Игал Зак, "СберМедИИ": Алгоритмы ИИ помогают врачам ставить диагнозы

Какие перспективы у искусственного интеллекта в диагностике, в чем уже сейчас полезны врачам цифровые технологии - в эксклюзивном интервью генерального директора компании "СберМедИИ" Игала Зака.

CNews: Сегодня мы видим, что искусственный интеллект применяется во многих сферах нашей жизни, в том числе и в медицине. Понятно, что ИИ не сможет заменить врача, но какую помощь он способен оказать уже сейчас?

Игал Зак: Пандемия стала одним из драйверов развития цифровизации, в том числе и в сфере Medtech. Сегодня во многих клиниках России стали обращать большее внимание, изучать и тестировать имеющиеся на рынке решения и сервисы на базе искусственных технологий, в том числе компьютерного зрения для лучевой диагностики. Ведь счёт медицинских изображений, подлежащих оперативному исследованию, уже сейчас идет на миллионы.

Самым распространенным примером использования ИИ в медицине стала обработка снимков компьютерной томографии легких, пораженных COVID-19. Процент поражения влияет на то, какое лечение должен получить пациент. Выявить долю этого поражения - это всегда кропотливая и сложная работа даже для опытного врача. При этом ИИ может быстро и эффективно, буквально за считанные минуты обрабатывать данные и предлагать ответ. То, над чем десятилетиями бились крупные научные центры в сфере ИТ, превращается в реальность и становится привычным решением ежедневных задач.

Наш сервис "КТ Легких" по анализу КТ-изображений показал свою эффективность во время пандемии и успешно применяется сейчас в различных медучреждениях по стране. Он обрабатывает каждый снимок буквально несколько минут, в самых сложных случаях - не более 15 минут. Кроме того, решение обозначает приоритеты для врачей: им в первую очередь предоставляются изображения пациентов с подозрением на патологию. То есть можно быстрее начать лечение у тех пациентов, которые в нем больше всего нуждаются. А вот другой пример. Работа рентгенолога по исследованию КТ снимков головного мозга при подозрении на инсульт обычно занимает от 15 минут до 1 часа. Если же врач воспользуется помощью нашего сервиса "КТ Инсульт", это время может уменьшиться до нескольких минут. Автоматическая разметка исследований обращает внимание рентгенолога даже на небольшие области изменений.

Искусственный интеллект уже сейчас помогает врачам в обработке данных. Результаты опросов, которые мы проводили, в частности, в Брянской области и Татарстане, подтверждают тенденцию к возможности конструктивного сотрудничества разработчиков и медработников. Применение программы с ИИ в качестве подсказки и помощи врачам-терапевтам очень удобно в каждодневном использовании. Кроме того, сервис полезен молодым специалистам в целях обучения, отмечали врачи.

CNews: Какие области применения ИИ в медицине сейчас наиболее востребованы?

Игал Зак: Анализ медицинских изображений сейчас один из наиболее перспективных сегментов применения ИИ в здравоохранении. Использование сервисов оказывает помощь в принятии врачебных решений за счет осуществления медицинской сортировки, приоритизации исследований с патологиями, визуализации мест с патологическими изменениями. Это также повышает эффективность труда медицинского специалиста путем сокращения временных затрат на анализ исследования, приоритизации случаев с выявленной патологией, в т. ч. при диагностике социально значимых заболеваний (онкология, пневмония и туберкулез).

CNews: Как вы полагаете, какое место займет ваша компания на рынке ИИ в отечественном здравоохранении?

Игал Зак: На наш взгляд, этот рынок еще в стадии формирования. На нем присутствует несколько десятков компаний, стартапов, но пока отсутствует лидер. При этом каждая команда использует собственные типы данных, подходы, фокусируется на своей нозологии.

"СберМедИИ" был образован для разработки новых цифровых продуктов и продвижения их сначала в российской системе здравоохранения, а затем и в других странах. Мы разрабатываем передовые и востребованные продукты с научной точки зрения, мы ставим себе амбициозные цели.

CNews: Недавно "СберМедИИ" запустил новый комплексный продукт - Медицинский цифровой диагностический центр. Чем обусловлено объединение всех сервисов компании на одной платформе, и какие цели вы перед собой ставите?

