Искусственный интеллект против Covid-19: опыт России

Еще до официального начала пандемии остро встала задача «разгрузить» персонал центров обработки вызовов. С этой проблемой столкнулись все отрасли, которые перешли на дистанционный режим работы, не только медицина. Причем проблемы начались еще до того, когда число обращений достигло пика.
Внедрение различного рода «умных» помощников существенно снижало нагрузку на операторов. К примеру, на пике первой волны пандемии в апреле-мае 2020 года голосовые ассистенты обрабатывали порядка 60% обращений на телефонные горячие линии Правительства Москвы. Впрочем, чем сложнее запросы, тем доля обращений, на которые в состоянии ответить голосовой ассистент будет меньше.
Часто внедрение голосовых ассистентов требовало дополнительных вычислительных ресурсов. И в условиях действовавших ограничений, которые привели к перебоям поставок оборудования, единственным способом получить эти ресурсы стало использование облачных технологий. К примеру, ресурсы для запуска голосовых помощников автоматизации «горячих линий» Правительства Москвы предоставило «Яндекс Облако». Использование внешних ресурсов к тому же существенно снижало время, необходимое для запуска сервиса. Также облачные ресурсы позволили заметно снизить расходы на хранение больших массивов данных, причем соответствуя нормам регуляторов, которые в отношении данных пациентов более строги.
В июле текущего года Минцифры России сообщило о переходе госинформсистемы координации информатизации (ФГИС КИ) на государственную единую облачную платформу (ГосОблако). При этом Минздрав оказался одним из 20 ведомств, которые участвуют в эксперименте по переводу части систем на единую облачную платформу, своего рода пилотной фазе данного проекта.
Частные клиники также активно внедряли дистанционные каналы взаимодействия с пациентами. Довольно активно применялись мессенджеры. К примеру, в ГК «Европейский медицинский центр» с их помощью обрабатывается порядка 500 обращений в сутки. Мессенджеры, прежде всего, WhatsApp, который наиболее активно применяется пациентами, используется для записи на прием, а также вызова врачей и медсестер на дом. При этом 30% заявок обрабатывается без участия человека. Доля потерянных обращений в клинику уменьшилась на два порядка, с 25% до 0,5%.
Центр диагностики и телемедицины зафиксировал в медицинских организациях, подведомственных Департаменту здравоохранения Москвы сокращение времени на подготовку протоколов на 22%: если до внедрения системы заполнение протокола занимало 5-6 минут, то после внедрения – 3-4 минуты на протокол», – такой результат был достигнут после внедрения системы Voice2Med от «Центра речевых технологий». В целом затраты времени медиков при использовании голосового ввода снижались до 6 раз.
Появлялись и сервисы сугубо медицинского назначения, применение которых облегчало работу по диагностике специфичных проявлений covid-19, в том числе и в удаленном режиме. Активно применялись сервисы анализа данных и для наблюдения за пациентами с другими заболеваниями, в том числе такими, где раньше применение дистанционных технологий никто не предполагал. «На базе исследовательского центра МГУ им. М. В. Ломоносова нами разработана нейронная сеть – специальный «КТ-калькулятор», оценивающий степень поражения легких. Для этого делается сопоставление данных анализов крови, сатурации, общей клинической картины пациентов с диагнозом «ковидная пневмония» с результатами, полученными после проведения компьютерной томографии у этих же пациентов», – так прокомментировал мэр Москвы Сергей Собянин результаты работы самообучающейся нейронной сети, которая была запущена для облегчения работы врачей по диагностике ковидной пневмонии. Как показала реальная практика, как российская, так и мировая, применение ИИ ускорило обработку снимков в 4-10 раз, при этом точность была выше, чем показанная специалистами-людьми очень высокой квалификации.
Хотя многие проекты стартовали до начала пандемии. К примеру, в Москве пилотная фаза внедрения системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) была начата в июне 2019 года. В октябре 2020 года инструмент постановки предварительного диагноза внедрен уже во всех взрослых поликлиниках Москвы.
Технологической основой СППВР стала Единая медицинская информационная аналитическая система, разработанная совместными усилиями Департамента здравоохранения Москвы и федерального Минздрава. Система помогает поставить предварительный диагноз, предлагает список исследований, необходимых для его подтверждения, а также перечень врачей, консультации которых понадобятся пациенту. В СППВР занесены протоколы обследования и лечения 87 наиболее распространенных заболеваний. Точность назначений составляет 90%.
«В проекте принимает участие двадцать одна компания-разработчик. Ими предлагается тридцать восемь сервисов. Столичное здравоохранение намерено раздвинуть рамки эксперимента, увеличив число вовлекаемых разработчиков и расширив количество направлений, в которых будут применены системы ИИ, а также привлекая в эксперимент еще больше врачей и медицинских организаций», – прокомментировала результаты применения ИИ в Москве заместитель столичного мэра по социальным вопросам Анастасия Ракова. Данные сервисы с января 2021 года доступны для любых медиков России в удаленном режиме, причем бесплатно.
«В России в качестве медицинских изделий были зарегистрированы два программных продукта на основе искусственного интеллекта – система Webiomed и Botkin AI. Многие регионы запускают свои пилотные проекты в этой области и исследуют практические перспективы ИИ в решении своих актуальных задач», – напоминает заместитель министра здравоохранения России, к. м. н Олег Салагай.

Автор: Яков Шпунт, ComNews

Источник: https://www.comnews.ru/content/215964/2021-08-16/2021-w33/vyzovy-sovremennoy-cifrovoy-mediciny