Считается, что искусственный интеллект (ИИ) должен вывести медицину на новый виток развития, и с этими технологиями связывают очень большие ожидания.
В самом деле, возможности, которые отрывает перед нами искусственный интеллект, поражают. Уже сегодня системы на основе ИИ помогают в автоматизированном режиме проводить диагностику и выявлять пациентов из групп риска, которых не смогли выявить врачи-рентгенологи.
Технологии искусственного интеллекта помогают предсказывать и прогнозировать события, такие как подъем заболеваемости в определенном регионе, классифицировать и систематизировать данные. В недалеком будущем «умные» чат-боты будут способны дать пациенту консультацию, не хуже настоящего врача, и станут личным консультантом по вопросам здоровья. Очевидно, что с помощью ИИ могут быть усовершенствованы роботические системы, такие как робот-хирург Da Vinci.
Но, несмотря на большие надежды, как ни парадоксально, барьеров, которые мешают скорейшему внедрению систем на основе ИИ в повседневную практику врача, чрезвычайно много. Причем, как кажется, преодолеть некоторые из них невозможно в принципе, или можно путем глобальной перестройки всей системы.
Правовое регулирование
Одним из барьеров является правовая неурегулированность процесса сбора данных и, по сути, отсутствие возможности их свободного получения. Согласно действующего в России законодательства, вся информация, которая создается в процессе медицинской деятельности, является медицинской информацией и требует защиты. Однако такая информация крайне важна для систем ИИ.
С одной стороны, диагностические данные пациента, собранные в общую базу, где они хранятся в зашифрованном и деперсонифицированном виде, перестают относиться к конкретному субъекту, и при работе с ними согласие пациента уже не требуется. С другой – остается нерешенным вопрос, как законным путем составить такую базу. И в этом действительно кроется проблема. Как подчеркивают эксперты, открыто спрашивать пациента о том, хочет ли он, чтобы его данные вошли в какую-то базу данных, не выход – большинство ответят отказом.
Также много сомнений возникает относительно сохранности информации, представляющей врачебную тайну. В СМИ периодически появляются сообщения об утечках персональный данных, и лидируют в списке учреждений, подвергшихся такого рода взлому, как раз медицинские организации. Неудивительно, что в России, как показало исследование «Индекс здоровья будущего», почти половина граждан не доверяют тем сферам, где происходит обработка их персональный данных.
Вопрос правового регулирования сегодня остается открытым, но эксперты надеются, что в скором времени эти законодательные барьеры будут устранены.
Вывод на рынок
Другим барьером на пути искусственного интеллекта является высокая стоимость разработки и вывода интеллектуального продукта на рынок. Очевидно, что инновационные технологии – это дорогое удовольствие, и их создание – чрезвычайно затратный процесс. Помимо всего прочего для выхода на рынок продукт должен быть зарегистрирован как медизделие, для чего необходимо пройти клинические испытания (КИ) в медицинских организациях.
В Российской Федерации действует жесткая регуляторная политика в этой области, говорит эксперт К-МИС Александр Гусев. Даже системы первого потенциального класса риска (второе мнение, подсказки) относятся к медизделиям, которые проходят процедуру КИ. Разработчики выражают недовольство излишней зарегулированностью, считая ее барьером для роста инвестиций и появления рынка.
«В США ситуация полностью противоположная, – подчеркивает Александр Гусев, – перед стартапами все открыто. Есть процесс 910А, по которому системы (в том числе ИИ), относящиеся к минимальному классу риска, могут пройти просто процедуру «очистки», которая занимает буквально несколько дней, и получить разрешение на выход на рынок без клинических испытаний и регистрации. По статистике FDA, в 2018 году 85% продуктов в сфере цифровой медицины, в том числе ИИ, воспользовались этой процедурой 910А, и без всяких КИ вышли на рынок».
Завышенные ожидания
Разработки в области искусственного интеллекта неизменно привлекают повышенное внимание. Такой ажиотаж скорее вредит разработчикам интеллектуальных систем, поскольку, согласно известному «циклу Хайпа» по Гартнеру, этап завышенных ожиданий сменяется разочарованием, когда в возможности новой технологии уже практически никто не верит.
«В последние несколько лет наблюдается большой хайп, связанный с искусственным интеллектом. Есть и плюсы, и минусы этого хайпа. Для нас, как для компании, которая проводит реальное внедрение и использование платформы в клинической практике, такой большой ажиотаж – это скорее минус», – говорит Сергей Сорокин, генеральный директор «Ителлоджик» (BONKIN-AI).
Практика показывает, что не всегда повышенные ожидания приносят реальные плоды. Зачастую технология в области ИИ тестируется на пилотных проектах, и на этом все заканчивается. Первый заместитель начальника Управления заместителя Мэра Москвы в Правительстве Москвы по вопросам социального развития Юлия Урожаева в этой связи отмечает проблему перманентности пилотов, которые проходят во всей отрасли. «Они в пилотном режиме что-то показывают, но этих данных не достаточно, и как это внедрять на большом предприятии, не понятно, – отмечает Юлия Урожаева. – Примеров тому множество, в том числе и на Западе, но не так часто слышишь, что после пилотного проекта технология успешно внедрена на большой выборке». В результате хайп сменяется разочарованием в ИИ.
Консервативная отрасль
Вывести новый продукт и даже провести его апробацию сложно из-за необходимости доказательства клинической эффективности. По словам Сергея Сорокина, одна из самых больших проблем – это показать реальную эффективность предлагаемого решения, и какие именно задачи решает продукт.
