Вопрос риторический. Современные реалии таковы, что без всеобщей компьютеризации и работы с гигантскими объемами информации сейчас не работает ни одна отрасль. Технологии больших данных позволят перейти к сбору всесторонней медицинской информации о пациентвх и цифровизировать систему здравоохранения.

Впервые термин Big Data «большие данные» появился в 2008 году в британском журнале Nature, где рассказывалось о стремительном росте объема обрабатываемой информации. Очень скоро большие данные стали едва ли не главным направлением развития информационных технологий. Здравоохранение стало той сферой, на которую работа с колоссальными объемами неструктурированных данных оказала огромное влияние. И мы уже видим это влияние: так, несколько месяцев назад стартовал проект «Электронная медицинская карта». Москвичи уже оценили новинку. Посмотреть, не выходя из дома, свои выписные эпикризы, протоколы осмотра врачами, результаты лабораторных и инструментальных исследований – это очень удобно. Пока в карте хранится информация за последние несколько лет. В ближайшее же время там будет размещена вся медицинская история, начиная с рождения человека.

Вдохновляющие перспективы

Но это только один из простейших примеров. Большие данные могут использоваться для прогнозирования развития болезней (благодаря опять-таки информации, содержащейся в электронной медкарте), для выявления генетических маркеров в онкологии, прогнозировании факторов риска при операциях, раннего скрининга ряда заболеваний, прогнозирования вспышек эпидемий и многого другого. Ученые утверждают, что алгоритмы машинного обучения смогут находить статистические корреляции в больших массивах данных, оперативно выдавать прогнозы, рекомендации для пациентов и их лечащих врачей, создавать новые лекарства, выявлять их побочные эффекты, улучшать качество клинических испытаний.

Конечно, внедрение таких инноваций не может пройти гладко и быстро. Большие данные в медицине вызывают очень много дискуссий и споров. Разработано много инструментов, которые позволяют решать много технологических проблем. Но остается открытым вопрос внедрения больших данных на практике. Не могут люди, создающие технологии, существовать отдельно от тех, кто должен ими пользоваться на практике – медиков и сотрудников регуляторных органов. Пока все они не начнут работать вместе, полноценного продукта не получится.

Московский опыт

В Москве за большие данные в здравоохранении отвечает Департамент информационных технологий. Заместитель руководителя департамента Владимир Макаров говорит:

- Есть три уровня развития больших данных. Первый – это когда информационные системы внедрены на уровне медицинских учреждений, когда большая часть клинических процессов охвачена средствами автоматизации, когда уже накапливаются какие-то данные. Второй – на уровне отрасли уже есть единое интерпретирование данных, есть единство семантики, формата, терминологии и т.д. Наконец, на третьем уровне отрасль уже понимает, что со всеми этими накопленными данными делать. Если большинство государств пока еще на первом уровне или приближается ко второму, то мы уже понемногу заглядываем на третью ступень.

Внедрение информационных технологий в здравоохранение в Москве началось около 10 лет назад. Как вспоминают те, кто стоял у истоков этого процесса, на первичном уровне не было ничего, напоминающего эти самые технологии! 3-4 образцовые поликлиники, а в остальных о компьютерах и не слышали. Там всеобщую информатизацию приходилось начинать с устройства электрических розеток для компьютеров. Впрочем, тем самым наша столица получила огромное конкурентное преимущество перед многими иностранными коллегами – тот факт, что начинать приходилось с элементарного, дало возможность сразу создавать единую централизованную информационную систему.

По словам специалистов, большие данные должны использоваться в решении управленческих задач, в науке, разработке технологии «компьютерного зрения» системе поддержки принятия решений.

Что касается, например, «компьютерного зрения» (когда система получает информацию из видеоизображений), то, по словам Владимира Макарова, пока непонятно, как встроить его в работу массовой медицины в обычных городских поликлиниках. Что касается передовых технологий, то тут система работает отлично. Например, создан Единый радиологический информационный сервис (ЕРИС). В нем собирается информация обо всех исследованиях в городе, проведенных на КТ и МРТ. Он включает в себя 64 медорганизации, 506 врачей, 551 рентгенолаборантов. В будущем к нему будет подключена вся цифровая радиологическая техника, вплоть до флюорографов.

Человеческий интеллект – хорошо, а искусственный…?

Также постановлением правительства Москвы от 21 ноября 2019 № 1543-пп был запущен эксперимент по использованию технологий искусственного интеллекта (компьютерное зрение, ИИ/КЗ) для анализа медицинских изображений. Его цель – исследовать возможности использования систем поддержки принятия решений на основе технологий искусственного интеллекта в отделениях лучевой диагностики лечебных учреждений столицы. Результатом станут рекомендации по внедрению новых инструментов на основе технологий компьютерного зрения в практику врачей лучевой диагностики. На данный момент определены первые участники эксперимента. Две компании займутся внедрением технологий компьютерного зрения для автоматического анализа медицинских изображений по направлению рентгенографии (с целью выявления патологии легких), одна компания – по направлению компьютерной томографии и низкодозной компьютерной томографии грудной клетки (для выявления рака легких).

По словам директора Центра диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения Москвы Сергея Морозова, «эксперимент представляет собой масштабное научное исследование, которое позволит объективно и комплексно изучить алгоритмы искусственного интеллекта с точки зрения их рутинной применимости в лучевой диагностике столицы».

С высоты больших данных

В управленческих задачах большие данные помогут спрогнозировать основные индикаторы эффективности работы отрасли: заболеваемость, смертность, госпитализация, инвалидизация. Также большие данные пригодятся при ресурсном планировании коечного фонда, оборудования, кадрового и лекарственного обеспечения, при анализе структуры потребления, моделировании поток пациентов, объяснении явлений в здравоохранении в целях выработки оптимального управленческого воздействия.

Например, в этом году 135 поликлиник закрывается на капитальный ремонт, – объясняет Владимир Макаров. – Нужно маршрутизировать людей в другие медицинские учреждения, понимая при этом, где какая загрузка, какова территориальная доступность для пациентов. Отремонтированные поликлиники – это наше красивое будущее, но пока мы к нему идем, пациенты не должны страдать.

Что же принесут большие данные в наше здравоохранение? Да, пока техника работы с данными оставляет желать лучшего, ее нужно развивать, но все равно перспективы огромны.  

Мы измучили врачей, – признается Владимир Макаров. – Когда мы начали внедрение компьютеров, им пришлось нелегко, ведь для большинства это был принципиально новый шаг. 10 тысяч врачей прошли обучение методу слепой печати, чтобы работа с компьютером не оказалось дольше работы с бумагой. Но многие до сих пор нажимают кнопки одним пальцем. Пока это так, глобально ничего не изменится. Мы должны менять традиционный уклад, менять философию. Спасибо вовлеченности наших медиков, они нам помогают. Прорыв обязательно случится, потому что в этом заинтересовано государство. Именно оно – основное заинтересованное лицо в развитии всех этих процессов, именно оно выступает активным двигателем агрегации данных.

Если заметили ошибку, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter