Четверг, 9 Июля 2020 г. 13:57

«Искусственный интеллект не подвержен эмоциям»: обзор «антиковидных» IT-разработок РТ

26 июня 2020 10:00

В РКБ снимки легких обрабатывает израильский искусственный интеллект, его разработчики могут стать резидентами казанского IT-парка

Искусственный интеллект идет на помощь коронавирусным больным. В Татарстане есть уже две перспективные «антиковидные» системы, читающие снимки легких и ставящие предварительный диагноз. Одна разработана в Иннополисе, вторая — специалистами ЦЦТ совместно с израильтянами. Им близок и чистопольский «Вектор» с перспективной разработкой снимков легких, заточенной на выявление туберкулеза. Особенности IT-решений на рынке, где не каждый разработчик может получить лицензию, узнавал «БИЗНЕС Online».

«Татарстанским врачам в борьбе с COVID-19 поможет искусственный интеллект. Современные эпидемии требуют новых подходов к управлению здравоохранением»
«Татарстанским врачам в борьбе с COVID-19 поможет искусственный интеллект. Современные эпидемии требуют новых подходов к управлению здравоохранением»

 

«НАДО ОБЕСПЕЧИТЬ ШИРОКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИИ В МЕДИЦИНСКИХ УЧРЕЖДЕНИЯХ»

 

«Татарстанским врачам в борьбе с COVID-19 поможет искусственный интеллект. Современные эпидемии требуют новых подходов к управлению здравоохранением», — сказал министр цифрового развития Татарстана Айрат Хайруллин, презентуя президенту республики Рустаму Минниханову новую IT-разработку. Она умеет распознавать признаки вирусной пневмонии, вызванной COVID-19, на снимках компьютерной томографии с помощью технологий искусственного интеллекта. В субботу в РКБ специалисты центра цифровой трансформации вместе с министром рассказали президенту о преимуществах системы. Встреча была приурочена ко Дню медицинского работника.

Буквально в день визита Минниханова в РКБ президент России Владимир Путин поручил провести широкую цифровизацию и внедрить технологии ИИ в стране. «Прежде всего предстоит серьезно улучшить состояние первичного звена — ФАПов, поликлиник и больниц, служб скорой и неотложной медицинской помощи. Укрепить их кадровый состав, на порядок повысить доступность современной диагностики заболеваний и, безусловно, обеспечить широкую цифровизацию, использование технологий искусственного интеллекта в работе медицинских учреждений на всех уровнях», — отметил глава государства.

Сейчас в столице страны под руководством «Радиологии Москвы» (ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ») проходит большой эксперимент по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города. Он начался в феврале, в нем участвуют все ведущие российские и ряд иностранных игроков. Один из них — компания RADLogics Inc., чья команда разработки находится в Израиле, как раз и работает с центром цифровой трансформации в РКБ в Казани.

RADLogics сумели обучить систему распознавать признаки вирусной пневмонии, вызванной COVID-19, с чувствительностью 98,2% и специфичностью 92,2%
RADLogics сумела обучить систему распознавать признаки вирусной пневмонии, вызванной COVID-19, с чувствительностью 98,2% и специфичностью 92,2%

 

«СЕРВИС СОКРАЩАЕТ ВРЕМЯ АНАЛИЗА СНИМКА БОЛЕЕ ЧЕМ В 10 РАЗ»

 

RADLogics первая разработала решение для диагностики признаков пневмонии, вызванных COVID-19. В течение трех недель с начала эпидемии в Китае на наборе из 257 исследований компания представила свое решение и начала его апробацию в китайских клиниках. Как отметил руководитель отдела цифрового развития здравоохранения ЦЦТ РТ Алексей Клонцак, в том числе с быстрой реакцией организации на пандемии и связан успех данного решения. RADLogics сумела обучить систему распознавать признаки вирусной пневмонии, вызванной COVID-19, с чувствительностью 98,2% и специфичностью 92,2%

