Сергей Гарбук: для развития цифровых технологий в медицине необходима консолидация усилий государства, врачей, ученых и инженеров

23 ноября в «Гиперкубе» Сколково прошел семинар «Цифровой помощник врача: новый взгляд на пациента», организованный Фондом «Сколково» совместно с Фондом перспективных исследований.  25 Ноябрь 2016, 15:32
23 ноября в «Гиперкубе» Сколково прошел семинар «Цифровой помощник врача: новый взгляд на пациента», организованный Фондом «Сколково» совместно с Фондом перспективных исследований. В мероприятии приняли участие представители медицинских организаций, научных институтов, страховых и IT-компаний, которые разрабатывают и внедряют программное обеспечение для сбора и анализа медицинской информации, в том числе в сфере персонализированной медицины.

Современные методы обработки медицинских данных открывают новые возможности для врачей, например, при диагностике социально значимых заболеваний. Отсутствие эффективных средств ранней диагностики сегодня является очень серьезной проблемой: в России ежегодно заболевают раком легких свыше 45 тысяч человек, причем более половины случаев выявляются в терминальной стадии, когда лечение уже малоэффективно.

Проводится много исследований с обнадеживающими результатами, однако данные по заболеваемости и смертности мало изменились за последние 20 лет. Отчасти это связано с тем, что, несмотря на постоянный рост количества новых данных и их источников, для обработки данной информации необходима работа квалифицированных специалистов. При этом врачей, способных на ранних стадиях распознать заболевание (например, по снимку) и сделать грамотный прогноз, очень мало.

По словам организатора семинара, руководителя робототехнического центра Сколково Альберта Ефимова, автоматизация профессиональных компетенций уникальных специалистов позволила бы получить доступ к качественной ранней диагностике заболеваний даже в самых удаленных уголках России.

По словам Сергея Гарбука, заместителя генерального директора – руководителя направления информационных исследований Фонда перспективных исследований, для создания эффективной автоматической системы распознавания данных необходимо провести несколько этапов работы: формализовать интеллектуальные задачи, которые необходимо автоматизировать, затем определить, с каким качеством эту задачу решают наиболее квалифицированные специалисты (например, опытный врач-гистолог), и затем найти способ достичь сопоставимого уровня качества при работе интеллектуальной системы обработки данных.

Решения по автоматическому сбору и анализу медицинской информации сегодня активно создаются и внедряются, в том числе российскими IT-компаниями. Однако существующие решения оставляют открытыми такие важные вопросы, как, например, верификация данных, собранных и проанализированных с использованием нейросетей: при отсутствии нормативной базы и системы сертификации остро встает вопрос ответственности за использование этой информации при принятии решений врачом. Кроме того, существующие программные продукты работают на разных массивах данных и представляют собой разрозненные решения, которые сложно интегрировать в единую систему.

«Существующие программные продукты находятся в основном на ранней технологической стадии: результаты автоматической обработки изображений пока не выдают статистически достоверных результатов, на основании которых можно было бы принимать юридически значимые решения, - комментирует Сергей Гарбук. – Однако по мере появления нормативных документов, устанавливающих сертификационные требования к системам и аппаратно-программным комплексам, последние смогут широко внедряться в медицине».

В заключение семинара Сергей Гарбук предложил участникам сформировать рабочую группу для совместного обсуждения задачи по созданию новой технологии автоматической обработки медицинской информации. В ближайшее время Фонд перспективных исследований и Фонд «Сколково» планируют организовать конкурс на создание автоматизированных средств интеллектуальной обработки медицинских данных, которые появляются в ходе медицинских исследований.

По словам Сергея Гарбука, развитие и внедрение такой технологии позволило бы в перспективе создать «цифрового помощника врача» - интеллектуальную систему, которая смогла бы значительно повысить эффективность диагностики и лечения многих серьезных заболеваний.