Как искусственный интеллект помогает решить задачи здравоохранения

Фото: Shutterstock

Объем мирового рынка искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, по оценкам MarketsandMarkets, в 2024 году уже достиг $20,9 млрд, а в ближайшие пять лет среднегодовой темп его роста ожидается на уровне 48%. Драйверы рынка — рост вычислительных мощностей, накопление медицинских данных и необходимость сокращения расходов в отрасли.

Еще в конце 2022 года Минздрав запустил платформу искусственного интеллекта для врачей и разработчиков систем на основе ИИ, которая стимулирует развитие подобных технологий в России. На данный момент на ней представлено порядка десяти задач для разработчиков, а также датасетов (наборов структурированных медицинских данных) в области онкологии, кардиологии, акушерства и гинекологии, на основе которых разрабатываются российские ИИ-решения.

По данным Национального центра развития ИИ при правительстве РФ, около 37% организаций в сфере здравоохранения внедряют решения с «умными» технологиями. Еще порядка 43% планируют это сделать в ближайшее время.

Отправной точкой массового внедрения технологий ИИ в российское здравоохранение стало утверждение в 2019 году Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года, напоминает директор направления комплексной диагностики и мониторинга Центра биологических и медицинских технологий фонда «Сколково» Вероника Аксенова.

По данным на сентябрь 2024 года, Росздравнадзором зарегистрировано 37 медицинских изделий на основе ИИ.

Как искусственный интеллект меняет медицину

Наиболее успешно в здравоохранении развиваются три ИИ-направления, говорит Вероника Аксенова: анализ медицинских изображений (например, рентгеновских и КТ-снимков), системы поддержки принятия врачебных решений и автоматизация рутинной работы (голосовые боты для заполнения медицинских карт, роботы-операторы для записи на прием к врачу).

Внедрение таких разработок уже приносит результаты. По словам эксперта, благодаря использованию нейросетей в анализе медицинских изображений и автоматическому распознаванию патологий значительное развитие получили лучевая диагностика и патоморфология (исследования изменений в клетках, тканях и органах, позволяющие, например, провести дифференциальную диагностику между злокачественными и доброкачественными опухолями).

Использование электронных медицинских записей, предиктивной аналитики и системы для поддержки принятия врачебных решений увеличило скорость обработки одного медицинского кейса. Также выросло качество оказываемой помощи в государственном и частном секторах.

В структуре ИИ-рынка в медицине Москвы лидирует сегмент, связанный именно с анализом медизображений: доля компаний-разработчиков достигает здесь 32% от общего числа, говорит эксперт.

Сфера предиктивной аналитики и мониторинга медицинских показателей, в свою очередь, находится в топе по объему выручки (50%), приводит Вероника Аксенова данные отчета «Тренды развития искусственного интеллекта в медицине» Агентства инноваций Москвы.

Первоочередная задача ИИ — повышение качества медицинской помощи, отмечают в пресс-службе АНО «Цифровая экономика»: «Поэтому наиболее прорывной и распространенной технологией в здравоохранении стало компьютерное зрение, применяемое в диагностике».

Так, сервис «Цельс» повышает скорость анализа и точность интерпретации флюорограмм и рентгеновских снимков. С помощью обученных на исторических данных алгоритмов разработка с высокой скоростью определяет на медизображениях аномалии и помогает врачам принимать верные решения, отмечают эксперты.

Автоматизация расшифровки и интерпретации медицинских исследований ускоряет оценку состояния пациента в режиме реального времени, отмечают в АНО «Цифровая экономика». А перевод медицинской документации в электронный вид дает возможность анализировать эту информацию для своевременной профилактики болезней и поддержки принятия врачебных решений, говорят представители рынка.

Голосовые боты для заполнения медицинских карт или роботы-операторы для записи на прием автоматизируют рутинную работу персонала больницы. Это позволяет врачам сосредоточиться на лечении, говорят в АНО «Цифровая экономика».

Как регионы осваивают ИИ-технологии в здравоохранении

Внедрение ИИ в системы здравоохранения в стране продолжает расширяться, говорят эксперты АНО «Цифровая экономика».

Так, в Тамбовском областном онкологическом клиническом диспансере еще на стадии пилотирования решения «Цельс» для маммографии в рамках клинического исследования из более 4,8 тыс. маммограмм 588 были отобраны ИИ как подозрительные, рассказала Вероника Аксенова: «На них были обнаружены признаки рака молочной железы. В результате дообследования онкологические новообразования на ранней стадии подтвердились у 17 пациентов. Это позволило начать своевременную терапию, что увеличило шансы пациентов на полное выздоровление».

