На экспертной сессии «ИИ и данные в медицине: от барьеров к работающей экосистеме», которая состоялась в рамках OpenBio, обсудили, почему технологии искусственного интеллекта, уже готовые к применению, с трудом внедряются в российское здравоохранение. Специалисты разобрали ключевые проблемы — от требований по обеспечению безопасности данных до экономики внедрения. Запись выступлений есть в распоряжении редакции Inforo54.

Представитель компании «Рош — Москва» Василий Светлов, занимающийся вопросами цифрового здравоохранения и доступа к данным, обозначил проблему разрозненности медицинских данных. По его словам, информация о пациенте хранится в разных системах, которые между собой не взаимодействуют, а попытки объединить их сопряжены с трудностями.

— Получается, пациенты у нас и данные о пациентах живут в двух параллельных реальностях. С точки зрения эпидемиологии или какого-то качественного дата-сета всё это вместе скрестить — это сложно. На самом деле все в мире с этой проблемой сталкиваются и все эту проблему решают. Решить её возможно. Просто всё зависит от политической воли, — говорит Василий Светлов.

Эксперт привёл пример зарубежных решений: в Сингапуре согласие на использование данных устроено так, что попавшие в систему сведения можно применять исследователям. В Европе действует модель дата-посредников с динамическим согласием, когда пациент сам регулирует, на что даёт разрешение и может отозвать его практически в любую минуту. Для пациентов с редкими заболеваниями создаются отдельные платформы, где они сами загружают данные, получают вознаграждение в виде токенов, а доступ к этой платформе имеют фармкомпании и исследовательские институты.

В России решить проблему пытаются через экспериментально-правовой режим и создание государственного дата-посредника, который контролировал бы качество данных и запросы исследователей. Эта схема, предполагающая федеративное обучение без передачи сырых данных, сейчас находится на финальном рассмотрении в Минздраве.

— То есть всё-таки удалось нам и всем заинтересованным людям донести до государства, что без развития таких механизмов невозможно развитие ИИ, невозможно строить никакие модели, прогнозировать потребность в лекарствах в том числе. Мы уже не лежим в направлении решения проблемы, мы уже ползём. Я думаю, они будут разрешены. Вся отрасль уже у нас качественный скачок сделала в здравоохранении. Мы снимем с помощью этого экспериментально-правового режима дата-посредника все риски по обезличиванию и, соответственно, сможем сформировать тот самый рынок, потому что фармкомпании в том числе готовы платить за доступ к этим данным, — объясняет Василий Светлов.

Гендиректор Ассоциации «Национальная база медицинских знаний» Борис Зингерман посвятил выступление интероперабельности — возможности обмениваться данными и использовать их. Он описал движение данных в здравоохранении и объяснил, что с ним не так.

— Самая главная проблема во всём этом, что в ЕГИСЗ (Единая государственная информационная система в сфере здравоохранения) всё идёт в одну сторону. То есть данные доходят до ЕГИСЗ, и дальше с этими данными ничего не происходит. То есть ни одна медицинская организация, ни один поставщик данных не получает в ответ данные из другой медорганизации, которые ему могут быть нужны для лечения его пациентов. То есть каких-то горизонтальных и обратных движений с этими данными не происходит. Я бы сказал, извините за такое выражение, что в ЕГИСЗ они поступают как в чёрную дыру, и до самого последнего времени мы считали ЕГИСЗ такой идеальной чёрной дырой. Но сегодня оттуда пробивается лучик света, потому что главной темой ЕГИСЗ сегодня стало предложение отдать эти данные самому пациенту, — заявил Борис Зингерман.

При всей очевидной логике такого решения оно пока ещё относительно новое и не всеми поддерживаемое.

— У меня над рабочим столом висит выговор, полученный мной от директора гематологического научного центра. Этим выговором ужасно горжусь, потому что мы первые в 13 году попробовали организовать передачу данных пациентам из медицинской организации. То есть пациент писал заявление и буквально в тот же день, когда был сделан его анализ, получал этот анализ по электронной почте, тогда ещё это был самый простой способ. И им это очень нравилось. Но это не очень нравилось врачам. И более того, в том же тринадцатом году вот на конференции ИТМ, информационные технологии в медицине, обсуждался вопрос: а стоит ли вообще давать пациентам медицинские данные? И как преодолеть страх врачей перед передачей этих данных пациентам? То есть 13 лет назад представлялось, что вообще никакие данные пациентам давать не нужно, — рассказал глава Ассоциации.

