Системы с ИИ все активнее внедряются в практику российского здравоохранения. К 2024 году они должны действовать во всех российских регионах. Однако эксперты в сфере развития искусственного интеллекта развенчивают сформировавшиеся стереотипы в ожиданиях медработников и пациентов от повсеместного применения нейросетей. Если врачи чаще рассматривают изделия с искусственным интеллектом как помощников, способных сэкономить время и избавить от рутинной работы, то их создатели в борьбе за клиентов вынашивают планы по замене врачей на бесстрастных роботов.
Пока отношение к системам искусственного интеллекта в здравоохранении среди врачей и пациентов неоднозначное. Как показал опрос о применении ИИ в медицине, проведенный в октябре 2023 года ВЦИОМ, большинство (49%) россиян отметили, что будут чувствовать дискомфорт, если врач будет ставить диагноз и назначать лечение с помощью ИИ. В тоже время, 40% надеются, что будет меньше врачебных ошибок.
Эксперт по искусственному интеллекту Центрального НИИ организации и информатизации здравоохранения Минздрава России Александр Гусев, директор по развитию проекта Vebiomed (платформа прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении), кандидат технических наук, основываясь на анализе международных тенденций, обозначил семь ключевых трендов в развитии ИИ в медицинской отрасли на конференции NOVAMED-2023, прошедшей недавно в Москве.
Александр Гусев занимается вопросами цифровой трансформации здравоохранения, автор более ста научных статей по разработке и внедрению информационных систем в медицину.
Тренд 1: медицинские ИИ-сервисы ориентируются на пациента, а не на врача
Крупные компании сейчас инвестируют не в создание продуктов для медработников, а в системы, ориентированные на пациентов. Анализ капитализации в этой сфере говорит о том, что технологические компании объявили врача и медорганизацию не своим потребителем, а, скорее, своим конкурентом.
Большинство компаний, которые делают крупные вложения в развитие медицинских систем с ИИ, ориентируются на обслуживание пациента, а не врача. Данная установка подпитывается самым востребованным трендом, который выражается в создании больших языковых моделей. Большие языковые модели – это искусственные нейронные сети, способные обрабатывать и генерировать текст. Они выполняют различные задачи по обработке естественного языка: отвечают на вопросы, делают перевод, генерируют тексты, ведут диалог.
Считается, что тест Тьюринга (тест, когда пользователь общается одновременно с компьютером и с живым человеком. По ответам на вопросы он должен определить, с человеком он разговаривает или с программой) был преодолен уже при участии в тесте модели искусственного интеллекта GPT-3.5. В дальнейшем стирание граней между человеком и нейросетью усилится еще больше, об этом говорит внедрение появление новой версии GPT-4, которая превосходит предыдущие поколения по всем критериям. Некоторые из тех, кто общался с чат-ботами, созданными на больших языковых моделях (это языковая модель, состоящая из нейронной сети со множеством параметров, предназначенная для обработки, понимания и создания текста, подобного человеческом – прим. ред.), признают, что не чувствуют разницы, когда общаются с ИИ-агентом.
Многие компании стали применять большие языковые модели для того, чтобы заменить во время первого визита в клинику общение с врачом на взаимодействие пациента с ИИ- системой. Этот тренд развивается очень быстро.
Тренд 2: цифровая трансформация
Все последние инвестиции в ИИ, по мнению эксперта, делаются не в улучшение существующих лечебно-диагностических или вспомогательных процессов, а для замены их на ИИ- агентов. Компании-разработчики уже не хотят улучшать ту систему взаимодействия с больным, которая сейчас существует в лечебных учреждениях, а намерены создать другую, в которой пациент будет больше общаться с нейросетью, чем с врачом.
Разработчики нацелены на создание продуктов для пациентов, которые заменят существующую организацию медицинской помощи. В их числе приборы для дистанционного мониторинга состояния здоровья, симптомчекеры (сервисы, которые по ответам человека на вопросы ставят предварительный диагноз, дают рекомендации до визита к врачу – прим. ред.), и другие.
Этот тренд существенно меняет подходы к регулированию здравоохранения.
Тренд 3: движение к автономному ИИ
Сейчас в учреждениях здравоохранения в основном используются системы поддержки решений: они проводят онлайн-анализ поступающих данных, осуществляют поддержку врачебных и управленческих решений для сокращения ошибок специалистов.
