Искусственный интеллект в медтехе
Генеральный директор ООО «Орбита Капитал Партнерз» Евгений Кузнецов – о том, что цифровая медицина будущего — это история не столько про технологические, сколько про организационные инновации в медицинской корпорации. С обязательным вовлечением в процесс работы со здоровьем самого пациента и переносом фокуса усилий с лечения болезней на их профилактику.
Проникновение искусственного интеллекта в самые разные сферы нашей жизни вызывает у людей весь спектр эмоций — от восторга до негодования. Причем реакции разнятся от страны к стране, от города к городу. Где-то любят роботакси, а, к примеру, жители Сан-Франциско с ними воюют. Но вот медицина — это, пожалуй, одна из тех областей, уверенное вторжение ИИ в которые вызывает наиболее бурные эмоции. По отношению к ИИ в медтехе сформировалось несколько устойчивых позиций.
Первая — это позиция разработчиков, которые обнаружили множество возможностей применения умных нейросетей в диагностике заболеваний. Так, в России есть компании, которые показывают ошеломляющие результаты: обработка их нейросетью изображений КТ и рентгеновских снимков позволяет увидеть признаки ранней онкологии на 30‒50% лучше, чем это делают провинциальные врачи. Примерно на уровне учеников топов московской профессуры, лучших радиологов страны. Естественно, провинциальные врачи такой компетенцией не обладают, поэтому робот их превосходит.
Другой кейс — автоматическое распознавание ковида по записанному звуку кашля. Тоже российская разработка. И очень неплохие клинические результаты. Недавно меня впечатлила история: американское FDA (Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов), получило искусственный интеллект, который умеет по голосу распознавать преддиабет. Раннее распознавание диабетического риска позволяет в очень высокой доле случаев избежать его наступления с минимальной медикаментозной терапией, диетой и увеличением двигательной активности.
Сейчас разрабатывается множество экспертных систем, так называемых систем поддержки принятия решения, которые значительно лучше врачей уточняют диагноз и подбирают индивидуализированную терапию, исходя из массива данных, которые есть о пациенте, включая генетическую информацию, анализы, форматы лечения.
История доктора Земмельвейса
Еще десять лет назад известный футуролог Питер Диамандис грозился в самом ближайшем будущем перевернуть косную медицинскую систему на основе больших данных и ИИ. Примерно в то же время Google объявил, правда не очень широко, что в будущем он хочет стать главной медицинской компанией — там уже тогда понимали всю ценность того невероятного массива данных, что они собирают о людях, для медицинских выводов. И действительно, накопленные Google обезличенные медицинские базы данных являются сегодня основным источником информации для обучения нейросетей во всем мире. И сам Google показывает одни из лучших результатов по отдельным видам терапии.
Почему это было так важно для американских стартаперов? Потому что медицина в Америке — это гигантский пузырь. Очень дорого всё. Все хорошо знают, что одна и та же медицинская услуга, если переехать границу Канады, будет стоить в десять раз дешевле, чем в США, при том же качестве. Этот пузырь имеет в качестве первоисточника один из актов Рузвельта времен войны, который принудительно ограничил рост зарплат в компаниях, чтобы не было конкуренции за рабочую силу. В результате корпорации начали конкурировать за работников размерами медицинской страховки. И этот дополнительный нерегулируемый законом бонус стал бурно расти. Поскольку возник избыток денег в медстраховках, столь же бурно начала расти и стоимость самих медуслуг.
И уже к концу столетия американская медицинская система вошла в штопор. Сегодня в ходе каждых выборов, президентских или в Конгресс, они решают, что делать с медициной. Эта тема уверенно держится в президентской повестке уже несколько десятилетий.
Разработчики цифровых систем хотят эту негативную тенденцию сломать. Но на другом полюсе, конечно же, находятся врачи, которым возникновение цифровых конкурентов, в общем-то, невыгодно. Ведь те способны уводить клиентов от дорогого врача к более дешевому медицинскому работнику с меньшей квалификацией, но вооруженному ИИ и дающему сравнимые результаты по качеству. Это ломает все явные и скрытые практики функционирования медицинской корпорации.
