IT-медицина: борьба за господдержку вместо конкуренции

Сегодня не проходит месяца без объявления об очередном стартапе с планами по радикальному упорядочению медицинской информации в стране. Но в реальной жизни все иначе.

Большой медицинский центр федерального подчинения в Санкт-Петербурге. В лифт входит врач с тремя десятками медицинских карт в обеих руках: их надо поднять на несколько этажей выше. Неужели эти документы до сих пор ведутся в таком виде? «Да, – отвечает врач, – пока все по-старому, электронные медкарты ведут где-то, но не у нас, и  неизвестно, когда будем с ними работать».

Привести к единому стандарту данные для той же карты, поступившие из разных медицинских учреждений, проблематично – у каждого свой формат, который проще всего описать так: «Заполняется в произвольной форме от руки». 

Первый и единственный

В мае СК «Сбербанк страхование жизни» заключила первый в России договор с IBM на использование системы Watson for Oncology, специализирующейся на выработке с помощью искусственного интеллекта рекомендаций по лечению онкозаболеваний. В компании говорят, что выбрали американскую разработку потому, что реально работающих российских (и не только) аналогов просто нет.

Система помогает врачам, подсказывая наиболее точные планы и протоколы лечения. Она использует данные из сотен медицинских журналов и учебников, почти 15 млн страниц текста, а также огромный массив клинических сведений, почерпнутых из электронных медицинских карт пациентов, включая лабораторные отчеты, и предлагает варианты терапии и выбора лекарств.

Спустя две недели после заключения договора стало известно, что IBM планирует массовые увольнения в Watson Health, а по словам бывших сотрудников, трем медицинским подразделениям компании не удалось интегрировать данные и выработать единый формат даже в рамках одного объединенного проекта. Интеграция с медицинскими системами клиник оказалась сложной и запутанной, что отпугнуло клиентов. Научных публикаций, которые доказывали бы на фактах результативность применения искусственного интеллекта, явно недостает. Даже с самой продвинутой системой далеко не все оказалось в порядке. 

Все краски онко

Российские разработчики тоже создают системы искусственного интеллекта для онкологии. Исследователи из компании «Цифровая медицина» третий год занимаются проектом экспертно-аналитической платформы, предназначенной для диагностики и лечения онкозаболеваний. Она ориентирована на автоматизацию гистологических и иммуногистохимических исследований и сочетает программное обеспечение и применение медицинского анализатора, с помощью которого врач кроме цифрового образа слайда с биопрепаратом получает данные о точном количестве окрашенных антител – маркеров патологического процесса. В отличие от систем, которые имеют дело с текстовыми данными о пациенте, компания работает с окрашенным биоматериалом. Патоморфологическая диагностика применяется для выявления онкозаболеваний на ранних стадиях и необходима для назначения оптимальной терапии. Проект был поддержан АСИ, Фондом содействия инновациям и Фондом «Сколково».

Гендиректор проекта Артем Белов сообщил, что разработчики сотрудничают с крупной российской фармкомпанией, выпускающей красящие реактивы, и используют ее лабораторию. «В России сейчас ведутся клинические и доклинические испытания новых онкологических препаратов, в том числе реактивов для окраски. На рынке они появятся только через два года. Мы занимаемся аппаратной частью для использования этих средств и разработкой программного обеспечения для поддержки принятия диагностических решений. Это сложные случаи, когда на одном слайде может быть несколько маркеров, иногда более десяти, – пояснил он. – Окупаемость достигается за счет контрактов на НИОКР, и нам пока хватает средств на разработку. Кроме того, Фонд «Сколково» компенсирует нам часть затрат на создание системы».

Намечается также проект в Новгородской области и перспективы реализации готового продукта в Нижегородской. В обоих случаях речь идет о сотрудничестве с госучреждениями. Американское оборудование стоит дороже, а российские специалисты обещают более высокую точность диагностики. В базе данных – слайды по раку молочной железы (около 400 случаев), в дальнейшем создатели программы намерены заняться и другими нозологиями, в частности раком легкого, а затем инфекционными заболеваниями, диагностикой туберкулеза и клиническими анализами.

Первоначально создатели системы рассчитывали и на работу с клиническими данными из медучреждений. «Но выяснилось, что в типичном регионе этой тематикой занимаются три разобщенных учреждения – онкоцентр, патолаборатория и областная больница. Собрать у них данные по единому стандарту оказалось чересчур трудоемким делом: у всех разные варианты учета, – уточнил Артем Белов. – Одни вносят данные в свои базы, другие заполняют документы от руки… Мы не стали этим заниматься. Такая работа реальна только в крупных учреждениях вроде РОНЦ, где есть вертикальная структура, в которую включена лаборатория. Мы сфокусировались на узкой задаче – сканировании биоматериала – и сами являемся поставщиком данных в цифровом виде».

