«Третье мнение». AI в медицине

Елена Женина:

Добрый вечер, в эфире программа «История успеха», с Вами я, Елена Женина, а гостья моей сегодняшней программы Мещерякова Анна. Добрый вечер, Анечка. 

Анна Мещерякова:

Добрый вечер! 

Елена Женина:

Анна - руководитель проекта «Третье мнение». Собственно, это то, о чем мы сегодня будем говорить. Вся программа будет посвящена, на мой взгляд, успеху этого проекта и, наверное, его развитию. Хочется обсудить, что это такое, почему это привлекает такой интерес к себе именно сегодня, как это будет развиваться и какие перспективы у этого проекта. У нас сейчас в нашу жизнь очень плотно входит искусственный интеллект. Это роботы помощники по дому, это какие-то умные дома, система умных домов, это сигнализации, которые разговаривают, отслеживают всё, что с тобой происходит. Собственно говоря, даже те же телефоны, с которыми мы общаемся, даём им какое-то задание, даже простецкое, и они его выполняют. Это всё то, что построено на искусственном интеллекте, и постепенно, постепенно внедряется в нашу жизнь. Что же такое «Третье мнение», Аня, расскажи, пожалуйста. 

Анна Мещерякова:

«Третье мнение», я чуть-чуть начну издалека отвечать на вопрос про искусственный интеллект, чуть-чуть начну такую маленькую историческую справку. Вообще, медицина становится все более и более технологичной. Это происходит такой прогресс последние 10-15 лет, и он всё больше и больше набирает обороты, скорость и становится все более заметным. Сейчас уже мы всё больше говорим о цифровой медицине. Нас окружает все больше каких-то медицинских гаджетов, околомедицинских гаджетов, профессиональная медицинская техника становится, действительно, всё более, она и так профессиональная, но она становится, она постоянно совершенствуется. 

Елена Женина:

Более чувствительная, я бы сказала. 

Анна Мещерякова:

Более чувствительной, технологичной, точной. То программное обеспечение, которое там установлено, собственное программное обеспечение также постоянно совершенствуется. Одним словом, объём, разнообразие данных, с которыми приходится работать современным врачам, растёт. Растёт и та скорость, с которой врачи получают эти данные в работу, она меняется. То есть если сравнить ретроспективно с тем, что было доступно врачу для анализа и последующей диагностики 5-10 лет назад и то, что доступно сегодня, действительно, сегодня возможностей гораздо больше у врача, даже без таких помощников, которым является «Третье мнение». Но насколько врачи к этому готовы. Насколько врачи готовы с такой скоростью самостоятельно обрабатывать эти потоки данных в цифровом и не в цифровом виде. Сейчас всё больше уже в цифровом виде. Медицина, результат, который даёт нам врач и медицина в целом, состоит из таких двух слагаемых: медицинские знания и медицинский опыт. Всё то, что происходило до эпохи искусственного интеллекта в медицине, нейронных сетей, это, скорее, такая оцифровка медицинских знаний. Это создание больших баз данных, это бесконечное их совершенствование. 

Елена Женина:

Накопления опыта, опять же. 

Анна Мещерякова:

Накопление, оцифровка этих знаний. Это бесконечные научные статьи, книги, научные публикации. Это, действительно, огромный труд, который лёг, в том числе, в основу того, что происходит сейчас. Но то, что сейчас происходит в «Третьем мнении», в частности, и вообще, в искусственном интеллекте, в медицине, это не оцифровка знаний, это уже оцифровка опыта. Вот скажем, это тот прорыв, это то новое, что как раз даёт подобная система. Система является таким помощником, инструментом дополнительным для врача. И мы всегда говорим о том, что она врача ни в коем случае не заменяет. Она даёт ему дополнительные возможности и время для того, чтобы сосредоточиться на действительно сложных случаях. 

Елена Женина:

Ну, и, наверное, ускоряет поиск каких-то сложных случаев или похожих случаев с помощью того самого искусственного интеллекта и тех накопленных баз данных, которые существуют. 

