Врач Геворкян: ИИ уже используется для выявления новообразований молочных желез, органов грудной клетки и головного мозга

Тигран Гагикович, искусственный интеллект действительно может обеспечить прорыв в лечении таких сложнейших заболеваний, как рак?

Тигран Геворкян: Его применение бурно развивается, появляются новые идеи, а те, что уже отрабатываются, вдруг показывают нам, что возможности искусственного интеллекта даже шире, чем мы предполагали. И мы на ходу перестраиваемся, ставим новые цели.

Но одно можно сказать точно: уже сегодня существуют несколько десятков продуктов, которые расширяют возможности диагностики и терапии. Особенно когда мы говорим о медицинских изделиях, где используются технологии компьютерного зрения.

Как это работает?

Тигран Геворкян: Это разнообразные программы, которые на основании предварительно накопленных знаний обрабатывают изображение - "картинку", полученную в результате диагностического исследования. Далее путем маркировки, выделения зон интереса, оценки патологических изменений программа помогает врачу более четко прочитать эту визуальную информацию. И речь не только о таких методах, как КТ, МРТ, маммография. С помощью ИИ можно проанализировать, например, электрокардиограмму - оценить работу сердца, риски сердечной недостаточности. Такие решения уже зарегистрированы и используются в повседневной клинической практике в регионах России.

Когда вы говорили, что многие технологические решения дорабатывают на ходу, я вспомнила, как во время ковидной эпидемии всех пациентов отправляли на КТ, чтобы выявить поражение коронавирусом. А потом неожиданно врачи стали обращать внимание на "посторонние" затемнения в легких и отправлять людей к онкологам.

Тигран Геворкян: Да, тогда это совпало. Но все же не ковид лег в основу разработки таких решений, они были и раньше, но ковид предоставил нам возможность получить большое количество данных визуальных методов диагностики и подтвердил, как важно их развивать.

Какие виды рака ИИ распознает лучше всего?

Тигран Геворкян: В широкой практике уже используются программные решения с технологией ИИ для выявления новообразований молочных желез, органов грудной клетки и головного мозга. Большинство из них нацелено на использование при скрининге, в рамках диспансеризации, чтобы врач-рентгенолог мог получить "второе мнение", не пропустить на снимке признаки, указывающие на проблему. Многие из таких продуктов с большой точностью исключают опухоль. Программа как минимум очерчивает "зону интереса" на снимке, условно говоря, расставляет "красные флажки", на которые специалисту нужно обратить особое внимание. На основании этих подсказок врач анализирует снимок и принимает решение.

Но когда мы говорим о маммограмме, стоит задача не просто выявить патологию, но и понять: злокачественное это новообразование или доброкачественное. Сейчас мы работаем над этим. Кроме того, программа должна еще оценить качество самого исследования. Бывает, что проводят МРТ или КТ, долго обрабатывают результат, а потом говорят, что снимок некачественный, надо переделать. Поэтому в идеале программа, которая работает со снимком, должна сразу же оценить качество исследования, чтобы при неудаче продублировать его.

Используются ли эти программы в регионах?

Тигран Геворкян: В одних регионах они внедряются активно, в других - медленнее, чем бы хотелось. Но Минздрав России предпринял беспрецедентные шаги: в программу госгарантий включены условия, позволяющие развивать это направление, формируя тарифы ОМС. Совершенствуется регуляторная база их регистрации. Делается все необходимое для их тиражирования во всех уголках страны: если в клинике есть цифровой маммограф, компьютерный томограф, соответствующие программы должны быть внедрены, а врачам следует пройти обучение и использовать их. В минздраве ведется еженедельный мониторинг внедрения этих систем. Контролирует это профильный заместитель министра.

Можете ли вы привести пример, когда ИИ помог врачу принять единственно правильное решение?

Тигран Геворкян: Был такой случай: пациент консультировался по поводу онкозаболевания, его обследовали, сделали ЭКГ, а при обработке кардиограммы ИИ указал на серьезную проблему. Больного отправили к кардиологу, который выявил коронарную недостаточность. Ему экстренно провели операцию стентирования, и проблема была решена. Бывает, что программы, которые помогают анализировать КТ грудной клетки, выявляют изменения, которые, к сожалению, не всегда замечают врачи. Это касается не только опухолей, но и патологических изменений сосудов, легочной ткани неонкологической природы, размеров сердца. Иногда мы обследуем больного на предмет рака, а в итоге отправляем его к узкому специалисту для уточнения неонкологического диагноза.

