Колонки
DIG(IT)AL

Как внедрить искусственный интеллект в российскую клиническую практику

Колонки
Никита Николаев
Никита Николаев

COO Celsus.AI

Евгения Хрисанфова

В последние годы технологии искусственного интеллекта всё активнее развиваются и проникают в самые разные сферы нашей жизни. А как обстоят дела в медицинской отрасли? Применяются ли ли эти технологии там и каких результатов удалось добиться? Что нужно для того, чтобы началось массовое применение ИИ-решений?

Уже несколько лет наша компания «Медицинские скрининг системы» разрабатывает и внедряет в клиническую практику искусственный интеллект «Цельс». Рассказываем о трудностях, с которыми мы столкнулись, и первых успехах, которых мы добились.

Как внедрить искусственный интеллект в российскую клиническую практику


В проекте Dig(IT)al рассказываем о технологиях, которые помогут вам заработать. Переходите на цифровую сторону бизнеса.


Из статьи вы узнаете:

Что такое «Цельс»

«Цельс» — это сервис на базе технологии ИИ, предназначенный для анализа цифровых медицинских снимков и выявления на них признаков различных патологий, в том числе онкологии на ранних стадиях и коронавируса типа SARS-CoV-2. На данный момент сервис работает по четырём направлениям диагностики: маммография, флюорография, патоморфология и компьютерная томография лёгких.

«Цельс» выступает как система поддержки принятия врачебных решений — проводит второе чтение снимков, с которыми уже работает врач, детектирует и выделяет на изображении области, на которых присутствуют признаки патологии, интерпретирует результат согласно международным стандартам и автоматически формирует проект заключения.

Почему так важно выявлять онкологию на ранней стадии

Онкология — причина каждой шестой человеческой смерти (данные ВОЗ). Но смертность от неё была бы не такой высокой, если бы заболевание всегда или почти всегда выявляли на ранней стадии.

Например, выживаемость при раке молочной железы составляет 95% — но только в том случае, если онкология была диагностирована на первой стадии. Важна не только выживаемость, но и возможность проведения органосохранной операции — ведь пациенту хочется не только выжить, но и избежать тяжёлых последствий для здоровья, и ранняя диагностика значительно повышает вероятность такого благоприятного исхода.

Так что же мешает всегда выявлять рак на ранней стадии? Первое — недостаток квалифицированных медицинских кадров. Второе — человеческий фактор, из-за недостатка кадров нагрузка на врача порой очень высока, это повышает вероятность пропуска патологии.

С решением этих проблем и должен помочь искусственный интеллект для анализа снимков: не заменить врача, а подстраховать его, минимизировать риск пропуска патологии, уменьшить нагрузку на специалиста, сократить время на проведение исследований.

Как узнать своего пользователя и заработать на этом деньги

«Цельс»

«Цельс»

Зачем нужны пилотные проекты

Возникает логичный вопрос: если всё так хорошо, почему бы не начать массово использовать системы искусственного интеллекта прямо сейчас, в каждой районной поликлинике? Увы, медицина — слишком «ответственная» отрасль, чтобы инновации приживались в ней так быстро и легко. Особенно когда дело касается совсем новых технологий (к каким, безусловно, относится машинное обучение) и особенно в условиях отечественной системы здравоохранения, специфику которой нельзя не учитывать.

Пилотные испытания медицинского искусственного интеллекта — это единственный способ оценить его реальную эффективность и, что не менее важно, доработать сервис на основе обратной связи от врачей, превратить сырую модель в действительно полезный, применимый в клинической практике продукт.

Московский эксперимент

Самым масштабным в России пилотным проектом по применению ИИ в работе отделений лучевой диагностики стал эксперимент Департамента здравоохранения города Москвы. Он проводится на базе ЕРИС — единого радиологического информационного сервиса. Это большая информационная сеть, объединяющая все отделения лучевой диагностики медицинских учреждений Москвы. В ней собирается информация обо всех исследованиях, проведённых на КТ, МРТ, маммографах и флюорографах города.

Перейти к этапу промышленной эксплуатации могут только те компании, которые прошли тестирование и доказали, что технические характеристики их сервисов соответствуют заявленным. «Цельс» – единственный на данный момент сервис, прошедший  калибровочное тестирование по маммографии и флюорографии. В рамках эксперимента сервис уже обработал более 300 тыс. исследований.

