Искусственный интеллект в медицине

Е. Горкина:

Здравствуйте. «Медиаметрикс», программа «Горкина правда», у микрофона Евгения Горкина. У меня в гостях Сергей Морозов - доктор медицинских наук, врач-рентгенолог профессор, директор научно-практического центра медицинской радиологии Москвы. Мы как-то уже в одной из программ говорили про научно-практический центр радиологии узнали вообще для чего находится, создан был этот центр, когда он создан и вообще, что происходит в этой отрасли. Сегодня Сергей чуть-чуть попозже об этом тоже расскажет, но я очень люблю повторять твою фразу после эфира, что изображение - это мощное средство убеждения пациента, а правильный диагноз – это уже половина успеха. Понимаете, какая значимость вообще в том, что такой вообще, какая значимость и роль врача-рентгенолога в медицинской сфере. Так вот в этом отношении, НПЦ после того как мы поговорили, я поняла просто что это пример новаторского подхода в создании эффективной системы диагностики в Москве. Между прочим, аналогов в России такого центра нет. Сергей, расскажи, пожалуйста, что-то записывает по ходу, ценные мысли какие-то.

С. Морозов:

Евгения, добрый вечер, уважаемые друзья, коллеги, слушатели, тоже добрый вечер. Мне очень приятно быть у вас в гостях. Лучевая диагностика великолепная, интереснейшая область. Вообще самое главное, это то, что сейчас медицина превращается в индустрию информации, когда информация поступает совершенно из разных источников - это могут быть клинические приборы, томографы, это могут быть электрокардиографы, это могут быть анализы генетические или анализ лабораторных данных, и плюс те устройства, которые я тоже ношу на руке.

Е. Горкина:

Это что за устройства?

С. Морозов:

Это часы-трекер, которые измеряют количество шагов, которые измеряют количество бега, ускорения, я занимаюсь, использую для спорта. Это тоже данные, которые очень много говорят о нашем здоровье, и мы всё больше и больше погружаемся пока ещё в хаос данных.

Е. Горкина:

Кстати, это такие некие косвенные показатели здоровья, да вот всевозможные трекеры.

С. Морозов:

Да очень много, очень много, мы сейчас чуть отойдем от темы, но мне кажется это очень интересно, потому что недавно я был на саммите, на котором представляли самые новые достижения и вообще, что происходит в медицине и вокруг медицины. Например, сейчас появились приложения для того чтобы по поведению пользователя Айфона или какого-то устройства определять психологическое состояние, а нет ли сейчас депрессии у человека? Если, например, устройство определяет, что человек слишком часто заходит в социальные сети поздно вечером, ночью или явно просыпается, сейчас же и телефоны и часы могут определять момент просыпания у человека, фазы глубокого сна. Значит, устройство регистрируя подобные показатели, принимает решение, что видимо у человека есть депрессия. То есть даже психологические диагнозы, симптомы, могут выявляться с помощью таких устройств. То есть проявляются производные, есть просто данные, а есть данные, которые могут иметь уже некий смысл.

Е. Горкина:

Но это, кстати, очень близко к нашей теме, потому что мы сегодня будем говорить про искусственный интеллект, машинную на обработку данных, может быть применительно к сфере медицинской, особенно к лучевой диагностике, но вообще-то большие данные они уже везде. Мы об этом не забываем, но социальные сети – это анализ больших данных, всевозможные тесты, которые мы проходим каждый день там это тоже анализ данных. Они анализируют и выдают какую-то информацию, чаще всего она кстати, совпадает, поэтому эти ресурсы успешны. Значит всё не просто так. Так вот, тогда давай сейчас коротенечко про научно-практический центр радиологии, потому что может быть, нас слушает впервые и им было бы интересно, что есть такой центр и чем он на самом деле занимается, и чем он мог бы быть полезен обычным людям.

С. Морозов:

Да, спасибо. Спасибо Евгения. Центр очень интересен прежде всего людьми, потому что у нас сложился, вот буквально за последние два года творческий коллектив увлеченных специалистов совершенно из разных областей к нам приходит на работу. У нас специалисты выпускники Высшей Школы Экономики не только врачи, не только медицинские работники, но и социологи, специалисты, которые работают в области информационных технологий, программисты, которые все вместе создают совершенно другой вообще ландшафт медицины, и, в частности, лучевой диагностики. Лучевая диагностика интересна тем, что это один из драйверов медицины. Просто представьте, что это та специальность, которая одновременно является и клинической, то есть работает с пациентами, но и одновременно работает очень много с оборудованием. И, соответственно, лучевая диагностика отличается от лабораторной медицины, где пациента практически не видно. А у нас есть и пациент, есть и оборудование, и поэтому это своего рода авангард стандартизации, авангард информатизации, а уже в аппаратах данные находится в электронном виде.

Е. Горкина:

Ну, то есть это некое субъективное мнение, да, какого-то врача, но оно всё равно визуализированное, чем-то подтверждено.

С. Морозов:

Конечно. Даже сейчас, ты очень хорошо знаешь, что всё чаще заменяют, например, фонендоскоп проведением компьютерной томографии. Сначала надо провести исследования, потом уже врач посмотрит пациента. Вот это принимает огромный масштаб, и все чаще врачи, прежде чем обследовать пациента, то есть посмотреть, поговорить, отправляют его на методы диагностики. С одной стороны, это с профессиональной точки зрения не совсем хорошо.