Анна Мещерякова:

Безусловно, да, то есть если говорить о том, как работает классическая база данных, она всё-таки работает методом перебора, длительного перебора по каким-то определённым признакам, критериям. И сам по себе процесс длительный, трудоёмкий, требует большой вычислительной мощности. То, что сегодня возможно благодаря нейронным сетям, совершенно новый такой виток технологический. Нейронная сеть работает иначе, это не перебор какой-то длиной цепочки данных. Поэтому это гораздо более лёгкий с технологической точки зрения уже продукт и инструмент. Вообще, обучение нейронной сети во многом похоже на обучение молодого врача врачом более опытным. Поэтому этот процесс, он очень естественен, его, на самом деле, легко описать любому человеку, который даже не профессиональный программист или профессиональный врач. То есть, действительно, более опытный специалист в той или иной области показывает в процессе обучения менее опытному или студенту, если мы говорим об образовательном процессе, как устроен тот или иной процесс диагностический, на что обратить внимание, какие существуют патологии и так далее. Точно таким же образом обучается нейронная сеть. Сначала создаётся некий список патологий, признаки. 

Елена Женина:

Этих патологий. 

Анна Мещерякова:

Да, и, соответственно, таким же образом, как студента, врачи обучают с помощью разметки нейронную сеть. 

Елена Женина:

То есть, фактически, нейронную сеть натаскивают на определённые патологии, она должна их понять, опознать, запомнить и мгновенно выявлять при запросе. 

Анна Мещерякова:

Да, совершенно верно. Это в некотором смысле похоже на любое другое распознавание образов. И отличается только тем, что, если при распознавании лиц или при распознавании номерных знаков программистам не требуется дополнительной экспертизы, они могут самостоятельно научить систему распознавать номерные знаки, там всего девяти цифр. 

Елена Женина:

Но распознавать лица, это же сложнее, там уже не девять цифр, наверное. Потому что на сегодняшний день система искусственного интеллекта может распознать человека в толпе, и даже не тогда, когда он смотрит в камеру, в фас, он может идти просто мимо, находиться в профиль, и всё равно по каким-то косвенным признакам она выцепляет именно этого человека и даёт его портрет. Безусловно, есть ошибки, есть погрешности, но, тем не менее, по-моему, вероятность того, что это правда, около 80 %. 

Анна Мещерякова:

Даже сейчас выше. Есть продукты, и приятно то, что это создано нашими российскими командами, здесь принципиальный момент существует. Опять же, накопленные базы данных, которые описывают, каким образом можно описать маску лица. Эти базы данных уже существуют и они, скажем так, уже полноценны. То есть они совершены, к ним можно обращаться для того, чтобы обучить новую технологию, новую систему, в том числе, нейронную сеть распознавать те или иные лица. Делать это быстро, в потоке, одновременно и с минимальными затратами мощности вычислительной. То, что касается распознавания медицинских изображений, то, чем занимается «Третье мнение», здесь программисты самостоятельного работу проделывать не могут, учебников подобного рода. 

Елена Женина:

Не существует. 

Анна Мещерякова:

Не существует, поэтому необходима работа совместно с врачами, и даже их взаимодействие напрямую с программистами затруднено. Поэтому здесь «Третье мнение», это такой гибрид двух сообществ и, кроме того, у нас существуют ещё научные кураторы, это первый, второй и третий медицинский университеты, которые такую общую научную концепцию задают и валидируют те подходы, которые предлагает руководитель каждого из наших направлений. Платформа подразумевает собой анализ любого типа медицинских данных. Это не только медицинские изображения. Платформа, подразумевается, что работает и с цифровыми данными медицинскими, и с данными, которые поступают с исследований электрокардиограммы, и УЗИ исследований, и лабораторных исследований. Эти данные объединяет с теми, которые получаются в результате распознавания медицинских изображений. Врач, получая вот эту картину, может наложить её на ту клиническую картину, которую наблюдает при встрече и работе с пациентом, и принимает уже решение. То есть данные поступают к нему вместе, все виды данных, одновременно, без каких-то задержек, в то время, когда у врача есть на это возможность и время. И, соответственно, по всем блокам, например, которые не являются экспертизой данного конкретного врача. То есть это действительно, такая платформа, которая интегрирует. 

Елена Женина:

Это такой, можно сказать, электронный медицинский кабинет, который собирает данные об одном пациенте в одном месте. 

