«ВымпелКом»: ИИ в помощь медицине

- Какова история участия билайна в медицинских проектах, и в каких медицинских направлениях вы работаете?

Мы принимаем участие в медицинских проектах с 2021 года, сотрудничая с одним из ведущих медицинских вузов страны – Сеченовским Университетом, а также работая в партнерстве с другими разработчиками искусственного интеллекта для здравоохранения. Более того, в феврале 2024 мы создали совместное предприятие с университетом – MедТех ИИ. Поэтому можно с уверенностью сказать, что наша команда наработала уже достаточно серьезный опыт в сфере медицинских исследований и разработок.

Сейчас мы продолжаем наши разработки в применении ИИ для помощи врачам в диагностике патологий тазобедренного сустава на снимках МРТ. Также мы активно работаем над задачами использования ИИ в области патоморфологии. На рынке пока предлагается не так много решений для этого вида диагностики, несмотря на то, что применение ИИ может существенно повысить качество гистологических исследований и снизить временные и ресурсные затраты специалистов.

Кроме этого, на нашей повестке – развитие направлений диагностики атрофического гастрита с помощью ИИ и дистанционный мониторинг пациентов, которые мы считаем очень важными и нужными как для самого пациента, так и для развития здравоохранения в целом.

- Каких целей пытается добиться компания? Это коммерческая или социальная история?

Наша цель – разработка ИИ-решений в медицине, которые помогут улучшить качество и доступность медицинских услуг за счет повышения скорости и эффективности диагностических исследований. Известно, что ранняя диагностика заболевания имеет важное значение для сохранения здоровья и жизни пациента, а в масштабах страны – здоровья значительного количества ее граждан, снижая при этом стоимость лечения, затраты для медучреждений и системы здравоохранения. То есть, здесь речь идет об экономическом эффекте от внедрения ИИ технологий в медицинскую практику.

С другой стороны, ИИ сокращает, например, время анализа снимка и подсчета морфологических параметров, помогая специалистам при постановке диагноза. Рутинные задачи передаем современным ИИ системам и получаем сервис «второго мнения», который способен вывести работу врачей на новый уровень.

Ну и, наконец, многим знакома ситуация, когда приходилось долго ожидать результатов биопсии, на основе которых будет поставлен диагноз. И без преувеличения можно сказать, что это один из самых тяжелых опытов, через который проходит человек – в течение 10 или даже более дней ожидать заключение диагностики. ИИ может существенно ускорить анализ, а значит сократит время ожидания результатов для пациента.

Поэтому, отвечая на вопрос, можем сказать, что это и коммерческая, и социальная, и «человеческая» история.

- Какие принципы пытаетесь соблюдать, каковы требования к создаваемым решениям?

В разработке наших ИИ решений для медицины мы придерживаемся нескольких важных принципов. Главный из них – решения должны быть высокоточными и надежными, чтобы использоваться для помощи в диагностике и лечении. Нам важно валидировать результат работы искусственного интеллекта на разных исследованиях для подтверждения точности моделей. Валидация моделей происходит следующим образом: мы проверяем работу моделей вместе с профильными специалистами, при возможности сопоставляем с клиническими данными.

Еще один важный принцип – решения должны повышать эффективность медицинских организаций, сокращая временные и финансовые затраты, и кроме этого подходить для решения широкого круга задач. Кроме того, важно соблюдать удобство для пользователя: решения должны быть интуитивно понятными и удобными в использовании для врачей и пациентов.

Наконец, этичность и безопасность. Решения должны соответствовать этическим нормам, поэтому вне зависимости от результата работы ИИ, диагноз ставит квалифицированный специалист. Кроме того, с учетом чувствительности информации о состоянии здоровья, должна обеспечиваться конфиденциальность данных пациентов и высокий уровень их защиты.

- В чем заключаются основные проблемы в ходе реализации проектов? Как их решаете?

