Durante la pandemia, la medicina russa ha fatto un salto verso il digitale.
Questo processo è iniziato ancora prima della pandemia. I suoi vettori sono delineati nelle tabelle di marcia della National Technology Initiative (NTI) "HealthNet" e "NeuroNet".Le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale aiuteranno i medici a fare diagnosi, i pazienti a ottenere opinioni alternative e gli sviluppatori a creare nuovi servizi medici utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale.Tra questi ci sono CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus, nonché lo sviluppo di centri di competenza NTI.In futuro, nuove soluzioni potranno essere create grazie al lancio di un concorso tecnologico.
Identifica la depressione con la risonanza magnetica
CoBrain-Analytics è una piattaforma che conutilizzando l'intelligenza artificiale, aiuta i medici a risparmiare tempo e migliorare la qualità della diagnostica e gli sviluppatori creano nuovi servizi basati sull'intelligenza artificiale per la medicina. È stato sviluppato da Skoltech come parte della roadmap di NTI Neuronet.
Ci sono tre prodotti principali sulla piattaforma:
- CoLab è uno spazio di lavoro collaborativo persviluppo e certificazione dell'IA medica. Con il suo aiuto, team, startup e altre aziende possono creare nuove tecnologie, condurre ricerche, cercare soluzioni a problemi scientifici o commerciali.
- 2nd opinion è una libreria di applicazioni e una base di conoscenza per medici e pazienti che riceverannoQui puoi trovare consigli personali e un'opinione alternativa sulla tua diagnosi caricando i tuoi dati, ad esempio una foto di un'eruzione cutanea o una radiografia.
- MedEducation è una parte educativa per i medici, dove sono disponibili lezioni e corsi specialistici per i medici.
L'intelligenza artificiale sulla piattaforma ora identifica le malattie polmonari dai raggi X e dalle immagini fluorografiche e può anche rilevare la depressione sulla base dei risultati della risonanza magnetica. L'elenco delle sue capacità sta crescendo.
Skoltech Communications
I centri di Mosca sono registrati sulla piattaformaloro. Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, Scientific Center of Neurology, nonché sviluppatori di sistemi medici basati su AI (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Third Opinion), team di sviluppo e startup (Z-union, EyeMoove, BioDigital , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
Nel dicembre 2020, Sberbank e Skoltech hanno annunciatoun accordo per creare un ecosistema per lo sviluppo dell'IA in Russia. La libreria di applicazioni e set di dati, creata sulla base degli sviluppi di Sber e del progetto CoBrain-Analytica, è attualmente una delle più grandi in Russia.
A dicembre dello scorso anno, le soluzioni mediche basate sull'intelligenza artificiale create da SberMedII e Skoltech sono state utilizzate in 16 regioni del paese.
Attira l'attenzione di un medico
Botkin.L'intelligenza artificiale è una piattaforma che utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare le immagini mediche: TC, risonanza magnetica, mammografia e raggi X. Aiuta i medici: riduce il loro carico e allo stesso tempo riduce la possibilità di commettere un errore che può costare la vita al paziente.
L'algoritmo trova patologie nelle immagini medichee segna quelle aree a cui il medico deve prestare particolare attenzione. Il medico li controlla confermando o confutando i risultati dell'analisi AI: questo è il modo in cui il sistema apprende. Nel marzo 2020, gli sviluppatori hanno aggiunto alla piattaforma la funzionalità di analisi della polmonite, che ha aiutato le cliniche a identificare i pazienti con coronavirus.
La piattaforma è utilizzata in Russia e nel pilotprogetti all'estero. Si tratta della prima (e finora l'unica) piattaforma registrata nel Paese come "dispositivo medico con tecnologia AI di classe di rischio 2b": può essere utilizzata nella diagnosi di malattie pericolose, cancro compreso. Il progetto ha ricevuto il certificato del marchio CE, necessario per entrare nel mercato europeo e di altri paesi, e nei piani - un certificato dalla FDA americana (US Food and Drug Administration - "High-tech").
