По време на пандемията руската медицина направи скок към цифровите технологии. Например в Москва Юнайтед
Този процес започна още преди пандемията.Неговите вектори са очертани в пътните карти на Националната технологична инициатива (NTI) HealthNet и NeuroNet. Платформи, базирани на изкуствен интелект, ще помогнат на лекарите да поставят диагнози, пациентите могат да получат алтернативно мнение, а разработчиците могат да създават нови медицински услуги, използвайки инструменти, използващи AI. Сред тях са CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus, както и разработките на центровете за компетентност на NTI. В бъдеще могат да бъдат създадени нови решения чрез стартиране на технологично състезание.
Идентифицирайте депресията чрез ЯМР
CoBrain-Analytics е платформа, която сизползвайки AI, той помага на лекарите да спестят време и да подобрят качеството на диагностиката, а разработчиците създават нови услуги, базирани на AI за медицина. Той е разработен от Skoltech като част от пътната карта NTI Neuronet.
На платформата има три основни продукта:
- CoLab е съвместно работно пространство заразработване и сертифициране на медицински AI. С негова помощ екипи, стартиращи компании и други компании могат да създават нови технологии, да провеждат изследвания, да търсят решения на научни или търговски проблеми.
- 2-ро мнение - библиотека с приложения и база знанияза лекари и пациенти, които ще получат тук лични препоръки и алтернативно мнение за диагнозата си, като качат свои данни - например снимка на кожен обрив или рентгенова снимка.
- MedEducation е образователна част за лекарите, където се предлагат лекции и специализирани курсове за лекари.
AI на платформата вече открива белодробни заболявания от рентгенови и флуорографски изображения и може също така да открива депресия въз основа на резултатите от ЯМР. Списъкът с неговите възможности се увеличава.
Skoltech Communications
На платформата са регистрирани московски центроветях. Бурденко, Вишневски, Рижих, Кулакова, Соловьова, Пирогова, Научен център по неврология, както и разработчици на медицински системи, базирани на AI (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Трето мнение), екипи за разработка и стартиращи компании (Z-union, EyeMoove, BioDigital , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
През декември 2020 г. Sberbank и Skoltech обявихасделка за създаване на екосистема за развитие на ИИ в Русия. Библиотеката с приложения и набори от данни, която се формира въз основа на разработките на Sber и проекта CoBrain-Analytica, в момента е една от най-големите в Русия.
Към декември миналата година медицински решения, базирани на AI, създадени от SberMedII и Skoltech, бяха използвани в 16 региона на страната.
Обърнете вниманието на лекар
Боткин.AI е платформа, която използва AI за анализ на медицински изображения: CT, MRI, мамография и рентгенови лъчи. Помага на лекарите: намалява тежестта върху тях и същевременно намалява шанса за грешка, която може да коства живота на пациента.
Алгоритъмът намира патологии в медицински изображенияи маркира онези области, на които лекарят трябва да обърне допълнително внимание. Лекарят ги проверява, като потвърждава или опровергава резултатите от анализа на AI - така системата се учи. През март 2020 г. разработчиците добавиха функционалност за анализ на пневмония към платформата, което помогна на клиниките да идентифицират пациенти с коронавирус.
Платформата се използва в Русия и пилотнопроекти в чужбина. Това е първата (и засега единствената) платформа, регистрирана в страната като „медицинско изделие с AI технология от рисков клас 2b“: може да се използва при диагностика на опасни заболявания, включително рак. Проектът получи сертификат CE Mark, който е необходим за навлизане на пазара на европейски и други страни, а в плановете - сертификат от американската FDA (US Food and Drug Administration - "High-tech").
Разработчици на Botkin.AI се нарича предимства на проекта: висока точност на анализа на изображенията и наличието на готова облачна платформа, която може да бъде внедрена в клиники. Платформата вече е интегрирана с Единната радиологична информационна система на Москва: 46 медицински организации бяха свързани към услугата към август 2020 г.
Платформата включва:
- модели за анализ на медицински изображения;
- инструменти за визуализиране на резултатите от анализа на патологията;
- инструменти за оформление на изследвания;
- персонализируеми работни процеси за инструментите на ИИ и лекарите да работят заедно.
Боткин
Ефективността може да бъде изследвана на платформаталекарства. През ноември 2020 г. Petrovax, заедно с Intellodzhik, започнаха да тестват ефекта на Longidaza сред пациенти, претърпели COVID-19. Това е един от първите проекти в света, където изкуственият интелект помага да се определи степента на увреждане на белите дробове - включително с течение на времето при пациенти, претърпели коронавирус.
