Все ИИ-системы, по ее словам, можно отнести к двум базовым группам: те, что участвуют непосредственно в лечении пациента и являются по сути медицинскими изделиями, и те, которые не относятся к оказанию медицинской помощи, а используются для проведения исследований или оптимизации организационной и административной работы медиков и ученых. При этом ответственность производителей подобных систем крайне велика, подчеркнула Ольга Махова. Это косвенно подтверждается отнесением Росздравнадзором подобных медицинских изделий к третьему, самому высокому классу опасности наравне с имплантатами или хирургическими операциями, где ценой ошибки является здоровье человека, а иногда и его жизнь. В качестве примера она привела нашумевший случай приостановки Росздравнадзором регистрационного удостоверения программного продукта одного из отечественных производителей, который неверно интерпретировал рентгеновские снимки.

«Это была долгая история, она продолжалась целый год, в итоге систему перепрограммировали и сейчас ее можно использовать. Однако это случай заставляет задуматься о границах ответственности между врачом и медицинской организацией и производителем ИИ-системы», — сказала Ольга Махова.

«Врач-человек все равно будет необходим, так как искусственный интеллект ошибается», — заключила она.

На данный момент наиболее распространенной сферой применения ИИ участники круглого стола назвали его участие в исследованиях, в особенности в обработке больших массивов неструктурированных данных. Одним из ярких проектов в области здравоохранения, реализованных российскими учеными, стал геоинформационный портал «Санитарно-эпидемиологическое благополучие населения в Арктической зоне Российской Федерации» — разработка команды исследователей Санкт-Петербургского государственного университета путей сообщения (ПГУПС). Портал позволяет формировать единую базу данных о состоянии здоровья населения и факторов окружающей среды, отслеживать динамику всех анализируемых компонентов и делать прогнозы развития в будущем. Это огромный массив данных — 19 демографических показателей, 2100 показателей здоровья населения, 1200 показателей состояния среды обитания людей, 20 показателей социально-экономического развития региона и так далее. Естественно, что для их обработки ученые использовали возможности искусственного интеллекта, рассказала один из авторов проекта, д.м.н., профессор кафедры техносферной и экологической безопасности ПГУПС Ольга Копытенкова.

Искусственный интеллект помогает систематизировать и уточнять уже имеющиеся представления о том или ином явлении. Например, нейронная сеть, разработанная командой биологов, математиков и программистов лаборатории молекулярной и нейрогенерации СПбПУ имени Петра Великого, умеет восстанавливать изображения, полученные с микроскопа.

За счет гораздо более четкой детализации ученые выяснили, что синапсы имеют более сложную форму, чем считалось ранее, рассказала участница проекта, заведующая лабораторией биомедицинских изображений и данных, доцент высшей школы биомедицинских систем и биотехнологий «Политеха» Екатерина Пчицкая.

Однако дальнейшее развитие ИИ-систем напрямую зависит от количества и качества данных, которые они могли бы обрабатывать и использовать для обучения.

«Не хватает данных, нет культуры работы с ними, плохо налажен процесс обмена дата-сетами между различными организациями и учреждениями», — очертила круг проблем Екатерина Пчицкая.

Одной из возможных причин такой ситуации, например в области генетических исследований, является отсутствие правового регулирования использования генетических данных и биоматериала в научных целях. Главный вопрос — являются ли генетические данные персональными, и на него пока нет четкого законодательного ответа, пояснила начальник сектора биобанкирования и трансляционной медицины СПб ГУЗ «Городская больница №40» Светлана Апалько. Соответственно, до сих пор непонятно, вправе ли медицинская организация, хранящая у себя полученный в рамках оказания медицинской помощи биоматериал, передавать его для научных исследований без согласия пациента, пояснила Светлана Апалько.

Между тем медицинские организации используют цифровые технологии не только для проведения исследований и обработки данных. Одним из распространенных на сегодня направлений цифровизации медицины становится создание единых медицинских информационных систем — как на уровне государства, так и в масштабах отдельных клиник. Например, Клиника высоких технологий имени Н.И. Пирогова СПбГУ разработала и внедряет в свою деятельность собственную цифровую платформу «Госмед». Ее цель — объединить в едином цифровом пространстве всех участников лечебного процесса, и архитектура «Госмеда» изначально построена на тех же принципах, что и ЕГИСЗ, рассказал заместитель директора Клиники ВМТ им. Н.И. Пирогова СПбГУ по информационным технологиям и цифровизации лечебного процесса, врач-уролог Алексей Писарев. Эффект от внедрения цифровой платформы положительный, такое взаимодействие оказалось удобным и врачам, и пациентам, и самой клинике. Например, за год после запуска сервиса «Личный кабинет» через него прошло 10% оборота от всех оказанных амбулаторных услуг. Внедрение модуля, помогающего пациентам записаться на плановую госпитализацию, способствовало увеличению на 11% оборота коечного фонда, на 9% сократило длительность койко-дня, а количество операций, проведенных в день госпитализации, выросло на 18%, отметил Алексей Писарев.

Искусственный интеллект может быть эффективен при принятии управленческих решений на всех уровнях системы здравоохранения, отмечали участники круглого стола. Быстрый анализ информации, выявление основных дестабилизирующих или положительных факторов, прогноз развития ситуации помогут руководителям медицинских организаций оптимизировать их работу, отметила доцент кафедры организации здравоохранения и медицинского права СПбГУ, д.м.н. Елена Добрецова.

Однако стоит помнить, что в медицине и в здравоохранении главное — это человек, согласились участники дискуссии.

«Мы должны стремиться к тому, чтобы все имеющиеся современные достижения, будь то алгоритм интеллектуального анализа данных либо искусственный интеллект, были благом для всех: руководителям помогали бы принимать своевременные грамотные решения, врачам — больше времени уделять пациентам. Цифры не должны быть важнее человека, пациента», — резюмировала Елена Добрецова.