Как умные алгоритмы становятся частью экосистемы здравоохранения?
Тема искусственного интеллекта и применение его технологий в медицине обсуждалась в январе на круглом столе «Искусственный интеллект в здравоохранении» на XVIII Ассамблее «Здоровая Москва». В дискуссии приняли участие самые знаковые эксперты в этой области из России и всего мира. Они рассказали о том, что сейчас актуально в мире по данной теме, какие были ожидания в широком смысле и как они менялись на протяжении последних трех лет, что уже вошло в практику здравоохранения.
Часть первая. Обмен мнениями с зарубежными экспертами
Сергей Воинов, руководитель направления цифровых решений для медицины Фонда «Сколково» был модератором этого мероприятия. Он напомнил собравшимся, что у нас в стране есть регионы с очень неравномерным распределением специалистов в различных нозологиях: где-то у нас таких врачей избыток, где-то их просто нет. Так же было отмечено, что система российского здравоохранения является достаточно масштабной и территориально распределенной, поэтому использование технологий искусственного интеллекта, автоматизация работы врачей необходима.
Cлово было передано эксперту из Австралии Робину Манну, директору по цифровому здравоохранению BCG в Сиднее, бывшему национальному руководителю инноваций в Calvary Health Care, некоммерческой католической организации здравоохранения в Австралии. Так же Р.Манн ранее возглавлял дизайн клинических процессов в NHS Wales Informatics Service в Великобритании, предоставляющей цифровые услуги для Уэльского здравоохранения.
Опытный эксперт в интеграции государственных, частных и некоммерческих организаций здравоохранения начал свое выступления с определения, что лично он вкладывает понятие искусственный интеллект.
По мнению Р.Манна — это способ описать большое количество данных, алгоритмов и получить какой-то инсайт, еще один инструмент, который мы используем, чтобы диагностировать болезнь и разработать решение, чтобы справиться с той или иной проблемой, которая может быть у клиентов.
«Приведу несколько примеров. Для страховой организации надо было выявить, в каких случаях врачи не совсем честно работали. Требовалось проанализировать состояние здоровья пациентов, чтобы понять в каких случаях они не должны были получать срочное лечение или наоборот находились в группе риска, и могли повторно попасть в больницу. Это важно в случаях, когда лечение особенно дорого стоит, когда идут большие инвестиции в организацию скорой помощи.
Мы сконструировали некого цифрового близнеца для неотложки, который в течение трех дней анализировал все случаи попадания больных по скорой помощи. Это позволило создать модели ситуаций, где, при каких обстоятельствах и с какими проблемами обращаются люди для срочной госпитализации. Мы смогли сузить наш отбор и предложить оптимальное решение, которое снизило расходы этой службы. Искусственный интеллект помог расставить приоритеты».
Затем микрофон был передан Николасу Марку, управляющему директору и партнеру в венчурном фонде Intermountain Healthcare, учрежденном с целью инвестиций в инновационные компании, главным образом с фокусом на цифровое здоровье и ИИ.
Он рассказал о том, какие проекты в фокусе, уже реально запущены и применяются в США, какие параметры становятся важным при принятии решения о финансировании проектов, связанных с ИИ в здравоохранении.
«Оценивая любой новый стартап, мы конкретно смотрим на реальные результаты применения искусственного интеллекта. Нам интересно, когда машина работает лучше, чем люди. Мы это часто видим в медицинской сфере. Например, один медицинский центр США сообщил, что они снизили уровень приема пациентов на 20% за счет распространение алгоритмов оказания первичной помощи с помощью различных приложений, которые выдавали рекомендации пациентам.
Так же, мы финансировали проект в Стэфорде, когда грамотно структурированные наборы данных в рентгенологии позволяли с помощью ИИ проанализировать 420 снимков за 90 секунд, в то время, как у врачей уходило на это несколько часов. Машина показала более высокий уровень точности».
О векторах развития крупных технологических вендоров рассказал создатель Центра по науке о данных и искусственном интеллекте, глава отдела искусственного интеллекта по точной диагностике из главного технологического управления Royal Philips Ханс-Алоис Вишманн.
В своей презентации он сделал акцент на то, насколько важной является валидация данных в работе с технологиями искусственного интеллекта. Был приведен пример, как должны коррелировать между собой улучшение результатов диагностики с помощью искусственного интеллекта, сокращение нагрузки на персонал, снижение стоимости услуг.
Именно калибровка, верификация и валидация ИИ является для эксперта критерием успеха работы всей его команды.
«Врачей нельзя заменить, но их компетенции могут быть дополнены и усовершенствованы. Мы 10 лет работали в отделении интенсивной терапии, чтобы понять, почему и в каких случаях ухудшается состояние пациентов, анализировали индикаторы, предупреждающие об ухудшении состояния.
Речь идет не только об обработке снимков. Мы пытались интергрировать искусственный интеллект в работу терапевтов, как основу первичной помощи. Мы придумали математическую основу построения модели использования ретроспективных данных, которая в нужный момент заранее предупреждает врача, о том, на что необходимо срочно обратить внимание. Это позволило снизить уровень сердечных приступов на 86%.»
Выступающий постоянно делал акцент на том, что одинаково опасно переоценивать возможности искусственного интеллекта и, наоборот, недооценивать их. В частности, он разъяснил, как может быть достигнута большая результативность в маммографии, если принять ИИ в «состав консилиума врачей». Работа с ИИ с одной стороны постоянно обучает его и повышает надёжность алгоритма, а с другой стороны «алгоритм сам по себе также может работать как один из двух рентгенологов. Если алгоритм согласен с первым доктором, то нет необходимости привлекать второго специалиста для анализа, как это принято сейчас на практике для повышения надежности диагностики».
Подготовила Надежда Данилова