В Татарстане апробация системы началась с медико-санитарной части «Татнефти» в Альметьевске. Когда система была протестирована, было решено внедрить ее в РКБ. С 6 июня ежедневно через искусственный интеллект проходит до 100 исследований. Клонцак отметил, что в этом проекте были заинтересованы не только в минцифры, но и в минздраве РТ. Специалисты центра цифровой трансформации, минздрава и РКБ работали в максимально сжатые сроки для быстрого запуска системы «на бою» и получили первые результаты через несколько дней. «Мы обратились в конце мая к Марату Садыкову (министр здравоохранения РТ — прим. ред.) с предложением проверить его в какой-либо больнице, и он этим заинтересовался. Именно в РКБ везут людей с симптомами COVID-19, а затем пациентов перенаправляют в другие больницы. С 6 июня мы пропускали через сервис практически каждого пациента Казани, у которого были выявлены подозрения на симптомы COVID-19», — рассказал он.

Процесс проходит следующим образом: пациент, у которого есть симптомы COVID-19, поступает в РКБ, у него берут анализы и делают томографию легких, после чего в течение 5 минут у медика появляется визуальный и текстовый отчет об их состоянии. Ранее врачам, чтобы проанализировать результат, требовалось до 30 минут, сейчас это время сократилось до 2–3. Причем с помощью визуализации система подсвечивает доктору все очаги поражения легких, разными цветами выделяются различные патологии, если они есть.

Пациент, у которого есть симптомы COVID-19, поступает в РКБ, у него берут анализы и делают томография лёгких, после чего в течение пяти минут у врача появляются визуальный и текстовый отчёт о их состоянии
Пациент, у которого есть симптомы COVID-19, поступает в РКБ, у него берут анализы и делают томографию легких, после чего в течение 5 минут у медика появляется визуальный и текстовый отчет об их состоянии

 

Сервис также показывает степень поражения легких, теперь врачам не нужно определять ее «на глаз», благодаря этому уменьшается время на маршрутизацию пациентов. То есть, проще говоря, система показывает состояние человека, врач подтверждает результаты и может быстро оценить, нужно ли госпитализировать человека или же он может лечиться на дому. «Время для сортировки и маршрутизации пациентов сократилось в 10 раз. Однако следует особо отметить, что люди все равно сдают лабораторные анализы и только по результатам комплексной диагностики врач принимает итоговое решение», — отметил Клонцак.

Сервис направлен на выявление различных патологий на снимках КТ грудной клетки, а не только на выявление вирусной пневмонии, вызванной COVID-19. Благодаря искусственному интеллекту врачи могут диагностировать у пациента как патологии, свойственные коронавирусу, так и ряд других, в том числе и подозрение на рак. В дальнейшем планируется выявлять патологии не только в легких, но и в печени и почках, а также по снимкам с рентгеновских, МРТ и других аппаратов. При этом Клонцак особо отметил, что RADLogics в данный момент предоставляет свое программное обеспечение бесплатно в рамках помощи в борьбе с COVID-19.

Однако для того, чтобы запустить технологии ИИ в масштабе всей республики, необходимо получить сертификацию от Росздравнадзора. В Татарстане, да и во всей России сейчас идет повальный бум развития ИИ для обработки медицинских изображений, вот только пока еще ни одно аналогичное решение не получило регистрационного удостоверения. Внедрение искусственного интеллекта проходит в рамках пилотных проектов. Клонцак ожидает, что в будущем при прохождении клинических испытаний на базе РКБ решение от RADLogics получит сертификацию, благодаря чему этот опыт можно будет использовать в большинстве клиник республики.

В пресс-службе минцифры нашему изданию отметили, что IT-парк и RADLogics ведут переговоры о возможности получения статуса резидента, что позволит им стать резидентами «Сколково» при прохождении необходимых этапов отбора. RADLogics имеет шанс первой получить сертификацию Росздравнадзора. Таким образом, Татарстан может стать одним из первых регионов в Российской Федерации, пилотирующим алгоритм искусственного интеллекта по обнаружению последствий COVID-19.

