Durante la pandemia, la medicina rusa dio el salto a lo digital. Por ejemplo, en Moscú Estados
Este proceso comenzó incluso antes de la pandemia. Sus vectores están esbozados en las hojas de ruta de la Iniciativa Tecnológica Nacional (NTI) "HealthNet" y "NeuroNet".Las plataformas basadas en IA ayudarán a los médicos a hacer diagnósticos, a los pacientes a obtener opiniones alternativas y a los desarrolladores a crear nuevos servicios médicos utilizando herramientas impulsadas por IA.Entre ellos se encuentran CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus, así como el desarrollo de centros de competencia NTI.En el futuro, se podrán crear nuevas soluciones gracias al lanzamiento de un concurso tecnológico.
Identificar la depresión por resonancia magnética
CoBrain-Analytics es una plataforma queal usar IA, ayuda a los médicos a ahorrar tiempo y mejorar la calidad de los diagnósticos, y los desarrolladores crean nuevos servicios basados en IA para la medicina. Fue desarrollado por Skoltech como parte de la hoja de ruta de NTI Neuronet.
Hay tres productos principales en la plataforma:
- CoLab es un espacio de trabajo colaborativo paradesarrollo y certificación de IA médica. Con su ayuda, equipos, startups y otras empresas pueden crear nuevas tecnologías, realizar investigaciones, buscar soluciones a problemas científicos o comerciales.
- 2nd opinion es una biblioteca de aplicaciones y una base de conocimientos para médicos y pacientes que recibiránAquí puede encontrar recomendaciones personales y una opinión alternativa sobre su diagnóstico cargando sus propios datos, por ejemplo, una foto de una erupción cutánea o una radiografía.
- MedEducation es una parte educativa para médicos, donde se ofrecen conferencias y cursos especializados para médicos.
La IA en la plataforma ahora detecta enfermedades pulmonares a partir de rayos X e imágenes fluorográficas, y también puede detectar la depresión en función de los resultados de la resonancia magnética. La lista de sus capacidades está creciendo.
Comunicaciones Skoltech
Los centros de Moscú están registrados en la plataforma.ellos. Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, Scientific Center of Neurology, así como desarrolladores de sistemas médicos basados en IA (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Third Opinion), equipos de desarrollo y startups (Z-union, EyeMoove, BioDigital , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
En diciembre de 2020, Sberbank y Skoltech anunciaronun acuerdo para crear un ecosistema para el desarrollo de la IA en Rusia. La biblioteca de aplicaciones y conjuntos de datos, que se formó sobre la base de los desarrollos de Sber y el proyecto CoBrain-Analytica, es actualmente una de las más grandes de Rusia.
En diciembre del año pasado, las soluciones médicas basadas en inteligencia artificial creadas por SberMedII y Skoltech se utilizaron en 16 regiones del país.
Llamar la atención de un médico.
Botkin.AI es una plataforma que utiliza AI para analizar imágenes médicas: tomografía computarizada, resonancia magnética, mamografías y radiografías. Ayuda a los médicos: reduce la carga sobre ellos y al mismo tiempo reduce la posibilidad de cometer un error que puede costarle la vida al paciente.
El algoritmo encuentra patologías en imágenes médicasy marca las áreas a las que el médico debe prestar especial atención. El médico los revisa confirmando o refutando los resultados del análisis de IA; así es como aprende el sistema. En marzo de 2020, los desarrolladores agregaron la funcionalidad de análisis de neumonía a la plataforma, lo que ayudó a las clínicas a identificar a los pacientes con coronavirus.
La plataforma se utiliza en Rusia y en piloto.proyectos en el exterior. Esta es la primera (y hasta ahora la única) plataforma registrada en el país como un "dispositivo médico con tecnología de IA de clase de riesgo 2b": puede usarse en el diagnóstico de enfermedades peligrosas, incluido el cáncer. El proyecto recibió el certificado CE Mark, que es necesario para ingresar al mercado de Europa y otros países, y en los planes - un certificado de la FDA estadounidense (Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos - "Alta tecnología").
