Информационные технологии на службе у врачей

 © mos.ru

Участники московского эксперимента по применению компьютерного зрения в рентгенологии рассказали, как работают медицинские ИТ-сервисы и как они помогают в постановке диагнозов.

Интегрированные в Единую медицинскую информационно-аналитическую систему (ЕМИАС) алгоритмы искусственного интеллекта анализируют несколько видов лучевых исследований — компьютерную томографию, рентгенодиагностику, маммографию и флюорографию. Это помогает максимально быстро поставить предварительный диагноз, экономя время на анализе изображений и подготовке заключений. Это особенно важно во время распространения COVID-19, когда количество исследований, особенно КТ легких, увеличилось в разы.

 © mos.ru

Проанализировать и отследить динамику

В московском эксперименте участвует несколько сервисов компьютерного зрения от компании Care Mentor AI (ООО «КэременторЭйАй»), два из них уже используют в городских больницах.

Первый — рентгенологический скрининг патологий органов грудной клетки — выявляет наличие социально значимых заболеваний: пневмонии, онкологии, туберкулеза. Схематически принцип работы компьютерного зрения выглядит так: исследование с диагностического устройства (рентген-аппарат в медицинской организации) в обезличенном виде попадает в сервис, который анализирует снимок, определяет локализацию патологии в случае ее наличия, ее вероятность и возвращает результат в единую систему. Весь процесс обработки изображения занимает около восьми секунд. Разумеется, у владельцев сервиса нет доступа к персональным данным пациентов, эта информация остается в лечебном учреждении.

Для наглядности на снимок наносятся цветовые маски: они обращают внимание рентгенолога даже на очень небольшие области патологических изменений. Человеческому глазу сложно различать градации серого цвета после нескольких часов активной работы, и цветовые маски помогают не пропустить патологию.

«Искусственный интеллект — это помощник»: информационные технологии на службе у врачей © mos.ru

По схожему принципу работает сервис «КТ COVID-19», который определяет в том числе признаки новой коронавирусной инфекции и процент поражения легких по снимкам компьютерной томографии. За разработку этого сервиса компания получила премию Мэра Москвы «Новатор Москвы» в номинации «Искусственный интеллект и ИТ-технологии».

Искусственный интеллект анализирует обезличенные исследования компьютерной томографии и определяет процент поражения легких, в том числе по классификации КТ-0 — КТ-4, утвержденной Минздравом России.

«Искусственный интеллект — это помощник»: информационные технологии на службе у врачей © mos.ru

Загрузка информации в систему, анализ и выгрузка результатов занимает в среднем две-три минуты, что с запасом удовлетворяет требованиям эксперимента 2020 года. Как и в случае с рентгенологическими исследованиями, сервис «KT COVID-19» накладывает цветовые маски на снимки на каждом срезе исследования. Врач сравнивает оригинальное исследование со снимком, обработанным искусственным интеллектом, и может использовать его результаты для медицинского заключения. При этом вся ответственность за принятое решение остается на враче-рентгенологе.

«Пациентам важно понимать, что искусственный интеллект — это помощник, а не замена врача. Его задача — помочь врачу не пропустить патологии, вовремя заметить отрицательную или положительную динамику, чтобы назначить максимально эффективное лечение. Работа над новым сервисом начинается с научных разработок. Компания консультируется с экспертами научно-исследовательских институтов Москвы и Санкт-Петербурга. Разметку каждого исследования для обучения сервисов осуществляют минимум три эксперта с опытом работы не менее 10 лет в стационаре и поликлинике — это позволяет исключить ошибку в определении патологий», — рассказал генеральный директор ООО «КэременторЭйАй» Илья Плиско. Облегчить и ускорить процесс диагностики

На помощь московским врачам в 2020 году пришел также COVID-Multivox — сервис компании ООО «Гаммамед-Софт». Он также анализирует поражение легких при COVID-19 по КТ-снимкам.

