— Как искусственный интеллект поменял медицинский рынок за последние 10 лет?

— На этот вопрос легко ответить. Вообще пока никак не изменил. Разговоров про ИИ в медицине много, на рынке сотни стартапов, которые громко о себе заявляют, но вот продуктов должного уровня доработки — единицы. Когда такие компании делают первые «пилоты», их результаты, мягко говоря, не всегда удовлетворительны. Медицинское сообщество и так в меру консервативно, а после провальных проектов еще более настороженно начинает относиться к таким инновациям.

Самый известный пример — проект компании IBM. Был большой скандал после того, как выяснилось, что функционал, который заявляли разработчики, не соответствовал действительности, а специалисты критиковали точность его анализа. Как сообщали СМИ, медицинский ИИ Watson совершал ошибки. 

— Расскажите про конкретные практики с применением ИИ в онкологии?

— Проводить исследования по анализу медицинских изображений с целью поиска признаков онкологических заболеваний мы начали в 2017 году. Тогда изучались КТ-изображения только органов грудной клетки. Сейчас появилась возможность анализировать также КТ головы, печени и результаты маммографии и рентгена. Уже есть первые успешные проекты, реализованные совместно с государственными медучреждениями в Петербурге, Москве, Челябинске, Нижнем Новгороде, Мурманске, Ямало-Ненецком автономном округе.

Так, например, в период пандемии коронавирусной инфекции в 2020 году в Нижнем Новгороде проанализировали с помощью ИИ 10 тыс. КТ-изображений органов грудной клетки, сделанных пациентам с COVID-19. Пересмотр архива позволил найти 127 случаев подозрения на онкозаболевание, они были подтверждены врачами, а пациенты отправлены на дообследование.

— Как работает искусственный интеллект?

— В одном из вариантов использования платформа Botkin.AI проводит ретроспективный анализ — пересматривает изображения из архива, хранящегося в базе медицинской информационной системы (МИС) клиники. Обработка деперсонифицированых данных происходит в облачном сервисе. На анализ одного снимка алгоритм затрачивает от нескольких секунд до нескольких минут. Если есть подозрение на патологию, оно визуализируется: эти места подсвечиваются другим цветом. Затем снимок с описанием высылается обратно в МИС клиники, где доступ к нему будет иметь врач.

По нашим оценкам, использование платформы повышает вероятность выявления злокачественного новообразования на 50%. Конечно, встречаются и ошибки, ведь ИИ, в отличие от живого врача, не располагает данными истории болезни и иными медицинскими данными. Поэтому результат исследования в любом случае должен визировать специалист.

— Насколько сокращается число медицинских ошибок на этапе диагностики при использовании ИИ и без него и почему врачи часто пропускают рак на ранней стадии?

— Есть объективные сложности с выявлением рака легкого во всем мире. На ранней стадии эту патологию очень трудно обнаружить. В международном исследовании 2011 года было доказано, что более 50% случаев рака легкого могут пропускаться при описании КТ–исследований, то есть диагноз мог быть поставлен на более ранней стадии. В этом исследовании ретроспективно изучали медицинские карты пациентов с установленным диагнозом «онкологическое заболевание». Специалисты задались целью ответить на вопрос: а нельзя ли было поставить диагноз на год раньше? Так вот, оказалось, что в половине случаев это было возможно.

Сейчас 70% случаев рака легкого в мире выявляется на III—IV стадиях, и половина таких пациентов умирает в течение года. ИИ в отличие от живого специалиста значительно реже пропускает признаки заболевания. Другое дело, что часто встречаются так называемые ложноположительные результаты, их необходимо перепроверять. В нашем случае врач проверяет не все снимки подряд, а только те, где ИИ заподозрил признаки патологии.

— Как быстро растет рынок медицинских ИИ-решений?

— По данным ResearchAndMarkets, объем мирового рынка технологий искусственного интеллекта, используемого в здравоохранении, достиг по итогам 2020 года 4,2 млрд долл. Аналитики прогнозируют увеличение продаж медицинских ИИ-решений до 2025 года минимум на 40% ежегодно. Этому будут способствовать взрывной рост объема медицинских данных и потребность организаций здравоохранения в сокращении расходов.

Наибольший интерес представляют автоматизация управления электронными медицинскими записями и анализ изображений для постановки диагноза.

— Могут ли такие технологии заменить реальный медицинский скрининг и «живых» специалистов?

— Искусственный интеллект, конечно, не заменит реальных врачей. Но он может существенно облегчить им жизнь и сэкономить ресурсы системы здравоохранения. Снижается нагрузка на врачей-рентгенологов, которых не хватает в России и во всем мире. Снижается вероятность врачебных ошибок и показатели смертности от злокачественных новообразований, можно реально сократить расходы на диспансеризацию. Пока сервисы на основе искусственного интеллекта не оплачиваются из ОМС. Думаю, это следующий шаг. Известно, что стоимость лечения онкозаболевания на разных стадиях различается в десятки раз. То есть ранее выявление патологии экономит миллиарды рублей в год. При этом использование технологии не потребует никакого дополнительного оборудования.