Sviluppatori Botkin.L'intelligenza artificiale è chiamata come i vantaggi del progetto: alta precisione dell'analisi delle immagini e presenza di una piattaforma cloud già pronta che può essere implementata nelle cliniche. La piattaforma è già stata integrata con il Sistema informativo radiologico unificato di Mosca: 46 organizzazioni mediche erano collegate al servizio a partire dall'agosto 2020.
La piattaforma include:
- modelli per l'analisi di immagini mediche;
- strumenti per visualizzare i risultati dell'analisi patologica;
- strumenti di markup di ricerca;
- flussi di lavoro personalizzabili per consentire a medici e strumenti di intelligenza artificiale di lavorare insieme.
Botkin.AI
La piattaforma può essere utilizzata per indagaremedicinali. Nel novembre 2020, Petrovax, insieme a Intellodzhik, ha iniziato a testare l'effetto di Longidaza tra i pazienti che erano stati sottoposti a COVID-19. Questo è uno dei primi progetti al mondo in cui l'intelligenza artificiale aiuta a determinare il grado di danno polmonare, anche nel tempo nei pazienti che hanno subito il coronavirus.
Secondo CrunchBase, il progetto ha già raccolto un totale di 3,8 milioni di dollari. Nel dicembre 2020, 160 milioni di rubli sono stati investiti in Intellogic, lo sviluppatore di Botkin.AI.
Lavora con le agenzie governative
Piattaforma "Celsus" (progetto della società "Medicalscreening del sistema "-" Hightech ") aiuta radiologi e oncologi a prendere decisioni mediche. Con l'aiuto dell'IA, riconosce i cambiamenti benigni o maligni sulle immagini mediche, indica la loro posizione e interpreta i risultati secondo gli standard internazionali.
Questo è il primo programma basato su tecnologie AI incluso nel Register of Domestic Software, che gli conferisce il diritto di lavorare con le agenzie governative.
Durante l'esperimento del DipartimentoL'assistenza sanitaria di Mosca sull'uso della visione artificiale, il sistema ha elaborato 50 mila immagini mammografiche e 290 mila fluorografie nei policlinici di Mosca. A partire da settembre 2020, i lanci pilota e commerciali della piattaforma sono stati implementati in 13 regioni della Russia.
LLC "Sistemi di screening medico"
L'accuratezza dell'analisi delle immagini è del 95% per la mammografia e del 93% per la fluorografia.
A dicembre 2020, il Fondo di Venture della Nationall'iniziativa tecnologica ha investito 180 milioni di rubli nel progetto. L'azienda prevede di ottenere la certificazione in Russia e all'estero e di entrare nei mercati del sud-est asiatico, del Medio Oriente, dell'Africa e dell'Europa.
Individua la tubercolosi
Aziende e industrie hanno bisognorisolvere problemi applicati e organizzazioni scientifiche - per commercializzare i loro sviluppi. Per il collegamento tra scienza e impresa, è stata creata una rete di centri di competenza NTI. Ciascuno di questi centri è un consorzio che comprende aziende tecnologiche, università russe, organizzazioni di ricerca e partner stranieri.
Tra gli sviluppi del Centro di Competenza NTI perNella direzione "Artificial Intelligence", organizzata sulla base di Phystech (MIPT), è presente un sistema di supporto alle decisioni mediche nel campo della fluorografia, mammografia, cardiografia utilizzando motori di ricerca e tecnologie di deep machine learning. Al momento è stato creato un campione sperimentale del sistema.
In base ai risultati del test, l'accuratezza dell'analisi è:
- modulo elettrocardiografico - 83%;
- modulo fluorografico - 86%;
- modulo mammologico - 81%.
I clienti della piattaforma possono essere sia organizzazioni mediche e di ricerca private, sia istituzioni mediche e scolastiche federali e locali.
Frammento dell'interfaccia WSSP. Foto: MIPT
NTI Competence Center for Technologyarchiviazione e analisi di big data "sulla base dell'Università statale di Mosca intitolata a M.V. Lomonosov ha sviluppato un servizio cloud "AntiKoh". Il servizio, che analizza le immagini mediche utilizzando l'intelligenza artificiale, è pubblicato nel cloud, quindi i medici di tutti i livelli in Russia e all'estero possono accedervi.
