«Открытие Центра искусственного интеллекта ознаменовало важный шаг движения в сторону пациента, движения в сторону той медицины, которая называется персонализированной. Использование искусственного интеллекта в медицине во всем мире вызывает активный интерес и надежду на успехи в лечении. Искусственный интеллект в здравоохранении, который когда-то был областью научной фантастики, теперь стал реальностью. Преимущества искусственного интеллекта. Благодаря использованию технологий ИИ в медицине, сможет повысится эффективность оказания медицинских услуг, практически единогласно говорят участники рынка. 2022 год для искусственного интеллекта (ИИ) в российской медицине ознаменовался двумя знаковыми событиями.
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Искусственный интеллект (ИИ) сделают базовой медицинской технологией, эта задача вошла в Стратегию развития московского здравоохранения до 2030 года. по использованию алгоритмов искусственного интеллекта для решения научных и прикладных задач в области офтальмологии.
Будущее рядом: как нас будет лечить искусственный интеллект?
Авторы отмечают, что существует ряд условий, необходимых для дальнейшего развития ИИ в сфере здравоохранения: совершенствование нормативного регулирования, разработка единых стандартов по распоряжению биомедицинскими данными, их контролю и определению границ использования ИИ, этических норм; создание общедоступных датасетов, репрезентативных, релевантных и корректно структурированных медицинских данных, необходимых для обучения моделей, которые должны быть разработаны совместно с экспертным сообществом; стимулирование спроса со стороны государственных органов и медицинских организаций в виде грантов и субсидий на использование ИИ-продуктов и сбора данных для общего пользования внутри медицинских организаций; разработка ускоренных процедур сертификации и регистрации или решений на основе ИИ в медицине с четко определенной процедурой, сроками, алгоритмами для тестирования и апробации систем. Документы pdf16. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь.
Будет доказанная безопасность, будет и доверие.
Стандарты — залог доверия По мнению Дмитрия Павлюкова, которое он высказал на форуме, в условиях формирования доверия ключевую роль играет стандартизация в области применения ИИ. Как отмечает его председатель Сергей Гарбук, в области здравоохранения стандартизация ИИ наиболее актуальна. С одной стороны, высок уровень технологической зрелости, с другой — не менее высок уровень ответственности, связанной с рисками для граждан в результате некорректной работы системы.
Поэтому стандарты — это инструмент нахождения компромисса между безопасностью системы новой технологии для людей и простотой продвижения новых технологий на практике. В прошлом году была разработана перспективная программа стандартизации по приоритетному направлению «Искусственный интеллект» на 2021-2024. В ней есть раздел, посвященный стандартам ИИ в области здравоохранения.
При разработке программы подразумевался обязательный этап обучения на прецедентах. Значительная часть систем ИИ рассчитана на автоматизацию естественных интеллектуальных способностей человека. Технический комитет является представительным органом РФ в международной организации по стандартизации ИИ, и сейчас по инициативе российской стороны там рассматривается возможность разработки международного стандарта клинических испытаний систем с ИИ.
Опыт и мудрость не заменить Медицина все больше переходит на цифру, и требуются новые цифровые инструменты обработки цифровых данных. Два года назад начались клинические испытания ПО на основе технологий лучевая диагностика. В 2020-21 гг.
Сервисы использовались в 102 медицинских организациях при проведении 13 видов исследований КТ, МРТ и другие. Было обработано 3,8 млн исследований, подготовлено 104 дата-сетов механизмов хранения информации, предоставляющих быстрый доступ к большим объемам данных. Говорит главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике, директор ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» Сергей Морозов: «За время эксперимента мы увидели, что искусственный интеллект значительно снижает длительность подготовки описания результатов.
Он не может заменить врача, но может в отдельных клинических сценариях ускорить работу рентгенолога, оптимизировать ресурсы за счет автоматизации двойных просмотров результатов скринингов.
