Врачам помогает искусственный интеллект

Искусственный интеллект все активнее применяется в медицине. Как отмечают в Министерстве здравоохранения, на сегодня уже проанализировано более 50 MedTech-решений. Основная часть проектов направлена на улучшение диагностики, реабилитации, повышение доступности медицинской помощи и обработку информации.

Одна из успешных компаний, внедряю­щих ИИ-проекты, – ТОО «WDSOFT». Еще в 2014 году команда разработчиков начала создавать систему искусственного интеллекта для ранней диагностики онкозаболеваний. В то время использование ИИ воспринималось как что-то из научной фантастики, в стране прак­тически отсутствовала цифровая инфраструктура, большинство аппаратов были аналоговыми.

Тогда отечественные специалисты сосре­доточились на обработке медицинских изображений. Как поясняет технический директор компании ­Жулдыз ­Дахымбаева, с помощью снимков они обучали алгоритмы распознавать патологические изменения: отличать доброкачественные образования от злокачественных, выявлять ранние признаки онкологических заболеваний. Однако на старте разработчики столкнулись с отсутствием датасетов, то есть в стране не было достаточной базы подтвержденных цифровых снимков. Обратились к международным источникам, в частности, приобрели 244 тыс. снимков в японском институте ядерной медицины, а также использовали открытые базы данных зарубежных организаций.

Первые клинические испытания дали реальную картину. Врачам с разным стажем (5, 10 и 20 лет) предложили проанализировать тысячи снимков и отметить патологические изменения.

– Результаты показали, что врачи с пятилетним стажем не выявляют свыше 60 процентов новообразований размером 2–6 миллиметров, что свидетельствует о сложности визуальной диагностики на ранних этапах заболевания, – рассказывает Жулдыз Дахымбаева. – Пос­ле анализа порядка 30 исследований подряд фиксировалось снижение качества интерпретации изображений и увеличение числа диагностических неточностей. В отличие от человека, алгоритмы искусственного интеллекта функционируют без признаков утомления и способны дифференцировать свыше 65 тысяч цветовых оттенков, что значительно расширяет возможности визуального анализа.

Пилотный проект стартовал в 2018 году в Алматинской области. Акимат предос­тавил компании 13 медорганизаций, включая поликлиники в Талдыкоргане и отдаленных районах. Как отмечает Жулдыз Дахымбаева, это был первый в стране IT-проект государственно-частного партнерства с применением искусственного интеллекта в медицине. При этом инфраструктура требовала полной модернизации.

– В ряде медорганизаций продолжали использовать пленочные рентген-аппараты, не обеспечивающие получение цифровых изображений, – вспоминает наша собеседница. – В каждой организации были установлены оцифровщики, которые переводили снимки в цифровой формат. Появились и профессиональные рабочие станции, медицинские мониторы высокого разрешения, было создано централизованное хранилище изображений. В отдельных районах пришлось даже прокладывать Интернет.

Система состоит из нескольких компонентов. Первый – радиологическая информационная система (РИС), где формируется заключение. Второй – PACS, сервер хранения медицинских изображений и сервер ИИ, где происходит обработка данных.

– Пациент приходит в поликлинику, врач создает ему электронное направление в медицинской информационной системе: например, пройти рентгенографию груди. Это направление автомати­чески поступает в РИС. Затем другой врач снимает пациента, а система в течение минуты дает анализ и заключение. Все это одним файлом поступает обратно к врачу и одновременно отправляется в PACS-хранилище, – объяснила процедуру Жулдыз Дахымбаева.

Она показала снимок «легкого» пациента с указанием маленького пятна. В отчете ИИ было указано: «81% вероятности патологического новообразования». Всего точность распознавания рака легких превышает 80%, молочной железы – 90%.

– Искусственный интеллект показывает четкую локализацию новообразования. Бывает, конечно, что он может ошибиться, например, указать на жировые ткани, лимфоузлы, кальцинаты, но в любом случае он напишет, что здесь есть какая-то аномалия. В подобных случаях пациент направляется на дополнительное инструментальное обследование, в частнос­ти – компьютерную томографию – для уточнения диагноза. Кроме того, доступ к системе имеют и другие профильные врачи, что увеличивает эффективность постановки диагноза, – отметила разработчик.

С внедрением системы снимки доступны врачам независимо от их местонахож­дения. Если, к примеру, в районной клинике нет рентгенолога, изображение описывается специалистами областного центра дистанционно. Пациенты могут не выезжать из сел и получить услугу онлайн. Цифровой архив позволяет хранить изображения на протяжении всей жизни человека и сравнивать их в динамике.

Сегодня система внедрена в восьми областях и трех городах республиканского значения. К ней подключено более 300 медорганизаций. Как отмечает ­Жулдыз Дахымбаева, число исследований ежегодно растет.

– В 2019 году с введением нашей системы в Алматинской области охват скринингом на рак молочной железы достиг рекордных 92 процентов. При этом в Алматинской области и области Жетысу ежегодное количество маммографических исследований увеличилось с 36 тысяч до 78 тысяч. Важно отметить, что 83 процента выявленных случаев рака молочной железы диагностируются на I–II стадиях, что существенно повышает эффективность лечения и показатели выживаемости, – привела данные технический директор.

По ее словам, ранняя диагностика – это не только спасенные жизни, но и экономия бюджетных средств. Для сравнения: лечение на ранних стадиях обходится в сумму до 700 тыс. тенге, тогда как на поздних – от 5 до 20 млн.

Точность распознавания зависит от объе­ма обучающих данных. Сегодня в базе PACS архивировано более 6 млн снимков. Алгоритмы постоянно совершенствуются, и если система сталкивается с новым типом патологии, то этот случай анализируется совместно с врачами и позже используется для дообучения.

Инфраструктура системы построена с учетом требований медицинской и кибербезопасности. В каждом регионе работают дата-центры, круглосуточно дежурят операторы. Поскольку даже минутный простой может повлиять на оказание помощи пациенту.

Разработчики ведут работу и в других направлениях: создается система выявления колоректального рака в режиме реального времени при колоноскопии, разрабатываются ИИ-решения для диаг­ностики болезни Альцгеймера, рака простаты. Уже проведено более 1 600 исследований в рамках клинических испытаний новой технологии.

– Ключевой принцип разработки – обеспечение врача инструментом профессио­нальной поддержки и предоставление объективного «второго мнения» при принятии клинических решений, – говорит Жулдыз Дахымбаева. – Система обеспечивает контроль, помогает молодым специалистам и минимизирует влия­ние человеческого фактора. В условиях дефицита кадров и территориальной разобщенности именно такие решения формируют новую модель доступной и технологичной медицины.