Выход на рынок готового продукта пока не состоялся, поскольку инвестируемых в проект средств оказалось недостаточно, а внедрение нового медоборудования столкнулось с жесткими правилами зарегулированного рынка. Тем не менее команда «Цифровой медицины» планирует выпустить свою систему на рубеже 2018–2019 гг. 

По стандарту

Система поддержки принятия врачебных решений Galenos, разработанная петербургской компанией «ТехЛАБ», весной была включена в Единый реестр российских программ для ЭВМ и баз данных Минкомсвязи России. В отличие от ряда других решений базой для нее стали российские медицинские стандарты и клинические рекомендации, на основе которых лечащий врач с помощью системы избирает схему лечения. Этих схем, относящихся к 137 различным нозологиям, около 700. Сейчас система проходит апробацию в НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова, ее тестируют на раке молочной железы. Однако в компании настроены и на применение системы к хроническим высокозатратным нозологиям.

«Единичные похожие по идеологии решения мы встречали, но разработчики, как правило, делают акцент на работе со снимками. Мы же нацелены на алгоритмизацию процессов от диагностики до лечения и наблюдения и стараемся сохранить аргументацию того решения, которое мы предлагаем, – рассказывает коммерческий директор компании «ТехЛАБ» Александр Шаповалов. – Обычно система, обрабатывающая тысячи схожих случаев, основана не на документе, а на опыте. А мы пытаемся идти от того, что любая рекомендация, представленная системой, имеет под собой документ, конкретный пункт, описывающий, почему именно в этом случае для конкретного пациента с определенными параметрами заболевания принято такое решение. Что касается накопления данных медицинских карт, это вторичный источник, который не является доказательным».

Под документом, который объясняет, почему врач принял то или иное решение, подразумеваются, в первую очередь, клинические рекомендации, а также, например, справочники, которыми пользуются врачи, или приказ Минздрава № 135 от 19.04.1999 г. «О совершенствовании системы Государственного ракового регистра». В системе – около тысячи параметров, которые описывают определенный диагноз. Создатели Galenos опираются и на деперсонализированные клинические данные из архивов медучреждений, но также сталкиваются с тем, что часть этих сведений хранится на бумаге, а электронные базы строились у кого как, они плохо совместимы или вовсе не подходят для машинной обработки.

В некоторых учреждениях система уже эксплуатируется, пока в пилотном режиме, в других дело идет к заключению контрактов. В планах также взаимодействие Galenos с ЕГИСЗ. Система предназначена для учреждений, заказчиками разработок становятся и региональные минздравы. В «ТехЛАБе» полагают, что именно на уровне регионов должен быть выстроен механизм обмена данными между учреждениями.

«Тогда любая система поддержки принятия решений сможет подключиться к электронной карте и предлагать свои функции как сервис, так как любые данные она сможет получить из любого учреждения. В Санкт-Петербурге эта работа уже началась, там в начале 2018 г. формы по регистрации рака были включены в электронную медкарту петербуржца. В дальнейшем потребуется и применение единых протоколов обмена, – уточняет Александр Шаповалов. – Мы предполагаем, что применение стандартов позволит получить экономическую пользу: оно ускорит процесс диагностики, избавит от лишних исследований (либо наоборот укажет на их необходимость)».

Взаимодействие может происходить через региональный сегмент ЕГИСЗ, когда минздрав субъекта РФ делает сервисы доступными для всех учреждений и платит за них. Либо заключаются контракты с отдельными организациями. Компания также предлагает заказчикам создавать на основе платформы Galenos необходимые им отдельные решения или сама реализует их под конкретные требования. Так, на основе контракта с федеральным медицинским учреждением в Санкт-Петербурге разработано программное обеспечение по лекарственной терапии для больных сахарным диабетом. 

По науке

Система «Гиппократ», разработанная московским АО «Соцмедика» и предназначенная для профилактики, диагностики и лечения ряда заболеваний, основана не на официальных документах, а на академических знаниях. Им, по замыслу создателей, следует научить не только студентов-медиков, но и электронного советника доктора. Это детище профессиональных врачей и примкнувших к ним айтишников. Объединенная база медзнаний легла в основу системы, с которой «Соцмедика» стала резидентом Сколкова. На базе «Гиппократа» созданы готовые продукты «Электронный клинический фармаколог» и «Фармтакси», дорабатывается «Электронный терапевт». Они предназначены для близких, но все же разных рыночных ниш.

