Меньше рутины, больше дела: как нейросети помогают московским врачам

Фото: Shutterstock
Фото: Shutterstock
ИИ-технологии помогли врачам городских поликлиник поставить более 10 млн предварительных диагнозов. Разбираемся, какие болезни диагностируют с помощью нейросетей и почему лечение с «умными» сервисами в 10 раз эффективнее

Система поддержки принятия врачебных решений

Искусственный интеллект хорош тем, что безустанно может обрабатывать огромные объемы информации, причем делать это быстро и с крайне малой вероятностью ошибки. На его основе работает «Система поддержки принятия врачебных решений» (СППВР) — сервис, который помогает врачам-терапевтам и врачам общей практики быстро и точно ставить предварительные диагнозы, а также назначать исследования и консультации для их подтверждения.

Процесс выглядит так: врач вносит жалобы пациента в Единую медицинскую информационно-аналитическую систему Москвы (ЕМИАС), искусственный интеллект анализирует их и предлагает три наиболее вероятных предварительных диагноза. Врач изучает ответы нейросети и выбирает один из трех вариантов. Если ни одна версия врача не устроила, он может поставить свой диагноз.

Фото: Департамент здравоохранения Москвы
Фото: Департамент здравоохранения Москвы

Затем к работе подключается еще один блок ИИ-системы — «Пакетные назначения». Он автоматически определяет, какие исследования и консультации нужно пройти пациенту. Врач может изменять этот список по своему усмотрению. Система лишь автоматизирует рутинные процессы, благодаря чему у доктора остается в десять раз больше времени на более качественную работу с пациентом.

Анастасия Ракова, заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития

«Разумеется, финальное решение всегда остается за врачом, но «Система поддержки принятия врачебных решений» выступает его надежным помощником. Мы слышим положительные отзывы: синергия работы врача и искусственного интеллекта делает прием пациента более быстрым и эффективным».

Алгоритм разрабатывали на обезличенных данных миллионов приемов. Теперь СППВР «знает» и умеет определять 95% самых распространенных групп диагнозов. Технологию разрабатывали вместе с ведущими специалистами департамента здравоохранения Москвы и федеральными экспертами. В октябре 2020 года СППВР появилась во всех взрослых поликлиниках столицы.

Эксперимент по внедрению технологий компьютерного зрения в медицину

Нейросети с успехом анализируют не только текст, но и изображения, что особенно важно в лучевой диагностике. С 2020 года в московских клиниках стали применять первые технологии компьютерного зрения, которые могут анализировать медицинские изображения.

К лучевой диагностике относятся ультразвуковое исследование (УЗИ), компьютерная и магнитно-резонансная томографии (КТ и МРТ) , рентгенодиагностика и радионуклидная диагностика. Они помогают определить структуру органов, их контуры, патологические новообразования, признаки воспаления и инородные тела и понять причину болезни человека.

На ход эксперимента повлияла пандемия COVID-19 — первые сервисы искусственного интеллекта определяли объем поражения легких при ковидной пневмонии. Врачи быстро оценили пользу нейросетей, которые спустя время показывали точность до 94%.

К эксперименту быстро стали подключаться «умные» сервисы для выявления и других патологий. Это было большим вызовом: никто в мире до этого так быстро не внедрял в работу медорганизаций искусственный интеллект настолько широко. За 2022 год направлений, по которым сейчас работают алгоритмы, стало в два раза больше. Совсем недавно нейросети научились определять признаки ишемического инсульта и рассеянный склероз на КТ и МРТ головного мозга.

Меньше рутины, больше дела: как нейросети помогают московским врачам

Как на практике происходит работа ИИ-помощника

Представим, что пациент пришел в поликлинику сделать КТ легких. Рентген-лаборант проводит исследование, изображение легких сразу же попадает в ЕРИС (Единый радиологический информационный сервис) ЕМИАС, в который интегрированы нейросети для анализа медицинских изображений. Искусственный интеллект создает разметку поверх снимка, где цветом и текстом обозначает элементы, особенности и патологии, которые нашел. Затем изображения из ЕРИС поступают в специально созданный референс-центр, где врачи-рентгенологи круглосуточно описывают КТ, МРТ, маммограммы и рентгенологические снимки. Рентгенолог может воспользоваться как оригинальным изображением, так и вариантом, который обработали нейросети. Врач пишет заключение, оно возвращается в систему и становится доступным лечащему врачу и пациенту в электронной медицинской карте.

Дальше врач ставит диагноз и назначает лечение. Все изображения с лучевыми исследованиями пациентов хранятся в Единой радиологической информационной системе и ЕМИАС — врачи могут обращаться к ним, чтобы отслеживать динамику изменений. Благодаря внедрению искусственного интеллекта и созданию референс-центра скорость обработки лучевых снимков возросла в разы, что позволило ускорить процесс диагностики и лечения пациентов.

