Сервис интеллектуального анализа и интерпретации маммограмм
Сервис для выявления заболеваний органов грудной клетки
Сервис для выявления признаков SARS-COV-2 и онкологии
Сервис для выявления признаков кровоизлияний в головной мозг
На сегодняшний день в мире насчитывается свыше 3000 стартапов, которые предлагают продукты на базе искусственного интеллекта для внедрения их в систему здравоохранения. В России такими разработками занимаются 40 компаний. К лидерам можно отнести следующие бренды: «Цельс», «Третье Мнение», Botkin.AI, Care Mentor AI, Webiomed и SbermedAI. Эти компании совершили настоящий прорыв в области как разработки, так и внедрения своих ИИ-систем в клиническую практику.
Предпосылки
Спектр применения нейронных сетей в медицине широк. В радиологии интерес к внедрению ИИ обусловлен несколькими трендами:
на рынке появились графические процессоры, обеспечивающие быструю обработку тяжеловесных исследований: томограмм, маммограмм, рентгенограмм и других;
произошёл рост точности и вариативности нейросетевых алгоритмов;
развиваются облачные технологии, что позволяет создать большую базу данных, необходимых для обучения искусственного интеллекта принятию решений с высокой долей объективности и точности.
В 2019 году Указом Президента № 490 была утверждена «Национальная стратегия развития ИИ в РФ на период до 2030 года». Главной целью, обозначенной в этом документе, стало развитие и внедрение в области здравоохранения программных продуктов на базе технологий ИИ. После этого нейросети начали активно применять в клинической практике не только крупных городов, но и небольших региональных центров. О таких проектах и результатах, которые они показали, и пойдёт речь в этой статье.
Принцип работы ИИ в радиологии
Прежде чем перейти непосредственно к кейсам, вспомним, как искусственный интеллект вообще работает и применяется в радиологии. Подробнее об этом мы рассказывали вот в этой статье, сейчас же лишь отметим, что одной из самых перспективных и применимых в радиологии технологией машинного обучения является так называемое «компьютерное зрение» (Computer Vision). Разработчики совместно с врачами обучают искусственные нейронные сети анализировать цифровые медицинские снимки и находить на них признаки различных патологий.
Функционал ИИ-системы может отличаться у разных разработчиков, но, как правило, он включает в себя визуальное выделение на изображении «зон интереса» (областей, на которые врачу стоит обратить внимание), интерпретация результата анализа согласно международным стандартам и автоматическое формирование заключения, в которое врач может затем вносить свои корректировки и комментарии.
Всё это вкупе должно минимизировать риски пропуска патологий (в том числе онкологии на ранних стадиях), предоставить врачу «второе мнение» относительно исследования и сократить время на анализ.
Московский эксперимент
Самый масштабный в России (и. судя по всему, в мире) эксперимент по внедрению искусственного интеллекта в работу радиологических отделений проводится в Москве с 2020 года. Он получил название в честь применяемой технологии – «Компьютерное зрение».
На текущий момент к эксперименту подключена 101 медицинская организация, результаты работы 32 ИИ-сервисов доступны 1142 врачам. Ежемесячно в рамках проекта искусственный интеллект анализирует 270 тысяч лучевых исследований по 15 направлениям диагностики.
Уже в июне 2021 года, спустя 1,5 года с начала эксперимента, в пресс-службе Комплекса социального развития Москвы заявили, что благодаря созданию единой цифровой платформы и интеграции ИИ-сервисов время на описание снимка сократилось в среднем на 30%.
Проекты в регионах РФ
Одним из основоположников внедрения технологических решений для улучшения качества обработки тяжеловесных изображений в России является компания «Медицинские скрининг системы», которая при грантовой поддержке фонда Сколково представила на рынок систему для анализа медицинских рентгенографических изображений с использованием искусственного интеллекта «Цельс». Сервис является одним из лидеров московского эксперимента, о котором речь шла выше – однако столицей география его применения не ограничивается.
Так, один из пилотных проектов по внедрению решения «Цельс» для маммографии проходил на базе ГБУЗ «Тамбовский областной онкологический клинический диспансер». Для клинического исследования были отобраны 4852 маммограммы. 588 из них были помечены искусственным интеллектом как подозрительные, на них были обнаружены признаки рака молочной железы, незаметные для глаза рентгенологе. В результате дообследования онкологические новообразования на ранней стадии подтвердились у 17 пациентов. Это позволило начать своевременную терапию –, что, в свою очередь, в разы увеличило шансы на полное выздоровление пациента.