Desarrolladores de Botkin.La inteligencia artificial se nombra como las ventajas del proyecto: alta precisión del análisis de imágenes y la presencia de una plataforma en la nube lista para usar que se puede implementar en clínicas. La plataforma ya se integró con el Sistema Unificado de Información Radiológica de Moscú: 46 organizaciones médicas estaban conectadas al servicio a partir de agosto de 2020.
La plataforma incluye:
- modelos para el análisis de imágenes médicas;
- herramientas para visualizar los resultados del análisis patológico;
- herramientas de marcado de investigación;
- Flujos de trabajo personalizables para que las herramientas de inteligencia artificial y los médicos trabajen juntos.
Botkin.AI
La eficiencia se puede investigar en la plataformamedicamentos. En noviembre de 2020, Petrovax, junto con Intellodzhik, comenzó a probar el efecto de Longidaza entre pacientes que se habían sometido a COVID-19. Este es uno de los primeros proyectos en el mundo donde la inteligencia artificial ayuda a determinar el grado de daño pulmonar, incluso a lo largo del tiempo en pacientes que han sufrido coronavirus.
Según CrunchBase, el proyecto ya recaudó un total de $ 3.8 millones. En diciembre de 2020, se invirtieron 160 millones de rublos en Intellogic, el desarrollador de Botkin.AI.
Trabajar con agencias gubernamentales
Plataforma "Celsus" (proyecto de la empresa "Medicalsistema de detección ”-“ alta tecnología ”) ayuda a los radiólogos y oncólogos a tomar decisiones médicas. Con la ayuda de la IA, reconoce los cambios benignos o malignos en las imágenes médicas, indica su ubicación e interpreta los resultados de acuerdo con los estándares internacionales.
Este es el primer programa basado en tecnologías de IA incluido en el Registro de Software Doméstico, lo que le da derecho a trabajar con agencias gubernamentales.
Durante el experimento del DepartamentoHealthcare of Moscow sobre el uso de la visión por computadora, el sistema procesó 50 mil imágenes de mamografía y 290 mil fluorografía en los policlínicos de Moscú. En septiembre de 2020, se implementaron lanzamientos piloto y comerciales de la plataforma en 13 regiones de Rusia.
LLC "Sistemas de detección médica"
La precisión del análisis de imágenes es del 95% para la mamografía y del 93% para la fluorografía.
En diciembre de 2020, el Venture Fund del Nationaliniciativa tecnológica invirtió 180 millones de rublos en el proyecto. La compañía planea obtener la certificación en Rusia y en el extranjero e ingresar a los mercados del sudeste asiático, Oriente Medio, África y Europa.
Detectar tuberculosis
Las empresas y las industrias necesitanresolver problemas aplicados y organizaciones científicas - para comercializar sus desarrollos. Para la conexión entre ciencia y empresa, se creó una red de Centros de Competencia NTI. Cada uno de estos centros es un consorcio que incluye empresas de tecnología, universidades rusas, organizaciones de investigación y socios extranjeros.
Entre los desarrollos del NTI Competence Center parala dirección "Inteligencia Artificial", organizada sobre la base de Phystech (MIPT), existe un sistema de apoyo a las decisiones médicas en el campo de la fluorografía, mamografía, cardiografía utilizando motores de búsqueda y tecnologías de aprendizaje automático profundo. Por el momento, se ha creado una muestra experimental del sistema.
Según los resultados de la prueba, la precisión del análisis es:
- módulo electrocardiográfico - 83%;
- módulo fluorográfico - 86%;
- módulo mamológico - 81%.
Los clientes de la plataforma pueden ser tanto organizaciones médicas y de investigación privadas como instituciones educativas y médicas federales y locales.