Анастасия Ракова

«На основе автоматизации и научного подхода формируются новые способы организации медицинской помощи, направленные на повышение ее доступности и качества. Мы создали референс-центр, где врачи-рентгенологи круглосуточно описывают более 80 тыс. КТ, МРТ, маммограмм и рентгенологических снимков в неделю. Такая модель работы лучевой диагностики в два раза повысила производительность труда и в разы сократила время подготовки заключения».

Что нейросети уже умеют

Сейчас рентгенологам помогают 50 сервисов искусственного интеллекта, сгруппированных по 20 направлениям. Искусственный интеллект уже умеет находить признаки таких заболеваний:

  • рак легкого;
  • COVID-19;
  • остеопороз позвоночника;
  • аневризма грудного отдела аорты;
  • ишемическая болезнь сердца;
  • инсульт;
  • легочная гипертензия;
  • гидроторакс;
  • плоскостопие и др.

В 2022 году начал работать комплексный ИИ-сервис, который ищет девять патологий одновременно на одном исследовании.

ИИ в диагностике заболеваний сердца

Расшифровку электрокардиограмм искусственный интеллект тоже взял на себя. Во всех взрослых поликлиниках Москвы уже работают цифровые электрокардиографы с возможностью расшифровки ЭКГ искусственным интеллектом. Благодаря этому врач может быстро получать в системе как записанную цифровую электрокардиограмму, так и результат ее автоматической расшифровки. Пациенты могут посмотреть их в своей электронной медицинской карте и в веб-версии сервиса поделиться временным доступом к ним с другими врачами из частных, федеральных или региональных клиник, чтобы получить второе мнение.

Нейросети уже помогли врачам проанализировать более 2,7 млн результатов ЭКГ. При этом доля исследований, которые расшифровываются «умными» алгоритмами, достигла 65%.

Фото:Unsplash
Индустрия 4.0 Низкокодовый и этичный: каким будет искусственный интеллект в 2023 году

Чат-бот, который собирает жалобы пациентов на самочувствие перед приемом

Искусственный интеллект работает с пациентом еще до того, как больной отправится на прием. Сразу после онлайн-записи к врачу через порталы mos.ru, emias.info или мобильное приложение «Госуслуги Москвы», а также за сутки до приема пациенту приходит push-уведомление со ссылкой на опрос от «умного» чат-бота, который собирает жалобы на самочувствие. Пациент переходит по этой ссылке и указывает, что его беспокоит. Алгоритмы подбирают перечень вопросов в зависимости от специализации врача, к которому пациент собирается сходить, и ответов на предыдущие вопросы. Также push-уведомление накануне приема получат и пациенты, записавшиеся к врачу через мобильное приложение «ЕМИАС.ИНФО».

Чат-бот собирает всю нужную информацию о пациенте заранее и передает ее в протокол осмотра в ЕМИАС с возможностью редактирования. Медик может заранее ознакомиться с жалобами пациента и не тратить время на их сбор на приеме — достаточно только уточнить детали. Вместо этого он может уделить больше внимания больному, диагностике и лечению.

Изначально цифровой помощник можно было использовать только перед приемом у терапевта. Сейчас чат-бот собирает информацию о жалобах пациентов на самочувствие еще для пяти врачебных специальностей — хирурга, гинеколога, оториноларинголога, офтальмолога и педиатра.

Кроме этого, после опроса по жалобам на самочувствие сервис предлагает пациенту внести в его электронную медкарту информацию о перенесенных травмах, операциях, аллергиях, патологиях и принимаемых лекарствах. Это помогает врачам еще точнее ставить диагнозы и назначать лечение. Если пациентом или врачом ранее уже были внесены эти сведения в медкарту, чат-бот не будет собирать анамнез повторно.

Чат-бота обучали на обезличенных данных из электронных медицинских карт. Практикующие врачи помогли задать правила для ИИ-системы, составить список уточняющих вопросов для самых популярных симптомов и протестировать технологию. Теперь это быстрый и надежный инструмент для опроса пациентов перед приемом у врача.

Фото:Shutterstock
Экономика образования Оператор медицинских роботов: кто это и чем занимается

Масштабирование ИИ-практик

На сегодня нейросети обработали уже больше 9 млн исследований московских пациентов. Столица готова делиться опытом и сотрудничать с другими регионами страны. Государственные и коммерческие медицинские учреждения могут подключиться к работе с ИИ-сервисами с помощью разработки Центра диагностики и телемедицины — HUB Telemed.

Первым таким регионом стал Ямало-Ненецкий автономный округ. Рентгенологи из восьми ямальских медучреждений используют семь сервисов искусственного интеллекта по четырем направлениям исследований. Нейросети проанализировали уже более 20 тыс. лучевых исследований жителей региона.

Рынок ИИ в медицине уже сейчас оценивается в $8,2 млрд. Согласно прогнозам аналитиков, к 2027 году объем рынка может вырасти до $25,1 млрд. Тренд на ИИ-технологии в здравоохранении очевиден: «умные» технологии заметно улучшают ее качество, уменьшают объем рутинной работы, позволяя врачам сосредоточиться на точной диагностике и эффективном лечении.

Обновлено 24.04.2023
Главная Лента Подписаться Поделиться
Закрыть