«Распознавать болезнь не сложнее, чем распознавать лицо»

Как внедрить технологии в медицину?

Первым на нем выступил Всеволод Макеев — профессор, член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук, руководитель лаборатории статистической мультиомики и биоинформатики, созданной по программе мегагрантов в УФИЦ РАН. Он рассказал о том, что введение новых технологий в медицину — это индустрия, которая сейчас пользуется особенным спросом. Большой процент дохода государства тратится на «хорошее состояние населения». Но есть и масса проблем. Например, персональные геномы достаточно дешево научились делать лет пять назад, но сейчас эта технология очень редко применяется. Есть ряд новых технологий, которые позволяют это ускорить, но основная проблема — это вопросы, связанные с организацией. Еще один важный момент — сейчас есть огромный прогресс в вычислительных технологиях. В последние годы появились нейросети и другие технологии, которые помогают обрабатывать огромное количество данных. И это очень важно, ведь достаточное количество информации с хорошей выборкой помогает сделать системы-помощники на основе искусственного интеллекта гораздо точнее.

Макеев отметил, что в последние два или три года биология «осознает» те возможности, которые ИИ ей дает. В генетике иногда случаются сильные дефекты (которые, например, приводят к гемофилии), а зачастую у людей есть предрасположенности к тем или иным заболеваниям. В большинстве случаев они не проявляются, для этого должен случиться очень сильный стресс для организма. Системы искусственного интеллекта способны помочь врачу диагностировать эти риски. Однако, чтобы внедрить технологию повсеместно, нужен новый подход, в том числе со стороны государства. Сейчас технологии дают больше и больше возможностей, но надо понять, что делать с той информацией которая есть сейчас.

Медикам нужны юристы, экономисты и айтишники

Петр Тимашев — доктор химических наук, директор Научно-технологического парка биомедицины в Сеченовском Университете — заявил, что без привлечения междисциплинарных команд прорывов в науке не будет. В рамках работы лабораторий, поделился он, именно такие коллективы помогают доводить проект «до ума».

Специфика работы в медицине, отметил Тимашев, заключается в том, что в исследованиях обязательно нужно практическое применение, чтобы что-то можно было в процессе работы интегрировать в клинику. На это есть огромный запрос. Но для ученого это может быть настоящей проблемой. «Технология есть, а внедрение требует участия юристов и экономистов», — заявил он. Зачастую для реализации проекта требуется помощь IT-специалистов, потому что без их помощи программа будет либо неудобной, либо обеспечивать ее массовое использование будет вообще невозможно. Поэтому междисциплинарный подход будет гарантировать прорыв, причем не только в медицине и биологии, а в науке в целом.

Тимашев рассказал, что в лабораториях привлекают специалистов ИИ. Первые полученные результаты говорят о том, что ИИ может с точностью до 80% диагностировать различные заболевания.

Это подтвердил и Бен Дахан Давид Жеральд, представляющий Университет Экс-Марсель, CNRS, CRMBM (Франция) и руководитель НИЛ Магнитного Резонанса в Медицине, созданной по программе мегагрантов в ИТМО. Он отметил, что современные ученые все чаще применяют искусственный интеллект для анализа больших данных.

На пленарном заседании выступил и Евгений Николаев — профессор, член-корреспондент РАН, доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией мегагрантов в Сколковском институте науки и технологий. На вопрос из зала о том, где российские ученые могут взять медицинские данные для своих исследований, он рассказал о международном проекте ENIGMA. Это открытая база данных, в которой собрано огромное количество информации в области генетики и микроструктурных изменений мозга при различных заболеваниях.

Особое внимание Николаев уделил системам искусственного интеллекта, которые уже «помогают» врачам ставить диагнозы. «Распознавать болезнь не сложнее, чем распознавать лицо», — отметил он. Но в этом вопросе много трудностей. Например, коллектив лаборатории мегагрантов в Сколковском институте науки и технологий хотел внедрить систему, которая будет анализировать глиобластомы. Машинный метод позволяет отличать разные виды глиомы от глиобластом, в то время как врачу надо проработать 20 лет, чтобы он научился этому. Николаев считает, что рано или поздно замена врача нейросетями произойдет. «Никуда от этого не денешься», — прокомментировал он, но добавил, что пока что ИИ может только подсказывать врачу возможное заболевание.