![]() |
![]() |
![]() |
|||||
![]() |
Здоровый симбиоз: почему врачам и айтишникам важно работать в команде |
||||||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-02-28 14:21 Здравоохранение в России проходит период цифровой трансформации, благодаря которой планируется повысить качество и доступность медицинской помощи. Для разработки решений на основе информтехнологий важна двойная экспертность: в анализе данных, программировании и математическом моделировании, а также в диагностике и лечении болезней. Продуктовая IT-команда способна создать востребованное цифровое решение, только если в проекте задействованы медицинские специалисты. Сегодня Минздрав и ведущие медицинские университеты стараются наладить сотрудничество медиков с IT-специалистами. О том, почему межотраслевой диалог — один из ключевых факторов успеха цифровизации медицины и как его выстроить, рассказывает руководитель направления цифровых продуктов для индустрии здравоохранения билайна Александр Арутюнян Государство делает немало для внедрения IT в медицину. Реализуется нацпроект «создание Единого цифрового контура». В его рамках повышают эффективность менеджмента лечебно-диагностических учреждений. К 2023 году 1,024 млн автоматизированных рабочих мест врачей, фельдшеров, медсестер подключены к медицинским информационным системам. В 70,37% случаев пациенты записываются на прием по интернету. В университеты, где учат будущих врачей, внедряются цифровые решения по программе Минобрнауки «Приоритет 2030». Российский медтех-рынок растет большими темпами и превысил 14,5 млрд рублей в III квартале 2024 года. Несмотря на успехи, цифровизация здравоохранения проходит не без проблем. Цифровизация системы здравоохранения началась довольно давно. Мы начали строить Единую государственную информационную систему здравоохранения (ЕГИСЗ), и по мере внедрения стало понятно, что технологии искусственного интеллекта способны помочь сделать многие процессы эффективнее. Тогда возник популярный миф: «ИИ заменит врача». Тем не менее он не верен, и многие медики уже понимают, что ИИ — инструмент, который помогает врачу, но не работает за него. Первый вызов на пути к цифровизации — зарегулированность медицины. Врачи обязаны лечить по протоколам и клиническим рекомендациям, и если новый технологический продукт отсутствует в руководствах, нормативных документах, то доктора просто не могут его применять. В последние три года практика применения ИИ внедряется в правовое поле, решения регистрируются как медицинские изделия высокого класса риска. Но прежде чем технологию включат в стандарты и рекомендации, она должна пройти клинические исследования, подтвердив заявленные характеристики. Отдельная проблема — это неудобство IT-решений для пользователя. Если доктор видит в новой технологии только дополнительную «головную боль», а не помощника, то его мотивация использовать решение снижается. Успех цифровизации здравоохранения держится на трех китах. Во-первых, у программы должен быть понятный интерфейс, чтобы врачи в нем легко разобрались. Во-вторых, необходима служба поддержки, которая оперативно реагирует на обращения. В-третьих, важно, чтобы цифровое решение позволяло достичь ожидаемого результата — допустим, сократить время выдачи заключения по ЭКГ с четырех дней до четырех часов. Так, удачным примером цифровизации можно считать внедрение планшетных электрокардиографов в фельдшерско-акушерских пунктах (ФАП) в Татарстане. Приложение на русском и татарском языках загрузили на смартфоны медработников. Фельдшеры быстро освоили технологию — проект удалось завершить всего за две недели. Аналогичное решение было внедрено в работу ФАПов Якутии, которые расположены на удаленных и труднодоступных территориях. Еще один хороший пример цифровизации — внедрение ИИ в отделения радиологии в московских больницах. Этот процесс начали с изучения последовательности действий врача — проработали его цифровой путь. Затем сделали единое цифровое хранилище всех изображений, настроив программу так, чтобы радиологу было удобно вносить, находить и выгружать данные. В процессе цифровизации встречается еще одно препятствие. Оно связано с обучением персонала больниц и поликлиник. Согласно исследованию ФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России, навыки работы с IT-системами более чем половины врачей (53,4%) находятся