На основании данных о пациенте ИИ может предсказать риск возникновения заболевания, прогнозировать его течение

Тем не менее многие опасаются, что в какой-то момент ИИ заменит живого человека, врача. Кто в таком случае будет нести ответственность, если с лечением что-то пойдет не так?

Тигран Геворкян: ИИ - это помощник врача, который с каждым днем становится умнее и лучше. Станет ли он лучше врача? Есть случаи, когда врач, даже очень опытный, не видит на снимке патологии - это так называемые рентген-негативные очаги. Но когда мы оперируем, мы их видим. Обычно в таких случаях собирают консилиум, поднимают и анализируют снимки еще раз. Мы берем такие случаи на контроль и используем в обучении программы. И если нам удастся создать программу, которая справится с этой сложнейшей диагностикой, она будет эффективнее человека. Но я считаю, что не надо бояться создавать продукты, которые смотрят и делают выводы лучше, чем врач. Потому что это позволит врачу заниматься более интеллектуальной работой, разрабатывать новые идеи. Уверен, что верховенство человека в этой сфере останется навсегда, даже если машина будет точнее человека.

ИИ способен обрабатывать и анализировать огромные массивы данных. Как это применяется в медицине?

Тигран Геворкян: Есть программы, предполагающие предиктивный анализ, используемый для принятия врачебных решений. Это метод анализа данных, который на основе записей в медицинской карте создает продукт с технологией ИИ для прогнозирования. Затем на основании первичных данных о пациенте, которые есть в его электронной медицинской карте, информации о проведенных исследованиях, других значимых данных программа может предсказать риск возникновения заболевания, прогнозировать его течение. В итоге врач лучше понимает, как профилактировать его возникновение. А если это установленный диагноз, - справиться с ним на ранней стадии или предотвратить рецидив. Но чтобы такой прогноз был точным, важно подготовить исходную базу: так называемые дата-сеты - структурированные наборы данных, которые используются для обучения, тестирования и валидации продуктов ИИ. Подготовка дата-сетов - это самый трудоемкий и ответственный этап. Он требует больших знаний как в области медицины, так и в информатизации и математике, в сфере анализа и обработки данных. И тут, конечно, нужны грамотные специалисты: с одной стороны, медики, с другой - математики. Такое сотрудничество мы и развиваем в рамках нашего центра по развитию и внедрению искусственного интеллекта. Кроме того, исследуем возможность применения технологий ИИ для создания новых компонентов для радиофармпрепаратов, в которых используются изотопы йода, лютеция, самария, актиния, тория, радия, рения. Это одно из самых перспективных направлений в онкологии. И конечно, возможности ИИ незаменимы при разработке персонализированных онковакцин - препаратов, которые разрабатывают индивидуально под пациента.

Ваш центр создан в рамках федерального проекта "Искусственный интеллект" на базе Онкоцентра им. Блохина. Какие задачи поставлены перед ним?

Тигран Геворкян: Онкоцентр Блохина - крупнейшее в стране научное и медицинское учреждение, обладает огромными базами данных, накопившимися за десятилетия работы. Как референс-центр мы постоянно сотрудничаем с региональными медучреждениями. А это основа для быстрого внедрения ИИ в регионах. Согласно планам, до конца 2026 года мы должны создать не менее четырех продуктов, где используются технологии компьютерного зрения для диагностики онкологических заболеваний, включая уникальное решение по оценке данных ПЭТ-КТ. Кроме того, мы создаем модель, позволяющую сокращать трудозатраты в радиотерапии онкологических заболеваний.

Одновременно с этим будут разработаны два технологических решения, в основе которых лежат механизмы прогнозирования онкозаболеваний. Дополнительно планируем обучить более 500 специалистов здравоохранения по различным направлениям ИИ, создавать различные специализированные программы для разработки и тиражирования различных прикладных решений. Все это, конечно, должно быть внедрено и в практическое здравоохранение.

Главной же целью является вклад в достижение целевых показателей профильного федерального проекта - увеличение продолжительности жизни больных с онкологическими заболеваниями.