Мысль о том, что искусственный интеллект никогда не заменит медработника, и что окончательное решение остается за врачом, повторяется, как мантра, на разных уровнях. Но анализ инвестиций компаний в разработку систем, направленных на замену врача, свидетельствует об обратном. Производители вкладывают средства именно в создание ИИ-агентов, которые могут действовать автономно, вместо медицинского работника.
Этот тренд особенно отчетливо виден за рубежом: в прошлом году впервые автономная система получила разрешение регулятора для выхода на рынок. По мнению Александра Гусева, в ближайшие два-три года начнут внедряться системы, которые будут выносить клиническое решение.
Тренд 4: ИИ будет анализировать не только медицинские данные
С точки зрения технологий все последние высокорейтинговые публикации говорят о том, что ИИ выходит за пределы анализа одного вида информации. Сейчас системы с ИИ используются как «помощники врачей» для анализа рентген-изображений, маммографии и КТ, помогают обнаружить патологии и классифицировать их. Но от мономодальных сервисов здравоохранение переходит к использованию комплексов, которые одновременно учитывают несколько показателей.
Эти тенденции говорят о том, что в ближайшие годы ИИ системы будут создаваться на принципе интегральной оценки данных. Они смогут одновременно анализировать электронную медкарту пациента, данные генетического теста, поведение пациента в соцсетях, сведения о транзакциях и покупательной способности. И это фундаментально перевернет возможности прогностики и обнаружения заболеваний.
Тренд 5: прогнозирование вероятности развития заболевания
Публикации последних нескольких месяцев говорят о том, что прогнозирование развития заболевания в будущем получает новые возможности с развитием ИИ. Когда у человека еще нет симптомов заболевания, на основе анализа микроизменений в диагностических показаниях, с учетом анализа анамнеза, ИИ уже видит вероятное заболевание. К примеру, анализ ЭКГ позволяет ИИ обнаружить появление реальных нарушений на кардиограмме за год до того, как они отразятся на пленке. Отсюда появляется проблема, — что дальше делать с такими пациентами? Обширные возможности ИИ могут привести к гипердиагностике, считает эксперт.
Сейчас ученые и крупные мировые центры предлагают не только выявлять злокачественную образование и патологический процесс, но и предсказывать, приведет ли этот процесс к фатальному или тяжелому событию. Если угрозы жизни не предвидится, то зачем осуществлять вмешательство, считают некоторые специалисты. Звучат предложения не только проводить диагностику, но и распределять пациентов на прогнозные группы, чтобы осуществлять какие-то вмешательства только тогда, когда патологический процесс действительно приведет к проблеме.
Тренд 6: изделия с ИИ подлежат контролю, подобно лекарствам
Аналитик отмечает, что регуляторика в отношении систем с ИИ меняется. Их начинают испытывать подобно лекарствам. Ужесточаются требования к пострегистрационным наблюдениям.
В этом году специалисты на конференциях говорят о необходимости внедрять элементы, подобные существующим в фармаконадзоре, когда фиксируются нежелательные явления или смерти от применения препаратов. Скорее всего, прогнозирует эксперт, появление такого подхода вполне ожидаемо.
Тренд 7: рост рисков и усиление регуляторики
Изначально ИИ-системы использовались как «второе мнение», для поддержки врачебных решений. Их использование пока не является постоянным и регулярным, поэтому нет прямого влияния на усиления рисков для здоровья пациентов. Сейчас разработчики ИИ-продуктов стремятся внедрить технологии в ежедневную практику медработников, но степень зрелости технологических решений еще не достигла должного уровня.
Риск от использования ИИ-систем возрастает по мере их повсеместного и постоянного применения. Особенно, когда они будут определять, — нужно ли человеку обращаться за медицинской помощью.
Производители предлагают снижать класс риска медизделий с ИИ, а крупнейшие исследователи, наоборот, говорят о том, что озабоченность применением ИИ в медицинской практике нужно повышать, поскольку их использование напрямую может отразится на здоровье пациентов.
Некоторые ученые призывают считать медизделием не только ИИ-продукты, которые будет использовать врач, но и те, которые предназначены для пациента.
Эксперт считает, что за расширением возможностей ИИ в медицине последует все меньшая необходимость в посещении больным медицинского учреждения. Носимые устройства, симптом-чекеры, телемедицина приведут к тому, что пациент будет получать виртуальное лечение дома или на работе. Но в таком случае, возрастает риск того, что пациент попадет в больницу не на начальной стадии заболевания, а на запущенном этапе. С учетом этих факторов к ИИ-продукту для персонального применения нужно относиться, как к медицинскому изделию.
Текст: Елена Бадьина
