Совместно с Петербургским центром Алмазова IT–компания "ТехЛАБ" запускает информационную систему, которая поможет врачам выбирать персонифицированную терапию для пациентов с сахарным диабетом. Это один из первых проектов на зарождающемся рынке систем поддержки врачебных решений. Однако для серьезного развития ему не хватает массива качественных данных.
Автоматизированная система выбора терапии сахарного диабета 2–го типа разработана на платформе Galenos. Институт эндокринологии Центра Алмазова использовал собственную базу данных, сформированную за несколько лет. В системе содержатся сведения о препаратах, прогностических параметрах заболевания, показателях здоровья, антропометрических характеристиках и алгоритмах определения оптимальных препаратов.
Объем инвестиций в проект составил около 2 млн рублей. Сумму вложений в платформу Galenos компания не называет. Сейчас эта система поддерживает уже 138 диагнозов. "Мы видим большой интерес со стороны медучреждений, — говорит коммерческий директор "ТехЛАБ" Александр Шаповалов. — Система позволяет на ранней стадии заболевания начать правильное лечение. Это помогает врачам принимать больше пациентов, а пациентам — ускорить процессы постановки диагноза и назначения терапии".
Врачей такие системы не заменят. Опрошенные "ДП" медэксперты в один голос утверждают, что полностью полагаться на искусственный интеллект (ИИ) нельзя. "У врача есть интуиция, у машины ее нет. Она не чувствует запаха ацетона изо рта, не может оценить психическое состояние пациента при том же диабете", — говорит Яков Накатис, главврач клинической больницы №122 им. Соколова. А электронные справочники, позволяющие ускорить принятие решений и, например, выбрать один медикамент из 20, в его учреждении уже есть.
Каждый инвестирует сам
По оценкам эксперта по искусственному интеллекту Романа Душкина, вложения в крупные проекты ИИ в медицине начинаются от 50 млн рублей, но могут расти до бесконечности, в зависимости от числа привлеченных экспертов, объемов и полноты базы. Медицинские компании деньги не считают, создание таких проектов требует времени докторов и качественных баз данных.
В ГК "Медицинский центр "XXI век" ищут и тестируют различные проекты, но пока что опыт скорее негативный. "Это вопрос не цены, а ценности. Мы все знаем, что такое система ОМС и что там количественный подход к работе врача, доктора нередко просто копипастят историю болезни. Поэтому в этой системе очень много медицинского мусора. Чтобы научить ИИ выдавать качественные подсказки, базы данных ОМС очевидно не подходят", — делится опытом Артур Канаян, директор по инновациям ГК "Медицинский центр "XXI век".
В Медицинском институте им. Березина рассказали, что принимают участие в разработке нескольких проектов. "Успехи в этой области есть, но, на мой взгляд, они пока ограничены, — комментирует председатель правления компании Аркадий Столпнер. — Сдерживаются необходимостью больших баз данных, причем часто — баз, имеющих дополнительную информацию. На Западе сложность сбора таких баз определяется в том числе жестким законодательством. В России сбор нужной информации несколько проще, что дает определенные преимущества российским разработчикам".
Пациенты без истории
Данные на Западе и правда недешевы. Наиболее громкий проект в сфере медицинского ИИ на мировом рынке — Watson Health от IBM. Но, чтобы получить 100 млн карт пациентов, компании пришлось заплатить $2,6 млрд за сервис Truven Health Analytics. Для полноценного развития требуется свыше $130 млрд.
Однако и нашим компаниям о единой базе клиентской информации приходится только мечтать. "Государство над этим вроде как работает, но электронной медицинской карты в нашем регионе нет, только разрозненная информация", — говорит Артур Канаян. Клиники могли бы обмениваться информацией, но капвложения на исполнение ФЗ о персональных данных заградительно высоки.
"По–моему, это сейчас не очень реально. Первая проблема — создание базы данных, вторая — защита персональных данных, третья — врачебная тайна. В среднесрочной перспективе в нашей стране вряд ли это будет решено", — считает генеральный директор частной скорой помощи "КОРИС" Лев Авербах. В системах поддержки принятия решений его компания пока не заинтересована, так как есть стандарты практически на все заболевания при оказании скорой помощи, а вот заранее знать информацию о пациенте, чтобы не тратить время на анамнез и чтение медицинской документации, там бы хотели.
Есть надежда, что проблемы удастся решить совместными усилиями, считает основатель Петербургского медицинского форума Сергей Ануфриев. По его словам, в мае было решено создать ассоциацию разработчиков интеллектуальных систем в медицине в рамках Российской венчурной компании.
"По сути, этого рынка еще нет, готовых продуктов нет, — говорит Сергей Сорокин, директор и основатель компании Botkin.AI. — Год потребуется на то, чтобы медики реально начали использовать такого рода системы. У нас есть пять пилотных проектов".
По его словам, уже со следующего года государство начнет помогать таким разработкам в рамках проекта цифрового здравоохранения. А по–настоящему взлететь этот рынок может в течение 3–5 лет.
