Потенциал применения ИИ в здравоохранении эксперты связывают с массовым внедрением «умных» технологий во врачебную практику регионов

Фото: Шаттерсток

Объем мирового рынка искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, по оценкам MarketsandMarkets, в 2024 году уже достиг $20,9 млрд, а в ближайшие пять лет среднегодовой темп его роста ожидается на уровне 48%. Драйверы рынка — рост вычислительных мощностей, накопление медицинских данных и необходимость сокращения расходов в отрасли.

Еще в конце 2022 года Минздрав запустил платформу искусственного интеллекта для врачей и разработчиков систем на основе ИИ, которая стимулирует развитие подобных технологий в России. На данный момент на ней представлено порядка десяти задач для разработчиков, а также датасетов (наборов структурированных медицинских данных) в области онкологии, кардиологии, акушерства и гинекологии, на основе которых разрабатываются российские ИИ-решения.

По данным Национального центра развития ИИ при правительстве РФ, около 37% организаций в сфере здравоохранения внедряют решения с «умными» технологиями. Еще порядка 43% планируют это сделать в ближайшее время.

Отправной точкой массового внедрения технологий ИИ в российское здравоохранение стало утверждение в 2019 году Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года, напоминает директор направления комплексной диагностики и мониторинга Центра биологических и медицинских технологий фонда «Сколково» Вероника Аксенова.

ЧИТАТЬ  Зеленский назвал первый шаг своего «плана победы». Что ему нужно от НАТО?

По данным на сентябрь 2024 года, Росздравнадзором зарегистрировано 37 медицинских изделий на основе ИИ.

Как искусственный интеллект меняет медицину

Наиболее успешно в здравоохранении развиваются три ИИ-направления, говорит Вероника Аксенова: анализ медицинских изображений (например, рентгеновских и КТ-снимков), системы поддержки принятия врачебных решений и автоматизация рутинной работы (голосовые боты для заполнения медицинских карт, роботы-операторы для записи на прием к врачу).

Как PR и маркетинг помогают компании завоевать доверие аудитории


Как искусственный интеллект помогает решить задачи здравоохранения

Проверьте сведения в региональном каталоге


Как искусственный интеллект помогает решить задачи здравоохранения

Ознакомьтесь с информацией в каталоге


Как искусственный интеллект помогает решить задачи здравоохранения

Внедрение таких разработок уже приносит результаты. По словам эксперта, благодаря использованию нейросетей в анализе медицинских изображений и автоматическому распознаванию патологий значительное развитие получили лучевая диагностика и патоморфология (исследования изменений в клетках, тканях и органах, позволяющие, например, провести дифференциальную диагностику между злокачественными и доброкачественными опухолями).

Использование электронных медицинских записей, предиктивной аналитики и системы для поддержки принятия врачебных решений увеличило скорость обработки одного медицинского кейса. Также выросло качество оказываемой помощи в государственном и частном секторах.

В структуре ИИ-рынка в медицине Москвы лидирует сегмент, связанный именно с анализом медизображений: доля компаний-разработчиков достигает здесь 32% от общего числа, говорит эксперт.

Сфера предиктивной аналитики и мониторинга медицинских показателей, в свою очередь, находится в топе по объему выручки (50%), приводит Вероника Аксенова данные отчета «Тренды развития искусственного интеллекта в медицине» Агентства инноваций Москвы.

Первоочередная задача ИИ — повышение качества медицинской помощи, отмечают в пресс-службе АНО «Цифровая экономика»: «Поэтому наиболее прорывной и распространенной технологией в здравоохранении стало компьютерное зрение, применяемое в диагностике».

Так, сервис «Цельс» повышает скорость анализа и точность интерпретации флюорограмм и рентгеновских снимков. С помощью обученных на исторических данных алгоритмов разработка с высокой скоростью определяет на медизображениях аномалии и помогает врачам принимать верные решения, отмечают эксперты.

ЧИТАТЬ  9 советов, как привлечь желаемое с помощью фэн-шуй

Автоматизация расшифровки и интерпретации медицинских исследований ускоряет оценку состояния пациента в режиме реального времени, отмечают в АНО «Цифровая экономика». А перевод медицинской документации в электронный вид дает возможность анализировать эту информацию для своевременной профилактики болезней и поддержки принятия врачебных решений, говорят представители рынка.

Голосовые боты для заполнения медицинских карт или роботы-операторы для записи на прием автоматизируют рутинную работу персонала больницы. Это позволяет врачам сосредоточиться на лечении, говорят в АНО «Цифровая экономика».

Как регионы осваивают ИИ-технологии в здравоохранении

Внедрение ИИ в системы здравоохранения в стране продолжает расширяться, говорят эксперты АНО «Цифровая экономика».