 

Е. Горкина:

Почему?

С. Морозов:

А как же, потому что надо сначала определите всё-таки, на что жалуется человек, какие есть симптомы, и выбрать уже дальше метод диагностики. А зачастую идут обратным путём. Ну заболел коленный сустав, надо определиться, нужна ли операция, сходите, сделайте МРТ, потом приходите уже для решения вопроса об операции. И с точки зрения ускорения процесса.

Е. Горкина:

И экономии времени, чтобы не ходить два раза, так три раза ходить надо, а так два раза.

С. Морозов:

Абсолютно точно, у врачей возникает беспокойство, а как же так, а фонендоскоп, а послушать, а посмотреть, а поговорить? Но сейчас ещё придумывают и устройства, которые собирают эти данные тоже с пациентов.  Вот мы заявили, что мы сегодня поговорим об искусственном интеллекте. Считается, что медицина и образование - это две области, в которые автоматизация приходит медленнее всего.

Е. Горкина:

А почему, кстати? Консервативные сферы?

С. Морозов:

Конечно, это консервативность, это очень высокая зависимость от мнения экспертов, от того от различных школ, от различных авторитетных мнений, это большая зависимость от индивидуальности человека. Если в банковской сфере с вашей кредитной картой в любой стране вы можете приехать, рассчитаться, расплатиться, это международная система, то в медицине сейчас с вашей амбулаторной картой поехать куда-то в другую страну невозможно, она не будет правильным образом воспринята. Поэтому очень важно как раз данные структурировать и использовать единые стандарты классификации данных Тогда это обеспечит возможность любого трансграничного движения, или движение данных пациентов между различными медицинскими организациями. Вот это крайне важно, мы сейчас в предыдущее время многие годы наблюдали, как в России множество информационных систем для медицины создается всё время как-то под себя, под свои потребности, без использования международных стандартов. Чем больше стандартов, тем больше возможностей.

Е. Горкина:

Это какие системы?

С. Морозов:

Медицинские информационные системы, это что называется электронные медицинские карты, куда загружаются данные пациентов. Соответственно, очень важно структурирование данных, в том числе поступающих гаджетов, с айфонов, из социальных сетей. Тогда на их основе уже можно делать значимые выводы.

Е. Горкина:

Серёж, вот тут небольшое противоречие есть. То есть мы сейчас ходим к доктору, мы спрашиваем, а к кому пойти, ищем хорошего врача, очень часто. То есть мы идем к кому-то конкретному, какому-то специалисту, который обладает каким-то искусством, ну чем-то еще, что вот он дает правильный диагноз, или лечит каким-то образом таким хорошим, у него есть уже рекомендации. Но мир, получается, всё равно движется в другую сторону, идёт к тому, что уже некая обезличенность будет. Но в среднем будет выше качество, в любом случае, когда мы обсуждаем какие-то новшества, инновации, они всегда имеют хорошую, положительную и как бы, белую и черную стороны. Вот с одной стороны старое что-то отомрет, вот такие вот, но будет в среднем показатель квалификации уровня врачей выше, и можно будет смело пойти куда угодно, но я это так идеализирую, и получить квалифицированную помощь?

С. Морозов:

Конечно, смотрите. Вот у меня есть личная мечта. Мне очень хочется, чтобы эксперты, специалисты высочайшего класса были доступны всем пациентам. Чтобы не надо было как раз искать какого-то конкретного врача. Мне очень часто пишет СМС-ки, обращаются знакомые, друзья: «Серёжа, скажи, а вот к кому направить в таком-то случае. Вот это постоянный поток: «подскажи какого-нибудь врача». И я всё время пытаюсь уменьшить затраты своего времени на такие подсказки, потому что появляются клиники, в которые можно отправить, сила бренда возрастает. Когда уже настолько отработаны все процессы клиники, что можно отправить туда пациента, не важно, к какому врачу, вот это принципиально важно. И телемедицина, и телерадиология предлагают одно из как раз решений этой проблемы, когда пациент прошел обследование в одной клинике, а консультирует врач совершенно из другой. Вот новый принятый закон о телемедицине как раз значительно расширяет возможности. Есть, появилась легализация взаимодействия врачей дистанционного. Сейчас по новому закону, который вступает с 1 января 2018 года, можно уже легально передавать данные для анализа, расшифровки, формирования протокола, описания, где-то в другой организации другому специалисту. Вот поэтому эксперты…

Е. Горкина:

То есть официально проводить вот эти услуги, скажем так, да?

С. Морозов:

