Директор по проектам департамента развития и продвижения технологических конкурсов «Сколково» Александр Толмач рассказал «Ведомостям», что в следующем году начнётся отбор участников на конкурс по разработке стандарта ИИ в медицине. Система будет помогать врачам анализировать полученные в ходе исследования пациента данные и на их основе рекомендовать лечение.
К концу этого года «Сколково», НТИ и «Платформа НТИ» подготовят требования к участникам конкурса и их проектам. Призовой фонд составляет 200 млн рублей. В рамках проекта планируется создать первый российский стандарт описания симптомов болезней и алгоритм анализа медицинских данных.
Как указано в материалах НТИ, стандарт необходим для эффективной работы российских медицинских систем, базирующихся на ИИ. Александр Толмач добавил, что он нужен для «взаимодействия с электронной медицинской картой, для корректной передачи, хранения и интерпретации информации, полученной с персональных медицинских устройств в автоматизированных системах контроля за здоровьем».
Приглашённые эксперты «Ведомостей» указали на высокую эффективность систем поддержки принятия врачебных решений при выявлении конкретных аномалий. Они утверждают, что в медицинской сфере подобные платформы крайне необходимы для более грамотной постановки диагноза и лечения. При этом эксперты указывают на несколько серьёзных проблем, связанных с их внедрением:
вероятность утечки информации, представляющей врачебную тайну;
необходимость точной настройки системы под специфику региона и конкретного сообщества пациентов;
на формирование обезличенной базы данных необходимо согласие пациентов и их родственников, на что пойдут немногие.
По словам Толмача, в России уже ведётся работа над системами поддержки врачебных решений. В частности, подобную технологию уже разработал «Сбербанк» при участии Министерства здравоохранения России. Созданный компанией ИИ способен распознавать затемнения в лёгких, вызванные коронавирусом.
«Ростех» сейчас также работает над алгоритмами для анализа данных пациентов. Платформу планируют сделать частью единой государственной информационной системы здравоохранения (ЕГИСЗ). Разработчики планируют научить ИИ сравнивать результаты обследования пациента с обезличенными данными других больных из базы ЕГИСЗ. Он будет ставить диагноз на основе обработки информации из истории болезни, анализов, рентгеновских снимков и КТ.
Комментарии (12)
glioma
24.08.2021 19:02+1Так вот как они хотят решить проблему катастрофической нехватки врачей в стране. За последний год нашу больницу покинуло более 10 первоклассных сотрудников, с опытом, с умелыми руками, с крепкими мозгами. А уже если взять всю Курганскую область, так просто страшно становится.
AlexVist
А почему ИИ? Есть способы создания рекомендательных систем без ИИ. И, главное, без главного недостатка того что сейчас называют ИИ - черного ящика. И такие системы были и придуманы и реализованы. И даже в нашей стране. При этом обеспечивалась полная прозрачность и протоколируемость принятия таких решений. Как и полная открытость модели данных. Что позволяло улучшать систему и наполнять новыми знаниями. Кстати, такие системы еще и пригодны для обучения.
MarazmDed
Проще? Скормил обучающую выборку - получил обученную сеть.
ИИ - это не только нейросети. Базы знаний и правила вывода - тоже ИИ.
AlexVist
Что скормил? Уточнения бы не помешали. Где взять достоверные медицинские данные? И кто скормил? Враачи? Ведь речь о медицине все-таки. Чему скормил? Качество на выходе какое?
Базы знаний - слишком общее понятие. вы могли бы привести примеры. из медицины естественно. Ведь речь о ней. Про правила вывода вообще не понял.
Am0ralist
Например, кучу снимков, размеченных до этого врачами? А потом проверили на другой куче снимков, которые уже за ИИ проверили врачи?
AlexVist
То есть вы сводите все к анализу снимков? Статья касалась всей медицины. На сколько я это понял. А тут снимки и их анализ лишь небольшая толика. Про анализ и разметку снимков тут на хабре многократно уже писалось. Кстати, очень дорогое удовольствие. Про анализ снимков рака кожи тоже тут была статься. и так же поминались сложности.
