#6 Цифровое здравоохранение с Александром Гусевым
Выпуск посвящён использованию цифровых технологий в здравоохранении и медицине. Наш гость Александр Гусев, программный директор Центра CDTO, рассказывает, почему внедрение новых технологических решений в этой сфере — долгий процесс, как меняется подход к медицинским данным, чем врачам может помочь искусственный интеллект и какую роль в цифровизации здравоохранения играют вопросы безопасности и этики.

Также комментарии для выпуска дали:

— Игорь Шадёркин, заведующий лабораторией электронного здравоохранения в Институте цифровой медицины Первого МГМУ имени И.М. Сеченова, автор и лидер проекта EverCare;

— Борис Зингерман, руководитель направления цифровой медицины в Инвитро, директор ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний».

Подкаст доступен на платформах:

Google Podcasts
Яндекс Музыка
Apple Podcasts
VK
Spreaker
Summary

Особенности здравоохранения в контексте использования цифровых технологий

Здравоохранение — консервативная отрасль для любых инноваций, особенно если речь идет об ИТ. Основной принцип медицинской этики — «не навреди» — распространяется и на внедрение и применение новых технологий. Так, классический Agile-подход, проектный подход, подход к разработке продуктов невозможно применить в чистом виде, особенно в лечебно-диагностическом процессе. Автоматизация управления, бухгалтерия, кадры — те подразделения, где здравоохранение не отличается от любой другой организации. Во всем, что касается жизни и здоровья пациентов, нужно действовать осторожно.

Сторонним компаниям, которые хотят предложить массово применять свой продукт в медицине, необходимо понимать, что в сфере здравоохранения нельзя применить классические ИТ-подходы, так же как к банкингу или финтеху, маркетингу и продажам. Здесь стоит делать упор на клинические исследования, апробацию, публикации научных результатов в рецензируемой литературе, выступления на медицинских конференциях; такой подход заслуживает доверие врачей и позволяет ускорить внедрение нового продукта.

Врач — консерватор по определению, и могут пройти годы, прежде чем какую-либо технологию примут и начнут периодически использовать, и только потом она станет массовой.

Есть и исключения. Например, телемедицинские технологии (оказание помощи на расстоянии) существуют достаточно давно, более 20 лет, но так и не достигли массового применения. Только законодательство в этой области обсуждалось два или три года. Но вот случилась пандемия, и другого способа, кроме как удаленно, оказать помощь не получалось, тогда применять эти продукты стали массово.

Подробнее о цифровой трансформации здравоохранения

В России уровень базовой информатизации медицинских учреждений достаточно высок (электронные карты, лабораторные системы, PACS-системы, реестры счетов). Данных много, но наборов данных, пригодных для машинного обучения, практически нет. Для машинного обучения важна логическая соединенность этих данных. Если взять компьютерную томографию легких, нужна не только цифровая картинка, но и связь с медицинской картой и диагнозом, который поставлен на основании анализа снимка, данные лабораторно-инструментальной диагностики, при этом важно иметь качественные данные за много лет, так как заболевания развиваются годами. Даже имея на руках данные нескольких тысяч пациентов, среди них будет менее десяти лиц, соответствующих критериям отбора по определенной клинической картине. Это не является статистически значимым объемом, и машинное обучение так работать не будет.

В последние два года появилось понимание не только того, для чего данные хранятся, но и как правильно это делать, соблюдая все необходимые критерии.

С выходом закона о телемедицине нормативное регулирование цифровых данных усилилось. С 2011 по 2018 год реализован первый проект по созданию единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения, с 2018 года разрабатывается второй проект по созданию единого цифрового контура.

Таким образом, уже прорабатывается не переход от бумаги к «цифре», а более сложные надстройки, создаются предпосылки цифровой трансформации (реинжиниринга процессов, перехода к управлению на основе данных).

Распространение искусственного интеллекта идет разными темпами в зависимости от направления (компьютерное зрение, синтез и понимание речи, понимание смысла текста, система поддержки принятия решений, перспективные методы использования искусственного интеллекта (ИИ)). В России, как и в мире, ИИ в большей степени применяется для анализа изображений с помощью компьютерного зрения. Постепенно его задействуют при анализе медицинских данных, подборе терапии, контроле пациента, подготовке предиктивной аналитики для более эффективной профилактики.

При регистрации продуктов содержащих ИИ, необходим многоэтапный контроль качества, в том числе внешний. Тот или иной сервис испытывают и проверяет не разработчик или ИТ-специалист, а сертифицированный центр. В этом случае риск минимизируется, даже если врач привыкнет к продукту и перестанет критически относиться к диагнозам, опираться на свой опыт и знания.

Государственному регулированию отрасли отводится особая роль. В других странах программное обеспечение, применяющееся для оказания медицинской помощи, причисляется к медицинским изделиям. Законодательство устроено таким образом, что разработчик не может вывести продукт, относящийся к медицинским изделиям, на рынок, если не пройдет процедуры экспертизы безопасности, качества и эффективности.