Они выходят в законное поле. Поэтому эксперты нужны, экспертов все ищут. И вопрос состоит в том, каким образом эксперта сделать, с одной стороны, более доступным, а с другой стороны - применить вот эти технологии, например, искусственный интеллект или автоматизацию. Соответственно, когда ты спрашиваешь о том, не пропадёт ли элемент просто человеческого взаимодействия, ни в коем случае не пропадет. Слово лечит, и известно, что эффект плацебо в медицине составляет 30% процентов, 30% процентов – это просто помощь того что врач сказал, поговорил, объяснил, направил и так далее. Но две области, которые называются, первое это сбор данных, вторая – обработка данных. Вот они могут автоматизироваться. Я только что провел неделю в южнокорейской клинике Бундан, так вот там, например, на почти пять тысяч сотрудников клиники - один бухгалтер, там пять человек отдела кадров, минимальное количество, потому что максимально автоматизированы все функции финансовых расчетов или управления персоналом, приема, увольнения. Это автоматизировано. Я спрашиваю, какие у вас самые большие отделы? Это те, кто цветы поливают, и те, кто охраняет парковку, это самые крупные по численности отделы. Что-то подобное в ближайшие годы будет происходить и в медицине. И вообще я сейчас всем всё время всем объясняю, что мы сейчас живем в такое время, которое наши дети и внуки вообще с трудом смогут себе представить, они будут удивляться - неужели так было? Что надо было вот искать врача, который самый лучший врач. Они будут удивляться тому, что «как, нельзя было с медицинской картой куда-то поехать в другое учреждение?» Стандартизация сейчас будет приходить больше в медицину. Я обычно привожу пример даже в дерматологии. Там появилось огромное количество устройств, методик, чтобы стандартизовать фотографии всего тела человека, всех кожных покровов, выявить какие-то подозрительные родинки. И когда пациент придёт через, например год, ровно таким же образом сделать все фотографии родинок, и сравнить, есть ли какая-то динамика для ранней диагностики меланомы.

Е. Горкина:

Способ, например, сохранении этой же информации и самим пациентом, чтобы он тоже это всё хранил и понимал.

С. Морозов:

Именно так, или в медицинской карте, соответственно, автоматизируется, стандартизуется именно сбор данных и обработка данных. Мы сейчас видим, что сначала системы сохранения изображения стали появляться в лучевой диагностике, компьютерной томографии, МР-томографии, а теперь ровно то же самое происходит в патанатомии, в офтальмологии, в дерматологии, в других областях. И там тоже изображение. Вот мы начали сегодня наш разговор, ценность изображений – невероятный эффект, вот меня как специалиста очень часто просили, просят пациенту рассказать о том, что у пациента есть. Для лечащего врача это возможность объективизировать принятие решения. То есть, вот тебе, например, рассказ. Да, вот мы думаем, что у вас может быть, вот какие-то изменения, а с чего вы так думаете, с чего взяли? Вот это мой опыт, это мое знание, есть – тут, смотрите, здесь цифры записаны, здесь график, как-то не очень верю. Когда появляется картинка, которая показывает ещё в 3D анатомию, как это выглядит на самом деле, это воздействует очень сильно. У меня был случай, когда я с одним очень известным специалистом-хирургом, мы с ним обсуждали пациента и вот я ставлю снимок в негатоскоп, это где просматривают снимки, светящийся экран. И он смотрит и говорит, разве это компьютерная томография, а там показаны срезы коаксиальной томограммы, где 3D реконструкция, он говорит вот это современная компьютерная томография. То есть он уже не воспринимает аксиальные снимки, нужны 3D, потому, что это действительно то, что сразу показывает суть процесса, это то, что позволяет изучить процесс, но уж тем более теперь с современными возможностями, это что называется, дополненная реальность или виртуальная реальность, происходит переход ещё на один уровень.

Е. Горкина:

Серёж, вот что вообще двигает, что драйвер в этом, откуда, как, что - яйцо? Вот интересно, что заставляет нас вот так вот, сейчас все сферы, в том числе медицину как-то начать уже думать использовать это.

С. Морозов:

Есть две вещи. Первая вещь называется научный зуд. Это когда очень хочется что-нибудь еще применить, что-нибудь ещё придумать. И даже сейчас и в России, тем более в России вижу огромное количество стартапов, которые что-то начинают делать для медицины с технической точки зрения, в принципе, так всегда было, но сейчас особенно.

Е. Горкина:

Но кстати, не имея зачастую ни медицинского образования, ничего…

С. Морозов:

А даже не так важно само по себе медицинское образование. Да, но, не имея понимания, как это будет применяться в медицине, как это будет реально работать, встраивается в медицинскую услугу. И я обычно всем задаю вопрос кто у вас отвечает за медицинскую составляющую вашего бизнеса? Потому что чаще всего оказывается, что такого человека нет. Эти специальности начали появляться в США где-то десять лет назад, когда поняли, что для всех новых стартапов в области IT в медицине необходимо сочетание специализации медицинской, бизнес и ИТ. Тогда это те люди, которые помогают именно таким технологическим компаниям стартапам правильно развиваться в медицинском сообществе. Тем более должен же быть еще и переводчик с языка бизнеса на медицинский язык.

Е. Горкина:

А с этим обычно проблема, науке донести популярно, и тем же инвесторам рассказать, почему этот проект интересен. Кстати, интересно, индустрии стартапов уже лет 70-80, а только десять лет назад они задумались о том, что должен быть и в медицине такой.

С. Морозов:

Евгения, это вообще удивительно, где-то да, десять лет назад стало появляться большое количество публикаций даже в Гарвард Бизнес Ревю, на тему того, каким образом осуществлять чейндж-менеджмент, управлять имениями в медицине, потому, что до этого была самая распространенная модель: врач, который всё знает, за всё отвечает, который отвечает за все вопросы, и основной фокус на врача. Дальше постепенно технологии начали проникать всё больше и больше в медицину, и медицина стала превращаться в индустрию, в том числе в конвейер, в котором происходит перераспределение функции, как это было изобретено у Форда на конвейере, каждый делает своё дело. Что-то делает регистратор, что-то делает лаборант, что-то делает врач, что-то делает экономист и так далее. То есть вся цепочка раскладывается. По мере того, как она раскладывается, как раз и возникает автоматизация процесса. И врачам от этого стало очень дискомфортно, как это так, я решал все вопросы, все ко мне, власть вся моя. А тут вдруг оказывается, что врач, я себя просто начинаю чувствовать одним из просто винтиков, что ли в этом общем механизме госпиталя. И множество публикаций было и остаётся именно на тему того, как врачам объяснить, что в результате от этого всем лучше, что в результате того, что вы занимаетесь конкретно своей, условно скажу функцией.

