Зачем доктору «инъекция» интеллекта?

А пациенту дает больше уверенности в компетенции современного эскулапа, информационно и аналитически поддерживая его решения и сокращая почву для врачебной ошибки.

Врачебная ошибка – на печальном третьем месте среди причин смертности пациентов. Искусственный интеллект в версии систем поддержки принятия решений врача, нейросети, рекомендательного или справочного сервиса должен помочь доктору избежать неверных шагов, мыслить и действовать точнее и эффективнее.

Здрав.ФОМ уже рассказывал о том, что нейросеть распознает рентгенограммы грудной клетки, снимки глазного дна и микроскопические снимки крови, в том числе определяет опухолевое поражение костного мозга и различные заболевания тромбоцитов. Диагностика заболеваний, медицинская визуализация, подбор лекарств – сферы здравоохранения, где уже используется искусственный разум.

Главное свойство цифровой среды, в том числе в медицине, – ее безграничность, доступность не только для столиц, но и для отдаленных территорий страны. О новых возможностях искусственного интеллекта для врачей и пациентов мы все чаще узнаем из сообщений региональных научных и медицинских центров.

Разработчики из Сибири предлагают подумать о том, чтобы в магазинах оптики проводить диагностику зрения тем, кто пришел за очками, без физического присутствия врача. 

Томская компания «Энбисис» разработала программный комплекс, который диагностирует заболевания глаз по снимку. Система распознает диабетическую ретинопатию, глаукому и возрастные деградации зрения. В команде с искусственным интеллектом работает не доктор-офтальмолог, а фундус-камера – распространенный в офтальмологии цифровой прибор, создающий полноцветное фотоизображение глазного дна. И диагноз по информативной цифровой картинке ставит не врач, а компьютер, который анализирует изображение с фундус-камеры. Обычно на таких установках работают операторы, которые направляют изображения в центральную лабораторию, где офтальмолог их просматривает и высылает результаты. Это долгий и дорогостоящий процесс, который можно и нужно автоматизировать. 

«Проблема в том, что врачей, которые могут сделать оценку снимка, мало. Оборудование можно масштабировать, а врачей – нет. Наша нейросеть, обученная на исторических данных, может сказать, что у человека все в порядке с точностью в 100%. Это снижает затраты на отправку изображений и разгружает врачей. Тип и степень заболевания система определяет с точностью 97%», – рассказал Дмитрий Бубнов, директор компании-разработчика. 

Полезная точка приложения усилий искусственного офтальмологического разума – магазины оптики, коих сегодня немногим меньше, чем аптек. Когда у человека появляются первые проблемы со зрением, он идет в оптику за углом. Тут-то его и может «подстеречь» вся мощь нейросети, нацеленная на диагностику. Во-первых, человек не просто подберет себе очки, а сможет сделать это грамотно, по медицинской рекомендации, даже если в небольшой лавке очков врач не предусмотрен. Во-вторых, автоматизированная диагностика обойдется магазину дешевле услуг врача и может оказаться более точной и квалифицированной, чем, скажем, заключение начинающего доктора. Поэтому целесообразно офтальмологическую диагностику максимально приблизить к пациенту.  

Петербургские врачи смогут перенимать зарубежный опыт лечения сарком при помощи ИТ-платформы, которая управляет биомедицинскими данными пациентов и выдает рекомендации о назначении терапии и ходе лечения саркомы – злокачественных новообразований, которые развиваются в мышцах, синовиальных оболочках, сухожилиях, жировой ткани. На саркомы мягких тканей приходится менее 1% всех злокачественных опухолей. Сегодня известно более 50 их разновидностей.

Из-за того что заболевание достаточно редкое, а его разновидностей – много, оно требует особого подхода к лечению: терапия может серьезно отличаться в зависимости от типа саркомы, ее локализации, степени поражения тканей и костей. При этом специалистов, способных выявить и эффективно провести лечение саркомы, даже в крупных городах не много, как и подробных данных о заболевании.

Петербургский разработчик «Техлаб» в своей ИТ-платформе, предназначенной для поддержки принятия решения врача, реализовал зарубежные стандарты терапии сарком мягких тканей NCCN Clinical Practice Guidelines (принципы клинической практики NCCN в онкологии) и внес данные об американских принципах клинической практики в онкологии в рекомендательные сервисы, чтобы российские врачи смогли сравнить глобальные практики диагностики и лечения сарком с отечественными. Врачи петербургских медучреждений, прежде всего специалисты НМИЦ онкологии имени Н.Н. Петрова, смогут использовать полученные данные для сравнения российских и зарубежных медицинских методов и выработать с помощью искусственного интеллекта свой подход к каждому пациенту.

«Саркомы – это редкие и высокозлокачественные новообразования, которые не всегда правильно лечатся и диагностируются в региональных медицинских организациях, которые не специализируются на данном типе новообразований. Система поможет врачам определиться с тем необходимым объемом обследований, которые позволят правильно поставить диагноз и направить пациента по пути маршрутизации в специализированное лечебное учреждение», – отмечает Юрий Комаров, заведующий организационно-аналитическим отделом НМИЦ онкологии имени Н.Н. Петрова.Искусственный интеллект, заключенный в ИТ-платформе, уже помогает специалистам нескольких медучреждений Санкт-Петербурга в управлении биомедицинскими данными пациентов с меланомой и еще двумя сотнями онкогематических, ревматических и всех онкологических диагнозов.

Описание рентгеновского снимка – рутинная работа, особенно если снимков много и обследование массовое. По мнению президента клиники АО «Медицина» Григория Ройтберга, подобные системы в течение ближайших нескольких лет заменят в современных клиниках 70–80% врачей-рентгенологов.

Нейросеть позволяет описать готовый рентгеновский снимок за 3 секунды – врачу на такую работу нужно до 20 минут. В связке с искусственным интеллектом врач может работать в несколько раз быстрее, а пациент – быть уверенным в его диагнозе.