Новые успехи цифровой медицины
Приметы эпохи новой медицины, основанной на применении инновационных технологий, становятся все более заметными и очевидными для всех, потому что на наших глазах стремительно повышается роль искусственного интеллекта в поддержке врачебных решений, диагностических исследованиях, выборе оптимальных методик лечения, грамотном назначении фармакотерапии, в интегрировании в клиническую практику высокотехнологичных проектов.
Но принципиальным подходом при использовании цифровых технологий в медицине остается правило о том, что помощь машины носит рекомендательный характер, а окончательный диагноз может выставлять только врач-специалист, соглашаясь или не соглашаясь с подсказками нейросети.
Цифровые сервисы прошли удачное тестирование и были внедрены в практику работы медицинских клиник во время пандемии коронавирсуа – искусственный интеллект показал высокие результаты диагностики COVID-19 на самых начальных этапах развития заболевания, давал точные обозначения и вычисления площади участков патологических изменений в органе.
Для работы нейросетей в них были загружены дата-сеты (наборы обезличенных данных). На базе этой клинической информации машина сравнивала данные о новом пациенте с аналогичными случаями клинической практики, анализировала их и выдавала свои диагностические рекомендации. Так, с помощью алгоритмов искусственного интеллекта стало возможным оперативно обрабатывать медицинские изображения, результаты исследований и анализов, жалоб пациента и врачебных комментариев к ним. Кроме этого, искусственный интеллект может давать прогнозы развития заболеваний среди различных групп пациентов.
Применение цифровых технологий повысило точность диагностики, свело к минимуму число врачебных ошибок, помогло освободить врачей от увеличившейся во время пандемии нагрузки.
В различных научных и медицинских центрах России сегодня продолжается работа над возможностями применения ИИ в медицине и других отраслях.
Так, на базе Самарского ГМУ открыт НИИ нейронауки. Его сотрудники изучают действующие проблемы и прогнозируют будущие возможные глобальные вызовы в нейронауке и медицине. Эта научная структура должна занять ключевую позицию для решения следующих задач:
- Цифровизация нейронаучных big data.
- Транслокация новых научных знаний в цифровые нейротехнологии.
- Внедрение цифровых инноваций в высокотехнологическое здравоохранение и нейрообразование.
Основными темами научных исследований НИИ нейронауки станет работа над созданием физиологических и нейрофизиологических больших баз данных и ИИ. Сегодня самарские исследователи проводят тестовые испытания системы, способной оценивать у пациентов, заболевших коронавирусом, тяжесть поражения легких.
Павел Зельтер, доцент кафедры лучевой диагностики, заведующий рентгеновским отделением клиники СамГМУ, сообщил о создании «Сервиса автоматической оценки тяжести поражения легких у пациентов с COVID-19» на базе Самарского мединститута инновационного развития и прохождении его тестовых испытаний в клинических лабораториях университета. Новая разработка должна сократить время обработки и анализа медицинских снимков и оказать качественную помощь врачу-специалисту для точного диагностирования состояния тяжести поражений органов.
В течение 2020 года врачи КТ-диагностики оказались загруженными большим количеством исследований снимков пациентов с коронавирусом и с подозрением на COVID-2019. Компьютерная томография оказалась самым точным способом диагностики. Для того чтобы справиться с огромной нагрузкой на врачей, необходимо было срочно разработать способ автоматического анализа изображений, а также принять единый механизм расчета поражения легких. Практика показала, что врачи по-разному оценивают поражение легких, дают различные прогнозы на выздоровление. Сделать расчеты и анализ объективными стало возможным за счет применения машинных алгоритмов искусственного интеллекта.
Главным успехом системы здравоохранения Ульяновска стало активное внедрение в медицинские учреждения региона цифровых технологий обработки голоса. Во многих ульяновских клиниках врачи получили возможность заполнять медицинскую документацию голосовыми сообщениями. Медики Центральной клинической медико-санитарной части им. В. А. Егорова уже оценили возможности цифрового сервиса «Voice2Med», внедренного в практику работы больницы. Начитывание голосом вместо письменного заполнения протокольных записей значительно сократило время врача на работу с медицинскими картами, уменьшило количество ошибок в документах.
Семь медицинских организаций Ульяновска внедрили в практику еще одну инновационную технологию на базе ИИ — «Система COVIDetect» проводит оперативный анализ результатов КТ легких. Одно изображение машина обрабатывает всего за 4-50 секунд. В основе системы использованы технологии компьютерного зрения. Нейросеть ищет и оперативно фиксирует участки органа с признаками поражения коронавирусной инфекцией. Машина практически не ошибается — ее выводы достоверны на 97%. К слову сказать, процент достоверности оценки и вычислений врачей-специалистов составляет чуть более 70%.
