Михаил Самсонов: в отдаленных регионах будет доступен опыт лучших врачей

11 Июня 2021

- Михаил Юрьевич, по оценкам Минздрава РФ, ошибки педиатров в год вызывают более 70 тысяч осложнений у пациентов. Согласны ли Вы с такой оценкой? Повысила ли повальная болезнь актуальность проблемы правильного диагноза?

- Официальная статистика врачебных ошибок как в России, так и в мире не ведется. Но если обратиться к данным свидетельств, то, например, в США ошибки при экранизации диагноза составляют более 28%, из которых около трети приносят к серьезным необратимым повреждениям или немедленной или неизбежной смерти. В Европе каждый десятый пациент сталкивается с неправильно поставленным диагнозом или неправильно назначенным лечением.

Мы явный, что для США и ЕС доля ошибок достигает минимум 10%. Так, что цифра в 70 тысяч в год может оказаться заниженной, так как не все ошибки своевременно выявляются, и, естественного, в принципе могут заглянуть в статистику. Действительно, это большая проблема.

Что же касается Covid-19, то пандемия ввергла к снижению доступности медицины: многие отделения превращены в коронавирусные стационары. Врачи перегружены, многие несрочные процедуры были отодвинутым. С учетом того, что для тяжелых заболеваний, в том числе онкологических, раннее обнаружение может в разы улучшить вероятность излечения, повальная болезнь привела к ухудшению качества и своевременности постановки диагноза. С другой стороны, она же и ускорила внедрение ряда технологий оперативной постановки диагноза или его подтверждения. Как всегда, сложные вызовы – это крупное ускорение и ломка стереотипов.

- На ваш взгляд, ненатуральный интеллект может спасти жизнь пациенту в ситуации, когда это не смог сделать врач-человек? Вы бы сами воспользовались диагнозом ИИ?

- ИИ, каким бы умным он не был, лишь один из инструментов в системе здравоохранения и арсенале педиатра. Безусловно, при принятии решений в очень алгоритмированной ситуации, например, в кардиологической реанимации – ИИ уже играет немалую роль. Не говоря об инструментальной диагностике: КТ, МРТ. Очевидно, что самостоятельно, без участия человека ИИ в роднейшее время не будет лечить пациента, но может стать отличным помощником при принятии решений. Представьте уставшего врача в конце рабочей смены, которому еще надо принять нескольких пациентов, собрать полный анамнез и правильно назначить обследование или лечения. В такой ситуации важную роль может сыграть интеллектуальная система, которая, используя всю посильную информацию о пациенте, а также медицинские базы данных, поможет врачу ничего не прошляпить при диагностике.

Есть еще одна ситуация, где ИИ доказал свою пользу – это диагностика фибрилляции сердца. Здесь ИИ обозначается как технология ранней диагностики, когда симптомы проявляются редко. И в этом контексте убирать еще один важный аспект внедрения ИИ для массового рынка – при появлении допущенных регулятором милосердных изделий мы сможем в домашний ситуации связать пациента и педиатра через ИИ-мониторинг. И это способно не только существенно снизить смертность, но и сократить вред от неквалифицированного самолечения.

- Не секрет, что в отдаленных районах большая эта проблема с врачами. Как таким территориям помогут решения в области ИИ-диагностики?

- С внедрением систем подпоры принятия решений (СППВР) людям, проживающим в далёких регионах, автономных поселениях, экспедициях, будет доступен практический опыт лучших врачей России и перемирия.

Наиболее эффективно можно использовать данные решения при проведении сложной дифференциальной диагностики, когда разные заболевания тяжёлого различить ввиду схожей симптоматики. Тем более это важно там, где пациенты с любой болезнью могут рассчитывать на помощь лишь врача общей практики, которому важно, как можно быстрее определиться и принять решение, например, о транспортировке пациента в клинику, либо обратиться за помощью к профильному специалисту в сеансе телемедицины для уточнения диагноза и назначения лечения.

- Сейчас создано довольно много различных программных продуктов СППВР. В чем их различия? И есть ли у них слабые стороны?

