Дружит ли естественный интеллект с искусственным? О своем трехгодичном опыте работы с нейросетями рассказали врачи-рентгенологи Департамента здравоохранения города Москвы.

Знакомство с возможностями

Первой областью медицины, где искусственный интеллект (ИИ) начал динамично развиваться и получил широкое распространение, стала радиология в части анализа компьютерных и магнитно-резонансных томограмм, маммограмм, рентгена и флюорографии. С 2020 года все отделения лучевой диагностики Москвы применяют ИИ-сервисы в рамках эксперимента по внедрению компьютерного зрения в здравоохранение.

Пандемия COVID-19 сильно ускорила процессы внедрения ИИ. Был разработан сервис для определения изменений в легких при ковидной пневмонии. Нейросети научились определять объем поражения легких с точностью до 94 %. Затем появились сервисы для выявления рака легкого на КТ-исследованиях, рака молочной железы, различных патологий органов грудной клетки на РГ и ФЛГ. Эксперимент стал большим вызовом: никто в мире до этого так быстро не внедрял ИИ в медицину настолько широко.

Масштабный эксперимент

Сейчас число направлений, по которым нейросети умеют распознавать патологии, возросло до 19. Эксперимент реализуется на базе Центра диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения города Москвы при поддержке Департамента информационных технологий столицы. Это крупнейшее в мире научно-практическое исследование.

Неотъемлемой частью эксперимента является сбор обратной связи от врачей, работающих с умными алгоритмами. Ежегодно проводится «Конкурс пользователей искусственного интеллекта», суть которого в том, что врачи-рентгенологи оставляют свои отзывы о результатах работы нейросетей. Эти комментарии, в свою очередь, передаются разработчикам, таким образом алгоритмы постоянно дорабатываются и совершенствуются.

Развитие проекта позволило с начала 2023 года включить в тарифы ОМС услугу анализа маммограмм при помощи искусственного интеллекта.

Врачи о сервисе

На актуальные вопросы о нюансах взаимодействия с ИИ ответили врачи московских медорганизаций – победители конкурса 2022 года, которые активнее всего оценивали алгоритмы для анализа лучевых исследований.

О своей первой встрече с сервисами ИИ и дальнейшем общении с ними рассказывает врач-рентгенолог с 11-летним опытом работы из Московского городского научно-практического центра борьбы с туберкулезом Александр Алиев.

«В 2020 году меня как врача-рентгенолога отправили в красную зону. Нашей задачей было оперативно выявлять признаки COVID-19 на КТ. Ситуация была экстремальная: поток был большой, ночью госпитализировалось где-то 100 пациентов, днем выписывалось столько же. В какой-то момент нам в помощь были предложены сервисы ИИ – IRA и “Третье Мнение”. Было не совсем понятно, что с этим делать и поможет ли это нам при такой нагрузке. Попробовали использовать ИИ, оказалось, что он позволял быстро оценивать объем поражения легких и давать рекомендации, куда определить пациента – в реанимацию или терапевтическое отделение.

Я кандидат медицинских наук, трепетно отношусь к инновационным разработкам, считаю, что важно поддерживать начинание московского эксперимента, слежу за его изменениями и новыми разработками. Чем больше разработчиков участвует в эксперименте, тем больше нетривиальных решений. С каждым новым сервисом происходит совершенствование, и, если сегодня алгоритм что-то не умеет, завтра научится, я наблюдаю эту эволюцию уже 3 года».

