Während der Pandemie hat die russische Medizin einen Sprung in die digitale Welt gemacht.
Dieser Prozess begann bereits vor der Pandemie.Seine Vektoren sind in den Roadmaps der National Technology Initiative (NTI) "HealthNet" und "NeuroNet" skizziert.KI-basierte Plattformen werden Ärzten helfen, Diagnosen zu stellen, Patienten alternative Meinungen einzuholen und Entwickler neue medizinische Dienstleistungen mit KI-gestützten Tools zu erstellen.Dazu gehören CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus sowie der Aufbau von NTI-Kompetenzzentren.In Zukunft können dank der Auslobung eines Technologiewettbewerbs neue Lösungen geschaffen werden.
Identifizieren Sie Depressionen durch MRT
CoBrain-Analytics ist eine Plattform, dieMithilfe von KI hilft es Ärzten, Zeit zu sparen und die Qualität der Diagnostik zu verbessern, und Entwickler schaffen neue KI-basierte Dienste für die Medizin. Es wurde von Skoltech als Teil der NTI Neuronet Roadmap entwickelt.
Es gibt drei Hauptprodukte auf der Plattform:
- CoLab ist ein kollaborativer Arbeitsbereich fürEntwicklung und Zertifizierung medizinischer KI. Mit ihrer Hilfe können Teams, Startups und andere Unternehmen neue Technologien entwickeln, Forschung betreiben, Lösungen für wissenschaftliche oder kommerzielle Probleme suchen.
- 2nd opinion ist eine Bibliothek von Anwendungen und eine Wissensdatenbank für Ärzte und Patienten, dieHier finden Sie persönliche Empfehlungen und eine alternative Meinung zu Ihrer Diagnose, indem Sie Ihre eigenen Daten hochladen, z. B. ein Foto eines Hautausschlags oder eine Röntgenaufnahme.
- MedEducation ist ein Ausbildungsteil für Ärzte, in dem Vorträge und Fachkurse für Ärzte angeboten werden.
Die KI auf der Plattform identifiziert jetzt Lungenerkrankungen anhand von Röntgen- und Fluorographiebildern und kann auch Depressionen anhand von MRT-Ergebnissen erkennen. Die Liste seiner Fähigkeiten wächst.
Skoltech-Kommunikation
Moskauer Zentren sind auf der Plattform registriertSie. Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, Scientific Center of Neurology, sowie Entwickler medizinischer Systeme auf KI-Basis (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Third Opinion), Entwicklungsteams und Startups (Z-union, EyeMoove, BioDigital .) , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
Im Dezember 2020 gaben Sberbank und Skoltech bekanntein Abkommen zur Schaffung eines Ökosystems für die Entwicklung von KI in Russland. Die Bibliothek von Anwendungen und Datensätzen, die auf der Grundlage der Entwicklungen von Sber und dem Projekt CoBrain-Analytica entstanden ist, ist derzeit eine der größten in Russland.
Bis Dezember letzten Jahres wurden KI-basierte medizinische Lösungen von SberMedII und Skoltech in 16 Regionen des Landes eingesetzt.
Ziehen Sie die Aufmerksamkeit eines Arztes auf sich
Botkin.KI ist eine Plattform, die KI verwendet, um medizinische Bilder zu analysieren: CT, MRT, Mammographie und Röntgen. Es hilft Ärzten: sie entlastet sie und verringert gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler zu machen, der den Patienten das Leben kosten kann.
Der Algorithmus findet Pathologien in medizinischen Bildernund markiert die Bereiche, auf die der Arzt besonders achten muss. Der Arzt überprüft sie, indem er die Ergebnisse der KI-Analyse bestätigt oder widerlegt – so lernt das System. Im März 2020 fügten die Entwickler der Plattform Funktionen zur Analyse von Lungenentzündungen hinzu, die Kliniken dabei halfen, Patienten mit Coronavirus zu identifizieren.
Die Plattform wird in Russland und in Pilot verwendetProjekte im Ausland. Dies ist die erste (und bislang einzige) Plattform des Landes, die als „Medizinprodukt mit KI-Technologie der Risikoklasse 2b“ registriert ist: Sie kann zur Diagnose gefährlicher Krankheiten, darunter Krebs, eingesetzt werden. Das Projekt erhielt das CE-Zeichen, das für den Markteintritt in europäischen und anderen Ländern erforderlich ist, und in den Plänen - ein Zertifikat der amerikanischen FDA (US Food and Drug Administration - "High-Tech").