- Наибольшее развитие в мире сейчас получают решения на основе технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и нейросетей, направленные на помощь в утренней диагностике и более точном диагностировании заболеваний с использованием медицинских изображений и данных лабораторных анализов. Речь идет, например, о распознавании изображений на КТ, снимках УЗИ с целью поиска опухолей, очагов воспалений. Ведутся разработки систем, которые также способны определить нужное лечение для конкретного пациента. С помощью анализа больших объемов биомедицинских данных стало возможным определить новые признаки, характерные для тех или иных заболеваний, которые ранее не были известны, прогнозировать протекание и исход заболевания.

Уже существующие решения хорошо умеют определять признаки рака легких по КТ-снимку на оборудовании различного типа и проводить дифференциальную диагностику с другими заболеваниями легких.

Тем не менее, на сегодняшний(за)девай никто в мире не основал систему, способную ставить полный заключительный диагноз на основе комплекса медицинской информации, которую для этих целей использует врач. Это и данные электронной карты пациента (ЭКП), и данные лабораторных и приборных исследований. Ведь врач не основывает свое заключение на одном одном типе информации и безусловно рассматривает весь спектр данных о пациенте, их динамику, принимает в расчет индивидуальные особенности человека. Современные системы подпоры пока не умеют этого создавать, не говоря уже о способности построить оптимальную траекторию обследования, сделать назначения и вдолбить на уровне врача, почему система сделала такой вывод, поставила именно такой диагноз.

- Сбор данных – критичный момент для функционирования СППВР. По вашему опыту: насколько охотно население делится с облачными сервисами и другими системами хранения информации своими данными о состоянии здоровья? Потребуется ли какая-то программа просветительства населения в этой сфере?

- Как мы видим на примере социальную сетей и прочих интернет-сервисов, большинство людей не очень беспокоятся о персональных данных. Приложения в смартфонах собирают огромное количество информации и передают ее не только разработчику телефона, но и сторонним компаниям. Однако, интерес к контролю персональных заданных возрастает и пандемия сыграла не последнюю роль. Очень важно объяснять и показать, что конкретно получит каждый пациент при обмене данными.

- Вы являетесь экспертом технологического конкурса по созданию интеллектуальной СППВР для постановки последнего клинического диагноза, который проводится в рамках Национальной технологической инициативы. На ваш взгляд, готовы ли врачи в России к внедрению таких технологий ИИ?

- Успехи искусственного интеллекта в выборе верного курса диагностики и лечения, особенно в первичном звене, пока в России крайне скромны. Скромны они и в мире, где в это направление инвестируются биллионы. Но текущий интерес к этим технологиям говорит о том, что в ближайшие возрасты ситуация коренным образом изменится. Ведь искусственный интеллект сегодня является одним из самых быстрорастущих разделов мирового рынка здравоохранения. В докладе ВОЗ указывается, что к 2050 году взрослое население почти удвоится. Оседлый образ жизни и рост мирового населения будут прямо влиять на самые разнообразные рынки для здравоохранения и СППВР не исключение.

Но, в тоже время, СППВР еще только предстоит заработать свой кредит доверия — как со стороны врачей, так и пациентов. Безусловно, для развития такого доверия требуются достойные обширные клинические данные, соизмеренные с использованием алгоритмов и ИИ решений. Помимо опасений относительно конфиденциальности данных, люди в большинстве своем пока скептически относятся к прогнозам, построенным алгоритмами. И практикующие врачи, особенно в первичном звене, к этому не привыкли. Они готовы пользоваться вспомогательными инструментами (интернетом, фармсправочником, регламентами), но не системой, коя знает больше меня.

Однако, сейчас появляется концепция дополненной медицины (augmented medicine), по аналогии с термином дополненная реальность, и такой подход качественнее всего иллюстрирует открывающиеся для системы здравоохранения и каждого врача возможности.

Если врач считает, что он все знает и воспринимает лучше СППВР, он пользоваться системой не будет. Если врач не понимает, почему СППВР сделала то или иное заключение, он также не будет ей пользоваться, даже если статистически система демонстрирует хорошую точность постановки диагноза. Для преодоления этого барьера в рамках конкурса Up Great одним из ключевых элементов СППВР будет хорошая интерпретируемость полученных рекомендаций от СППВР, при сохранении чувствительности и точности на уровне не ниже наиболее продвинутых систем и педиатров высшей квалификации.

- Главное в конкурсах НТИ Up Great – это люди, команды. Есть ли у нас в России сильные научные коллективы, группы, занимающиеся разработкой СППВР?