Этот вопрос актуален в Америке и Европе, так как там уже накоплено достаточное количество сведений, базы данных становятся интересны киберпреступникам и подвергаются атакам. В России с законодательной точки зрения все регламентировано, порой даже слишком (например, защита персональных данных), это ормозит цифровизацию. Случаев массовых взломов из-за игнорирования кибербезопасности в России не наблюдается. С ростом баз данных и бОльшим проникновением «цифры» в медицину мы неизбежно к этому придем.

Этика в цифровом здравоохранении

В разных странах мира диаметрально противоположные подходы к вопросу этики. В Китае высока роль государства и интересы человека не ставятся во главу угла. В Великобритании же в первую очередь говорят об этичности применения ИИ. В России до недавнего времени об этике вообще не говорили, и только в прошлом году вышел отчет «Этика и "Цифра": этические проблемы цифровых технологий», где впервые был поднят этот вопрос.

Случай из практики

Игорь Шадёркин, заведующий лабораторией электронного здравоохранения в Институте цифровой медицины Первого МГМУ имени И.М. Сеченова, автор и лидер проекта EverCare.

Направления развития цифровой медицины:

  • телемедицина и дистанционный мониторинг, все, что связано с дистанционными технологиями;

  • искусственный интеллект и все технологии для обработки массива данных;

  • робототехника.
Внедрение цифровых технологий идет медленно, в том числе и потому, что сфера здравоохранения очень зарегламентирована, законы строгие, так как «написаны кровью». В здравоохранении продукт — это здоровье и жизни людей.

В фармакологии путь от молекулы вещества до аптеки составляет порядка 10–15 лет,чтобы пройти его, тратят до 1,5 млрд.долларов

Примерно такой же путь проходят и продукты здравоохранения (от гипотезы до внедрения).

На практике 85% разработчиков продуктов цифровой медицины — представители не медицинского сообщества, а программисты, инженеры, специализирующиеся на медоборудовании, но чаще всего за этими продуктами стоят бизнесмены, собравшие команду из разработчиков и врачей. Крайне редко, когда врач выступает в роли руководителя команды. Подавляющее большинство продуктов уже разработано за рубежом (США, Европа, Азия). По традиции, врачи в таких компаниях выступают только консультантами. В Россию эти продукты привозят бизнесмены.

Случай из практики

Борис Зингерман, руководитель направления цифровой медицины в компании «Инвитро», директор ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний».

Ассоциация — это общественная организация объединение разработчиков и пользователей для решения актуальных вопросов, связанных с цифровизацией медицины, с использованием созданием и систем ИИ для здравоохранения для решения определенных медицинских задач.

Роль ассоциации:

  • с помощью решения нормативных проблем сделать продукцию с использованием ИИ более эффективной и востребованной на рынке (ключевая задача в медицине — осуществление контроля, безопасности и эффективности);

  • организация и проведение пилотных проектов, поиск решений, которые уже сейчас можно использовать в медицине;

  • информационная поддержка;

  • налаживание взаимодействия между разработчиками технологий и организациями здравоохранения, которые могли бы эти технологии применять.

Webiomed — первый медицинский программный продукт с участием ИИ, зарегистрированный в России. Это решение предназначено для анализа рисков развития сердечно сосудистых заболеваний в повседневной практике путем анализа цифровой карты с применением машинного обучения для разработки собственной математической модели.

Аналогичное решение актуально в условиях пандемии COVID-19, так как помогает выявить пациентов с высокими рисками осложнений, обратить внимание врача на возможное негативное развитие событий. Так поступили сделано в одной из больничных касс в Израиле: проводится анализ карты, и врачу приходит уведомление о возможном тяжелом протекании заболевания, вызванного COVID-19.

Телемедицина и собственный проект Бориса Зингермана Предложено решение, для дистанционного мониторинга, ведения и консультирования пациента лечащим врачом. Это полезно для тяжелых пациентов, выписавшихся из стационара, мониторинга хронических пациентов, проходящих длительное лечение. «Онконет» — телемедицинская платформа для дистанционного мониторинга онкологических больных после консервативного лечения и химиотерапии.

Еще одно решение для удаленных пациентов — молниеносное оповещение пациента о критическом состоянии на основании анализа заполненной анкеты с рекомендацией вызвать скорую помощь или обратиться к лечащему врачу. Пациенту выдается конкретная информация, как бороться самостоятельно с теми состояниями, которые возникают у него, но только если ситуация некритичная.

Уже реализовано решение для пациентов, проходящих восстановление после трансплантации почек и печени. В период пандемии это решение приобретает особую ценность, так как дает возможность ограничить дополнительные контакты пациентов, находящихся в зоне особого риска, но при этом чутко контролировать их состояние.

Еще один важный аспект внедрения ИИ в телемедицину — снижение нагрузки на врачей. В период пандемии врачам приходится выполнять повышенный объем работы. Предполагается, что ИИ будет решать рутинные простые задачи и привлекать врача в случае тяжелой ситуации. Это основное направление, в котором будет двигаться цифровизация в ближайшие годы.
Дополнительные материалы:

— Телеграм-канал «ИТ в Медицине»;
— Сайт о новых технологиях в здравоохранении и медицине EverCare;
— Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний»;
Этика и «цифра»: этические проблемы цифровых технологий;
Журнал телемедицины и электронного здравоохранения;