Я уже упоминал, что технологии сократили время, необходимое для описания исследования. Изучено и подсчитано, что в Москве объединение машин (а их уже 1500!) в Единый радиологический информационный сервис, создание рефренс-центра привели к росту эффективности в два раза. Алгоритмы к этому добавляют еще 15–20 % эффективности.

Практически два года ушло на то, чтобы начало меняться отношение специалистов к этим технологиям, чтобы ушел какой-то первобытный ужас перед неизведанным. Сегодня рефренс-центр — ключевое звено диагностической службы города (я говорю об инструментальной диагностике). И мы уже моделируем замену алгоритмом одного из мнений врача при описании скрининговых исследований, чтобы сократить трудозатраты. Также мы моделируем автоматическое предзаполнение протокола исследования, в том числе с помощью той самой цифровой разметки, со всеми цифровыми показателями. Моделируем мгновенное сообщение клиницисту, если у направленного им пациента выявлена патология, и передачу результатов исследования еще и пациенту с сообщением, что описание подготовлено с применением искусственного интеллекта. Пока пациенты о работе нашего одаренного ученика с их снимками не знают. По нашим исследованиям, они еще не готовы к тому, чтобы увидеть свои снимки с какими-то дополнительным разметками, нет еще доверия системе и наверняка появится желание пойти куда-то пожаловаться, что не уделили должного внимания, а доверили все каким-то алгоритмам, которые наверняка сплошь и рядом ошибаются. Но время идет вперед, люди привыкли и к электронным картам и к множеству других нововведений, вскоре в медицинских заключениях наконец появится информация, что данное заключение подготовлено при поддержке технологий искусственного интеллекта.

Итак, наши реальные возможности, без фантазий и мифов. На что сегодня способен искусственный интеллект в здравоохранении? Во-первых, цифровой справочник врача, сборник подсказок, который при большом объеме информации точно нужен каждому. Во-вторых, первичное, предварительное описание результатов профилактических исследований, оно существенно ускоряет процесс. В-третьих, компьютерное зрение с возможностью описания исследования лучевой диагностики с множеством измерений от расчетов площади повреждения легких при COVID-19 до сведения всевозможных других сложно измеримых показателей. В-четвертых, триаж (= сортировка): норма или патология, степень тяжести состояния. Это очень уместно в приемном отделении большой больницы и позволяет рационально распределять усилия медицинских работников, обращать внимание на самых тяжелых пациентов. Очень интересная и более сложная задача для ближайшего будущего в обучении алгоритмов — сравнение динамики развития заболевания.

И наконец, сама организация здравоохранения. Развитие технологий искусственного интеллекта заставило пересмотреть множество организационных давно сложившихся традиций, которые казались (и кажутся) незыблемыми. У нас система здравоохранения привыкла работать за многие десятилетия от ресурса, а не от потребности. Но сейчас при планировании любых массовых программ нам нужны как раз алгоритмы, которые позволят рассчитать мощность системы: сколько надо привлечь людей, сколько специалистов, сколько потенциально будет вовлечено пациентов, сколько пойдет на каждый этап, что останется на выходе. Управление тоже должно опираться именно на большие данные. И искусственный интеллект нужен как нигде именно в организации здравоохранения как предельно ясная, прозрачная система решений на основе объективных показателей, которые не придется подгонять под спущенные сверху ориентиры.

С моей точки зрения, как ни парадоксально, искусственный интеллект сегодня становится инструментом поддержки для развития более этичной, более гуманной системы здравоохранения. Новые технологии помогают сделать медицину более доступной, а всю систему — более прозрачной. И хорошо, что наш вундеркинд становится простым трудягой, которые придет в детские и взрослые поликлиники, будет помогать в приемных отделениях и шаг за шагом осваивать разные сферы в медицине, забирая на себя рутинные задачи и оставляя больше простора врачам для клинического развития, а пациентам давая понимание происходящего, ощущение контроля и безопасности.

Полезные тезисы:

1. Искусственный интеллект — всего лишь программа, инструмент в руках врача или медсестры.

2. Искусственный интеллект в радиологии открывает возможности всеобщего скрининга и раннего выявления великого множества заболеваний.

3. Мы сегодня стоим у истоков широкого практического использования искусственного интеллекта. И, вероятно, следующих шагов развития этой технологии просто не в состоянии сегодня даже вообразить.

Заметки. Вместо заключения

В марте меня пригласили в компанию Osimis в Бельгии на позицию директора по инновациям. И в сущности я продолжаю делать то, чем занимался и раньше. Всего в мире сейчас занимаются искусственным интеллектом для здравоохранения около 200 компаний. Osimis анализирует все, что есть на рынке, подбирает, интегрирует на специальную платформу. Дальше эта платформа позволяет подключить в конкретные клиники автоматические средства анализа, рентгена, КТ, МРТ и других любых исследований, чтобы автоматизировать процесс и позволить врачу работать врачом, а не алгоритмом. В книге неоднократно звучал в разных вариациях вопрос: что такое медицина — искусство, наука или ремесло? Шутники говорят, что это искусство выдавать ремесло за науку. И в этой шутке велика доля истины. Да, в значительной степени это ремесло, которое подразумевает стандартные, воспроизводимые, по мельчайшим шагам прописанные процессы, и их просто нельзя нарушать, они четко определены. А есть часть медицины, которую, скорее, можно назвать искусством, где не то что допустим — необходим определенный субъективизм, принятие решений там, где нет стандартов.

Во многих странах (в отличие от России) врач является своего рода индивидуальным предпринимателем и сам персонально отвечает за то, что он делает. У него есть полномочия выходить за рамки стандартной практики. Что называется off label, применять какие-то методы, которые, может, не доказаны, но конкретному пациенту они подойдут. Потому что болезнь — это во многом… состояние души пациента, состояние мировоззрения, не только (и не столько) организма. Правильным образом настраивая его, в дальнейшем происходит правильная настройка соматических, физических, физикальных процессов. И в этом смысле медицина остается искусством, где очень многое не доказано. Как говорят в маркетинге, половина денег, которая потрачена в маркетинге — тратится впустую, но какая именно половина — никто не знает. И у меня сегодня нет сомнений, что в медицине, которая является нетрадиционной и оставлена за контуром доказательной медицины, наверняка многое помогает. А что именно помогает, каким образом и почему — никто толком не знает, потому что сравнительные исследования провести невозможно.

Однажды пациент прислал мне через социальные сети запрос на консультацию: «Доктор, помогите. У меня было семь мнений от семи врачей. Они анализировали мои исследования. Пожалуйста, помогите мне!» Я спросил: «А чем я могу помочь? У вас же просто будет еще восьмое мнение. Разве оно вам поможет?» Действительно есть люди, которые ищут правду в диагностике. Один из стереотипов: якобы только поставив правильный диагноз в медицине можно вылечить. И дальше появляются разные истории, как человек ходил к разным травматологам и