Одна из самых показательных историй о том, как медицинская корпорация блокировала технологии, — это история доктора Земмельвейса. Он работал акушером в Австрии, в одной из венских клиник, в середине XIX века. В то время все акушерские центры Европы сталкивались с жуткой проблемой — высокой смертью рожениц и младенцев по причине родовой горячки. Применялось множество средств и методик, чтобы решить проблему, но все было тщетно. Но доктор Земмельвейс обратил внимание, что если подкладывать под роженицу свежевыстиранную, а лучше прокипяченную простыню, а акушеру перед родовспоможением помыть руки карболкой, то смертность внезапно резко падает. Казалось бы, все просто. Но Земмельвейса подвергли жесточайшей обструкции. Врачи встали на дыбы: карболка щипала ручки, стирка простыней портила экономику роддомов, тогда как за смерть матерей и новорожденных никаких штрафов не было. Умника затравили, и он умер в психушке, вероятнее всего не своей смертью.
Несколько учеников Земмельвейса и тех людей, кто слышал о его методе, разъехавшись по Европе, начали очень осторожно экспериментировать в медвежьих углах. Когда положительных примеров накопилось изрядное количество, их предъявили, и тут уже медицинское сообщество ничего возразить не смогло. Правила Земмельвейса стали стандартом родовспоможения, и младенческая смертность в Европе обрушилась, став дополнительным толчком к росту населения. Между озарением Земмельвейса и распространением практики прошло больше 25 лет. Четверть века женщины и дети умирали, потому что высокооплачиваемым врачам было неинтересно портить свою кожу, а экономистам акушерских центров было невыгодно кипятить простыни.
Каждый конкретный врач в своей работе старается следовать клятве Гиппократа и оказать пациенту, в меру своей квалификации, максимально качественную помощь, но врач действует в рамках сложной системы со спущенными сверху стандартами оказания медицинских услуг, протоколами лечения, лимитами и бюджетами, контролируемыми государственными органами и страховыми компаниями. И действия конкретного врача начинают сильно отличаться от идеальных.
Вот свежий пример. В ряде клиник в качестве эксперимента пробуют внедрять радиологический ИИ: по снимку легких нейросеть учится распознавать онкологию. Но возникла неожиданная проблема: по нормам ЛПУ врач ведет прием одного пациента 20 минут, и половину этого времени съедает работа искусственного интеллекта. Получается, врачу, чтобы описать снимок и сделать свою работу, остается 10 минут. Этого явно недостаточно. Поэтому врачи объективно не заинтересованы во внедрении таких цифровых подсказчиков. Что делать? Увеличить время приема на 10 минут? Но такое решение разрушит экономику ЛПУ, потому что потребуется больше врачей для обслуживания того же потока.
Заменить врача полностью робот — пока, да, вероятно, и никогда — не сможет, так как именно врач должен экспертировать клиническую картину больного целиком и принимать решение о лечении. Нужна взаимная адаптация человеческих навыков к машинам. Действительно, если человек начинает доверять роботу в постановке диагноза, кто потом отвечает? Это же еще вопрос ответственности и, соответственно, вопрос страхования ответственности. Надо переписывать медицинское право, надо переписывать стандарты оказания страховых услуг по медицинским кейсам. Таким образом, речь идет о необходимости пересборки, реинжиниринга деятельности всей медицинской корпорации. Адаптация классической медицины к возможностям ИИ — непростой и долгий процесс, он растянется на одно-два десятилетия.
Но качественный прорыв в медицине произойдет тогда, когда помимо профессионального доктора и умного ИИ она задействует и самого пациента — в качестве мотивированного актора, а не пассивного объекта лечения. Вовлечение пациента в процесс лечения — это сложная и тонкая вещь, непривычная для всех участников процесса. Приверженность лечению, соблюдение всех процедур, своевременный прием лекарств — это чрезвычайно важные вещи. Например, почему в России бушует эпидемия туберкулеза? Потому что большая часть пациентов игнорирует прием лекарств, развивается резистентность, надо применять более дорогие лекарства, их уже не хватает, и т. д.
