Нужда в переменах
Руководитель направления Центра индустрии здоровья Сбера Мария Мальцева рассказала о прогрессе отечественной нейросети GigaChat и о том, как ИИ (искусственный интеллект) подстраивается под современные реалии.
По ее словам, сейчас происходит демографический сдвиг: продолжительность жизни неуклонно растет. В развитых странах группа населения старше 65 лет превышает количество детей до пяти лет.
«Через 15–20 лет доля неработающего населения может достигнуть 40%, что станет колоссальным экономическим давлением на государство и систему здравоохранения», — отметила Мария Мальцева.
Особенность российской статистики, по словам Мальцевой, заключается в высоком уровне смертности от болезней системы кровообращения, который в разы превышает показатели других развитых стран. В «Сбере» уверены, что стратегической задачей становится профилактика и предварительное наблюдение за здоровьем.
«Наша цель — научить человека заботиться о себе самому, не перекладывая ответственность на государство и не доводя себя до состояния пациента», — подчеркнула Мальцева.
Технологии в деле
Одним из практических шагов в этом направлении в Алтайском крае станет запуск системы дистанционного мониторинга пациентов с хроническими неинфекционными заболеваниями. Контракт между краевым Минздравом и компанией «СберЗдоровье» уже заключен. Опыт Ленинградской области, где такая система работает три года, показал положительные результаты: компенсация состояния здоровья достигла 85%, а ожидаемая продолжительность жизни пациентов увеличилась на три года за счет снижения числа госпитализаций.
Развитие получает и направление компьютерного зрения. В партнерстве с Центром развития технологий (ЦРТ) создаются решения для анализа медицинских изображений. Однако инновации не ограничиваются только снимками КТ. Уже сейчас в банкоматах и терминалах оплаты активно используется биометрия. Точность идентификации человека по лицу, знакомая многим по сервису «Улыбка», стремится к 100% и строится на тех же технологиях, что и медицинские ассистенты.
Более того, в Алтайский край уже поступили новые банкоматы, оснащенные функцией экспресс-оценки состояния здоровья: камера сканирует лицо и на основе фотоплетизмографии — старой, но усовершенствованной ИИ технологии анализа пульсовой волны — дает первичные рекомендации.
Как объяснила Мария Мальцева, этот метод позволяет за 30 секунд определить 14 параметров, включая пульс, уровень стресса, риск диабета второго типа и артериальное давление.
«У нас был случай на выставке: женщина три дня подряд мерила давление терминалом, не веря показателям 180 на 100. Но реальный тонометр подтвердил данные — гипертония протекала бессимптомно, и для нее это стало сигналом к действию», — привела пример эксперт.
Нейросеть в роли ординатора
В АГМУ провели тестирование нейросети. Инженер компании «Сбер» подключался к закрытому медицинскому домену GigaChat — версии нейросети, обученной исключительно на профессиональной литературе, научных данных и клинических рекомендациях, недоступной широкой публике. Задачей было решить ситуационные задачи из программы первичной специализированной аккредитации по пульмонологии — по лечению дыхательных путей.
В отличие от открытых моделей, которые могут «галлюцинировать», медицинский домен строго ограничен в источниках информации.
«Мы используем ту же логику, что и в поисковике, — объяснила Мария Мальцева. — Если мы ограничиваем базы данных, из которых модель может брать информацию, точность ответов значительно возрастает».
Инженер копировал условие задачи в чат, и ИИ выдавал решение. На решение одной задачи, на которую у человека-ординатора есть час, у нейросети ушли минуты.
Впрочем, тут же можно отметить, что сам процесс ввода данных оказался трудоемким. Пока перенесешь все условия в чат, время идет, и участники экзамена заметили, что иногда проще решить задачу самостоятельно, чем тратить минуты на оцифровку условий. Но как только данные загружены, нейросеть выдает структурированный ответ за считанные секунды.
Были две задачи, в каждой из них по 12 вопросов. GigaChat совершил две ошибки из 24. Итого, набрав около 91,67%, стал почти отличником.
Заведующая профильной кафедрой пульмонологии Ирина Цеймах отметила, что ИИ оказался чувствителен к логическим нестыковкам в самих экзаменационных билетах. Например, он обратил внимание на отсутствие в задаче с кровохарканьем упоминания о необходимости обследования на туберкулез или предложение лечить онкологическое заболевание без гистологического заключения.
«Мне кажется, наиболее плодотворным будет сотрудничество не столько со студентами, сколько с составителями этих заданий, — отметила Ирина Цеймах. — Искусственный интеллект сам укажет на непоследовательность и устаревшие данные в тестах».
Между рисками и возможностями
Дискуссия «экзамена» обозначила главные опасения и надежды врачебного сообщества. Ирина Николаевна Чечина, руководитель симуляционного центра АГМУ, поддержала идею использования ИИ для совершенствования оценочных материалов.
Она подчеркнула, что аккредитация сама по себе — продукт алгоритмов, и нейросети могли бы сделать ее более качественной. При этом она предостерегла студентов от чрезмерного увлечения готовыми решениями, отметив, что для обучающихся важнее самостоятельно выстраивать логику, в то время как практикующие врачи могут использовать ИИ как инструмент быстрого анализа данных.
Также специалисты напомнили о важности объективного осмотра, который «человек должен делать с человеком». Особенно это касается пожилых пациентов, когда одно заболевание наслаивается на другое и клиническая картина перестает быть «классической». Таким пациентам нужен врач, который сможет их выслушать и осмотреть. ИИ здесь — лишь помощник.
При этом многие признали незаменимость нейросетей в работе с большими массивами данных и выразили надежду, что технологии помогут решить проблему доступности для отдаленных районов.
Владимир Куликов, заведующий кафедрой ультразвуковой диагностики, обратил внимание на очереди и логистику в медучреждениях.
«Было бы идеально, если бы ИИ взял на себя маршрутизацию пациента: помог понять, к какому врачу идти, и организовал запись», — предложил он.
По его мнению, пока разработок в этой области недостаточно, и Сберу стоило бы активнее поддерживать грантами разработки не только в области анализа изображений (КТ, рентген, УЗИ), но и в организационных решениях.
Возвращая время врачу
Мария Мальцева представила сервисы, которые уже работают и призваны вернуть врачу главный ресурс — время. Среди них — расшифровка анализов в мобильном приложении «Добродел», где пациент получает не только цифры, но и понятное описание. Для врачей создан «журнал критических отклонений», который в потоке данных подсвечивает опасные состояния, требующие немедленного вмешательства.
Другое направление — предварительный сбор анамнеза. Перед приемом виртуальный ассистент на базе ИИ вступает в диалог с пациентом, задавая уточняющие вопросы, как опытный доктор. Готовый структурированный отчет поступает в медкарту, что экономит драгоценные минуты приема, которые врач может потратить на живое общение и осмотр.
Наконец, система контроля качества «ОМС Эксперт» сверяет протоколы ведения пациентов с актуальными клиническими рекомендациями и приказами. Это не только повышает качество помощи, но и защищает врача юридически от претензий со стороны пациентов, которым сегодня доступны их электронные медкарты.
«Прозрачность, которую мы сейчас наблюдаем, меняет отношения. Пациент стал образованным, и сакральность врача больше не работает», — констатировала Мальцева.
Участники встречи сошлись в том, что искусственный интеллект — не угроза, а долгожданный инструмент, который возьмет на себя рутину, позволит врачам сосредоточиться на главном — диагностике и лечении.
