Участники конгресса «ИТМ Петербург» подвели первые итоги использования МИ с ИИ
Около половины опрошенных специалистов системы здравоохранения, которые уже используют в работе медицинские изделия с искусственным интеллектом (МИ с ИИ), отметили, что это привело к снижению нагрузки на врачей. Таковы итоги опроса, проведенного Центральным НИИ организации и информатизации здравоохранения (ЦНИИОИЗ) Минздрава России с 4 по 10 июня 2024 года. Данные были представлены на Всероссийском конгрессе «ИТМ Петербург» ведущим специалистом управления стратегического развития здравоохранения НИИ Александрой Бондарович.
Почти 60% участников исследования констатировали положительное отношение к внедрению МИ с ИИ. Чуть более 35% относятся к этому нейтрально, лишь 5% — негативно.
Сокращение нагрузки в результате внедрения МИ с ИИ отметили 44% опрошенных, а улучшение качества протоколов, которые формируются по результатам использования МИ с ИИ, — 55%.
В рамках другого опроса ЦНИИОИЗ (проходил с 13 по 17 мая 2024 г.) врачей спросили, каковы основные факторы успешного внедрения решений с ИИ. Свыше половины респондентов поставили на первое место команду внедрения, ее вовлеченность и готовность к изменениям. Соответственно, по оценкам опрошенных, главные барьеры, которые затрудняют реализацию подобных проектов, — негативное отношение со стороны медицинского сообщества, инфраструктурные ограничения, проблемы интеграции с МИС/ГИС СЗ.
«Наш опыт с регионами (продукт компании внедрен в 47 субъектах) показал, что нагрузка на врачей после внедрения искусственного интеллекта выросла, — поделилась опытом руководитель проектов «РТК Радиология» Ирина Андреева. — Время подготовки заключений увеличилось, несмотря на то, что в центральном архиве у нас есть протокол от ИИ, поскольку теперь врач вынужден формировать дополнительную отчетность по работе ИИ (в случае ложноположительных/ложноотрицательных заключений)».
По ее словам, чтобы решить эту проблему и выполнить задачи, которые обычно ставятся при внедрении ИИ (повышение скорости, доступности и качества медицинской помощи), следует обеспечить высокий уровень инфраструктуры (скорость связи, серверные мощности) и осуществить интеграцию сервиса в бизнес-процессы медорганизации.
«Как правило, при выполнении описания результатов исследования врач не имеет еще результатов его обработки сервисом ИИ, — пояснила Ирина Андреева. — Когда же они приходят, доктор вынужден снова обращаться к своему протоколу, сверять его с тем, что «увидел» ИИ, возможно, корректировать что-то в своем заключении или формировать отчет о согласии-несогласии с выводами ИИ».
Все это может привести к росту затрат времени на подготовку заключения на 40%. Другое дело, если при выполнении описания врачу сразу доступен формализованный протокол ИИ. Тогда экономия времени достигает 30%.
«Технологии прекрасны, но они не работают, если мы для них не нашли корректную точку приложения, — резюмировал заместитель руководителя Департамента здравоохранения Москвы Илья Тыров. — Каждую технологию мы много раз пробуем в разных точках приложения и оставляем там, где чувствуется, что она приносит пользу врачам, пациентам и системе здравоохранения. Если она не работает, скорее всего, была выбрана неправильная точка приложения, и там надо использовать что-то другое».
На площадке конгресса обсуждались и другие аспекты внедрения МИ с ИИ. Антон Владзимирский, зам.директора по научной работе ГБУЗ НПКЦ ДиТ ДЗМ, обратил внимание участников на то, что для повышения специфичности ИИ при выполнении маммографии требуется предоставление для анализа также клинических данных (а не только изображений).
Менеджер по развитию компании «Нетрика Медицина» Павел Сучков сделал прогноз на ближайшие пару лет. По его мнению, с учетом того, что регионы начнут использовать достаточно большое количество систем с ИИ, «мы придем к тому, что в каждом субъекте будет создаваться свой маркетплейс наподобие того, как это сделали в Москве (mosmed.ai). Будет появляться все больше узкоспециализированных систем (кардиология, онкология), эти сервисы будут полезны как врачам, так и организаторам здравоохранения и пациентам».
Презентации и видеозаписи выступлений спикеров на конгрессе «ИТМ Петербург» опубликованы на портале ИТМ.
Новости
Подписаться на новости
Разработчикам ИИ для здравоохранения стоит присмотреться к сфере медицинского образования
Искусственный интеллект — цифровой помощник не только организатора здравоохранения и практикующего врача, но и студента-медика и преподавателя медицины. Сценарии использования ИИ в образовании в своем выступлении на площадке ИТМ ИИ представил директор по продажам и развитию компании «Платформа Третье Мнение» Андрей Поваренкин.
По его словам, ИИ снижает нагрузку на преподавателя с точки зрения формирования стандартных вопросов, ответов, мониторинга, кто из студентов когда ответил на занятии.
Студенту ИИ в состоянии помочь собрать нужные кейсы, тренажеры, достать из огромной базы именно те снимки или те ЭМК и другие данные, которые подходят ему, пояснил эксперт.
«Студенты могут и сами обучаться, и с кураторством преподавателя пользоваться всеми инструментами, в любое время иметь доступ к последним версиям нейросетей, к последним версиям самых новых образовательных программ, — дополнил Поваренкин. — Большая ценность ИИ в том, что он «понимает», как лучше, быстрее, эффективнее научить конкретного студента благодаря анализу того, как он справляется с заданиями, как отвечает на вопросы тестов, с какой скоростью».
В областях, где врач работает с медицинскими изображениями, ИИ-тренажер позволяет повысить насмотренность. Студент может сначала описать самостоятельно снимок, потом получить ответ от искусственного интеллекта. Можно сделать это через мобильное приложение, что очень важно для молодого поколения.
«Сейчас в России ИИ-решения сконцентрированы в сфере описания снимков, эта задача более понятна для искусственного интеллекта, и поэтому много решений создаются именно там, но надо двигаться дальше: идти к клиницистам, предлагать различные новые сценарии», — резюмировал Поваренкин.
Разработчикам ИИ для здравоохранения следует четче представлять портрет конечных пользователей
Разработчики ИИ для здравоохранения должны понимать условия, в которых врачи используют их продукты, степень загруженности и ИИ-грамотность пользователей. Сложно ожидать, что медперсонал сможет эффективно работать с ИИ-сервисами без предварительного обучения. Эта тема широко обсуждалась на площадке ИТМ ИИ.
«Использование любого нового инструмента предполагает предварительное обучение, — сказал технический директор компании «Медицинские скрининг системы» (Цельс) Евгений Никитин. — Вот я использую ИИ-инструменты, когда программирую, но на овладение ими у меня ушло какое-то время. Мне пришлось разбираться, как использовать, когда использовать, а когда не использовать. Это довольно сложный процесс, и на него очень часто закрывают глаза».
По его словам, если врачу надо 10 минут подождать, 15 окон открыть, чтобы получить подсказку ИИ, «понятно, что никакой пользы не будет».
Научная литература показывает неоднозначность результатов применения ИИ в медицине, продолжил Никитин. Есть кейсы, когда внедрение ИИ действительно помогает, но есть исследование, которое выявило, что ИИ может приводить к выгоранию врачей.
«Особенно уязвимы оказались две группы: врачи с высокой загрузкой и врачи, у которых ранее не было опыта взаимодействия с такими системами и которые не прошли соответствующее обучение по работе с ними», — рассказал Никитин.