Lo sviluppo delle diagnosi del Centro di Competenzatubercolosi alla TC con una precisione del 93% ed è in costante apprendimento grazie all'utilizzo dell'apprendimento automatico. Analizza la fluorografia in 0,8 secondi, dopodiché fornisce raccomandazioni con una classificazione in base alle varianti della malattia.
Il sistema viene utilizzato anche per rilevare i sintomiCOVID-19. Il team ha creato una versione pilota del servizio cloud AntiCorona. Il servizio è formato per riconoscere la malattia tramite raggi X e fluorografia. Questi tipi di esami sono più economici e più accessibili della TC: di solito i tomografi sono in grandi cliniche e il numero di specialisti TC è significativamente limitato.
Per addestrare il sistema, abbiamo usato segnatoImmagini a raggi X ottenute da cliniche statunitensi e focalizzate sul trattamento di pazienti con coronavirus. Gli sviluppatori hanno ricevuto previsioni positive sull'affidabilità della diagnostica COVID-19 basata su immagini fluorografiche, questo è rilevante, perché quasi tutte le istituzioni mediche in Russia sono dotate di fluorografi digitali.
Presso il centro di riferimento di Mosca per la diagnostica delle radiazionisulla base del Centro diagnostico e telemedicina del Dipartimento della salute della città di Mosca e in 53 regioni della Russia, AntiCorona viene utilizzato per diagnosticare COVID-19 e AntiKokh viene utilizzato per diagnosticare la tubercolosi. Grazie alla soluzione, più di 250.000 immagini mediche sono state elaborate nel solo centro di riferimento di Mosca.
“La percentuale di analizzati con successostudi supera il 99% con i seguenti indicatori principali: sensibilità - 94,0%, specificità - 66,0%, accuratezza - 80,0%, area sotto la curva caratteristica - 90,0%, che supera i migliori indicatori mondiali di sistemi simili ", - ha detto Mikhail Natenzon, responsabile del progetto "Tecnologie cloud per l'elaborazione e l'interpretazione di immagini diagnostiche mediche basate sull'utilizzo di strumenti di analisi dei big data" dell'NTI Competence Center for Big Data Storage and Analysis Technologies presso l'Università Statale di Mosca.
Il servizio stampa di ANO "Piattaforma NTI" ha osservato che i progetti "AntiKorona" e "AntiKoh" hanno attirato 14 milioni di rubli di investimenti.
Altri sviluppi dalla Russia
Ci sono una serie di altri progetti in Russia relativi all'uso dell'intelligenza artificiale in medicina. Diverse piattaforme sono incluse nel Centro per le infrastrutture della National Technology Initiative "Healthnet".
Piattaforma Webiomed analizza dati medici anonimi,prevedere il possibile sviluppo di malattie e le loro complicanze a livello personale e di popolazione. Nell'aprile 2020, Webiomed è diventato il primo sviluppo di intelligenza artificiale in Russia registrato da Roszdravnadzor come dispositivo medico.
Il sistema analizza vari dati medicipaziente, identifica fattori di rischio e sospetti di malattie, forma sulla base delle previsioni contenenti una valutazione completa della probabilità di sviluppare varie malattie e della morte del paziente da esse. Webiomed utilizza l'apprendimento automatico, le tecnologie NLP (Natural Language Processing), la modellazione predittiva.
Il progetto aiuterà i leader del settorel'assistenza sanitaria e i medici riducono la morbilità e la mortalità attraverso l'analisi predittiva. La piattaforma dell'azienda K-Sky è utilizzata in più di 70 organizzazioni mediche in Russia.
Sistema di screening per l'auto-saluteBiogenom è disponibile nel Play Market. Con il suo aiuto, gli utenti possono ottenere una trascrizione delle analisi, verificare la correttezza del trattamento. In futuro, l'abbonamento verrà pagato. "Siamo inclusi nel registro del Centro di ricerca HealthNet NTI, questo fatto aumenta la fiducia da parte dei partner industriali", afferma Alexey Dubasov, CEO di Biogenom. "È anche un fattore positivo quando si partecipa a varie competizioni".
