«Сколково»: искусственный интеллект позволяет закрыть потребности десятков медицинских организаций
В рамках IX Телемедфорума на сессии «Лечите где болит» эксперты разобрали успешные кейсы по применению искусственного интеллекта в области здравоохранения, а также обсудили, с какими проблемами сталкиваются разработчики ИИ-решений при внедрении их в регионы. Модератором сессии выступил Сергей Воинов, директор направления «Цифровая медицина» биомедицинского кластер Фонда «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ).
По словам Сергея Воинова развитие искусственного интеллекта является одним из ключевых условий для развития технологий в стране: «Конечно, искусственный интеллект — это не замена врача. Но ИИ выступает его надежным помощником в принятии решений, позволяет снизить нагрузку с медицинских организаций, что актуально в условиях кадрового голода и чрезмерной нагрузки на медицинских работников, особенно в регионах. Таким образом, применение ИИ в здравоохранении позволяет улучшить качество медицинской помощи и вывести его на новый уровень. Поэтому очень важно обеспечивать рынок как можно большим количеством подобных разработок. Развитием таких компаний в том числе занимается “Сколково”».
С докладом об опыте применения искусственного интеллекта выступил Артем Капнинский, коммерческий директор компании Цельс, резидента «Сколково». Компания создает продукт на основе искусственного интеллекта для анализа цифровых медицинских изображений, таких как маммография, КТ, рентген, флюорография. Разработка имеет регистрационное удостоверение медицинского изделия по наивысшему III классу риска.
«Наш сервис является участником московского эксперимента для применения в рентгенологии. В этом году было принято решение о внедрении систем искусственного интеллекта в медицину уже на территории всей Российской Федерации. Эти решения делились на две категории. Одна категория для работы с электронными медицинскими картами, а другая — это работа с медицинскими изображениями. Так из 80 регионов, которые планировали закупать систему искусственного интеллекта, свой выбор в пользу работы с медицинскими изображениями сделали 39 регионов».
Своим мнением о результатах внедрения ИИ поделился Алексей Марков, директор медицинского информационно-аналитического центра Архангельской области, который представлял сторону заказчика: «Основная задача, которая стояла перед нами — создание центра на базе МИАЦа. При этом еще нужно было войти в ОМС и сделать полную интеграцию с ассистентом, чтобы можно было, помимо всего прочего, еще и повышать квалификацию новых специалистов, которые будут идти непосредственно к нам по программе обучения. С помощью внедрения ИИ мы смогли закрыть потребность порядка десяти медицинских организаций, в которых были кадровые сложности. Мы также смогли решить и проблему с обучением медицинских работников».
Следующим свой кейс внедрения сервисов рентгена, флюорограммы и рентгенограммы органов грудной клетки в медицинские учреждения Ханты-Мансийского Автономного округа представил Андрей Поваренкин, руководитель отдела продаж и развития компании «Платформа Третье Мнение», резидента «Сколково».
«Мы концентрируемся на типовых исследованиях. Здесь и флюорография, и рентген грудной клетки объединены в одном продукте. Смотрим на признаки туберкулеза, пневмонии и наличие злокачественных образований. Наше решение позволяет выявить более 30 дифференцированных патологий. Для врача это помощник, который развивается и подстраивается под возникающие задачи. Наша разработка позволяет снизить риск пропуска патологии, а также помогает врачам экономить до 30% времени. Кроме того, в биологических информационных системах можно выводить высшее ургентное состояние и сложные случаи отправлять более опытным врачам, и таким образом привлекать внимание высококвалифицированных специалистов к сложным, важным случаям».
Кроме того, Андрей Поваренкин рассказал о проблемах при внедрении ИИ в регионах: «Проблема внедрения системы на основе ИИ в регионах заключается в том, что не везде в регионах все устройства и медицинские организации подключены к Центральному архиву. Есть еще вопросы с оборудованием, не все оборудование, которое установлено в регионах, проставляет корректные теги. А это очень важно, потому что они позволяют отфильтровать, выбрать исследования по критериям. Помимо этого, для корректного применения сложных моделей нужны графические ускорители, то есть видеокарты. Сегодня мы знаем, что не всегда их просто и быстро можно приобрести».