Magnific

Как понять, что медицинский алгоритм готов к ежедневной работе, а не только к эффектной демонстрации? И можно ли доверить ему клиническое решение без врача? Эти вопросы стали одной из тем AI for Good — главной площадки ООН по искусственному интеллекту. Ее организует Международный союз электросвязи в партнерстве более чем с 50 организациями системы ООН.

Главврач из Москвы выступил на семинаре, посвященном нейрокомпьютерным интерфейсам. В ходе своего доклада Юрий Васильев представил столичный опыт внедрения сервисов искусственного интеллекта в практическое здравоохранение и уделил особое внимание исследованиям головного мозга. Отдельно в штаб-квартире Всемирной организации здравоохранения он вместе с представителями московского ДИТ рассказал, как в столице оценивают зрелость таких сервисов.

Продолжение ниже

Продолжение

Чтобы обеспечить качественную лучевую диагностику в условиях постоянно растущего объема исследований, потребовалось провести масштабную цифровизацию системы. Все диагностические устройства Москвы были переведены в цифровой формат и объединены в единый радиологический информационный сервис. В 2020 году на базе Центра диагностики и телемедицины был создан Московский референс-центр. Централизация описаний исследований, экспертных консультаций и контроля качества позволила накапливать и анализировать большие массивы медицинских изображений.

Следующим этапом стало проведение эксперимента по внедрению компьютерного зрения в лучевую диагностику. За 6 лет в нем участвовало более 200 ИИ-сервисов, из них сегодня рентгенологам доступны 70 сервисов по 45 клиническим направлениям. За время реализации проекта алгоритмы обработали более 18 млн лучевых исследований.

Теперь опыт столицы масштабируется на всю страну. Так, была создана цифровая платформа «МосМедИИ», которая обеспечила медицинским организациям в разных городов России доступ к столичным ИИ-сервисам лучевой диагностики. С 2024 года к ней подключилось уже 75 регионов – более двух тысяч медицинских организаций.

«МосМедИИ» предоставляет региональным врачам доступ к 18 ИИ-сервисам, с помощью которых анализируется около 1 миллиона снимков.

В нейровизуализации нейросети не просто ищут подозрительную область. На КТ головного мозга они оценивают вероятность кровоизлияния или ишемического инсульта, обводят зону и рассчитывают ее объем. На МРТ при рассеянном склерозе алгоритм подсчитывает очаги и их объем, превращая фразу «изменений стало больше» в измеримую динамику.

К концу июня 11 ИИ-сервисов обработали в Москве свыше 1,5 млн КТ- и МРТ-исследований мозга. Но технологии здесь находятся на разных стадиях: одни уже встроены в рутинную работу, другие еще проходят клиническую апробацию. Поэтому «внедрен ИИ» — не переключатель с двумя положениями, а шкала зрелости.

При поиске внутричерепных кровоизлияний московская команда сравнила автономный алгоритм и рентгенологов, которым помогал ИИ. В анализ вошли 3409 КТ из 67 центров. Чувствительность ИИ составила 95,91%, а у врачей с цифровым ассистентом — 98,91%. Еще заметнее оказалась разница в ложноположительных ответах: 293 у автономного ИИ против четырех в ассистированном сценарии.

Москва активно участвует в формировании нормативной базы для применения ИИ в здравоохранении. Одним из ее ключевых элементов стали национальные стандарты, разработанные экспертами Центра диагностики и телемедицины ДЗМ. На сегодняшний день разработано 28 ГОСТов, регулирующих требования к медицинскому ИИ, порядок технических и клинических испытаний ИИ-сервисов в лучевой диагностике, подготовку наборов данных, общие принципы применения и прочие ключевые вопросы. Стандарты формируют единый подход к оценке и использованию искусственного интеллекта, в основе которого – безопасность и качество.

Ключевым вопросом внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение остается выбор зрелых и надежных решений. По результатам мониторинга качества работы сервисов в рамках московского эксперимента была создана методология оценки зрелости ИИ-сервисов – так называемая «матрица зрелости». Она учитывает техническую стабильность, долю дефектов и диагностическую эффективность, в том числе по метрике AUC — показателю того, насколько хорошо сервис различает случаи с патологией и без нее. Медицинская организация может сравнивать решения, а разработчик — видеть, как меняется его продукт на всем пути от эксперимента до рынка.

Сегодня искусственный интеллект рассматривается не как замена врача, а как его помощник. Доверие к технологии основано на многоуровневой системе контроля качества. Все сервисы проходят отбор, тестирование, клиническую оценку и последующий мониторинг работы в реальной практике. В женевском докладе этот принцип уместился в короткую формулу: «Человек + ИИ> автономный ИИ».