С таким сообщением выступил профессор Сергей Морозов, главный специалист по лучевой и инструментальной диагностике Москвы и ЦФО, на панельной дискуссии «Анализ данных, принятие решений, финансовые технологии», которая проходила в рамках недавно завершившегося VI Международного форума Финансового университета «Рост или рецессия: к чему готовиться?». Эксперт рассказал участникам дискуссии и слушателям о том, какое значение имеют алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) в современном здравоохранении, как они внедряются, какие есть перспективы и проблемные стороны, а также о роли в этом процессе Центра диагностики и телемедицины и имеющихся проектах по внедрению ИИ в медицинскую помощь.
Форум Финансового университета при Правительстве Российской Федерации – это масштабное мероприятие, посвященное вопросам глобального экономического роста и роли России в нем. В связи с внедрением ИИ в многочисленные сферы управления и производственные процессы игнорировать его вклад в экономику стало невозможно. И на панельной дискуссии «Анализ данных, принятие решений, финансовые технологии», в основном, обсуждались прикладные вопросы, связанные с машинным обучением и актуальные с точки зрения развития финансов.
Говорили про «умные» деньги и производства, интеллектуальное управление активами, интеллектуальные системы прогнозирования перевозок, графовую аналитику, вопросно-ответные системы и многое другое. Доклад Сергея Морозова немного выделялся из повестки и единственный был посвящен применению ИИ в здравоохранении.
Спикер сделал акцент на том, что применение алгоритмов машинного обучения в медицине схоже с другими областями: те же автоматизация, делегирование функций и прочие задачи, которые ИИ может эффективно решать. Многие специалисты называют его одной из прорывных технологий, наравне с асептикой/антисептикой или открытием рентгеновских лучей. Однако, есть по этому поводу и сомнения, поскольку облегчая и автоматизируя процессы, он может создать существенный дефицит в рабочих местах.
Уже сегодня машинные алгоритмы используются в роботизированной хирургии, становятся виртуальными ассистентами врача, снижают количество ошибок при подборе препаратов, помогают подбирать участников для клинических испытаний, анализируют медицинские изображения и обеспечивают кибербезопасность. Однако, для их внедрения требуется создание инфраструктуры – информационных систем различного уровня и объединяющих различные организации, а также формирование стандартизованных справочников, номенклатур.
Если говорить о применении ИИ в лучевой диагностике, то изображения сами по себе для машины ни о чем не говорят и ничего не значат. Для начала им нужно придать суть, разметить их определенным образом, указать машине, где патология, сообщить реальные диагнозы и научить алгоритм их различать. Причем, результат может сильно разниться в зависимости от того, на какой популяции и с преобладанием каких случаев (нормы или патологии) ИИ обучали.
Такие аналитические системы могут быть крайне полезными и для здравоохранения, и для экономики. Они могут выявлять признаки патологии раньше, чем их видит врач, предсказать развитие критического состояния, выделить тех пациентов, на которых надо обратить внимание. Это приведет как к снижению лучевой нагрузки на пациента, так и к меньшим затратам – временным и финансовым. Однако, главными проблемами большинства представленных на рынке технологий на основе ИИ на сегодняшний день остаются слабая доказательная база, низкий уровень валидации, а также отсутствие адекватно работающего сервиса.
«Нам не нужен просто алгоритм. Нам нужен сервис, который может встраиваться в существующие информационные системы, который имеет программу дальнейшего развития, необходимое обеспечение специалистами, разработчиками и так далее. То есть, фактически, нужны команды и компании, которые выходят на рынок в качестве производителей медицинских изделий и медицинского программного обеспечения и с которыми можно сотрудничать длительные периоды времени. Это включает в себя еще и вопросы обучения врачей, а также нормальной технической поддержки», - отмечает Сергей Морозов.
Он считает, что ИИ – это помощник, а не замена врача. И платформенные решения – облачные хранилища, интегрируемые с медицинскими системами – могут стать очень хорошими точками продажи алгоритмов.
Конечно, пока есть и риски – выход ИИ без должной подготовки в формат B2C, что может повлечь за собой претензии со стороны пациентов, не до конца доверяющих машине. Для этого, во-первых, всегда нужно брать во внимание то, что последнее слово все равно остается за врачом. А, во-вторых, весь процесс должен быть выверенным. И для решения этих задач в Центре специально создана рабочая подгруппа, которая будет заниматься вопросами стандартизации в области применения ИИ в здравоохранении и разработкой ГОСТов.