Според CrunchBase проектът вече е събрал общо $ 3,8 млн. През декември 2020 г. в Intellogic, разработчикът на Botkin.AI, са инвестирани 160 милиона рубли.
Работа с държавни агенции
Платформа "Целз" (проект на фирма "Медицинскискрининг на системата "-" Hightech ") помага на рентгенолозите и онколозите да вземат медицински решения. С помощта на AI той разпознава доброкачествени или злокачествени промени на медицински изображения, посочва тяхното местоположение и интерпретира резултатите в съответствие с международните стандарти.
Това е първата програма, базирана на AI технологии, включена в Регистъра на домашния софтуер, което му дава право да работи с държавни агенции.
По време на експеримента на катедратаЗдравеопазването на Москва за използването на компютърно зрение, системата обработи 50 хиляди мамографски изображения и 290 хиляди флуорография в московските поликлиники. Към септември 2020 г. пилотните и търговски стартирания на платформата бяха изпълнени в 13 региона на Русия.
LLC "Медицински скринингови системи"
Точността на анализа на изображението е 95% за мамография и 93% за флуорография.
През декември 2020 г. Рисков фонд на Националниятехнологична инициатива инвестира 180 милиона рубли в проекта. Компанията планира да получи сертификат в Русия и в чужбина и да навлезе на пазарите в Югоизточна Азия, Близкия изток, Африка и Европа.
Открийте туберкулоза
Корпорациите и индустриите се нуждаятрешават приложни проблеми, а научните организации - да комерсиализират своите разработки. За връзка между науката и бизнеса беше създадена мрежа от центрове за компетентност на NTI. Всеки от тези центрове е консорциум, който включва технологични компании, руски университети, изследователски организации и чуждестранни партньори.
Сред разработките на Центъра за компетентност на NTI занаправлението "Изкуствен интелект", организирано на базата на Phystech (MIPT), има система за подпомагане на медицински решения в областта на флуорографията, мамографията, кардиографията с помощта на търсачки и технологиите за дълбоко машинно обучение. В момента е създадена експериментална проба от системата.
Според резултатите от теста точността на анализа е:
- електрокардиографски модул - 83%;
- флуорографски модул - 86%;
- мамологичен модул - 81%.
Клиентите на платформата могат да бъдат както частни медицински и изследователски организации, така и федерални и местни образователни и медицински институции.
Фрагмент от WSSP интерфейса. Снимка: MIPT
Технически център на NTI за технологиисъхранение и анализ на големи данни "на базата на Московския държавен университет на името на М.В. Ломоносов е разработил облачна услуга "AntiKoh". Услугата, която анализира медицински изображения с помощта на AI, се публикува в облака, така че лекарите от всички нива в Русия и в чужбина имат достъп до нея.
Развитието на Центъра за компетентност диагностициратуберкулоза на КТ с 93% точност и непрекъснато се учи благодарение на използването на машинно обучение. Тя анализира флуорографията за 0,8 секунди, след което дава препоръки с класификация според вариантите на заболяването.
Системата се използва и за откриване на симптомиCOVID-19. Екипът създаде пилотна версия на облачната услуга AntiCorona. Службата е обучена да разпознава болестта на рентгенови лъчи и флуорография. Този вид изследвания са по-евтини и по-достъпни от CT: обикновено томографите са в големи клиники и броят на специалистите по CT е значително ограничен.
За да обучим системата, използвахме маркираниРентгенови изображения, получени от клиники в САЩ и фокусирани върху лечението на пациенти с коронавирус. Разработчиците получиха положителни прогнози за надеждността на диагностиката на COVID-19 въз основа на флуорографски изображения, това е от значение, тъй като почти всички лечебни заведения в Русия са оборудвани с цифрови флуорографи.
В Московския референтен център за лъчева диагностикаВъз основа на Центъра за диагностика и телемедицина на Московския здравен департамент и в 53 региона на Русия, AntiCorona се използва за диагностициране на COVID-19, а AntiKokh - за диагностициране на туберкулоза. Благодарение на решението само московският референтен център обработи над 250 000 медицински изображения.
„Делът на успешно анализиранитепроучванията надвишават 99% със следните основни показатели: чувствителност - 94,0%, специфичност - 66,0%, точност - 80,0%, площ под характерната крива - 90,0%, което надвишава най-добрите световни показатели за подобни системи ", - каза Михаил Натензон, ръководител на проект „Облачни технологии за обработка и интерпретация на медицински диагностични изображения, базирани на използването на инструменти за анализ на големи данни“ на Центъра за компетентност NTI за технологии за съхранение и анализ на големи данни към Московския държавен университет.
