Медицина – это искусство, которое на протяжение веков развивается по определенным принципам. О них можно много и долго рассуждать, но базовые изложены в Клятве Гиппократа. Ответственность за исход лечения пациента лежит на враче, а диагностика является основой правильной тактики лечения пациента. Сможет ли врач коммуницировать с пациентом и опираться на заключения системы, при этом неся перед пациентом всю ответственность вплоть до уголовной? Очевидно, что нет, равно как и пациент не примет для себя заключения, сделанного только машиной. В данном случае основная роль искусственного интеллекта приходится на позицию «третьего игрока», который «сигнализирует» рентгенологу о подозрительных признаках в исследовании, проводит автоматизированный контроль качества и в итоге снижает количество диагностических ошибок.
Диагностика – это не только инструментальные навыки и знания сухих фактов из учебника. Это, в первую очередь, опыт, наработанный на тысячах исследований, разбор сложных для диагностики патологий, воспитание клинической интуиции. Все то, что отличает хорошего врача от посредственного. В рентгенологии для обучения одной математической модели используются датасеты из тысяч исследований. В большинстве случаев одна модель искусственного интеллекта «пересматривает» больше исследований, чем один рентгенолог сможет пересмотреть и разметить за всю свою жизнь. Поэтому ИИ может использоваться для обучения молодых рентгенологов — это позволит не только повысить качество обучения, но и принципиально изменить интенсивность образовательного процесса, поможет в определении сложных патологий и поиске подозрительных признаков развития злокачественных процессов. Одновременно с этим искусственный интеллект может быть использован для массового ретроспективного анализа (автоматизированный пересмотр исследований с целью выявления пропущенных патологий) для контроля качества диагностики в лечебных учреждениях. Здесь функция «третьего игрока» реализуется не для того чтобы заменить врача, а обучить его и обеспечить системный аудит качества.
Диагностика с использованием рентгенологии – это сложный и довольно длительный процесс. Он начинается в момент определения необходимости и выбора варианта исследования, записи на исследование, для этого может требоваться маршрутизация пациента в другое учреждение. Далее проводится непосредственно инструментальная часть, после которой следует процесс обработки и расшифровки данных. В результате появляется диагностическое заключение, которое наравне с самим исследованием будет далее использовано для выбора плана лечения пациента. В ряде случаев требуется валидация выданного ранее заключения или «второе мнение». Большая часть процесса лежит на плечах рентгенолога, включая контроль исполнения протокола исследования, ответственность за скорость выдачи диагностического заключения и его качество. Каждый этап требует вовлечения врача, и все, что в данном контексте может сделать «третий игрок», это ускорить и упростить выполнение некоторых этапов процесса.
Сегодня существуют системы с искусственным интеллектом, которые позволяют контролировать работу самого оборудования, а также осуществляют поддержку врачебных решений на разных этапах рентгенологического процесса. Наиболее часто встречаются решения, которые делают автоматическую разметку данных КТ или МРТ, упрощая таким образом поиск потенциально опасных патологий и сокращая время на формирование текстового заключения. Однако ни в России, ни в мире, сегодня не существует ни одной системы, которая позволила бы хотя бы в пилотном режиме реализовать весь процесс при пассивном участии радиолога.
Искусственный интеллект хороший помощник там, где высока цена ошибки, и несмотря на скепсис практикующих врачей, технология со временем станет более зрелой и войдет в стандарты оказания медицинской помощи, равно тому как это происходило с большинством инновационных решений.
Автор: Юлия Гуккина, руководитель международного направления в компании Botkin.AI