Некоторые из созданных с помощью искусственного интеллекта редакторов генов демонстрируют сравнимую или улучшенную активность. Компания выложила OpenCRISPR-1 в открытый доступ, чтобы способствовать развитию технологии и её использованию в научных исследованиях и коммерческих проектах. Статью с научным исследованием можно почитать тут. Предоставить доступ к еще большему разнообразию. С помощью AI появилась возможность экстраполировать на новые белковые пространства, которые еще не были освоены, тем самым выходя за рамки природных белков. Активировать новые функции, ранее не доступные ученым. OpenCRISPR-1, разработанный Profluent, представляет собой прорыв в области и обещает значительное ускорение процесса генной инженерии, уменьшение его стоимости и расширение возможностей модификации организмов.
Низкий социально-экономический статус — основной фактор риска преждевременной смертности. Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья. С этой проблемой тесно связано смещение результатов из-за отсутствия включения меньшинств в наборы данных. Пример — алгоритмы в дерматологии, которые диагностируют меланому, но не учитывают цвет кожи. Требуется искоренить предрассудки и стремиться к медицинским исследованиям, которые обеспечивают действительно репрезентативное представление населения. Возможности Ученые подчеркивают , что критически важны тщательные исследования результатов работы алгоритмов и проведения тестирований в клинических условиях. Человеческое здоровье слишком ценно, поэтому в ближайшее время ИИ сможет выполнять только рутинные задачи с минимальным риском. Не смотря на проблемы, в дальнейшем исследователи видят использование нейронных сетей в программном обеспечении, которое будет быстро и точно обрабатывать огромные массивы данных и машинах, которые будут видеть и делать то, что не под силу человеку.
Это в конечном итоге заложит основу для высокопроизводительной медицины, которая будет основана на данных и уменьшит зависимость от человеческих ресурсов.
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
| Журнал «Московская медицина» - Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении | Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в медицине является его использование в диагностике различных заболеваний. |
| Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении | Сбор данных и искусственный интеллект в медицине. |
| Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве – Москва 24, 22.12.2023 | Платформа Искусственного интеллекта Минздрава России — первый национальный проект, объединяющий медицинское сообщество и разработчиков решений на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). |
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
| Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве | 6 случаев, когда искусственный интеллект может творить чудеса в здравоохранении. |
| Доктор нейросеть: что умеет искусственный интеллект в медицине - Ведомости.Город | Искусственный интеллект в медицине. |
| Искусственный интеллект в медицине. Настоящее и будущее | Образовательная социальная сеть | 6 случаев, когда искусственный интеллект может творить чудеса в здравоохранении. |
Нейросети в качестве врача: как искусственный интеллект влияет на развитие медицины
Отдельно будут рассмотрены современные технологические решения для практического здравоохранения и превентивной медицины: информационные системы сбора и анализа медицинских данных, облачные хранилища, мобильные приложения и веб-сервисы для врачей и пациентов. Участие в конференции бесплатное.
Сейчас реализуется третий этап — вовлечение врачей-рентгенологов в работу с ИИ. Отрабатываются механизмы сбора обратной связи о работе сервисов на базе ИИ. Следующее, что мы сделаем, — продумаем, как мотивировать врачей на работу с ИИ-решениями», — объяснил Андрей Дорофеев. Для выбора обоснованного подхода к этому вопросу он предлагает рассмотреть три различных уровня зрелости ИИ-систем: «Первый уровень — это новые идеи и разработки, требующие апробации на предмет востребованности рынком. Такие решения еще не прошли необходимые клинические испытания. Источником финансирования для них могут быть собственные средства разработчиков, инвесторов или институтов развития. Второй уровень — это технологически зрелые компании, имеющие регистрационное удостоверение медицинского изделия Росздравнадзора на свою ИИ-систему. Такие решения уже полностью готовы к внедрению, но пока не имеют убедительных доказательств клинической или экономической эффективности.
Их оптимально финансировать за счет целевых программ, как это, например, реализуется в рамках московского эксперимента. Третий уровень — это продукты, успешно прошедшие проспективные контролируемые клинические исследования. Решения, по которым собрана обширная доказательная база их клинической или экономической эффективности. При «погружении» таких систем в клинические рекомендации появится возможность оплачивать их применение из средств ОМС. Пока таких продуктов на рынке России нет». Наконец, немаловажной проблемой является доверие к ИИ со стороны практического здравоохранения — о ней говорили Борис Зингерман, Антон Владзимирский и Александр Гусев. Без формирования доверия невозможно будет ожидать массового применения врачами систем на основе ИИ. Для ее решения необходима продуманная стратегия, включающая обеспечение прозрачности создания и валидации ИИ-систем, развитие доступа к качественным наборам данных, а также публикацию научных работ в этой сфере.
