Сегодня в России активно обсуждается широкое применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине и адаптация под это законодательных норм. Однако, не все эксперты верят в безоблачное будущее интеллектуальных решений в медицине. Многие технические специалисты полагают, что полноценно выполнять функции врача ИИ не сможет еще очень долго. Мы попытались вместе с руководителем отдела AI, Healthcare and Life Sciences, DataArt Антоном Долгих понять, что происходит с ИИ в отечественной медицине и почему перспективная технология остается на вторых ролях в больницах и клиниках.

Насколько широко ИИ применяется в медицине?

Сложно дать однозначный ответ в цифрах. Обычно приводится объем инвестиций в ту или иную область медицины и в развитие решений на базе искусственного интеллекта в этой области. Так, компания Botkina.ai, ориентированная на применение ИИ в радиологии, получила регистрационное удостоверение, которое позволяет использовать решение в медицинской практике в Российской Федерации. Также Botkin.ai получила 160 млн. рублей в виде инвестиций. Более того, эта же компания получила и Европейский сертификат CE Mark, что открывает ей двери в европейскую медицинскую практику. Я полагаю, что решение от Botkin.ai используется в ряде медицинских клиник и больниц, но точной информации, в каких именно учреждениях и сколько их, у меня нет.

С уверенностью можно сказать, что растет число компаний, которые занимаются внедрением ИИ в медицину и здравоохранение, растет и объем инвестиций в эти компании.

Насколько эффективно применять ИИ в медицине?

Хороший вопрос. Эффективность сильно варьируется при переходе от одной доменной области в другую. Так, решения на базе ИИ традиционно сильны в распознавании изображений. Если посмотреть на данные компании Webiomed, действительно видно, что число компаний, которые применяют ИИ к распознаванию медицинских изображений, существенно больше, чем в других направлениях. Это связано не только с востребованностью радиологии, но, в первую очередь, с тем, что ИИ можно обучить для весьма точного анализа медицинских изображений.

ИИ также демонстрирует хорошие результаты в оценке рисков развития заболеваний. Этим занимается российская компания Webiomed, которая также получила регистрационное удостоверение на медицинское изделие на базе ИИ. Каких-то конкретные цифры относительно эффективности продуктов Webiomed я не встречал, но, зная, как работают алгоритмы ИИ, могу предположить, что в целом ряде задач прогнозирования результаты будут такие, что откроют двери для внедрения в медицинскую практику.

Кроме этого, есть решения на базе ИИ, которые занимаются диагностикой заболевания по симптомам. В основном они ассоциируются у меня с зарубежными компаниями, но думаю, тот же Webiomed сможет предложить или уже предлагает что-то подобное на основе своей платформы. Насколько хороши эти системы? Их сравнивали с эффективностью диагностики врачей, и в отдельных случаях их эффективность приближалась человеческой. Конечно, надо помнить, что машина, в отличие от человека, не устает, и если у врача к концу его смены вероятность диагностической ошибки возрастет, машина останется столь же эффективной даже без стимула в виде кофе. Если резюмировать вышесказанное, я считаю, что мы вправе говорить о появлении решений ИИ, которые демонстрируют высокую эффективность в отдельных задачах медицины.

Позволяет ли законодательство разных стран широко применять ИИ в медицине?

Зависит от приложения. Мне кажется, правильнее было бы сказать, что предпринимаются значительные усилия в развитии законодательства в сфере регулирования применения ИИ в медицине. Мы видим, что уже есть примеры регистрации решений на базе ИИ как медицинских изделий. Пример — все тот же Webiomed, который стал «первой Российской разработкой в области искусственного интеллекта для здравоохранения, зарегистрированной как медицинское изделие».

Аналогичная ситуация и с Botkina.ai. В Европейском союзе предложен прототип документа, регулирующего использование ИИ, в том числе и в медицинских устройствах. В Соединенных Штатах FDA выложило в открытый доступ похожий документ.

Можно сказать, что работы в направлении развития законодательства, которое регламентируют использование ИИ в медицине, ведутся, но еще далеки от завершения. И сейчас на сайтах, которые предоставляют доступ к системам онлайн-диагностики заболеваний (это же относится и к решениям, которые устанавливаются на смартфоны и планшеты) вы увидите предупреждение, что ответы системы не заменяют врача и не могут использоваться для назначения лечения. Здесь проявляется, пожалуй, главная проблема внедрения ИИ в медицину — неясно, кто будет платить за диагностическую ошибку: врач или разработчик ИИ.

Стал ли коронавирус стимулом для расширения применения диагностических решения с использованием ИИ?

Ответ на этот вопрос гораздо более однозначен, чем на все предыдущие — да, стал. Примеров тому много не только в РФ, но и в Европе, и в Соединенных Штатах. Так, существенно вырос объем инвестиций в развитие телемедицины.

Что более примечательно, под давлением обстоятельств удалось внедрить решения на базе ИИ в медицинскую практику. Появился доступ к калькулятору пневмонии, работающему на базе ИИ (https://ct.emias.mos.ru); Минздрав рекомендовал использование телемедицинских технологий для лечения пациентов с COVID-19 на дому; исследователи из института искусственного интеллекта, формируемого Сбербанком, передали медицинским учреждениям решение с ИИ для анализа радиологических снимков. Таких примеров можно привести больше. Не стоит забывать, однако, что не только пандемия приоткрыла дверь в медицинскую практику для ИИ. Без личной инициативы и огромных организаторских усилий конкретных людей в здравоохранении мы бы никогда не услышали новостей, приведённых выше.

Могут ли медучреждения позволить себе решения на основе ИИ?

Безусловно, могут. Ведь самое дорогое в медицине — не устройства и не программы, а специалисты. Можно услышать, что внедрение ИИ позволит сократить расходы на врачей, но это ошибочное утверждение. И дело тут в том, что ИИ еще не может заменить врачей, как бы хорош он ни был. Речь, скорее, идет о помощи врачам, чтобы снять с них часть нагрузки и сделать работу более эффективной. Однако медучреждениям потребуется проводить повышение квалификации врачей для обучения их работе с системами ИИ. Это затраты не только денег, но и времени. Все ли медучреждения могут себе это позволить? У меня нет точного ответа на этот вопрос, но думаю, нет.