Изображение создано при помощи модели Шедеврум
Национальная стратегия развития искусственного интеллекта в Российской Федерации, рассчитанная на период до 2030 года, была утверждена указом Президента РФ в 2019 году. Развитие рынка программных продуктов для медицины на основе ИИ стало одним из ключевых ее направлений.
Содержание:
В конце 2024 года Министерство здравоохранения Российской Федерации подготовило и утвердило Кодекс этики, регулирующий применение технологий искусственного интеллекта в сфере медицины. Документ был создан при участии ведущих экспертов Минздрава, региональных представителей и специалистов в области здравоохранения.
Кодекс был согласован Межведомственной рабочей группой, занимающейся вопросами разработки, внедрения и использования медицинских изделий и сервисов на основе искусственного интеллекта. В документе изложены ключевые принципы этичного использования технологий ИИ в медицине, а также аспекты их интеграции в клиническую практику.
Минздрав отмечает, что кодекс отражает мнение профессионального сообщества относительно развития цифровой медицины и учитывает специфику медицинской терминологии. Он определяет роли, права и обязанности всех участников процесса, создавая единое терминологическое поле. Основная цель кодекса — повысить доверие общества к ИИ-технологиям в здравоохранении и помочь разработчикам создавать безопасные и конкурентоспособные решения. Внедрение этих норм играет важную роль в цифровизации медицины, обеспечивая взаимодействие врачей, пациентов и разработчиков на основе единых стандартов.
Искусственный интеллект используется тогда, когда невозможно задать точные правила и алгоритмы. Например, для статистического анализа информации подойдет простая программа, но она не сможет определять наличие патологий, например, на рентгенологическом снимке. Расчета по формулам для решения этой задачи недостаточно: чтобы распознать болезнь, придется выявить формулу самостоятельно по эмпирическим данным. Задача разработчиков здесь — собрать массив данных и обучить системы анализировать их и делать выводы на основе анализа.
Пример, как это происходит, выглядит достаточно просто. Пациент описывает симптомы - озноб, головная боль, температура. Нейронная сеть анализирует миллионы карточек других пациентов и на основе частотности симптомов делает вывод о возможном заболевании человека. Разумеется, 100-процентную вероятность тут гарантировать невозможно, однако это может сильно ускорить процесс дальнейшей диагностики заболевания врачом.
Еще один конкретный пример: исследования падения артериального давления во время операции. С помощью технологий машинного обучения было проанализировано почти 550 тысяч минут мониторинга состояния 1300 пациентов во время операций, в том числе — случаи падения артериального давления. На основе данных анализа были сделаны прогнозы для других пациентов.
ИИ смог правильно предсказать внезапное падение артериального давления в 84% случаев за 15 минут до падения, в 84% случаев — за 10 минут, и в 87% случаев — за 5 минут. Впоследствии этот алгоритм сможет предотвращать вероятные осложнения во время хирургических операций.
Аналогичным образом ученые из США, Германии и Франции обучали искусственный интеллект анализу снимков новообразований на коже — для решения задачи по раннему распознаванию рака кожи. В итоге ИИ стал справляться с задачей лучше, чем живые специалисты: программа правильно распознала злокачественные образования в 95% случаев, тогда как люди показали результат только в 86%.
Также искусственный интеллект активно и успешно используется в выявлении и диагностике патологий развития плода во время беременности.
Российские власти активно стимулируют медучреждения к внедрению систем искусственного интеллекта в процесс лечения пациентов. Сегодня есть десятки современных и успешных разработок в этой сфере. Их можно условно разделить на три большие группы: это программы для анализа и диагностики по медицинским изображениям, системы для профилактики и лечения состояний, заболеваний и различных осложнений и прочие программные продукты. Вот лишь некоторые из них.
Платформа SberMedAi объединят технологии на стыке медицины и алгоритмов машинного обучения в области диагностики множества заболеваний. Программа Celsus позволяет выявлять патологические очаги в рентгенографии и компьютерной томографии. Платформа Третье мнение включает ИИ-алгоритмы для автоматической обработки МРТ, КТ, рентген, маммографии, цифровых мазков крови и костного мозга, снимков глазного дна и челюстной системы, а также анализа видеопотока из медицинских учреждений.
Система искусственного интеллекта Care Mentor AI используется для интерпретации результатов лучевых исследований (рентгенологических, КТ, МРТ и маммографии) с целью оптимизации обнаружения различных патологических состояний на ранней стадии. Система Diagnocat распознает томографические стоматологические исследования, помогает поставить диагноз и даёт врачам рекомендации по лечению.
Платформа Check Melanoma анализирует фотографии родинок на предмет выявления подозрений на злокачественные образования. А система iVenus.AI позволяет провести предварительную диагностику заболеваний вен нижних конечностей на основе анализа фотографических изображений с целью определить наличие и класс заболевания.
В области прогнозной аналитики платформа Webiomed управляет рисками в здравоохранении на основе машинного обучения. Это первая в России система искусственного интеллекта, зарегистрированная Росздравнадзором как программное медицинское изделие.
MeDiCase — это система доврачебной диагностики острых и хронических заболеваний с применением методов ИИ, помогающая проводить первичное обследование пациента, принимать решения о необходимости его очного обследования, вызова скорой помощи, мониторинга течения хронических болезней.
А система Onqueta — это сервис для выявления людей с высоким онкологическим риском для последующего генетического тестирования.
Есть и другие — сложные и интересные решения. Например, Muscles.Ai — программно-аппаратный комплекс, повышающий безопасность фитнес-тренировок и помогающий сформировать паттерн физиологических движений человека. Или Protomenal — сервис для анализа функциональных свойств белков, в основе работы которого лежат нейросетевые предсказательные модели. А с помощью программы Левша можно даже проводить дистанционные нейрохирургические эндоваскулярные операции.
Названные решения — это лишь небольшая часть программ, которые могут и должны внедряться в российских медучреждениях сегодня. В феврале 2023 года Минздрав РФ выпустил поручение, в котором потребовал от региональных медицинских учреждений внедрить по меньшей мере одно решение на основе ИИ.
«Минздравом России принимаются меры по ускорению внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранение. Для создания новых решений министерство организует формирование специализированных медицинских датасетов. Для стимулирования внедрения готовых решений с ИИ в клиническую практику, в рамках федерального проекта по созданию единого цифрового контура в здравоохранении, регионам поставлена задача уже в 2023 году внедрить не менее одного решения на основе искусственного интеллекта в государственных медицинских организациях», — сообщал тогда журналистам заместитель министра здравоохранения РФ Павел Пугачев.
Внедрение искусственного интеллекта в разных сферах становится одним из основных направлений операционного управления. Специалистов, способных взять на себя эту функцию, уже сейчас перепрофилируют на разного уровня программах обучения. Например, на программах дополнительного профессионального образования «Искусственный интеллект», «Менеджмент в здравоохранении» и на программах по обучению работе с анализом данных.
В подписке — дайджест статей и видеолекций, анонсы мероприятий, данные исследований. Обещаем, что будем бережно относиться к вашему времени и присылать материалы раз в месяц.
Спасибо за подписку!
Что-то пошло не так!