Сейчас большинство хирургических операций проводятся с помощью американских робот—ассистированных хирургических систем Da Vinci — самых известных роботов—хирургов во всём мире. По данным сайта Da Vinci, с 2007 по 2022 год в России американскими роботами—хирургами было выполнено около 28 тыс. Однако в ближайшее время в больницах страны появятся первые роботы—хирурги отечественного производства, разработанные учёными Института конструкторско—технологической информатики РАН. Российские роботы—хирурги смогут делать операции в брюшной полости, в области гинекологии и урологии, а также в сфере нейро— и кардиохирургии. Одним из ключевых преимуществ отечественной разработки станет её стоимость: она примерно в 3 раза ниже американской, благодаря чему операции войдут в программы ОМС и будут бесплатны для пациентов. Роботизированные системы в медицине, несомненно, с каждым годом будут всё активнее применяться. Однако пока есть ряд факторов, которые сдерживают развитие рынка автоматизированной медицины. По мнению Дениса Банного, одними из ключевых являются большие финансовые затраты на покупку оборудования и эксплуатационные расходы, а также расходы на обучение персонала. Со временем этот вопрос будет решён. Пока же сложные роботизированные системы доступны только крупным медицинским центрам и клиникам.
Для людей, которые выписались из больницы разработано специальное приложение Sense. Набирает популярность генетический анализ с помощью сервиса Sophia Genetics. Так, анализ ДНК даёт возможность выявить предрасположенность человека к некоторым заболеваниям: диабету, язве желудка и другим. Проект MedClueRx позволяет определить, какие лекарственные препараты могут помочь при депрессии, эпилепсии, заболеваниях нервной системы. Сервис ИИ MedWhat способен заменить личного врача — это приложение для мобильного телефона со встроенной функцией распознавания речи. Приложение способно интересоваться самочувствием человека и отвечать на разные вопросы, например: «Как избавиться от головной боли? В ближайшем будущем планируется дать доступ сервису MedWhat к историям болезней пациентов и к генетической информации. Обработка огромных объёмов информации ИИ способен обрабатывать несколько тысяч страниц в секунду при поиске необходимой информации. Примерно каждые двадцать минут в мире появляется новая статья по медицине. В помощь медикам недавно была создана система поддержки по принятию решений — CDSS на основе ИИ, которая объединила информацию и данные о показателях здоровья пациентов и их истории болезни. Автоматизация и улучшение Бывает, что пациент отменяет визит к врачу, и это несёт клинике убытки: в США подсчитали, что система здравоохранения страны ежегодно теряет около 150 миллиардов долларов. Чтобы снизить эти показатели нужен новый подход к организации и управлению. С такой задачей может справиться только ИИ, который будет учитывать нюансы и грамотно наладит поток пациентов в медицинские учреждения.
Собянин: ИИ превратится в базовую медицинскую технологию в Москве
Стали очевидны такие проблемы, которые в обычной обстановке и со стандартной нагрузкой не так бросались в глаза. И в то же время пандемия стала наиболее эффективным стимулом для развития и внедрения инновационных методов решения различных задач. Разумеется, максимум внимания в исследовательской работе стало уделяться таким направлениям, которые целиком либо в какой-то мере были направлены на борьбу с пандемией, на снижение нагрузки врачей, на оптимизацию здравоохранения. И, конечно же, отдельно стоит упомянуть разработки, нацеленные на предиктивную аналитику и моделирование сценариев развития событий с учётом вероятности возникновения иных эпидемий. Подготовка к таким событиям становится залогом успеха в борьбе с ними. Существуют ли какие-то разработки, позволяющие в будущем действовать на упреждение и успешнее бороться с такими проблемами, как SARS-CoV-2? Столкнувшись с трудностями борьбы с коронавирусом, мы в очередной раз заострили внимание исследователей на важности аналитики, в частности, аналитики эпидемиологической обстановки в мире. К этой сфере исследований сейчас наблюдается повышенный интерес, и это понятно: никто не хочет вновь пережить то, что до сих пор происходит в мире с декабря 2019 года в процессе борьбы с пандемией. Во избежание повторения событий последних двух лет группа учёных с моим непосредственным участием в настоящее время проводит внедрение предиктивной аналитики, которое реализуется с помощью искусственного интеллекта и позволяет моделировать различные сценарии развития событий и анализировать ход эпидемий, что даёт возможность заранее подготовить систему здравоохранения к вероятности масштабного противостояния очередным заболеваниям и «предсказать» их возможные последствия.
