Внедрение искусственного интеллекта в столичное здравоохранение началось в 2020 году. За два года нейросети обработали свыше 6 млн снимков и научились выявлять болезни легких, сердца, рак молочной железы и другие заболевания
Нейросети, разработанные в Москве, научились диагностировать на снимках компьютерной томографии новую патологию— гидроторакс, сообщила заместитель мэра столицы по вопросам социального развития Анастасия Ракова. Еще одним нововведением стала возможность выявлять на рентгенографии стопы признаки плоскостопия. Таким образом, за два года с момента начала эксперимента в столице искусственный интеллект научился распознавать уже 11 патологий.
Гидроторакс— патологическое скопление избыточной жидкости в плевральной полости легких. Это может быть признаком различных заболеваний, провоцировать острую дыхательную недостаточность с угрозой для жизни, а также несет в себе высокий риск смещения органов средостения, нарушения кровообращения и тяжелой сердечной патологии.
Плоскостопие— изменение формы стопы, характеризующееся опущением ее продольного и поперечного сводов. «Нововведение упрощает и ускоряет диагностику заболевания, а также определение его степени»,— пояснил заместитель главы столичного департамента здравоохранения Илья Тыров.
ИИ в лучевой диагностике
Сегодня «умные» алгоритмы помогают московским врачам находить на компьютерной томографии признаки рака легких, COVID-19, ишемической болезни сердца, инсульта, остеопороза позвоночника, аневризмы грудного отдела аорты, легочной гипертензии и гидроторакса, патологии легких на рентгенографии и флюорографии, признаки плоскостопия на рентгенографии стопы, на маммографии— рак молочной железы.
За два года сервисы искусственного интеллекта помогли медикам проанализировать более 6 млн лучевых исследований. Из них более 2 млн приходится на компьютерную томографию, 3,5 млн— на рентгенографию и флюорографиюи еще 500 тыс.— на маммографию, привела данные Ракова. «Мы внедряем цифровые сервисы, которые облегчают и ускоряют работу врачей. <…> При этом благодаря расширению возможностей «умных» алгоритмов количество исследований, обработанных искусственным интеллектом, менее чем за год удвоилось»,— уточнила заммэра.
Анастасия Ракова (Фото: Пресс-служба Комплекса Соцразвития Москвы)
Алгоритмы проводят специальные измерения, выделяют на снимке области возможных патологий, на которые врачу необходимо обратить пристальное внимание, и сортируют исследования по срочности оказания медицинской помощи пациентам.
Преимущества для врача
Нейросети не заменяют врача, а помогают ему в работе, ускоряя диагностику и не позволяя пропускать даже малозаметные отклонения. «Сервисы подсвечивают области, на которые врачу следует обратить особое внимание, а также сортируют исследования по срочности. Это позволяет ускорить работу врача, а также не пропустить малейшие отклонения»,— объясняет заместитель руководителя департамента здравоохранения Москвы Илья Тыров.
Разработчики столичной нейросети исходят из того, что последнее слово в диагностике остается за специалистом, а компьютерное зрение призвано помочь ему с обработкой большого объема данных. «Мы учим наш ИИ делать это вместе со специалистом, а не вместо него,— говорит руководитель отдела научных исследований и разработок Care Mentor AI Дмитрий Блинов.— Искусственный интеллект, выражаясь образно, расширяет горизонты природного интеллекта диагноста, позволяет человеку эволюционировать в уровне решаемых задач, что для лучевой диагностики особенно важно, поскольку приходится оперировать громадными массивами данных, трехмерными изображениями».
Фото: Пресс-служба мэрии Москвы / РИА Новости
Сервисы ИИ интегрированы в единый радиологический информационный сервис (ЕРИС) ЕМИАС и доступны врачам-рентгенологам всех московских медицинских учреждений, подключенных к ЕМИАС. По заявлению столичных властей, популярность использования нейросетей в лучевой диагностике среди московских врачей только растет. Менее чем за год объемы анализа лучевых исследований с помощью искусственного интеллекта в столице выросли вдвое.