«Медицинский рынок – самый консервативный из всех рынков, которые существуют»,– подчеркивает Алексей Добрусин, возглавляющий стартап-центр Института инновационного развития при Самарском государственном медицинском университете.
«У нас есть платформа, которая используют элементы нейросети. Регистрационное удостоверение на нее получено, КИ пройдены, есть подтвержденные данные. И мы приходим к врачам-рентгенологам, чтобы они бесплатно поставили ее себе на апробацию. «Не будем ставить», – говорят. «Почему?» «Опасно», – отвечают. При этом врачи продолжают использовать методы 15-ти летней давности. «Давайте так: вы его лет 10 где-нибудь проверите, и лет через 10 мы его внедрим у себя. Пока рано», – говорят врачи. Очень сложно обвинять врачей, потому что цена ошибки – человеческая жизнь. И поэтому рынок столь консервативен, что любая инновация воспринимается как увеличение шанса на врачебную ошибку», – делится Алексей Добрусин.
Недоверие врачей
Отсутствие доверия – это огромный барьер, считает Николай Павлов, зам. руководителя компании «CoBrain – Аналитика».
«В клинических рекомендациях не сказано ничего про искусственный интеллект. Поэтому если врач следует рекомендациям, которые существуют, он ни один прибор, и ни одного алгоритма искусственного интеллекта в своей практике использовать не будет. Это никак не связано с тем, зарегистрировано ли изобретение как медицинское изделие, или нет», – рассказывает Николай Павлов.
Преодолеть барьер недоверия, по мнению эксперта, можно путем установления порядка внедрения инновации через экспертные сообщества в соответствующей области медицины.
Неготовность врачебного сообщества
«Вопрос в том, что медицинскому сообществу на данный момент в большинстве своем это не интересно!» – заявляет Алексей Добрусин. Недоверие со стороны врачей порождается опасениями возможной конкуренции и страхом тотального контроля со стороны машин. Эти опасения только укрепляются в консервативной и инертной медицинской отрасли.
В России ежегодно делается порядка 3 млн КТ-исследований грудной клетки. С помощью специальных алгоритмов на основе искусственного интеллекта в процессе пересмотра медицинских изображений, на которых специалисты не нашли новообразований, искусственный интеллект обнаруживает не менее 1% неучтенных случаев рака легких. Это означает 30 тыс. невыявленных онкологических пациентов. Если учесть, что ежегодно в России регистрируется порядка 60 тыс. новых случаев рака легких, фактически с помощью искусственного интеллекта можно как минимум в 1,5 раза повысить выявляемость, не поводя при этом дополнительных исследований.
Но медработники и органы управления здравоохранением относятся к такой возможности иногда очень болезненно. Были случаи, когда врачи прямо говорили о своем негативном отношении к таким технологиям. Как вспоминает Александр Гусев, на одной из встреч команды IT-разработчиков и сотрудников медицинской организации речь шла о выявлении в процессе пересмотра КТ новообразований, которые человек не заметил. Врач-онколог, обладающая ученой степенью, не смогла сдержать своих резко отрицательных эмоций: «Ваш искусственный интеллект мне эти 2-3 мм нароет, и что мне с этим делать? У меня в день 100 пациентов, мне что, на работе ночевать?» И подобные опасения среди медработников далеко не редкость.
«Есть данные статистики, которые говорят, что при анализе КТ грудной клетки врачи пропускают до 70% случаев рака легких! Но возникает вопрос о том, как этот факт будет оцениваться органами управления здравоохранением», – добавляет Сергей Сорокин.
Неготовность ИТ-специалистов
Кроме неготовности медицинского сообщества в массе своей принять новые технологии, в свою очередь ИТ-специалисты медицинских организаций не обладают необходимыми компетенциями в области искусственного интеллекта и не готовы к взаимодействию с медицинским сообществом.
«Когда я начал ходить вместе с нашими программистами на встречи с врачами, первое, что я увидел, это полное непонимание этих специалистов. Они говорят на разных языках, и что самое плохое – врач не может поставить задачу программисту, программист не может объяснить, что он хочет от врача», – рассказывает Николай Павлов.
Рынок еще не сформирован
Кроме всего прочего огромным барьером является фактически отсутствие рынка продуктов на основе ИИ, отсутствие сформированного спроса и тиражирования продаж. Большие надежды связаны с недавно созданной ассоциация «Национальная база медицинских знаний», которая ставит своей целью создать такой рынок, объединить участников и совместно преодолевать сложности и барьеры на пути инновационных продуктов. Вокруг стартапов должна быть сформирована экосистема, чтобы создание новых алгоритмов ИИ вышло на поток, убежден Николай Павлов.
Резюмируя, можно отметить, что по-прежнему остается много бартеров на пути искусственного интеллекта в медицину. К сожалению, опыт внедрения информатизации и телемедицины в здравоохранении не внушает разработчикам систем ИИ оптимизма и надежд на то, что перед инновациями откроется обширный рынок. Тем не менее, мы только в начале пути, и все еще возможно. Огромное значение имеет налаживание взаимодействия между врачами, органами здравоохранения и IT-разработчиками. Пока же во врачебной среде искусственный интеллект встречает непонимание.
«Мы сталкиваемся с этим каждый день. Наши решения разбиваются о то, что это не нужно врачам. Они не понимают, что это неизбежно, что иначе мы останемся на обочине, а поезд уйдет. Здесь проблем много, и решать их достаточно сложно», – сетует Алексей Добрусин.