Современные технологии необходимы и административному аппарату, и непосредственно в лечении.
А методы машинного обучения ИИ позволяют эти данные объединить и сделать полезный вывод для науки или для лечения человека. Пока это поиск общих тенденций, но мы надеемся, что со временем получится давать конкретные рекомендации. Максим много сотрудничает с зарубежными коллегами Источник: Анастасия Пешкова — Где это может применяться? Тогда берется анализ патологической ткани и проводится ее детальный анализ. Какие-то части этой сложной неоднородной структуры могут откликаться на терапию, какие-то — нет. Если это понять заранее, в теории можно намного более успешно, прицельно и качественно назначать препараты.
В идеале это может позволить создать системы поддержки врачебных решений: опираясь на большое число фактов, давать рекомендации доктору, какая терапия в этом случае предпочтительна. А специалист, соединяя их с другими фактами, принимает решение. Расскажите, пожалуйста, об этом проекте. Также эта система позволяет составить карту функциональных зон мозга, отвечающих за движение, зрение, речь и так далее. Бывает форма эпилепсии, когда лекарства не помогают, и таких больных довольно много. Их проблема зачастую заключается в том, что в мозге есть маленькая область, которая вследствие разных причин вызывает поразительную активность и приступ. Если говорить о детях, то они догоняют сверстников, нормально ходят в школу.
У взрослых прекращаются приступы, возвращаются когнитивные способности. Но одна из проблем в том, что такие области очень похожи на здоровую ткань и их сложно найти. Заказчиками многих исследований являются известные медицинские научные институты Источник: Анастасия Пешкова По отзывам наших медицинских партнеров, в России есть единицы опытных рентгенологов, которые могут найти такие патологии на снимках МРТ. Эти врачи есть в крупных городах: в Москве, Питере, Новосибирске. Каждый из них может просматривать в день снимки не более трех-четырех пациентов. Соответственно, ожидание растягивается более чем на полгода. Мы начали делать систему, которая должна выполнить две базовые задачи: помочь опытному врачу сократить время поиска, а неопытному — подсказать, какие части мозга смотреть.
Исследования, которыми занимается Центр прикладного ИИ, применяются в лечении онкологии и эпилепсии Источник: Анастасия Пешкова Мы собирали данные из двух медицинских центров больше года, проводили их разметку, и сейчас у нашей команды самый большой в мире датасет по этой патологии. Пока наша система работает на уровне среднего врача, но мы совершенствуем ее.
И в основном ИИ находит свое применение в области сложных вычислений, построении математических моделей и так далее. Однако и в медицинской сфере искусственный разум может быть не менее полезен следите ли вы за успехами ИИ? Мы регулярно рассказываем о них в нашем Телеграм-канале. К примеру, недавно гонконгская компания Insilico Medicine опубликовала результаты исследования, показывающего, что ее система на основе ИИ и глубокого обучения может создавать новые лекарства против определенных патологий всего за 3 недели. А это в несколько десятков раз быстрее, чем традиционные методы.
Причем что примечательно, у руля компании стоит наш соотечественник Алекс Жаворонков. Господин Жаворонков еще в середине 2000-х годов получил степень магистра в Университете Джона Хопкинса, а затем и докторскую степень в Московском Государственном Университете, где его исследования были сосредоточены на использовании машинного обучения для изучения физики молекулярных взаимодействий в биологических системах.
