Будущее здравоохранения – общие тренды

С 6 по 9 мая 2018 года в американском Лас-Вегасе проходила масштабная конференция «HLTH — The future of Healthcare», где обсуждались новейшие достижения и перспективы применения «умных» технологий на благо здравоохранения. Об озвученных на ней тезисах и общих перспективах внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в медицину рассказал на 1134-м заседании Московского общества урологов врач уролог, основатель Uroweb.ru Игорь Аркадьевич Шадеркин.

Будущее здравоохранения — общие тренды.
По материалам конференции в США «HLTH — The future of Healthcare»

Особенности системы здравоохранения США

Согласно текущей статистике, США — страна с наибольшей тратой денежных средств на душу населения в здравоохранении. В 2016 году расходы на здравоохранение там достигли $3,3 трлн, или $10348 в расчёте на человека, что составляет 17% национального ВВП [1]. Таким образом, на нужды граждан Америки, составляющих менее 5% мировой популяции, приходится 50% мировых медицинских расходов. При этом в США остаётся высокая распространённость социально значимых заболеваний: к примеру, почти половина американцев страдает сахарным диабетом или находится в предиабетическом состоянии, и этот показатель продолжает расти. Также, по примерным подсчётам, 60% американцев имеет избыточную массу тела, а порядка 30% жителей Соединённых Штатов страдает тяжёлыми формами ожирения. В 2016 году количество смертей от передозировки препаратов превысило уровень потерь США во Вьетнамской войне, длившейся 20 лет. Одна из причин — тот факт, что в Америке выписывается 80% от общемирового числа рецептов на опиоиды. Около $600 млрд выделяется ежегодно на нужды 100 млн американцев, страдающих различными формами хронической боли. Также каждые 66 секунд в США появляется новый пациент с болезнью Альцгеймера, что является большой проблемой национальной системы здравоохранения.

По совокупности этих причин США выступили вполне логичным местом для проведения конференции. На неё съехались более 3500 участников, среди которых 375 выступающих, а также 550 глав и основателей различных учреждений, внедряющих инновации в сфере охраны здоровья. Порядка 20% прибывших составили инвесторы, готовые вкладывать деньги в развитие медицины.

«Health» и «Healthcare»

В ходе конференции был сделан акцент на разделении понятий «health» — предотвращение заболевания и сохранение здоровья человека — и «healthcare» — медицина в более традиционном понимании, диагностика и лечение.

Так, подход со стороны «health» подразумевает под собой воздействие на факторы риска, включающие гиподинамию, стресс, питание, вредные привычки, а также факторы окружающей среды и социальное окружение. Подход в «healthcare» объединяет влияние на состояния, симптомы, синдромы, заболевания и их осложнения.

Сегодня американская система здравоохранения тяготеет ко второму подходу, однако сами специалисты признают её крайнюю неэффективность. Кроме того, многие из них жалуются на крайнюю бюрократизацию и обилие законодательных регулировок, снижающих мобильность системы. Тут возникает дилемма: с одной стороны, необходимо защитить пациента от непроверенных методов воздействия, а с другой, такая инертность мешает развитию здравоохранения.

Позиция инвесторов

Удивительно, что немалую долю участников форума составили представители известных компаний, казалось бы, крайне далёких от медицины: Uber, Samsung, Facebook, Microsoft и так далее. Многие из них входят в список 100 крупнейших мировых предприятий. В большинстве их представители нацелены именно на сотрудничество в направлении «health». Векторами развития этого направления сегодня выступают:

• Генетика
• Фитнес
• Здоровое питание, включая пищевые добавки
• Телемедицина
• Интернет вещей в области медицины
• Робототехника
• Искусственный интеллект и развитие больших данных

При этом подходе сам пациент становится полноценным участником сохранения своего здоровья.

Интересна позиция инвесторов, посетивших саммит. Так, к примеру, часть из них готова вкладывать деньги лишь в те проекты, которые будут изменять систему здравоохранения, а не отягощать её далее. Один из гостей мероприятия, бизнесмен Vinod Khosla также заявил, что, по его прогнозу, в скором будущем искусственный интеллект заменит всех врачей, кроме тех, кто занят оказанием хирургической, экстренной и реанимационной помощи.

