Системе трансфера компетенций цифровых помощников врачей дали высокую оценку

Координационно-аналитический совет "Цифровые интеллектуальные технологии" дал положительное экспертное заключение комплексному проекту НТИ "Система трансфера компетенций - комплексная среда разработки систем поддержки принятия решений на основе технологий отбора, интеграции и предоставления по запросу компетенций в медицине и здравоохранении с использованием технологий искусственного интеллекта - СТК НБМЗ". Однако в совете отмечают, что для успешной реализации проекта необходимы не только значительные финансовые ресурсы, но и существенные организационные усилия, а также "административный ресурс".

В заключении указывается, что требуется решать вопросы доступа к частным биомедицинским данным, охраны прав на интеллектуальную собственность, формирования пула заинтересованных организаций и специалистов на основе анализа их интересов, в том числе экономических. Вместе с тем в документе отмечается, что проект заслуживает одобрения в целом, но даже его частичная реализация может оказаться крайне полезной для России. Помимо того, советом обещана поддержка реализации проекта со стороны РАН как главного экспертного органа РФ.

Что касается декларируемых целей и задач проекта, то, согласно заключению совета, они обладают высокой актуальностью, поскольку в настоящее время ведется значительное количество разрозненных работ по созданию систем поддержки медицинских решений для отдельных нозологий и методов диагностики, но вопросы сохранения и трансфера компетенций специалистов обычно остаются вне сферы внимания разработчиков. Кроме того, в заключении отмечена актуальность предлагаемого проектом подхода, который предполагает совмещение экспертных знаний признанных специалистов, знаний, содержащихся в медицинских научных и учебных источниках в текстовой форме, а также знаний, содержащихся в неявной форме в базах прецедентов, хранящих реальные формализованные "истории болезни". В документе также отмечается важность учета и осмысленного использования международных "стандартов", применяемых для обоснования принятия конкретных врачебных решений.

Отметим, что Координационно-аналитический совет "Цифровые интеллектуальные технологии" создан МГУ им. М.В. Ломоносова и Федеральным исследовательским центром "Информатика и управление" РАН совместно с Московским физико-техническим институтом для содействия развитию Центров компетенций НТИ по направлениям "Большие данные" и "Искусственный интеллект".

Как заявили корреспонденту ComNews в Ассоциации искусственного интеллекта в медицине "НБМЗ", разработавшей проект по заказу Фонда Международного медицинского кластера ИЦ "Сколково", в апреле этого года Концепция комплексного проекта была одобрена Проектным комитетом НТИ. К настоящему времени разработана и представлена на экспертизу документация на комплексный проект, концепция и описание проекта, а также набор стартовых решений, реализованных как отдельные сервисы. Помимо того, ожидаются отзывы от ряда Федеральных органов исполнительной власти. В сентябре, после завершения экспертизы, планируется вынесение проекта на Экспертный совет НТИ с последующим представлением проекта на заседании Межведомственной рабочей группы (МРГ) по реализации Национальной технологической инициативы при Правительственной комиссии по модернизации экономики и инновационному развитию России. Активное содействие в доведении проекта до МРГ оказывает центр по развитию комплексных проектов НТИ АО "РВК", имея понимание о его перспективности. Тестовой и стартовой площадкой проекта по его принятии выступит Международный медицинский кластер "Сколково".

Отметим, что, как заявили корреспонденту ComNews в НБМЗ, проект является важной частью метапроекта ассоциации "НБМЗ". "Стратегической целью метапроекта является создание национального игрока - в виде самоуправляемой общности компаний - консорциумов - на глобальном технологическом рынке искусственного интеллекта в медицине. Комплексный проект НТИ формируется вокруг платформы "НБМЗ", в которую входят своими компетенциями и наработками ряд участников метапроекта", - проинформировали в НБМЗ, добавив, что реализация комплексного проекта создает точку притяжения для концентрации ресурсов и снижает порог входа на рынок для стартапов в области систем поддержки принятия врачебных решений и шире - систем поддержки профилактических, диагностических, лечебных и реабилитационных процессов. "Платформа помогает конвертировать творческие резервы отечественных изобретателей и стартапов в продукты, встраиваемые в клиническую практику и систему здравоохранения", - указали в НБМЗ.