Как врач на приеме вводит данные в систему? В условиях ограниченного времени на прием нередко встречаются некорректное построение предложений, необщепринятые сокращения, аббревиатуры, использование нестандартных символов, отсутствие разделения слов. Врач понимает, что он написал, и другой врач поймет или догадается, потому что это их предметная область, которую они научились понимать, но, к сожалению, это большие сложности для систем анализа медицинских данных, негативно влияющие на те результаты, которые формирует нам ИИ. Еще одна сложность — большое количество данных, необходимых для обучения. В идеале все данные из истории заболеваний должны быть оцифрованы, информация структурирована. Необходимо учитывать, что методология лечения, сбора отчетных данных, перечень отображаемых в медицинской документации сведений продолжает динамично изменяться, а для разработчиков ИИ это означает, что системы нужно будет время от времени переучивать. И здесь возникает вызов — как научиться делать это быстро.
Итак, для корректной работы ИИ нужны «чистые» машиночитаемые данные, подготовленные и размеченные высококвалифицированными специалистами выборки данных для обучения нейросетей, оцифрованные порядки оказания медицинской помощи, клинические рекомендации и стандарты оказания медицинской помощи. При смене методологии медицинские информационные системы тоже начинают наполняться новыми данными только с появлением утвержденных изменений в методологии диагностики, лечения, наблюдения пациента и т. Симбиоз или противостояние? Если мы смотрим на искусственный интеллект глазами разработчика, то видим набор алгоритмов и математических методов, которые могут обучаться на данных, анализировать изображения, искать неочевидные связи и сходства в огромных массивах данных, обнаруживать различия там, где естественный интеллект может просто их не заметить. Но для врача работа искусственного интеллекта — это черный ящик. Врачу непонятно «мышление» системы и то, как ИИ получил итоговый результат. Формировать доверие медицинских работников к ИИ возможно, объясняя базовые алгоритмы его работы и то, на каких данных обучаются системы. Возможно также более широкое участие врачей в рабочих группах по подготовке данных для обучения нейросетей. Объяснять базовые алгоритмы работы искусственного интеллекта необходимо в рамках вузовской подготовки специалистов на цифровых кафедрах и в рамках профессиональной переподготовки.
Ну и, отвечая на вопрос: возможен ли симбиоз врачей и ИИ. Да, при условии, что мы разделим решение задач между интеллектами.
Собянин: Цифровые технологии спасают жизни и повышают качество лечения москвичей
Как искусственный интеллект создает лекарства. ИИ от фирмы Insilico Medicine носит название GENTRL. Медицинские продукты с применением искусственного интеллекта активно разрабатывают известные компании: Microsoft, Apple, Google, IBM. Крупная международная биотехнологическая компания Insilico Medicine объявила о том, что лекарство, которое открыл искусственный интеллект, впервые в мире успешно прошло первую фазу клинических испытаний. Возможность делать прогнозы с помощью искусственного интеллекта в медицине применяют и иначе. Как искусственный интеллект создает лекарства. ИИ от фирмы Insilico Medicine носит название GENTRL.
Комплексный анализ работы сервисов ИИ в медицине провели в Москве
Кроме того, искусственный интеллект помогает врачам-терапевтам поликлиник в постановке диагноза и формировании перечня необходимых исследований. Искусственный интеллект (ИИ) сегодня является инновационной технологией, которая вызвала настоящую революцию в различных отраслях, и медицина не стала. Преимущества применения нейросетей в медицине очевидны – возможность обрабатывать большие массивы данных в короткие сроки, а также точность диагностики. Сегодня искусственный интеллект позволяет выявить опасные заболевания на самых ранних этапах, создавать оптимальные схемы терапии, сводить к минимуму вероятность ошибок в лабораторной диагностике и даже делать хирургические операции. Динамика венчурного инвестирования в искусственный интеллект для медицины, по данным CB Insights.
Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении
Росздравнадзор впервые приостановил применение медизделия с искусственным интеллектом (ИИ) — системы анализов , позволяющей врачам обнаружить на снимках компьютерной томографии патологии. Искусственный интеллект (ИИ) в медицине в значительной степени уже сейчас заменяет человека в разработке новых лекарств, диагностике болезней, а также улучшает медицинские услуги в целом. Искусственный интеллект (ИИ) применяется во многих отраслях медицины и кажется, что его преимущества по сравнению с человеком очевидны. Начались клинические испытания первого лекарства, целиком разработанного искусственным интеллектом (ИИ), сообщает CNBC. искусственный интеллект в медицине, искусственный интеллект. Рост применения КТ приводит к выявлению большого количества очагов и округлых образований в легких. Сегодня искусственный интеллект помогает находить признаки заболеваний по более чем 20 направлениям, а количество обработанных с помощью него лучевых исследований уже превысило 11 миллионов.
Национальная база медицинских знаний
Мы встретились с директором по проектной деятельности ассоциации, научным сотрудником НИИ общественного здоровья имени Н. Семашко Андреем Алмазовым, чтобы узнать, что удается сделать для внедрения ИИ в медицинскую практику и что этому мешает. Об искусственном интеллекте в медицине на радио «Маяк» Искусственный интеллект чувствует микроизменения по всем фронтам и может сказать, что будет, например, инсульт, а врач увидит инсульт только тогда, когда он случится, — рассказал в беседе с ведущими Александром Пушным и Маргаритой Митрофановой Александр Гусев, руководитель разработки системы искусственного интеллекта Webiomed, руководитель GR-направления ассоциации «Национальная база медицинских знаний».
О том, насколько перспективна эта технология, чем она может помочь пациентам и врачам, и почему некоторые люди опасаются ИИ в медицине, рассказывает Сергей Воинов, директор по акселерации по направлению «Цифровая медицина» Кластера биологических и медицинских технологий Фонда «Сколково». Успешные проекты с ИИ Главные задачи ИИ — улучшить эффективность системы здравоохранения и снизить нагрузку и объем рутинной работы врачей, позволив им сконцентрироваться на постановке точных диагнозов. Именно поэтому рынок технологий и, в частности, ИИ так активно развивается в сегменте медицины.
Первым направлением, где искусственный интеллект получил широкое распространение, стала радиология — в части компьютерных и магнитно-резонансных томограмм, рентгена и флюорографии. Алгоритмы ИИ помогают выявить патологию на ранней стадии, обозначить потенциальные проблемы, на которые стоит обратить внимание, а также собрать воедино данные с анализов. Такой способ диагностики уже доказал свою эффективность, поскольку врач не всегда может заметить мельчайшие изменения — они будут видны только при систематизации огромного массива данных. Кроме того, ИИ позволяет эффективно контролировать ход заболеваний, например, онкологических, или выявлять его первые симптомы и признаки, свидетельствующие о скором развитии болезни. Дебютной разработкой в этой области стала система Webiomed компания «К-Скай» — резидент «Сколково».
Как медицинское изделие платформу прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении зарегистрировали 3 апреля 2020 года. Это первая система ИИ в России, которая способна обработать большой объем информации о пациенте, выявить на основе данных подозрения на заболевания и спрогнозировать возможное ухудшение здоровья. При этом ИИ изучает не только медицинские показатели, но и социальные данные. Платформа формирует цифровой паспорт пациента. Можно сказать, что система заменяет целый консилиум врачей, что позволяет работать быстрее и точнее.
В России этой сфере уделяется особое внимание. Несколько проектов уже достигли весомых результатов в использовании ИИ в радиологии. В их число вошли Botkin. Качество работы подтверждает статистика. Например, заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова сообщила , что за два года сервисы ИИ обработали более 6 млн лучевых снимков.
Стоимость разработки интеллектуальной системы, подобной «Джейн», по оценкам АИИ , начинается от 250 тысяч рублей. Что в России нужно сделать, чтобы на законных основаниях продавать медицинские системы? То есть мы должны фактически провести независимую оценку эффективности изделия, применяя методы доказательной медицины. Это довольно сложный процесс, который может тянуться годами. Какая должна быть методика? И разработка методики испытаний входит в состав клинических испытаний. То есть мы должны сначала разработать методику, представить её комиссии, которая подтвердит, что методика соответствует стандартам качества проведения клинических испытаний.
