Новая разработка анализирует снимки мозга и сравнивает их с огромной базой аналогичных записей, выявляя закономерности развития болезни, которые не может определить даже опытный невролог. Технология сравнительно недорогая и показывает высокую диагностическую точность. Сейчас она проходит клинические испытания в десятках больниц по всей Великобритании.
Опыт британцев показывает, что машинное обучение прогрессирует и нейросеть уже способна без ошибок обрабатывать медицинские данные и может успешно применяться на любой стадии — от ранней диагностики до лечения пациента.
Почему это важно? Многие болезни, такие как деменция, болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, разновидности рака, ВИЧ-инфекция, страшны тем, что могут годами никак не проявляться. Когда их, наконец, диагностируют, нарушения работы органов могут быть уже необратимы. По данным национальной службы здравоохранения Великобритании, деменция, болезни Альцгеймера и Паркинсона стремительно «молодеют», число пациентов растет в геометрической прогрессии. Нейродегенеративные болезни нельзя вылечить, но можно снизить риск их развития и облегчить протекание, если заранее об этом позаботиться. И как раз в этом и поможет искусственный интеллект.
Что уже умеет нейросеть
В разных странах нейросети уже не первый год «натаскивают» на решение медицинских задач. С их помощью:
- диагностируют болезни сердечно-сосудистой системы (Россия, Испания, Франция, Египет);
- читают рентгеновские снимки (Южная Корея, Таиланд, Индонезия, Мексика, Италия, Франция);
- выявляют заболевания крови по анализу (Япония, США, Канада);
- ведут разработки для борьбы с COVID-19 (большинство стран Европы, Китай, Россия).
В России развивают много ИИ-сервисов для помощи диагностам. По данным Webiomed, в стране есть не менее 29 систем искусственного интеллекта, которые работают в сфере здравоохранения. Например, в офтальмологии сейчас апробируют систему, нацеленную на поиск глаукомы.
В декабре 2020 года компании «СберЗдоровье», «СберМед ИИ» и «Лаборатория по искусственному интеллекту» представили сервис, который может поставить предварительный диагноз по симптомам, описанным пользователем в свободной форме на сайте. Нейросеть понимает даже текст, написанный с сокращениями и ошибками. Выглядит как чудо, но с оговоркой — предложенный диагноз носит информационный характер и предназначен для помощи медикам, а не самолечения пациентов.
«Сбер» совместно с Томским онкодиспансером продвигает пилотный проект обработки маммографических снимков и ранней диагностики рака груди — с помощью ИИ. Машина читает снимки с точностью хороших специалистов и значительно выигрывает время для постановки диагноза, а, следовательно, и для лечения.
Компания Osteoscan анализирует рентгеновские снимки суставов для своевременной диагностики и лечения остеоартроза. Сервис Pirogov.ai распознает ото-, рино- и ларингоэндоскопические фото и видео и помогает поставить диагноз. Проект «Прородинки» сканирует снимки кожных покровов для выявления на ранних стадиях рака кожи и меланомы.
«СПИД.ЦЕНТР» поговорил с представителями двух российских компаний, продвигающих диагностические сервисы на основе машинного обучения.
Проект «онкопоисксаха.рф»
В августе 2020 года в республике Саха (Якутия) магистрант Института математики и информатики Северо-Восточного федерального университета Виктор Белостоцкий на базе Якутского республиканского онкологического диспансера запустил скрининговый проект по раннему выявлению рака.
Сервис позволяет не только установить сам риск онкологии, но и помогает с дальнейшим обследованием и лечением. Как это работает? Алгоритм нейросети анализирует ответы на вопросы анкеты, выявляет наличие онкомаркеров и при тревожных результатах предлагает записаться на прием к специалисту.
Систему разработали и поддерживают всего три человека, все работают удаленно. «Мы создавали “Онкопоиск” не с нуля, — рассказывает создатель проекта «онкопоисксаха.рф» Виктор Белостоцкий. — В IT-среде уже были готовые решения для разных микро-задач, мы брали их и адаптировали для своих целей. Начинали с исследования массива данных. Самый большой объем работы заключался в разметке результатов анкетирования и в построении алгоритма для оценки результатов теста-скрининга. Анкета статистическая, и ответы следовало оценивать по-разному в зависимости от пола и возраста респондента, для европейцев и азиатов формулировались разные вопросы».