Botkin-Entwickler.Als Vorteile des Projekts wird KI genannt: hohe Genauigkeit der Bildanalyse und das Vorhandensein einer vorgefertigten Cloud-Plattform, die in Kliniken eingesetzt werden kann. Die Plattform ist bereits in das Unified Radiological Information System von Moskau integriert: 46 medizinische Organisationen waren per August 2020 an den Dienst angeschlossen.
Die Plattform umfasst:
- Modelle für die Analyse medizinischer Bilder;
- Werkzeuge zur Visualisierung der Ergebnisse der Pathologieanalyse;
- Forschungs-Layout-Tools;
- anpassbare Workflows für die Zusammenarbeit von KI-Tools und Ärzten.
Botkin.AI
Die Effizienz kann auf der Plattform untersucht werdenMedikamente. Im November 2020 begann Petrovax zusammen mit Intellodzhik, die Wirkung von Longidaza bei Patienten mit COVID-19 zu testen. Dies ist eines der ersten Projekte weltweit, bei dem künstliche Intelligenz dabei hilft, den Grad der Lungenschädigung zu bestimmen – auch im Zeitverlauf bei Patienten, die sich mit dem Coronavirus infiziert haben.
Laut CrunchBase hat das Projekt bereits insgesamt 3,8 Millionen US-Dollar eingesammelt, im Dezember 2020 wurden 160 Millionen Rubel in Intellogic, den Entwickler von Botkin.AI, investiert.
Zusammenarbeit mit Regierungsbehörden
Plattform "Celsus" (Projekt der Firma "MedicalSystemscreening “-“ Hi-Tech ”) hilft Radiologen und Onkologen, medizinische Entscheidungen zu treffen. Mithilfe von KI erkennt es gut- oder bösartige Veränderungen auf medizinischen Bildern, zeigt deren Standort an und interpretiert die Ergebnisse nach internationalen Standards.
Dies ist das erste Programm, das auf KI-Technologien basiert und in das Register of Domestic Software aufgenommen wurde, was ihm das Recht gibt, mit Regierungsbehörden zusammenzuarbeiten.
Während des Experiments der Abteilungdes Moskauer Gesundheitssystems mithilfe von Computer Vision verarbeitete das System 50.000 Mammographiebilder und 290.000 Fluorographie in Moskauer Polikliniken. Bis September 2020 wurden Pilot- und kommerzielle Einführungen der Plattform in 13 Regionen Russlands durchgeführt.
LLC "Medizinische Screening-Systeme"
Die Genauigkeit der Bildanalyse beträgt 95 % für die Mammographie und 93 % für die Fluorographie.
Im Dezember 2020 hat der Venture Fund des NationalDie technologische Initiative hat 180 Millionen Rubel in das Projekt investiert. Das Unternehmen plant, sich in Russland und im Ausland zertifizieren zu lassen und in die Märkte Südostasiens, des Nahen Ostens, Afrikas und Europas einzusteigen.
Tuberkulose erkennen
Unternehmen und Branchen brauchenangewandte Probleme zu lösen und wissenschaftliche Organisationen - um ihre Entwicklungen zu kommerzialisieren. Für die Verbindung von Wissenschaft und Wirtschaft wurde ein Netzwerk von NTI Competence Centern geschaffen. Jedes dieser Zentren ist ein Konsortium, das Technologieunternehmen, russische Universitäten, Forschungsorganisationen und ausländische Partner umfasst.
Zu den Entwicklungen des NTI Competence Center fürder Richtung „Künstliche Intelligenz“, organisiert auf Basis von Phystech (MIPT), gibt es ein System zur Unterstützung medizinischer Entscheidungen im Bereich Fluorographie, Mammographie, Kardiographie mittels Suchmaschinen und Deep Machine Learning Technologien. Im Moment wurde ein experimentelles Muster des Systems erstellt.
Nach den Testergebnissen beträgt die Genauigkeit der Analyse:
- elektrokardiographisches Modul - 83%;
- Fluorographisches Modul - 86%;
- Mammologisches Modul - 81%.
Die Kunden der Plattform können sowohl private medizinische und Forschungseinrichtungen als auch staatliche und lokale Bildungs- und medizinische Einrichtungen sein.
Fragment der WSSP-Schnittstelle. Foto: MIPT
NTI Kompetenzzentrum für TechnologieSpeicherung und Analyse von Big Data" auf der Grundlage der Moskauer Staatlichen Universität benannt nach M.V. Lomonosov hat einen Cloud-Dienst "AntiKoh" entwickelt. Der Dienst, der medizinische Bilder mithilfe von KI analysiert, wird in der Cloud veröffentlicht, sodass Ärzte aller Ebenen in Russland und im Ausland darauf zugreifen können.
