ИИ в медицине: что умеет сейчас, какое будущее ждёт отрасль и как в неё попасть

Привет! Я Тимур Угулава — совладелец группы компаний «Медиасфера», евангелист и популяризатор Дзена и ПромоСтраниц. А в последнее время меня увлёк искусственный интеллект, в частности нейросети. Но я решил пойти дальше и поговорить с теми, кто занимается «серьёзным» ИИ. Я попал в гости к Александру Арутюняну — руководителю продуктов на основе ИИ для здравоохранения в билайне. Мы обсудили реалии и перспективы ИИ в медицине, а также состояние медтеха в России и возможности начать работать в этой отрасли.

Основные тезисы разберём здесь, а полное интервью смотрите по ссылкам:

ВКонтакте

YouTube

Прошлое и настоящее ИИ в медицине

— Александр, как ты попал в эту отрасль?

— Мой путь был долгим — я начал его ещё в 13 лет. Тогда я расклеивал и раздавал листовки, но уже задумывался о здравоохранении: мама заведовала лабораторией в крупной больнице, где и прошло моё детство. Плюс я много болел, что помогло накопить пациентский опыт. Тогда я хотел стать хирургом.

Но в семье приняли решение: два медика — мама и сестра — уже есть, теперь нужен инженер. Папа поддержал. Таким образом, я окончил энергетический университет по новой на тот момент специальности «управление качеством» — улучшение бизнес-процессов на предприятии, в производстве и тому подобное. Это то, с чем помогает сейчас искусственный интеллект.

На третьем и четвёртом курсе я работал фултайм в управлении маркетингом крупных компаний. Став директором по маркетингу, решил сменить направление и пойти в продажи. Так я попал к федеральному indoor-оператору, то есть в интерьерную рекламу. И мы стали ведущим оператором в медицинских учреждениях.

В этот момент меня пригласили в билайн руководить новым направлением МVP — та же indoor-реклама. И тогда же были первые попытки использовать ИИ: модели компьютерного зрения, пока никак не было связанные с медициной.

Потом я по личным интересам попал на конференцию Сеченовского университета. И узнал, что этот вуз подписал соглашение с билайном. Нужен был человек, который взял бы на себя сотрудничество с этим партнёром и выстроил бы его с нуля во что-то коммерчески успешное и большое. Это был стартап внутри крупной корпорации.

— Чем вы занимались на старте? С чего всё началось?

— Сначала мы занимались радиологией: учили искусственный интеллект распознавать патологии на снимках КТ и МРТ. Потом появилось второе направление — патоморфология. Раньше врачи сидели за микроскопами, смотрели «стёкла» (препараты из тканей), а затем давали заключения для лечащих специалистов. Мы это автоматизировали: сейчас робот сканирует препарат, выводит его на большой экран врачу, который уже оценивает состояние тканей. Более того, искусственный интеллект может первично просканировать препарат и посчитать количество определённых клеток в нём. Вот такими вещами мы и начали заниматься с командой. И продолжаем до сих пор.

— А чем занимаетесь сейчас?

— Основное направление — патоморфология, так как в мире сейчас дефицит врачей этой специальности. И решить эту проблему как раз можно с помощью ИИ. Например, сидит врач в районной больнице и нужна ему консультация специалиста из Москвы. Сейчас это сложный и долгий процесс: сфотографировать изображение, отправить куда-то на почту, дождаться ответа… Цифровизация делает это проще и быстрее: подключить эксперта можно одним нажатием кнопки.

Для каждого морфологического направления — онкология, дерматовенерология и другие — мы планируем создать отдельную модель ИИ, которая будет помогать определять патологии.

Второе направление работы — кардиология. В нашей стране 47% людей умирают от сердечно-сосудистых заболеваний. Затраты на скрининг для выявления этих болезней колоссальные — взять хотя бы плёнку для ЭКГ. А мы с партнёром предоставляем софт, при котором запись ЭКГ ведётся в цифровом формате. Затем она прикрепляется к некой цифровой карте пациента, где врач функциональной диагностики видит все результаты исследований и изменения показателей. Если в компьютер внести параметры пациента, искусственный интеллект оценит эти показатели и подсветит потенциально проблемные места.

Даже ЭКГ, которую снимает врач скорой помощи, можно загрузить сразу в медицинскую информационную систему. Тогда при необходимости её посмотрит и кардиолог из больницы.

Третье направление работы — дистанционный мониторинг. Это персональные помощники для пациентов. Они могут отслеживать показатели и передавать эти данные врачу. По ним специалист оценивает состояние и выстраивает либо корректирует план лечения или реабилитации.

