Фатима Тамаева: «Основное преимущество ИИ в медицине — это темп»

Логотип компании
Как технологии помогают улучшать качество обслуживания пациентов. Чего можно ждать завтра от сотрудничества человека и машины. Наиболее перспективные направления использования ИИ в медицине.

В мире, где границы между технологиями и человеческими способностями стираются с каждым днем, искусственный интеллект представляет собой одно из самых интригующих и обсуждаемых направлений. Медицинская индустрия не исключение, и сегодня мы наблюдаем, как ИИ не только дополняет, но и трансформирует методы лечения, диагностики и взаимодействия с пациентами. Понимание этой эволюции становится жизненно важным для специалистов, стремящихся оставаться на переднем крае медицинского прогресса.

Фатима Тамаева, к. м. н., главный врач Маммологического центра L7 и президент региональной общественной организации «Ассоциация маммологов радиологов» Республики Дагестан поделилась с нами своим видением наиболее перспективных направлений использования ИИ в медицине, рассказала о том, как технологии помогают улучшать качество обслуживания пациентов в ее центре сегодня и чего можно ждать завтра от сотрудничества человека и машины.

Фатима, в каких основных сферах медицины вы считаете использование ИИ наиболее необходимым и эффективным?

В медицине ИИ активно используется примерно в 50 направлениях. В первую очередь это клиентский сервис: чат-боты и телемедицина, где можно получить рекомендации и направления к врачу, просто загрузив данные пациента в базу.

Такой подход находит применение в превентивной медицине, которая находится на пике популярности. Главное преимущество ИИ – скорость. Даже для первичной оценки анализов врачу нужно время, не говоря уже о глубинной диагностике. ИИ работает намного быстрее и помогает экономить ресурсы: например, оценить уровень кальция, магния и сравнить с референсным значением – задача, с которой вполне справится нейросеть.

Искусственный интеллект используется даже в направлении скорой и экстренной помощи. Например, с его помощью можно удаленно провести ультразвуковое исследование (УЗИ), посмотреть после травмы, есть ли жидкость в легком, и автоматически направить ответ доктору. И маршрутизация пациентов в этом случае будет правильной.

В диагностике ИИ стоит на 11-м месте — все это лучевые методы. Представьте, их всего 50, а в лучевой диагностике мы на 11 месте, то есть рентген, КТ, МРТ, УЗИ.

Расскажите, как искусственный интеллект помогает упростить и автоматизировать бизнес-процессы в вашем центре? Можете ли вы привести конкретные примеры?

Главный инструмент автоматизации – CRM-система с инструментами анализа и визуализации данных. Диаграммы, таблицы, результаты SWOT-анализа позволяют мне как руководителю в любой момент времени знать, сколько клиентов посетило центр, сколько из них записались онлайн, а сколько по телефону, довольны ли посетители. Благодаря инструментам визуализации я ясно вижу все узкие места в бизнес-процессах и могу сконцентрироваться на конкретной области.

А как сохранить баланс между автоматизацией и необходимостью поддерживать человеческий контроль в медицинской практике?

Считается, что главное преимущество ИИ – отсутствие эмоций. Нейросеть не раздражается, не выгорает и ничего не забывает. Это, безусловно, плюс. Даже самый профессиональный врач может устать к концу рабочего дня: память начнет подводить, а работоспособность и эмпатия снизятся. 

Но это не значит, что всех врачей теперь должна заменить нейросеть. Для нас важно, чтобы клиент находил сочувствие и поддержку, общался с живыми людьми, а не с дашбордами и роботами. Пациенты приходят с тревогами, с болью, справиться с которой может только такой же живой и отзывчивый человек. Они не готовы к полному отсутствию врача, к ситуации, когда они записываются на прием онлайн и приходят в пустой кабинет за цифровым диагнозом. Поэтому баланс между автоматизацией и человекоцентричным подходом крайне важен.

Влияет ли искусственный интеллект на организацию работы в отделениях и диагностику в вашем центре? Повышает ли точность диагностики, особенно в сложных или нечетких клинических случаях?

В наш центр обращаются с подозрениями на онкологические заболевания. Это огромные риски, причем не только для пациентов, но и для врачей. Поставить диагноз «рак» бывает очень непросто, и в случае сомнения доктору необходимо второе мнение. \

Раньше для этого приходилось отправлять снимки на консультацию в ведущие диагностические центры страны и неделями ждать ответ. Сейчас мы спокойно загружаем снимок в нейросеть и получаем результат в течение 40 секунд. Если итог совпадает с диагнозом врача, это становится дополнительным подтверждением. Если нет – садимся и коллегиально разбираем частный клинический случай.

Читайте также
Как отсутствие стандартизации и закрытые API влияют на интеграцию продуктов из разных экосистем? Как влияет на рынок существование множества одинаковых ИТ-решений? Что необходимо для создания более открытой и кооперативной среды? Разбирался IT-World.

Как ИИ помогает улучшить взаимодействие с пациентами?

