Нейросеть помогает московским терапевтам ставить предварительные диагнозы

Технологии искусственного интеллекта, внедряемые в клиническую практику, позволяют повысить качество и объемы медицинских услуг. Так, с помощью обученной нейросети московские терапевты поставили на приемах пациентов уже более двух миллионов предварительных диагнозов. Сервис достиг точности работы 68%. Но обучение нейросети продолжается, и с расширением алгоритмов возрастет и точность ее подсказок.

Во всех взрослых поликлиниках Москвы сегодня работают многие цифровые технологии, помогающие врачам справиться с необходимыми объемами и подсказывающие решения в сложных ситуациях. Большую эффективность отмечают врачи от внедрения СППВР. Система поддержки принятия врачебных решений в качестве цифрового помощника доктора создана на основе ИИ. Машина помогает ставить предварительный диагноз непосредственно во время приема пациента. Московские терапевты активно пользуются подсказками нейросети, выставляя диагнозы в «сотрудничестве» с искусственным интеллектом.

Советы цифрового помощника помогают врачу более точно определить заболевание и назначить подходящее лечение. Машина вместе с доктором может проанализировать жалобы больного и его медицинскую документацию. С помощью сервиса происходит унифицированное автоматическое протоколирование всей информации по самым распространенным заболеваниям, которую врач получает во время приема.

Нейросеть выдает свои рекомендации на основе загруженных алгоритмов машинного обучения. Их разрабатывали IT-специалисты лаборатории по ИИ в тесном сотрудничестве с медиками. Алгоритм способен не только проанализировать внесенные врачом в систему жалобы пациента, но и выдать свою рекомендацию. Он предлагает один из трех наиболее вероятных диагнозов. Но окончательное решение о постановке диагноза принимает врач, который может согласиться со своим цифровым помощником или поставить собственный диагноз.

Нейросеть является саморазвивающейся и самообучающейся цифровой системой. Она постоянно совершенствуется в точности диагностики. С начала своего функционирования точность сервиса уже возросла на 7,4 процента.

Приверженность к тщательной первоначальной оценке будет иметь решающее значение для обеспечения безопасной и эффективной интеграции искусственного интеллекта с системой здравоохранения. Конкретные улучшения, которые потребуются для нового поколения поддержки принятия клинических решений с помощью ИИ, появятся благодаря их дальнейшему практическому применению в пилотных проектах.

Постановкой предварительного диагноза работа сервиса не заканчивается. Врач может предложить пациенту расширенную диагностику, направив его на консультацию к специалистам узкого профиля или назначив дополнительные исследования. И здесь искусственный интеллект опять приходит на помощь и предлагает другой сервис. В нем имеются пакетные назначения с указанными наборами инструментальных и лабораторных исследований, перечнем консультаций с узкопрофильными специалистами, которые могут более точно и квалифицированно подтверждать предварительный диагноз. Лечащий доктор может выбрать нужные для данного пациента процедуры из списка пакетных предложений машины или назначить дополнительные диагностические исследования. Информацию о пройденных ранее пациентом процедурах и исследованиях врач может увидеть в ЕМИАС.

Использование в практике цифрового помощника оптимизирует работу врача. СППВР в 10 раз уменьшает среднее время, требующееся для диагностики. Искусственный интеллект берет на себя выполнение всех рутинных операций, освобождая рабочее время доктора на более глубокое обследование пациента. Нейросеть способна заметить существенные детали в анамнезе больного, которые могли бы пройти мимо внимания терапевта. Сервис предостережет доктора от повторного назначения на одно и то же исследование.

Клинические протоколы для обучения СППВР были разработаны ведущими московскими медицинскими специалистами и федеральными экспертами. Ими были учтены отечественные и международные стандарты, а также клинические рекомендации. Работа новых сервисов базируется на ЕЦПЗ, которую разрабатывали специалисты комплекса социального развития Москвы и столичного ИТ-департамента.

Сервисы на основе ИИ интегрированы в единый радиологический информационный сервис ЕМИАС и применяются в радиологии. С их помощью рентгенологи оперативно получают обработанные результаты лучевых исследований. Нейросеть распознает на медицинских изображениях мельчайшие патологические изменения, свидетельствующие о начале заболевания. Машина сообщает об этом врачу в итоговом анализе. Эффективно применяются цифровые технологии для диагностики рака молочной железы, ряда легочных патологий, выявления заражения короновирусной инфекцией и других заболеваний.

В перспективе искусственный интеллект обещает преобразовать процессы принятия клинических решений, поскольку он может использовать огромные объемы геномных, биомаркерных и фенотипических данных, которые генерируются в системе здравоохранения, в том числе из медицинских записей, для повышения безопасности и качества решений по уходу.