Медики Карелии получат доступ к системе поддержки принятия врачебных решений

ПЕТРОЗАВОДСК, 2 ноября. /ТАСС/. Уникальная научная установка (УНУ) Петрозаводского госуниверситета (ПетрГУ) начнет применяться врачами в медучреждениях Карелии в качестве системы поддержки принятия медицинских решений до конца 2021 года. Об этом ТАСС сообщил ответственный исполнитель проекта, руководитель лаборатории Искусственного интеллекта в медицине ПетрГУ Александр Ившин.

"УНУ в первую очередь ориентирована на сохранение здоровья жителей Карелии и повышение качества оказываемой медицинской помощи. В Министерстве здравоохранения РК поддержали инициативу внедрения системы прогнозирования заболеваний в лечебно-профилактические учреждения города Петрозаводска и республики. До конца 2021 года планируется подключить к УНУ не менее десяти лечебных учреждений Карелии и предоставить врачам на рабочих местах доступ к уникальному сервису поддержки принятия врачебных решений", - рассказал собеседник агентства.

УНУ представляет собой программно-аппаратный комплекс для прогнозирования и предупреждения заболеваний и является единственной подобной разработкой на территории российской Арктики. Проект реализуется при сотрудничестве ПетрГУ и резидента фонда "Сколково" компании "К-Скай". В основе системы поддержки принятия медицинских решений лежат математические модели, разработанные с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и способные с высокой точностью предсказывать заболевания и осложнения. Для создания высокоточных предиктивных моделей использовались биомедицинские данные более 2,5 млн пациентов из разных регионов России, в том числе жителей Карелии.

На сегодняшний день коллективом экспертов ПетрГУ и "К-Скай" создано восемь прогнозных моделей по наиболее значимым заболеваниям и две модели находятся в разработке.

"Постоянно увеличивающийся объем информации о сотнях возможных диагнозов, тысячах симптомов и десятках тысяч отдельных признаков заболеваний невозможно удержать в памяти, поэтому роль цифрового помощника врача в настоящее время трудно переоценить. Искусственный интеллект за считанные доли секунды обработает все имеющиеся о пациенте биомедицинские данные, а врач, осмыслив итоги, на основе действующих клинических рекомендаций примет единственно верное решение", - пояснил Ившин.

Создание прогнозных моделей и обучение работе с ними

В августе 2021 года Министерство науки и высшего образования РФ выделило грант в размере 150 млн рублей на три года для дальнейшей работы над проектом по направлениям "сердечно-сосудистые заболевания", "злокачественные новообразования", "респираторные заболевания" и "акушерство и гинекология". Как рассказал Ившин, сейчас эксперты работают над усовершенствованием предиктивных моделей по кардиологии, а также разрабатывают новые модели по большим акушерским синдромам для своевременного предотвращения тяжелых осложнений беременности.

"Особенно остро стоит вопрос прогнозирования и профилактики неблагоприятных исходов беременности. Для предотвращения осложнений такого рода нужно быть абсолютно уверенным в высоком риске негативных последствий, т. к. любое лекарство, назначенное будущей матери для профилактики заболевания, потенциально опасно для плода", - сказал собеседник агентства.

Для создания прогнозной модели медицинские эксперты используют наиболее изученные факторы риска. Если разработанная модель показывает низкую точность, специалисты "дообучают" ее с применением дополнительных признаков. В первую очередь, искусственный интеллект должен научиться распознавать требуемые признаки в медицинском тексте, для чего к работе привлекают "разметчиков": они устанавливают в текстах специальные метки, по которым искусственный интеллект сможет в дальнейшем прогнозировать медицинские риски. При создании одной предиктивной модели необходима разметка более десяти тысяч медицинских документов. В этой работе проекту помогают студенты медицинского института ПетрГУ.

"Для повышения эффективности УНУ и широкого внедрения предиктивной аналитики в клиническую практику целесообразно обучить врачей и студентов медицинских вузов работе с прогностическими моделями. С этой целью в УНУ был разработан образовательный кластер. Преподаватели медицинского института ПетрГУ, имеющие опыт работы с прогнозными моделями, объединили свои усилия на базе лабораторий искусственного интеллекта в медицине и телемедицины для обучения клиницистов современным аспектам прогнозирования заболеваний", - рассказал Ившин.

Исследовательская работа с прогнозными моделями в условиях Арктики

Медицинские эксперты отмечают отличия работы ИИ для предсказания проблем со здоровьем в зависимости от климатической зоны. Как именно фактор Севера влияет на прогноз заболевания ученым еще предстоит выяснить (работы в этом направлении также ведутся), но команда разработчиков УНУ в ПетрГУ уже уверена в необходимости расширения базы пациентов за счет биомедицинских данных других арктических регионов страны.

"В целях повышения точности новых и уже разработанных предиктивных моделей, нам потребуются дополненные биомедицинские данные Карелии, Мурманской и Архангельской областей, Республики Коми. Для каждого субъекта РФ есть свои особенности в прогнозировании заболеваний, которые эксперты, обладающие естественным интеллектом, пока не могут уловить, но их уже улавливает искусственный интеллект. Поэтому мы планируем активно предлагать сотрудничество в работе на УНУ исследователям и врачам из соседних арктических регионов, предоставляя в их распоряжение уникальные разработки карельских ученых в области цифровизации здравоохранения", - добавил Ившин.