С помощью визуализации система подсвечивает врачу все очаги поражения лёгких, разными цветами выделяются различные патологии, если они есть
С помощью визуализации система подсвечивает доктору все очаги поражения легких, разными цветами выделяются различные патологии, если они есть

 

«ВСЯ ОТРАСЛЬ СЛОВИЛА ХАЙП ЕЩЕ ДО КОРОНАВИРУСА»

 

Впрочем, у технологии RADLogics только в Татарстане есть как минимум двое коллег. Помимо ЦЦТ, работу над апробацией своих искусственных интеллектов на снимках легких ведут в Университете Иннополис и Чистополе, ООО «ФтизисБиоМеде» — «дочка» радиокомпании «Вектор». Эти разработки пересекаются в некоторых аспектах: если ЦЦТ работает по компьютерным томографиям, то Иннополис и «Вектор» — по рентгеновским снимкам. Чистопольская компания сделала ставку на обнаружение искусственным интеллектом туберкулеза по флюорограммам, однако имеет перспективы и по коронавирусному направлению.

Как отметил нашему изданию руководитель центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев, невозможно на данный момент подсчитать число компаний и групп ученых, начавших работу в этой области, ведь ряд из них трудятся не для коммерческой деятельности, а исключительно для научной. Притом далеко не у всех организаций есть достаточный уровень компетенции. «По сути, за последний год вся отрасль словила большой хайп, и коронавирус тут даже ни при чем — интерес начался еще до него», — рассказал он.

В самом Университете Иннополис работа над технологией началась еще в 2014 году. В прошлом году ученые разработали отдельную модель на основе нейронных сетей для обнаружения по рентгеновским изображениям признаков пневмонии — по инфильтрату, который скапливается в легких. И, учитывая, что у коронавируса есть признаки пневмонии, то стало понятно, что эту технологию при достаточном обучении можно переключить именно на выявление коронавируса. «Мы сейчас продолжаем работу по увеличению точности искусственного интеллекта, идет апробация. В первую очередь работаем над темой рентгена, она особенно актуальна для скрининга, проведения массовых исследований и обнаружения различных болезней на ранних стадиях. Планируем проведение пилотных проектов в регионах России. Кроме этого, ведем разработки и по анализу КТ-изображений», — сказал Кулеев.

Сейчас при диагностике COVID-19 стандартом по протоколу стало проведение компьютерной томографии, потому что именно при ней выявляются отличительные признаки коронавируса, например симптом матового стекла. Однако и по рентгеновским изображениям можно выявлять признаки пневмонии, в том числе и коронавируса. По мнению нашего собеседника, при должном обучении ИИ может обнаружить большую часть патологий легких, которые выявляют на профилактических исследованиях. Всего же на обработку одного снимка уходит менее 30 секунд. «Благодаря этому очень легко масштабировать сервисы на базе ИИ на рабочие места и медицинские организации, ведь далеко не все врачи очень высокого уровня», — отметил он.

На середину июня Университет Иннополис получил более 300 тыс. рентгеновских изображений из больниц республики. В данный момент для системы поступают снимки из двух казанских учреждений — РКБ, где работает и ЦЦТ, и 7-й горбольницы. В день их число достигает нескольких десятков, все изображения пока поступают только для апробации. В начале апреля чувствительность ИИ составляла около 80%, и спустя три месяца ее удалось увеличить до 95%. Кулеев утверждает, что это вполне хороший результат, особенно если сравнивать его с показателями постановки диагнозов у ряда врачей. Ведь одно из главных преимуществ ИИ — отсутствие человеческого фактора, в том числе и усталости.

Помимо непосредственно увеличения точности алгоритмов, еще одним важным результатом пилотного проекта станет создание датасетов, которые в будущем можно использовать для повышения точности у других ИИ. «Обучение ИИ полностью зависит от данных, которые есть у разработчиков. Благодаря большому объему выборки, который был получен за последние два месяца, мы смогли повысить точность. Эти снимки очень разнообразны — ряд из них нормальные, другие с патологиями, разными видами пневмоний, туберкулезом, онкологией и так далее», — поделился подробностями собеседник.

В данный момент продолжаются клинические испытания, так что у ИИ из Университета Иннополис пока нет сертификации. Однако Кулеев уверен, что этот этап будет пройден в ближайшее время. «Сейчас с нами готовы работать многие больницы Татарстана, но нам кажется, что эффективнее начинать с двух крупнейших в Казани, а уже потом масштабироваться. Пока что в РТ это направление в медицинских учреждениях совершенно не развито, есть только точечные внедрения, как вот в РКБ на основе технологии RADLogics. Но перспективы у направления огромные, опыт Америки, Европы и даже Москвы это показывает», — подытожил он.