Е. Горкина:

И у вас больше времени для того, чтобы повышать квалификацию, изучать.

С. Морозов:

Конечно, сейчас в Южной Корее в госпитале Бундан, время приема врача 5 минут 5 минут потому что уже вся предварительная информация собранна помощником врача, ассистентом, медсестрой, все данные уже есть и они им тоже было трудно вводить в такое короткое время консультации пациента. Они делали видеозаписи того как, происходит консультация, объясняли врачам, находили фразы, формировки, как можно сократить это время. Ну вот собственно эта глубокая автоматизация процессов происходит, медицина превращается в индустрию. Поэтому вопрос, который прозвучал, первая часть, научный зуд, как мне хотелось бы вернуться. Когда специалисты, владеющие технологиями очень хотят их применить в медицине, это правильно но из этого рождаются огромное количество стартапов, которые, кстати, просто погибают на ранних этапах развития, потому что нет понятной медицинской составляющей. Вторая часть, но это тоже важно, технологии должны тащить процесс вперёд.

Е. Горкина:

Но все эти стартапы медицинские сейчас активно все осматриваю, выискивает по всей стране огромное количество всевозможных вот таких вот каких-то фондов не знаю, любые мероприятия и медицинские стартапы, вобщем-то так хватаются. Ну по крайней мере ищут вот это вот золото.

С. Морозов:

Очень-очень много, и есть известные темы спекуляций естественно, когда просто надувается мыльный пузырь, который в какой-то момент всё-таки лопается. Ну это нормально риски высоки, то есть любой, кто инвестирует сейчас, особенно не имея компетенции и понимания процессов в какие-то стартапы, технологичные стартапы в медицине, конечно рискуют. Если это ангельские инвестиции на первых этапах, когда еще компания только зарождается, это высокие риски, но они могут дать очень высокий мультипликатор возврата этих инвестиций. Есть более консервативные инвестиционные стратегии, когда надо посмотреть, подождать, какая команда сформируется у стартапа и инвестировать уже там на следующих этапах. Но это известная вообще технология развития создания стартапов. Медицина отличается тем, что всем кажется вокруг, что «но это же так легко - медицина. Да просто дайте мне какого-нибудь врача, и мне этот врач просто поможет описать правильно медицинский процесс». Удивительно другое, то что и сами врачи в большинстве случаев не знают медицинские процессы, и недаром сейчас в мире появляется множество учебных курсов, которые помогают соединить нам, например, бережливое производство, TotalQ-менеджмент и медицину. Чтобы врачам тоже дать понимание рабочих процессов, workflows, построение бизнес-процессов. Бизнес-процессы – логические цепочки, которые дальше позволяют опять-таки автоматизировать. И вот это сейчас необходимо и самим врачам. Я очень часто вижу стартапы, которые нашли какого-то, как кажется, интересного врача, под него написали какое-то решение, или под неё написали какое-то решение, а оно для рынка не работает. В этом IT-составляющие или технологические составляющие есть? Есть. Медицина есть? Есть. Что же бизнеса нет? То есть не создали бизнес-план, не создали понимание того, а что будет продуктом, дальше который выйдет на рынок. Поэтому в части стартапов есть прекрасные инициативы, есть сейчас очень много интересных проектов. С выходом на ICO очень интересный проект, который ведёт Герман Клименко. Но риски сейчас, конечно, конечно высокие, сейчас существует легкая возможность

 

просто спекуляции на этом рынке. Поэтому вот это вот собственно про зуд.

А вторая часть - это реально экономика. потому что уже были проведены исследования, которые показали, что применение информационных технологий в медицине сокращает затраты на 7% в здравоохранении. И тут есть два интересных момента. Для чего можно применять тот же искусственный интеллект? Либо мы создаем какие-то новые услуги, то есть что-то такое позволяет нам сделать компьютер, чего раньше не делали. Он позволяет, например, обобщить данные от холодильника, от Facebook и от компьютерного томографа и говорит вдруг начинает определять какие-то новые предикторы. И в какой-то момент он, например, закрывает холодильник, потому что у пациента по данным компьютерной томографии, слишком много кальция в сосудах сердца.

Да вот такие неожиданные предикторы могут появляться, которые соединяют данные из соцсетей, из персональных устройств, из методов диагностики какие-то рождает новые данные. Сейчас просто никто эти данные реально не объединяет между собой, они находятся в совершенно в разных даже не информационных системах, даже в разных источниках. Вот могут появиться такие новые методы диагностики, предикторы, которые подскажут, что у этого человека более высокий риск, например, инсульта или инфаркта, и надо вовремя проводить профилактику. Дополнительные услуги - это дополнительная выручка. Или другой вариант, это наоборот экономия, когда это работает очень хорошо в страховой медицине. Когда у нас есть какое-то количество денежных средств, которые клиника получает за лечение пациентов в течение года, или есть система оплаты подушевое финансирование, или прикрепленное население, пациенты какой-то клиники. И клиника хочет уменьшить свои затраты на лечение, соответственно применив телемедицинскую технологию можно это очень успешно сделать. Не приводя пациентов в клинику, а дав возможность дистанционно она консультироваться и подменив частично функцию медсестры. И сейчас считается, что как раз функции лаборантов, они могут автоматизироваться до 60% от того что они делают в медицине, функции врача могут автоматизироваться где-то до 30%, это достаточно много. Но ты спрашивала, что заменят врача? Нет, 30%, я думаю, что 30% это не так много с точки зрения функций, а количество врачей всё равно понадобится ещё больше, потому что будет становиться ещё больше и потоков информации.