Игал Зак: Практика показывает, что разработка качественного ИИ-решения - это всегда результат сотрудничества разработчиков и медиков. Прежде всего нужно изучить потребности самих клиник, чтобы понять, в каком именно сегменте они готовы к тестированию и запуску искусственного интеллекта в своей практике. Анализируя это, мы пришли к выводу, что чаще всего медицинским учреждениям нужен не какой-то отдельный сервис, а целый набор алгоритмов, которые могут быть использованы в той или иной ситуации.

Так возникла идея медицинского цифрового диагностического центра (MDDC). Это комплексное решение для постановки диагноза с использованием искусственного интеллекта. Однако в любом случае оно валидируется врачами-специалистами. MDDC объединяет в себе более 50 продуктов и решений "СберМедИИ", а также других компаний экосистемы "Сбера" и партнеров.

Врачи клиник, подключившихся к MDDC, в онлайн-режиме могут отправлять на "цифровой консилиум" данные первичного приема, инструментальной и лабораторной диагностики. Загрузить цифровые документы можно через веб-интерфейс или отдельное приложение для автоматизированного рабочего места, либо через программы, уже интегрированные в медицинскую информационную систему (МИС) клиники.

Информация автоматически маршрутизируется и обрабатывается алгоритмами ИИ, предварительные заключения поступают на верификацию профильным врачам MDDC, и после этого рекомендация по постановке диагноза возвращается в клинику. Финальные рекомендации выдают врачи MDDC, специализирующиеся по широкому профилю медицинских направлений: терапия, кардиология, радиология, онкология, хирургия, стоматологические исследования. Ключевой фактор - время: как я уже говорил, алгоритмам для отработки практически любой задачи нужны лишь считанные минуты.

CNews: Надо полагать, что ваш "умный" диагностический центр обладает и свойствами самообучаться?

Игал Зак: Самообучение происходит постоянно и построено на постоянном диалоге "врач-алгоритм". Алгоритм выдал диагноз, специалист в любом случае его проверит и верифицирует. И вот этот проверенный врачом диагноз вновь попадает в алгоритм, тем самым продолжая его обучать и корректировать работу.

Чем больше данных мы используем для обучения сети, тем лучше и эффективнее она будет на каждом последующем снимке диагностировать и выдавать результат. Поскольку любой диагноз проходит через врача, каждый поставленный диагноз используется для обучения сети. На деле это происходит так: в MDDC приходит запрос, ИИ выдает диагноз, врач верифицирует его и корректирует. Если есть корректировка, поправленные данные возвращаются в алгоритм, и в следующий раз он выдаст более точный результат и на похожем случае уже не ошибется.

CNews: Расскажите поподробнее, где используются ваши сервисы? Как клиники могут получить к ним доступ?

Игал Зак: Отмечу большой интерес к нашей платформе, ведь даже у небольших региональных клиник есть возможность присоединиться к ней. Теми или иными сервисами пользуются и в столице, и в областных центрах, к примеру, в Брянске, и в центральных районных больницах, как, например, Борская ЦРБ в Нижегородской области. Поэтому список регионов, использующих наши продукты с искусственным интеллектом, постоянно расширяется. На данный момент нашими сервисами пользуются 30 ЛПУ в 19 регионах России.

MDDC может стать "одним окном" для партнёров и встраивается в медицинские информационные системы и рабочие станции врачей. Чтобы начать пользоваться сервисом, необходимо обратиться к нам, заполнить анкету, по которой будет проведён аудит технических возможностей ЛПУ и подготовлена пошаговая инструкция дальнейших действий. Клиникам по их просьбе мы сможем предоставить до 90 дней бесплатного тестового использования, после чего заключим договор коммерческой реализации сервиса.

