Согласно опросу Emerj в сфере здравоохранения по вопросу применения искусственного интеллекта (ИИ, AI), ИИ-решения будут тотально использоваться в здравоохранении к 2025 г. Однако российские врачи настроены не столь оптимистично. Во-первых, на текущий момент действующих нормативных документов в области применении ИИ в здравоохранении в РФ нет, поэтому собрать мнение главных врачей будет непросто. Во-вторых, российская медицина пока не оперирует понятием ИИ, но уже использует ряд систем на базе этой технологии.
На форуме «Цифровизация-2019», проходившем в МГУ им. М.В.Ломоносова, выступил главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике Департамента здравоохранения Москвы и МЗ РФ по Центральному федеральному округу, ГБУЗ «НПКЦ диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» участник Ассоциации «НБМЗ» Сергей Морозов. В своей презентации он привел данные опроса Emerj 50 CEO в сфере здравоохранения по поводу применения искусственного интеллекта (ИИ, AI). Согласно его выводам, более 50% ИИ-решений будет тотально использоваться в здравоохранении к 2025 г.
По словам Сергея Морозова, применение искусственного интеллекта в рамках национального проекта «Здравоохранение» позволит повысить производительность и точность скринингов, минимизировать ошибки и неточности, персонализировать терапию на фоне принципов доказательной медицины, а также проанализировать и прогнозировать в целях управления системой здравоохранения.
Несмотря на прогнозы, требуются тщательные исследования для понимания возврата инвестиций, вложенных в технологию. В России уже активно развернута предпринимательская активность среди стартапов и ведутся научно-практические разработки в крупных корпорациях, отмечает Сергей Морозов. По поводу сертификации ИИ в качестве медицинского изделия пока проходят дискуссии, а доказательного подхода для применения искусственного интеллекта в здравоохранении вовсе нет.
Среди ограничений и проблем ИИ Сергей Морозов называет недоступность комбинаций интеллектов, мышления и интуиции и нерешенность проблемы «обобщения» (как сделать работу алгоритма возможной и с данными за пределами обучающего датасета). Со стороны разработчиков, в свою очередь, присутствуют необоснованная постановка задач, небрежность в подготовке данных и обучении, низкое качество валидации (тест только на «знакомых» данных в минимальном объеме, пренебрежение стандартными метриками точности).
На текущий момент уже работает подгруппа ТК 164 «Технологии искусственного интеллекта в здравоохранении», созданная приказом Росстандарта от 25 июля 2019 г. №1732 «О создании технического комитета по стандартизации «искусственный интеллект». Техкомитет состоит из пяти рабочих групп: «Основополагающие стандарты», «Большие данные» (МГУ), «Качество систем ИИ» (Сколковский институт науки и технологий), » Прикладные технологии ИИ» (ПАО «Сбербанк») и «Технологии ИИ в образовании» (НИУ «Высшая школа экономики»).
Техкомитет занимается разработкой системы стандартов разметки биомедицинских данных, определением требований к эталонным базам данных для обучения и тестирования систем ИИ в здравоохранении, стандартизацией методологии проведения технических испытаний, разработкой требований и методики проведения клинических испытаний, обеспечением точности, воспроизводимости и эффективности работы алгоритмов ИИ в здравоохранении и организацией соответствующей системы менеджмента качества
Ведущий специалист ООО «Аурига» Андрей Тетерин полагает, что драйверами к использованию ИИ в медицине в России являются сильнейшие специалисты в области машинного обучения как в контексте таких учебных заведений, как МГУ, МФТИ, ВШЭ, Сколтех, ИТМО, так и в контексте таких компаний, как Яндекс, Mail.Ru Group, Сбербанк, ДИТ Москвы.
Заведующий кафедрой информационных и интернет-технологий, директор Института цифровой медицины Сеченовского университета Георгий Лебедев считает толчком к развитию искусственного интеллекта Указ Президента РФ от 10.10.2019 г. №490 «О развитии искусственного интеллекта в РФ». Этим Указом утверждена «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 г.», в которой относительно здравоохранения отмечается назначение ИИ в здравоохранении. Речь идет о п.22 «Повышение качества услуг в сфере здравоохранения (включая профилактические обследования, диагностику, основанную на анализе изображений, прогнозирование возникновения и развития заболеваний, подбор оптимальных дозировок лекарственных препаратов, сокращение угроз пандемий, автоматизацию и точность хирургических вмешательств)».