Fragmento de la interfaz WSSP. Foto: MIPT
Centro de competencia NTI para tecnologíaalmacenamiento y análisis de macrodatos "sobre la base de la Universidad Estatal de Moscú que lleva el nombre de M.V. Lomonosov ha desarrollado un servicio en la nube "AntiKoh". El servicio, que analiza imágenes médicas mediante IA, se publica en la nube, por lo que médicos de todos los niveles en Rusia y en el extranjero tienen acceso a él.
El desarrollo de los diagnósticos del Centro de Competenciatuberculosis en TC con un 93% de precisión y está en constante aprendizaje gracias al uso del aprendizaje automático. Analiza la fluorografía en 0,8 segundos, tras lo cual emite recomendaciones con una clasificación por opciones de enfermedad.
El sistema también se utiliza para detectar síntomas.COVID-19. El equipo creó una versión piloto del servicio en la nube AntiCorona. El servicio está capacitado para reconocer la enfermedad mediante rayos X y fluorografía. Estos tipos de exámenes son más baratos y asequibles que la TC: por lo general, las tomografías se encuentran en clínicas grandes y el número de especialistas en TC es significativamente limitado.
Para entrenar el sistema, usamos marcadoImágenes de rayos X obtenidas de clínicas de EE. UU. Y centradas en el tratamiento de pacientes con coronavirus. Los desarrolladores recibieron predicciones positivas sobre la confiabilidad de los diagnósticos COVID-19 basados en imágenes fluorográficas, esto es relevante, porque casi todas las instituciones médicas en Rusia están equipadas con fluorógrafos digitales.
En el centro de referencia de Moscú para el diagnóstico por radiación.sobre la base del Centro de Diagnóstico y Telemedicina del Departamento de Salud de la ciudad de Moscú y en 53 regiones de Rusia, AntiCorona se usa para diagnosticar COVID-19 y AntiKokh se usa para diagnosticar tuberculosis. Gracias a la solución, solo en el centro de referencia de Moscú se han procesado más de 250.000 imágenes médicas.
"La proporción de analizados con éxitoestudios supera el 99% con los siguientes indicadores principales: sensibilidad - 94,0%, especificidad - 66,0%, precisión - 80,0%, área bajo la curva característica - 90,0%, que supera los mejores indicadores mundiales de sistemas similares ", - dijo Mikhail Natenzon, Responsable del proyecto "Tecnologías en la nube para procesar e interpretar imágenes de diagnóstico médico basadas en el uso de herramientas de análisis de big data" del NTI Competence Center for Big Data Storage and Analysis Technologies en la Universidad Estatal de Moscú.
El servicio de prensa de ANO "Plataforma NTI" señaló que los proyectos "AntiKorona" y "AntiKoh" atrajeron 14 millones de rublos de inversiones.
Otros desarrollos de Rusia
Hay varios otros proyectos en Rusia relacionados con el uso de la inteligencia artificial en la medicina. Varias plataformas están incluidas en el Centro de Infraestructura de la Iniciativa Tecnológica Nacional "Healthnet".
Plataforma webiomed analiza datos médicos anonimizados,predecir el posible desarrollo de enfermedades y sus complicaciones a nivel personal y poblacional. En abril de 2020, Webiomed se convirtió en el primer desarrollo de IA en Rusia registrado por Roszdravnadzor como dispositivo médico.
El sistema analiza varios datos médicospaciente, identifica factores de riesgo y sospechas de enfermedades, elabora sobre su base pronósticos que contienen una evaluación integral de la probabilidad de desarrollar diversas enfermedades y la muerte del paciente a causa de ellas. Webiomed utiliza aprendizaje automático, tecnologías NLP (procesamiento del lenguaje natural), modelado predictivo.
El proyecto ayudará a los líderes en el campo.el cuidado de la salud y los médicos reducen la morbilidad y la mortalidad a través de análisis predictivos. La plataforma de la empresa K-Sky se utiliza en más de 70 organizaciones médicas en Rusia.