Искусственный интеллект — не замена врача, а его помощник, инструмент.

— Давай подробнее разберём направление персонального мониторинга. Как это работает?

— Конечно, хотя бы самый простой персональный трекер сердечно-сосудистой системы нужен каждому. Например, фитнес-браслет. Но речь не об этом.

Когда пациент лежит в стационаре, его лечит высококвалифицированный врач. Он разрабатывает план лечения и реабилитации. А затем выписывает пациента, и тот попадает к другому специалисту — с другими методиками лечения, а иногда и более низкой квалификацией. Из-за этого пациенты порой повторно попадают в стационар, но уже в худшем состоянии. Мы работаем над тем, чтобы уменьшить число таких случаев — как за счёт персональных трекеров, так и с помощью роботов.

— Как роботы помогают следить за лечением и реабилитацией?

— Мы совместно с Сеченовским университетом работаем над проектом по пяти направлениям, включая онкологию, травматологию, сердечно-сосудистую систему. Помогать пациентам будут аудиороботы — чтобы пожилым людям было удобнее и не приходилось разбираться с современными девайсами.

Мы разработали аудиопротоколы для анкетирования пациентов: их состояния, самочувствия. По утрам человеку будет звонить робот, задавать вопросы и полученные данные вносить в медицинскую информационную систему. А в ней врач будет видеть показатели пациента и оценивать его состояние в режиме реального времени. Здесь же человек сможет задать открытый вопрос врачу и получить ответ через робота — без звонков на личный номер доктора. То есть система удобна как для пациентов, так и для врачей.

— Как ты оцениваешь уровень цифровизации в области медицины в России относительно других стран?

— Где-то мы с очень большим потенциалом, а где-то имеем передовые технологии. Например, мы демонстрировали возможности нашего решения специалистам из Индии. Они согласились, что продукт удобный, но пользоваться им не могут: нет централизованной системы здравоохранения. А у нас есть, что даёт огромные перспективы и возможности для развития отрасли.

О будущем ИИ в медицине

— Насколько далеко от нас такое будущее, где я вызываю скорую, бригада приезжает на вызов, но меня обследует робот, а затем выдаёт какое-то первичное заключение?

— Это системы помощи принятия врачебных решений, разработкой которых мы уже занимаемся. Они являются вспомогательным инструментом, но не заменяют его.

Первое — сбор анамнеза через телефон или приложение. То есть ИИ тебя опрашивает и затем на приёме врач уже не тратит на это время.

Второе — анализ искусственным интеллектом электронной медицинской карты. Он подскажет, на какие показатели и исследования стоит обратить особое внимание, какие вопросы задать и так далее.

— А какие топовые технологии ИИ в медицине у нас уже есть?

— Сейчас в Московском институте радиологии запущен самый крупный научный эксперимент в мире по применению ИИ в лучевой диагностике. Он стартовал в 2019 году, и с тех пор были разработаны некоторые решения в этой области, признанные не только в России, но и в мире.

— Я сам живу в одном из городов Золотого кольца России, поэтому слушать это всё мне немного непривычно. Однажды я лежал у нас в больнице — там ремонт-то не сделан, об искусственном интеллекте и говорить нечего. Так вот вопрос: насколько это реалистично? Какие есть предпосылки, что это будет внедрено в ближайшее время?

— Несколько лет назад от государства поступило требование: внедрить в каждом регионе хотя бы одно решение, связанное с искусственным интеллектом в медицине. В этом году таких решений должно быть уже три. При этом государство даёт на это дотации, то есть платит за то, что регионы пробуют использовать искусственный интеллект. Мы рассчитываем, что количество таких решений будет расти с каждым годом.

Разработки в радиологии уже активно внедряются как в Москве, так и в регионах. До 2030 года мы планируем добиться того же в кардиологии. А также рассчитываем к этому сроку внедрить и персональных медицинских помощников — то, о чём я рассказывал. И нам нужно это развивать, чтобы пациенты понимали, что и зачем они принимают или делают, как это им поможет и почему не нужно бросать терапию.

— А что ты можешь сказать о глобальном будущем ИИ в медицине?

— Как минимум это умные таблетницы, которые вибрируют в определённое время, что особенно важно при принятии антибиотиков, гормонов и некоторых других препаратов. Как максимум — «аватары» людей на основе искусственного интеллекта, по которым мы будем видеть, как влияет та или иная привычка, препарат или упражнение на конкретного человека.

Сейчас у нас клиентоориентированная экономика, а будет, по моему личному мнению, пациентоориентированная. Потому что наши потребности определяются не только сознанием, но и физиологическим состоянием.

