16.12.2020
Александрова Анна, Аладашвили Екатерина

Артем Капнинский: «Связь между врачами и технологиями начинается с поиска решений под их задачи»

Артем Капнинский: «Связь между врачами и технологиями начинается с поиска решений под их задачи»

О применении искусственного интеллекта в борьбе с онкологией и коммерциализации таких разработок в сфере медицины рассказывает сооснователь проекта Celsus, который стал победителем премии «Цифровые вершины 2019» в номинации «Лучшее решение с использованием искусственного интеллекта для повышения эффективности».

Артем, расскажите, пожалуйста, о проекте Celsus. Почему вы решили реализовать проект в области информационных технологий в здравоохранении, что послужило отправной точкой? Чем вы занимались раньше?

Celsus — это целая команда единомышленников, высококлассных специалистов в своей области. С одним из будущих участников проекта я познакомился достаточно случайно, когда работал в сфере IT-услуг — по линии дополнительного профессионального образования. Выяснилось, что у них с другом, который сейчас тоже в нашей команде, есть проект, связанный с искусственным интеллектом — применение биометрических данных в скоринге физических лиц. И я подумал: где в первую очередь применять технологии ИИ, так называемое «компьютерное зрение», как ни в медицине, где есть радиологические снимки?

На кого именно ориентирован ваш проект сейчас: основные направления, медицинские специальности? 

Наша ниша — помощь врачам в принятии решений. Если речь о радиологии, мы помогаем врачу-радиологу при проведении скрининга онкологических заболеваний и других патологий. Не секрет, что порядка 80% высокотехнологичных компаний в области медицины начинают свой путь с поиска решений в области диагностики и лечения рака легких. Мы решили ориентироваться на конкретные потребности медиков. Связь между врачами и технологиями начинается с поиска решений под их задачи. И тут можно сказать спасибо врачам Калужского онкологического диспансера (ГБУЗ КО «КОКОД» — ред.) за обратную связь и местным властям за поддержку. Они в свое время подсказали нам, что рак легких — действительно глобальная проблема. В этой области проводится огромное количество исследований, но при этом выживаемость минимальна, и новые технологии в диагностике, возможно, разгрузят рентгенологов, но, к сожалению, не снизят смертность. Нам рекомендовали обратить внимание на маммологию, где при ранней выявляемости можно спасти не только жизнь, но и женскую красоту.

С маммографии мы и начали. Да, тоже сложно и проблемно, нет достаточного количества данных для обучения ИИ, но это уже другая история — это вопросы производственного процесса. Затем появилась флюорография. Сейчас уже есть компьютерная томография органов грудной клетки на предмет выявления онкологии и COVID-19. Последний шаг — проработка морфологических исследований. Это уже не радиология, а патоморфология (Под этим термином понимают такие исследования, как гистологию и иммуногистохимию. Изучение патологических процессов и болезней с помощью научного, главным образом микроскопического, исследования изменений, возникающих в клетках и тканях организма, органах и системах органов — ред.). Наша технология помогает разгрузить врача-патоморфолога, который глазами под микроскопом ищет раковые клетки, и сократить сроки получения диагноза. Для постановки онкологического диагноза необходимо взятие пункции. Высококвалифицированных врачей-патоморфологов мало, а объем исследования большой. Из-за этого срок между забором материала и выдачей заключения может составлять две и более недели. Сейчас мы пытаемся ускорить получение хотя бы предварительного результата.    

Вы используете искусственный интеллект для анализа медицинских изображений. Какую модель обучения вы использовали в проекте? Как удалось собрать такое количество расшифрованных результатов диагностических обследований?

Сбор массива данных — это один из основных этапов создания нейронных сетей, подобно книгам в процессе обучения человека. Подготовка data-сетов, обучающих выборок для нейронной сети — отдельный производственный процесс, долгий и трудный. Когда мы начинали, все вообще готовилось вручную. Чем больше материалов видит нейронная сеть, тем быстрее она обучается и тем качественнее распознает исследования. В идеале такие сервисы должны использоваться не как отдельные продукты (хотя и это тоже нормально), а именно в интеграции с архивами медицинских изображений, информационных систем.

Именно такая конструкция была реализована в рамках эксперимента Москвы* по применению искусственного интеллекта в радиологии, в котором мы принимаем участие. Это первый в мире и беспрецедентный по масштабу проект по изучению, разработке и применению таких кейсов. К участию в нем были приглашены все мировые компании, при этом откликнулись не больше половины, а до этапа интеграции в промышленную эксплуатацию дошли около 15 компаний. В ходе проекта было проанализировано около 1,5 млн исследований.

(*Проект стартовал в рамках исполнения Постановления Правительства Москвы от 21 ноября 2019 г. № 1543-ПП «О проведении эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы». Его реализация продлится до декабря 2020 года, результатом станут рекомендации по внедрению новых инструментов на основе технологий компьютерного зрения в практику врачей лучевой диагностики. Дополнительная информация об эксперименте и сопутствующая документация опубликованы на сайте mosmed.ai. – ред.).

Как проходит сотрудничество врача и искусственного интеллекта? Сервис приобретают государственные поликлиники или сами врачи? 

Это вопрос коммерциализации проекта. Конечный пользователь — врач. А клиент, который платит деньги, в концепции российского здравоохранения — региональные министерства и медицинские организации, частные клиники. Частно практикующих радиологов у нас точно нет. За границей есть практика оплаты за выявленные случаи, но это немножко другая бизнес-модель.