«Часто разработчики пытаются создавать системы только на основе больших данных – сырых материалов из медицинских карт: загружают в базу много историй болезни, клинических случаев, а система должна вынести заключение. В какой-то степени IBM Watson показал, что такой подход работает, – поясняет гендиректор «Соцмедики», сердечно-сосудистый хирург НЦССХ им. А.Н. Бакулева Геворг Бледжянц. – Но мы отличаемся тем, что обучаем систему еще и фундаментальным знаниям, чтобы она могла работать в условиях нехватки данных о пациенте. История болезни всегда заполнена не на 100%. Поэтому алгоритмы нашей системы мы построили по аналогии с мышлением врача. Обучаем ее шаг за шагом, как учат студента в медвузе: сначала закладываем фундамент работы, а потом вводим клинические данные».

Руководитель компании говорит, что готовых систем поддержки принятия решений, которые бы ставили диагноз и прогнозировали риски, сегодня на рынке нет, не установлены они и в больницах. Стоит обратиться к сложным нетипичным случаям, и оказывается, что электроника не готова заменить опытного врача.

«Соцмедика» намерена запустить прототип «Электронного терапевта» через год. Первоначально он будет нацелен на абдоминальную хирургию и на этом этапе предназначен для клиники острого живота и скорой помощи. Однако такие системы уже есть на рынке в сегменте фармакологии, применения лекарственных средств. В том числе – ЭКФ, «Фарматакси» и конкурирующие с ними разработки иных фирм.

У компании самостоятельная база данных, комплементарная с зарубежными, поэтому ей не приходится подобно другим разработчикам покупать данные из-за рубежа. Наполнение происходит также на основе учета клинических случаев в партнерстве с медучреждениями, где уже установлен ЭКФ: система обучается и на историях болезни. Как правило, это государственные медорганизации. Больше всего запросов системе поступает из мурманской МОКБ им. П.А. Баяндина, РКБ им. Н.А. Семашко, Краевой клинической больницы в Красноярске и клинико-диагностического отделения НМИЦССХ им. А.Н. Бакулева. «Соцмедика» работает также со страховой компанией ВСК, которая использует ЭКФ при проверке электронных рецептов и обоснованности назначенной терапии в условиях ДМС.

До сих пор базовой моделью расчетов был «годовой абонемент» – плата за использование на каждом рабочем месте. Однако и компании, и клиникам удобнее оказался иной вариант: плата за каждую выписку, т.е. по реальному числу пациентов.

«Соцмедика» готова также к работе с ЕГИСЗ. «В ЕМИАС есть внутренняя система проверки лекарственных назначений. Она сильно проигрывает нашей. Сейчас ни одна городская больница в Москве не может установить информационную систему, минуя ЕМИАС, – уточняет Геворг Бледжянц. – Мы надеемся, что нам удастся прийти к сотрудничеству. В регионах мы внедряем наши системы гораздо успешнее».

С 2011 г. компания и инвесторы вложили в разработку системы и бизнес-продуктов на ее основе около 60 млн руб. Выход на окупаемость, по оценке Геворга Бледжянца, возможен в течение года. 

Форс-мажор

Во многих случаях основным источником финансирования при создании системы поддержки принятия решений становится ограниченный стартовый капитал. Участники же работают бесплатно, рассчитывая, что однажды проект начнет приносить прибыль. Но светлое будущее почти не приближается.

Разработчики идут в большую клинику, к врачам, и те встречают их с энтузиазмом. Начинается сотрудничество, дело идет к интеграции систем, решаются последние технические вопросы. Пора заверить договор подписью главврача и начать сотрудничество официально. Но на этом этапе порой все и срывается: главврач неожиданно отказывается. Реальной причиной бывает чрезмерная, по его мнению, открытость информации для вышестоящих и контрольных органов. Анализируя лечение пациентов, инспекторы и ревизоры могут увидеть, как использовалось оборудование и какие закупались препараты – возможно, не самые дешевые дженерики, а дорогие оригинальные средства. И тогда результативность терапии будут оценивать уже совсем другие эксперты и по другим критериям.

Разработчики ищут другие пути и пытаются работать в региональных системах ЕГИСЗ. Они идут со своими проектами в минздравы, оставляют ответственным лицам папки с предложениями и расчетами. Но не могут дождаться продолжения. А потом оказывается, что их идеи использованы, но разодраны на куски: что-то от одного проекта, что-то от другого. Торги на создание системы уже состоялись, а победила в них известная фирма, которая обычно побеждает, если в медицине нужно внедрить новые электронные решения. Скрытый монополизм не дает хода новым игрокам рынка медицинских инноваций, к работе в системе в ОМС им чаще всего не прорваться.

А в новостной ленте – свежее сообщение об очередном российском проекте с использованием искусственного интеллекта. Анализ клинических данных, факторы риска, персонализированное лечение… Есть все, кроме непредвиденных, совершенно нерыночных обстоятельств.