Решения с использованием искусственного интеллекта в медицине внедряют 70 российских регионов, сообщил заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев, выступая на форуме «Биотехмед». Он напомнил, что всем субъектам РФ необходимо в этом году внедрить не менее одного решения с ИИ, а в следующем — не менее трех.
Пока большинство регионов выбрали технологии, работающие с медицинскими изображениями: маммографией, компьютерной томографией органов грудной клетки и головного мозга, рентген-снимками органов грудной клетки. Также 32 региона заключили контракт на закупку решений для работы с электронными медкартами, говорится в презентации замминистра.
«Наша основная задача — отработать все организационные и технические моменты по внедрению решений с искусственным интеллектом в реальную клиническую практику, — сказал Павел Пугачев. — Мы уверены, что уже к концу года это начнет в масштабах всей нашей страны приносить пользу как медицинским работникам, так и пациентам».
Замминистра также обратил внимание, что перевес в этой сфере имеют российские продукты — из 24 медицинских изделий с ИИ, зарегистрированных Росздравнадзором, 17 — от российских разработчиков.
Как работает анализ медицинских изображений? «Программа просматривает медицинские исследования, находит или не находит там патологию, делает в автоматическом режиме описание. А врач, когда работает с этим исследованием, уже использует результаты работы искусственного интеллекта, — рассказал «РГ» коммерческий директор компании Цельс Артем Капнинский. — При этом последнее слово у нас всегда за врачом. И мы эту работу делаем не для того, чтобы заменить его, а чтобы ему помочь. Когда врач работает вместе с искусственным интеллектом, это минимизирует возможность ошибки. До 50 процентов уменьшается время на интерпретацию исследования, и до 15-20 процентов повышается качество — выявление онкологических и других заболеваний на ранних стадиях».
Один из самых активных регионов в плане использования ИИ для анализа медицинских изображений — город Москва. Научная база столицы включает более 10,5 миллиона исследований, проанализированных с помощью сервисов искусственного интеллекта, рассказал директор Центра диагностики и телемедицины, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике департамента здравоохранения Москвы Юрий Васильев.
«Сегодня сервис искусственного интеллекта делает работу, которая помогает врачу не тратить время на интерпретацию. Врач-рентгенолог большую часть времени что-то пишет, а не смотрит на изображение, а должно быть наоборот», — сказал он.
Пока искусственный интеллект применяется в основном для анализа медицинских изображений и электронных медицинских карт
Есть и другие технологии ИИ, помогающие повысить эффективность системы здравоохранения. Например, голосовые сервисы ввода данных устной речи — врач может наговаривать то, что он видит, а данные записываются в медицинскую карту уже в виде текстового сообщения. Сервисы видеоаналитики могут следить за состоянием пациентов с ограничениями по движению, например, в реанимации и при необходимости послать сообщение на пост. Ну и, конечно, стоит отметить чат-боты, которые помогают с первичным сбором данных о пациенте в кол-центрах при записи к врачу.
«Есть и перспективные разработки, например, анализ видеопотока при колоноскопии. А также система поддержки принятия врачебных решений по ЭХО-ЭКГ. Она позволяет на УЗИ-аппаратах неэкспертного уровня за счет анализа данных получать то же качество, как и на УЗИ-аппаратах более высокого класса», — рассказал Павел Пугачев.
Искусственный интеллект имеет большие возможности, но решать с его помощью все задачи сразу не требуется, полагают эксперты. Инвесторы, работающие в сегменте цифровой медицины, считают, что нужно фокусироваться на отдельных ключевых элементах, где ИИ сегодня действительно может помогать, отметил директор по развитию венчурного фонда НТИ под управлением Kama Flow Евгений Борисов.
«Мы видим три-четыре ключевых сегмента в медицине. В первую очередь это все, что связано с ассистированием и поддержкой врачебных решений. Второе — это работа с таргетами. Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована, — сказал эксперт. — Третий сегмент — роботизация с использованием элементов ИИ. Например, когда роботизированный хирургический комплекс дополняется ассистентами, в том числе позволяющими в режиме реального времени распознавать и размечать путь хирургического вмешательства. Это снижает риск врачебной ошибки, облегчает нагрузку на хирурга и ускоряет сам процесс проведения операции».
По словам специалиста, сегодня среди инвесторов цифрового здравоохранения и сервисов ИИ доминируют не крупнейшие фармацевтические компании и не производители медицинского оборудования. В эту отрасль пришли ИТ-гиганты, телеком и финансовые организации.
Еще одна важная сфера применения ИИ — разработка новых лекарственных препаратов. Обычно на этапе ранней разработки в пробирках синтезируют примерно 10 тысяч препаратов, которые прогоняют через серию тестов, чтобы выбрать 250 препаратов, которые затем отправят на доклинические испытания.
Благодаря ИИ большая часть рутинной работы с математическими моделями может быть автоматизирована
С ИИ синтезировать все препараты вручную не требуется. «Мы разрабатываем один из наших препаратов с использованием искусственного интеллекта. Говорим ему, что нам нужно сгенерировать молекулы с определенными показателями, и он делает это на основании имеющихся у него данных, — рассказал «РГ» директор R&D центра Герофарм Роман Драй. — Он может создать миллион комбинаций молекул. А дальше другие программы определяют — правильно ли он их сгенерировал. Из миллиона выбирается 50 самых лучших, и уже эти 50 мы синтезируем и проверяем».
По словам специалиста, если раньше этап ранней разработки занимал 36 месяцев, то благодаря ИИ он может сократиться до 10-12 месяцев. Помимо ускорения процесса ИИ также увеличивает вероятность получения нужного препарата. Третья его задача — уменьшение стоимости разработки.
Следующая цель — использовать ИИ на самом продолжительном и дорогом этапе разработки: клинических исследованиях. «Мое мнение — 10 лет, которые сегодня уходят на разработку нового препарата, в итоге сократятся до одного года. Думаю, что в течение 10-15 лет мы к этому придем», — подытожил Роман Драй.
Оставить комментарий
Вы должны войти чтобы комментировать..