«Искусственный интеллект не подвержен эмоциям»: обзор «антиковидных» IT-разработок РТ
В РКБ снимки легких обрабатывает израильский искусственный интеллект, его разработчики могут стать резидентами казанского IT-парка
Искусственный интеллект идет на помощь коронавирусным больным. В Татарстане есть уже две перспективные «антиковидные» системы, читающие снимки легких и ставящие предварительный диагноз. Одна разработана в Иннополисе, вторая — специалистами ЦЦТ совместно с израильтянами. Им близок и чистопольский «Вектор» с перспективной разработкой снимков легких, заточенной на выявление туберкулеза. Особенности IT-решений на рынке, где не каждый разработчик может получить лицензию, узнавал «БИЗНЕС Online».
«НАДО ОБЕСПЕЧИТЬ ШИРОКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИИ В МЕДИЦИНСКИХ УЧРЕЖДЕНИЯХ»
«Татарстанским врачам в борьбе с COVID-19 поможет искусственный интеллект. Современные эпидемии требуют новых подходов к управлению здравоохранением», — сказал министр цифрового развития Татарстана Айрат Хайруллин, презентуя президенту республики Рустаму Минниханову новую ИТ-разработку. Она умеет распознавать признаки вирусной пневмонии, вызванной COVID-19, на снимках компьютерной томографии с помощью технологий искусственного интеллекта. В субботу в РКБ специалисты Центра цифровой трансформации вместе с министром рассказали президенту о преимуществах системы. Встреча была приурочена ко Дню медицинского работника.
Буквально в день визита Минниханова в РКБ президент России Владимир Путин поручил провести широкую цифровизацию и внедрить технологии ИИ в стране. «Прежде всего предстоит серьёзно улучшить состояние первичного звена — ФАПов, поликлиник и больниц, служб скорой и неотложной медицинской помощи. Укрепить их кадровый состав, на порядок повысить доступность современной диагностики заболеваний и, безусловно, обеспечить широкую цифровизацию, использование технологий искусственного интеллекта в работе медицинских учреждений на всех уровнях», — отметил президент страны.
Сейчас в столице страны под руководством Радиологии Москвы (ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ») проходит большой эксперимент по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города. Он начался в феврале, в нём участвуют все ведущие российские и ряд иностранных игроков. Один из них — компания RADLogics Inc., чья команда разработки находится в Израиле, как раз и работает с Центром цифровой трансформации в РКБ в Казани.
«СЕРВИС СОКРАЩАЕТ ВРЕМЯ АНАЛИЗА СНИМКА более чем в 10 РАЗ»
RADLogics первая разработала решение для диагностики признаков пневмонии, вызванных COVID-19. В течение трех недель с начала эпидемии в Китае на наборе из 257 исследований компания представила свое решение и начала его апробацию в китайских клиниках. Как отметил руководитель отдела цифрового развития здравоохранения ЦЦТ РТ Алексей Клонцак, том числе с быстрой реакцией компании на пандемии и связан успех данного решения. RADLogics сумели обучить систему распознавать признаки вирусной пневмонии, вызванной COVID-19, с чувствительностью 98,2% и специфичностью 92,2%
В Татарстане апробация системы началась с медико-санитарной части Татнефти в Альметьевске. Когда система была протестирована, было решено внедрить ее в РКБ. С 6 июня ежедневно через искусственный интеллект проходят до 100 исследований. Клонцак отметил, что в этом проекте были заинтересованы не только в минцифры, но и в минздраве РТ. Специалисты Центра цифровой трансформации, минздрава и РКБ работали в максимально сжатые сроки для быстрого запуска системы «на бою» и получили первые результаты через несколько дней. «Мы обратились в конце мая к Марату Наилевичу Садыкову (министр здравоохранения РТ — прим. ред.) с предложением проверить его в какой-либо больнице, и он этим заинтересовался. Именно в РКБ везут людей с симптомами COVID-19, а затем пациентов перенаправляют в другие больницы. С 6 июня мы пропускали через сервис практически каждого пациента Казани, у которого были выявлены подозрения на симптомы COVID-19», — рассказал Клонцак.
Процесс проходит следующим образом: пациент, у которого есть симптомы COVID-19, поступает в РКБ, у него берут анализы и делают томография лёгких, после чего в течение пяти минут у врача появляются визуальный и текстовый отчёт о их состоянии. Ранее врачам, чтобы проанализировать результат, требовалось до 30 минут, сейчас это время сократилось до 2-3 минут. Причём с помощью визуализации система подсвечивает врачу все очаги поражения лёгких, разными цветами выделяются различные патологии, если они есть.
Сервис также показывает степень поражения лёгких, теперь врачам не нужно определять ее «на глаз», благодаря этому уменьшается время на маршрутизацию пациентов. То есть, проще говоря, система показывает состояние человека, врач подтверждает результаты и может быстро оценить, нужно ли госпитализировать пациента или же он может лечиться на дому. «Время для сортировки и маршрутизации пациентов сократилось в 10 раз. Однако следует особо отметить, что пациенты всё равно сдают лабораторные анализы, и только по результатам комплексной диагностики врач принимает итоговое решение», — отметил Клонцак.