Лучше назовем их вызовами. Во-первых, это доступ к данным. Для разработки эффективных решений нужны высококачественные медицинские данные. Сеченовский Университет обладает большими массивами накопленных данных со снимков МРТ и анализов гистологических препаратов. Вместе со специалистами университета мы создаем размеченные датасеты, которые служат основой для обучения и совершенствования наших алгоритмов ИИ. Для разработки решений используются данные пациентов, которые согласились на соответствующую обработку данных.

Во-вторых, нужна экспертиза в области здравоохранения. Для разработки моделей необходимы глубокие знания в области медицины. Безусловно, эксперты университета дают нам ценные сведения о медицинских практиках, диагнозах и методах лечения. Разработчики и специалисты по работе с данными из нашей команды совместно с коллегами-врачами анализируют и размечают большое количество диагностических исследований.

Приведу пример из жизни, как синергия команд билайна и Сеченовского Университета работает в фокусных областях медицины для создания качественных алгоритмов. Для тренировки модели на распознание структур в гистологическом снимке желудка мы разбирали разницу между бокаловидными клетками желудка и скоплений муцина (который является структурным компонентом слизи) – они очень похожи, выглядят как белое пятно внутри железы, но бокаловидные клетки являются признаком патологии, а муцин – часть здоровой железы.

В гистологических исследованиях почки нужно было научиться различать внешне похожие здоровые и онкологические клетки. Более того, клетки не всегда выглядят как в учебнике, и часто встречаются переходные варианты. С экспертизой врачей мы не только научились различать их, но и разрабатываем точную классификацию для разметки ядер клеток почки.

Резюмируя, можно сказать, что разложить клетки, ткани, или органы на объекты для обучения моделей – очень непростая задача. Но наши разработчики вместе со специалистами Сеченовского Университета вполне успешно справляются с ней.

- Приведите примеры нескольких показательных проектов. Чем они интересны?

Хочу привести примеры, как использование ИИ технологий билайна может помочь выявлять вероятность различных заболевания на ранней стадии, существенно повышая шансы на более быстрое выздоровление.

Первый из них – анализ гистологических исследований почки для определения паттернов фиброза и воспаления. Трансплантация органов – порой единственный способ спасти жизнь пациента и значительно улучшить ее качество. Но трансплантация органа представляет собой очень сложный процесс. Часто он сопряжен с различными осложнениями, в том числе фиброзом тканей и воспалениями, которые сигнализируют об отторжении органа. Технологии компьютерного зрения позволяют сегментировать исследуемую ткань и определять паттерны фиброза и воспаления. Своевременное выявление фиброза и воспаления дает возможность принять меры по предотвращению прогрессирования заболевания и сохранению функции трансплантированной почки. Например, может быть проведена коррекции иммунных терапий, что предотвратит отторжение трансплантата.

Еще один пример – анализ гистологических исследований почки для определения ядрышковой градации (опухолевых клеток). С помощью технологий компьютерного зрения сегментируются ядра клеток и определяются потенциально опухолевые клетки на всем снимке. Раннее обнаружение онкологического заболевания повышает шансы на успешное лечение и увеличивает выживаемость пациентов. Начатая на ранней стадии терапия может предотвратить распространение опухолевых клеток и снизить необходимость радикальных хирургических вмешательств.

- Каких успехов удалось достичь?

Мы создали ИИ-решение для анализа гистологических препаратов почки для определения потенциально опухолевых клеток. Программа разработана для автоматизации определения с помощью ИИ классификации ядер клеток почки в рамках существующей классификации ВОЗ. Модель рассчитывает относительную плотность ядер опухолевых клеток различных типов и предоставляет эту информацию для анализа врачу. Результаты работы программы выражены в форме горячих карт и новых гистологических биомаркеров, обладающих прогностической ценностью.

