих пор зависит от человека. Есть ли примеры, когда ИИ в медицине что-то решает без участия человека или это пока далёкое будущее?
— Конечное решение по постановке диагноза и назначению лечения принимает только врач, технологии помогают, избавляют от рутинных повторяющихся задач и оптимизируют процессы. В здравоохранении риски велики, поэтому искусственный интеллект здесь — это инструмент, технология, которая работает в связке с экспертизой и опытом врача.
При этом использование возможностей искусственного интеллекта даёт значимый эффект, ускоряет и повышает качество диагностики. Благодаря использованию сервисов удаётся снизить нагрузку на медицинских работников, вероятность диагностических ошибок. Но все эти преимущества достигаются исключительно в руках врачей, которые проверяют алгоритмы и принимают окончательное решение.
Если говорить о примерах, когда ИИ может действовать самостоятельно, приведу два. В конце 2017 года FDA впервые в истории одобрила к применению алгоритм ИИ, который помогает пользователям самостоятельно устанавливать диагноз. Это устройство KardiaBand от компании AliveCor, которое предупреждает пользователей о возможной фибрилляции предсердий.
В 2022 году сервис ChestLink стартапа Oxipit получил разрешение CE Mark. Это первый случай, когда алгоритму доверили проводить медицинскую диагностическую оценку автономно. ChestLink анализирует рентгенограммы грудной клетки и в случае нормы самостоятельно формирует протокол исследования, перенаправляя рентгенологу только те изображения, где подозревает патологические изменения.
Подобные практики встречаются всё чаще, когда с помощью ИИ оптимизируют процессы, снижают нагрузку на врачей, при этом сохраняя качество диагностики и не подвергая риску человека. Благодаря интеграции ИИ у врача появляется больше времени на анализ наиболее сложных диагностических случаев. Мы накопили достаточно кейсов, когда наш алгоритм «КТ головного мозга» помогал врачам оперативно диагностировать острое нарушение мозгового кровообращения, выбрать правильную тактику лечения и спасти жизнь пациенту.
Например, благодаря работе Центра управления госпитализацией пациентов с подозрением на инсульт («УДАР»), в котором врачи используют этот сервис, региональному сосудистому центру «Центральная клиническая больница» Новосибирской области удалось продемонстрировать один из самых низких показателей летальности в регионе – 9%, годом ранее показатель составлял 18,6%. В Приморском крае смертность от ишемического инсульта сократилась на 28% с момента внедрения новых методов диагностики и лечения с использованием искусственного интеллекта (с 2021 года по сравнению с 2023 годом на 100 000 населения).
— Современные методы обработки информации, в том числе с применением ИИ, позволяют решать весьма сложные задачи, вплоть до распознавания патологий на снимках, анализа истории болезни и так далее. Но что делать с медицинскими справками и текстами? ИИ когда-то научится распознавать знаменитый почерк врача?
Кстати, мало кто знает, что в течение многих лет изучение выдающейся личности императора Петра I сдерживалось медленными темпами публикации его рукописного наследия. Одной из причин огромной трудоёмкости этой работы является неразборчивый почерк императора. Чтобы ускорить введение петровских рукописей в научный и общественный оборот, Российское историческое общество и Сбер инициировали проект «Digital Пётр», направленный на расшифровку автографов правителя при помощи новейших информационных технологий.
— Вопрос с оцифровкой рукописных медицинских документов давно волнует пациентов. В этом направлении предприняты попытки изменить ситуацию с помощью искусственного интеллекта. Сейчас в мире различными компаниями ведутся проекты по обучению нейросетей распознаванию почерка врачей, но пока рано говорить о каком-то готовом решении.
В нашей стране в рамках цифровизации врачи вносят данные в электронную карту пациента. И в этом случае для удобства врача может использоваться продукт нашего партнера — группы компаний ЦРТ – Voice2Med, который помогает преобразовать голос врача в текст. Сейчас это решение используется в 69 регионах страны для заполнения медицинской документации. Поэтому мы считаем, что задача по распознаванию почерка врача совсем скоро станет неактуальна.
— В каких направлениях медицины ИИ сегодня применяется наиболее широко в России и какие направления пока ещё являются догоняющими?
— В России активно развиваются ИИ-сервисы, анализирующие текстовые и визуальные данные, алгоритмы активно пилотируются и внедряются в ежедневную практику врачей. Если говорить о том, что ещё предстоит сделать, то мы движемся по треку создания сервисов по обработке больших массивов текстовых данных не только для ранней выявляемости заболеваний, но и для предиктивного анализа и прогнозирования развития серьёзных заболеваний в перспективе нескольких лет.
Важно отметить, что в технологиях произошла революция с появлением LLM (Large Language Models – большие языковые модели). Эти модели позволяют решать многие задачи на уровне человека, поэтому с точки зрения практической ценности как для людей, так и для здравоохранения, LLM могут иметь колоссальное значение. Есть русскоязычный лидерборд MedBench для медицинских задач. На этом примере можно увидеть, как развивается технология с применением GigaChat от Сбера.
Так, GigaChat стал одной из первых в мире нейросетевых моделей, сдавшей экзамен высшего медицинского учреждения по направлению подготовки «Лечебное дело», необходимый для получения квалификации «врач-лечебник»
Как и любой студент, окончивший 6 курсов медицинского вуза по федеральному государственному образовательному стандарту, искусственный интеллект Сбера прошёл тестирование и ответил на вопросы билета. Итоговая оценка — 4.
Экзамен принимала комиссия из профессоров терапии, хирургии, акушерства и гинекологии Института медицинского образования НМИЦ им. В. А. Алмазова. Также GigaChat прошёл тестирование из 100 вопросов. Он набрал 82% при пороге прохождения 70%.
— Медицина — крайне важное для государства направление. Как происходит сегодня взаимодействие с государством в этой области? Есть ли, как говорят сейчас, мэтч?
— Сегодня в России ведётся активная работа по интеграции медицинских изделий, решений с технологиями искусственного интеллекта в здравоохранение. Минздрав поставил задачу регионам внедрить не менее трёх таких медизделий в 2024 году.
Мы сосредоточены на том, чтобы показывать практическую ценность от использования ИИ-решений, создаём и совершенствуем свои продукты в тесном взаимодействии с врачами-экспертами и представителями сферы здравоохранения. Цифровой помощник врача «ТОП-3», созданный Правительством Москвы, Лабораторией искусственного интеллекта Сбербанка и СберМедИИ, уже 4 года используется во всех взрослых поликлиниках столицы.
С его помощью московские врачи поставили 14,4 миллионов предварительных диагнозов в рамках первичных приёмов. Сегодня сервис работает в медицинских организациях более 15 субъектов РФ. AI Diagnostic Assistant также внедрён в работу всех взрослых поликлиник Москвы с 2023 года. За это время он помог терапевтам и врачам общей практики поставить более 3 миллионов заключительных диагнозов по данным электронной медицинской карты.
В столице успешно проходит московский эксперимент по применению компьютерного зрения в лучевой диагностике. Он был объявлен постановлением Правительства Москвы в 2019 году. В 2021 году эксперимент стал постоянной платформой технических и клинических испытаний ИИ-сервисов для диагностики различных видов исследований. Площадка московского эксперимента помогает определить клиническую ценность, техническую зрелость и функциональность ИИ-решений для здравоохранения.
Цифровизация здравоохранения и интеграция ИИ-алгоритмов возможны только в тесном взаимодействии разработчиков, медицинского сообщества и организаторов здравоохранения. И сейчас, на мой взгляд, создаются все условия для такого качественного и плодотворного сотрудничества.