Die Entwicklung des Kompetenzzentrums Diagnosentuberculosis im CT mit einer Genauigkeit von 93% und lernt dank des Einsatzes von maschinellem Lernen ständig dazu. Sie analysiert die Fluorographie in 0,8 Sekunden, danach gibt sie Empfehlungen mit einer Klassifizierung nach den Varianten der Krankheit.
Das System wird auch verwendet, um Symptome zu erkennen.COVID-19. Das Team erstellte eine Pilotversion des AntiCorona-Cloud-Dienstes. Der Dienst ist geschult, die Krankheit auf Röntgen- und Fluorographie zu erkennen. Diese Art von Untersuchungen sind billiger und zugänglicher als die CT: Normalerweise stehen Tomographen in großen Kliniken, und die Zahl der CT-Spezialisten ist stark begrenzt.
Um das System zu trainieren, verwendeten wir markierteRöntgenbilder von US-Kliniken, die sich auf die Behandlung von Patienten mit Coronavirus konzentrieren. Die Entwickler erhielten positive Vorhersagen über die Zuverlässigkeit der COVID-19-Diagnostik auf Basis von Fluorographiebildern, dies ist relevant, da fast alle medizinischen Einrichtungen in Russland mit digitalen Fluorographien ausgestattet sind.
Am Moskauer Referenzzentrum für StrahlendiagnostikAuf der Grundlage des Diagnose- und Telemedizinzentrums des Gesundheitsamtes der Stadt Moskau und in 53 Regionen Russlands wird AntiCorona zur Diagnose von COVID-19 und AntiKokh zur Diagnose von Tuberkulose verwendet. Allein im Moskauer Referenzzentrum wurden dank der Lösung mehr als 250.000 medizinische Bilder verarbeitet.
„Der Anteil der erfolgreich analysiertenStudien über 99% mit den folgenden Hauptindikatoren: Sensitivität - 94,0%, Spezifität - 66,0%, Genauigkeit - 80,0%, Fläche unter der charakteristischen Kurve - 90,0%, was die weltweit besten Indikatoren ähnlicher Systeme übertrifft ", - sagte Mikhail Natenzon, Leiter des Projekts "Cloud-Technologien zur Verarbeitung und Interpretation medizinischer Diagnosebilder auf Basis des Einsatzes von Big-Data-Analysetools" des NTI Competence Center for Big Data Storage and Analysis Technologies an der Moskauer Staatlichen Universität.
Der Pressedienst von ANO "NTI Platform" stellte fest, dass die Projekte "AntiKorona" und "AntiKokh" 14 Millionen Rubel an Investitionen angezogen haben.
Andere Entwicklungen aus Russland
In Russland gibt es eine Reihe weiterer Projekte zum Einsatz künstlicher Intelligenz in der Medizin. Mehrere Plattformen sind Teil des Helsnet National Technology Initiative Infrastructure Center.
Webiomed-Plattform analysiert anonymisierte medizinische Daten,um die mögliche Entwicklung von Krankheiten und deren Komplikationen auf persönlicher und Bevölkerungsebene vorherzusagen. Im April 2020 wurde Webiomed als erste KI-Entwicklung in Russland von Roszdravnadzor als Medizinprodukt registriert.
Das System analysiert verschiedene medizinische DatenPatienten, identifiziert Risikofaktoren und Krankheitsverdächtigungen, erstellt auf deren Grundlage Prognosen, die eine umfassende Einschätzung der Wahrscheinlichkeit der Entwicklung verschiedener Krankheiten und des Todes des Patienten enthalten. Webiomed verwendet maschinelles Lernen, NLP-Technologien (Natural Language Processing), prädiktive Modellierung.
Das Projekt wird Führungskräften in diesem Bereich helfenGesundheitswesen und Ärzte reduzieren Morbidität und Mortalität durch prädiktive Analytik. Die Plattform der Firma K-Sky wird in mehr als 70 medizinischen Organisationen in Russland eingesetzt.
SelbstuntersuchungssystemBiogenom ist im Play Market erhältlich. Mit seiner Hilfe können Benutzer ein Transkript der Analysen erhalten und die Richtigkeit der Behandlung überprüfen. Zukünftig wird das Abonnement bezahlt. „Wir sind in das Register des HealthNet NTI Research Center eingetragen, diese Tatsache stärkt das Vertrauen der Industriepartner“, sagt Alexey Dubasov, CEO von Biogenom. "Es ist auch ein positiver Faktor bei der Teilnahme an verschiedenen Wettbewerben."