Вторым драйвером к использованию ИИ в медицине в России, по мнению Георгия Лебедева, является стремление не быть хуже: «если кто-то внедрил, значит надо и мне». Третьим драйвером могут стать конференции, коллегии и другие собрания, где присутствуют руководители и главные врачи и где докладываются успешные проекты. Например, Сеченовский университет провел в этом году два международных форума по цифровой медицине и цифровизации фармацевтической отрасли.
Барьерами для применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении могут быть законодательные сложности с публикацией и качественной анонимизацией медицинских данных, говорит Андрей Тетерин. «Поскольку ИИ работает на больших данных, то закон о защите персональных данных – это вообще один сплошной барьер», – добавляет генеральный директор «Ауриги» Вячеслав Ванюлин. Сейчас развивается важное направление – «интерпретируемость» систем машинного обучения, когда цель — не просто выдать прогноз, но и объяснить, как он получился, продолжает Андрей Тетерин. Направление далеко не новое, но в последние 2-3 года ему стало уделяться всё больше и больше внимания, замечает он.
Препятствуют развитию искусственного интеллекта в медицине также отсутствие законодательного и нормативного обеспечения, оторванность разработчиков решений от клинических больниц с высоким качеством оказания и документирования медицинской помощи, низкий уровень качества медицинской помощи и документирования, и, соответственно, слабо верифицированные «большие данные», ограниченный состав ведущих экспертов, способных «размечать» (формализовывать) знания, перечисляет завкафедрой Сеченовского университета.
Георгий Лебедев отмечает, что в российском понимании CEO – это главный врач. Позиция главного врача не допускает волюнтаризма, и основана на действующих нормативных документах. А поскольку действующих нормативных документов в области применении ИИ в здравоохранении в РФ нет, собрать мнение главных врачей будет непросто, предупреждает он.
Еще одна важная особенность заключается в том, что российская медицина пока не оперирует понятием ИИ, а используем понятие «Информационная система поддержка поддержки принятия врачебного решения». «Такие системы используют некоторые технологии ИИ, но в целом системами ИИ не называются. Например, системы поддержки назначения лекарственных препаратов. Можно предположить, что наши главные врачи подтвердят необходимость создания и внедрения систем ИИ, но вряд ли кто-то сможет спрогнозировать тотальное внедрение таких систем в ближайшем будущем, удачных прецедентов еще нет», – говорит завкафедрой Сеченовского университета.
По мнению Георгия Лебедева, пациентам свойственно доверять врачам, причем хорошим. «Мне кажется, где хорошие врачи, хорошая диагностика, там меньше внимания обращается на ИИ, а где медицина неважная, думаю, пациенты будут искать решения в ИИ. Особенно, если возможности врачей исчерпаны. Все-таки на первом этапе внедрения ИИ, он должен быть инструментом врача, а не пациента», – считает он.
По наблюдениям Георгия Лебедева, в данный момент происходит этап активного освоения технологий и апробации. «В Москве внедрялась в тестовом режиме система подсказки при медикаментозном лечении. Некоторые решения проекта «Третье мнение», который является партнером Сеченовского университета, внедряются в тестовом режиме в медицинских учреждениях. Это решения распознавания медицинских изображений с помощью глубокого обучения искусственных нейронных сетей. Такие продукты уверенно развиваются и проходят тестовые испытания. Мы разрабатываем системы поддержки принятия врачебных решений с применением метода Text Mining, такие решения тоже развиваются. Есть удачные примеры экспертных систем или систем вывода решения, как на базе экспертных правил, заложенных экспертами, так и на базе автоматически генерируемых правил», – перечисляет он.
Руководитель проекта Здоровье Mail.ru Евгений Паперный отмечает, что в России гораздо дешевле естественный интеллект врачей. В США работа команды из десятков выскооплачиваемых специалистов по машинному обучению оправдана, если она позволит на несколько человек сократить штат больниц, которые подключат получившийся ИИ-продукт. «Нищенские зарплаты врачей в России могут сделать подобные решения экономически неэффективными», – предупреждает эксперт.
«ИТ-решения в России считаются медицинскими изделиями, и, как следствие, такая рутинная в наше время ситуация как выпуск новой прошивки для устройства, то есть обновление ПО, требует нового цикла регистрации с колоссальными временными и серьезными финансовыми затратами, – говорит Евгений Паперный. – Большой проблемой для развития ИИ-решений являются и требования, связанные с соблюдением законодательства по защите информации и интеграции с государственными информационными системами. Как мы видим по событиям последних недель, современное регулирование этого вопроса не обеспечивает реальной защиты данных пользователей, зато крайне затрудняет ведение бизнеса».