Competizioni tecnologiche
Le competizioni tecnologiche possono aprire interi settori. Ad esempio, grazie alla DARPA Grand Challenge, i droni sono apparsi in tutto il mondo e l'Ansari X Prize ha lanciato l'astronautica privata.
Per vincere tali competizioni, devisuperare la barriera tecnologica. Ma la cosa principale non è una vittoria o anche un grande premio in denaro, ma il fatto che una comunità sia costruita attorno alla competizione, vengono create nuove squadre. I partecipanti a tali competizioni hanno creato il futuro del mercato: ad esempio, Anthony Lewandowski, la cui motocicletta è caduta a tre metri dalla partenza al DARPA Grand Challenge nel 2004, ha poi lavorato sui droni di Google e Uber.
Anthony levandowski
In Russia nel 2018 hanno lanciato una serieconcorsi tecnologici Up Great all'interno dell'NTI. Poi sono iniziate le prime gare: "Winter City" per i veicoli senza pilota e "First Element" per la creazione di motori a celle a combustibile a idrogeno.
Finale del concorso tecnologico "Winter City". Foto: Vadim Frantsev
Ora si prepara a lanciare una nuova tecnologiaconcorso: ai partecipanti verrà offerto di creare un sistema decisionale medico basato sull'intelligenza artificiale per effettuare una diagnosi clinica completa basata sull'analisi cognitiva di un complesso di dati diagnostici clinici e di laboratorio di un paziente e informazioni da database professionali di conoscenze mediche e raccomandazioni cliniche .
Il sistema basato sull'intelligenza artificiale dovrà utilizzare tutti i possibili dati dei pazienti, tutti gli sviluppi disponibili di scienziati e medici, per aiutare il medico a fare la diagnosi corretta.
Ciò dovrebbe portare alla creazione di nuove aziende e soluzioni tecnologiche nel campo dell'IA per la medicina.
Situazione del mercato attraverso gli occhi delle startup
Gli imprenditori concordano sul fatto che solo i pionieri e i tecno-ottimisti hanno un interesse per i prodotti medici dell'IA.
"Organizzazioni sanitarie private avanzatesono interessati all'introduzione di varie tecnologie che aumentano l'efficienza economica, la qualità dell'assistenza medica e migliorano il servizio clienti, - è convinto l'amministratore delegato di Biogenom. "E per loro non fa differenza se questa tecnologia è basata sull'intelligenza artificiale o solo su un prodotto software".
Secondo le stime della società K-Sky (Webiomed), taleAttualmente in Russia sono presenti meno del 5% delle organizzazioni mediche avanzate. "Tali clienti mostrano tradizionalmente un grande interesse per tutti i nuovi prodotti e cercano di utilizzarli", afferma Alexander Gusev, direttore dello sviluppo di K-Sky. “Per fare un confronto, negli Stati Uniti questa cifra è già di circa il 70%”.
La situazione migliorerà gradualmente.Nei prossimi tre anni, la cifra crescerà al 15-20%, prevede Gusev. Cioè, poco meno di un quarto delle organizzazioni utilizzerà costantemente almeno un prodotto basato sull'intelligenza artificiale.
Problemi di mercato
I fondatori delle piattaforme basate sull'intelligenza artificiale ritengono che ci siano problemi da parte degli sviluppatori e da parte dei clienti.
Alexander Gusev osserva che quasi tutti i prodottiora vengono risolte solo alcune parti delle attività: “Mancano funzionalità, scarsa integrazione con i sistemi informativi medici esistenti e altri prodotti di base per automatizzare il lavoro di un'organizzazione medica. Pertanto, la loro utilità agli occhi del cliente è ancora limitata ". Il problema può essere risolto sviluppando le capacità dei sistemi, rafforzando i team e investendo nello sviluppo. Ma questo è ostacolato dalla mancanza di schemi di monetizzazione trasparenti e comprensibili.