Technologische Wettbewerbe
Technologiewettbewerbe können ganze Branchen erschließen. Dank der DARPA Grand Challenge sind beispielsweise Drohnen auf der ganzen Welt aufgetaucht und der Ansari X Prize hat die private Raumfahrt ins Leben gerufen.
Um solche Wettbewerbe zu gewinnen, musst dudie technologische Barriere überwinden. Aber die Hauptsache ist nicht ein Sieg oder gar ein großer Geldpreis, sondern die Tatsache, dass sich um die Konkurrenz eine Community aufbaut, neue Teams entstehen. Die Teilnehmer solcher Wettbewerbe gestalteten die Zukunft des Marktes: Anthony Lewandowski, dessen Motorrad bei der DARPA Grand Challenge 2004 auf Anhieb drei Meter stürzte, arbeitete dann bei Google und Uber an Drohnen.
Anthony Levandowski
In Russland haben sie 2018 eine Serie gestartetNach oben Große Technologiewettbewerbe innerhalb der NTI. Dann wurden die ersten Wettbewerbe ins Leben gerufen: „Winter City“ für unbemannte Fahrzeuge und „First Element“ für die Entwicklung von Wasserstoff-Brennstoffzellen-Motoren.
Finale des Technologiewettbewerbs "Winter City". Foto: Vadim Frantsev
Jetzt bereiten Sie sich auf die Einführung einer neuen technologischen vorWettbewerb: Den Teilnehmern wird angeboten, ein KI-basiertes medizinisches Entscheidungsfindungssystem zur Erstellung einer vollständigen klinischen Diagnose basierend auf der kognitiven Analyse eines Komplexes klinischer und labordiagnostischer Daten eines Patienten und Informationen aus professionellen Datenbanken mit medizinischem Wissen und klinischen Empfehlungen zu erstellen .
Das KI-basierte System muss alle möglichen Patientendaten, alle verfügbaren Entwicklungen von Wissenschaftlern und Ärzten nutzen, um dem Arzt zu helfen, die richtige Diagnose zu stellen.
Dies soll zur Gründung neuer Unternehmen und technologischer Lösungen im Bereich KI für die Medizin führen.
Marktsituation aus Sicht von Startups
Unternehmer sind sich einig, dass nur Pioniere und Techno-Optimisten Interesse an KI-Medizinprodukten haben.
"Fortgeschrittene private Gesundheitsorganisationenan der Einführung verschiedener Technologien interessiert sind, die die Wirtschaftlichkeit steigern, die Qualität der medizinischen Versorgung verbessern, den Kundenservice verbessern, ist der CEO von Biogenom überzeugt. "Und es macht für sie keinen Unterschied, ob diese Technologie auf KI basiert oder nur ein Softwareprodukt ist."
Nach Schätzungen der Firma K-Sky (Webiomed) sind zMittlerweile gibt es in Russland weniger als 5 % der fortschrittlichen medizinischen Organisationen. „Solche Kunden zeigen traditionell großes Interesse an allen neuen Produkten und versuchen, diese zu nutzen“, sagt Alexander Gusev, Entwicklungsleiter bei K-Sky. „Zum Vergleich: In den Vereinigten Staaten liegt dieser Wert bereits bei etwa 70 %.“
Die Situation wird sich allmählich verbessern.In den nächsten drei Jahren wird die Zahl auf 15-20% anwachsen, prognostiziert Gusev. Das heißt, etwas weniger als ein Viertel der Unternehmen wird konsequent mindestens ein KI-basiertes Produkt verwenden.
Marktprobleme
Die Gründer von KI-basierten Plattformen glauben, dass es Probleme auf Entwickler- und auf Kundenseite gibt.
Alexander Gusev stellt fest, dass fast alle Produktejetzt werden nur noch Teilaufgaben gelöst: „Es fehlt an Funktionalität, schlechte Integration mit bestehenden medizinischen Informationssystemen und anderen Basisprodukten zur Automatisierung der Arbeit einer medizinischen Organisation. Daher ist ihr Nutzen in den Augen des Kunden noch begrenzt.“ Das Problem kann gelöst werden, indem die Fähigkeiten von Systemen entwickelt, Teams gestärkt und in die Entwicklung investiert wird. Dies wird jedoch durch den Mangel an transparenten und verständlichen Monetarisierungsschemata behindert.
