Искусственный интеллект собирает много пустого хайпа

Почему буксует цифровизация российской медицины?

Елена Горбачева

18 декабря, 2018 11:33

5 мин

На конференции «A!One» , прошедшей в минувшие выходные в Москве, представители компаний обсудили проблемы применения искусственного интеллекта в здравоохранении. Александр Гусев, член наблюдательного совета Национальной базы медицинских знаний, выступил на мероприятии и заодно рассказал «Русской Планете» о том, почему чудес от искусственного интеллекта в медицине ждать пока не стоит.

На искусственный интеллект (ИИ) исследователи делают большую ставку. Нейронные самообучаемые сети уже используются для ускорения процесса диагностики, дают предварительное заключение на основе МРТ, УЗИ и цитологических анализов, а также могут отслеживать изменения в состоянии организма, оперируя данными с носимых устройств и массивами медицинских данных, накопленных человечеством – big data.

Система здравоохранения трансформируется во всём мире, и Россия не исключение. Продолжительность жизни растёт, и тем острее становятся проблемы в здравоохранении, связанные с хроническими неинфекционными заболеваниями – диабетом, депрессией, ожирением и другими.

Искусственный интеллект скоро столкнётся с тем, что ему нужно будет более эффективно бороться именно с этой группой заболеваний. Происходит это потому, что население будет жить всё дольше, и нагрузка на здравоохранение тоже вырастет, рассказал Гусев.

Есть и ещё одна проблема. Например, для качественной диагностики онкозаболеваний с помощью компьютерных алгоритмов, одних лишь медицинских данных недостаточно. Это должны быть также данные окружающей среды – канцерогены, состав воздуха, условия работы конкретного человека и уровень стресса.

«Этих данных может не быть в электронной истории болезни. Но без них качество лечения упирается в потолок», - считает Гусев.

Но даже медицинские данные нередко оказываются непригодными для использования нейросетями, причём не только в России. «В нашей стране собран колоссальный объём данных: и в ОМС, и в регионах. Но качество оставляет желать лучшего», - рассказал «Русской Планете» Гусев.

«Ещё в 2011 году мало кто из экспертов всерьёз думал об искусственном интеллекте, о дата сетах… полагали, что основная проблема – накопить данные. Но сейчас они накоплены, и мы понимаем, что с ними уже ничего не сделать. На основе этих данных обучать нейросети нельзя! Так что сейчас начался этап отрезвления и понимания истинных проблем».

Компания «Комплексные медицинские информационные системы», основанная Гусевым вместе с коллегами в 2007 году, специализируется на решениях в области автоматизации здравоохранения. И, как признался Гусев, им, как разработчикам, в определённый момент было нелегко.

«Мы, по сути, должны были выполнить KPI перед государством. Но на качество собранных данных там не обращали внимания: главное – выполнить план».

Проблема также в законодательстве: после того, как Госдума внесла изменения в 323 ФЗ и сбор данных обязали делать деперсонифицированным – линковка данных перестала быть технически возможной.

«Один и тот же человек мог проходить в системе несколько раз, его невозможно привязать к банку данных, и врач не сможет использовать данные по пациенту из этого сервиса», - рассказал Гусев.

С проблемой деперсонализации данных сталкиваются не только в России. Одно из возможных решений проблемы – хешировать каждого человека. И это даже прописано в ГОСТах. Но, как сетует Гусев, они не являются обязательными для исполнения и не входят в нормативно-правовые акты.

Конфиденциальность медицинских данных - это очень деликатная тема. К тому же, по мнению Гусева, сказывается и тотальное непонимание людьми важности этих данных для врачей и для науки в целом.

«Например, в Англии на уровне парламента уже два года идут жаркие дебаты по поводу пациентов и их медицинских данных. Получается, у пациента эти данные забирают, но зарабатывают на них сторонние компании. Компромисс пока не найден, этические проблемы всегда неоднозначны. В России, насколько мне известно, летом ожидается решение на уровне правительства, дадут ли частному бизнесу собирать эти данные или введут мораторий, и как сделать, чтобы и науке с этого что-то досталось».

Важность big data в медицине огромна. Одно из предназначений, для чего массивы медицинских данных были бы нужны – это предупредительная медицина. Но данные должны быть собраны правильно, говорит Гусев. А сейчас этого, увы, нет.

«Весь мир движется к тому, чтобы вкладывать деньги в цифровую медицину – и именно в профилактику, ведь дешевле предотвратить болезнь, чем лечить её последствия».

При этом разговоры о том, что цифровизация медицины в мире – свершившийся факт, пока вести рано. «Моё субъективное мнение – для того, чтобы говорить о том, где ИИ наиболее эффективен, нужно провести исследование этой эффективности. Диалог нужно вести на основе фактов, а их должны дать контролируемые клинические исследования. Такие, где инструмент – уже не препарат, не томограф, а продукт на основе искусственного интеллекта».

Подобных исследований в России я не встречал, признался Гусев, и даже в крупнейших западных научных журналах он с коллегами обнаружил не более 300 публикаций на эту тему, что, конечно, очень мало.

«Вокруг ИИ очень много пустого желтопрессного хайпа. Отделить зерна от плевел могут только редкие специалисты. Поэтому и кажется, что цифровая революция в медицине уже случилась – но на деле это не так. Человечество к этому только-только подходит. И скажу за себя лично: я бы сам пока не доверил искусственному интеллекту ни своё здоровье, ни здоровье своих детей. Быть может, в очень далёком будущем».