Е. Горкина:

Серёж, а что сейчас внедряется-то? Есть что ли какой-то пример, потому что есть частные какие-то клиники, они так могут наверняка что-то свое внедрять, и наверняка какие-то информационные технологии уже у них присутствуют. Не знаю, примеры есть ли, а есть как-то государственные больницы, клиники, что-то происходит? Или ваш центр, он в этом смысле, как это, передовой, давай тоже вернемся к радиологии, к лучевой диагностике?

С. Морозов:

Да много различных проектов, которые в России многие запускаются, за рубежом есть множество проектов уже действующих. Глобально искусственный интеллект, он становится более доступным, алгоритмы машинного обучения или глубинного обучения множество и учебных программ, мне очень нравятся примеры компаний, которые, например, в радиологии, собирают миллионы исследований рентгенологических или компьютерной томографии совершенно из разных стран. Страны кстати относятся по-разному к телемедицине, например, в Южной Корее телемедицины вообще нет, абсолютно как класса не существует.

Е. Горкина:

То есть передавать данные они уже не могут.

С. Морозов:

А есть страны такие как Китай, Бразилия, Канада, неожиданно попала в этот список тех стран, которые наоборот очень хотят делиться данными, чтобы создавать алгоритмы обучения. И вот, есть компания, иностранная компания, которая собрала миллионы исследований, провела так называемое тегирование. Tagging, то есть разместила все патологические находки на этих стадиях, это речь шла о очагах в лёгких, то есть ранняя диагностика рака легкого. И дальше применила алгоритм машинного обучения, чтобы научить компьютер находить эти очаги. Дальше это работает совершенно элементарно, сейчас рентгенологу надо открыть каждое исследование, посмотреть где-то 300-400 изображений, чтобы найти очаг. А эта программа позволяет сразу загрузить в программу сто тысяч исследований буквально за миллисекунды компьютер просматривает все изображения и выдает врачу уже результат, говорит, Посмотри сюда вот здесь, наверное есть очаг и показывает этот очаг уже измеренный, померенную плотность и внизу пишет подсказку и даже краткое описание, выявлен очаг в легком в таком-то расположении, таких-то размеров, да или нет. Значит, рентгенологу остается только написать ответ да или нет.

Е. Горкина:

Так эта система существует?

С. Морозов:

Да, такие системы существует и как только первые системы будут сертифицированы Food and Drug Administration это такой Росздравнадзор в США скажем, будет взрывной рост рынка, потому что таких инициатив много, есть проекты менее успешные, вот мы так пока не видели достойное решение от компании IBM, которая, может ты тоже слышала, заявляла решение Watson для того, чтобы как раз анализировать медицинские данные. В эту область сейчас очень активно входит Google, очень активно входит компания Amazon, множество уже крупных корпораций, которые

Е. Горкина:

В медицинскую область?

С. Морозов:

В медицинскую область, да. Сейчас я слышу во множестве стран желания людей из разных областей приходить работать в медицину, потому что люди в этом чувствует ценность и видят, как медицина начинает действительно меняться. Она становится наиболее индустриальной, она становится более понятной, более прозрачной, более стандартизованной и сейчас ещё часто можно услышать фразу о том, что ну как, это же медицина, это же это же в чистом виде искусство. Вот когда придёт пациент, тогда мы с ним разберемся. И отчасти, отчасти это верно, но и множество стандартизаций, которые происходят, например, в госпиталях описывают цепочки назначения методов диагностики и лечения, подходящих для большинства пациентов и идут уже по этим стандартам, на которые можно влиять, которые можно изменять, дополнять, если это необходимо.

Е. Горкина:

Вот сейчас даже мне это напоминает те системы скрининга, которые вы вводите, это же тоже фактически, сначала ты прошел анкету, возраст, куришь - не куришь, там ещё какие-то параметры, и ты понимаешь, ты в зоне риска или не в зоне и какие-то рекомендации. Если даже этим простым вот даже анкетированию следовать, то можно выявить какие-то вещи раньше. А вот знаешь, интересно.

 С. Морозов:

После предыдущего моего участия здесь в передаче мы тогда говорили ещё о скрининге рака легкого, мне говорили коллеги, что там, например, что мой муж после передачи бросил курить.

Е. Горкина:

Какой позитивный, я тоже смотрела эту передачу, я зашла на сайт, прошла это тестирование.

С. Морозов:

Видите, у нас идёт успешно на самом деле программа, потому что уже более двух с половиной тысяч пациентов прошли исследование и мы сейчас фактически начали многоцентровое исследование вообще определения рисков рака легкого, и мы реально видим, что просто сама по себе информация о программе прохождения скрининга она заставляет людей бросить курить.

Е. Горкина:

Серёж, а где вы вообще распространяете эту информацию? Как люди узнают о вас?