COVID-Multivox определяет долю здоровой легочной ткани и оценивает не просто общий объем пораженной ткани, а выделяет несколько градаций степени поражения, такие как матовое стекло, плотное матовое стекло, фиброзная ткань. Динамика их изменения позволяет судить о состоянии пациента и эффективности лечения даже при неизменном общем объеме поражения легких.

Программу разрабатывали весной 2020 года вместе с врачами городской клинической больницы № 52, а также специалистами Научно-исследовательского института ядерной физики имени Д.В. Скобельцына Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова в сжатые сроки. Врачи ГКБ № 52 ставили задачи по разработке, проверяли и согласовывали их выполнение в перерывах между работой в красной зоне — фактически вместо отдыха.

Первоначальная версия сервиса позволяла врачу самостоятельно определять пороги сегментации участков поражений легких. Полностью автоматический алгоритм был разработан к 18 апреля, когда была сформирована база КТ-исследований. Итоговая версия сервиса качественно и дифференцированно определяет объемы пораженной ткани легких и строит диаграммы, позволяющие врачам следить за изменениями на протяжении всего курса лечения больных и корректировать терапию.

Сервис помогает получить ответы на важнейшие вопросы: сколько осталось здоровой ткани легких, какова доля патологических участков различной степени поражения, как изменились в динамике объемы здоровых и поврежденных участков, переводить ли пациента в отделение реанимации, подключать ли к аппарату искусственной вентиляции легких, какова эффективность текущей схемы лечения.

«Искусственный интеллект — это помощник»: информационные технологии на службе у врачей © mos.ru

Программа измеряет абсолютный (в кубических сантиметрах) и относительный (в процентном соотношении ко всему объему легких) объемы нормальных и пораженных тканей легких и автоматически обрабатывает эти данные. На основе этих значений и оценивается тяжесть состояния пациента.

Сервис формирует заключение о степени поражения легких по классификации КТ-0 — КТ-4. В отчете также есть описание количественных значений и краткое объяснение результатов исследования. Программа сохраняет эти данные для каждого последующего анализа томографии конкретного пациента.

В апреле — мае сервис тестировали в Медицинском научно-образовательном центре МГУ имени М.В. Ломоносова, затем использовали в НИИ скорой помощи имени Н.В. Склифосовского. В июне COVID-Multivox подключили к московскому эксперименту. За это время сервис обработал порядка 120 тысяч исследований. В ближайшее время планируется его внедрение в телемедицинскую систему дистанционных консультаций федерального и регионального уровней.

«По нормативам, действовавшим в 2020 году, с момента отправки исследования на обработку до возвращения обработанного исследования врачу должно пройти не более 10 минут. COVID-Multivox выполняет эту процедуру для 80 процентов исследований за 5-6,5 минуты. Конечно, наш сервис только помощник врача — компетентный, объективный, надежный. Он значительно облегчает и ускоряет процесс диагностики, позволяя провести шесть исследований в час вместо двух, но, разумеется, не снимает с врача ответственности за принятие окончательного решения. Участие в эксперименте помогло совершенствованию сервиса, дало возможность работать с большим архивом КТ-данных ЕРИС ЕМИАС, а также получить ощутимую финансовую поддержку Правительства Москвы за успешную обработку предоставленных изображений», — отметил научный руководитель разработки ООО «Гаммамед-Софт» Андрей Гаврилов.

Сократить нагрузку врачей

Московский эксперимент по внедрению искусственного интеллекта в систему здравоохранения открыт для предложений из других регионов. С лета 2020 года в проекте участвует сервис AIRadiology первого в России Института искусственного интеллекта, который открыт в университете «Иннополис» Республики Татарстан.

AIRadiology анализирует медицинские рентгеновские изображения органов грудной клетки и помогает определить различные патологии легких.