Пилотные проекты в регионах

Российская система здравоохранения весьма специфична. Она почти полностью представлена государственной медициной, а уровень цифровизации в субъектах РФ не только отличается от уровня Москвы, но и разнится от региона к региону. Тем не менее такие проблемы, как дефицит медицинских кадров и низкая выявляемость онкологии на ранних стадиях, стоят в отдаленных населённых пунктах ещё острее, чем в столице и региональных центрах — а значит, применение искусственного интеллекта здесь весьма актуально.

Однако запустить пилотные проекты в российских регионах — не такая простая задача. Государственные медицинские учреждения регулируется соответствующими ведомствами, и договариваться о пилотных проектах нужно через них. Мы проводили огромное количество переговоров с представителями региональных Минздравов и медицинских информационно-аналитических центров (МИАЦ).

Одно из препятствий связано с локально низким уровнем цифровизации. В некоторых регионах до сих пор используется аналоговое оборудование, с которым не может корректно работать ни одна система искусственного интеллекта.

Другое препятствие — это необходимость интеграции сервиса с медицинской информационной системой региона (МИС). Сложность заключается в том, что у каждого региона обычно есть своя, «кастомная» система, и интеграция с ней требует больших трудо- и времязатрат, которые никак не возмещаются финансово. Но интеграция необходима для удобной бесшовной работы специалиста с сервисом.

Нам уже удалось запустить пилотные проекты в 13 субъектах РФ. Первые результаты пилотных проектов по применению «Цельс.Маммография» подведены в Республике Дагестан, Брянской и Тамбовской областях. В общей сложности сервис обработал там более 7 тыс. маммографических исследований. Было зафиксировано 29 случаев, когда искусственный интеллект находил признаки патологий, незаметные для глаза рентгенолога, и дополнительные обследования подтверждали у пациенток наличие рака молочной железы. Это позволило своевременно начать необходимое лечение.

Участие «Цельса» в скрининговых мероприятиях на передвижных маммографах также доказало свою эффективность. Был проведен эксперимент, в котором сравнивалось время, которое врач-рентгенолог затрачивает на анализ 200 исследований с применением сервиса и без него. Среднее время самостоятельного чтения одной маммограммы составило 7 минут 15 секунд, а с применением искусственного интеллекта — 4 минуты 50 секунд. Таким образом, суммарное время на анализ исследований сократилось почти на треть.

Несмотря на большое количество специфичных проблем, мы уже имеем на руках конкретные результаты применения искусственного интеллекта в клинической практике. Они подтверждают, что ИИ приносит реальную пользу медицинским учреждениям, врачам и пациентам. Поэтому перспективы использования ИИ в медицине очевидны — и для того, чтобы они в полной мере воплотились в жизнь, нужны совместные усилия разработчиков, врачей и государства.

Три совета компаниям-разработчикам медицинских ИИ-сервисов

  1. Сформировать целевые направления и географию, где запуск пилотных проектов имеет первоочередное значение. Стоит учитывать критичность проблемы, которую вы решаете, возможность монетизации, активность потенциального партнера, возможность и простоту интеграции, отсутствие прямых конкурентов и так далее.
  2. Параллельно проводить не менее пяти пилотных проектов — чтобы не быть завязанными на результаты одного. Необходимо иметь в виду, что любой пилот (каким бы перспективным он ни был) может «повиснуть» по внешним причинам — будь то пандемия или иные форс-мажорные обстоятельства.
  3. Учитывать необходимые ресурсы на интеграционные мероприятия и дополнительные доработки на этапе переговоров. Это поможет значительно облегчить процедуры планирования и минимизировать непредвиденные работы.

Фото на обложке: lenetstan / Shutterstock

Читайте по теме: ЦИФРОВАЯ МЕДИЦИНА И ГАДЖЕТЫ ЗДОРОВЬЯ

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Обзор MedTech-сферы: в какие технологии сейчас лучше всего инвестировать
  2. 2 «Сейчас идет демократизация AI-технологий»: управляющий директор Sber AI о кейсах применения искусственного интеллекта
  3. 3 10 трендов, которые диктуют стартапы в Digital Health на ближайшие 10 лет
  4. 4 Как придумать, запустить и раскрутить медтех-стартап