Анна Мещерякова:

Да, можно так сказать. То есть медицинские изображения, это те приложения, с которых мы, как команда начали работу, и это приложение для этой платформы. Это то, с чего мы начали обучение нейронных сетей и выбрали, в том числе, такой первый продукт, первый объект исследования, это типы клеток крови, и это первый продукт, по которому нас получилось добиться уже результатов заметных, первого успеха. И сейчас этот продукт уже доступен, каждый, в принципе, может попробовать, доступен на нашем портале третьемнение.рф русским шрифтом. Можно посетить портал, загрузить релевантное изображение, предварительно, если нет у Вас этого изображения в наличии, то можно его скачать где-то в Яндексе, в Google и посмотреть, как быстро, на самом деле, система распознаёт типы клеток крови. Это, буквально, доли секунды и показывает те типы клеток, которые находятся в этом изображении. То есть продукт готов и на сегодняшний день уже тестируется в больницах, которые, в том числе, занимаются заболеваниями крови. 

Елена Женина:

Скажи мне, пожалуйста, ты произносишь «мы - команда», «мы сделали», «мы придумали». Что стоит за этими словами? Точнее, кто стоит за этими словами, 

Анна Мещерякова:

У нас есть идеологи, идеологи с научной стороны, у нас есть научный руководитель, профессор, Сергей Александрович Румянцев, который, я думаю, что дал такой, задал основной вектор и такую концепцию, парадигму, по которой развивается эта цифровая медицинская платформа. То есть с научной точки зрения это, прежде всего, Сергей Александрович Румянцев. Дальше по каждому из направлений, это клетки крови, это УЗИ, это снимки глазного дна, это маммография и другие наши направления, которые сейчас начинают давать уже первые результаты, у нас есть научный руководитель. То есть медицинский такой куратор. Роли могут быть разные. Это может быть научный куратор, медицинский куратор из медицинского учреждения, может быть просто профессионал высокого уровня именно в этой области. То есть по каждому типу изображения, на которых мы сейчас учим нейронную сеть, у нас есть такой научный руководитель, это обязательно. Мы столкнулись с тем, что разметку медицинских изображений нужно выверять, и у нас уже сейчас два уровня разметки. То есть первый уровень разметки, когда разметка проводится врачами, и второй уровень такой, проверочный, это уже более опытными врачами, назовём это так, корректно, более опытные врачи проверяют затем, как выполнена разметка, находят ошибки, исправляет. 

Елена Женина:

Корректируют эти ошибки. 

Анна Мещерякова:

Корректируют, смотрят, может быть, есть такая системная ошибка в методологии или в классификаторе патологий. И, соответственно, вносят эти коррективы уже в сам интерфейс для того, чтобы последующая разметка уже проходила более точно, с меньшим количеством ошибок. Но это то, что касается нашей команды, её медицинской части. У нас есть команда программистов, и здесь у нас ведущим разработчиком является генеральный директор компании «Технологии видеоанализа», Вадим Конушин. Это компания, которая известна в своей среде и не только, ведущие специалисты в области компьютерного зрения в нашей стране. Мы работаем с первым медицинским университетом и с кафедрой IT, с Георгием Лебедевым, который возглавляет эту кафедру, он у нас выполняет роль научного тоже куратора проекта. Ну и, безусловно, идеологом таким, общим идеологом, который стоит над всеми нами является Герман Сергеевич Клименко, советник Президента Российской Федерации. Который, я думаю, что выполняет такую, самую главную роль. Это координация этих сообществ, это перевод синхронный с одного языка на другой и обратно, и постоянно, действительно, фокусирование команды и выставление новых приоритетов, вот таким образом. Я выполняю скромную функцию, менеджерскую. Команда растёт, у нас появляются заместители медицинских наших руководителей, у нас появляются менеджеры, которые общаются с потенциальными инвесторами. У нас недавно появился бизнес аналитик, мы уделяем большое внимание исследованию спроса, потому что мы сейчас говорим о создании продукта. Но мы сейчас поговорили о том, как этот продукт видит наша команда, команда основателей проекта «Третье мнение». Но очень важно уже сейчас вступить в диалог. 

