Заместитель директора Департамента цифрового развития Минздрава России Олия Рашитова представила данные на XIV Съезде онкологов и радиологов стран СНГ и Евразии, подчеркнув, что приоритетом при внедрении информационных технологий и искусственного интеллекта в онкологии является повышение точности диагностики, и замена медперсонала не стоит на повестке дня.
Важным моментом, по мнению Рашитовой, является государственный контроль за внедрением ИИ, чтобы управлять рисками, связанными с новыми разработками. Государственный контроль также позволит решить проблемы, связанные с доверием, этикой и конфиденциальностью данных при использовании ИИ в медицине.
В своем выступлении она отметила, что существуют проблемы в виде дефицита квалифицированных кадров и необходимости развертывания дорогостоящей инфраструктуры для обработки и хранения медицинских данных.
Антон Матвиенко, помощник директора Всероссийского научно-исследовательского и испытательного института медицинской техники Росздравнадзора, назвал цифровых ассистентов наиболее часто используемыми медицинскими изделиями с применением ИИ, основная задача которых – анализ медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, КТ, МРТ и маммограммы.
По данным Росздравнадзора, из 31 зарегистрированного медицинского изделия 27 относятся к цифровым ассистентам. Он также отметил о появлении новых классов решений, включая анализ данных из медицинских карт (3 системы) и видео (одна). Эти технологии играют ключевую роль в улучшении эффективности диагностики, контроля за заболеваниями, предоставлении медицинской помощи и обеспечении качественного медицинского обслуживания.
Медицинские учреждения все чаще обращаются к использованию не только медицинских, но и немедицинских сервисов, основанных на искусственном интеллекте. Один из таких сервисов, который заслуживает особого внимания, - это средства голосового ввода, которые позволяют сэкономить до 20% рабочего времени при заполнении различных документов.
Важной причиной внедрения искусственного интеллекта в медицину называет старший научный сотрудник Института персонализированной онкологии к.м.н. Виктор Гомболевский является дефицит квалифицированных специалистов, который усугубляется увеличением рабочей нагрузки на персонал. Он приводит статистику за последние десять лет, согласно которой количество врачей-рентгенологов в России увеличилось на треть, в то время как количество томографических исследований увеличилось в 7,5 раза.
В результате, как отмечает Виктор Гомболевский, увеличилось количество ошибок в интерпретации радиологических исследований до 30%. Применение искусственного интеллекта помогает не только повысить точность диагностики, но и достичь экономического эффекта. Он приводит пример частной клиники, где внедрение искусственного интеллекта позволило увеличить прибыль в 3,5 раза за счет предоставления дополнительных услуг.
Игорь Бегун, заведующий отделением функциональной диагностики ГУ «Республиканский научно-практический центр детской онкологии, гематологии и иммунологии» (Республика Беларусь), к.м.н., доцент, отмечает ключевой результат использования автоматизированных инструментов - выявление патологий на ранних стадиях, особенно в случае детей, у которых опухоли могут развиваться очень быстро, а у медицинского персонала может не быть достаточного опыта в обнаружении таких патологий.
Представленный опыт создания онлайн-ресурса, способного анализировать результаты исследований с целью улучшения эффективности диагностики, является значимым шагом в развитии медицинской отрасли.
Врач-рентгенолог Екатерина Кобякова подчеркнула, что ключевой проблемой при внедрении искусственного интеллекта является качество датасетов, которые используются для обучения нейронных сетей.
Она отметила, что типичными ошибками являются недостаточное качество данных, их неполнота, несоответствие стандартам, а также недостаток компетенций.
Екатерина Кобякова также выразила недовольство относительно сложности и продолжительности процесса сертификации медицинских систем.
Директор по операционной деятельности ООО «РТК Радиология» Виктор Киселев подчеркнул, что помимо технических проблем, существуют организационные препятствия, которые могут привести к разочарованию в применении систем искусственного интеллекта, особенно в случае, если они внедряются вне медицинских учреждений.
Он также отметил, что медицинские системы имеют дело с огромными объемами данных, требующими высокой пропускной способности сетей и вычислительных мощностей.
Одной из сложностей, на которую указал Виктор Киселев, является внедрение новых систем в медицинские процессы с ошибками, что может привести к увеличению времени на интерпретацию исследований до 40%, что в конечном итоге вызывает разочарование в искусственном интеллекте и уменьшение заинтересованности персонала в проектах.
Для предотвращения подобных ситуаций, как отметил представитель компании «РТК Радиология», необходимо четкое определение целей и постоянное мониторинг проектов.
