Вероника Скворцова: ФМБА совместно с Минпромторгом активно развивает технологии организации медицинских больших данных и медицинского искусственного интеллекта (ИИ)

Вероника Скворцова: ФМБА совместно с Минпромторгом активно развивает технологии организации медицинских больших данных и медицинского искусственного интеллекта (ИИ) - фото 1Вероника Скворцова, доктор медицинских наук, глава ФМБА, экс-министр здравоохранения России, откликнулась на призыв от мэра Москвы Сергея Собянина к общественности о необходимости более широкого общественного обсуждения в сфере развития искусственного интеллекта в медицине. Свой ответ Вероника Игоревна опубликовала на странице журнала "ЭкоГрад"

В частности, Вероника Игоревна отметила, что российским учёным и медикам есть о чём рассказать обществу в этой сфере, ну и, конечно же, учёные и медики, в свою очередь готовы выслушать представителей общественности дабы получить своё представление о запросах общества к данной сфере развития медицины и науки. А кроме того, в ходе широкого диалога между миром науки и обществом может быть решена еще одна важнейшая научная задача – популяризация науки

 

Напомним, Сергей Собянин на своей страничке в Сети написал: «Мы активно развиваем искусственный интеллект в медицине. Сегодня технологии компьютерного зрения выявляют патологии по 19 направлениям лучевых исследований. А к концу года планируем открыть новые направления для разработчиков — всего станет больше 50. Буквально на днях с помощью ИИ стали распознавать сколиоз позвоночника на рентгене. 

Все эти цифровые решения будут доступны для столичного здравоохранения.
В общей сложности нейросети помогли врачам проанализировать больше 8,5 млн снимков лучевых исследований. Наши учёные разработали требования к умным алгоритмам и внедрили методику тестирования нейросетей. Теперь умные алгоритмы в режиме реального времени выявляют патологии различных заболеваний. Лучевая диагностика — не единственное направление, в котором ИИ ассистирует врачу. В поликлиниках работает Система поддержки принятия врачебных решений. С её помощью врачи уже поставили больше 9 млн предварительных диагнозов. Благодаря ИИ в среднем в 10 раз сократилось время на назначение дополнительных исследований и консультаций для подтверждения диагноза.
Все эти цифровые решения будут доступны для столичного здравоохранения. В общей сложности нейросети помогли врачам проанализировать больше 8,5 млн снимков лучевых исследований. Наши учёные разработали требования к умным алгоритмам и внедрили методику тестирования нейросетей. Теперь умные алгоритмы в режиме реального времени выявляют патологии различных заболеваний».

 

Напомним, также, что тема развития ИИ, и в медицине и других отраслях научной и хозяйственной деятельности активно поддержана Президентом РФ Владимиром Путиным.

На международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта», 24 ноября 2022 года, Владимир Путин дал несколько поручений:

- правительство должно организовать переход госорганов на систему искусственного интеллекта с применением платформенного подхода;

- также кабинету министров необходимо обновить стратегии цифровой трансформации во всех сферах, включая промышленность, с учетом развития искусственного интеллекта;

- правительству и Альянсу в сфере искусственного интеллекта поручено разработать рейтинг вузов по качеству компетенций подготовки специалистов в этой области;

- федеральной налоговой службе дана задача внимательно отслеживать удобство и быстроту разрабатываемых инструментов для бизнеса в области искусственного интеллекта;

- министерству здравоохранения необходимо уделить особое внимание цифровизации и использованию технологических решений, особенно в первичном звене;

- «Росатому» и РЖД совместно с университетами поручено провести конференцию по новым технологиям вычисления и передачи данных.

Кроме того, глава государства призвал оказывать поддержку отечественным производителям, создающим облачные технологии. Он также поручил изменить требования и регламенты, препятствующие внедрению искусственного интеллекта.

Президент попросил мэра Москвы Сергея Собянина и губернатора Подмосковья Андрея Воробьева использовать площадку Госсовета для внедрения их опыта использования искусственного интеллекта в другие регионы. Он отметил, что столица сделала кардинальный шаг вперед в области цифровой трансформации различных сфер городского хозяйства. В свою очередь, Московская область стоит на пороге реализации знакового проекта с повсеместным внедрением технологий искусственного интеллекта, подчеркнул глава государства.

 

Общественное обсуждение целей и задач развития искусственного интеллекта была важнейшей задачей большинства инновационных форумов в период с 2008 по 2020 годы. Журнал «ЭкоГрад» традиционно выступал информационным партнером указанных форумов.