«Сначала в 2020 году было ощущение, что мне привели студента младших курсов, который учил анатомию и патанатомию, но не особенно вникал. Была странная скачущая разметка, он часто принимал за патологию сердечную тень или тень молочной железы. Приходилось постоянно дописывать комментарии по работе ИИ параллельно с работой. Но постепенно глупых ошибок становилось все меньше, а разметка все больше соответствовала реальному положению дел. Потом разработчики сделали патологии сердца отдельным алгоритмом, это очень удобно. Сейчас добавляется больше действительно нужных функций: автоматический расчет кардиоторакального индекса, контуры позвоночного столба, расчет величины углов при плоскостопии. Остается только проверять, что разметка выполнена верно, и можно спокойно использовать результаты ИИ в описании. Текстовую часть также улучшили, стало гораздо понятнее, что сервису на рентгенограмме “не понравилось”. Помню, когда впервые воспользовалась сервисом по определению плоскостопия, перемерила углы вручную – результат сошелся с заключением ИИ, это, конечно, был восторг. Главный плюс использования ИИ – автоматизация части рабочих процессов (разметка, расчеты), возможность перепроверить и подтвердить свои выводы».

Мыслями о пользе умных алгоритмов поделилась врач-рентгенолог с пятилетним стажем из Городской больницы «Кузнечики» Екатерина Пасечник: 

«Я познакомилась с ИИ в 2021 году, когда нашу организацию подключили к Единому радиологическому информационному сервису (ЕРИС). Сначала мне было необычно оценивать работу ИИ, но оказалось, что в этом нет ничего сложного. Все получилось с первой попытки – не было грубых расхождений с работой сервиса. Но в процессе я вижу, как программы дополняются, дорабатываются, расхождений в заключениях становится все меньше. Я работаю с рентгенограммами органов грудной клетки и маммограммами. Бывало, что у женщины с большими молочными железами ИИ интерпретировал мягкие ткани как уплотнение. На рабочем месте у меня нет коллеги-врача, нет возможности с кем-то посоветоваться, и ИИ стал для меня своего рода вторым мнением. Бывают моменты, когда возникают сомнения, хочется обсудить ситуацию. И в таких случаях, если ИИ также выделяет зону интереса как патологическую, это позволяет мне быть более уверенной в своих выводах. Я, конечно, доверяю только своим глазам, но работа ИИ придает мне уверенности и заставляет внимательнее отнестись к некоторым изменениям».

Елена Астапенко работает в Центре диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения города Москвы, в котором открыт референс-центр, где еженедельно врачи-рентгенологи описывают более 80 тыс. результатов КТ, МРТ, маммограмм, рентгенологических снимков и также пользуются сервисами ИИ. Ее опыт работы рентгенологом составляет 20 лет.

«Мне всегда была интересна эта тема. Многие боялись, что ИИ заменит врачей, не хотели с ним иметь дело, но постепенно мы привыкли, начали сверять с ним свои заключения. Сначала ошибки были часто: он принимал возрастные изменения за патологию, мог тени сосков молочных желез назвать инородными телами. Но постепенно сервисы совершенствовались, и сейчас они работают очень адекватно. На исследования, в которых он находит патологические изменения и выделяет их цветом, мы и обращаем внимание в первую очередь – это полезно.

На данный момент я не вижу минусов в работе ИИ, я к нему привыкла, если стоит метка, что все нормально, патологий не выявлено, я еще раз пересматриваю, но уже увереннее себя чувствую. А когда бывают технические сбои и ИИ запаздывает, я ощущаю определенный дискомфорт.

Я думаю, что использование ИИ будет очень актуальным для регионов, особенно удаленных, где нет врача-рентгенолога, а лаборант или лечащий врач смогут сразу увидеть, на что надо обратить внимание. Например, нейросеть выделит зоны гидроторакса, зоны уплотнения в легочной ткани, переломы до того, как врач-рентгенолог доберется до описания исследования».

Уже на первых этапах эксперимента учеными был сделан вывод: ИИ не может заменить врача, он выступает вторым мнением. Реальные истории врачей-рентгенологов говорят о том, что развитие технологий уже позволяет уверенно использовать этот удобный инструмент в повседневной работе.

Число врачей в Москве, которые активно используют сервисы ИИ в повседневной практике, выросло в 1,5 раза за последний год. При этом положительно оценивать работу алгоритмов специалисты стали на 20 % чаще.