Разработали ИИ-решение для анализа гистологических препаратов почки для определения вероятности паттернов фиброза и воспаления. ИИ помогает стандартизировать исследования и количественно оценить морфологические характеристики, улучшив воспроизводимость в клинической практике. Наш подход помогает отличить пограничные изменения от отторжения. ИИ-модель глубокого обучения продемонстрировала высокую точность предсказания клинических баллов по классификации Баннфа, что делает ее перспективным инструментом помощи для патологоанатомов.

- В чем роль медицинских проектов для билайна?

Медицинские проекты являются одним из важных направлений для нашей команды MedTech, которая занимается разработками в сфере здравоохранения, и важны для билайна в целом. Создавая такие решения, мы используем наши технологические возможности и ИИ экспертизу для улучшения качества жизни. Наконец, билайн – коммерческая компания, и такие проекты открывают нам возможности для коммерческого роста и новые области для бизнеса.

- Каковы направления развития медицинских инициатив в билайне?

Направления развития наших медицинских инициатив включают разработку, интеграцию и внедрение моделей ИИ в лабораторные и медицинские системы, а также развитие направления дистанционного мониторинга пациентов с использованием речевых технологий. Для этого мы будем расширять сотрудничество с медицинскими учреждениями и научным сообществом.

С точки зрения лабораторных систем важное для нас направление развития – патоморфология атрофического гастрита, который в последние десятилетия стал очень распространенным заболеванием. Своевременная диагностика, включая гистологическое исследование биопсийных образцов слизистой оболочки желудка, играет одну из ключевых ролей в выявлении и оценке степени атрофии. Мы разрабатываем алгоритмы машинного обучения, которые позволят определять вероятность и классифицировать изменения тканей с высокой точностью. Регулярный мониторинг состояния слизистой оболочки желудка позволяет врачам выявлять и контролировать прогрессирование заболевания, что существенно снижает риск развития его осложнений, включая рак желудка.

Что касается дистанционного мониторинга, то мы разрабатываем мониторинг с использованием речевых технологий, который будет обеспечивать эффективное и удобное взаимодействие между пациентами и врачами, а также позволит оперативно реагировать на изменения в здоровье пациентов. Речевые технологии также могут применяться для мониторинга побочных эффектов лекарственной терапии и, соответственно, быстрой коррекции. Дистанционный мониторинг актуален в онкологии, диабетологии, во время реабилитации после операций. В целом, дистанционный мониторинг с использованием речевых технологий представляет собой инструмент для обеспечения качественного медицинского ухода, повышения качества сервиса для пациентов и оптимизации ресурсов здравоохранения.

- Что нужно для развития ИИ-проектов в медицине? Какие шаги необходимы со стороны бизнеса, государства и научного сообщества?

Развитие ИИ-проектов в медицине требует комплексного подхода, объединения усилий со стороны бизнеса, государства и научного сообщества. Со стороны бизнеса необходимы инвестиции в исследования и разработки решений ИИ, которые способны помочь врачам эффективно и своевременно решать сложные медицинские задачи и отвечают реальным потребностям пациентов и системы здравоохранения.

Со стороны государства важно создание гибкой регуляторной среды, которая сможет обеспечить баланс между инновациями и частной жизнью пациентов. В то же время государство может выделять средства на исследования и разработки ИИ в медицине, поддерживая академические учреждения и исследовательские лаборатории. И конечно, необходимы кампании по повышению осведомленности людей о возможностях и преимуществах технологий ИИ в здравоохранении.

Научное сообщество может помочь с профильной экспертизой для разработки новых методов и алгоритмов ИИ, которые будут решать медицинские задачи. Это будет способствовать внедрению ИИ в практику здравоохранения, обеспечивая научное обоснование, данные для датасетов и поддержку для принятия решений.

По нашему мнению, только совместные усилия бизнеса, государства и научного сообщества могут ускорить развитие и внедрение ИИ-проектов в медицине, улучшая результаты для пациентов, повышая эффективность системы здравоохранения и открывая новые возможности для медицинских исследований и инноваций.