Трехмиллиметровая опухоль, обнаруженная нейросетью, нередко вызывает оторопь – как у пациента, так и у врача. Что с ней делать – машина ответа не дает
С применением искусственного интеллекта в медицине принято связывать большие надежды. Нейросети и снимки МРТ проанализируют, и анамнез помогут собрать, и диагноз поставить. Словом, усовершенствуют диагностику и разгрузят вечно загруженных врачей.
Ранее выявление онкологии – это основная сфера применения AI (artificial intelligence – искусственный интеллект) в России. Врачи столичных клиник все чаще обращаются к нейросетям за вторым мнением.
«За системами поддержки принятия решений (СППР) фантастическое будущее, ведь это ведет к уменьшению количества врачебных ошибок. У нас уже работают СППР по раку молочной железы и колоректальному раку. В перспективе мы всю онкологию хотим перевести на работу с системами поддержки принятия решений», – отметил Григорий Ройтберг, президент АО «Медицина».
Он также добавил, что врачам требуется в среднем 54 минуты на описание одного снимка ПЭТ-КТ, тогда как нейросеть оценивает изображение за минуту. Полагаясь на искусственный интеллект, врач описывает снимок за 10 минут. Экономия времени, как говорится, налицо.
Особое внимание отечественные разработчики, такие как «Третье мнение» и Skychain, уделяют диагностике рака легких. И оправданно: ежегодно в нашей стране регистрируется около 60 тыс. случаев онкологии, причем 70% выявляются на поздних стадиях. Печальная статистика гласит, что половина пациентов умирает в первый же год болезни.
Обнаружить потенциально опасные новообразования помогает в том числе нейросеть «Боткин.AI». Искусственный интеллект уже пересмотрел тысячи снимков КТ грудной клетки, ранее оцененных докторами. По словам генерального директора «Боткин.AI» Сергея Сорокина, ежегодно в России делается порядка 3 млн КТ грудной клетки. Нейросеть обнаруживает рак примерно в 1% случаев. В том числе и тот, который пропустил человек.
«Это объективная проблема, связанная с большой загрузкой врача, которому нужно за ограниченное время пересмотреть много изображений. К тому же выявить рак легких на ранних стадиях – нетривиальная задача. Технология искусственного интеллекта минимизирует эти риски. Мы не ловим врача на ошибке, а все вместе делаем одно дело», – отметил Сергей Сорокин в ходе M-Health Congress.
Несмотря на ободряющие речи разработчиков, врачи не всегда воспринимают искусственного доктора как помощника. Иногда – как угрозу профессиональному авторитету, иногда – как источник дополнительных хлопот… и увеличения числа пациентов.
Ведь чем точнее диагностика – тем больше больных. А это закономерно требует больше врачей. Готово ли отечественное здравоохранение к тому, что очередь у кабинета онколога вырастет в 10 раз и при этом не всегда будет состоять из «профильных» пациентов?
Кроме того, встает вопрос: что делать дальше? Что делать человеку, у которого нашли опухоль в два-три миллиметра? Что делать врачу, который по закону в течение двух недель обязан принять решение, ставить на учет пациента или нет? Сейчас принимаются робкие попытки выстроить маршрутизацию, например отправлять на повторное обследование пациентов с пятимиллиметровой опухолью. Но до четкой алгоритмизации действий еще далеко.
Еще один серьезный барьер, который предстоит преодолеть искусственному интеллекту на пути в российские клиники, – доверие.
Врачи известны (и сильны!) своей консервативностью, да и в клинических рекомендациях ничего не сказано про нейросети. Медики не спешат внедрять современные технологии, даже если речь идет о доказанной эффективности продукта.
Как рассказал глава стартап-центра Самарского медуниверситета Алексей Добрусин, местные рентгенологи отказались тестировать систему AI, разработанную в вузе, даже узнав, что она работает точнее врача. Они предпочли пользоваться проверенными методами 20-летней давности и предложили протестировать AI где-нибудь еще, а уж потом, лет через 10, внедрить в клиническую практику. «Да, существует барьер доверия. Любая инновация на медицинском рынке воспринимается как увеличение шанса на ошибку. Тем не менее сложно обвинять врачей в консерватизме, потому что цена этой ошибки – человеческая жизнь. Нужно серьезно работать над сближением рынка инноваций с медицинским сообществом», – сказал Алексей Добрусин.
Некоторые эксперты считают, что преодолеть барьер доверия поможет заказ сверху – от страховых компаний или органов здравоохранения, заинтересованных в улучшении статистических показателей системы. Однако часть врачебного сообщества готова принять новации и без директивы, если речь идет об интересах пациента. «Не нужно делать из врачей угрюмых консерваторов, – отметила Наталья Бодунова, руководитель центра персонализированной медицины МКНЦ имени А.С. Логинова. – Мы не за и не против искусственного интеллекта. Мы за пациента. За то, чтобы раньше ставить диагноз, за то, чтобы лучше лечить».
Но даже если клиника откроет двери для искусственного интеллекта, то почти неизбежно столкнется с барьером внедрения. «У нас нет рынка data science, где можно черпать опыт работы на стыке технологий и медицины, как нет и глубоких академических знаний об этих технологиях в медицинской среде», – отметил Александр Гусев, член Экспертного совета Минздрава России по использованию коммуникационно-информационных технологий, эксперт российской компании-разработчика «К-МИС».
Медицина и искусственные технологии говорят на разных языках: врач не может правильно поставить задачу программисту, а программист не может понятно объяснить, чего он хочет от врача. В итоге проекты зависают на стадии обсуждения и так и не переходят в стадию реализации.
Искусственный интеллект постепенно завоевывает разные сектора мировой экономики. Чтобы сделать AI в отечественном здравоохранении эффективным и ликвидировать технологическое отставание, потребуется решить немало задач: кадровых, коммуникативных, технических. Не стоит забывать, что во главе угла этих процессов стоит пациент. Тот самый пациент, которому искусственный интеллект нашел трехмиллиметровую опухоль и который не знает, дышать ему спокойно или вдохнуть поглубже перед предстоящими обследованиями.