Елена Женина:

С потребителем этого продукта. 

Анна Мещерякова:

С потребителем, да, для того, чтобы в режиме реального времени вносить такие, может быть, лёгкие, а. может быть, весьма резкие коррективы в вектор развития продукта. 

Елена Женина:

Кто же в итоге является потребителем этого продукта, на Ваш взгляд?

Анна Мещерякова:

Очень широкий рынок. Во-первых, продукт глобальный. Это сервис распознавания, который не имеет границ, страновых границ или каких-либо иных границ. То есть этот сервис предполагается к распространению по всем миру. Что касается категорий или сегментов рынка, это так называемый B2G сегмент. То есть это государственные медицинские учреждения, которые, я надеюсь, мы надеемся, что будут активно пользоваться сервисом. Это частные медицинские учреждения, это страховые компании, это теле-, радиологические компании, это всё такой B2B сегмент. Это компании, то есть это могут быть крупные корпорации, которые также проводят диспансеризацию своих сотрудников или чекапы, модное такое слово. Ну, и, безусловно, большой и необъятный рынок B2C. То есть это рынок физических лиц, пользователей, которые на сегодняшний день проводят миллионы, десятки миллионов исследований подобного рода ежедневно по всему миру. И они постоянно сталкиваются с тем, что нужно пересматривать поставленные диагнозы, нужно повторно обращаться к врачу, а иногда даже лаборатории ошибаются, что говорить о том, что может ошибиться конкретный доктор при интерпретации того или иного анализа или исследования. Это вполне нормально. Потому что медицина, как частный случай биологии, в принципе, наука не точная. И стопроцентной точности здесь нет. Поэтому чем отличаются возможности искусственного интеллекта от врача, тем. что система не устаёт, у неё не бывает плохого настроения. 

Елена Женина:

Она не берет больничные. 

Анна Мещерякова:

Не берет больничные, нет каких-то внешних факторов. Поэтому та степень точности, которую можно достичь, она всегда будет константой и на неё можно в этом смысле положиться. 

Елена Женина:

Более того, её можно продолжать обучать, она будет всё более точной и более точной в процессе работы, что тоже немаловажно. 

Анна Мещерякова:

Да, конечно, то есть это процесс непрерывный и, безусловно, для того, чтобы продукт существовал, для того, чтобы его представить рынку, необходимо минимальное количество исходных данных для того, чтобы сеть обучить. Но впоследствии мы планируем открыть платформу для поступления новых данных и открыть её для последующего обучения нейросети с тем, чтобы она работала ещё более точно. Поэтому, действительно, этот процесс непрерывный, и мы планируем, что продукт будет постоянно, непрерывно совершенствоваться. 

Елена Женина:

Обновляться, расширяться, наверное. 

Анна Мещерякова:

Да, он будет обогащаться, обогащаться данными, потому что как бы мы ни старались, даже в пределах одной страны можно не набрать всего спектра нозологий, которые необходимы для действительно точной работы нейросети по, например, какому-то конкретному виду изображений. Что говорить о каком-то конкретном городе. Очень часто у города, у страны есть определённая специфика, связанная с климатом, связанная с какими-то экологическими факторами, в результате чего у населения этого региона, этого города могут проявляться чаще одни нозологии, совсем не проявляться другие. 

Елена Женина:

Ну, да, какие-то одни хронические заболевания, которые свойственны людям, проживающим именно в этой области. 

Анна Мещерякова:

Именно здесь. И поэтому мы, как проект из России, в любом случае можем на этапе, когда наша сеть обучается здесь, на российских данных, мы можем действительно не встретить определённых нозологий, заболеваний, которые, например, типичны для тропического климата. 

Елена Женина:

Стран Крайнего Севера или тропического климата. То, что ты сейчас говоришь, это даже, ты знаешь, необходимо не только врачам или пациентам, они просто являются, скорее всего, любопытствующими потребителями в данной ситуации. А это больше подходит для организаторов здравоохранения, для того, чтобы посмотреть, где, какие возможны вспышки каких-то инфекций, где падает или растёт прирост населения и почему. То есть это ещё такая, аналитическая платформа, получается. 

