Сергей Прокофьев (Uneolab), Алексей Ремез (UNIM): Как Computer Vision помогает врачам быстрее диагностировать рак?

Программа конференции была поделена на несколько блоков. 

• Перспективы больших данных и искусственного интеллекта обсудили в блоке Next Big Thing. 
• Для каких задач необходима технология получения информации из изображений и видеопотока, которая позволяет распознавать объекты реального мира без участия человека, разобрались в блоке «Компьютерное зрение». 
• О новом способе получения и анализа больших данных, о людях и их перемещениях без использования и обработки персональных данных рассказали спикеры блока «Геоаналитика». 
• Как множество различных датчиков, объединенных между собой проводными и беспроводными каналами связи и передающих данные, позволяют компьютеру получать представление о протекающих процессах и предпринимать определенные действия — рассказали спикеры блока «IoT и промышленные решения».
• Как делать выводы на основе текстовой информации, обсудили в блоке «Текстовый анализ».

Неформальная часть конференции fAil Stories прошла при поддержке ODS Community. Практики рассказали про мифы и ошибки при работе с внедрением технологий искусственного интеллекта в бизнес.

Общий отчет с мероприятия можно найти по ссылке. Организационный партнер: Deworkacy Big Data.

Сергей Прокофьев, CBDO компании Uneolab и Алексей Ремез, CEO и основатель UNIM, выступили в блоке «Компьютерное зрение» с темой «Как Computer Vision помогает врачам диагностировать рак в четыре раза быстрее и в 10 раз точнее?» Они рассказали о том, как компьютерное зрение используется в гистологических исследованиях и диагностике онкологических заболеваний, в чем преимущество и перспектива этой технологии в медицине.

Благодаря сервису Penxy мы можем поделиться с вами презентацией Сергея и Алексея, которую можно не просто посмотреть, но и послушать. 

После выступления аудитория задавала вопросы спикерам. Мы публикуем «публичное интервью» с Алексеем и Сергеем.

Есть ли отзывы реальных людей, которым вы помогли?

Конечно, есть. Если мы проводим исследование для четырех тысяч пациентов, таких отзывов много, но это абстрактная история. Медицина – это экспертная область, и, к сожалению, пациент может оценить только качество сервиса, а не медицинской услуги. 

Помимо отзывов пациентов еще есть отзывы представителей профессионального сообщества – они более достоверные, что ли.

Вы уже сотрудничали с клиниками в России?

Да, лаборатория работает с более чем 80 учреждениями. Мы сотрудничаем с частными и государственными организациями, системой ОМС и с федеральными центрами.

Какие нужны доработки в законодательстве России по использованию AI в медицине?

Хороший вопрос, достаточно непростой. Вообще, в целом, все, что связано с софтом в здравоохранении – это малоописанная тема. Есть рекомендательные письма Росздравнадзора, в которых раньше говорилось, что софт не обязательно регистрировать. Сейчас позиция поменялась. А все что связано с инструментами – вообще пока terra incognita. 

На мой взгляд, самое важное с правовой точки зрения – то, что человек ставит диагноз и несет за это ответственность. Неважно, какими книгами и программами он при этом пользуется.

А если подумать над экономическим эффектом: насколько упадет цена лечения, если использовать вашу платформу?

Самый важный и сложный вопрос, потому что считать экономику в здравоохранении или корреляцию качества диагностики и стоимости последующего лечения кажется просто, но на самом деле наши коллеги из Штатов бьются над этой задачей уже очень давно. 

И у нас тоже нет однозначного ответа, сколько доллар, вложенный в качество диагностики, сохранит долларов в терапии, но очевидно, что такая корреляция есть.

Какие модели используются при диагностике?

Я уже рассказал о тех пяти инструментах, которые мы сделали. На самом деле, это последовательный процесс, мы шаг за шагом создаем новые инструменты, которые контролируют отдельные этапы в диагностике.

Медицинские данные – это крайне рискованная с точки зрения сохранения приватности отрасль. Как обеспечить безопасность в плане утечки данных?

Очень просто: тяжелые данные, для которых нужны специфические сервера, храним в деперсонализированном виде. Персональные данные – локально плюс на серверах, которые имеют лицензию. 

На самом деле это философский вопрос. Я искренне считаю, что, если подходить ответственно, то хранение в цифровом виде гораздо более безопасно, чем в аналоговом. 

Видел много картинок, где валяются ящики с больничными картами пациентов. Просто есть минимальные санитарные меры, которые нужно соблюдать.

Смотреть все выступления.

Фото на обложке: Ai Stories