Искусственный интеллект в здравоохранении

В рамках инициативы «Последний экзамен человечества» эксперты предложили нескольким языковым моделям решить несколько задач. Наилучший результат показала OpenAI Deep Research — 26% ее ответов были правильными, начал свое выступление Евгений Коган, председатель рабочей группы FHIR HL7 Россия. Он отметил, что в 2023 г. врачи только экспериментировали с ИИ, а в 2024 г. уже использовали его в качестве помощника при подготовке медицинских документов, суммировании информации в медицинской карте, для подсказок по ходу приема, контроля качества документации, подготовки проекта ответа на письмо пациента, индикации риска, формирования предложений о диагнозе и терапии. «В конечном итоге ИИ полностью заменит врача», — уверен Евгений Коган. Однако остается вопрос — кто будет нести ответственность за допущенные ошибки?

Чтобы минимизировать их количество, модели должны обучаться на качественных данных. А для этого они должны быть интероперабельными. На настоящий момент в мире разработан стандарт HL7 FHIR. В России существует рабочая группа HL7 FHIR Россия. Уже опубликован FHIR Ru Core – реализация FHIR для особенностей здравоохранения РФ. Сделан маппинг СЭМД «Протокол лабораторного исследования» на FHIR, разработан ГОСТ «Персональные медицинские помощники» на основе FHIR, описаны сценарии Point of Care Testing для разработки ГОСТ. Евгений Коган пригласил всех желающих присоединиться к рабочей группе.

Олег Зиновкин, руководитель отдела сопровождения проектов исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта в здравоохранении НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина, рассказал, как ИИ используется в лечении онкологических больных. Такие системы уже анализируют изображения почек и яичников, оценивают риск прогрессирования онкологического заболевания, участвуют в маммографическом скрининге и пострегистрационном мониторинге зарегистрированных на рынке медицинских изделий, решают задачу оконтуривания при лучевой терапии и подсчета объема поражения при ПЭТ/КТ.

На стадии разработки проекты диагностики опухолей печени, поиска туморотропных фармакологических транспортных платформ, получения последовательностей иммуногенных неоантигенных пептидов при помощи ИИ.

«Сейчас есть все условия для того, чтобы развивать использование ИИ в здравоохранении», — говорит Тимофей Русских, ИТ директор «Моситалмед». Так, в сети клиник «Моситалмед» искусственный интеллект применяется для транскрибации телефонного обращения пользователя в службу технической поддержки и регистрации заявки в ITSM системе, в качестве ассистента врача по заполнению ЭМК, для определения вероятности возврата пациентов. В сети клиник создана собственная база знаний, на основании которой ИИ формирует подсказки для врача.

«ИИ – это не магическая кнопка, которая решит все проблемы, а мощный инструмент, требующий осознанного подхода. Эффективность зависит от того, как мы его используем», — напомнил Сергей Шубников, директор по ИТ «ЭГИС-РУС». При работе с нейросетями важно учитывать их границы и риски. В целом, ИИ можно поручить решение рутинных задач, но принимать решения должен человек, уверен Сергей Шубников.

В «ЭГИС-РУС» комбинируют использование внутренних корпоративных решений и общедоступных ИИ-сервисов. Например, для анализа работы с чувствительной информацией используется закрытый контур Azure AI Studio, который позволяет анализировать большие данные и изображения, а также интегрироваться с корпоративными приложениями. Microsoft Power Platform совместно с AI Builder применяется для создания готовых внутренних приложений. Co-Pilot используется как сквозной сервис, интегрированный во многие приложения Microsoft. Также активно используется Visual Creator. Он позволяет создавать уникальные изображения для презентаций, обучающих материалов, и является хорошей базой для написания технического задания для креативных агентств. Публичные платформы вроде Midjourney и Gamma помогают создавать яркие основы визуализации и презентаций. Сергей Шубников поделился кейсами использования ИИ в компании.

«Используя потенциал ИИ, можно существенно преобразовать процесс оказания медицинской помощи, улучшить процесс принятия клинических решений и выбора терапевтических стратегий», — уверен Михаил Чащин, руководитель лаборатории цифровой медицины и искусственного интеллекта Национального медицинского исследовательского центра терапии и профилактической медицины. Главные вызовы на этом пути — фрагментация данных, необходимость быстро принимать решения, особенно когда нужна экстренная медпомощь, и вырабатывать индивидуальный подход к пациентам с учетом генетических факторов, условий их проживания и т.д.

Михаил Чащин рассказал о 5П-концепции современной медицины. Предиктивная – основана на оценке индивидуального риска развития заболевания с учетом факторов внутренней и окружающей среды. Превентивная – направлена на предотвращение болезней и их осложнений. Партисипативная – предполагает вовлеченность пациента в процессы обследования и лечения путем его информирования и обучения. Персонализированная – принимает во внимание индивидуальные особенности пациента для профилактики, диагностики и лечения его заболеваний. Прецизионная – учитывает индивидуальную изменчивость генов, окружающей среды и образа жизни человека при разработке целенаправленных профилактических и лечебных мероприятий восстановлению. И реализовать 5П концепцию можно только при помощи ИИ.

«Если все, о чем здесь говорили, сбудется, то ИИ будет не просто ставить диагноз, но и лечить, а врачи станут не нужны», — говорит Павел Асташев, заместитель директора НМХЦ им. Н. И. Пирогова. Однако пока дефицит врачебных кадров оценивается в 29 тыс. человек. И эти люди должны быть хорошо образованы хотя бы для того, чтобы иметь возможность обучить нейросеть. Павел Асташев предложил поговорить о том, как развивать у молодых специалистов клиническое мышление в условиях, когда они должны работать по клиническим рекомендациям и в процессе обучения почти не видят реальных пациентов.

Один из способов — использовать LLM с внесенной базой реальных клинических случаев, и NLP для постоянного пополнения этой базы. Они смогут предлагать разные клинические модели и методы работы с ними.

Аутсорсинг для медучреждений

Александр Ряузов, директор департамента базовых сервисов и инфраструктуры «Медскан», уверен, что медицинским организациям гораздо выгоднее передавать ИТ-задачи на аутсорсинг. Это позволит обеспечить масштабируемость и гибкость ИТ-ресурсов, повысит качество оказываемых услуг, поможет снизить стоимость протекания процессов и поддерживать технологический рост. Кроме того, доступ к более широкому кругу компетенций отрывает новые возможности для организации. А у медорганизации благодаря аутсорсингу появляется возможность сконцентрироваться на решении основных задач.

Однако есть и сложности. Главная из них — регуляторная, в том числе уголовная ответственность за утечку данных. Также использование аутсорсинга может привести к отсутствию задокументированных процессов и отсутствию ответственных специалистов со знаниями этих процессов, необходимости приема работ, возникновению зависимости от подрядчика. И, конечно, качественные услуги стоят недешево. Александр Ряузов рассказал, как преодолеть эти сложности. В декабре 2024 г. ГК «Медскан» инициировала выделение ИТ-функции в отдельное юр.лицо. Новый центр компетенций получил название «Медскан Цифра» и уже в январе 2025 г. взял на себя функцию обеспечения бесперебойной работы ИТ в 5 организациях группы компаний. К концу 2025 г. согласно дорожной карте проекта будет переведена вся группа компаний на поддержку по модели ОЦО.

По мере оснащения медицинских учреждений современным оборудованием становится актуальной задача его технического обслуживания и ремонта. Кроме того, надо мониторить эффективность его использования — например, один день простоя аппарата МРТ приводит к потере 100 тыс. руб. дохода в день, говорит Сергей Кузьменчук, генеральный директор «Фортис Технологии». «Сейчас учет медицинской техники возложен на бухгалтерию, но эту задачу должна решать инженерная служба», — уверен он.

Цифровое решение по управлению парком медицинского оборудования

Компания «Фортис Технологии» предлагает системы управления парком медицинского оборудования. С ее помощью можно вести реестр медицинского оборудования, включая интеграцию с типовыми бухгалтерскими системами, регистрировать и контролировать ведение инцидентов, планировать и учитывать проведение технического обслуживания и ремонтов. В состав системы входит мобильный АРМ для сотрудников и инженеров и модуль планирования закупок медицинской техники. Также в рамках конкретного проекта подключаются модули интеграции с системами МИС, PACs, ЛИС, с системами складского учета и закупок, с внутренней системой управления пользователями. Доступна аналитика по состоянию и использованию парка оборудования, система электронного документооборота с обслуживающими компаниями.

Цифровизация на практике

Денис Богомолов, вице-президент по финансам, ИТ и развитию бизнеса «Нижфарм», рассказал, что за последние годы в его компании реализовано несколько десятков ИТ-проектов, которые позволяют экономить 8-10% рабочего времени сотрудников. Например, автоматизация подготовки авансовых отчетов. Еще один проект — автоматизация обучающих мероприятий для провизоров и врачей. Раньше на оформление всех необходимых документов уходило 6 часов, теперь — 30 мин.

