Искусственный интеллект в здравоохранении: итоги Всероссийской конференции ITM.AI

17 и 18 февраля в онлайн-формате прошла Всероссийская конференция по искусственному интеллекту и системам поддержки принятия врачебных решений ITM.AI. Видеозаписи докладов можно посмотреть  на сайте мероприятия, а для тех, кто хочет быстро узнать о самом главном, мы сделали короткую выжимку по итогам двухдневной программы.

ИИ в масштабе страны: отраслевая платформа искусственного интеллекта

Главное событие конференции – презентация Минздравом государственной отраслевой платформы искусственного интеллекта. Какие задачи хотят решить с ее помощью:

• собрать обезличенные и размеченные медицинские данные в верифицированные датасеты
• предоставить российским ИТ-компаниям доступ к датасетам для разработки профильных решений на основе технологий искусственного интеллекта
• построить на базе платформы портал отраслевых ИИ-сервисов для управляющего звена, врачей и пациентов.  

По словам заместителя министра здравоохранения Павла Пугачева, платформа искусственного интеллекта заработает в этом году. Источниками данных для датасетов станут подсистемы ЕГИСЗ (ЕЦК), НМИЦ, региональные МИС и МИС медицинских организаций.

Проект займет четыре года и будет развиваться в пять параллельных этапов. План на 2021 год:

• обеспечить бесшовный сбор данных из ЕГИСЗ и МИС НМИЦ для хранилища – озера данных
• начать интеграцию с ЕГИСЗ, СМЭВ, ВИМИС, РМИС, ГИС ФОМС и другими информационными системами
• отработать механизм подготовки и хранения датасетов
• выполнить часть работ по развитию библиотеки датасетов ИИ, разметке и хранению инструментальных исследований и медицинских документов
• выполнить основной объем работ по созданию инструмента управления разработки и публикации моделей на основе ИИ (ML Ops)

Что это значит для разработчиков МИС и медицинских организаций? Очевидно, государство заинтересовано и видит большой потенциал в медицинском ИИ. Три из четырех критериев, по которым оценят эффективность внедрения платформы в конце 2024 года – это:

• количество ИИ-разработчиков, которые пользуются инструментами цифровой платформы – не менее 50
• количество интеллектуальных ИИ-сервисов и продуктов для медицинских организаций на платформе – не менее 100
• количество медорганизаций, использующих такие сервисы и продукты – не менее 1500

Что это значит для разработчиков МИС и медорганизаций перспективе 1-2 лет? Интенсивный переход на стандартизированные электронные медицинские документы – СЭМДы. Минздрав выделил 115 первичных учетных документов, которые за этот и следующий год переведут 98 СЭМДов. Сейчас есть 20 СЭМД, в 2021 году планируют создать протоколы и интеграционные профили еще для 50, а в следующем году – для оставшихся 28.

Текст, картинка, звук: над чем работают российские разработчики ИИ

В отечественном сегменте ИИ-технологий по-прежнему лидируют три направления: компьютерное зрение, распознавание речи и обработка неструктурированных текстов. Точнее, лидирует одно – анализ изображений, а остальные делят второе и третье место. Почему так?

Первое, о чем вспоминаем – бум КТ-исследований как самого точного способа диагностики Covid в начале-середине 2020 года. Объем и технологию исследований подробно обсуждали на конгрессе ИТМ и конференции ИТМ-Сибирь в прошлом году.

Второе – двухлетний эксперимент по применению компьютерного зрения с грантовой поддержкой Правительства Москвы. За два года он охватил четыре клинические области – онкологию, кардиологию, пульмонологию, неврологию; некоторые хронические заболевания и неотложные состояния. Появились техтребования к ИИ-продуктам, методические рекомендации по их разработке, критерии оценки эффективности. Обкатаны организационные и административные процедуры внедрения ИИ-сервисов в МО. В итоге в Единой радиологической информационной системе Москвы сейчас работает 18 интеллектуальных систем.

Результаты эксперимента станут основой для национальных стандартов применения ИИ в клинической медицине, а значит сертификация такого программного обеспечения будет обязательной мерой.

Но изображения – лишь часть медицинской информации. Не менее перспективными кажутся технологии речевого ввода и обработки неструктурированных текстов.

Речевой ввод активно применяется в повседневных приложениях – мессенджерах, навигаторах, браузерах. Виртуальные помощники-колонки, которые стали популярны в прошлом году, работают от голосовых команд. Речевой ввод и преобразование речи в текст могли бы упростить заполнение медицинских документов и сэкономить рабочее время врача. Но пока технология не получает такого развития, как компьютерное зрение.

То же самое относится к обработке текстов. Лабораторные исследования, анамнез, назначения, заключения врача и даже описание снимков – все это печатный текст, который пока еще представлен в разнородных электронных формах. Такие данные генерируются каждый день, в них – огромный потенциал для обучения интеллектуальных систем, но в неструктурированном виде они практически бесполезны.

Эти две технологии могли бы составить даже отдельную коллаборацию – перевод устной речи сразу в структурированный текст. Но пока о таких наработках не говорят или их нет.

Доклады по теме речевого ввода (Алексей Рыбаков, группа компаний ЦРТ) и обработке текстов (Эдуард Фартушный, Институт цифровой медицины ПМГМУ им. И.М. Сеченова) можно послушать в записи на сайте ITM.AI.

Итог

Разработки коллег очень впечатляют! Поразительно, какой скачок сделало направление за такой короткий промежуток времени.

Но важно понимать, что это еще не искусственный интеллект, а программные решения с элементами ИИ, которые решают частные задачи при участии и под контролем человека. И ответственность за диагностику и лечение пациента, как и прежде, лежит на враче. Но то, что ИИ-системы могут стать постоянным инструментом в медицинской практике – это уже наверняка.