Относительно сложностей, стоящих на пути реализации проекта, в Ассоциации заявили следующее: "Эксперты "НБМЗ" не раз подчеркивали, что в первую очередь государственному регулятору - Министерству здравоохранения РФ необходимо сформировать политику доступа к медицинским большим данным и выбрать оператора для ее осуществления. Ассоциация предлагает сформировать такую структуру - национального оператора биомедицинских данных. Предполагается, что этот оператор будет координировать сбор цифровых биомедданных различного характера - от цифровых медицинских изображений и документов, созданных по медицинскому цифровому стандарту DICOM, до протоколов обследований, которые будут анализироваться в деперсонализированном виде. Тип и состав данных определяются развиваемыми сервисами систем поддержки принятия врачебных решений по нозологиям и ограничивается, с другой стороны, их наличием в ЭМК или в доступных первичных форматах хранения. При этом речь идёт не о строительстве некоего мегахранилища данных, а о платформе с базой ссылок на данные".

Говоря о роли искусственного интеллекта (ИИ) в системах поддержки принятия врачебных решений (СППВР), в ассоциации отметили, что технологии ИИ являются "новой надеждой" рынка данных систем. "Этот рынок, несмотря на всю свою, казалось бы, огромную привлекательность, пока остается в мировом масштабе достаточно небольшим и нишевым. Достаточно сказать, что рынок CDSS - так в мировой терминологии называются СППВР - не дотягивает и до 10% рынка систем ведения электронных медицинских карт. Причин тому много, одна из них - низкая скорость развития СППВР вкупе с большой стоимостью и пока еще небольшим удобством для врачей", - отметили в НБМЗ.

Однако в ассоциации заметили, что с приходом ИИ и активным развитием облаков у СППВР может существенно расшириться коридор возможностей, повыситься точность оценки медицинских данных и сократиться время на создание новых алгоритмов с одновременным существенным удешевлением их разработки. "Из барьеров можно выделить несколько. Первый - упрощение и адаптация законодательства в области регулирования рынка медицинских изделий. Данная проблема носит глобальный характер, реальным барьером ее сейчас все чаще и чаще называют не только у нас в России, но и за рубежом - к примеру, в США. FDA также работает над отдельными регуляторными процедурами по отношению к программным медицинским изделиям, создаваемым с помощью ИИ. Нашей ассоциацией подготовлен и направлен государственному регулятору набор предложений для упрощения регистрационных процедур, в том числе на базе международного опыта", - указали в НБМЗ.

Другим значительным барьером, препятствующим СППВР, в ассоциации обозначили упрощение сбора и обработки деперсонифицированных медицинских данных. "В настоящее время мы работаем над аналитическим обзором по организации этого процесса в разных странах. Основываясь на данных анализа и итогах пилотного проекта оператора биомедицинских данных, надеемся выработать консолидированный подход к управлению медицинскими данными с учетом интересов гражданина, медицинской организации и государства", - рассказали в НБМЗ, добавив, что также серьезным барьером для СПВР является включение возможности оплачивать использование СППВР-сервисов через тарифы ОМС. "Мы предложили включить около 20 медицинских услуг на базе СППВР в номенклатуру медицинских услуг и надеемся, что это произойдет в ближайшем будущем", - заявили в НБМЗ.

Генеральный директор Фонда Международного медицинского кластера в ИЦ "Сколково" Михаил Югай, говоря с корреспондентом ComNews о проекте системы трансфера компетенций НБМЗ, отметил, что драйвером следующего технологического перехода в мире будут те сферы, которые связаны с развитием человеческого капитала - в частности, биотехнологии, медицинские технологии. "Уже сейчас более 40% мировых научных исследований сконцентрированы в этой области. Кроме того, как известно, инновационные прорывы в науке обычно происходят в поле междисциплинарных пересечений", - указал Михаил Югай.

Он также добавил, что сегодня Россия, как и весь мир, отходит от ресурсных экономик к технологиям, и инновации возникают на стыках технологий, наук и разных дисциплин. "На мой взгляд, прорыв, прогресс миру принесут нанотехнологии, биотехнологии, информационные и когнитивные технологии, что называется NBIC-конвергенция. Решения для управления здоровьем и системы поддержки принятия врачебных решений, построенные на базе искусственного интеллекта, - это будущее не только здравоохранения, но экономики в целом, причем экономики будущего, не сырьевой, а технологичной", - заявил Михаил Югай.

При этом заметил: "Важная задача для России, для всех нас, - через некоторое время войти в число мировых лидеров по целому ряду научных и технологических направлений. НБМЗ, как проектный офис, отвечает за поддержку лидеров, сообществ, проектов и инновационных команд, имеющих и развивающих соответствующие компетенции". Реализация СТК НБМЗ, по словам Михаила Югая, создает условия для выхода на рынок именно носителей компетенций, снижая существенно порог входа для них.