Более подробно Денис Богомолов рассказал об автоматизации процесса закупок. Еще недавно сотрудники работали в 6 различных системах, теперь для них создано единое окно. ЭДО и автоматическое формирование проводок с помощью роботов привели к сокращению временных затрат на эту процедуру с 3 часов до 20 мин. Благодаря этому цифры закрытия и аналитика становятся доступны уже на 2 рабочий день. В настоящее время «Нижфарм» внедряет систему оптимизации процесса «Прогнозирования продаж» Felicita. В компании также пилотируются проекты на базе ИИ — маршрутизатор визиров, тренинг-бот, система мониторинга выкладки и пр.

Медицинским учреждениям необходима система видеоконференцсвязи. Корпоративный мессенджер с интегрированной ВКС можно использовать для регулярных коммуникаций внутри организации. К встречам можно подключать внутренних и внешних участников: сотрудников, пациентов, коллег из других учреждений и т. д. Также медучреждениям необходимо оборудование и ПО для переговорных комнат и операционных, говорит Алексей Нечипорук, директор по индустрии здравоохранения «МТС Линк».

Сервисы «МТС Линк»

Очень важно, что все решения «МТС Линк» можно развернуть на собственных серверах учреждения: «Встречи», «Вебинары», «Доски», платформу для организации обучения «Курсы» и корпоративный мессенджер «Чаты».

Еще одно необходимое современной медицинской организации решение — это современный контакт-центр. По мнению Владислава Вирясова, директора по развитию «Авантелеком», технологический минимум — это омниканальная платформа, аккумулирующая все каналы коммуникаций в формате «одного окна», управление чат-ботами и интеграция базы знаний. Также необходимо наличие кастомизированной интеграции с CRM или МИС, учитывающей специфику и бизнес-процессы организации. Основные блоки задач должны быть автоматизированы. И, конечно, контакт-центр невозможно представить без речевой аналитики. Оптимальный уровень подразумевает автоматизированный анализ 100% диалогов с учетом контекста разговора и автоматическое резюме по каждому разговору.

Колл-центр — нервная система бизнеса

Все эти есть на платформе «Авантелеком». Кроме того, компания может предложить ИИ-суфлера оператора, интегрированного с системой речевой аналитики, Gen AI для моделирования скриптов операторов и диалогов голосовых ассистентов, систему анализа поведения пациентов, их предпочтений и истории взаимодействия с клиникой.

Андрей Тяжельников, главный врач ГП № 220 ДЗМ, рассказал, каких результатов в сфере цифровизации здравоохранения Москвы удалось добиться за 10 лет. В столице реализована единая цифровая платформа, объединяющая систему ЕМИАС, реестры, модули управления и статистики, ЭМК, лабораторную систему, единую радиологическую информационную систему, телемедицинские сервисы. Создан цифровой паспорт поликлиники, цифровые сервисы диспансерного наблюдения и профосмотров.

Цифровизация дала возможность накапливать и анализировать большие данные, создавая на их основе рекомендательные сервисы и сервисы с использованием ИИ. В ближайшее время ИИ начнет анализировать ЭМК пациента и предупреждать врача о возможном наличии у него недиагностированного заболевания.

Иван Скуридин, заведующий лаборатории телемедицины кафедры медицинской информатики и телемедицины Медицинского института РУДН, затронул немного отошедшую в последнее время на второй плану тему телемедицины. «В России существует три легальные сети телемедицины. Одновременно развивается и серая зона — удаленные консультации по телефону за небольшие деньги», — говорит он. Традиционно считалось, что главные задачи телемедицины — повышение качества и доступности медицинской помощи, а также снижение расходов. Однако сейчас к ним добавилась еще одна супер-цель — улучшение клинических результатов.

Главный барьер на пути развития телемедицины — ее зарегулированность. Фактически, телемедицина должна развиваться в сторону постоянного взаимодействия с пациентом. А значит, необходимы аналитические системы, которые будут контролировать пациента и сигнализировать о возникающих проблемах.

Николай Анкудинов, руководитель акушерского дистанционного консультативного центра Екатеринбургского клинического перинатального центра, рассказал, что его организация собственными силами разработала ЭМК для беременных. Все медицинские документы кодируются с помощью QR-кода, матери и ребенку надеваются браслеты с QR-кодами. Ведение беременности основано на оценке рисков, что позволяет правильно выстроить стратегию. При этом врач использует подсказки ИИ.

Кроме того, система дает возможность вести онлайн-мониторинг отклонений в ходе беременности и родов. В ней есть и неонатальный модуль, где фиксируются все данные о новорожденном.