— Сейчас я вижу, что бывает некое недоверие пациентов врачам: люди ходят за вторым и третьим мнением, которые часто не совпадают. Не усилится ли это недоверие из-за роботов? Врачу хотя бы можно возразить или попросить объяснить подробнее, а с роботом как быть?

— Робот — это просто инструмент, который помогает улучшить коммуникацию между пациентом и врачом. А вопрос доверия — это задача объяснить пациенту, что есть точка А и точка В, к которой мы стремимся, и есть путь от А к В. Этот путь должен быть максимально понятным и прозрачным для пациента. А для врача должно быть очевидно, как инструмент облегчит ему жизнь. Тогда проблем с доверием искусственному интеллекту не будет ни с одной из сторон.

— Какие глобальные тренды в мире ты видишь — на уровне кейсов? Что интересного происходит, что может пригодиться и нам?

— Это исследование «кто мы такие» на уровне генов — большой российский проект, который финансируется «Роснефтью». Там изучают более 200 тысяч генетических кодов популяции, чтобы разработать инструменты персонализированного лечения и профилактики. Чтобы для каждого человека можно было сформировать персональные рекомендации по питанию, тренировкам, образу жизни, терапии.

О людях, которые работают с ИИ в медицине

— Нужно ли медицинское образование тем, кто хочет заниматься AI в медицине?

— Часть нашей команды имеет медицинское образование, но это скорее совпадение. В основном подход следующий: есть продуктовая команда и клиническая. Клиническая команда описывает то, что она видит или должна видеть. А задача продуктовой — правильно это понять и описать. Конечно, по мере работы над проектом медицинские знания появляются. Но, если бы они были изначально, не факт, что они правильно повлияли бы на результат. Потому что клинические задачи определяют научные команды, это их зона ответственности. Они понимают, для чего эти решения создаются. А функции продуктовой команды — ранжировать эти задачи по значимости и разрабатывать для них решения, которые полностью удовлетворят требования клинической команды.

— А как получается находить общий язык разработчикам и людям из медицины? Это же параллельные реальности просто!

— Мы запускаем для этого программу дополнительного образования для врачей на базе Сеченовского университета. Она должна рассказать, что такое искусственный интеллект и как с этим работать. Потому что врач показывает снимок, результаты исследований и говорит: «Тут всё понятно: вот железо, вот такие-то клетки», — а ты видишь просто пятна на снимке и какие-то цифры в анализах.

Знания, как работают дата-сайентисты, помогают правильно формулировать задачи и описания. Врач говорит, что ему действительно важно: например, отличить один класс клеток от другого, посчитать их количество и тому подобное. А мы разбираемся, как это сделать с помощью алгоритмов.

В Сеченовском университете создана цифровая кафедра, которая рассказывает врачам и учёным, что такое цифровой подход, что такое продукт на базе ИИ, для чего он создаётся. И сейчас этот процесс внедряется в других вузах России.

— А какими навыками и знаниями надо обладать, чтобы начать работать в этой отрасли?

— Последние лет пять я часто вижу рекламу «профессии будущего» — дата-сайентист в медицине. То есть направление действительно востребованное.

Во-первых, нам нужны учёные с медицинским образованием, которые будут формировать гипотезы об улучшении чего-либо с помощью искусственного интеллекта. Этих специалистов выпускают медицинские вузы.

Во-вторых, нам нужны руководители продуктов, которые определяют направление продукта, для кого он создан, как он будет работать, где он будет применяться и как окупаться. Также команде разработки необходимы бизнес-аналитики, которые должны выяснять потребности врачей, переводить их на язык разработчиков, описывать задачу и её логику. А затем вместе со скрам-мастером контролировать выполнение этой задачи разработчиками.

Сейчас это очень перспективное направление, поэтому люди нам нужны. Я уверен, что нас ждёт рост этих запросов.

— На горизонте 10 лет какие самые перспективные профессии на стыке искусственного интеллекта и медицины ты видишь?

— Мне кажется, это дата-сайентисты. Это те люди, которые будут понимать, как имеющимися средствами можно по-новому, более эффективно решать текущие проблемы. Это и есть инновации.

— Что ты можешь посоветовать молодым специалистам, которые хотят двигаться в этом направлении?

— Как минимум иметь готовую идею и талант креаторства. Это когда человек способен всех вокруг себя собрать и донести своё видение, объяснить, как сделать так, чтобы проект стал экономически выгодным. А ещё умеет анализировать потребности государства, так как в здравоохранении это наш основной заказчик. И знает, на чём государство делает акценты и какие продукты сейчас актуальны.

Необходимо учиться и понимать, как работают решения на базе искусственного интеллекта.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.