«По сути, за последний год вся отрасль словила большой хайп, и коронавирус тут даже ни при чем — интерес начался еще до него»

 

СЕРВИС ОТ «ФТИЗИСБИОМЕДА» БУДУТ ИСПОЛЬЗОВАТЬ В ТЕЛЕМЕДИЦИНСКИХ КОМПЛЕКСАХ

 

Еще в 2018 году «дочка» чистопольской радиокомпании «Вектор» — ООО «ФтизисБиоМед» — при поддержке НИИ пульмонологии и Республиканского клинического противотуберкулезного диспансера создала уникальное программное обеспечение автоматизированного анализа цифровых флюорографических снимков. Система позволяет анализировать один снимок менее чем за секунду. В отличие от предыдущих описанных, «антиковидных», она имеет лицензию. ИИ непосредственно от «ФтизисБиоМеда», который используется для обнаружения туберкулеза, применяют врачи не только Татарстана, но и других регионов страны, в том числе и в «Радиологии Москвы».

«По сути, это автоматизированный труд врачей, который должен в будущем полностью исключить человеческий фактор. Ключевая особенность в том, что искусственный интеллект не подвержен эмоциям, у него нет переживаний, то есть нет „души“. И это даже в какой-то мере хорошо. Сейчас нами разработанный интеллект определяет наличие болезни с погрешностью в 7 процентов», — рассказал корреспонденту издания гендиректор «Вектора» Виктор Классен.

В первое время «ФтизисБиоМед» получил 30 тыс. флюорограмм от минздрава, а затем — еще более 240 тыс. снимков. Финансы, как отметил собеседник, шли от «Сколково» — компания «ФтизисБиоМед» стала его резидентом. В 2020 году инновационный центр поставил перед организацией не менее амбициозную задачу — как можно использовать накопившиеся знания. Была создана еще одна «дочка» — «Таттелемед», который в конце мая стал резидентом чистопольского ТОСЭРа. «Я вот подсчитал, и оказывается, что в стране 112 тысяч населенных пунктов не имеет доступа к высокотехнологичной медицине. Сперва подумал, что это просто какие-то забытые всеми деревни, но оказалось, что там 33 миллиона человек. И в тот момент у меня зародилась идея создать телемедицинские комплексы МТМК „Кама“ с искусственным интеллектом. Эту инициативу сразу же поддержал КАМАЗ, завод предоставит автомобили», — отметил спикер.

Классен рассчитывает на то, что из-за проекта появится 75 новых рабочих мест, а общий объем инвестиций составит 85 млн рублей. Стоимость одного комплекса должна быть 13 млн рублей. В компании надеются на то, что уже через месяц увидят пилотную машину, когда она встанет на финишный монтаж. «У нас все оборудование есть, антенну от нашего партнера из Красноярска уже привезли, а КАМАЗ доделывает кузов автомобиля. Так что к монтированию рентгеновского аппарата и всем прочим „чудесам“ мы хотели бы приступить уже в конце месяца. У нас в планах был выпуск 84 комплексов на 1,1 миллиарда рублей, но премьер-министр РТ нам сказал, что было бы неплохо делать в 10 раз больше», — отметил собеседник.

Такое увеличение продукции необходимо, чтобы компания смогла ориентировать продукт на экспорт, например в страны Африки. «Таттелемед» уже ведет переговоры с Эфиопией — там купили 9 рентген-аппаратов. Так что проект может быть вполне экспортоориентированным на африканский и азиатский рынки. «В Эфиопии нет врачей, так что им нужно подключение к искусственному медицинскому интеллекту для анализа флюорографий, а в стране проживают 56 миллионов человек. Я этого вообще не знал, думал, что она по населению размером с Татарстан! Конечно, там нужны наши высокотехнологичные „КАМАЗы“ с оборудованием», — отметил Классен.

avatar
  Подписаться  
Уведомление о