Первые в стране. Ульяновская область внедрила искусственный интеллект в больницах и поликлиниках

В восьми медорганизациях региона используется искусственный интеллект для выявления злокачественных новообразований и повреждения легких. Такие итоги первого этапа реализации проекта по комплексному внедрению в работу медучреждений системы цифровой диагностики представили Сергею Морозову в Центральной городской клинической больнице. Ульяновская область вошла в число первых регионов, где стартовал всероссийский научно-исследовательский эксперимент «Цифровая диагностика», инициированный Национальным агентством социальных коммуникаций. Его задача - внедрить помощь искусственного интеллекта, системы цифровой диагностики, а также создать условия, чтобы существующий инструментарий в сфере медицины применялся максимально эффективно. Главным принципом и показателем данной работы должна оставаться реальная польза людям. - Указом президента России в конце прошлого года утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Документ предполагает его использование во всех сферах с целью улучшения качества жизни людей. В Ульяновской области мы уже приступили к этапу внедрения технологии в одну из самых важных отраслей - здравоохранение. Наш регион стал первым субъектом России, где начали комплексное подключение уникальной технологии искусственного интеллекта сразу в нескольких медучреждениях. И это только старт большой работы. В кратчайшие сроки мы должны вывести проект на этап практического применения и рассмотреть возможность масштабировать его реализацию на весь регион, - заявил Сергей Морозов. По словам и.о. заведующей рентгенологическим отделением ЦГКБ Ульяновска Татьяны Ганиной, здесь проводится огромное количество исследований на компьютерном томографе. - Все результаты нужно оценить за максимально короткие сроки. Бывали трудности в определении степени поражения органов. Иногда приходилось долго думать: вторая, третья или четвертая степень поражения? Новая программа помогает нам быстрее находить признаки заболевания и четко видеть эти моменты. Это влияет на лечение пациентов. После получения изображения мы загружаем его в определённую программу и имеем ответ в электронном виде и в 3D, а также протокол поражения органов и тканей. Мы очень довольны. В нашей больнице недавно установили новый компьютерный томограф, он более современный, с большим спектром различных протоколов. В скором времени мы начнем работать на новой аппаратуре. Это позволит увеличить объем проводимых исследований. Сейчас, во время пандемии, это особенно актуально, - рассказала медик. Как отмечает заместитель председателя правительства Ульяновской области Светлана Колесова, к участию в эксперименте отобран программный комплекс IRYM, созданный ведущими врачами-онкологами, российскими математиками и программистами. Технология позволяет расшифровывать снимки маммографии за семь секунд. Пакет КТ-изображений в 500 срезов обрабатывается системой до 60 секунд. На открытом конкурсе Московского регионального отделения Российского общества рентгенологов и радиологов в 2019 году система показала 97% достоверность результатов исследований при выявлении злокачественных образований. В Ульяновской области искусственный интеллект апробирован в областном онкологическом диспансере, детской клинической больнице, центре специализированных видов медицинской помощи, областном противотуберкулезном диспансере и других медучреждениях, в том числе и нескольких районных больницах. - Хочется выразить слова благодарности врачам за то, что они оперативно включились в реализацию проекта. Мы понимаем сегодня, что внедрение искусственного интеллекта открывает новые возможности для предупреждения заболеваний на ранних стадиях и снижения смертности даже при существующей оснащенности больниц. Внедряемая система построена на уникальных алгоритмах, которые работают даже на офисных компьютерах и не требуют серьезных технологических ресурсов. С момента подключения компьютера в больнице установка и настройка модулей занимает один день, - сообщила Светлана Колесова. Она также подчеркнула, что запуск проекта в Ульяновской области дал старт новым возможностям развития сферы здравоохранения, на практике доказав эффективность применения искусственного интеллекта и его доступность в любом медицинском учреждении без дополнительных бюджетных затрат. При этом выявлены слабые места ИТ-обеспеченности сферы здравоохранения, устранение которых возможно в рамках мероприятий по цифровизации при поддержке Минздрава РФ и Минцифры РФ. В медучреждениях Ульяновской области были подключены два модуля. COVIDetect позволяет выявить на КТ признаки повреждений легких, обусловленных заболеванием COVID-19.  Второй модуль – MIDA – дает определить признаки злокачественных образований на различного рода рентгеновских изображениях. Анализ снимка проходит в несколько этапов. При исследованиях в области маммографии искусственный интеллект преображает черно-белое изображение в цветное. Далее он определяет зоны риска, где есть признаки заболевания. Затем система проводит углубленный анализ в выявленных зонах и выдаёт отчёт врачу. При работе с определением признаков COVID-19 также в несколько этапов проводится оценка снимка, выявление актуальных зон и расчет степени поражения для определения эффективного решения. Кроме того, 3D-визуализация позволяет точно оценить не только признаки заболевания, но и степень поражения легких в глубине тканей. Так, в Центральной городской клинической больнице за время эксперимента обработано 123 изображения. Минимальное время анализа одного снимка составило всего 2 секунды, а максимальное - менее 9 секунд. За это время врач получает информацию о признаках заболевания. Искусственный интеллект в десятки раз повышает пропускную способность больниц и снижает нагрузку на врачей. - Традиционно искусственный интеллект предоставлял «безальтернативное мнение» в виде заключения «да/нет». Из-за этого сформировалось мнение врачей, что искусственный интеллект заменит их. Но эксперимент показал, что современные технологии могут стать эффективным помощником врача – дать максимум полезной информации для проактивного выявления признаков заболевания на ранних стадиях, снизить нагрузку на медперсонал и сократить время от формирования снимка до диагноза, а также уменьшить риски врачебной ошибки. Врач экономит время на «сквозном» анализе всех снимков, получая подсказку, и акцентирует своё внимание сразу на признаках заболевания, — сообщила Светлана Колесова.