В рамках этого пилотного проекта подтвердилась также и эффективность ИИ-системы «Цельс» при её использовании в скрининговых мероприятиях (массовом обследовании потенциально здоровых пациентов). Исследователи замерили время, которое рентгенолог затрачивает на анализ исследований с применением сервиса и без него, и выяснили, что применение ИИ сокращает его почти на треть.
Ещё одним интересным кейсом внедрения искусственного интеллекта в радиологию является сотрудничество биофармацевтической компании «АстраЗенека» с медицинскими учреждениями, расположенными в Санкт-Петербурге и Нижнем Новгороде.
В 2021 году в рамках клинического проекта были проверены снимки лёгких пациентов, которые проходили компьютерную диагностику с целью выявления коронавирусной инфекции. Для интерпретации результатов с целью выявления возможных новообразований был привлечен искусственный интеллект – в частности, платформа Botkin.AI.
У 158 пациентов в Санкт-Петербурге нейросети выявили признаки развития рака лёгкого, в Нижнем Новгороде количество таких случаев составило 113. Для уточнения диагноза все потенциальные пациенты были направлена на дообследование в онкологические диспансеры.
Клиническое исследование по внедрению искусственного интеллекта в радиологии подтверждает, что нейросети повышают точность диагностики рака легкого до 10% (в пределах ограниченного количества анализируемых снимков). При масштабировании проекта процент обнаружения рака легкого на ранней стадии будет увеличен в несколько раз.
В аналитическом обзоре «Тренды развития искусственного интеллекта в медицине», опубликованном Агентством инноваций Москвы, перечислены следующие кейсы внедрения медицинских нейросетей:
Скрининг органов грудной клетки Care Mentor AI. Компьютерный томограф, оснащённый ИИ-сервисом, внедрён в региональную практику обследования пациентов с симптомами COVID-19 в городской клинической больнице №4 г. Иваново. Согласно официальной информации, полученной от директора департамента здравоохранения по Ивановской области Артура Фокина, низкодозовая компьютерная томография на базе искусственного интеллекта позволяет с высокой точностью дифференцировать диагноз. Сотрудничество с сервисом Care Mentor AI позволяет отслеживать состояние пациента в динамике и при необходимости скорректировать терапию лечащим врачом. С помощью внедрения скрининга время постановки диагноза удалось сократить с 25-40 минут (при самостоятельной расшифровке изображений врачом) до 8 минут. Кроме того, КТ позволяет с высокой точностью определить процент поражения лёгких – что критически важно для определения тактики лечения больных с коронавирусной инфекцией.
Ранее обнаружение болезни Альцгеймера в ЦИТП РАН совместно с Первым МГМУ им. Сеченова. Программный комплекс, работающий на базе нейросетей, может определять по снимкам МРТ признаки ранней стадии этой прогрессирующей дегенеративной болезни. Исследование цифровых изображений происходит в автоматическом режиме. Искусственный интеллект распознает гиппокамп, определяет его объём, а также динамические изменения в головном мозге. На основании обобщенного анализа врачу предоставляется ответ – присутствуют ли у пациента признаки болезни Альцгеймера или он здоров. Согласно клиническим исследованиям, программный комплекс обнаруживает изменения в гиппокампе в 90% случаев, что подтверждает высокую точность диагностики.
Интересны и другие кейсы внедрения искусственного интеллекта в радиологию – например, применение технологий нейросетей для выявления ранних признаков онкологических заболеваний в Карачаево-Черкесском онкологическом диспансере им. С.П. Бутова. Медицинские специалисты имеют возможность применять все технологические возможности, которые доступны клиникам, подключенным к платформе MDDC. В частности, стали доступны программные решения на базе искусственного интеллекта: «КТ лёгких», «КТ Инсульт», умный помощник врача «ТОП-3».
Так, программа «КТ лёгких» позволяет загружать в базу данных цифровые снимки, полученные в рамках прохождения компьютерной томографии. Алгоритмы искусственного интеллекта в течение трёх минут анализируют изображение и формируют полноценное заключение, в котором будут установлены: объём поражения легких, размер патологической зоны, степень тяжести заболевания.
Заключение
Лидером в применении искусственного интеллекта для радиологии в России остаётся Москва – однако региональных практик с каждым годом становится всё больше. ИИ-системы выступают помощником и подстраховкой для врача, берут на себя рутинную часть работы и повышают точность диагностики.
Сокращение времени на анализ исследований, подтверждённое в рамках нескольких исследований, способно снизить нагрузку на врача-рентгенолога – что особенно актуально для регионов, где наблюдается дефицит квалифицированных медицинских кадров. Поэтому можно быть уверенным в том, что мы ещё не раз услышим о новых интересных региональных проектах, связанных с внедрением ИИ-технологий в клиническую практику.