Радиология является, пожалуй, наиболее информатизированной из всех медицинских отраслей, поэтому когда речь идет о внедрении технологии искусственного интеллекта в практическое здравоохранение, многие эксперты предрекают скорую «смерть» профессии рентгенолога. Ведь подобно тому, как поисковые системы уже несколько лет как научились распознавать содержание загруженного в сеть изображения, специальные медицинские программы с каждым годом все точнее в своих заключениях о тех или иных патологических изменениях на томограммах и рентгеновских снимках реальных пациентов. Правда, пока врачи не доверяют компьютеру постановку диагноза. Наступит ли этот момент в будущем? На этот вопрос отвечает директор ГБУЗ «Научно-практического центра медицинской радиологии ДЗМ», главный специалист по лучевой диагностике города Москвы, президент EuSoMll и Московского отделения POPP, д.м.н., профессор Сергей Морозов.
«На сегодняшний день существует большое количество разработок, прежде всего технических, направленных на то, чтобы научить компьютер анализировать различные виды диагностических исследований, и есть несколько моделей их применения. Первая модель, которая используется уже 10 лет – помощь рентгенологу в рабочем процессе по поиску каких-либо патологических изображений на снимках. К примеру, врач описывает исследование кишечника или легких, а на экране компьютера появляются подсказки, призывающие обратить внимание на тот или иной участок снимка, где предположительно находится патология. Это, конечно, не искусственный интеллект, но уже – «вспомогательный» интеллект.
Вторая модель – когда независимо от рентгенолога работает компьютерная программа, которая, опираясь на большой объем уже проведенных исследований, находит изменения и формирует общий перечень пациентов, у которых может быть соответствующее заболевание. То есть, это уже работа на популяционном уровне. В таком случае компьютер выступает экспертом первого уровня, делает первичный анализ исследований. И врач работает либо параллельно с компьютером, либо выносит заключение после машины.
Перспективны обе модели. В первом случае, компьютер будет еще точнее подсказывать и прогнозировать. Он будет не только указывать на область возможной патологии на снимке, но и выносить суждение о том, какого рода эта патология: например, классифицировать ее как опухоль легкого, которую он опознал благодаря сравнению с огромной базой других, уже подтвержденных случаев. Это важно, потому что, когда врач просматривает исследование – перед ним много задач, он делает много находок (любое КТ-исследование – это от 400 до 2000 изображений), и многое действительно можно упустить. Возможность получить подсказку от компьютера – очень полезна, и чтобы такая система заработала, нужно «показать» компьютеру множество кейсов с верифицированными патологическими очагами разного характера. Речь может идти об опухолях легкого, предстательной железы, увеличенных лимфоузлах в брюшной полости и так далее.
Популяционные решения нужны в программе скрининга, когда мы должны обследовать большое количество пациентов и выявить тех, у кого есть болезнь на ранних стадиях. Ведь врач должен просмотреть сотни исследований в течение дня и вычислить только тех, у кого есть патология. А если компьютер заранее проанализировал их и сказал, где скорее всего норма, а где патология, врачу будет легче сориентироваться и избежать ошибки. Так или иначе, целью внедрения искусственного интеллекта в медицину является снижение трудозатрат врача и повышение эффективности его работы.
Решения такого плана разрабатываются множеством компаний, в том числе и в России. Они различаются по клиническому применению – есть программы для компьютерной диагностики опухолей мозга, очагов в легких, в молочных железах. Специалисты ищут бизнес-модели для использования этих решений. Но пока они не стандартизированы и в большей степени существуют в виде программ, не интегрированных в клинический процесс. И находить для них применение, подтверждать их эффективность, проводить их клинические испытания – наша большая задача.
Бояться, что компьютеры заменят врача, не нужно, поскольку речь идет о базовых функциях, повышающих качество диагностики и позволяющих врачу просмотреть большее количество исследований без ущерба для качества работы.
Считается, что в лучевой диагностике примерно в 30% функций врача может быть автоматизировано. Процесс автоматизации функций рентгенолаборанта может достигать 50-60%, там выше потенциал по части стандартизации характера исследования. Ведь сейчас у лаборанта много функций, а в случае компьютерного подбора алгоритмов он сможет заниматься только размещением пациента в томографе и нажатиями на нужные кнопки.
В случае с рентгенологом компьютер всегда будет играть роль «второй скрипки». А экспертные функции помогут врачу сохранять свою значимость на рынке труда. И повода для беспокойства со стороны специалистов по лучевой диагностике я не вижу.»