Восстание машин: когда компьютеры заменят врачей-рентгенологов?

Три ведущих эксперта-рентгенолога мирового уровня рассуждают о перспективах внедрения автоматизированных процессов в медицинскую практику.

Доктор Бредли Эриксон (Клиника Майо, Рочестер, Миннесота, США): УВЕРЕН, ЧТО МАШИНЫ ОДНАЖДЫ ЗАМЕНЯТ РЕНТГЕНОЛОГОВ

• В течение трех лет или даже раньше с помощью искусственного интеллекта мы сможем создавать автоматизированные отчеты для маммографических и флюорографических снимков. Список исследований, описываемых компьютером, будет расти в течение ближайших 10 лет и включит КТ головы, грудной клетки, брюшной полости, малого таза; МРТ колена, плечевого сустава; УЗИ печени, щитовидной железы, сонных артерий. В течение 15-20 лет искусственный интеллект научится создавать отчеты для большинства видов медицинских исследований.  
• Компьютеры смогут с высокой степенью точности анализировать как скрининговые, так и обычные исследования, а также будут создавать предварительные заключения для наиболее распространенных диагностических процедур. При этом структура отчетов будет очень четкой, что облегчит врачам последующую проверку данных и уменьшит риск упустить какие-то важные сведения.
• Крайне важно, что искусственный интеллект сможет замечать то, чего не видит глаз человека. Так, мы сможем обрабатывать и анализировать количественные результаты томографии (цифровые значения многочисленных параметров снимков), которые пока мало используются врачами. Это будет способствовать улучшению качества лечения пациентов.
• Внедрение информационных технологий в медицине упростит доступ к данным о пациенте и высвободит для рентгенолога больше времени, чтобы подумать о клиническом случае или более качественно провести инвазивную процедуру.
• Тем, кто беспокоится о будущем профессии радиолога, стоит вспомнить пример с бухгалтерами: в 1978 году изобретение бухгалтерской программы VisiCalc (прообраза Microsoft Excel) также воспринималось сообществом как «смерть профессии», однако ничего подобного не произошло. То же самое и в медицине – компьютер возьмет на себя черновую работу, позволив врачу сосредоточиться на анализе изображений.
• Инвестиции в подобные проекты будут достаточно высоки, поскольку они потенциально окупятся в дальнейшем за счет сокращения затрат на работу врачей.
• Количество изменений, которые произойдут в радиологии в течение ближайших 20 лет, сложно вообразить. Мы должны быть готовы к ним и осторожны в оценках будущего нашей профессии.

В настоящий момент Министерство здравоохранения США уже одобрила как минимум одно приложение, Arterys Cardio DL, использующее глубинное обучение в радиологии (функцию искусственного интеллекта, позволяющую компьютеру давать ответы на абстрактные вопросы, основываясь на анализе большого количества информации). Эта программа позволяет оценивать функции желудочков сердца на основании МРТ-снимков автоматически, без участия врача.

Доктор Элиот Сигел (Школа медицины Университет Мериленда, США): НАСТРОЕН СКЕПТИЧЕСКИ

• Вне зависимости от того, говорим ли мы о помощи рентгенологу или же о перспективах полной замены живого эксперта искусственным интеллектом, перед нами открываются удивительные возможности машинного обучения в рентгенологии, которое однажды произведет революцию во врачебной практике и навсегда изменит наше представление о работе врача.
• Компьютеры будут в состоянии надежно определять нормальные результаты скринингов и других исследований, а также автоматически создавать качественные предварительные отчеты. Ключевое слово здесь – предварительные: даже если машина будет способна делать выводы, последнее слово все равно останется за человеком. Подобно тому, как телескоп является рабочим инструментом астронома, но не заменяет его, искусственный интеллект станет рабочим инструментом радиолога.
• Одна из основных проблем испытания новых программ анализа снимков искусственным интеллектом – накопление достаточной базы данных снимков для их обучения. Для этого потребуются миллионы готовых изображений для каждого из более чем 20 000 заболеваний. Как еще обучить систему распознавать патологию среди нормы?..

Масштабное «Национальное исследование легких», проведенное в США в 2002-2004 году, было направлено на выявление разницы в диагностических качествах рентгенографии и низкодозовой компьютерной томографии в скрининге рака легких. В нем приняли участие 53 454 пациентов. Стоимость проекта составила $ 300 млн. На сегодняшний день это – крупнейшее (и единственное в своем роде) исследование, благодаря которому была создана обширная база данных. В настоящее время на ее основе создаются десятки программ, способных по принципу подобия распознавать болезни легких и грудной клетки на новых снимках без участия врача.

• Пока сложно представить, каковы шансы на создание искусственного интеллекта, равного даже среднему интеллекту 20-летнего человека. Для того, чтобы заменить квалифицированного врача-рентенолога, нам понадобятся тысячи «узких» алгоритмов, каждый из которых должен опираться на качественную, постоянно обновляемую и поддерживаемую базу данных. Есть ли шанс, что это произойдет в течение ближайших 100 лет? Вероятно, да. А в течение 20 лет? Наверняка нет!
• Остается открытым и вопрос юридической ответственности за диагноз, выставленный компьютером. Кто будет наказан в случае ошибки? Создатели программы, врач, больница, чиновники системы здравоохранения или все вместе?
• Потребовалось много лет и усиленное лоббирование для создания и лицензирования программы автоматического анализа маммограмм (mammography computer-aided-detection). Этот софт не способен принимать самостоятельные решения, а случаи, когда диагноз меняется в соответствии с «мнением» компьютера, – редки. Других примеров подобных приложений, формирующих второе мнение, - почти нет, тогда как самостоятельно анализирующих снимки приложений – пока и вовсе не существует.
• Тот факт, что описать принцип работы искусственного интеллекта очень сложно, снижает шансы на то, что подобные программы будут успешно проходить лицензирование FDA и другими контролирующими организациями.  
• Вряд ли радиологи будут в списке первых профессионалов, труд которых будет заменен компьютером. Как минимум, врачи этой специальности будут задействованы в анализе графических данных и обучать программы анализу снимков.

Профессор Сергей Морозов (директор ГБУЗ «Научно-практического центра медицинской радиологии ДЗМ», главный специалист по лучевой диагностике города Москвы, президент EuSoMll и Московского отделения POPP, д.м.н.): ВЕРИТ В НЕЗАМЕНИМОСТЬ ЧЕЛОВЕКА

• Существует огромное количество разработок, прежде всего технических, направленных на то, чтобы научить компьютер анализировать какие-либо 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. Это, конечно, не искусственный интеллект, но пример того, как компьютер помогает рентгенологу.
• 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 могут быть патологические изменения. 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. 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.
• 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, 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 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.
• Считается, что в лучевой диагностике примерно в 30% функций врача может быть автоматизировано. Процент автоматизации функций рентгенолаборатнта может достигать 60%, там выше потенциал по части стандартизации характера исследования.
• 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. А экспертные функции помогут врачу сохранять свою значимость на рынке труда.
• Есть отдельные компании в мире, работающие в партнерстве с крупными мировыми клиниками над созданием алгоритмов с точностью диагностики в 92%. Это очень высокие значения – точность решения рентгенолога составляет 50-70% при проведении массовых исследований. Она далека от 100%. Но точность работы компьютера пока трудно подтвердить, в любом случае ответственность – на враче.