Генеральный директор регионального Агентства технологического развития, советник губернатора по инновационному и технологическому развитию Ульяновской области, Вадим Павлов, сообщил, что с помощью нового сервиса было проведено уже более 400 исследований. Новая технология помогла существенно сократить время обработки и анализа изображений. Машина не ставит окончательный диагноз — это право имеет лишь врач. Но искусственный интеллект дает точные подсказки для верного врачебного заключения.
Приоритетным направлением научно–технологического развития системы здравоохранения России стала персонализированная медицина, которая, как и во всем в мире, становится главным трендом современного развития отрасли.
Но индивидуальных подход к лечению и профилактике невозможен без применения знаний молекулярной медицины, геномики и постгеномной биологии. По этим сложным направлениям будут вести исследования, создаваемые в нашей стране НЦМУ (научные центры мирового уровня), а финансирование работы ученых будет осуществляться в рамках нацпроекта «Наука и университеты».
НЦМУ «Центр персонализированной медицины», был создан в прошлом году в стенах НМИЦ им. В. А. Алмазова. В нем недавно был открыт Центр компетенций «Наследственные, редкие и малоизученные заболевания». Здесь будут осуществляться генетические исследования врожденной патологии и молекулярные механизмы ее развития.
Для излечения наследственных заболеваний потребуется проведение углубленных исследований на клеточных и животных моделях. Предполагается тестирование открываемых генно-терапевтических и генно-инженерных препаратов. Целью этих работ является поиск лучших методов диагностирования и лечения малоизученных и редких заболеваний, изучение их этиологии, клеточных, молекулярных, биологических и патофизиологических механизмов появления, поиск методов таргетной терапии. Интердисциплинарные команды исследователей будут проводить свои работы с помощью инновационных IT-технологий. Кроме этого, в Центре намерены проводить исследования в области онкологии, инфекционных и неинфекционных заболеваний, популяционной генетики.
Только что открытая лаборатория биоинформатики будет заниматься внедрением инновационных цифровых технологий в сферу биомедицины.
С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения возможно быстрее диагностировать осложнения, находить точные персонализированные методики лечения пациентов и использовать более широкий спектр клинических возможностей. Исследователи планируют разработать и унифицировать алгоритмы персонализированного ведения пациентов, алгоритмы для анализа больших объемов биомедицинских данных.
Одним из приоритетных направлений работы Института биохимической физики им. Н.М. Эмануэля является развитие математического и квантово-механического моделирования биопроцессов, которые осуществляются с использование мощностей современных суперкомпьютеров.
Научным прорывом стала разработка комбинированных методов молекулярной и квантовой механики, позволяющая моделировать химические реакции в белках и растворах с применением расчетов современных суперкомпьютеров. Здесь же создавался новый вариант метода молекулярной динамики для расчетов конформационных превращений в белковых макромолекулах с использованием жестких фрагментов в пептидных цепях. По результатам компьютерных расчетов был вычислен механизм реакций различных ферментов и создана общедоступная электронная база данных по структурам практически значимых ферментов.
Закономерно, что именно на этой научной площадке в 2020 году было создано новое лекарство от эпилепсии. От этой болезни в мире страдают более 50 млн. человек, в России — около 1 млн. жителей. Естественно, что при такой распространенности заболевания эффективное его лечение становится актуальной потребностью.
Новый препарат стал результатом 23-летней работы ученых ИБХФ РАН. Препарат изучался в клинических исследованиях всех фаз и успешно прошел весь обязательный цикл доклинических тестов. Инновационное лекарственное средство превосходит зарубежные аналоги и их отечественные копии. Оно более эффективно, не имеет серьезных побочных эффектов, таких как снижение внимания, памяти, мышления. За последние десять лет это — настоящий прорыв в сегменте противосудорожных лекарств. Учеными был синтезирован новый фенольный антиоксидант фенозан, с его помощью нормализуются процессы возбуждения и торможения в ЦНС, снижается интенсивность судорожных припадков, предупреждается кровоизлияния в мозг. Препарат на основе фенозана безопасен, его влияние на память оценивается как положительное, с его помощью так же могут быть улучшены когнитивные функции.
Оно уже поступило в продажу в аптечные сети страны. Российские неврологи оценили эффективность отечественного препарата для облегчения течения болезни пациентов.