"На таких новых рынках особенно видна пробуксовка стандартной модели работы со стартапами, которая исходит из отбора уже сформированных предприятий, имеющих прототип, MVP и начальные продажи. Чем дальше большой рынок, тем меньше шансов у такой модели. Просто недостаточно разработок, не та степень их готовности и др. Нужны прорывные, асинхронные подходы, и данный проект демонстрирует именно их. Есть также и прикладные эффекты, которые можно получать уже сейчас, они проявлены в пилотном проекте в ЯНАО. Объем данных в медицине и сложность их анализа стали такими, что даже опытному и квалифицированному врачу уже непросто работать без "цифрового помощника", объединяющего верифицированные компетенции и алгоритмы по поддержке принятия врачебных решений, который и будет также одним из результатов проекта", - указал Михаил Югай.

О сложностях, которые могут возникнуть на пути проекта, он заявил следующее: "Здравоохранение и в мире, и в России - консервативная сфера, и пока она не совсем готова к широкому использованию таких технологий. Причины и объективные, и субъективные. Но как только процесс пойдет, он пойдет лавинообразно, и будущее нужно создавать уже сегодня".

Что же касается роли искусственного интеллекта в системах принятия поддержки врачебных решений, Михаил Югай заметил, что искусственный интеллект - прежде всего маркетинговый термин, за которым скрывается ряд технологий разного рода готовности. "Если брать технологии машинного обучения для оптимизации анализа больших данных, то они уже сейчас вполне применимы для СППВР. Если говорить о синтезе решений и структурном анализе, то пока это отдаленное будущее все-таки", - указал Михаил Югай.

При этом он добавил, что, в области нормативного регулирования использования цифровых технологий в медицине следует разобраться с двумя вещами. "Во-первых, избавиться от иллюзии возможности защиты так называемых персональных данных в тот момент, когда они становятся цифровым следом, и найти компромиссы в обществе, как с этим жить. Во-вторых, для возможности неразрушающего рынок регулирования, видимо, придется выделять программное обеспечение в медицине в отдельный от медицинского оборудования и лекарственных средств класс объектов, что повлечет за собой необходимость серьезной методической и нормативной работы", - отметил Михаил Югай.

Сооснователь и исполнительный директор ООО "Бестдоктор" Михаил Беляндинов в разговоре с корреспондентом ComNews о проекте системы трансфера компетенций НБМЗ обратил внимание, что на сегодняшний день медицина - это в первую очередь наука и статистика. "Чем больше данных собрано и проанализировано, тем больше выводов можно сделать. Если будет существовать место, где данные будут правильно классифицированы и надежно защищены, это очень поможет как глобально в развитии эффективности здравоохранения, так и в повседневной работе медицинских специалистов", - указал Михаил Беляндинов.

При этом он отметил, что проблема обмена компетенциями во врачебной среде сегодня стоит довольно остро. "Нужно либо постоянно быть в коммуникации с коллегами, либо читать специализированные порталы, где актуальные исследования часто бывают платными и только на иностранном языке, либо регулярно посещать профильные конференции, что тоже часто требует вложений. Проект, который позволит врачам находиться в одном поле и получать доступ к актуальной медицинской информации, частично решит эту проблему", - отметил Михаил Беляндинов.

Вместе с тем он заметил, что реализовать проект СТК НБМЗ будет очень сложно. "Особенно в части унификации медицинских данных. Сегодня разные системы хранят информацию в разных форматах, колоссальный объем данных в принципе не оцифрован. Сегодня не существует единых правил учета медицинской информации, и врачи из-за загрузки часто не содержат ее в порядке. То есть первый серьезный шаг - это единое унифицированное хранение больших массивов информации. Еще один нюанс - это безопасность. Данные должны быть деанонимизированы и не привязаны к персональной информации пациентов на этапе разработки системы. Это необходимое условие, так как существует вероятность утечки чувствительной информации", - заявил Михаил Беляндинов. 

Он также отметил, что большое значение при реализации проекта имеет вопрос медицинской этики. "Как, при каких обстоятельствах и кто может получать доступ к хранящейся в системе информации. Эти вопросы профессиональному сообществу еще предстоит тщательно проработать. В любом случае, по требованию пациента любая медицинская информация должна быть удалена", - указал Михаил Беляндинов.

Относительно роли искусственного интеллекта в системах принятия врачебных решений, он заметил следующее: "С практической точки зрения только начинают появляться первые проекты, в которых искусственный интеллект используется для поддержки принятия решений. Это системы, которые помогают анализировать рентгеновские снимки, МРТ и т.д. На следующем этапе должна появиться система, которая прямо во время приема будет помогать врачу правильно определять диагноз. Например, после ввода результатов анализа такая система будет говорить: "С вероятностью 95% вы будете подозревать Х, но не забывайте про 2% вероятность диагноза У и 3% Z. Чтобы исключить их, нужно проверить определенные показатели". Это будет очень полезно, потому что врачу тяжело держать в голове весь массив информации, и, как правило, он ориентируется только на самые частые случаи".