Главы книги подготовлены в кооперации с ведущими экспертами по вопросам применения информационных технологий, вычислительных систем и искусственного интеллекта в медицинской практике.

Научный труд включает уникальный обзор трендов цифрового здравоохранения, раскрывает вопросы этического использования технологий искусственного интеллекта в медицине. Представляет подробный разбор практических инновационных кейсов исследования, внедрения и эксплуатации цифровых решений в медицине, апробированных в Пироговском Центре. Их ценность в полном представлении каждого из этапов разработки систем искусственного интеллекта — как на уровне отдельной клиники, так и (для системы на высоком уровне зрелости) на уровне региональной системы здравоохранения. Рассмотрение сфокусировано на специфических аспектах, включая организацию технической, клинической и этической экспертизы систем искусственного интеллекта, отдельное внимание уделено математическому аппарату и практике обработки биомедицинских данных.

Цифровые технологии и искусственный интеллект в медицине — это междисциплинарное поле, где сходятся достижения вычислительной математики, технологии построения программно-аппаратных комплексов и передовой опыт врачей. Показана роль и положительные примеры процессов акселерации инноваций в медицине, которые выступают драйвером развития междисциплинарных связей. Особое внимание уделено описанию подготовки специалистов цифрового здравоохранения.

Предлагаемые подходы, изложенные в работе, определяют методику разработки искусственного интеллекта и цифровых продуктов для системы здравоохранения России, позволят повысить импортонезависимость решений, а также расширят возможности врачей, не лишая их самостоятельности.

Монография предназначена для широкого круга специалистов: организаторов здравоохранения, врачей-кибернетиков, практикующих врачей, специалистов в области информационных технологий.

В ближайшее время широкому кругу будет представлен электронный вариант книги.

Ниже представлено краткое содержание монографии.

«ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МЕДИЦИНЕ»

Карпов О.Э., Храмов А.Е.

Под рецензий:

  • Соколов Игорь Анатольевич — академик РАН, профессор, директор ФИЦ «Информатика и управление» РАН, декан факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова;
  • Стародубов Владимир Иванович — академик РАН, профессор, научный руководитель ФГБУ ЦНИИОИЗ Минздрава России.
СОДЕРЖАНИЕ

Глава 1. Современные мировые тенденции перехода к цифровизации и персонализации медицины
Карпов О.Э., Храмов А.Е.

Глава 2: Общие аспекты цифровой трансформации российского здравоохранения
Карпов О.Э., Субботин С. А.

Глава 3: Информационно-вычислительные архитектуры и системные решения для для применения цифровых технологий в медицине
Андриков Д.А., Пензин О.В.

Глава 4. Искусственный интеллект и стратегия его развития в здравоохранении российской федерации
Карпов О.Э., Храмов А.Е., Гусев А.В.

Глава 5: Информационно-вычислительные системы цифровой умной клиники
Субботин С. А., Андриков Д.А.

Глава 6. Цифровые решения для пациента ХХI века
Храмов А.Е., Карпов О.Э.

Глава 7. Подготовка специалистов для цифрового здравоохранения
Зарубина Т. В., Раузина С.Е., Николаиди Е.Н.

Глава 8. Обзор практических решений цифрового здравоохранения
Карпов О.Э., Субботин С. А.

АННОТАЦИЯ

Искусственный интеллект в медицине является тем междисциплинарным полем, где сходятся достижения вычислительной математики, технологии построения программно-аппаратных комплексов и передовой опыт врачей. В книге отражены ключевые аспекты трансформации этих областей в единое, формирующееся сейчас направление медицинской прогностики. Показана роль и положительные примеры процессов акселерации инноваций в медицине, которые выступают драйвером развития междисциплинарных связей. Особое внимание уделено описанию подготовки специалистов цифрового здравоохранения. Предлагаемые подходы к использованию искусственного интеллекта и цифровых продуктов в здравоохранении России повысят импортонезависимость решений, а также расширят возможности врачей, не лишая их самостоятельности.

Книга адресована организаторам здравоохранения, практикующим врачам, врачам-кибернетикам, специалистам информационных технологий.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ

Информационные технологии, вычислительные системы и искусственный интеллект в медицине — это ассистирующие технологии, которые поддерживают исследования в области здравоохранения и медицинскую практику в целом, включая лечение, восстановление, профилактику заболеваний и укрепление здоровья отдельных людей и целых популяций. Цифровые инструменты современной медицины позволят совершить прорыв в самом подходе к лечению и профилактике заболеваний. Это требует последовательного решения следующих задач:

  • сбор данных о пациенте в рамках цифровых медицинских устройств (цифровых инструментов врача);
  • хранение в единых стандартах всех данных, возможность обезличенного доступа к этим данным для развития новых методов и технологий лечения/диагностики больных;
  • создание методов автоматической обработки медицинских данных пациента для выявления биомаркеров заболеваний, быстрее всего такие методы будут в современных реалиях обладать элементами искусственного интеллекта (ИИ), что автоматически ставит задачу прозрачности и объяснимости алгоритмов ИИ.

Проанализированы различные подходы к созданию математических моделей, которые могут обучаться выделять определенные характерные свойства данных, классифицировать данные и прогнозировать дальнейшую динамику. Это позволит построить модель на основе образцов данных, известных как «обучающие данные». Рассмотрены такие методы, как:

  • Линейный дискриминантный анализ — это математический метод, широко используемый в простых задачах классификации.
  • Машина опорных векторов — это классификатор, который находит разделяющую гиперплоскость или набор гиперплоскостей, для которых разница между выборками двух классов максимальна.
  • Байесовская классификация направлена на присвоение вектору признаков класса, к которому он принадлежит с наибольшей вероятностью. Правило Байеса используется для вычисления так называемой апостериорной вероятности принадлежности вектора признаков к данному классу.
  • Кластерный анализ. Рассмотренные выше методы обеспечивают бинарную классификацию. Однако часто возникает проблема многоклассовой классификации или кластерного анализа. Простейшей методикой, позволяющей проводить такую классификацию, является классификация по ближайшим соседям.
  • Глубокие нейронные сети с прямым распространением — это сети, в которой связи между узлами не образуют цикла.