Ситуация меняется довольно быстро: из 1,6 миллиарда записей, поступивших в ЕГИСЗ, полтора миллиарда отданы на ЕПГУ (Единый портал государственных и муниципальных услуг, портал «Госуслуги»), чтобы пациенты могли их забрать.

Эксперты выделили три слоя данных в медицине: первый — то, что собирается в медицинской организации, второй — данные, которые пациент собирает сам за пределами клиники, и третий — данные об окружающей среде, образе жизни, покупках. По его словам, именно второй сегмент сегодня наиболее реален для развития.

— Объём данных, которые они могут собрать, значительно больше, чем те данные, которые могут собрать врачи и медицинские организации. И мы уже видим интересные кейсы, когда они получают от ИИ очень интересные выводы, которые часто противоречат выводам врачей, с ними не согласуются. И эти вопросы обсуждения тех данных, которые пациенты получили сами на значительно большем объёме данных, чем этих данных есть в медицинской организации, — это довольно серьёзный вопрос, — отметил Борис Зингерман.

Руководитель отдела регистрации медицинских изделий компании «Моторика» Анастасия Левченко остановилась на проблеме классификации программного обеспечения с искусственным интеллектом. По действующим нормам, само наличие технологии ИИ автоматически относит изделие к третьему классу потенциального риска применения — самому высокому.

— Сегодня сам технологический признак фактически приводит такое изделие к самому высокому, третьему классу потенциального риска применения. Основной вопрос: соответствует ли это реальной опасности конкретной функции для пациента? Мой тезис сегодня состоит в том, что максимальный класс риска должен определяться клиническими последствиями ошибки, ролью программы в принятии решения и возможностью врачебного контроля, — заявила Анастасия Левченко.

По словам Левченко, диалог с регулятором по этой теме уже был, но регулятор (Росздравнадзор) «достаточно ригиден в данном вопросе и боится искусственного интеллекта».

Руководитель инвестиционного направления компании «Моторика» Тамара Мишагина рассказала о барьерах, которые возникают у разработчиков на пути к рынку. Главная проблема, по её словам, не в создании алгоритма и даже не в получении регистрационного удостоверения, а в том, чтобы довести технологию до реального применения в клинике и обеспечить её коммерциализацию.

— Самая главная проблема не в том, чтобы создать сам алгоритм или получить регистрационное удостоверение, а проблема — довести технологию до реального применения в клинике и обеспечить её коммерциализацию, доступ к рынку и масштабирование. Непонятно, кто финансирует стадии между третьим и шестым уровнями технологической готовности: если на третьем уровне разработку ещё поддерживают вузы, а на шестом подхватывают стратегические инвесторы, то промежуток между ними в России никем не финансируется. В США эту роль выполняет венчурный рынок, в России такая система практически не работает, поэтому эта «долина смерти» остаётся незакрытой, — пояснила Тамара Мишагина.

Стартапы, которые приходят не из медицины, часто не понимают, какую боль врача они закрывают и где их продукт встраивается в клинический путь пациента, говорит эксперт.

Отдельная проблема — интеллектуальная собственность в вузах. Контур принадлежности данных, созданных в партнёрстве вуза, клиники и врачей, размыт. Инвестор должен иметь возможность проверить, кому принадлежат данные и не придут ли к нему потом с претензиями, что модель обучена не на тех данных.

Участники сессии сошлись во мнении, что технологии ИИ в медицине уже работают и готовы к внедрению, но отрасль сталкивается с комплексом взаимосвязанных проблем. Это разрозненность данных, отсутствие их обратного движения в ЕГИСЗ, недифференцированная классификация рисков, «долина смерти» в финансировании и размытые права на интеллектуальную собственность.

Ранее редакция рассказывала, что в связи с активной цифровизацией системы управления здравоохранением в Новосибирской области всё более критичной становится устойчивость её работы. Во время сбоев система переходит на ручной режим работы.