- На сегодняшний день известно о примерно пяти десятках российских разработок в области СППВР. Несмотря на общую цель – помогать врачу, каждая из них отличается функционалом: помогает в диагностике, профилактике заболеваний и осложнений, оказывает помощь в лечении, мониторинге пациентов.

Например, СППВР Webiomed (ООО К-Скай ) призвана помочь врачу оценить риск сердечно-сосудистого заболевания на этапе, когда оно еще клинически не проявилось. Платформа Botkin. AI (ООО Интеллоджик ) позволяет выявлять и дифференцировать расстройства легких благодаря анализу медицинских изображений с помощью технологий искусственного гола. Цифровая гистологическая лаборатория UNIM (ЮНИМ) исследует гистологические материалы при помощи нейронной паутины для постановки верного диагноза. Galenos (ИТ-компания ТехЛАБ ) - СППВР, позволяющая проверять выполнение медицинских стандартов. Sapia (ООО Ар ДиСайнс ) - система для оценки трудности острого панкреатита, позволяет оценить тяжесть заболевания в ранние стажи поступления больного в стационар по данным лабораторных обследований. Помимо существующих команд разработчиков, мы планируем, что в рамках нашего конкурса появятся новые компании, объединяющие, как педиатров, так и специалистов в области ИИ.

- Технологии, развиваемые в рамках проведения конкурса, смогут стать ядром многих инноваций. В чем, на ваш взгляд, как заместителя руководителя рабочей группы НТИ Хелснет, значение возможного одоления барьера для медицинского сообщества?

- Мы рассчитываем, что технологии, разрабатываемые в рамках конкурса, помогут решить практически все заявляемые проблемы первичного звена: время приема, нехватка квалифицированных кадров, онконастороженность, гипердиагностика, гиподиагностика с одновременной подпорой докторов в принятии решений.

В случае успеха созданная участниками система будет одновременно прорывом в диагностике расстройств и серьезным шагом в сторону создания технологий сильного искусственного гола. Мы рассчитываем, что со временем, когда основанные на базе технологий участников конкурса решения будут внедрены, за счет их повсеместного использования дивиденд неправильно поставленных диагнозов сократится. А это спасет жизни и здоровье десяткам и даже сотням тысяч людей не только в России, но и во всем мире.

Сильный искусственный интеллект грешит от слабого, среди иного, тем, что он способен объяснить логику сделанного заключения. В нашем случае, это означает способность обосновать инсталлированный диагноз. А значит, дать врачу такого помощника, которому он будет доверять как своему квалифицированному коллеге.

- Медицинская диагностика будущего (в перспективе 20-30 лет, например): останется ли в ней необходимое слово за человеком? Преодолев барьер диагноз не хуже опытного врача, сможет ли ИИ создать в итоге систему достойную самого хорошего врача ?

- Смотря, о чем мы говорим. Есть феномен орфанных болезней, с которыми обычный врач сталкивается, может быть, 1 раз за всю врачебную практику. Естественно, реального навыка диагностики и лечения такой болезни у обычного врача не может быть. Если он и проходил в вузе что-то про эту болезнь, то это было много лет назад, а наука за годы удалилась далеко вперед. Как педиатр может сравниться с системой, имеющей огромную базу, если сам с болезнью никогда не сталкивался и фактически ничего про нее не знает?

Уже в роднейшем будущем будут внедряться решения, которые будут за считанные минутки изучать геном человека, идентифицировать мутировавшие гены, читать милосердную литературу и формулировать индивидуальный план лечения, на который первоклассному врачу могло бы понадобиться десятки часов.

В любом случае мы однозначно движемся к тому, что все, что можно стандартизировать, смогут делать умственные системы. Человек же займется созданием таких систем и трафаретов для них. В этом смысле внедрение ИИ-систем не только не отменит врача-ученого, высококвалифицированного врача, а наоборот, сделает его роль более значительной, как человека создающего. И конечно это большая учредительная работа – ведь для пополненной медицины потребуется обучать дополненных педиатров, которые будут обладать не только клиническим медицинским опытом, но и цифровым опытом.

Редактор рубрики

Ольга Зубкина

Михаил Самсонов: в отдаленных регионах будет доступен опыт лучших врачей

комментарии (0)

Другие интересные новости

"Веселый солдат": почему Виктор Астафьев - один из главных писателей