Мы рассматриваем ИИ как часть информационных технологий, способную решать сложные задачи в областях, где накоплены большие наборы размеченных данных, но без хорошо развитой теории. ИИ и концепция 4П-медицины объединяются, чтобы помочь в решении самых сложных проблем современного персонализированного здравоохранении. На базе такого симбиоза сформирован подход «Умной клинки в умном доме». Для обзора существующих информационно-вычислительных решений рассмотрены:

  • понятие умной клиники и целевое информационно-технологическое состояние с точки зрения аппаратно-программного обеспечения;
  • процессы умной клиники;
  • набор практических кейсов, описывающих специфику создания, внедрения и эксплуатации цифровых решений;
  • обзор практических решений для цифровой трансформации здравоохранения.

Архитектура в информационных технологиях занимает ключевое место в жизненном цикле систем. Архитектура включает в себя конфигурацию, состав и принципы взаимодействия (в том числе принципы обмена данными) элементов системы. Информационно-вычислительные архитектуры и системные решения для автоматизации медицинских процессов строятся по принципу киберфизических систем, где элементы системы взаимодействуют с оконечными устройствами, источниками данных, которые обеспечивают мониторинг показателей медицинских процессов, и с исполнительными элементами, которые вносят изменения в киберфизическую среду. Особенностей таких архитектур — компоненты функционируют в различных пространственных и временных масштабах, характеризуются множеством модальностей и взаимодействуют множеством способов, изменяющихся в зависимости от контекста.

В работе отмечается, что стратегической целью развития российского здравоохранения является повышение продолжительности и качества жизни граждан страны путем совершенствования лечебно-диагностических и управленческих процессов, улучшения раннего выявления и профилактики заболеваний, рационального использования имеющихся ресурсов. Показано, как развитие информационных технологий открыло для этого новые инструменты и возможности. Сейчас на этой базе создается единый цифровой контур здравоохранения, соединяющий ЕГИСЗ, ВИМИС, ГИС субъектов Российской Федерации и множество различных МИС медицинских организаций, появилась специальность «врач-кибернетик» со своим образовательным треком.

Общество готово к системной цифровой трансформации здравоохранения, для чего в рамках умных клиник должны быть комплексно реализованы и внедрены передовые медицинские концепции: системы поддержки принятия решений, в т.ч. врачебных, носимые медицинские устройства как персональные цифровые помощники для врача и пациента, прогнозная аналитика, дистанционные методы работы с пациентом, включая «госпиталь на дому» и телемедицину, анализ данных реальной клинической практики, использование «цифровых двойников» как комплексных взаимоувязанных информационных моделей клиники, пациента и медицинского работника.

Ключевой сквозной технологией, которая обеспечит повышение качества и эффективности работы цифровых продуктов и обработки собираемых больших данных, является искусственный интеллект. Российские разработчики создали множество программно-аппаратных решений, которые поддерживают существующие рабочие процессы, и готовы при взаимодействии с медицинскими работниками перейти к проектированию целостных цифровых процессов. Соединяя возможности машинного обучения с другими информационными технологиями, мы способны на практике реализовать философию 4П-медицины, изменив отрасль из «здравоохранения для всех» в «здравоохранение для каждого». При этом крайне важно подчеркнуть, что все эти инновации направлены не на замену врача или снижение его роли при принятии клинических решений, а на повышение эффективности лечебно-диагностических и управленческих процессов, на снижении затрат времени на рутинную обработку данных и сокращении влияния человеческих ошибок, на расширение возможностей врачей, не лишая их самостоятельности.

На основании проанализированного практического опыта конкретных кейсов сформированы ключевые приоритеты:

  • Сокращение сроков клинических испытаний и экспертизы ИИ-продуктов перед их государственной регистрацией за счет дальнейшего совершенствования процедур клинической оценки безопасности.
  • Создание условий для возможности проведения клинических испытаний на основе качественных размеченных наборов данных.
  • Развитие требований к системе менеджмента качества и возможности государственного контроля ее наличия и уровня с целью повышения доверия к разработчикам и предоставление таким разработчикам упрощенных или ускоренных процедур вывода продуктов на рынок.
  • Разрешение на выпуск новых версий продуктов через извещение регулятора и без необходимости проведения повторных клинических испытаний.

Ключевыми вызовами и наиболее актуальными направлениями для дальнейших исследований являются вопросы доверия к цифровой медицине в целом и системам искусственного интеллекта в частности, нормативное и техническое регулирование, решение проблем асимметрии между ценностями алгоритмов машинного обучения и размеченных массивов данных, использованных при их разработке, повышение точности работы моделей машинного обучения, вопросы биомедицинской этики и объяснимости работы искусственного интеллекта, а также поддержка профильных междисциплинарных образовательных программ на стыке информатики и медицины и технологических компаний в области цифровой медицины.

Развитие представленных в данной книге ключевых направлений и поиск ответов на обозначенные выше вызовы не только откроет дверь для широкого использования искусственного интеллекта и цифровых продуктов в здравоохранении России, но и повысит ее импортонезависимость, и главное — внесет реальный и существенный вклад в сохранение жизни и здоровья наших сограждан.