Анна Мещерякова:

Да, на самом деле, действительно, это и аналитическая платформа, здесь можно видеть, так сказать, рейтинг здоровья какого-то региона, какого-то города, даже конкретной страны, рейтинг здоровья по каким-то определённым показателем и срезам. Добавлять туда различные параметры, строить ту самую биг дату и, действительно, с ней работать. Мы, действительно, это видится полезным таким инструментом дополнительного... 

Елена Женина:

Паспорт здоровья региона. 

Анна Мещерякова:

Да. Образовательная роль проекта, тоже не нужно про неё забывать. Те врачи, с которыми мы сейчас работаем в процессе разметки изображений, находят эту работу полезной для повышения собственной квалификации. Потому что, как я сказала чуть раньше, сам по себе процесс разметки, это процесс обучения. 

Елена Женина:

Обучение через игру, все мы любим играть, и никто этого не скрывает. Поэтому здесь как раз, действительно, получается очень хорошая такая интерактивная платформа. 

Анна Мещерякова:

Да, и получается таким образом, что врач в своей обычной, ежедневной, профессиональной, рутинной практике чаще всего сталкивается с одними и теми же заболеваниями, жалобами и, как следствие, нозологиями, с которыми он работает, которые он изучает глубоко и в которых он является экспертом. Тем не менее, если брать, как пример, клетки крови, по которым мы очень далеко продвинулись, дело в том, что действительно, врач-морфолог, если говорить о распознавании клеток, может при таком визуальном просмотре в микроскоп не увидеть какие-то клетки. Просто в силу того, что это случай нетипичный, скажем так. Рядом обычно эти два типа клеток не находятся, и врач, скажем так, в силу определённых привычек уже профессиональных, может это пропустить. А система это не пропустит просто в силу того, что она опирается не на какой-то личный опыт и привычку, что этого не было и никогда не было, а система в данном случае очень хладнокровна, абсолютно хладнокровна, и если она видит этот тип клетки, то она его выделяет и отмечает. В данном случае здесь система может сработать, действительно, более точно, чем врач. Потому что врач где-то на подсознательном уровне всё равно опирается на. 

Елена Женина:

На тот опыт, который у него был за годы жизни. 

Анна Мещерякова:

Да и на то, что нет, этого быть не может. 

Елена Женина:

Потому что я этого не видел. 

Анна Мещерякова:

Да, совершенно верно. А система уже в данном случае. 

Елена Женина:

Она допускает просто больше, чем человек. 

Анна Мещерякова:

Да, то есть, у неё нет дополнительных фильтров, она выдаёт абсолютно объективную картину, так, как это выглядит. Врач всегда будет накладывать на это некий фильтр собственного опыта, в этом и преимущество, безусловно, врача. Но и в некотором смысле. 

Елена Женина:

И недостаток, из-за этого могут быть ошибки. 

Анна Мещерякова:

Да, из-за этого могут быть ошибки. У нас очень интересные результаты по распознаванию УЗИ. Дело в том, что распознавание УЗИ, это некое такое новое слово, потому что это видеопоток, и до нас этим мало, кто занимался в мире. Мы сегодня делаем такие первые шаги, у нас, действительно, получились первые результаты, мы очень этому рады. Мы начали с распознавания самих объектов исследования и будем двигаться дальше в этом направлении, ожидая такую востребованность этого вида исследования. 

Елена Женина:

Мне бы хотелось, чтобы ты упомянула как раз про мобильное УЗИ, потому что это очень нестандартная история, которая я тоже не везде применяется, вообще, мало, где применяется. 

Анна Мещерякова:

УЗИ - это такой, наиболее оператор-зависимый, вид исследования. В голове, я думаю, что абсолютно каждого слушателя, который сегодня с нами, УЗИ связано с клиникой, с большим... 

Елена Женина:

С кабинетом, с доктором, большим стационарным аппаратом. 

Анна Мещерякова:

Да, с тем, что это нужно записываться, иногда ждать, часто в очереди. То есть это всегда обязательно визит врачу. На сегодняшний день оказалось, что на рынке есть немного, но несколько фабрик, которые производят весьма сравнимые по качеству картинки. 