Затем в ходе испытаний мы проходим по всем пунктам этой методики. Пишем научно-технические отчёты. Консилиумы их проверяют, подтверждают, что отчёты соответствуют критериям, описанным в документах. В России IT-продукт с искусственным интеллектом впервые сумел успешно пройти технические и клинические испытания, получить статус медизделия и одобрение Росздравнадзора только в апреле 2020 года. Почему же в больницах до сих пор очень мало таких программ? MYCIN считается первой интеллектуальной компьютерной системой, разработанной специально для медиков. Её создали в 1970-х годах учёные Стэнфордского университета США.
MYCIN предназначалась для подбора антибактериальной терапии. Название было образовано от суффикса «-мицин», часто встречающегося в названиях антибиотиков. Всё дело в доверии. Медицина — это область доверия. Мы же доверяем врачу самое дорогое — своё здоровье и здоровье наших детей. Поэтому компьютерные системы должны не только выдавать рекомендации, но ещё и обладать функцией объяснения, обоснования предложенных решений. Это важный компонент доверия.
Вот почему в сфере медицины очень сложно применять популярные сегодня нейронные сети и другие модели, основанные на методах восходящей парадигмы искусственного интеллекта. Если система, основанная на нейронных сетях, сможет объяснять свои решения, то, пожалуйста, применяйте. Но обычно нейросети на это неспособны. Вопрос, как я уже сказал, в доверии. Врач или консилиум врачей должен иметь возможность проверить выводы программы. Если ИИ даёт второе мнение по какому-то пациенту, то доктору нужно понимать, почему алгоритм пришёл к таким выводам. В случаях, когда «Джейн» помогла уточнить диагнозы, фактически решение приняли врачи консилиум.
Система лишь обратила внимание на нестыковки и смогла обосновать альтернативное решение. Окончательное решение всегда остаётся за человеком. И поэтому она была основана не на нейросетях, а на наборах хранимых правил. То есть в ней была база знаний, правила вывода, семантические сети. При поиске решения применялось нечёткое сопоставление то есть правила нечёткой логики. Я всегда мог объяснить врачам, почему система, основываясь на наблюдениях за состоянием пациента, сообщала о вероятности того или иного диагноза. Говоря научным языком, «Джейн» относилась к объяснимому искусственному интеллекту.
Росстандарт принял первый в нашей стране ГОСТ по этой теме только несколько месяцев назад. К его созданию имел отношение Технический комитет по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект», в работе которого я участвую. Новая серия стандартов «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине» начала действовать с 1 марта 2022 года. ГОСТ был разработан под руководством Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы. Раньше ИИ в российской медицине находился, по сути, в серой зоне. И государство не шло на массовое распространение таких систем, потому что не было ни правовой, ни нормативно-технической базы, на основании которой можно было эти системы внедрять и использовать.
Такие расхождения могут объясняться целым комплексом причин, различиями в культуре и системе здравоохранения стран. В России здравоохранение — это общественная система, основанная на коллективизме и вере в авторитетность врача. А американские пациенты часто ожидают более тесного взаимодействия с врачом и более персонализированного подхода к лечению. Еще одним фактором оптимизма россиян может быть восприятие технологий в целом, их применение часто рассматривается как символ прогресса и успеха, поэтому отношение к ИИ и его влиянию может быть более положительным. В США же система здравоохранения более коммерциализирована, и пациенты могут опасаться, что внедрение ИИ приведет к уменьшению внимания и заботы со стороны врачей. Также возможно, что американские граждане более скептически относятся к новым технологиям в целом и ожидают от них больших рисков и проблем. Кроме того, в США есть свои особенности доступа к услугам здравоохранения — в частности, высокая стоимость медицинской страховки. Это может усиливать опасения, что использование ИИ усугубит проблемы доступности качественных услуг и взаимоотношений с врачами. Еще один вопрос касался проблемы предвзятости врачей: в американской версии опроса речь шла о предвзятости врачей в отношении пациентов разных рас и этнических групп, в российской версии — о предвзятости к пациентам разных возрастов.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. — Илья Александрович, почему применение искусственного интеллекта (ИИ) в государственном здравоохранении обрело такую высокую актуальность? Актуальные направления по применению искусственного интеллекта в медицине реализует компания СберМедИИ.