Искусственный интеллект – один из мощных инструментов формирования репутации.  Главное, ради чего мы работаем – наши пациенты. Важно, чтобы они покидали клинику с правильным диагнозом, с чувством, что ему помогли.

Такой положительный опыт формируется с момента первого обращения в клинику. Общение в кол-центре, оформление в регистратуре, процесс маммографии, формат постановки диагноза – важен каждый шаг. И, безусловно, наши клиенты, как и любые образованные, умные люди, понимают, что инновации только помогают повысить качество этого опыта. Особенно, если использование инноваций проверено временем и опытом, в нашем случае – более чем 4-летним практическим опытом применения ИИ.

Сталкивались ли вы с проблемами объективности и точности данных в машинном обучении, учитывая, что они часто генерируются человеком? Как их решали?

Решение одно – профессионализм врачей. Представьте, что врач УЗИ ставит диагноз доброкачественного образования в молочной железе, а алгоритм находит «подозрение на злокачественный процесс». И если пациент получит оба заключения, у него будет огромный стресс, растерянность. В этой ситуации наша задача – правильно определить маршрут дальнейшей диагностики, возможно, пройти дополнительные обследования для того, чтобы поставить точный диагноз. Это возможно только одним способом – собрать консилиум врачей и коллегиально определить следующие шаги.

Как интегрировали ИИ в повседневные клинические процедуры?

Мы используем нейросети в двух методах исследования: ультразвук с ИИ и рентгеновская маммография с ИИ. Маммография полностью автоматизирована и исключает участие врача. Ультразвук с ИИ работает иначе. Сначала нужно ввести параметры обследования, определить зону изменений, и только после этого алгоритм определит локализацию, размеры процесса и процент вероятности стеноза сосудов. Без врача или ассистента это сделать пока невозможно.

Сложно ли было обучать ваш медицинский персонал работе с технологиями на основе ИИ? Как вы оцениваете текущее и потенциальное взаимодействие между медицинским персоналом и искусственным интеллектом в контексте улучшения результатов лечения?

Сложностей немало, луддизм все еще важная часть человеческой натуры. Но это повторяющаяся история: так же сложно было когда-то внедрять CRM-систему и приучать администраторов заводить карточки пациентов в программу, а не в тетрадку.

Кроме того, важная правильная мотивация. Цифровые инструменты тоже требуют участия человека: нужно загрузить снимки в программу, найти результат, перенести данные, распечатать. Интересно ли это профессиональным врачам? Да, если они видят, что автоматизация рутины развязывает им руки для новых интересных задач и перспектив. У нас есть команда единомышленников, которая работает над тем, чтобы помочь коллегам найти вдохновение в ИИ – развиваться, учиться, видеть возможности в технологиях. 

Может ли искусственный интеллект способствовать разработке персонализированных лечебных планов для пациентов?

Да, в части ускорения этого процесса. Для того, чтобы составить персонализированный план, врачу нужно проанализировать множество данных: анализы крови, рентген, маммографию и т. д. ИИ упрощает эту работу, автоматически обрабатывая огромное количество данных, включая актуальные ресурсы, статьи и специальную литературу. Ни один, даже самый опытный врач, не сможет держать в уме весь объем научных статей, вышедших за последние полгода, а нейросеть справляется с этим без труда.

Как искусственный интеллект помогает развитию удаленных медицинских услуг?

Телемедицина – главная сфера применения ИИ. Один из примеров – анкеты по раннему выявлению онкозаболеваний, когда клиент загружает в базу данных информацию о себе и получает оценку вероятности развития болезни. Подобные услуги, когда, имея на руках анализы и заключения, можно получить маршрутизацию и рекомендации по лечению – это и есть практическое использование искуственного интеллекта.

Какие меры кибербезопасности вы принимаете для защиты чувствительных медицинских данных в свете интеграции ИИ в вашей системе?

Это, пожалуй, самый сложный вопрос, который поднимается на всех технологических конференциях. Даже имея развитые IT-инфраструктуры, в большинстве своем клиники не могут на 100% обеспечить защиту персональной информации. Да и никто не может: киберпреступность – это проблема всех отраслей, включая медицинскую. Мы делаем все, что в наших силах: обеспечиваем полное соблюдение мер безопасности и постоянно развиваемся в этом направлении.

Каким вы видите будущее интеграции искусственного интеллекта в медицину и какие основные преимущества она может принести в здравоохранение?

Я глубоко верю в возможности ИИ и в необходимость его глубокого внедрения в медицину. В нашей сфере есть зоны, где автоматизация просто необходима – рутинные операции, быстрая и удобная связь с пациентом, повышение точности. Уверена, что правильное применение возможностей искусственного интеллекта вкупе с профессиональным опытом врачей открывает огромные возможности для всей отрасли.

Читайте также
IT-World рассказывает о решении WorksPad, позволяющем управлять мобильностью, которое стало стратегическим союзником компании АЛРОСА и уже доказало свою эффективность.

Опубликовано 26.01.2024

Похожие статьи