С. Морозов:

У нас закончился пилот, в пилотном исследовании было 10 поликлиник и сейчас мы открываем программу уже на все московские поликлиники. Для того, чтобы в любой поликлинике можно было пройти это скрининговое исследование. Далее идет рассылка, мы, например, подключили систему, что рассылает через портал госуслуг. Когда по критериям отбора, возраст. Ну прежде всего возраст…

Е. Горкина:

Портал госуслуг хороший, да.

С. Морозов:

И там есть специально сформированные письма с очень таким правильным аккуратным текстом, который говорит, что возможно Вам необходимо пройти это исследование, пожалуйста, приходите. Оно в рамках ОМС проводится, не требует какого-то дополнительного финансирования для поликлиник. Мы на этот проект каких-то дополнительных средств не просили ни у кого и ничего не тратили. Потому что это система ОМС, компьютерные томографы есть, и надо просто направить правильных пациентов, которым необходимо это исследование на аппарат. Для запуска программы скрининга рака легкого, то есть я поясню для тех, кто не слышал, это с помощью компьютерной томографии исследование легких, чтобы действительно ранний маленький рак легкого, особенно у курильщиков, обучили 230 специалистов, инженеров, врачей и медсестер, лаборантов, как правильно проводить исследования. Настраивали аппараты, делаем тегирование исследований, общаемся с разработчиками как раз алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы можно было этот процесс автоматизировать, и мы в рамках скрининга 77% исследований пересматриваем. То есть врач описал это исследование, оно попадает к нам в Единый информационный архив, и мы его ещё и пересматриваем, перепроверяем нет ли какой-то ошибки.

Е. Горкина:

То есть это практически все, 77% это достаточно высокий показатель, учитывая, что всё равно штат у вас...

С. Морозов:

Поэтому нам очень нужнее искусственный интеллект, чтобы в том числе эту функцию автоматизировать.

Е. Горкина:

Автоматизация нужна в самом центре радиологии.

С. Морозов:

А мы очень много используем автоматизации все в информационных системах, постановка задач, Project Management, идёт всё через информационные системы.

Е. Горкина:

слушай, вообще это гениально, потому, что тут сразу по аналогии да, штрафы мне приходят через госуслуги, через эти порталы я их там оплачиваю на почте, везде где только можно.

С. Морозов:

Да, мы погружаемся всё глубже в информацию в информационные потоки. Когда будет всё известно о нас нам же так ласково преподносят какой-нибудь на тест в социальных сетях, пройдите вы узнаете о том, каким животным вы были в прошлой жизни?

Е. Горкина:

Да, тест пройдите, есть ли у вас рак? Это конечно надо как-то, с другой стороны, кто-то будет думать. Вообще, больше становится, люди думают о своём здоровье в нашей стране? Есть у тебя такое ощущение, изменения какие-то?

С. Морозов:

Люди, те, которые больше думают, больше думают о своем здоровье, это однозначно. Люди больше понимают систему вообще здравоохранения, больше понимают медицину, и пациенты становятся намного более знающими и умными. Но, во-первых, всем всегда помочь Google доктор.

Е. Горкина:

Это да. Ты мне даже на прошлой программе про это и говорил. Сейчас врачам уже тяжело, и они привыкли, адаптировались. Только врачи адаптировались к этому, чтобы пациенты стали умнее, теперь спрашивают, советуются, читают, но теперь ещё и на смену приходят какие-то автоматизации процессов, компьютерные машины и так далее.

С. Морозов:

Именно так.

Е. Горкина:

То есть врач - это же теперь, это теперь нужно быть не только врачом, нужно в стольких сферах развиваться, особенно в IT.

С. Морозов:

Даже есть такой очень известный интересный автор Эрик Тополь, он пишет прекрасные книги, они переведены на русский язык о вообще развитии медицины. И вот он считает, что через небольшое количество лет в обозримом будущем, например, специальности рентгенология, лучевая диагностика и патанатомия вообще сольются в одну специальность, врач - информационный доктор. Потому что какая разница поступают данные о морфологии, гистологии, о строении клеток тканей данные из методов томографии - это всё отображения процессов, патологических. Значит, если врач хорошо знает сами процессы, что за болезнь, он дальше может разбираться в разных методах отображения этих процессов и соответственно, Эрик Тополь считает, что будет такое слияние специальностей. Очень вероятно. Сейчас даже, например, можно взять лабораторную диагностику и ту же патанатомию, очень много методов одних и тех же, которые применяются в этих областях по мере того, как возникает всё больше автоматизация, явно, что будет происходить изменение специальностей. То есть сейчас медицина -  живой организм это живой организм, в котором есть огромное преимущество и огромная сила общения личного, персонального объяснения пациенту, что делать. И мне очень нравится формула, которая говорит, что врач пациента может излечить, это происходит достаточно часто. Еще чаще врач пациенту может помочь, но всегда врач пациента должен поддержать просто словом, это очень важно. Не все болезни излечиваются, не все, но многие, помочь можно при большинстве болезней, помочь словом необходимо всегда. Ведь чего ожидают пациенты? Пациенты очень хотят предсказуемости. А что будет, а что произойдет это очень важно и соответственно роль врача, как раз и состоит в том, чтобы подсказать дальнейший путь, поддержать, такая тоже в том числе и психологическая роль. При этом масса процессов в медицине, сбор данных, томография, электрокардиография, фотографирование тела, лабораторные данные, трекеры, то что мы с вами надеваем на руку, собирает любые типы данных. Вот я говорил гаджеты, которые подсказывают и психологический тип человека, уже известно определение социотипа человека, известны истории с компанией Кембридж аналитика. Всё это собирает данные, а по мере того, как развиваются технологии, например, хирургические, хирурги тоже прекрасно понимаю, что роботизированная хирургия не стоит на месте. Сегодня мы роботу радуемся, говорим, как хочется, чтобы у меня был робот, а завтра мы будем задумываться…

Е. Горкина:

Скоро они смогут частично заменить хирургов, кстати, да об этом как-то.