Елена Женина:

По глубине проникновения. 

Анна Мещерякова:

Да, мобильные приборы. Эти приборы по размеру, как смартфон современный, по весу чуть-чуть больше, чем смартфон, тем не менее, весьма и весьма лёгкие, беспроводные, позволяют делать УЗИ исследование, где угодно, в любых условиях. Мы не говорим сейчас о том, что это прямо для домашнего использования, но есть ряд и много случаев, в которых мобильная УЗИ диагностика необходима. 

Елена Женина:

Например, вызов врача на дом, вызов скорой помощи, тоже смарт диагностика, которая позволяет за короткий промежуток времени определить течение заболевания и понять уже какую-то картину. 

Анна Мещерякова:

Да, существует, на самом деле, УЗИ, на мой взгляд, конечно, должен быть всё-таки в экипаже скорой помощи обязательно, особенно по таким срочным, остром вызовам. Потому что это тот вид диагностики, который необходим для того, чтобы врач скорой помощи мог принять решение о госпитализации. 

Елена Женина:

Например, с поджелудочной железой, когда мы видим какие-то острые моменты. 

Анна Мещерякова:

Очень часто, действительно, этого не хватает. И что даёт этот прибор в комбинации с нейросетью, обученной нейросетью. Без нейросети, которая, действительно, может определить орган или объект исследования и наличие каких-то заболеваний или каких-то отклонение от нормы в этом объекте исследования, без подобного софта, назовём это так, простым словом, этот прибор, может быть, для не врача он не очень полезен. То есть трудно, например, нам с Вами будет трудно самостоятельно даже обнаружить. 

Елена Женина:

Правильно его поставить, правильно снять показания и, самое главное, правильно их интерпретировать. 

Анна Мещерякова:

Да, трудно, но с тем программным обеспечением, которое мы сейчас создаем и учим нейронную сеть, это будет возможно. Да, действительно, любой человек сможет провести самостоятельно УЗИ исследование при условии, что нейронная сеть обучена полностью по тем объектам исследования, которые интересуют в данный момент. Это действительно прорыв, это делает возможным УЗИ диагностику в удалённых регионах, там, где стационарных приборов нет, там, где УЗИ диагностов нет или их не хватает, врачей. 

Елена Женина:

Даже там же, где бюджета нет на то, чтобы купить нормальный аппарат экспертного класса для того, чтобы проводить УЗИ диагностику. А эти маленькие аппараты, насколько я знаю, они по качеству сравнимы как раз с УЗИ аппаратами экспертного класса. 

Анна Мещерякова:

Да, сравнимы, и они очень лёгкие в настройке, у меня тоже не вызывает труда их настроить, быстро подключить. Изображение выводится на экран смартфона, также очень много функций. 

Елена Женина:

Смартфона, iPad, компьютера, то есть на любую технику, которой мы пользуемся дома или в офисе. 

Анна Мещерякова:

Да, то есть это, действительно, следующий шаг, те самые новые устройства, которые дают врачу новый поток цифровых данных и тем самым, действительно, с одной стороны, облегчают работу, это дополнительный инструмент. То есть этот прибор может быть у врача, который напрямую УЗИ диагностикой не занимается. Как дополнительный инструмент, как дополнительная возможность проверить собственную врачебную гипотезу. 

Елена Женина:

На сегодняшний день что ещё есть такое, работающее в арсенале проекта «Третье мнение» и в арсенале тех врачей, которые занимаются как раз клиническими исследованиями, такой аппаратуры. 

Анна Мещерякова:

У нас серьёзные результаты по снимкам глазного дна. Мы сотрудничаем с клиникой доктора Куренкова, мы разметили более 20.000 снимков. Это непростая задача. Мы столкнулись с тем, что есть нозологии, которые достаточно слабо выражены. Просто в силу специфики, либо они, скажем так, пересекаются между собой, сама картинка. То есть мы столкнулись с тем, что работать с этими снимками сложнее. И для разметки некоторых нозологий требуется более, чем 1000 уникальных снимков. В отличие от снимков клеток крови. То есть это более сложный, может быть, тип снимков. Но у нас уже есть первые результаты, и те нозологии, которые мы разметили, система распознаёт с высокой точностью. Следующее, что мы делаем, это лёгкие, рентгенограмма лёгких. И мы сосредоточились здесь, выбрали туберкулёз, как патологию и на сегодняшний день занимаемся разметкой этого вида изображения, с этой патологией. Далее одним из таких наших новых направлений является распознавание движений, в частности, которое даёт возможность увидеть нарушения опорно-двигательного аппарата и, соответственно, корректировать возможную реабилитацию, которую необходимо проходить человеку по назначению врача. И корректировать те движения, которые выполняет пациент в рамках своей терапии, которая ему назначена. Дело в том, что от того, насколько правильно выполняются движения, зависит успех этой терапии и лечения. 

Елена Женина:

Мы сейчас тобой говорим о реабилитации после травм, после инфарктов, инсультов. 

Анна Мещерякова:

Да, совершенно верно. Это могут быть реабилитации, в том числе, после тяжёлых заболеваний, том числе, онкологических заболеваний, когда организм, действительного, сильно истощён, и произошли изменения в организме, может происходить асимметрия, в том числе. И необходимо следить и мониторить в динамике, в том числе, удалённо, иметь возможность, чтобы лечащий врач, когда пациент уже после интенсивного лечения или терапии, или химиотерапии, или лучевой терапии уже покинул лечебное учреждение и поехал домой. И врач всё-таки должен удалённо иметь возможность мониторить, как именно происходит реабилитация на дому. То есть по месту жительства. И вот это те технологии, которые мы тоже можем назвать инновациями, на сегодняшний день их нет. 

Елена Женина:

Я думаю, что это не только для места жительства подходит, это прекрасно подходит для реабилитационных центров, которые находятся, как, например, на базе поликлиники, в частности, нашей, 220-й, также и на базе каких-то санаториев. То есть мест, где люди проходят восстановительное лечение. Потому что эти данные могут собираться и отсылаться сразу в личный кабинет пациента для того, чтобы именно, как ты сказала, посмотреть динамику и сравнить данные с начала лечения и по окончании этого лечения. 

Анна Мещерякова:

Да, конечно, и смотреть, действительно ли процесс выздоровления проходит согласно графику. Если нет, то не происходит ли это в связи с тем, что неправильно выполняются те или иные упражнения. То есть, опять же, технологии нейронных сетей позволяют и работать с таким видом данных, с видео потоком и распознавать его. То есть, в том числе. 

Елена Женина:

То есть мы с тобой говорим о том, что именно платформа «Третье мнение», это платформа не только для пациента, не только для врача. Но для, наверное, тех служб, которые занимаются и организацией здравоохранения, и наполнением медицинских организаций для более быстрой диагностики, для более быстрой постановки диагноза, более быстрой и более точной. Для более широких возможностей по стране именно с целью постановки диагноза и определения заболеваний, соответственно, профилактики этих заболевания и определения уровня качества какого-то лечения, диагностики, реабилитации, то, что происходит сейчас непосредственно в медицинской деятельности. 

Анна Мещерякова:

Да, наверное, это самый главный эффект из того, что ты сказала, более быстро обратная связь. Это очень важно, это то, что даёт инструмент «Третье мнение». Более быстрая обратная связь, она, действительно, от пациента, она от врача, она... Забыла сказать, когда говорили про потенциальных клиентов, это, конечно, в том числе, фармацевтические компании. Они заинтересованы в том, чтобы их потребители как можно быстрее давали им обратную связь эффективности того или иного препарата. Дело в том, что классические методы вот этой обратной связи, они гораздо более медленные, и то, что на сегодняшний день позволяет «Третье мнение» и подобные системы, это существенно ускорит эту обратную связь и, соответственно, ускорит сами инновации, в том числе, и в фармацевтической отрасли. Если говорить о сложной терапии, о сложных заболеваниях, то здесь корректировка курса лечения, это такой, это очень важная такая задача, медицинская задача. И от того, как быстро и точно поступает эта обратно связь, как реагирует организм. Бесконечно гонять пациента, который не очень хорошо себя чувствует на такую очную диспансеризацию, чтобы он опять сдал все анализы, чтобы он прошёл опять всех докторов. Ну, это, действительно, не всегда бывает корректно. Поэтому вот такие, как называется, проверки у них. 