Пресслужбата на ANO "NTI Platform" отбеляза, че проектите "AntiKorona" и "AntiKokh" привличат 14 милиона рубли инвестиции.
Други разработки от Русия
В Русия има редица други проекти, свързани с използването на изкуствен интелект в медицината. Няколко платформи са част от Националния инфраструктурен център на Helsnet National Technology Initiative.
Webiomed платформа анализира анонимизирани медицински данни,да се предвиди възможното развитие на болестите и техните усложнения на личностно и популационно ниво. През април 2020 г. Webiomed стана първата разработка на AI в Русия, регистрирана от Roszdravnadzor като медицинско изделие.
Системата анализира различни медицински даннипациент, идентифицира рискови фактори и подозрения за заболявания, формира въз основа на тях прогнози, съдържащи изчерпателна оценка на вероятността от развитие на различни заболявания и смъртта на пациента от тях. Webiomed използва машинно обучение, NLP-технологии (обработка на естествен език), прогнозно моделиране.
Проектът ще помогне на лидерите в тази областздравеопазването и лекарите намаляват заболеваемостта и смъртността чрез прогнозни анализи. Платформата на компанията K-Sky се използва в повече от 70 медицински организации в Русия.
Скринингова система за самоздравеBiogenom се предлага в Play Market. С негова помощ потребителите могат да получат препис от анализи, да проверят правилността на лечението. В бъдеще абонаментът ще бъде платен. „Включени сме в регистъра на HealthNet NTI Research Center, това увеличава доверието от страна на индустриалните партньори“, казва Алексей Дубасов, главен изпълнителен директор на Biogenom. „Това също е положителен фактор при участие в различни състезания.“
Технологични състезания
Технологичните състезания могат да отворят цели отрасли. Например, благодарение на DARPA Grand Challenge, дронове се появиха по целия свят, а наградата Ansari X стартира частна астронавтика.
За да спечелите такива състезания, трябвапреодоляване на технологичната бариера. Но основното не е победа или дори голяма парична награда, а фактът, че около състезанието се изгражда общност, се създават нови отбори. Участниците в подобни състезания създадоха бъдещето на пазара: например Антъни Левандовски, чийто мотоциклет на DARPA Grand Challenge през 2004 г. падна на три метра от началото, след което работи върху безпилотни самолети в Google и Uber.
Антъни Левандовски
В Русия през 2018 г. те пуснаха поредицатехнологични състезания Up Great в рамките на NTI. Тогава стартираха първите състезания: „Зимен град“ за безпилотни превозни средства и „Първи елемент“ за създаване на двигатели с водородни горивни клетки.
Финал на технологичното състезание „Зимен град“. Снимка: Вадим Францев
Сега се подготвя за стартиране на нова технологиясъстезание: на участниците ще бъде предложено да създадат система за вземане на медицински решения, базирана на AI, за поставяне на пълна клинична диагноза, основана на когнитивен анализ на комплекс от клинични и лабораторни диагностични данни на пациент и информация от професионални бази данни с медицински знания и клинични препоръки .
Базираната на ИИ система ще трябва да използва всички възможни данни за пациентите, всички налични разработки на учени и лекари, за да помогне на лекаря да постави правилната диагноза.
Това трябва да доведе до създаването на нови компании и технологични решения в областта на AI за медицината.
Пазарна ситуация през очите на стартъпите
Предприемачите са съгласни, че само пионери и техно-оптимисти имат интерес към медицинските продукти с изкуствен интелект.
„Разширени частни здравни организациисе интересуват от въвеждането на различни технологии, които повишават икономическата ефективност, качеството на медицинското обслужване, подобряват обслужването на клиентите, - убеден е главният изпълнителен директор на Biogenom. "И за тях няма разлика дали тази технология се основава на AI или просто софтуерен продукт."
По оценки на компанията K-Sky (Webiomed) такиваСега в Русия има по-малко от 5% напреднали медицински организации. „Такива клиенти традиционно проявяват голям интерес към всички нови продукти и се опитват да ги използват“, казва Александър Гусев, директор по развитието на K-Sky. „За сравнение, в Съединените щати тази цифра вече е около 70%.“
Положението постепенно ще се подобрява.През следващите три години цифрата ще нарасне до 15-20%, прогнозира Гусев. Тоест малко по-малко от една четвърт от организациите ще използват последователно поне един продукт, базиран на AI.
Пазарни проблеми
Основателите на платформи, базирани на AI, вярват, че има проблеми както от страна на разработчиците, така и от страна на клиентите.