Ответить на вопросы анкеты гораздо проще, чем пройти плановую диспансеризацию, утверждает создатель проекта. Поэтому, по его словам, число диагностированных онкологических проблем гораздо выше. «Процент выявляемости по каждому виду рака отличается и колеблется от 20% (маммография) до 80% (шейка матки) случаев», — говорит Белостоцкий. Каждые полгода пациентам предлагают пройти скрининг повторно — таким образом база данных постоянно обновляется. Через пять лет к данным можно будет вернуться и проанализировать их точность, выявить закономерности, рассуждает Белостоцкий.
Всего за год небольшому медтех-стартапу удалось создать целую цифровую экосистему для пациентов и врачей. Если на старте сервис предлагал жителям Якутска старше 40 лет пройти анкетирование по скринингу рака легких, то спустя год к выявлению рака легких добавилось еще пять направлений — рак печени, рак ободочной кишки, рак матки, рак простаты, рак молочной железы. В 2021 году число пациентов, прошедших скрининг, выросло до 32 тысяч, к проекту присоединились другие города республики (Мирный, Покровск, Хандыга). К этому моменту уже 176 человек начали бороться с раком, хотя до скрининга не подозревали, что больны.
Проект «Цельс»
Это крупная платформа, которая позволяет на ранних этапах выявить рак. В основе — анализ медицинских изображений с помощью нейросети. Первые разработки начались в 2017 году. Сначала работали с маммографией. Дата-сет для обучения искусственного интеллекта создавали в тесном сотрудничестве с рентгенологами, врачами-онкологами и другими специалистами, которые помогали разметить снимки и определить на них ранние маркеры онкологии.
Спустя год вышла первая версия системы, которая с точностью до 93% находила патологии на снимках молочной железы. В 2019 году началась пилотная эксплуатация сервиса (в регионах) и добавилось новое направление работы — анализ флюорограмм.
Анализ изображений с помощью машинного обучения используется в системе поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Разработки «Цельс» включены в реестр отечественного ПО, зарегистрированы в качестве медицинского изделия в России и сертифицированы в Евросоюзе.
«Сейчас основная работа связана с обучением нейросети анализировать гистологические снимки. Мы постоянно совершенствуем метрики качества классификации и детекции патологий в области маммографии, флюорографии и компьютерной томографии», — говорит операционный директор «Цельс» Никита Николаев.
Почему развивать ИИ в российской медицине сложно
Несмотря на то, что государство заинтересовано в ранней диагностике заболеваний и вкладывает существенные инвестиции в технические разработки, есть сдерживающие факторы.
Аналитики Superjob провели исследование, и выяснили, что 78% россиян не стали бы полагаться на искусственный интеллект в диагностике и лечении собственных заболеваний. 44% не доверяют правильности поставленного нейросетью диагноза. Только 5% людей полностью уверены в точности диагностики и готовы довериться рекомендациям искусственного интеллекта.
Нет доверия к искусственному интеллекту и у врачей. «Цифровизация медицины и применение искусственного интеллекта на практике воспринимаются неоднозначно, — говорит Николаев. Однако ситуация меняется, продолжает он. Если год назад большинство докторов были настроены с недоверием к сервисам, то сейчас они ценят за то, что он позволяет продуктивнее и быстрее анализировать снимки.
Еще один сдерживающий фактор — это доступность и качество медицинских данных. Без этого невозможно создать интеллектуальный сервис. Авторы проекта «Цельс» решили эту проблему так: они запустили специальный проект #ВызовРадиологу, который привлекает врачей для разметки медицинских данных.
По словам Белостоцкого, побороть скепсис врачей помогают также мини-приложения, которые сейчас разрабатываются отдельно для каждой больницы. Сервисы привязаны к названиям конкретных лечебных учреждений и располагаются на их серверах. Головное приложение имеет общую платформу для общения специалистов и все рабочие инструменты в одном месте. Это мотивирует использовать технические решения, облегчающие каждодневную работу, утверждает создатель проекта «онкопоисксаха.рф».
