Как AI-сервисы помогают терапевтам ставить диагнозы

Постановка диагноза с помощью ИИ уже вышла за пределы экспериментальной медицины. Подобные технологии используются в медицинской практике в регионах России. Применение искусственного интеллекта для постановки диагноза не только экономит время специалиста. ИИ, работая в паре с врачом, повышает точность диагностики¹.

Основы использования ИИ в постановке диагнозов

Хотя системы, основанные на работе ИИ, пока что не могут осмотреть пациента или провести диагностические процедуры, они уже помогают врачам при постановке диагноза. Анализируя жалобы пациентов, алгоритмы могут предположить несколько наиболее вероятных предварительных диагнозов (цифровой помощник врача «ТОП-3»), которые специалист затем оценивает для принятия окончательного решения. ИИ – это современный инструмент в руках врача. Нейросеть ставит диагноз, а доктор его может подтвердить или выбрать собственный. Таким образом, врач получает подсказки, искусственный интеллект может обратить внимание специалиста на определенные жалобы. В результате работа врача становится эффективнее. Он может принять решение назначить пациенту дополнительные исследования, чтобы не пропустить неочевидную патологию.

Определение и принципы работы текстовых моделей ИИ

Текстовые медицинские модели анализируют жалобы, анамнез пациента, результаты заключений исследований, анализов и делают определенные выводы. В основе их работы – машинное и глубокое обучение. Модели обучаются на большом массиве данных. Например, диагностический ассистент AIDA (AI Diagnostic Assistant) создавался на беспрецедентно большом объеме данных – на записях о 30 миллионах визитов пациентов за два года.

Примеры сервисов, которые помогают ставить диагнозы

Диагностический ассистент AIDA (AI Diagnostic Assistant) уже используется во всех поликлиниках Москвы. Эта медицинская нейросеть для постановки диагноза анализирует жалобы пациента, данные анамнеза, результаты анализов и инструментальных исследований из электронной медицинской карты за последние 2 года. Система обучена распознавать 95 наиболее распространенных и значимых диагнозов. Врач вносит в систему заключительный диагноз, если диагноз искусственного интеллекта совпадает с мнением врача, то сервис информирует, что поддерживает специалиста в его решении. Если установленный с помощью искусственного интеллекта диагноз отличается от того, который поставил врач, система сообщает об этом и предлагает свой вариант. Хотя ИИ ставит диагноз, его всегда проверяет и одобряет врач.
Цифровой помощник врача «ТОП-3» – сервис, который используется уже более чем в 10 регионах РФ. Диагнозы нейросеть предлагает по жалобам пациента, озвученным врачу на первичном приеме. Алгоритм «умеет» определять около 95% от наиболее часто ставящихся предварительных диагнозов. Предлагая врачу три вероятных диагноза по симптомам, нейросеть экономит время специалиста и снижает риск пропустить патологию.

Точность диагностики и снижение ошибок

Использование нейросети для постановки диагноза упрощает и ускоряет сбор и обработку текстовых данных, что позволяет больше взаимодействовать с пациентом, а не с документами. Предлагая вероятные диагнозы по симптомам, ИИ позволил повысить точность диагностики в московских поликлиниках на 7,4%. Для оценки качества работы сервиса «ТОП-3» проводились эксперименты с врачами-экспертами. В 82,9% случаев мнение врачей совпадало с одним из предложенных «ТОП-3» диагнозов. Модель справляется со своей задачей и ставит релевантные диагнозы на основании жалоб пациентов. Точность диагностического ассистента AIDA составляет 87,7%.

Сравнение с традиционными методами постановки диагнозов

Обычно врач на приеме долго беседует с пациентом, выясняет данные анамнеза, уточняет его симптомы, заполняет медицинскую карту. На шаблонные действия уходит много времени. Поэтому в большинстве частных клиник на первичный прием выделяют до одного часа времени. В государственных медицинских учреждениях нормы гораздо меньше: например, первичный прием терапевта занимает 15 минут, офтальмолога – 14 минут, невролога – 22 минуты. Учитывая, что за это время врач должен не только изучить медицинскую карту и побеседовать с человеком, но и провести осмотр, ограничения по времени могут привести к недовольству пациентов из-за недостаточного внимания. При внедрении ИИ-сервисов процесс упрощается и ускоряется. Система берет на себя рутинную часть работы, например, по изучению анамнеза и результатов исследований, высвобождая для врача время, которое он может уделить пациенту. Кроме того, ИИ в паре с врачом работает более эффективно, чем один только врач.

Ускорение процессов на первичных приемах

Искусственный интеллект анализирует большие объемы данных за считанные секунды. Кроме того, существуют сервисы, которые общаются с пациентом в момент записи на прием. Медицинские чат-боты выясняют и уточняют симптомы, собирают анамнез и вносят данные в электронную карту. Когда пациент попадает на прием к врачу, специалист знакомится с данными, собранными ИИ, что экономит его время на этапе сбора анамнеза и позволяет сразу перейти к уточняющим вопросам. К тому же, за счет использования таких систем доктор имеет возможность сфокусироваться на проблеме, вместо того чтобы выполнять шаблонные действия и вносить данные в карту пациента².

Перспективы развития ИИ в постановке диагнозов

Постановка диагноза с помощью ИИ будет становиться всё более точной. В скором времени ожидается повсеместное внедрение ИИ-технологий в медицинскую практику, а в XXI веке они могут оказать более сильное влияние на развитие медицины, чем любые другие технологии³. Благодаря комплексному анализу с помощью искусственного интеллекта всей истории болезни пациента возможно будет перейти к предиктивной аналитике, персонализированной профилактике и превентивному лечению. Алгоритмы позволят обеспечить более ранний охват людей системой здравоохранения, чтобы предупреждать возникновение и развитие заболеваний, а не заниматься диагностикой и дорогостоящим лечением. Предсказание заболеваний, оценка рисков их возникновения, грамотный и своевременный мониторинг состояния здоровья возможны только на основе анализа большого объема информации с помощью искусственного интеллекта и формирования проактивного отношения человека к своему здоровью.

Источники
1 – Utkin LV, Krylova YI, Konstantinov AV. Explanation models as a component of the intelligent computer-aided diagnosis systems in medicine: a brief review. Russian Journal for Personalized Medicine. 2022;2(6):23-32. (In Russ.) DOI: 10.18705/2782-3806-2022-2-6-23-32.
2 – А.В. Чижик, М.П. Егоров. Опыт создания языкового модуля для предсказания предварительного диагноза пациента при взаимодействии с ним с использованием диалогового агента. International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 11, no. 9, 2023
3 – Щепеткин Е. Н., Швалев И. Р., Нохрина Г. Л. Современные подходы к использованию искусственного интеллекта в медицине. Электронный архив УГЛТУ, 2024