Фонд «Сколково», фонд НТИ и «Платформа НТИ» до конца этого года подготовят требования к конкурсу на разработку системы поддержки принятия врачебных решений на базе искусственного интеллекта (ИИ), пишут "Ведомости" со ссылкой на материалы НТИ. В рамках этого конкурса будет создан и первый российский стандарт описания симптомов болезней, а также алгоритм анализа медицинских данных, рассказали изданию в пресс-службе НТИ. Этот стандарт нужен для корректной работы базирующихся на ИИ медицинских систем, объяснил представитель автономной некоммерческой организации.
Призовой фонд конкурса – 200 млн руб., следует из материалов НТИ. Отбор участников начнется в 2022 г., рассказал изданию директор по проектам департамента развития и продвижения технологических конкурсов «Сколково» Александр Толмач: «Стандартизация необходима, к примеру, для взаимодействия с электронной медицинской картой, для корректной передачи, хранения и интерпретации информации, полученной с персональных медицинских устройств в автоматизированных системах контроля за здоровьем». По словам Толмача, в России уже создаются системы поддержки принятия врачебных решений: «Но точности в постановке диагноза можно добиться, анализируя историю болезни, информацию об условиях работы и проживания, наследственности и т. п. Именно на разработку таких систем взаимодействия с пациентом нацелен конкурс».
Глобальный рынок систем поддержки клинических решений быстро развивается. К 2025 г. он достигнет $1,8 млрд по сравнению с $1,2 млрд в 2020 г. при среднем показателе роста 9,1% в год, говорится в отчете агентства Markets and Markets Research.
«Системы поддержки принятия врачебных решений внедряют в ряде стран мира – например, в Великобритании используется система от компании Deep Mind, принадлежащей Google, – рассказывал ранее аналитик Российской ассоциации электронной коммерции Карен Казарян. – Есть такие решения у IBM, Oracle. Как показывает опыт, такие системы наиболее эффективны в выявлении конкретных аномалий среди нормальных образцов».
Диагностические системы поддержки принятия врачебных решений на базе ИИ в России уже внедряются в некоторых медицинских специализациях. Например, ИИ Сбербанка научился распознавать затемнения в легких, вызванные COVID-19, рассказывал первый зампред правления банка Александр Ведяхин. По его словам, уже в мае 2020 г. система определяла заболевание с точностью выше 90%.
«Ростех» по заказу Минздрава разрабатывает систему, которая с помощью ИИ будет анализировать истории болезни, анализы, рентгеновские снимки, компьютерные томограммы и с определенной долей вероятности ставить диагноз, а также рекомендовать оптимальную терапию. Эту платформу планируется интегрировать в единую государственную информсистему здравоохранения (ЕГИСЗ).
Стандарты описания болезней и способов их лечения для медицинских систем, базирующихся на ИИ, безусловно, нужны, уверен гендиректор ассоциации «Национальная база медицинских знаний» Борис Зингерман: «Клинические рекомендации врачи сейчас усваивают и применяют с помощью естественного интеллекта. Если мы хотим, чтобы в процессе постановки диагноза и определения способов лечения принимал участие ИИ, необходимо алгоритмизировать процесс – а для этого необходима стандартизация исходных данных».
«ИИ в здравоохранении нуждается в определении четких границ работы алгоритмов, – отмечает сооснователь проекта «Третье мнение» Анна Мещерякова. – Другими словами, надо понимать – где начинается работа алгоритма, какую информацию он получает на вход для обработки, какой конкретный перечень вариантов врачебных решений алгоритм выдает на выходе и как это, в свою очередь, встраивается в диагностический процесс».
Сегодня часто ожидания от алгоритмов ИИ в медицине завышены, тогда как сервисы ИИ наиболее эффективны в решении конкретных узких стандартизированных задач, рассказывает Мещерякова.
«Как и в любом вопросе, связанном с использованием больших данных, в медицинских ИИ-системах основная проблема связана с возможностью утечки информации – в данном случае составляющей врачебную тайну, – рассуждает руководитель направления «Разрешение T&IP споров» юридической фирмы «Рустам Курмаев и партнеры» Ярослав Шицле. – Кроме того, применяемая технология должна быть адаптирована под специфику конкретного сообщества пациентов в определенной местности, в противном случае сведения, получаемые с использованием ИИ, могут быть некорректными и влиять на своевременность действий лечащего врача». Еще одной проблемой Шицле считает обучение медицинского ИИ: «Оно должно происходить на основе обезличенных медицинских данных пациентов. Но чтобы получить обезличенные данные пациентов, их родственников и опекунов, надо сначала убедить передать в безличную базу данные конкретного человека – на такое согласятся немногие».