Как искусственный интеллект помогает врачам лечить москвичей

Медицинский интеллект

Сегодня внедрение искусственного интеллекта востребовано, например, в первичном медико-санитарном звене государственной системы здравоохранения. Это как раз та сфера, в которой особенно заметно, как технологии могут изменить нашу жизнь и что они уже сделали. Системы поддержки принятия врачебных решений, вспомогательные сервисы для работы с электронной медицинской картой (ЭМК) — все эти разработки помогают существенно облегчить работу врачей общей практики и других специалистов амбулаторно-поликлинических учреждений.

В качестве удачного решения могу упомянуть, например, сервис под названием умный помощник врача «ТОП-3», разработанный Лабораторией искусственного интеллекта Сбербанка и компанией «СберМедИИ» при поддержке правительства Москвы. С октября 2020 года его внедрили во все столичные поликлиники для взрослых. С помощью сервиса врачи поставили уже более десяти миллионов предварительных диагнозов.

ИИ анализирует жалобы пациента и предлагает три наиболее вероятных предварительных диагноза. Однако окончательное решение по дообследованию и дальнейшему лечению всегда остается за доктором. То есть нейросеть не заменяет опытного и компетентного специалиста, но освобождает его от рутинных задач, так у врача появляется возможность уделить больше внимания сложным случаям.

На взгляд машины

Конечно, пока речь идет о терапевтических специальностях, а также об обработке медицинских визуальных исследований. Более глубокое и обширное проникновение ИИ в медицину ожидается в будущем. Но вот компьютерное зрение уже сегодня помогает специалистам обнаруживать патологию на снимках компьютерной томографии (КТ), ультразвуковой диагностики (УЗИ), рентгена и магнитно-резонансной томографии (МРТ). Такие ИИ-решения, как КТ головного мозга и КТ грудной клетки, разработанные «СберМедИИ» и Лабораторией искусственного интеллекта Сбербанка, сегодня наиболее востребованы и активно внедряются в повседневную врачебную практику.

Алгоритм КТ головного мозга автоматически выравнивает изображения, определяет наличие признаков ишемического инсульта на бесконтрастных КТ-снимках, подсвечивает патологию цветным контуром, а также рассчитывает общий объем поражения головного мозга. Главный эффект внедрения сервиса — более точная диагностика ранних признаков ишемического инсульта, экономия времени врача на анализе изображений и подготовке финализированного заключения.

Сервис КТ грудной клетки определяет не только признаки COVID-19, но и другие изменения, включая злокачественные новообразования на ранней стадии. Инструмент отмечает области возможных патологий цветовыми подсказками, ранжирует медицинские снимки по степени вероятности наличия онкопатологии. Анализ КТ легких с помощью ИИ позволяет уточнить результаты исследования, распознать патологию на ранней стадии и отправить пациента на дообследование в региональные онкодиспансеры, обеспечив человеку шанс на длительную ремиссию.

Несмотря на наличие серьезных разработок в области роботизированной хирургии, ярких изменений все же следует ожидать в терапии, эндокринологии, гематологии и других направлениях, где для постановки диагноза и назначения лечения требуется врачебная экспертиза, которую ИИ сможет существенно поддержать.

Поликлиника завтрашнего дня

Сервисы на базе ИИ уже сегодня тестируются и в пилотном режиме используются в медицинских учреждениях в разных регионах страны. Мы получаем позитивный отклик от рентгенологов, терапевтов, кардиологов, фельдшеров. Они отмечают высокую чувствительность сервисов, качественное выполнение заявленных задач, уменьшение рутинных процессов и возможность получить второе мнение, а в итоге — сделать свою работу лучше и помочь пациентам.

В России сложилась комфортная среда для создания медицинских сервисов и их внедрения. Но, как верно заметили участники Международного форума инноваций БРИКС «Облачный город», для развития инноваций важны как горизонтальные, так и вертикальные связи. Пока бизнес разрабатывает технологии, обменивается опытом и учится чему-то новому, на уровне государства должны быть предприняты действенные шаги, которые позволят эти самые технологии эффективно внедрять в практику здравоохранения.

Уже сейчас мы видим результаты модернизации, например, службы лучевой диагностики в системе департамента здравоохранения Москвы. Благодаря аккумулированию и анализу больших данных были обучены нейросетевые модели, существенно повышающие точность диагностики и сокращающие время принятия решений. На отраслевых мероприятиях, подобных «Облачному городу», инноваторы, предприниматели и представители власти могут вести диалог и находить точки взаимодействия. Не только для того, чтобы в будущем технологии помогали нам заботиться о здоровье еще лучше, но и чтобы приблизить это будущее.

Подготовила Александр Лесных