на достаточно высоком уровне. Большинство медработников стремятся к освоению новых технологий, так как они облегчают рутинный труд. Многие (62,8%) из опрошенных ФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России врачей уже проходили обучение работе с цифровыми технологиями. Однако существует высокая потребность (85,2%) в дополнительном обучении для повышения эффективности использования цифровых инструментов в медицинской практике. Поэтому государству и бизнесу следует создавать курсы профпереподготовки, повышения квалификации, где врачей станут обучать пользоваться IT-решениями. Это не только упростит деятельность доктора, но и повысит его лояльность идее цифровизации. Врачи будущего — те, кто умеет работать с технологиями. По этой причине сейчас в медицинских учебных заведениях большое внимание уделяется преподаванию IT-дисциплин на лечебных, фармацевтических факультетах, последипломных программах. Преподаватели стремятся наладить межуниверситетское взаимодействие, и теперь специалисты технических вузов ведут занятия у будущих докторов и у опытных медработников. Разработка ИИ-решений — сложный процесс, в котором задействованы две группы профессионалов — медики и IT-специалисты (дата-сайентисты). Первые должны правильно поставить клиническую задачу и сформулировать ожидаемый результат работы решения. Например, врач-патоморфолог (анализирует биопсии пациентов под микроскопом) ставит задачу — выявление на цифровых сканах концентрации клеток определенного класса и подсчет их количества. Дата-сайентисты, в свою очередь, занимаются технической реализацией: создают и обучают ИИ-модель на основе полученных от врачей размеченных данных. Часто в командной работе медики и IT-специалисты не сразу понимают друг друга. Врачи привыкли формулировать так, как обычно говорят с коллегами, используя медицинскую терминологию. Между тем IT-специалисты, даже если долго работают в сфере технологий для медицины, без пояснений не увидят, чем отличаются клетки одного класса от другого. А понимать разницу необходимо: иначе правильно обучить модель будет невозможно. То же самое работает и в обратную сторону — медикам трудно понять айтишников. Врачам и ученым необходимо, чтобы им просто и ясно объяснили, какие данные нужны для обучения модели и как их корректно разметить. Для успешной работы и формирования команд важно понимать потребности каждой из сторон, и постоянная коммуникация здесь — одно из главных условий результативного партнерства. Сегодня основная тенденция в создании ИИ-инноваций — ориентация на врача и пациента. Разработчики все больше фокусируются на реальной пользе, на том, какое влияние на жизнь пациента может оказать их продукт. Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) помогают быстрее обработать результаты обследования и выбрать оптимальную стратегию лечения. Как результат, сокращаются временные затраты доктора, и он может оказать помощь большему количеству пациентов. Вследствие этого повышается эффективность здравоохранения, и пациент от этого только выигрывает. Например, в Москве ИИ уже помогает сокращать время обработки рентгеновских снимков. На рынке все еще есть продукты, которые не несут практической пользы ни врачам, ни пациентам. Причина этого — недостаток взаимодействия разработчиков с врачами или методистами на ранних этапах создания решения. Точку над «i» в 2021 году поставил Росздравнадзор, введя требование регистрировать ИИ-решения в качестве медицинских изделий. Все ИИ-модели должны пройти клинические испытания и подтвердить эффективность в решении реальных медицинских задач. К концу прошлого года в России разрешили к применению в клинической практике 24 продукта на основе искусственного интеллекта. Процесс цифровизации здравоохранения идет не всегда гладко, и мы как непосредственные участники процесса разделяем это мнение: трудности неизбежны, но решаемы. Чтобы их преодолеть, надо усиливать взаимодействие врачей и IT-специалистов – совместно мы должны создавать полезный для индустрии продукт. В этом направлении уже делаются шаги: государство организует мероприятия для межотраслевого диалога. Только через сотрудничество и взаимопонимание получится сделать цифровые инновации неотъемлемой частью российского здравоохранения. Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора Источник: www.forbes.ru Комментарии: |
||||||