Сервис направлен на выявление различных патологий на снимках КТ грудной клетки, а не только на выявление вирусной пневмонии, вызванной COVID-19. Благодаря искусственному интеллекту врачи могут диагностировать у пациента как патологии, свойственные коронавирусу, так и ряд других патологий, в том числе и подозрение на рак. В дальнейшем планируется выявлять патологии не только в лёгких, но и в печени и почках, а также по снимкам с рентгеновских, МРТ и других аппаратов. При этом Клонцак особо отметил, что RADLogics в данный момент предоставляет свое программное обеспечение бесплатно в рамках помощи в борьбе с COVID-19.
Однако для того, чтобы запустить технологии ИИ в масштабе всей республики, необходимо получить сертификацию от Росздравнадзора. В Татарстане, да и во всей России, сейчас идёт повальный бум развития ИИ для обработки медицинских изображений, вот только пока ещё ни одно решение аналогичное решение не получило регистрационного удостоверения. Внедрение искусственного интеллекта проходит в рамках пилотных проектов. Клонцак ожидает, что в будущем при прохождении клинических испытаний на базе РКБ решение от RADLogics получит сертификацию, благодаря чему этот опыт можно будет использовать в большинстве клиник республики.
В пресс-службе минцифры нашему изданию отметили, что IT-парк и RADLogics ведут переговоры о возможности получения статуса резидента, что позволит им стать резидентами Сколково при прохождении необходимых этапов отбора. RADLogics имеет шанс первой получить сертификацию Росздравнадзора. Таким образом, Татарстан может стать одним из первых регионов в Российской Федерации, пилотирующим алгоритм искусственного интеллекта по обнаружению последствий COVID-19.
«ВСЯ ОТРАСЛЬ СЛОВИЛА ХАЙП ЕЩЁ ДО КОРОНАВИРУСА»
Впрочем, у технологии RADLogics только в Татарстане есть как минимум двое коллег. Помимо ЦЦТ, работу над апробацией своих искусственных интеллектов на снимках легких ведут в Университете Иннополис и в Чистополе, ООО «ФтизисБиоМеде» — «дочка» радиокомпании «Вектор». Эти разработки пересекаются в некоторых аспектах: если ЦЦТ работает по компьютерным томографиям, то Иннополис и «Вектор» — по рентгеновским снимкам. Чистопольская компания сделала ставку на обнаружение искусственным интеллектом туберкулёза по флюорограммам, однако имеет перспективы и по коронавирусному направлению.
Как отметил нашему изданию руководитель центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев, невозможно на данный момент подсчитать число компании и групп учёных, начавших работу в этой области, ведь ряд из них работают не для коммерческой деятельности, а исключительно для научной. Причём далеко не у всех этих организаций есть достаточный уровень компетенции. «По сути, за последний год вся отрасль словила большой хайп, и коронавирус тут даже не причём — интерес начался ещё до него», — рассказал Кулеев.
В самом Университете Иннополис работа над технологией началась ещё в 2014 году. В прошлом году учёные разработали отдельную модель на основе нейронных сетей для обнаружения по рентгеновским изображениям признаков пневмонии — по инфильтрату, который скапливается в легких. И, учитывая, что у коронавируса есть признаки пневмонии, то стало понятно, что эту технологию при достаточном обучении можно переключить именно на выявление коронавируса. «Мы сейчас продолжаем работу по увеличению точности искусственного интеллекта, продолжается апробация. В первую очередь работаем над темой рентгена, она особенно актуальна для скрининга, проведения массовых исследований и обнаружения различных болезней на ранних стадиях. Планируем проведение пилотных проектов в регионах России. Кроме этого, ведем разработки и по анализу КТ-изображений», — сказал Кулеев.
Сейчас при диагностике COVID-19 стандартом по протоколу стало проведение компьютерной томографии, потому что именно при ней выявляются отличительные признаки коронавируса, например, симптом матового стекла. Однако и по рентгеновским изображениям можно выявлять признаки пневмонии, в том числе и коронавируса. По мнению Кулеева, при должном обучении ИИ может обнаружить большую часть патологий лёгких, которые выявляют на профилактических исследованиях. Всего же на обработку одного снимка уходит менее 30 секунд. «Благодаря этому очень легко масштабировать сервисы на базе ИИ на рабочие места и медицинские организации, ведь далеко не все врачи очень высокого уровня», — отметил Кулеев.
На середину июня Университет Иннополис получил более 300 тысяч рентгеновских изображений из больниц республики. В данный момент для системы поступают снимки из двух казанских больниц — из РКБ, где работает и ЦЦТ, и из 7-й горбольницы Казани. В день их число достигает нескольких десятков, все изображения пока поступают только для апробации. В начале апреля чувствительность ИИ составляла около 80%, и спустя три месяца её удалось увеличить до 95%. Кулеев утверждает, что это вполне хороший результат, особенно если сравнивать его с показателями постановки диагнозов у ряда врачей. Ведь одно из главных преимуществ ИИ — это отсутствие человеческого фактора, в том числе и усталости.