Казалось бы, при чем тут искусственный интеллект? А вот тут-то он как раз разворачивается в полную мощь. Дело в том, что искусственный интеллект, в отличие от обычного врача, способен вовлечь в поле анализа огромный объем данных. Как вы наклоняете голову. Как вы подволакиваете слегка левую ногу. Как быстро вы поднимаетесь по лестнице. Какая у вас манера вождения авто. Вся эта и море другой информации о человеке может иметь медицинско-терапевтическое значение. Но собрать и обработать всю эту бигдату способен только ИИ. Конечно, при условии, что ему предоставят и грамотно организуют, или, на языке data scientists, разметят, всю эту информацию профессиональные носители естественного интеллекта.
За счет цифровых систем каждый человек получит персонального врача, который знает его как облупленного с детства, персональную медсестру, которая за ним аккуратненько ходит и в нужный момент приносит таблеточку, персонального тренера, который за ним следит и говорит: «Так, вот тут надо вот не такие упражнения делать, а вот такие. Звучит немножко фантастикой, но даже на текущем уровне технологии это можно вокруг себя собрать. Лет через десять это достигнет весьма достойного уровня и превратится в очень мощные сервисы. Конечно, вероятнее всего, это будет хуже, чем реальный врач-человек с топовым образованием, который знает тебя с детства как семейный врач твоей семьи, чем тренер, который десять лет тебя тренирует, и медсестра, которая живет в твоей семье и знает все твои привычки, включая, например, то, что ты сейчас хочешь — кофе или какао. Но три этих человека стоят очень дорого. Цифровая система будет на два порядка дешевле и давать сравнимое качество.
Преимущества централизованной системы
Таким образом, будущее ИИ в медицине — это не замена врача. Это перестройка всей системы, куда вводится не только трансформация правил и формата действий врачей, но и трансформация правил и формата жизни пациента.
Россия и Китай объективно имеют некоторый гандикап в гонке внедрения медтехнологий, так как нашим странам по наследству досталась высокоцентрализованная медицинская система. Российские клиники обладают гармонизированной системой данных, которая в принципе может быть использована для обработки ИИ. На Западе это невозможно. Там каждая клиника имеет свою собственную закрытую систему, гармонизировать их почти невозможно, как по коммерческим, так и по юридическим соображениям.
Предвижу возражения критиков: снова эти проклятые технари не понимают величие врача, хотят обесценить его роль. Ничего подобного! Качество врача как человека и его благополучие в профессии — это жизненно важный фактор качественной работы медицинской системы.
Идеальная цель — чтобы число квалифицированных врачей на пациента было больше. Но при этом уровень квалификации и уровень медицинских знаний этого врача может быть ниже нынешнего, потому что как раз знание о пациенте, о терапии может брать на себя робот. А вот вопрос персональных взаимодействий — доверия, поддержки, помощи — это чисто человеческое. И этому как раз и надо будет учить в первую очередь широкий круг медицинских работников.
В результате внутри медицинской корпорации появятся новые роли. В ней, конечно, останутся светила, в ней, конечно, останутся врачи-клиницисты, те, кто проводит исследования. При этом доля исследователей, вероятно, увеличится. Медицина будущего — это возможность совмещать клинику с исследованиями не только в Сеченовке, где это прекрасно освоили, запустив, к тому же прекрасный акселератор для ИИ-стартапов в медтехе, но и в гораздо более широком круге клиник, в том числе провинциальных. Чтобы процесс лечения пациента в бедной районной клинике изучался и обобщался столь же тщательно, как и во всех остальных. И он получал то лечение и те рекомендации, которые были получены при лечении пациентов в богатой клинике в Москве. В этом смысле ИИ сильно демократизирует систему и делает ее приближенной к особенностям каждого пациента, даже если он небогат и живет в глухой провинции.
Еще один важный тренд развития современной медицины — это постепенный перенос фокуса внимания с лечения болезни, особенно в ее тяжелой клинической стадии, на превентивную стадию, когда риски только появляются. Обычными медицинскими методами очень трудно выйти в предиктивную медицину. Прежде всего из-за проблемы контроля поведения пациента, ежедневного, ежеминутного взаимодействия. Цифровые роботизированные системы помогут нам этого добиться.
Ранее опубликовано на: https://stimul.online/articles/innovatsii/ii-v-medtekhe-podskazchik-ili-vrachevatel/
