Спасет ли искусственный интеллект систему здравоохранения или создаст новые риски? Ответ на этот вопрос искали участники встречи «ИИ в белом халате: помощник или конкурент». Мероприятие, организованное Новосибирским областным инновационным фондом в рамках инициативы «Наука и бизнес» Десятилетия науки и технологий на площадке ГПНТБ СО РАН, объединило тех, кто создает ИИ для медицинских задач, и тех, кому предстоит с ним работать на практике.
В центре обсуждения оказались ключевые вопросы развития отрасли: какие технологии на базе ИИ уже сегодня создаются разработчиками, и в чем заключается объективная необходимость их внедрения в клиническую практику. Участники встречи рассмотрели конкретные примеры применения ИИ в различных областях медицины — от лучевой диагностики до нейрохирургии и кардиологии, — оценив оправданность и преимущества таких решений. Особое внимание было уделено не только возможностям, но и рискам использования алгоритмов, а также самому сложному юридическому вопросу: кто несет ответственность, если искусственный интеллект допускает ошибку?
Нейросети в нейрохирургии: от снимка до имплантата
Первым спикером стал Сергей Мишинов, врач-нейрохирург ННИИТО им. Я.Л. Цивьяна, доктор медицинских наук, лауреат премии «Молодой инноватор». Он представил доклад «Нейронные сети в нейрохирургии» и отметил, что на сегодняшний день в России как медицинские изделия зарегистрированы 53 продукта с искусственным интеллектом.
«Мы активно выбираем и тестируем эти продукты», - сказал Мишинов.
В качестве примера спикер привел использование нейросети для реконструкции костей черепа: от сегментации изображения на МСКТ до моделирования идеальной плоскости имплантата. «Однако мы еще пока нейронной сети не доверяем полностью отрисовывать имплант и перепроверяем ее предложения. Но с научной позиции понимаем, что такой подход может работать».
По словам выступающего, два основных подхода, где используются нейронные сети в медицине, - это работа с изображением (рентген, КТ, МРТ и прочее) и с текстом (все, что можно записать, померить, результаты анализов).
«Качество работы нейронной сети напрямую зависит от глубины и тщательности обучения, — подчеркнул Сергей Мишинов. — Задача тем проще, когда имеются референсные, числовые значения. Чем задача сложнее, тем чаще сбоит ИИ».
Вывод выступления был однозначен: ИИ идеально подходит для мест, где есть дефицит компетенций, но для работы в профильных учреждениях программы должны быть очень высокого качества.
Цифровой двойник пациента и помощник терапевта
Огромный интерес аудитории вызвало выступление команды ООО «МедикБук». Врач-кардиолог, аспирант НМИЦ им. ак. Е.Н. Мешалкина Алексей Уранов и технический директор Алексей Пенских представили систему поддержки принятия врачебных решений (СППВР) MedicBK. Это решение интегрируется в медицинские информационные системы и анализирует электронные медкарты. Система уже применяется в десяти регионах России и обработала данные 3,5 миллионов пациентов.
Спикеры продемонстрировали, как алгоритмы ИИ создают «цифрового двойника» пациента, вытягивая данные из неструктурированного текста. Это позволяет врачу получать обобщенную информацию по истории болезни, экономить от 2 до 15 минут на каждого пациента (до 9 часов в неделю) и исключать тактические ошибки.
Большое внимание уделяется безопасности данных — все они хранятся в закрытом контуре, не покидая его. Как только данные попадают в электронную карту, они автоматически извлекаются и обрабатываются. Когда пациент приходит на прием к врачу, у врача уже есть подробный анализ текущего статуса пациента, который помогает ему максимально быстро принять решение и оптимизировать лечение.
«Алгоритмы ИИ мы применяем очень осторожно. Назначение по клиническим рекомендациям идет строго в детерминированной логике по классическим алгоритмам, чтобы не допустить ошибок. Сами алгоритмы мы активно применяем как в обработке текста, так и в прогнозировании. Когда нам нужно что-то спрогнозировать, мы показываем врачу, на что модель обратила внимание, на что она сфокусировалась, и таким образом получаем дополнительную валидацию от врача, насколько корректно модель работает и выдает результаты», - рассказал Алексей Пенских.