Преимущества для пациента
Для пациента компьютерное зрение на вооружении у медиков означает более точную диагностику, раннее выявление возможных проблем со здоровьем и большее количество времени, которое врач может отвести на общение с ним. «Если мы возьмем лучевую диагностику, технологии в этой области развиваются по направлению не замены врача, а помощи врачу»,— говорит Блинов. По его словам, специалист, имея под рукой такого ассистента, не деградирует, а совершенствуется, переходит на экспертный уровень принятия диагностических решений.
Ракова добавляет, что за время работы сервисов скорость обработки КТ-снимков выросла на 70%, а точность определения признаков, например, ковидной пневмонии достигла уже 94%. «То есть практически в 100% случаев рентгенолог подтверждает, что искусственный интеллект корректно выявил патологии на снимках»,— отметила вице-мэр.
Блинов считает, что преимущества искусственного интеллекта неоспоримы при массовых исследованиях. «В основе работы искусственного интеллекта лежит процесс обучения, безусловно, проще обучить нейронную сеть чему-то более распространенному и часто встречающемуся»,— поясняет он. Однако он уверен, что современные технологии обучения позволяют ИИ добиваться высокой точности и при диагностике на основе малых данных.
Останавливаться на достигнутом Москва не планирует. В настоящее время московские врачи-радиологи приступили к тестированию комплексных сервисов ИИ— нейросетей, которые распознают на одном медицинском изображении лучевого исследования признаки сразу нескольких патологий. «Они будут анализировать один КТ-снимок органов грудной клетки сразу на семь патологий. Медикам больше не придется использовать отдельные сервисы для определения каждой патологии, как это было раньше»,— пояснила Ракова. Например, пациента с подозрением на вирусную пневмонию отправляют на КТ, а на основании ее результатов нейросети помогут специалисту заметить другие возможные отклонения— признаки рака легкого, остеопороза, ишемической болезни или других заболеваний.
«Чтобы внедрить новые инструменты, мы отбираем подходящие решения, их тестируют врачи— хорошоли они работают, отвечаютли параметрам, удобныли в использовании. Мы запускаем все сервисы, которые подошли,— медики смогут сами выбрать, какими пользоваться. Сейчас уже два комплексных сервиса проходят тестирование. Подчеркну, что это полностью отечественные разработки»,— сообщила заммэра.
От эксперимента до широкого применения
Москва занимается цифровизацией системы здравоохранения и развитием соответствующей инфраструктуры на протяжении последних десяти лет. Площадкой для эксперимента по внедрению компьютерного зрения в медицину, который стартовал в 2020 году, стал московский Центр диагностики и телемедицины департамента здравоохранения Москвы. Сегодня проект оценивается как «крупнейшее в мире клиническое проспективное испытание технологий искусственного интеллекта в лучевой диагностике в системе государственного здравоохранения». Изначально инновационные методы для анализа медицинских снимков начали применять для диагностики пневмонии и определения степени поражения легких в первую волну пандемии COVID-19. В дальнейшем область применения искусственного интеллекта в области диагностики заболеваний стала расширяться.
«Именно в нашем центре на одном этаже ученые разрабатывают методологию применения и оценки качества, стандарты работы ИИ-сервисов, а на другом— врачи используют эти технологии в рутинной работе. Это огромный массив научных и исследовательских данных, который используется при создании инновационных инструментов, облегчающих работу врача и позволяющих спасать жизни пациентов»,— отметил директор центра Юрий Васильев.
За время эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения в столичное здравоохранение в Москве удалось собрать датасеты обезличенных рентгенологических снимков для оценки и обучения нейросетей. В начале июня власти объявили, что открывают доступ к девяти из них. «За два года эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения в московское здравоохранение мы собрали уникальную цифровую библиотеку наборов данных. Она состоит из обезличенных рентгенологических снимков, которые необходимы для тестирования и дообучения искусственного интеллекта. Мы открываем доступ к девяти датасетам для разработчиков, стартапов и студентов, в том числе из других регионов»,— рассказала вице-мэр. Она выразила надежду, что данный шаг поможет создавать и дорабатывать качественные сервисы компьютерного зрения для анализа КТ, МРТ-исследований, маммографии для выявления разного рода заболеваний.