 

На фотографии участники медицинской секции «Петербургского международного экономического форума 2022». Среди вопросов, поднятых на секции естественным образом значительное внимание уделено ИИ.

Вероника Скворцова: ФМБА совместно с Минпромторгом активно развивает технологии организации медицинских больших данных и медицинского искусственного интеллекта (ИИ) - фото 2

 

Одна из участниц работы секции эксперт «ЭкоГрада» Вероника Скворцова: «С 2020 года Федеральное медико-биологическое агентство (ФМБА России) совместно с Минпромторгом России активно развивает технологии организации медицинских больших данных и медицинского искусственного интеллекта (ИИ), основными направлениями стали цифровая патоморфология, а также ИИ, как программное обеспечение для медицинских изделий с электронными компонентами. Именно в этих направлениях ИИ применяются самые наукоемкие, трудозатратные и сложные технологии, они меньше освоены в России и за рубежом, но вместе с тем ожидается наибольший эффект от практического применения.  К концу 2022 года были созданы 8 нейросетей для прижизненной патологоанатомической диагностики опухолей 5 различных тканей (простата, почка, толстая кишка, пищевод, лёгкое), готовых к практическому применению (чувствительности 97%, специфичности 93%), 3 нейросети для обеспечения рабочих процессов в цифровой патологии (распознавание на препарате границ ткани, пригодных для анализа, артефактов, некачественного сканирования или приготовление препарата, рукописной маркировки). Накоплены цифровые изображения более 88 тыс. препаратов (более 125 Тб) 15 387 пациентов. Завершились клинические исследования облачной платформы Retina.AI для офтальмологов на базе искусственного интеллекта, которая даст возможность осуществлять профилактику слепоты и слабовидения у людей, страдающих сахарным диабетом и возрастными изменениями сетчатки. Это первая в России программа автоматизированной сегментации патологий глазного дна».

За 15 лет (с 2005 по 2020 гг.) количество случаев внедрения ИИ в медицинские процессы выросло почти в 62 раза.

 

Вероника Скворцова: ФМБА совместно с Минпромторгом активно развивает технологии организации медицинских больших данных и медицинского искусственного интеллекта (ИИ) - фото 3

Фото habr.com

Журналисты составили короткий популярный отчёт о том, в каких областях медицины применяются сегодня алгоритмы машинного и глубокого обучения и проиллюстрируем каждую часть конкретными примерами.

1. Проведение хирургических операций

Уже в 2018 году было задействовано более 5 тысяч роботов, которые ассистировали хирургам более чем в 1 млн операций различной степени сложности. При этом создания полноценных роботов-хирургов в ближайших планах разработчиков пока нет, что вполне разумно, учитывая, какие ошибки порой может допускать ИИ. А вот в качестве ассистентов роботы могут стать незаменимыми для специалистов и вполне способны улучшить статистику проведения многих операций. Особенно это касается такой области, как микрохирургия.

Хирургические роботы хорошо подходят для процедур, требующих одних и тех же повторяющихся действий, поскольку, в отличие от человека, роботы могут работать без устали. Кроме того, ИИ может выявлять закономерности в хирургических процедурах, чтобы повысить точность управления роботами до субмиллиметровых значений.

2. Терапевтические назначения и лечение отдельных заболеваний

В этой области методы искусственного интеллекта применяются, в частности, для решения проблемы ошибок в дозировке лекарств. И результаты показали, что искусственный интеллект может назначать дозировки более точно, чем терапевты, повышая эффективность лечения и попутно экономя значительные суммы для клиник.

Так, один из подходов, называемый параболическим персонализированным дозированием (PPD), основан на алгебраических уравнениях для связи фенотипа с концентрацией препарата (в исследовании рассматривались иммунодепрессанты). Путем исследования реакций пациента во время курса лечения по выведенному уравнению создается двумерная парабола, указывающая на следующую дозу, которую должен получить пациент. Подход PPD был протестирован на четырех пациентах, а затем его сравнили со стандартными методами терапии, когда лекарства назначались по рекомендации врача. Пациенты, лечение которых осуществлялось по PPD, выходили за пределы минимально необходимых дозировок реже и в течение более коротких периодов времени, чем контрольная группа под руководством терапевта, что позволяет предположить, что уравнение точнее предсказывает следующие дозы.

Подход PPD впервые был опробован в трансплантационной медицине, однако прогнозируется его широкое применение за пределами этой области, в том числе и обычными терапевтами. Дело в том, что параболическое персонализированное дозирование не зависит от механизма заболевания или выбора препарата и, таким образом, может определять оптимальные схемы лечения для многих типов пациентов. Например, применение PPD возможно и в тех случаях, когда пациент подвергается таким процедурам, как гемодиализ, которые могут препятствовать распределению лекарства в организме. Это возможно, поскольку парабола смещается по мере того, как добавляются новые лекарства или убираются уже не нужные, или когда пациент проходит дополнительные клинические процедуры.