Помимо непосредственно увеличения точности алгоритмов, ещё одним важным результатом пилотного проекта будет создание датасетов, которые в будущем можно будет использовать для повышения точности у других ИИ. «Обучение ИИ полностью зависит от данных, которые есть у разработчиков. Благодаря большому объёму выборки, который был получен за последние два месяца, мы смогли повысить точность. Эти снимки очень разнообразны — ряд из них нормальные, другие с патологиями, разными видами пневмоний, туберкулёзом, онкологией и так далее», — поделился подробностями Кулеев.
В данный момент продолжаются клинические испытания, так что у ИИ из Университета Иннополис пока нет сертификации. Однако Кулеев уверен, что этот этап будет пройден в ближайшее время. «Сейчас с нами готовы работать многие больницы Татарстана, но нам кажется, что эффективнее начинать с двух крупнейших в Казани, а уже потом масштабироваться. Пока что в Татарстане это направление в медицинских учреждениях совершенно не развито, есть только точечные внедрения, как вот в РКБ на основе технологии RADLogics. Но перспективы у этого направления огромные, опыт Америки, Европы и даже Москвы это показывает», — подытожил собеседник.
СЕРВИС ОТ «ФТИЗИСБИОМЕДА» БУДЕТ ИСПОЛЬЗОВАТЬ В ТЕЛЕМЕДИЦИНСКИХ КОМПЛЕКСАХ
Ещё в 2018 году «дочка» чистопольской радиокомпании «Вектор» — ООО «ФтизисБиоМед» при поддержке НИИ Пульмонологии и «Республиканского клинического противотуберкулёзного диспансера создали уникальное программное обеспечение автоматизированного анализа цифровых флюорографических снимков. Система позволяет анализировать один снимок менее чем за секунду. В отличие от предыдущих описанных, «антиковидных», она имеет лицензию. ИИ непосредственно от «Фтизисбиомеда», который используется для обнаружения туберкулёза, применяют врачи не только Татарстана, но и других регионов страны, в том числе и в «Радиологии Москвы».
«По сути, это автоматизированный труд врачей, которая должна в будущем полностью исключить человеческий фактор. Ключевая особенность в том, что искусственный интеллект не подвержен эмоциям, у него нет переживаний, то есть нет „души“. И это даже в какой-то мере хорошо. Сейчас нами разработанный интеллект определяет наличие болезни с погрешностью в 7%», — рассказал корреспонденту издания гендиректор «Вектора» Виктор Классен.
В первое время «ФтизисБиоМед» получил 30 тысяч флюорограм от минздрава, а затем — ещё более 240 тысяч снимков. Финансы, как отметил Классен, шли от «Сколково» — компания «ФтизисБиоМед»стала его резидентом. В 2020 году он поставил перед компанией не менее амбициозную задачу, как можно использовать накопившиеся знании. Была создана ещё одна «дочка» — «Таттелемед», которая в конце мая стала резидентом чистопольской ТОСЭР. «Я вот подсчитал, и оказывается, что в стране 112 тысяч населённых пункта не имеют доступа к высокотехнологичной медицине. Сперва подумал, что это просто какие-то забытые всем деревни, но оказалось, что это 33 млн человек. И в этот момент у меня зародилась идея создать телемедицинские комплексы МТМК „Кама“ с искусственным интеллектом. Эту инициативу сразу же поддержал „КАМАЗ“, завод предоставит автомобили», — отметил спикер.
Классен рассчитывает, что из-за проекта появятся 75 новых рабочих мест, а общий объём инвестиций составит 85 млн рублей. Стоимость одного комплекса должна составить 13 млн рублей. В компании надеются, что уже через месяц увидят пилотную машину, когда она встанет на финишный монтаж. «У нас все оборудование есть, антенну от нашего партнёра из Красноярска уже привезли, а КАМАЗ доделывает кузов автомобиля. Так что к монтированию рентгеновского аппарата и всем прочим „чудесам“ мы хотели бы приступить уже в конце месяца. У нас в планах было выпускать 84 комплекса на 1,1 млрд рублей, но премьер-министр РТ нам сказал, что было неплохо выпускать в десять раз больше», — сказал Классен.
Такое увеличение продукции необходимо, чтобы компания смогла ориентировать продукт на экспорт, например, в страны Африки. «Таттелемед» уже ведёт переговоры с Эфиопией — оттуда купили девять рентген-аппаратов. Так что проект может быть вполне экспортоориентированным на африканский и азиатский рынки. «В Эфиопии нет врачей, так что им нужно подключение к искусственному медицинскому интеллекту для анализа флюорографий, а в стране проживают 56 млн человек. Я этого вообще не знал, я думал, что она по населению размером с Татарстан! Конечно, там нужны наши высокотехнологичные КАМАЗы с оборудованием», — отметил Классен.