Sistema de autoevaluación de saludBiogenom está disponible en Play Market. Con su ayuda, los usuarios pueden obtener una transcripción de los análisis, verificar la exactitud del tratamiento. En el futuro, se pagará la suscripción. “Estamos incluidos en el registro del HealthNet NTI Research Center, este hecho aumenta la confianza por parte de los socios industriales”, dice Alexey Dubasov, CEO de Biogenom. También es un factor positivo a la hora de participar en diversas competiciones ”.
Concursos tecnológicos
Las competiciones de tecnología pueden abrir industrias enteras. Por ejemplo, gracias al DARPA Grand Challenge, han aparecido drones en todo el mundo y el premio Ansari X ha lanzado astronáutica privada.
Para ganar este tipo de concursos, debessuperar la barrera tecnológica. Pero lo principal no es una victoria o incluso un gran premio en efectivo, sino el hecho de que se construye una comunidad en torno a la competencia, se están creando nuevos equipos. Los participantes en tales competencias crearon el futuro del mercado: por ejemplo, Anthony Lewandowski, cuya motocicleta cayó a tres metros de la salida en el DARPA Grand Challenge en 2004, luego trabajó en drones en Google y Uber.
Anthony levandowski
En Rusia en 2018 lanzaron una serieconcursos de tecnología Up Great dentro del NTI. Entonces comenzaron las primeras competiciones: "Winter City" para vehículos no tripulados y "First Element" para la creación de motores de pila de combustible de hidrógeno.
Final del concurso tecnológico "Winter City". Foto: Vadim Frantsev
Ahora preparándonos para lanzar una nueva tecnologíacompetencia: se ofrecerá a los participantes la creación de un sistema de toma de decisiones médicas basado en IA para realizar un diagnóstico clínico completo basado en el análisis cognitivo de un complejo de datos de diagnóstico clínico y de laboratorio de un paciente e información de bases de datos profesionales de conocimientos médicos y recomendaciones clínicas .
El sistema basado en IA tendrá que utilizar todos los datos posibles de los pacientes, todos los desarrollos disponibles de científicos y médicos, para ayudar al médico a realizar el diagnóstico correcto.
Esto debería conducir a la creación de nuevas empresas y soluciones tecnológicas en el campo de la IA para la medicina.
Situación del mercado a través de los ojos de las startups
Los emprendedores coinciden en que solo los pioneros y tecno-optimistas tienen interés en los productos médicos de IA.
"Organizaciones sanitarias privadas avanzadasestán interesados en la introducción de diversas tecnologías que aumentan la eficiencia económica, la calidad de la atención médica y mejoran el servicio al cliente, - el CEO de Biogenom está convencido. "Y para ellos no importa si esta tecnología se basa en IA o simplemente en un producto de software".
Según estimaciones de la empresa K-Sky (Webiomed), talesActualmente en Rusia hay menos del 5% de las organizaciones médicas avanzadas. "Estos clientes tradicionalmente muestran un gran interés en todos los productos nuevos e intentan utilizarlos", dice Alexander Gusev, director de desarrollo de K-Sky. "A modo de comparación, en Estados Unidos esta cifra ya ronda el 70%".
La situación mejorará gradualmente.En los próximos tres años, la cifra crecerá hasta un 15-20%, predice Gusev. Es decir, un poco menos de una cuarta parte de las organizaciones utilizarán de forma constante al menos un producto basado en IA.
Problemas de mercado
Los fundadores de las plataformas basadas en inteligencia artificial creen que existen problemas por parte de los desarrolladores y por parte de los clientes.
Alexander Gusev señala que casi todos los productosahora solo se están resolviendo algunas partes de las tareas: “Hay una falta de funcionalidad, mala integración con los sistemas de información médica existentes y otros productos básicos para automatizar el trabajo de una organización médica. Por tanto, su utilidad a los ojos del cliente sigue siendo limitada ". El problema se puede resolver desarrollando las capacidades de los sistemas, fortaleciendo los equipos e invirtiendo en el desarrollo. Pero esto se ve obstaculizado por la falta de esquemas de monetización transparentes y comprensibles.