Надо сказать, что такого рода бизнеса в сфере российской медицины до сих пор не было. Эти продукты являются, по сути, медицинским изделием, которое врач использует для оказания медицинской помощи. И для реализации такой продукции необходимо разрешение. Сейчас мы уже на финальной стадии клинических испытаний и планируем до конца декабря подать документы в Росздравнадзор для получения соответствующего регистрационного удостоверения. Когда мы его получим, можно будет говорить о нашей разработке как о бизнесе. Пока что мы работаем с регионами на безвозмездной основе в рамках совместной научно-практической деятельности.

Как технологически работает программа на примере действий одного врача? В каких случаях врачи могут использовать ваш проект?

Если говорить о самом продукте, это ансамбль нейросетей, каждая из которых выполняет свою задачу, плюс пул дополнительного программного обеспечения, обеспечивающего предобработку и стандартизацию изображений, и оборудования, создающего артефакты исследования — так называемые «шумы». Для пользователя это все одна большая конструкция, программа, в которую загружается исследование и выгружается результат.

Как вы продвигаете Celsus среди врачей?

Отдельный непростой разговор. Врачи в целом — достаточно консервативная аудитория, которая включает разные возрастные категории, отличающиеся с точки зрения восприятия новаций. Поэтому с кем-то нам проще, с кем-то сложнее. Стараемся общаться с каждым конкретным пользователем отдельно, демонстрировать возможности системы по шагам.  Когда садишься рядом и показываешь, как это работает, отношение людей сразу меняется. Часто еще и удается реально выявить случай, который пропустил специалист.

Наши пилотные проекты в 15 регионах позволили в этом году выявить десятки пропущенных врачами случаев онкологии. Спасенные жизни — то, что вдохновляет на дальнейшую работу.

Мы принимаем активное участие в профильных конференциях, в бизнес-миссиях. Этот год в плане активностей был не очень хорошим — по известным причинам многие мероприятия, в том числе, международные, которые мы хотели посетить, отменили.

Проект стал победителем национальной премии «Цифровые вершины 2019». Зачем, на ваш взгляд, предпринимателям необходимо участвовать в таких мероприятиях?

В прошлом году мы участвовали в «Цифровых вершинах» и в ряде других конкурсов и премий. На тот момент у нас был только прототип по направлению маммографии. В этом году мы тоже подали заявку, но по новым направлениям: маммология и флюорография в промышленной эксплуатации, компьютерная томография, морфология.

Все эти мероприятия нужны не для рекламы, а для получения экспертной оценки. Рекламу можно организовать за деньги — это не проблема, но это не круто. Круто, когда тебя начинают воспринимать эксперты, как российские, так и международные. Еще круче, когда в экспертном сообществе есть люди, которые поддерживают проекты конкурентов, но при этом дают тебе положительную оценку.

Такие конкурсы для нас — не повод самоутвердиться, а скорее способ осознать и зафиксировать свою позицию в профессиональном поле, получить объективную оценку свой деятельности.

Как вы планируете развивать проект в медицине в дальнейшем? Будут ли новые направления в проекте? Не задумывались ли вы применять технологии ИИ при создании решений не только для врачей, но и для пациентов?

Задумывались. Но речь ведь не о том, что просто можно смотреть картинки. Настоящая ценность у таких систем будет только тогда, когда они научатся собирать анамнез, определять текущую клиническую картину, сопоставлять ее с исследованиями, в том числе ретроспективными, по конкретному пациенту, анализировать полученные данные и выдавать результат. Следующий шаг — научить эти сервисы выдавать риски развития онкологических заболеваний на некоторое время вперед. Вот тогда можно будет сказать, что это законченный продукт. Еще потребуется время, чтобы доказать, что это работает. Компания «Медицинские скрининг системы» нацелены на работу с радиологией и функциональной диагностикой в целом. Нам интересно и УЗИ, и КТ головного мозга. Очень интересно использование КТ в лечении болезни Альцгеймера.

Для пациентов наши разработки стали особенно актуальны в период пандемии. Системы ИИ стали позиционировать как сервисы для борьбы с COVID-19. Но одно дело — хайповая тема, а другое — вопросы, решение которых реально необходимо. Надо смотреть, сможет ли это практически помочь врачу и, главное, можно ли встроить это в текущие процессы, в уже работающие медицинские цифровые системы. Все хорошо либо в меру, либо должно быть организовано идеально, чтобы врач не сидел в окружении множества мониторов, на которые выводятся разные цифровые системы: медицинская, лабораторная, взаимодействие с пациентом. Над этим надо работать.

Лично я думаю, что самим пациентам нельзя давать подобные инструменты. Потому что все люди разные, с разным уровнем понимания и впечатлительности. Человек увидит в системе, что у него подозрение на онкологию. Как он к этому отнесется? И какой будет результат? Главная парадигма, в которой мы все должны работать — не навреди.

Партнеры
https://www.fcaudit.ru
https://www.rea.ru/ru/org/managements/Pages/Biznes-inkubator.aspx
https://mbm.mos.ru/?utm_source=partners&utm_medium=ssilka_na_saite&utm_campaign=smallbusiness
https://rbcommunity.ru/
http://рспп.рф
http://www.opora-credit.ru/
 https://netology.ru/
http://www.biblio-globus.ru/
https://www.mann-ivanov-ferber.ru/