Александър Гусев отбелязва, че почти всички продуктисега се решават само определени части от задачите: „Липсва функционалност, лоша интеграция със съществуващите медицински информационни системи и други основни продукти за автоматизиране на работата на медицинска организация. Следователно тяхната полезност в очите на клиента все още е ограничена. " Проблемът може да бъде решен чрез развиване на възможностите на системите, укрепване на екипи и инвестиране в развитие. Но това е затруднено от липсата на прозрачни и разбираеми схеми за приходи.
„Пазарът е богат на стартиращи фирми с различно качество, -казва Артьом Капнински, съосновател на проекта Целз. - Ако говорим за конкуренти, тогава можем да си припомним експеримента на град Москва върху въвеждането на AI в рентгенологията, който поставя всички точки върху i. Когато експериментът беше само планиран, бяха поканени 140 компании, 40-50 отговориха. В резултат на това след всички етапи на оценяване, функционално тестване, до края на годината имаше само 15 компании. Тази година на среща в Министерството на здравеопазването беше обявено, че експериментът е удължен до 2021 година. Изпратихме предложения до 180 компании по света, отговорихме. Всъщност има много малко компании с готов продукт, които могат да бъдат разгледани за кандидатстване и тестване. Това е пазарна тенденция: много компании инвестират в маркетингови фондове, които те привличат от инвеститорите, и работят не за подобряване на своя продукт, а за привличане на нови инвестиции. "
За изпълнение на проекти за ИИ, регионалниреферентни центрове, които ще се занимават с подобряване на качеството на радиационните изследвания, казва Михаил Натензон, ръководител на екипа от разработчици на проектите AntiCorona и AntiKokh. Но в повечето региони няма такива центрове, тъй като няма достатъчно бюджетни средства за тяхното създаване и обучен медицински и технически персонал за референтни центрове.
"Да се създадат референтни центрове за регионитенеобходимо е да се помогне с тяхното проектиране, регулаторна подкрепа на тяхната работа, като се гарантира икономическата ефективност на тяхното функциониране “, каза Натензон. Тези задачи могат да бъдат решени от екипа от разработчици на проекта „Облачни технологии за обработка и интерпретация на медицински диагностични изображения, базирани на използването на инструменти за анализ на големи данни“ на Центъра за компетентност на NTI по технологии за съхранение и анализ на големи данни към Московския държавен университет.
Бъдещето на изкуствения интелект в медицината
Анализаторите прогнозират, че годишният темп на растежпазарът на ИИ в медицината до 2022 г. ще бъде около 70%. „Ранен анализ на развитието на пазара на HealthNet NTI през 2015 г. показа, че един от най-обещаващите е сегментът на цифровите технологии, включително разработването и внедряването на машинно обучение и алгоритми за изкуствен интелект в клиничната практика, което е отразено в пътната карта и се отрази не само в подкрепата на редица проекти., но и в създаването на екосистема, - потвърждава Михаил Самсонов, заместник-ръководител на работната група NTI HealthNet. - Пандемията на COVID-19 само ускори тази тенденция и даде огромен тласък на развитието на събирането и анализа на структурирани данни, получени от изследване на пациенти. На следващия етап очакваме да решим още по-сложни проблеми в областта на вземането на медицински решения, както и по-ефективен анализ на неструктурирани данни. "
Подкрепени от NTI проекти са използвани от много клиники в цялата страна, за да помогнат на лекарите да не пропускат пациенти със симптоми на коронавирус.
Разработването и подкрепата на подобни проекти са в ходспоред пътните карти Helsnet и Neuronet. Планирано е до 2035 г. пет компании от Русия, опериращи в сегментите на този пазар, да влязат в топ 70 на компаниите по продажби в света. А според Националната стратегия за развитие на ИИ до 2030 г. създаването на условия за използване на ИИ в здравеопазването е една от ключовите задачи за подобряване на жизнения стандарт на населението.
На пазара вече има редица компании, коитоможе да влезе в списъка на най-добрите в света и ще се появят нови проекти. Има основа за това под формата на съществуващи AI платформи, които са получили подкрепа от Националната технологична инициатива. Също така, нови решения ще създадат центрове за компетентност на NTI, където науката и бизнесът работят заедно, и участници в технологично състезание, което ще доведе до развитието на общността и създаването на нови екипи.
Вижте също:
Уран е получил статута на най-странната планета в Слънчевата система. Защо?
Физиците са създали аналог на черна дупка и са потвърдили теорията на Хокинг. Къде води?
Аборт и наука: какво ще се случи с децата, които ще раждат