А как быть с рекомендательными системами по ведению пациентов? Особенно хроников. И как такая система будет вести себя в случае цикличности шагов лечения? Как рекомендательная система отразит клиническое мышление врача? Хоть и на примере анализа снимков.
Вам известно, что тот же снимок или анализ может быть назначен многократно. И при этом результаты могут вести к различным тактикам лечения на разных этапах.
Am0ralist
Так что мешает сочетать данные?
AlexVist
Вот вы уважаете собеседника? Я задал ряд важных вопросов. А вы ответили вопросом. Причем вопросом "ни о чем". Что вы имели в виду под данными? Что в вашем понимании сочетание данных? Какая методология сочетания данных? Откуда у вас, вдруг, данные появятся для рекомендательной системы? На сколько она целостна и всеобъемлюща? И не понял, простите, что в вашем понимании клиническое мышление это всего лишь сочетание данных?
Я умолчу, что медицина одна из самых сложных для автоматизации областей. Но, мнение людей, которые лезут в медицину из других областей уже не просто дилетантское, а граничит с преступными намерениями
Am0ralist
Слушайте, а что, у врачей есть какие-то данные?
В половине случаев это результаты ограниченных исследований.
Референсные значения для медтестов — это либо производитель какие-то свои цифры заявляет на каких-то своих внутренних основаниях, либо общие… но в общем там всё так себе, то для каких-то возрастов их просто нет, что у разных национальностей разные параметры могут быть — кто-то исследовал вообще? Чтоб вот глобально проанализировать эти данные — никто не пытается, банально никак не анализируются результаты медицинских лабораторий на те миллионы тестов, которые ежегодно делаются в одной стране.
А всё «клиническое мышление» — это не формальным математическим языком описанные формулировки, а замеченные естественной нейросетью в том числе и ложные корреляции, описанные художественно по большей части.
Либо действия по протоколам, расписанным свыше, вместе с назначением всяких арбидолов, причём врач ещё и не имеет право назначить из другого списка чаще всего, чтоб потом его сверху не штрафанули из страховой за отклонение при лечении от действий по протоколу.
Одна только попытка действительно начать собирать информацию и анализировать данные уже, скорей всего, приведёт к куче сюрпризов. Не говоря уже о том, что врачи умеют только в отдельные направления и про чужие знают постолько-поскольку. Например, хирурги смотрели на заключения ортопедов, как бараны на новые ворота. То есть даже по обычному снимку хирурги ничего не могли сказать, тогда как ортопеды могли сориентироваться и послать на другие снимки для уже подтверждения своих подозрений после анализа снимков и жалоб. А чтоб попасть к ортопедам ты, иногда, должен кучу врачей ДО пройти, тратя время и здоровье.
И чем реже таки отклонения встречаются, тем дольше ты ищешь врача, которые встречался и сможет тебя хотя бы правильно послать. Потому что это всё завязано на опыт, но и тут косяк, пославший врач не узнает результатов, опыт нигде толком не аккумулируется.
И да, кроме множества разных снимков ещё можно анализировать аудиозаписи (того же дыхания) — знаете ли, не каждый врач пневмонию выслушать может, обычно для этого нужен таки опыт.
Так же можно анализировать списки записанных врачом симптомов, результаты назначенных анализов, выявленных отклонений и прочего.
Данных для анализа и сбора информации сейчас вагон, а их на данный момент никак не собирают и не анализируют.
Итого, даже простая чекалка по симптомам с пересечением анализов и снимков, могут уже на первоначальных этапах сильно помочь хотя бы для лучшей диагностики чего-то, отличного от простуды.
Но, скорей всего при лечении на текущий момент помогут мало.
Ну и да, IBM Watson уже пытается это делать сейчас, насколько понимаю.