“El mercado es rico en startups de diferente calidad, -dice Artyom Kapninsky, cofundador del proyecto Celsus. - Si hablamos de competidores, podemos recordar el experimento de la ciudad de Moscú sobre la introducción de la IA en radiología, que pone todos los puntos en la i. Cuando se estaba planificando el experimento, se invitó a 140 empresas, de las que respondieron entre 40 y 50. Como resultado, después de todas las etapas de evaluación, pruebas funcionales, al final del año, solo había 15 empresas. Este año, en una reunión en el Departamento de Salud, se anunció que el experimento se extendió hasta 2021. Enviamos propuestas a 180 empresas alrededor del mundo, respondieron 12. De hecho, hay muy pocas empresas con un producto terminado que pueda ser considerado para aplicación y prueba. Ésta es una tendencia del mercado: muchas empresas están invirtiendo en fondos de marketing que atraen de inversores y están trabajando no para mejorar su producto, sino para atraer nuevas inversiones ".
Para implementar proyectos de IA, regionalescentros de referencia que se dedicarían a mejorar la calidad de la investigación sobre radiación, dice Mikhail Natenzon, jefe del equipo de desarrolladores de los proyectos AntiCorona y AntiKokh. Pero en la mayoría de las regiones no existen tales centros, ya que no hay suficientes fondos presupuestarios para su creación y personal médico y técnico capacitado para los centros de referencia.
"Crear centros de referencia para las regioneses necesario ayudar con su diseño, soporte normativo de su trabajo, asegurando la eficiencia económica de su funcionamiento ”, dijo Natenzon. Estas tareas pueden ser resueltas por el equipo de desarrolladores del proyecto "Tecnologías en la nube para procesar e interpretar imágenes de diagnóstico médico basadas en el uso de herramientas de análisis de big data" del NTI Competence Center on Big Data Storage and Analysis Technologies en la Universidad Estatal de Moscú.
El futuro de la inteligencia artificial en medicina
Los analistas predicen que la tasa de crecimiento anualel mercado de la IA en medicina hasta 2022 será de alrededor del 70%. “Un análisis temprano del desarrollo del mercado de NTI de HealthNet en 2015 mostró que uno de los más prometedores es el segmento de tecnología digital, incluido el desarrollo y la implementación de algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial en la práctica clínica, lo que se reflejó en la hoja de ruta y se reflejó no solo en el apoyo de una serie de proyectos., sino también en la creación de un ecosistema, - confirma Mikhail Samsonov, subdirector del grupo de trabajo NTI HealthNet. - La pandemia de COVID-19 solo ha acelerado esta tendencia y ha dado un gran impulso al desarrollo de la recopilación y el análisis de datos estructurados obtenidos al examinar a los pacientes. En la siguiente etapa, esperamos resolver problemas aún más complejos en el campo de la toma de decisiones médicas, así como un análisis más efectivo de datos no estructurados ".
Muchas clínicas de todo el país han utilizado proyectos respaldados por NTI para ayudar a los médicos a no perder de vista a los pacientes con síntomas del coronavirus.
El desarrollo y el apoyo de estos proyectos están en marcha.según los mapas de carreteras de Helsnet y Neuronet. Está previsto que para 2035 cinco empresas de Rusia que operan en los segmentos de este mercado ingresen a las 70 principales empresas en términos de ventas en el mundo. Y de acuerdo con la Estrategia Nacional para el Desarrollo de la IA hasta 2030, crear las condiciones para el uso de la IA en la atención sanitaria es una de las tareas clave para mejorar el nivel de vida de la población.
Ya existen varias empresas en el mercado quepodrá entrar en la lista de los mejores del mundo, y aparecerán nuevos proyectos. Hay una base para esto en la forma de plataformas de inteligencia artificial existentes, que han recibido el apoyo de la Iniciativa Tecnológica Nacional. Además, las nuevas soluciones crearán centros de competencia de NTI, donde la ciencia y los negocios trabajarán en conjunto, y los participantes en una competencia tecnológica que conducirá al desarrollo comunitario y la creación de nuevos equipos.
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