С. Морозов:

Я обычно стараюсь не говорить о замене, потому что это, это эволюция, это совместное развитие. То есть не замещаются функции, наоборот, появляется более мощное устройство, более мощный инструмент в руках специалиста. И залог вообще выживания специалистов в области в своей области экспертизы, это постоянное развитие, постоянное обучение, то есть надо быть всё и быть всегда впереди. И точно также как все любят сравнивать самоуправляемые автомобили, self-driving cars, что там произойдет. А я хочу быть водителем self-driving car, или я хочу быть пассажиром self-driving car, где я хочу быть на переднем ряду или на заднем?

Е. Горкина:

Но то же самое про эту машину и говорят, что в какой-то момент ей нужно будет самой принимать решения, например? спасти себя, как машину, да там, потому, что у неё есть хозяин. Или действительно, там, наехать на кого-то. Это к вопросу искусственного интеллекта, что-то он будет выбирать, какой-то алгоритм выбора в нём тоже будет заложен и этот алгоритм выбора, видимо тоже заложит люди, судя по всему.

С. Морозов:

Это очень сложный вопрос, потому что сейчас…

Е. Горкина:

То есть это уже этика уже да?

С. Морозов:

В том числе, но сейчас реально специалисты, те которые создают огромные компании работающие в области искусственного интеллекта, они признают, что на самом деле мы не понимаем, как работает искусственный интеллект. То есть мы понимаем, что на входе, понимаем, что на выходе, но как он пришел к этому заключению неизвестно. То есть, что произошло внутри, это совершенно непонятно. Поэтому и найти потенциальные решения, которые могут приниматься искусственным интеллектом, тоже несут определённые риски.

Е. Горкина:

То есть они не сильно подконтрольны? Илон Маск, кстати, говорил, что это опасность, хотя самая инновационная.

С. Морозов:

Абсолютно так, это необходимо. Всё равно будут возникать факторы сдерживания, я уверен, что через 10 лет, 15 лет будут появляться такие законы, которые мы сейчас даже ещё представить себе не можем. Для того, чтобы как раз контролировать эту область, пока идёт взрывное развитие, пока может быть больше даже истории, связанные с PR в этой области, да. Вот таким образом мы сейчас обсуждаем, так интересно, не фантазийно.

Е. Горкина:

То есть ещё пока ничего, ничего не создано фактически?

С. Морозов:

Да нет, создано очень много. Компании, о которых я рассказываю…

Е. Горкина:

Это уже реально работает, это уже искусственный интеллект именно, который анализирует снимки и выдаёт уже…

С. Морозов:

Который сейчас начинает подбирать ещё и новые данные, теперь эти базы данных ещё и содержат сведения о геологических типах, то есть уже не просто, что видно на снимках без какого-то вмешательства. А что еще и по данным гистологии? А что ещё по генетики? А что еще и по данным исследования крови? Становится всё больше…

Е. Горкина:

То есть он совмещает вообще столько всего?

С. Морозов:

Конечно, это ещё больший объём данных и большая сила предсказательных возможностей. Человек физически не может концентрировать именно столько информации, она совершенно из разных источников. И примеры очень хорошие из радиологии это именно автоматический анализ, хотя есть страны, например, в пример в Голландии, при скрининге рака молочной железы врач описывает, просматривает за час где-то 100-150 исследований. То есть это прямо на потоке, щелчок да-нет, да-нет, да-нет, да-нет, да-нет. Есть патология - нет патологии, есть патология – нет патологии. И вот тут потенциал автоматизации огромный, но там не применяют алгоритм искусственного интеллекта, они полагаются на врачей. Тоже самое в феноменальных совершенно космических госпиталях в Южной Корее, в которых нет, не хотят пока использовать алгоритмы искусственного интеллекта. Потому что считают, что важнее заниматься автоматизацией рутинных функций, важнее автоматизировать сбор обратной связи от пациента, важнее автоматизировать, например, представления, просто картинки данных диагностики пациента и сделать это в палате у пациента, прийти с планшетом и показать, но они, например, используют искусственный интеллект, чтобы проанализировать и сопоставить длительность госпитализации и приема определенных видов антибиотиков после операции. И в какой-то момент система подсказывает врачу хирургу: лучше этот антибиотик не назначайте, потому что вам придется пациента держать пять с половиной дней, лучше назначьте вот этот антибиотик, потому что тогда пациента надо держать только 2,8 дней после операции. Поэтому появляются подсказки, и вот самые здравые отношения к этим алгоритмам, это алгоритмы, которые помогают принимать решения врачу. То есть всё равно врач коммуницирует решение с пациентом, обсуждает вместе с пациентом принимают решения как лечить, какой метод подобрать. А искусственный интеллект - это просто одно из средств анализа. Но раньше была линейка, потом фонендоскоп, потом компьютерный томограф. А теперь искусственный интеллект, как метод диагностики, как устройство даже по сути дела, диагностики.

