Как искусственный интеллект помогает ставить точный диагноз

Внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ) в медицине – это один из важнейших современных трендов мирового здравоохранения.

В апреле текущего года Всемирная организация здравоохранения представила рекомендательный документ, в который вошли 10 способов использования технологий цифровой медицины для массового пользователя. Цифровизация здравоохранения по данному документу больше рассчитана на телемедицину, которая призвана не только упростить доступ к медицинским услугам для большинства людей, но также и повысить показатели здоровья населения.

Цифровизация медицины предполагает еще и улучшение качества предоставляемых услуг и одним из наиболее интересных решений в этой области является использование искусственного интеллекта. Одной из главных задач ИИ является помощь медикам в предотвращении медицинских ошибок, а также выведение обследований на принципиально новый качественный уровень за счет точности анализа данных и описания.

Одной из наиболее успешных компаний в области ИИ-разработок для применения в медицине является Care Mentor AI, чьи технологии, например, активно применяются в рентгенологии АО «Медицина» (клиника академика Ройтберга).

Преимущества от использования нейросети в постановке радиологических диагнозов, которые можно отметить уже на сегодняшний момент:

1. ИИ позволяет описать рентгеновский снимок за 3 секунды — специалист описывает снимок до 20 минут. В связке «ИИ-врач» описание исследования составляет менее 3-х секунд. По нынешним нормативам проведение и описание одного исследования может занимать до 90 минут.
2. Низкая стоимость работы системы
3. ИИ позволяет составить второе мнение для врача–рентгенолога. «Второе мнение» позволяет узнать мнение независимого эксперта, получить больше информации о заболевании и плане лечения. Достоверность диагностики в этом случае повышается на 48%.
4. Также ИИ позволяет составить второе мнение для врача-клинициста
5. ИИ помогает разделить поток пациентов и приоритизацию, сняв значительную часть этой нагрузки с врача
6. Не менее важным пунктом является возможность контроля качества посредством технологии и аудита.
7. Точность системы в описании снимка в связке с врачом составляет 95-98%. Нейросеть выделяет конкретную область, на которой была найдена патология, что позволяет врачу делать вывод на основе снимка очень быстро.

Обучение нейросети происходит следующим образом: Прежде чем дать старт тестовому использованию программы, было проанализировано более 200 000 рентгеновских снимков и работа продолжается. Система производит расчет ошибки, а далее специалисты производят настройку сети. В этом мероприятии принимают участие опытные врачи-рентгенологи с большим стажем. Непосредственно каждый рентгеновский снимок не только размечают, но и анализируют 3 эксперта, независимо друг от друга. Если результаты исследований совпадают у всех рентгенологов, то их уже впоследствии использует нейросеть. Далее обученная нейросеть подключается к рентгенологическим системам. Получив снимок пациента, ИИ, на основании ранее полученных и откорректированных данных об исследованиях, делает заключение. Врач, в свою очередь, при необходимости заключение корректирует и дополняет.

По мнению Президента клиники АО «Медицина» Григория Ройтберга, подобная система в течение ближайших нескольких лет заменит в современных клиниках 70-80% врачей рентгенологов.