«Искусственный интеллект — это помощник»: информационные технологии на службе у врачей © mos.ru

Сервис получает рентгеновское изображение в прямой проекции, на выходе отдает врачу два файла. Первый — протокол исследования Structure Report, в котором указана вероятность наличия патологии у пациента. Второй — исходное рентгеновское изображение с наложенной тепловой картой, которая отражает области локализации патологии. Процесс обработки данных сервисом занимает около 30 секунд. При этом сервис умеет игнорировать многие физические препятствия, из-за которых изображение может быть нечетким. Команда института активно работает над повышением точности алгоритма.

«Ежегодно в России проводится около 80 миллионов рентгенологических исследований органов грудной полости, в день это около 220 тысяч снимков. Использование искусственного интеллекта для автоматического анализа медицинских изображений значительно сокращает нагрузку врачей-клиницистов. Сервисы компьютерного зрения повышают эффективность диагностики неотложных исследований, в том числе в случаях, когда у врача-рентгенолога нет возможности провести моментальный анализ», — рассказал директор Института искусственного интеллекта университета «Иннополис» Рамиль Кулеев.

В рамках эксперимента доступ к сервису получили несколько десятков московских медицинских организаций.

«Информационная система здравоохранения Москвы — одна из лучших в Европе. Это без преувеличения идеальный регион для тестирования цифровых медицинских платформ, после которого возможно распространять опыт на всю страну», — добавил Рамиль Кулеев.

«Искусственный интеллект — это помощник»: информационные технологии на службе у врачей © mos.ru

Оценить техническую зрелость и состоятельность продукта

ИТ-компании, которые занимаются разработкой подобных сервисов, могут принять участие в московском эксперименте по внедрению в систему городского здравоохранения технологий компьютерного зрения. Заявки принимают на сайте Центра диагностики и телемедицины, там же определено, какие документы нужно приложить и каким функциональным и техническим требованиям должен соответствовать заявляемый сервис.

Если заявляемый сервис удовлетворяет всем требованиям, проходит функциональное и калибровочное тестирование (тестирование на точность), разработчик получает грант Правительства Москвы за каждое проанализированное в соответствии с требованиями эксперимента исследование.

«Площадка московского эксперимента позволяет оценить техническую зрелость и состоятельность продукта, а также самое главное — его функциональность и нужность. Центр диагностики и телемедицины проводил экспертизу наших сервисов, там же мы и узнали об эксперименте и решили в нем участвовать. Этот опыт подтвердил, что искусственный интеллект, разработанный нами, эффективен и соответствует всем требованиям. Это стало катализатором для реализации новых планов», — отметила Инна Мороз, директор по развитию компании «КэременторЭйАй».

После подачи заявки необходимо выполнить типовую интеграцию сервиса с ЕРИС, после чего пройти необходимые тестирования. Затем сервис переводится в промышленный контур и становится доступен врачам медицинских организаций в соответствии с разработанной для этого сервиса схемой маршрутизации.

«Доступ, который Правительство Москвы предоставило разработчикам, — это социально важный ход, который помогает улучшать качество предоставления медицинских услуг населению и развивать отрасль решений на основе искусственного интеллекта. Хотелось бы отметить большую работу по созданию регламентов и методик внедрения технологий ИИ в медицину, которую провел Центр диагностики и телемедицины и информационно-аналитический центр в сфере здравоохранения Москвы. Каждая компания — разработчик сервисов получила возможность проверить свои решения на хорошо выстроенной ИТ-инфраструктуре. Думаю, опыт Москвы по внедрению ИИ-технологий в отрасль здравоохранения может и должен быть использован в регионах России», — уверен директор Института искусственного интеллекта университета «Иннополис» Рамиль Кулеев.

Кстати, а вы знали, что на «Сделано у нас» статьи публикуют посетители, такие же как и вы? И никакой премодерации, согласований и разрешений! Любой может добавить новость. А лучшие попадут в телеграмм @sdelanounas_ru. Подробнее о том как работает наш сайт здесь👈