Е. Горкина:

Но раз вы этим так, интересуетесь, значит можно предположить, что скоро всё-таки у нас скоро что-то будет внедряться, что происходит? У нас осталось там 3 минутки.

С. Морозов:

Проектов много и есть проекты которые я вижу не очень понимающе в каком направлении они движутся, но есть сильные разработчики. Вообще Россия славится своими прекрасными техническими разработчиками, программистами. И у нас тоже есть работа и взаимодействие совместно с коллегами. Мы выступаем как медицинские заказчики, то есть мы определяем для чего этот алгоритм, у нас есть программа скрининга рака легкого, мы сейчас формируем программа скрининга рака молочной железы для Москвы. Чтобы сделать это исследование доступным, чтобы это была система. Мы проводим тегирование изображений, разметку, то есть эта формулировка задачи для разработчиков.

Е. Горкина:

То есть подготовительную работу уже всю ведете для того чтобы уже обучать.

С. Морозов:

Конечно. И мы сможем применить что-то в практике. У нас есть проект, например, по определению количества расхождений или ошибок скажем, в диагностике, то есть мы замеряем качество диагностики дистанционно это называется телеаудит. Когда

врачи, которые являются экспертами, специально отобранными, они анализируют исследования, проведенные другими специалистами, другими врачами. Анонимизированно, то есть они не знают ни пациента, ни врача, я ценю это качество. И у нас таким образом, формируется рейтинг на каждого врача, который работает в системе. Мы реально знаем, кто лучшие врачи не потому что, кто-то сказал да, вот у меня спрашиваешь, кто лучший врач? Почему он мне нравится? Потому, что он ходит в очках например.

Е. Горкина:

Хорошо, тогда зачем вы рейтинги делаете?

С. Морозов:

Чтобы объективизировать, чтобы как раз понимать, кто самые лучшие врачи. Вот этот процесс телеаудита, мы его тоже очень хотим частично автоматизировать, чтобы компьютер с помощью алгоритмов анализа текста…

Е. Горкина:

Чтобы он уже все-все данные смог всех врачей и таким образом проверять постоянно?

С. Морозов:

Чтобы он мог предварительно оценивать качество описания. Например, описание сделано по шаблону или нет, описание вообще содержит медицинскую терминологии или содержит какие-то ошибки. Давайте найдем все описания, в которых заподозрен какой-то очаг патологический в легком, то есть компьютер ещё и помощник в повышении качества. И вот это наш абсолютно уникальный проект по измерению качества в медицине, объективному с помощью телеаудита, радиологической системы информационной, он как раз тоже способствуют развитию новых алгоритмов по автоматизации. Это модель b2b.

Е. Горкина:

Но эта модель b2b, она напрямую нас касается, потому, что если диагнозы будут правильные…

С. Морозов:

Это ещё один шаг к моей мечте, чтобы эксперт был доступен для всех. Чтобы качество диагностики действительно повышалось, чтобы оно соответствовало эталонам. Международные данные кстати говорят о том, что ошибки в диагностике возникают где-то в 20% случаев. Значимые, более значимые, менее незначимые, влияющие на лечение или не влияющие на это расхождение. А мне еще хочется показывать и с помощью программы обучения специалистов как раз именно находить эти ошибки и обучать специалистов не абстрактно всему чему только можно в медицине. Вот вам 10 томов учебников читайте, изучайте, а и учить именно тому, что предметно, на чём ошибаются. Вот это мне кажется очень практический подход. Так надо работать.

Е. Горкина:

Тогда последнее слово, вот за то время, которое вы сейчас работали качеств-то повысилось получается? Раз телеаудит уже существует во всём.

С. Морозов:

Мы видим в системе врачей, у которых, например, были расхождения около 10% .Через несколько 2-3 месяца, это 4,6 процента расхождения. Это уже намного меньше, мы видим врачей, у которых сейчас количество правильных описаний превышает 95% это великолепные значения.

Е. Горкина:

Если будет искусственный интеллект, какой будет процент?

С. Морозов:

Если будет искусственный интеллект, то врачи смогут ещё больше исследований просмотреть, и врачи смогут больше заниматься своей профильной работой. То есть не готовить картинки, сортировать, перелистывать, пролистывать, а компьютер будет говорить: Посмотри сюда, вот здесь, наверное, есть очаг, посмотри сюда. Мы будем находить зачастую находки, о которых даже не подозревали, вот из этих огромных объемов исследований. Будет больше, эффективнее, качественнее всё это совершенно реально.

Е. Горкина:

Тогда, когда будут первые результаты по искусственному интеллекту, а судя по развитию вообще последнему то что происходит в информационном поле, это и цифровая экономика, блокчейн, искусственный интеллект. Это всё так массированно в последнее время на нас обрушилось, что кажется, что вот оно прямо уже завтра-то всё и наступит. В общем именно вам в вашем направлении, направлении радиологии, я конечно желаю, чтобы оно максимально быстро наступило, потому что это нужно и вам внутри своей системы здравоохранения и нам пациентам, чтобы у нас были правильные диагнозы, если всё-таки с нами что-то случится. Всем желаю не болеть.

С. Морозов:

Спасибо. Будьте здоровы.

Е. Горкина:

У меня в гостях был Сергей Морозов, врач-рентгенолог, доктор медицинских наук, профессор и директор научно-практического центра медицинской радиологии города Москвы. И Евгения Горкина. Всего хорошего.