Сотни тысяч "цифровых двойников" попали в систему

В ходе пилотного проекта "Национального биомедицинского оператора" по созданию системы хранения и анализа данных о пациентах с возможностью машинного прогнозирования инфаркта или инсульта создано 298 тысяч "цифровых двойников" пациентов медучреждений ФМБА, частной клиники Medeor, сети "Открытая клиника", медицинских информсистем "К-МИС" и других организаций. Проект реализован консорциумом, образованным Ассоциацией разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине (НБМЗ), АНО "Врачебная палата ФМБА", а также рядом ИТ-компаний, государственных и частных клиник. В системе хранения и анализа данных о пациентах, которая, по сути, является банком таких данных, как рассказали корреспонденту ComNews в НБМЗ, все сведения сгенерированы в двух информационных системах - МИС и ГИС. Сведения представляют собой структурированные данные о пациентах, включая некоторые социальные данные, зарегистрированные заболевания, обращаемость за медицинской помощью, сведения об анамнезе пациентов, обследовании и лечении, зарегистрированных окончательных диагнозах, протоколы обследования и лечения, протоколы врачебных осмотров, рецепты и ряд других записей. "Такого рода цифровая информация позволяет проводить машинное обучение и решать самые разнообразные задачи, от прогнозирования заболеваний/осложнений до анализа эффективности лекарств, поиска новых предикторов заболеваний и т.д.", - указали в НБМЗ. Вместе с данной системой функционирует демонстрационная версия буфера для хранения данных (DataSet) об инфарктах и инсультах. "Для того, чтобы создать математическую модель, предсказывающую наличие развивающегося инфаркта или инсульта у пациента, обратившегося в медицинскую организацию, было проведено пробное машинное обучение. По результатам предварительного моделирования получена оценка F1, равная 90,1%, что свидетельствует о высокой точности выбора самих признаков и алгоритма машинного обучения k-Nearest Neighbor", - сообщили в НБМЗ. Относительно значения системы хранения и анализа данных о пациентах в Ассоциации заявили следующее: "Успех пилотного проекта "Национального биомедицинского оператора" позволяет сделать следующий шаг – к организации государственно-частного партнерства для централизованного оборота цифровых биоданных. При этом государство должно получить исключительные полномочия на сбор, хранение и использование цифровых биоданных пациентов. А частный бизнес в свою очередь будет отвечать за сервисы по аналитике, диагностированию и выработке рекомендаций по лечению. Государству предстоит прежде всего законодательно решить вопрос обеспечения безопасного доступа к медицинским данным различных участников системы здравоохранения". В НБМЗ также отметили, что создание системы приведет к появлению более доступных и хранящихся в машинно-читаемом и машинно-понимаемом формате медицинских знаний. "Их отсутствие сейчас, по крайней мере, в русскоговорящем сегменте, является одним из заметных барьеров для развития систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Например, практически отсутствуют качественные справочники с рекомендациями по лечению и обследованию в разрезе нозологий, нет справочника симптомов и сопоставления их с диагнозами, нет добротных и доступных справочников по назначению и контролю корректности лекарственной терапии и так далее", - указали в НБМЗ. Актуальность созданной системы, как заявили в Ассоциации, связана с необходимостью скорейшей реализации государственного курса по внедрению цифровых технологий и искусственного интеллекта в экономику страны. В качестве драйвера развития системы в Ассоциации указали появление и рост рынка искусственного интеллекта (ИИ) для медицины. "Увеличение спроса на такие решения приведет к появлению всё большего количества наработок и их развитию в самых разных направлениях. Участники рынка всё больше будут нуждаться в качественных медицинских знаниях и обращаться к созданной системе", - указали в НБМЗ. Барьерами на пути развития системы, как отметили в Ассоциации, являются консерватизм врачей, тотальная нехватка высокопрофессиональных врачебных кадров и их постоянная занятость. "Не секрет, что чем больше компетенций у врача - тем более востребованным он является: текущая врачебная практика, как правило, бесчисленные консультации, научная и общественная работа... Как правило, такие люди дико заняты и перегружены. Поэтому массово они вряд ли ринутся вносить свои знания в платформу", - пояснили в Ассоциации. В Международном медицинском кластере ИЦ "Сколково" внимание корреспондента ComNews обратили на то, что, создавая систему, в первую очередь необходимо позаботиться о безопасности хранимых данных. "Утечка данных может привести к различным неприятностям: начиная от довольно безобидных - например, таргетированная реклама, до более серьезных – к примеру, повышение страховых взносов в случае раскрытия информации о заболеваниях клиента", - отметили в кластере - "Во-вторых, важным вопросом является структуризация данных. Необходимо сформировать систему таким образом, чтобы каждый специалист, наполняющий базу