Потребительская генетика

Заметным фактом было присутствие большого количества IT-специалистов на конференции, а также достаточно доступную, местами оригинальную форму подачи материала. Участники обсудили обширную тему потребительской генетики. По их мнению, стоимость полного секвенирования скоро будет составлять порядка $50, поскольку «люди имеют право знать о своих генах». Как заявила представитель генетического стартапа 23andme Anne Wojcicki, клиенты компании даже делятся информацией о своих генах в соцсетях. За право пациентов на прямое получение своих генетических данных пришлось долго бороться в США: там на раскрытие такого рода данных долгое время действовал запрет.

Эра искусственного интеллекта

Большое внимание также уделялось носимым фитнес-устройствам и мониторингу качества продуктов питания. Отдельным большим блоком преподносилась телемедицина. На американском рынке сегодня действует несколько крупных компаний-игроков в этой сфере. Ещё одно интересное направление — проекты для записи на приём к врачу, к примеру, известный Zocdoc. Помимо прочего, был представлен проект Babylonhealth — приложение, собирающее данные о здоровье пользователя на естественном языке с постановкой предварительного диагноза и последующей записью к врачу поблизости.

Cегодня человечество стоит на пороге нового периода развития, не менее важного, чем, скажем, аграрный или индустриальный, — эры искусственного интеллекта. Сейчас важно отметить существование так называемых disruptive — прорывных, или разрушительных технологий. Примерами таковых могут послужить мобильный интернет и облачные сервисы [2]. К такого рода технологиям можно с полным правом отнести и искусственный интеллект. Его дальнейшее развитие обещает повлиять на все области жизни человека, и сфера здравоохранения занимает здесь не последнее место [3].

Искусственный интеллект, в свою очередь, базируется на технологиях обработки так называемых больших данных (Big Data). Важно отметить, что сейчас второе место в мире по объёмам процессинга занимают медицинские данные: ожидается, что к 2025 году их количество достигнет 1 зетабайта — это триллион гигабайт [4].

Не последнее место в генерации данных занимает Интернет вещей. К этой области относятся, например, носимые устройства, среди которых «продвинутые» часы, и бытовые приборы — компоненты «умного дома». Также к категории смело можно причислить портативные медицинские приборы. Это не только отдельные устройства: вещи, привычные в быту, от браслетов до кружек и предметов одежды, также начинают оснащаться различными опциями наблюдения за состоянием здоровья пользователя, не говоря уже о приложениях, устанавливаемых на смартфоны.

Географическая информационная система человека

В перспективе, по оценке американского эксперта Эрика Тополя, будет создаваться так называемая географическая информационная система человека, включающая в себя цифровые данные по геному, транскриптому, протеому, метаболому, микробиому, эпигеному и экспосому пользователя, а также данные, полученные с помощью разнообразных методов визуализации, информацию, полученную с биосенсоров и через социальные графы [5, 6].

Своего рода цифровые копии человека создаются уже сейчас. К примеру, французская компания Dassault Systemes конструирует для реальных пациентов полноценные модели сердца, на которых возможно эмулировать множество клинических ситуаций.

Феномен, ярко проявившийся на американской конференции, — своего рода «бой за данные» между крупными IT-компаниями — обладателями новейших технологий обработки информации — и клиниками — законными владельцами, собственно, медицинских данных, которые они далеко не всегда готовы раскрывать. С точки зрения представителей сферы информационных технологий, такой подход ущемляет права пациента, имеющего право на доступ к информации о собственном здоровье. Кроме того, в базе развития технологий искусственного интеллекта лежат как раз большие объёмы данных, необходимые для его обучения, а значит, их распространение необходимо для дальнейшего движения вперёд.

Машины с собственным интеллектом

Отдельный большой вопрос — нужны ли человечеству вообще машины с собственным интеллектом, способные, к примеру, проходить известный тест Тьюринга? Со своей стороны необходимо отметить плюсы работы ИИ, среди которых: предсказуемость по времени и результатам, масштабируемость данных, способность управляться с очень большими объёмами информации и общее повышение качества результатов. При этом на сегодня главным направлением работы с ИИ является автоматизация рутинных задач в здравоохранении. Тут нужно отметить, что специалисты в сфере искусственного интеллекта разделяют «сильный» и «слабый» ИИ. Первый по своим характеристикам не уступает человеческому, способен испытывать эмоции и решать творческие задачи, и до его реального создания пока ещё далеко. Второй - направлен на решение прикладных задач, и его примером может служить голосовой помощник в любом современном смартфоне, для применения в медицине ещё долгое время будет достаточно именно его.