Тему продолжил Владимир Иванисенко, ведущий научный сотрудник Центра искусственного интеллекта НГУ и заведующий лабораторией компьютерной протеомики ИЦИГ СО РАН. Он представил систему «Цифровой помощник врача «Доктор Пирогов». Эта разработка, основанная на научных исследованиях, предназначена для постановки диагноза, анализа инструментальных показателей, клинических показателей, жалоб.
«Разрабатывая систему "Доктор Пирогов", мы ставили задачу снизить рутинную нагрузку на врача. Наша система общается с пациентом, задает ему вопросы, анализирует ответы и выдает предварительный диагноз, на основании этого диагноза может проводить уточнения и давать рекомендации в прохождении дополнительных обследований и назначении терапии», — рассказал Владимир Иванисенко.
Система пока на стадии прототипа и должна еще пройти всестороннее тестирование с помощью практикующих докторов.
Кардиолог в кармане и умный сомнолог
Тему «ИИ в медицинском оборудовании» раскрыл Ярослав Скоробогатов, разработчик проекта «Домашний кардиограф», студент НГТУ НЭТИ, победитель конкурса «Студенческий стартап». Его разработка — портативный кардиограф, который анализирует отклонения ЭКГ всего за 3 секунды.
«Врач тратит на расшифровку ЭКГ от 15 до 120 минут, а наш алгоритм показывает отклонения мгновенно. Скорость, доступность и объективность – главные преимущества ИИ. Это позволяет сделать экспресс-диагностику доступной каждому», - прокомментировал автор стартапа.
Так, в отличие от прибора мониторинга по Холтеру, такой доступный кардиограф может быть в домашней аптечке у людей с выявленными сердечно-сосудистыми заболеваниями, нуждающихся в частом скрининге ЭКГ.
О роли ИИ в диагностике нарушений сна рассказала Ксения Доронина, врач-невролог, сомнолог клиники «Сибнейромед». В своем выступлении «Возможности использования ИИ в сомнологии» она отметила, что на откуп ИИ можно отдать огромное количество данных для обработки, в том числе, которые нельзя распознать однозначно ни как изображение, ни как текст.
Основные проблемы, с которыми работают сомнологи – это бессонница и апноэ. Для диагностики нарушений сна проводится полисомнография, кардиореспираторный мониторинг, другие исследования, и с помощью ИИ можно автоматизировать и повысить точность анализа полученных данных. ИИ способен обработать каждую секунду записей, даже миллисекунду, что делает глубину обработки гораздо больше.
«Важное преимущество применения ИИ в сомнологии: с ним не поспоришь! Как ни странно, традиционные рекомендации врача по изменению образа жизни обычно вызывают контраргументы пациентов. Но, если рекомендации выдает ИИ, с ним пациенты не спорят, и, как правило, доверяют», - заметила Ксения Доронина.
Юридические риски: кто ответит за ошибку ИИ?
Острейший вопрос повестки, юридический, раскрыл Ярослав Малянов, юрист, заместитель директора Новосибирского юридического института (филиал) ТГУ. Он напомнил, что искусственный интеллект не является субъектом гражданского права и не отвечает за свои действия.
«С точки зрения гражданской правовой ответственности, если врач использовал искусственный интеллект, и результат был неудовлетворительный, то возмещать ущерб, на наш взгляд, будет клиника, или то медицинское учреждение, которое врач представляет — констатировал Ярослав Малянов. — Потому что с точки зрения юриспруденции, искусственный интеллект – это программа, и прежде чем врач использовал ее в своей практике, учреждение должно было закупить эту программу, установить, ввести в работу локальными нормативными актами. Но кто будет отвечать с позиции уголовной ответственности – вопрос еще не урегулированный».
Как подчеркнули все спикеры, искусственный интеллект остается помощником, который берет на себя рутину в работе, экономит время и повышает точность, оставляя за человеком право окончательного решения и ответственность за него.