"Il mercato è ricco di startup di diversa qualità, -dice Artyom Kapninsky, co-fondatore del progetto Celsus. - Se parliamo di concorrenti, possiamo ricordare l'esperimento della città di Mosca sull'introduzione dell'IA in radiologia, che mette tutti i puntini sulla i. Quando l'esperimento era appena stato pianificato, sono state invitate 140 aziende, di cui 40-50 hanno risposto. Di conseguenza, dopo tutte le fasi di valutazione, test funzionale, a fine anno c'erano solo 15 aziende. Quest'anno, in una riunione presso il Dipartimento della Salute, è stato annunciato che l'esperimento è stato esteso al 2021. Abbiamo inviato proposte a 180 aziende in tutto il mondo, ne hanno risposto 12. In effetti, sono pochissime le aziende con un prodotto finito che può essere preso in considerazione per l'applicazione e il test. Questa è una tendenza del mercato: molte aziende stanno investendo in fondi di marketing che attirano dagli investitori e stanno lavorando non per migliorare il loro prodotto, ma per attirare nuovi investimenti ".
Per implementare progetti AI, regionalicentri di riferimento che sarebbero impegnati nel miglioramento della qualità della ricerca sulle radiazioni, afferma Mikhail Natenzon, capo del team di sviluppatori dei progetti AntiCorona e AntiKokh. Ma nella maggior parte delle regioni non esistono tali centri, poiché non ci sono fondi di bilancio sufficienti per la loro creazione e personale medico e tecnico formato per i centri di riferimento.
"Creare centri di riferimento per le regioniè necessario aiutare con la loro progettazione, supporto normativo del loro lavoro, assicurando l'efficienza economica del loro funzionamento ”, ha detto Natenzon. Questi compiti possono essere risolti dal team di sviluppatori del progetto "Tecnologie cloud per l'elaborazione e l'interpretazione di immagini diagnostiche mediche basate sull'utilizzo di strumenti di analisi dei big data" del Centro di competenza NTI su Big Data Storage and Analysis Technologies presso l'Università statale di Mosca.
Il futuro dell'intelligenza artificiale in medicina
Gli analisti prevedono che il tasso di crescita annualeil mercato dell'IA in medicina fino al 2022 sarà di circa il 70%. "Una prima analisi dello sviluppo del mercato HealthNet NTI nel 2015 ha mostrato che uno dei più promettenti è il segmento della tecnologia digitale, compreso lo sviluppo e l'implementazione di algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale nella pratica clinica, che si è riflesso nella roadmap e si è riflesso non solo nel sostegno di una serie di progetti., ma anche nella creazione di un ecosistema, - conferma Mikhail Samsonov, vice capo del gruppo di lavoro NTI HealthNet. - La pandemia COVID-19 ha solo accelerato questa tendenza e ha dato un enorme impulso allo sviluppo della raccolta e dell'analisi dei dati strutturati ottenuti dall'esame dei pazienti. Nella fase successiva, ci aspettiamo di risolvere problemi ancora più complessi nel campo del processo decisionale medico, nonché un'analisi più efficace dei dati non strutturati ".
I progetti supportati da NTI sono stati utilizzati da molte cliniche in tutto il paese per aiutare i medici a non perdere i pazienti con sintomi del coronavirus.
Lo sviluppo e il supporto di tali progetti è in corsosecondo le carte stradali Helsnet e Neuronet. Si prevede che entro il 2035 cinque società russe operanti nei segmenti di questo mercato entrino nelle prime 70 società in termini di vendite nel mondo. E secondo la Strategia nazionale per lo sviluppo dell'IA fino al 2030, creare le condizioni per l'uso dell'IA nell'assistenza sanitaria è uno dei compiti chiave per migliorare gli standard di vita della popolazione.
Ci sono già un certo numero di aziende sul mercato chepuò entrare nella lista dei migliori al mondo e appariranno nuovi progetti. C'è una base per questo sotto forma di piattaforme AI esistenti, che hanno ricevuto il supporto della National Technology Initiative. Inoltre, nuove soluzioni creeranno centri di competenza NTI, in cui scienza e impresa lavorano insieme, e partecipanti a una competizione tecnologica che porterà allo sviluppo della comunità e alla creazione di nuovi team.
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