Из других примеров можно отметить компании GNS Healthcare и Oncora Medicals. Первая использует машинное обучение, чтобы подбирать для пациентов наиболее эффективные методы лечения. А программное обеспечение второй, разработанное на основе ИИ, анализирует и изучает данные и ресурсы, которыми располагают конкретные клиники, специализирующиеся на борьбе с онкологией, чтобы обеспечить пациентам наилучшее лечение в определенных условиях. Как указано на сайте Oncora, «улучшение качества лечения и результатов для больных раком требует тесного сотрудничества между врачами, учеными, онкологическими центрами и пациентами. Платформа Oncora позволяет всем заинтересованным сторонам собирать и применять реальные данные для принятия любых решений, связанных со здравоохранением, на благо пациента».

Ряд систем ИИ позволяют медицинским учреждениям детально анализировать клинические данные и получать более глубокое представление о здоровье пациентов. Это дает возможность снизить стоимость медицинской помощи, используя ресурсы более эффективно, и значительно упростить заботу о здоровье населения. На развитии этих технологий для клиник специализируется компания Zakipoint Health. Их продукт отображает всю важную информацию на одной панели инструментов и предлагает индивидуальные программы лечения. Таким образом, современные медицинские программы на основе ИИ находят лучшие планы лечения в соответствии с клиническими данными пациентов и могут гибко изменять эти планы под влиянием сопутствующих факторов, что снижает затраты и повышает эффективность лечения.

3. Диагностика заболеваний

Чат-боты уже могут с высокой эффективностью помогать пациентам самостоятельно ставить диагноз, а также помогать в постановке диагноза и врачам. Например, ИИ компании Babylon Health предоставляет соответствующую информацию о здоровье на основе симптомов, описанных самим пациентом. Понятно, что симптомы могут быть описаны неверно или пациент может попытаться ввести ИИ в заблуждение умышленно. Поэтому в компании прямо заявляют, что их компьютерный ассистент не ставит диагноз. Это сделано для того, чтобы свести к минимуму юридическую ответственность компании, но в будущем мы наверняка увидим, как чат-боты будут ставить диагнозы по мере повышения точности их работы.

Также современные ИИ решают проблемы приоритизации и медицинской сортировки. Рекомендации на основе глубокого анализа данных поступающих пациентов для обеспечения точной приоритизации и медицинской сортировки ИИ дает очень быстро в режиме реального времени. Наиболее известные решения для этих целей предлагает Enlitic. ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных (в том числе учитываются и старые диагностические карты) и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу.

Стоит рассказать и о новом алгоритме ИИ, который поможет диагностировать рак легких. Много лет человечество проигрывало борьбу с онкологическими заболеваниями, которые ежегодно убивают около 10 миллионов человек по всему миру. Одной из самых страшных форм онкологии является рак легких, распознавание которого на ранних стадиях и до сих пор является для ученых сложнейшей задачей. Но весьма вероятно, что справиться с этим человеку поможет искусственный интеллект.

4. Уход за пациентами

Системы ИИ уже нашли широкое применение и в этой сфере. Например, компания Wellframe предоставляет мобильное ПО Medicare, разработанное специально для сиделок и медсестер. Ряд клинических модулей, разработанных на основе доказательной медицины, позволяет специалистам по уходу за пациентами находить индивидуальный подход к каждому. При этом приложение существенно облегчает жизнь не только сиделкам, но и не выходящим из дома пациентам, которые могут пользоваться им самостоятельно. В функции Medicare входят напоминания о приеме лекарств, возможность оперативных консультаций с различными специалистами, подбор полезной медицинской литературы и многое другое.

А в Positronic разработали перспективное решение в области глубокого обучения, которое точно предсказывает возможный исход, прежде чем пациент попытается покинуть палату. Это позволяет улучшать профилактику заболеваний и осложнений в больницах и домах престарелых. На главной странице сайта компании на самом видном месте красуются гордые цифры: более 3,7 Пб обработанных данных, более 67 миллионов сделанных прогнозов и почти 19 тысяч сэкономленных часов. Тестируемые возможности тоже впечатляют: определение патологий по снимкам, открытие новых лекарств, обучение алгоритмов с целью улучшения профилактических возможностей ИИ.

Категория: Залог здоровья
Опубликовано 23.02.2023 10:21
Просмотров: 3320