В Карачаево-Черкесском онкологическом диспансере им. С.П. Бутова еще в 2021 году был проведен ретроспективный скрининг 1,5 тыс. КТ-исследований легких, собранных в период пандемии COVID-19. Технологии нейросетей «СберМедИИ» для выявления ранних признаков онкологических заболеваний помогли обнаружить узелковые образования у 15 пациентов. В восьми случаях онкологическое заболевание подтвердилось, но благодаря ИИ людям удалось оперативно начать лечение.

В Якутии при поддержке Минздрава РФ был запущен пилотный проект «ОнкоПоискСаха.рф», который позволяет пройти скрининговое онлайн-обследование на предмет выявления шести онкопатологий на ранних стадиях. Нейросеть на основе анкетирования пациентов подсчитывает вероятность риска.

Еще один пример — система поддержки принятия врачебных решений для оценки сердечно-сосудистых осложнений. Она разработана в Тюменской области, внедряется в регионе с 2020 года и работает уже в 19 медучреждениях.

В фоновом режиме разработка автоматически анализирует данные на наличие маркеров высокого риска без участия врача. С помощью такой системы в Тюменской области проверили уже более 735 тыс. человек, из которых около 300 тыс. имеют очень высокий риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. В результате доля пациентов с очень высоким и высоким уровнем риска была снижена до 40% (в 2018 году — 76%), на 9% уменьшился уровень риска сердечно-сосудистых осложнений, на 15% увеличилась диспансерная группа наблюдения, рассказали в минздраве региона.

Внедрению ИИ-технологий в системы здравоохранения способствуют гранты по федеральному проекту «Искусственный интеллект», отмечают эксперты. В частности, поддержка в размере 20 млн руб. позволит разработчикам модернизировать ПО с алгоритмами ИИ для анализа видеопотока для применения в Республиканской клинической больнице Татарстана в реанимационных отделениях разных профилей.

Система «Третье мнение. ИИ-Мониторинг» дорабатывается именно под задачи отделений реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ), рассказала генеральный директор компании-разработчика «Платформа «Третье мнение» Анна Мещерякова: «Задача системы — в автоматическом режиме, без участия человека, обнаруживать и предупреждать события, несущие риск жизни и здоровью пациента в реанимации, такие как отсоединение аппаратов жизнеобеспечения, падение пациента с койки, реакция пациента на выход из наркоза, возникновение судорог».

Такая платформа, по словам разработчиков, снизит нагрузку на медперсонал. Тиражирование решения ведется в отделениях интенсивной терапии и реанимации медучреждений Москвы, Нижнего Новгорода и других городов России, а также в клиниках дружественных стран, уточнила Анна Мещерякова.

Pirogov.AI — система постановки предварительного вероятного диагноза на основе распознания фото и видео эндоскопических исследований — внедряется как в государственных и муниципальных, так и в частных клиниках, говорит директор по стратегическому развитию проекта Александр Григорьев. По его словам, точность определения у платформы существенно выше среднестатистической.

Например, такое ПО способно распознавать десять наиболее распространенных диагнозов уха с точностью 95%. Система уже внедрена в нескольких частных клиниках Москвы и Пермского края. Решение можно использовать и в телемедицине, а врачам общей практики (терапевтам, педиатрам, фельдшерам) оно помогает вести полноценный прием и назначать лечение по лор-направлению.

Система позволяет подключить эндоскопическое оборудование и цифровизировать весь процесс обследования с последующей интеграцией в медицинскую информационную систему (МИС), отмечает Александр Григорьев.

Следующая волна массового внедрения ИИ ожидается в таких направлениях, как дизайн и разработка лекарственных средств, клинические исследования, подбор индивидуальной лекарственной терапии на базе анализа генетических и медицинских данных, а также в хирургии, говорит Вероника Аксенова.

В России, по ее словам, синтетической разработкой лекарств с применением ИИ, например, занимается компания «Синтелли». Из международных проектов в фонде «Сколково» выделяют своего бывшего резидента Insilico (оценка $1,1 млрд в 2022 году), который ведет передовые разработки в области дизайна лекарств с помощью ИИ и сотрудничает с ведущими фармацевтическими гигантами.