Сама идея искусственного интеллекта пережила второе рождение вместе с развитием многослойных нейронных сетей, применяемых для «обучения» машины и созданных по аналогии с человеческим мозгом. Примером хорошо обученной машины может служить Deep Blue, победивший в 1997 году чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В 2011 году IBM Watson стал победителем в телевикторине Jeopardy! — американском прародителе «Своей игры», а уже в 2015 программа AlphaGo поразила научное сообщество, выиграв в го у профессионала высшего ранга Ли Седоля. Это особенно впечатляет, учитывая, что древняя игра в го требует хороших навыков абстрактного мышления.

Современный человек ежедневно сталкивается со «слабым» ИИ, когда ищет информацию в интернете, пользуется голосовым помощником в телефоне, а также функциями распознавания визуальных образов и речи.

Искусственный интеллект против интеллекта врача

Вопрос, который волнует многих, — заменит ли в будущем ИИ врача? Сейчас, как никогда, медицина нуждается в искусственном интеллекте, в первую очередь, для автоматизации сугубо рутинных задач, и в ней сегодня применяется исключительно «слабый» ИИ. Юридическая ответственность за принятие решений и результаты лечения по-прежнему лежат на клинике и живом враче. Кроме того, полноценной коммуникации машины с пациентом может помешать языковой барьер вместе с необходимостью чёткой формулировки запросов. То же мнение разделяет ряд крупных инвесторов, к примеру, Google и IBM. Вместе с тем, прямого и однозначного ответа на этот вопрос сегодня не существует.

Области, в которых ИИ помогает уже сегодня, это:

• обработка первичной документации и доступ к экспертным системам для врача;
• самодиагностика,
• системы помощи в принятии решений,
• коммуникация и поддержка для пациента;
• поиск лекарств и проведение клинических исследований для фармкомпаний;
• экспертная оценка оказанных клиниками услуг, финансовый аудит и планирование — для страховых компаний.

Большинство из этих систем сейчас, однако, работают на английском языке.

Также можно перечислить ряд перспективных векторов применения ИИ:

• Диагностика — анализ данных, включая визуальную информацию и данные на естественном языке (пока только английском)
• Экспертные системы — помощь в выборе клинических решений
• Предиктивная аналитика — предсказание событий
• Предупреждение событий — помощь в выборе метода для предотвращения негативных происшествий
• Робототехника — коллабораторные роботы и т. д.

Искусственный интеллект в урологии: собственный опыт

В данное время ведётся проект по обучению глубокой нейронной сети распознаванию мочевого пузыря в ходе УЗИ с помощью портативного прибора.

Для этого собраны изображения 4 тысяч мочевых пузырей, произведена их разметка, после чего информация загружена в систему. В ходе работы программой оцениваются контуры и размеры мочевого пузыря, толщина его стенки, объём и однородность содержимого. Уже этих данных достаточно для помощи врачу в постановке диагноза при ряде заболеваний и состояний, среди которых микроцист, интерстициальный цистит, острая и хроническая задержка мочи, острый и хронический цистит, камни мочевого пузыря, дивертикулы и травмы.

Также можно стадировать доброкачественную гиперплазию предстательной железы (ДГПЖ), проводить оценку количества остаточной мочи при выполнении урофлоуметрии, отслеживать наполнение мочевого пузыря и степень его опорожнения у пациентов с нарушением функции тазовых органов. Это, несомненно, является хорошим примером использования возможностей ИИ в здравоохранении.

Специалисты, заинтересованные в применении новых технологий, могут ознакомиться с ними в Журнале Международного общества телемедицины и электронного здравоохранения и на сайте jTelemed.ru.

Шадёркин Игорь Аркадьевич –
уролог, основатель Uroweb.ru.

Источники:

1. https://www.cms.gov/research-statistics-data-and-systems/statistic-trends-and-reports/nationalhealthexpenddata/nhe-fact-sheet.html; 
2. McKinsey and Company, Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy, May 2013;
3. McKinsey global institute, Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning. Discussion paper, April 2018;
4. IDC, Data age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical. Don’t Focus on Big Data;
5. Focus on the Data that’s Big, April 2017; Eric Topol, The patient will see you now. The Future of Medicine Is in Your Hands. Basic Books, 2015; 
6. Эрик Тополь, будущее медицины. Ваше здоровье в ваших руках. Альпина нон-фикшн, 2016.