„Der Markt ist reich an Startups unterschiedlicher Qualität, -sagt Artyom Kapninsky, Mitbegründer des Celsus-Projekts. - Wenn wir über Konkurrenten sprechen, können wir uns an das Experiment der Stadt Moskau zur Einführung von KI in der Radiologie erinnern, das alle Punkte auf das i setzt. Als das Experiment gerade geplant wurde, wurden 140 Unternehmen eingeladen, 40-50 antworteten. Infolgedessen gab es nach allen Phasen der Bewertung und Funktionsprüfung zum Jahresende nur noch 15 Unternehmen. In diesem Jahr wurde bei einer Sitzung im Gesundheitsministerium bekannt gegeben, dass das Experiment bis 2021 verlängert wird. Wir haben 180 Unternehmen auf der ganzen Welt Vorschläge geschickt, 12 geantwortet. Tatsächlich gibt es nur sehr wenige Unternehmen mit einem fertigen Produkt, das für die Anwendung und Prüfung in Frage kommt. Dies ist ein Markttrend: Viele Unternehmen investieren in Marketingfonds, die sie von Investoren anziehen, und arbeiten nicht daran, ihr Produkt zu verbessern, sondern um neue Investitionen anzuziehen.
Um KI-Projekte umzusetzen, regionalReferenzzentren, die sich für die Verbesserung der Qualität von Strahlenstudien einsetzen würden, sagt Mikhail Natenzon, Leiter des Entwicklerteams der Projekte AntiCorona und AntiKokh. In den meisten Regionen gibt es jedoch keine solchen Zentren, da nicht genügend Haushaltsmittel für ihre Einrichtung und geschultes medizinisches und technisches Personal für Referenzzentren vorhanden sind.
„Referenzzentren für die Regionen schaffenes ist notwendig, bei ihrer Gestaltung, regulatorischen Unterstützung ihrer Arbeit zu helfen und die wirtschaftliche Effizienz ihres Funktionierens sicherzustellen “, sagte Natenzon. Diese Aufgaben können vom Entwicklerteam des Projekts „Cloud-Technologien zur Verarbeitung und Interpretation medizinischer Diagnosebilder basierend auf dem Einsatz von Big-Data-Analysetools“ des NTI Competence Center on Big Data Storage and Analysis Technologies der Moskauer Staatlichen Universität gelöst werden.
Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in der Medizin
Analysten sagen voraus, dass die jährliche Wachstumsrateder KI-Markt in der Medizin wird bis 2022 etwa 70 % ausmachen. „Eine frühe Analyse der Entwicklung des HealthNet-NTI-Marktes im Jahr 2015 hat gezeigt, dass eines der vielversprechendsten Segmente der digitalen Technologie ist, einschließlich der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in der klinischen Praxis, was sich in der Roadmap widerspiegelt und spiegelte sich nicht nur in der Unterstützung einer Reihe von Projekten wider, sondern auch in der Schaffung eines Ökosystems, - bestätigt Mikhail Samsonov, stellvertretender Leiter der NTI HealthNet-Arbeitsgruppe. - Die COVID-19-Pandemie hat diesen Trend nur beschleunigt und der Entwicklung der Erhebung und Analyse strukturierter Daten aus untersuchenden Patienten einen enormen Impuls gegeben. Im nächsten Schritt erwarten wir, noch komplexere Probleme im Bereich der medizinischen Entscheidungsfindung sowie eine effektivere Analyse unstrukturierter Daten zu lösen.“
Von NTI unterstützte Projekte wurden von vielen Kliniken im ganzen Land genutzt, um Ärzten zu helfen, Patienten mit Coronavirus-Symptomen nicht zu vermissen.
Die Entwicklung und Unterstützung solcher Projekte ist im Gangegemäß den Straßenkarten von Helsnet und Neuronet. Es ist geplant, dass bis 2035 fünf Unternehmen aus Russland, die in den Segmenten dieses Marktes tätig sind, zu den 70 umsatzstärksten Unternehmen der Welt gehören. Und laut der Nationalen Strategie zur Entwicklung von KI bis 2030 ist die Schaffung von Voraussetzungen für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen eine der zentralen Aufgaben, um den Lebensstandard der Bevölkerung zu verbessern.
Es gibt bereits eine Reihe von Unternehmen auf dem Markt, diekann in die Liste der Besten der Welt aufgenommen werden, und neue Projekte werden erscheinen. Grundlage dafür sind bestehende KI-Plattformen, die von der Nationalen Technologieinitiative gefördert werden. Außerdem werden neue Lösungen NTI-Kompetenzzentren schaffen, in denen Wissenschaft und Wirtschaft zusammenarbeiten, und Teilnehmer an einem Technologiewettbewerb, der zur Entwicklung der Gemeinschaft und zur Bildung neuer Teams führt.
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