Так, в Тамбовском областном онкологическом клиническом диспансере еще на стадии пилотирования решения «Цельс» для маммографии в рамках клинического исследования из более 4,8 тыс. маммограмм 588 были отобраны ИИ как подозрительные, рассказала Вероника Аксенова: «На них были обнаружены признаки рака молочной железы. В результате дообследования онкологические новообразования на ранней стадии подтвердились у 17 пациентов. Это позволило начать своевременную терапию, что увеличило шансы пациентов на полное выздоровление».

В Карачаево-Черкесском онкологическом диспансере им. С.П. Бутова еще в 2021 году был проведен ретроспективный скрининг 1,5 тыс. КТ-исследований легких, собранных в период пандемии COVID-19. Технологии нейросетей «СберМедИИ» для выявления ранних признаков онкологических заболеваний помогли обнаружить узелковые образования у 15 пациентов. В восьми случаях онкологическое заболевание подтвердилось, но благодаря ИИ людям удалось оперативно начать лечение.

В Якутии при поддержке Минздрава РФ был запущен пилотный проект «ОнкоПоискСаха.рф», который позволяет пройти скрининговое онлайн-обследование на предмет выявления шести онкопатологий на ранних стадиях. Нейросеть на основе анкетирования пациентов подсчитывает вероятность риска.

Еще один пример — система поддержки принятия врачебных решений для оценки сердечно-сосудистых осложнений. Она разработана в Тюменской области, внедряется в регионе с 2020 года и работает уже в 19 медучреждениях.

В фоновом режиме разработка автоматически анализирует данные на наличие маркеров высокого риска без участия врача. С помощью такой системы в Тюменской области проверили уже более 735 тыс. человек, из которых около 300 тыс. имеют очень высокий риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. В результате доля пациентов с очень высоким и высоким уровнем риска была снижена до 40% (в 2018 году — 76%), на 9% уменьшился уровень риска сердечно-сосудистых осложнений, на 15% увеличилась диспансерная группа наблюдения, рассказали в минздраве региона.

Внедрению ИИ-технологий в системы здравоохранения способствуют гранты по федеральному проекту «Искусственный интеллект»отмечают эксперты. В частности, поддержка в размере 20 млн руб. позволит разработчикам модернизировать ПО с алгоритмами ИИ для анализа видеопотока для применения в Республиканской клинической больнице Татарстана в реанимационных отделениях разных профилей.

ЧИТАТЬ  Экономист Лобода дал советы, как не допустить просрочки по автокредиту

Система «Третье мнение. ИИ-Мониторинг» дорабатывается именно под задачи отделений реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ), рассказала генеральный директор компании-разработчика «Платформа «Третье мнение» Анна Мещерякова: «Задача системы — в автоматическом режиме, без участия человека, обнаруживать и предупреждать события, несущие риск жизни и здоровью пациента в реанимации, такие как отсоединение аппаратов жизнеобеспечения, падение пациента с койки, реакция пациента на выход из наркоза, возникновение судорог».

Такая платформа, по словам разработчиков, снизит нагрузку на медперсонал. Тиражирование решения ведется в отделениях интенсивной терапии и реанимации медучреждений Москвы, Нижнего Новгорода и других городов России, а также в клиниках дружественных стран, уточнила Анна Мещерякова.

Pirogov.AI — система постановки предварительного вероятного диагноза на основе распознания фото и видео эндоскопических исследований — внедряется как в государственных и муниципальных, так и в частных клиниках, говорит директор по стратегическому развитию проекта Александр Григорьев. По его словам, точность определения у платформы существенно выше среднестатистической.

Например, такое ПО способно распознавать десять наиболее распространенных диагнозов уха с точностью 95%. Система уже внедрена в нескольких частных клиниках Москвы и Пермского края. Решение можно использовать и в телемедицине, а врачам общей практики (терапевтам, педиатрам, фельдшерам) оно помогает вести полноценный прием и назначать лечение по лор-направлению.

Система позволяет подключить эндоскопическое оборудование и цифровизировать весь процесс обследования с последующей интеграцией в медицинскую информационную систему (МИС), отмечает Александр Григорьев.

Следующая волна массового внедрения ИИ ожидается в таких направлениях, как дизайн и разработка лекарственных средств, клинические исследования, подбор индивидуальной лекарственной терапии на базе анализа генетических и медицинских данных, а также в хирургии, говорит Вероника Аксенова.

В России, по ее словам, синтетической разработкой лекарств с применением ИИ, например, занимается компания «Синтелли». Из международных проектов в фонде «Сколково» выделяют своего бывшего резидента Insilico (оценка $1,1 млрд в 2022 году), который ведет передовые разработки в области дизайна лекарств с помощью ИИ и сотрудничает с ведущими фармацевтическими гигантами.

Source

От adminbbb