Елена Женина:

Смарт исследования. 

Анна Мещерякова:

Исследования проходят по определённому графику, в том числе, для того, чтобы экономить силы пациентов, когда они восстанавливаются после лечения. Если хотя бы частично эта диспансеризация, эта проверка. 

Елена Женина:

Чекап так называемый.

Анна Мещерякова:

Чекап будет проходить с применением технологии искусственного интеллекта и, в том числе, дома, я думаю, что действительно, это даст возможность быстрее корректировать лечение. И, в том числе, пациенты, больше пациентов будут быстрее выздоравливать, соответственно, будет положительный эффект. То есть, действительно, можно ряд исследований делать, условно говоря, в кавычках «не выходя из дома». Это не обязательно будет дом, это может быть какая-то лаборатория у дома, которая может провести все исследования, но первичный ответ, динамику может оценить не доктор, к которому, может быть, необходимо ехать в другой город, а уже платформа «Третье мнение». 

Елена Женина:

То есть если простроить такой маршрут, виртуальный маршрут, который можно представить, то из лаборатории приходит лаборант, который забирает, допустим, кровь, относит её в лабораторию, делает диагностику, оцифровывает это всё, отсылает лечащему врачу. Лечащий врач уже по этой оцифрованной истории может составить своё мнение о том, как пациент на сегодняшний день себя чувствует. И, самое главное, когда у него есть уже накопленные данные, он видит ту динамику, которая произошла за определённый промежуток времени. Есть улучшения, нет улучшений, куда они двигаются дальше. 

Анна Мещерякова:

Да, конечно. Но мы не забываем о том, что развивается телемедицина, как таковая, и возможности удалённого общения пациент-врач, они развиваются. Их становится больше, они становятся более выверенными, этот процесс идёт, он не идеален, есть ряд вопросов, но, тем не менее, это то будущее, к которому мы идём. Поэтому технологии, которые нам даёт «Третье мнение» будут способствовать этому процессу, будут давать ему больше смыслов. 

Елена Женина:

Будут способствовать развитию искусственного интеллекта в медицине. А это огромная база по аналитическим данным, которые можно накопить, собрать и, действительно, простроить таким образом, чтобы народонаселению жилось лучше, качественнее. И люди, которые находятся в разных регионах, могли избежать каких-то серьёзных заболеваний, которыми они могут заболеть, живя там. Аня, очень интересный рассказ, огромное тебе спасибо за то, что ты нашла время и пришла сегодня. За то, что ты так подробно, чётко и понятно рассказала о том, чем Вы занимаетесь. Вы стоите в начале огромного пути, это сложный путь, потому что, действительно, соединить две сферы, которые совершенно находятся по разные стороны баррикад, это медицины и интернет технологии, это невероятный труд, это действительно разный язык, это разное понимание жизни, это абсолютно, как мне кажется, разные сферы. И тем не менее, эти сферы соприкоснулись, и не просто соприкоснулись, они ещё дают прекрасный результат в качестве совместной работы, что мы, собственно, уже можем видеть по тем продуктам, которые есть и работают. И это очень важно и необходимо. Я думаю, что Ваш проект будет, не думаю, я уверена, что он будет разрастаться, его ждёт огромный успех. Он и сейчас уже есть, потому что то, что Вы сделали, практически, не делает никто. Я желаю Вам долгого пути, не тернистого, чтобы он был лёгким, комфортным. И чтобы, действительно, то, что Вы делаете, послужило потом на благо, как минимум, нашей страны, как максимум, всего человечества. 

Анна Мещерякова:

Спасибо огромное, спасибо за возможность поговорить о проекте. Надеюсь, до новых встреч в эфире. 

Елена Женина:

Напоминаю, что с нами была Мещерякова Анна, руководитель проекта «Третье мнение». Это проект цифровой медицины, проект искусственного интеллекта в медицине, который позволяет определять патологии с помощью как раз тех интернет ресурсов, которыми мы пользуемся сегодня. Большое спасибо, что были с нами, до новых встреч в эфире, с Вами была я, Елена Женина, «История успеха». До свидания.