данными, вносил ее корректно. На сегодняшний день большая часть медицинских данных не структурирована, а обилие несущественной информации может привести систему к ложным выводам и невозможности ее эффективной обработки". Помимо того в кластере указали на необходимость организации доступа к данным самого пациента. "Это необходимо для того, чтобы в случае посещения другого лечебного учреждения у него была возможность предоставить новому врачу всю историю своей болезни", - заявили в кластере. Создание системы, как заявили в кластере, решит сразу несколько вопросов. "Во-первых, снизится роль человеческого фактора: если врач может пропустить несколько знаков-"предшественников" инфаркта или инсульта, то система нет – она сможет отследить неочевидное и таким образом спасти пациента. Кроме этого, качественно составленная система, учитывающая все потребности медицинского персонала, сможет сократить временные затраты на заполнение бумаг, а также сведет на нет вероятность потери данных. Более того, хранение информации о пациентах и об их лечении позволит еще и контролировать расход лекарств, анализировать работу медицинского персонала и их эффективность", - указали в кластере. Относительно актуальности создания системы в кластере заметили следующее: "Сегодня в медицине накоплены огромные массивы данных, и возможность их типизировать позволит выявлять закономерности и неочевидные связи между различными заболеваниями. Многие понимают, что развитие этой сферы особенно актуально: по мнению аналитической компании Frost&Sullivan, объем рынка искусственного интеллекта в области медицины к 2022 году вырастет до $6,16 млрд. Искусственный интеллект сегодня играет важную роль в безопасном хранении данных, правильной и своевременной диагностике, он способен обрабатывать огромные пласты информации за секунды, ускоряя процесс принятия решения и снижая вероятность ошибки". Все это, как отметили в кластере, доказывают первые результаты работы системы. "Точность определения предрасположенности к инфаркту или инсульту оказалась на уровне 90%. Данная система не только позволит предупреждать резкие ухудшения состояния, но и даст возможность (при наличии разрешения со стороны пациентов) использовать накопленные данные для разработки других продуктов и проведения научных исследований", - заявили в кластере. Как один из главных драйверов развития системы в Ассоциации указали уровень смертности от сердечно-сосудистых заболеваний. "По статистике Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), они являются основной причиной смерти во всем мире. Развитие инфарктов и инсультов, являющихся острыми заболеваниями и происходящими в результате закупоривания сосудов, в большинстве случаев можно предупредить: по мнению ВОЗ, 80% преждевременных инфарктов и инсультов может быть предотвращено", - заметили в кластере "Другим драйвером для системы является неудовлетворенный запрос на качественную обработку данных, количество которых становится с каждым днем все больше и больше. Огромная часть этого массива лежит мертвым грузом, хотя правильный сбор и анализ этих данных могут предупредить развитие заболевания, спасти жизнь пациента и использовать выявленные корреляции в дальнейших исследованиях". Что касается барьеров, препятствующих развитию системы, в кластере отметили, что для ее распространения по всей стране первой и существенной проблемой является отсутствие интернета в некоторых населенных пунктах и недостаточное владение навыками работы с компьютером у медицинского персонала. Другой проблемой является подход к сбору информации. "Сегодня многие проекты, основанные на больших данных и машинном обучении, часто становятся неудачными из-за большого количества лишней, несущественной информации. Сюда же можно отнести и проблему отсутствия стандарта ведения истории болезни: хаотичная запись данных о пациенте делает информацию непригодной для машинного анализа или требует ручной обработки и внесения", - обратили внимание в кластере, добавив, что не менее серьезным препятствием для системы является защита персональных данных. "Необходимо отработать этот вопрос не только с точки зрения кибер-безопасности, но и на юридическом уровне", - указали в кластере. Отметим, что консорциум, занимавшийся созданием системы, по информации НБМЗ, был образован в начале 2019 года. В его состав, помимо Ассоциации, вошли "Врачебная палата ФМБА", ООО "К-МИС", ООО "Интеллоджик", Сколковский институт науки и технологий ("Сколтех") и ряд других организаций. В планах консорциума - создать координационный центр по оптимизации и цифровизации процессов здравоохранения на базе "Врачебной палаты ФМБА". Целью координационного центра будет дальнейшее формирование "Национального биомедицинского оператора", который, в свою очередь, призван консолидировать деперсонализированные биомедицинские данные, содержащиеся в автоматизированных системах, используемых в медицинских учреждениях для разработчиков систем искусственного интеллекта в медицине. Как указали корреспонденту ComNews в НБМЗ, согласие на поддержку координационного центра уже дал ПАО "Сбербанк". Ссылка на источник