Сейчас одним из наиболее востребованных является сервис по обработке КТ-изображений легких. Мы усовершенствовали его: теперь искусственный интеллект научился выявлять признаки онкологических заболеваний на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике. Система была обучена на обезличенных снимках из открытых источников медицинских данных. Специально для усовершенствования модели "КТ Лёгких" рентгенологами вручную было размечено более 12 тысяч снимков, которые стали базой для обучения алгоритмов искусственного интеллекта. В настоящий момент ведётся пилотирование решения в онкологическом диспансере одного из субъектов РФ. Применение обновлённого сервиса "КТ Лёгких" может помочь врачам при выявлении новообразований на КТ-снимках, способствовать повышению качества диагностики онкологических заболеваний на ранних стадиях.

Еще один наш "топовый" продукт - умный помощник врача "Топ-3" применяют во всех взрослых поликлиниках Москвы. Когда пациент сообщает врачу симптомы своей болезни, алгоритм на базе предоставленной информации обозначает три возможных варианта диагноза. В итоге врач либо соглашается с ним, либо отвергает и ставит свой. И тогда вердикт, вынесенный специалистом, также используется как основа для дальнейшего обучения ИИ. С момента запуска нейросеть помогла уже более 470 тысячам пациентов. Работа врачей ускорилась в среднем в десять раз.

CNews: Насколько ваша платформа открыта для сотрудничества со сторонними разработчиками?

Игал Зак: Мы открыты для сотрудничества и взаимодействия, мы не только предлагаем собственные сервисы в здравоохранении, но и объединяем проверенные разработки ведущих российских компаний. Тем самым мы стремимся еще более расширить набор алгоритмов на нашей платформе, добавляя в неё перспективные и прошедшие медицинскую экспертизу сервисы сторонних разработчиков.

Объединение на нашей платформе лучших российских цифровых решений, использующих технологии искусственного интеллекта для анализа медицинских данных, повышает точность диагностики и в целом способствует улучшению качества медицинской помощи. Это позволяет клиникам не только сокращать время на диагностику и исследования, но и лучше выявлять опасные состояния на ранней стадии, что является исключительно важным для сокращения заболеваемости и смертности.

CNews: Поговорим о врачебной тайне. Насколько защищены и анонимизированы массивы данных о пациентах, которые использует платформа?

Игал Зак: Для создания алгоритма ИИ используются деперсонализированные данные (это нужно, чтобы проверить ту или иную гипотезу), но для дальнейшего использования и развития сервисов требуются персональные данные. На нашей платформе такие данные не выходят за ее контур. Мы соблюдаем самые высокие стандарты работы с данными о пациентах. Выполняем все требования государственных регуляторов для соблюдения безопасности хранения данных. Это и размещение специального шлюза в изолированном сегменте медицинской организации, в который информационные системы такой организации (МИС, PACS) будут передавать сведения для последующей обработки и соответственно забирать результаты обработки. И шифрование передаваемых сведений с использованием сертифицированного ФСБ России (межсетевой экран, средство криптографической защиты информации) и ФСТЭК России (по уровням доверия к средствам технической защиты информации и средствам обеспечения безопасности информационных технологий) программно-аппаратного шлюза безопасности ViPNet Coordinator HW. Разумеется, также ограничение доступа к обрабатываемым сведениям, исключение передачи третьим лицам. И прочие необходимые правовые, организационные и технические меры для защиты персональных данных от неправомерного или случайного доступа к ним.

CNews: Могут ли люди, не имеющие медицинского образования, самостоятельно использовать программные продукты для диагностики заболеваний и формирования приверженности к здоровому образу жизни?

Игал Зак: Мы специализируемся в основном на проектах в сферах B2B и B2G. Однако у нас есть разработки и для B2C-сегмента. Используя наше мобильное приложение AI Resp, можно, к примеру, всего за одну минуту провести предварительную самодиагностику отсутствия COVID-19. Приложение уже скачали более 15 тысяч пользователей. Система, основанная на машинном обучении, способна быстро проанализировать образец кашля, особенности речи, ритмы дыхания. Звуковые файлы в ней превращаются в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах, и далее анализируются с помощью глубокой свёрточной нейронной сети. Также с помощью смартфона и другого нашего приложения можно получить классификацию и анализ кожных высыпаний по фотоизображению.

Это не медицинские диагностические инструменты, а своего рода ежедневный персональный симптом-чекер. Благодаря ему повышается осведомлённость пользователей о своём здоровье, их психологическая устойчивость.