Проблемы разработки и внедрения скрининговых автоматизированных информационных систем на основе искусственных нейронных сетей для выявления патологий органов грудной клетки

Problems in the development and implementation of screening automated information systems based on artificial neural networks for detection abnormalities of the chest

Aleksandr Stefanin

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Economics and Accounting in Healthcare with a course of Medical Informatics, Republic of Belarus, Minsk

Heorhi Sinkou

Chief Doctor of the Healthcare Institution «2nd City Antitubercular Dispensary», Republic of Belarus, Minsk

Аннотация. Статья посвящена проблемам разработки и внедрения скрининговых автоматизированных информационных систем на основе искусственных нейронных сетей для выявления патологий органов грудной клетки в Республике Беларусь. Авторами рассмотрены преимущества использования информационных технологий для диагностики туберкулеза в процессе массового скрининга населения. Предложены шаги, направленные на развитие кадрового потенциала и формирование институциональных условий для внедрения технологий искусственного интеллекта в медицинской сфере страны.

Abstract. The article is devoted to the development and implementation of screening automated information systems based on artificial neural networks for detection abnormalities of the chest in the Republic of Belarus. The authors considered the benefits of using information technologies for TB diagnosis in a mass screening of the population. Proposed steps towards the development of human resources and creation of institutional conditions for the introduction of artificial intelligence technologies in the healthcare system of the country.

Ключевые слова: скрининг населения; искусственная нейронная сеть; диагностика туберкулеза; коммерциализация; инновации.

Keywords: screening population; artificial neural network; diagnosis of tuberculosis; commercialization; innovation.

Патологии, выявляемые посредством рентгеновских снимков, чаще всего представляют собой серьезную медицинскую, социальную и экономическую проблему. В числе выявляемых патологий преобладают социально значимые заболевания – туберкулез, онкологическая патология.

Несмотря на значительные успехи, достигнутые в борьбе с туберкулезом в Республике Беларусь, вопрос своевременного выявления заболевания остается актуальным. Дальнейшее внедрение микробиологической диагностики туберкулеза и флюорографическое обследование остаются по сути единственными методами массового скринга населения старше 18 лет на патологию органов грудной клетки, в том числе и туберкулез. В Республике Беларусь имеется сложившаяся материальная и кадровая инфраструктура обеспечивающая эффективность проведения данных мероприятий.

К недостаткам флюорографического обследования можно отнести большой объем рутинной работы врача рентгенолога в части исключения нормы, составляющей более 90% от всего объема выполненных обследований и относительно высокая стоимость проведения обследования, складывающаяся вследствие длительности процедуры и необходимости задействования высококвалифицированного персонала.

Часть выявленных в результате скрининговых мероприятий пациентов нуждаются в проведении дополнительного комплекса обследований (клинических и лабораторных) с целью подтверждения или исключения наличия патологического процесса и установления окончательного диагноза. На основании проведения комплекса вышеуказанных мероприятий принимается решение об эффективности скрининга.

Данные анамнеза, результаты клинического и лабораторного обследований позволяют уточнить диагноз и назначить соответствующее лечение. Решение об эффективности проведенного специфического лечения принимают на основании данных контроля.

Как показывает мировой опыт, повысить эффективность рентгенологического скрининга патологий органов грудной клетки учреждений здравоохранения можно за счет скрининговых автоматизированных информационных систем на основе искусственных нейронных сетей, что дает увеличение точности диагностики и снижение трудозатрат.

Однако, создание и внедрение таких систем в системе здравоохранения Республики Беларусь сдерживается из-за ряда проблем.

Проблема доступа. В частности, точность создаваемых моделей во многом определяется количеством доступных к обработке снимков. Процесс машинного обучения требует наличие доступа к размеченным данным десятков, а лучше сотен миллионов пациентов. Эти данные являются конфиденциальными, а потому получить к ним легальный доступ для обучения искусственного интеллекта крайне сложно. Это один из самых серьезных факторов, сдерживающих развитие нового направления в медицине не только в нашей стране, но и во всем мире.

Проблема количества и качества данных. Отсутствует единая общереспубликанская база данных – информация хранится на локальных серверах медицинских учреждений. При этом, массив цифровых рентгенограмм не размечен соответствующим образом с указанием информации о норме и патологии. Снимки не стандартизирован: имеют разные размеры, качество и уровень затемнения.

Проблема технического оснащения. Скрининговые информационные системы выявления патологий органов грудной клетки на основе искусственных нейронных сетей требовательны к вычислительным мощностям используемых машин. Уровень технической готовности внедрения в медицинских учреждениях таких систем сильно разниться от организации к организации даже в пределах г. Минска, не говоря уже о регионах.

Проблема кадрового потенциала. В Республике Беларусь активно развиваются информационные технологии, создана хорошая инфраструктура и благоприятная правовая база для компаний-разработчиков. Однако, не налажен диалог между представителями системы здравоохранения и ИТ-сферы. Практически отсутствуют специалисты со знанием языков программирования и компетенциями врача.

Проблема коммерциализации инноваций в государственной системе здравоохранения. Разработка современных информационных систем должна иметь перспективы внедрения и получения прибыли для участников проектов. В ином случае теряется стимул для специалистов работать в этом направлении, так как в условиях глобализации рынка ИТ-услуг всегда существует альтернатива приложения усилий.

Учитывая специфику медицинской сферы с точки зрения национальной безопасности, государство должно принять активное участие в развитии этих технологий. И первое, что необходимо сделать это начать развивать кадровый потенциал в этом направлении. Для этого достаточно разработать и внедрить в учебный процесс профильных учреждений специальные курсы по теории и практике обработки больших объемов данных и машинному обучению.

Вторым шагом, должно стать изменение законодательства с целью предоставления легального контролируемого доступа к обезличенной медицинской информации для проведения исследований и машинного обучения. Необходим сбалансированный подход со стороны государства, который позволит, с одной стороны, дать возможность отечественным разработчикам развивать перспективную технологию, а с другой, обеспечит должный уровень защиты конфиденциальной информации.

В-третьих, важно уменьшить стоимость и время процесса коммерциализации медицинских инноваций. Учитывая долю негосударственного сектора в экономике страны, полагаться на развитие скрининговых автоматизированных информационных систем только за счет частных компаний, по меньшей мере, малоперспективно. Должна быть разработана и реализована полноценная государственная программа поддержки разработчиков, создающих программы на основе технологий искусственного интеллекта не только в здравоохранении, но и в других отраслях экономики.