В Петербурге запущен проект по борьбе с врачебными ошибками
В Александровской больнице Санкт-Петербурга стартует пилотный проект по использованию искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики заболеваний и поддержки принятия врачебных решений. Об этом рассказали в городском комитете по здравоохранению.
Опрошенные РБК Петербург эксперты считают, что проект не только позволит раньше выявлять «ковидную» пневмонию и онкозаболевания, но и оптимизирует финансовые затраты в здравоохранении.
«Нечеловеческая нагрузка»
Проект разработан компанией «Интеллоджик», являющейся резидентом кластера биомедицинских технологий фонда «Сколково». Программная платформа Botkin.AI, названная в честь одного из основоположников научной клинической медицины Сергея Боткина, в феврале 2021 года получила европейский сертификат CE Mark.
Искусственный интеллект будет верифицировать заключения КТ пациентов с коронавирусом. Согласно патенту на изобретение, Botkin.AI создаёт математическую модель на основе данных диагностики, анализов и истории болезни пациента. Платформа моделирует различные процессы в организме человека, оценивая влияние медикаментов и назначенного лечения, может прогнозировать смертность для каждого конкретного человека после операции или иного вмешательства.
Предполагается, что она сможет минимизировать человеческий фактор в медицине. «Система позволит получить в автоматическом режиме верификацию КТ исследований и минимизировать вероятность врачебных ошибок, в частности, пропуска онкологических заболеваний на ранней стадии», — говорится в сообщении комздрава.
По словам главного врача Александровской больницы Юрия Линца, искусственный интеллект будет не только страховать медиков и пациентов — он обратил внимание на экономическую выгоду от такой валидации исследований. «Необходимо понимать, что в экстренном звене медицины текущая нагрузка на врачей нечеловеческая. С этим фактором нужно работать и усиливать системы контроля, потому что именно от качества работы экстренной больницы может зависеть дальнейшая судьба пациента. Это также и вопрос организации качественного онкоскрининга в регионе, ведь первичная диагностика и маршрутизация пациента напрямую зависит от экстренного стационара» — прокомментировал Юрий Линец.
«Второе мнение»
По мнению основателя компании OneCell, разрабатывающей телемедицинскую платформу онкоскрининга с применением искусственного интеллекта, Александра Нинбурга, европейская сертификация говорит о «высоком уровне эффективности системы, так как там применяются очень жёсткие требования и правила».
Специалист также отметил в разговоре с РБК Петербург, что искусственный интеллект не только позволит раньше выявлять серьёзные заболевания и избегать врачебных ошибок, но и оптимизирует финансовые затраты в здравоохранении: «Большая точность предполагает более точную терапию, — пояснил Нинбург. — У нас в стране непропорционально финансируется терапия и диагностика в пользу первой. И чем точнее диагностика, тем в итоге меньше денег будет потрачено зря».
В Университете ИТМО, где также разработали систему алгоритмов «Цифровой врач» (на основе анализа данных о больных COVID-19 предлагает врачу оптимальное лечение для каждого пациента), отметили, что речь идёт не о том, чтобы искусственный интеллект принимал решение за врача, а скорее о «втором мнении». Кроме того, система может выделять потенциально злокачественные области на КТ, и врач в таком случает будет тщательнее их исследовать. Так, «Цифровой врач» ИТМО уже прошёл тестирование в Центре им. Алмазова и нескольких частных клиниках. Он работал не только с больными онкологическими или сердечно-сосудистыми заболеваниями, но также с пациентами с астмой и рассеянным склерозом. В результате врачам пришлось тратить в 2-4 раза меньше времени на лечение каждого пациента.
«Однако, задача выявления онкологии на ранней стадии всё еще является достаточно сложной как для врачей, так и соответственно для такого рода систем — так как очень сложно обучить нейросети распознавать онкологию на малом количестве данных, — пояснила РБК Петербург Александра Ватьян, доцент факультета инфокоммуникационных технологий Университета ИТМО. — И, возможно, именно внедрение в клиническую практику такой системы «на поток» позволит найти новые закономерности на снимках КТ за счёт обработки большого количества данных и повысить качество оказываемой медицинской помощи».
Александр Нинбург добавил, что принципиальным моментом в успешной работе ИИ является участие экспертов высокого уровня. И чем их больше, тем точнее будет работать ИИ. «Качественный dataset — это не количество снимков, а именно качество и количество специалистов высокого уровня, которые с этими снимками работают в контексте подготовки модели. Задача в том, чтобы данные (например, КТ-снимки) прошли валидацию среди как можно большего количества экспертов высокого уровня. И если 10 экспертов сделали максимально одинаковые выводы и поставили независимо друг от друга один и тот же диагноз, можно говорить о качественном dataset. На его базе можно получить хорошо подготовленную, качественно работающую модель».
Видеокадры с места пожара у аэропорта Минвод
Зеленский подписал закон об увеличении штрафов за нарушения воинского учета
Путин на вопрос о мирных переговорах ответил словами «нас не приглашают»
Пол Маккартни первым среди британских музыкантлв вошел в список миллиардеров
Терминалы Starlink, которые применяют ВСУ, вышли из строя
Минобороны опубликовало видеокадры с уничтожением безэкипажных катеров ВСУ
Как в России и других странах потребляют и производят вино. Инфографика
Чемезов оценил сравнение сегодняшней ситуации с серединой 1980-х. Видео
Боррель пообещал, что ЕС не признает независимость Тайваня
Президент Сербии Вучич процитировал маршала Жукова
Во что инвестирует герой «Игры на понижение»? Сделки Майкла Бьюрри
Российский автомобиль «Атом» вывели на открытые тесты. Фото
В Москве не будут строить слишком маленькое жилье. Что это значит
Какая обувь опасна для здоровья. Карточки
