Как научить ИИ ставить диагнозы пациентам

Эта статья ― лишь небольшая часть того, что Дмитрий Мугенов рассказал в интервью для нашего проекта GeekSpeak, доступного только студентам платных программ GeekBrains.

Дмитрий Мугенов — эксперт по внедрению информационных систем в государственные социальные проекты. 

Сделайте за полгода

И президент, и мэр поставили нам достаточно амбициозную задачу: «Везде внедряют искусственный интеллект. А у нас почему не внедряется этот искусственный интеллект для анализа медицинских изображений? Мы везде купили дорогое цифровое оборудование МРТ, КТ. Вот эти огромные штуки, в которых человека всего просвечивают. А почему мы не внедряем? Внедрите, пожалуйста. Внедрите до Нового года? Попробуйте». 
И мы взяли на себя обязательства внедрить два алгоритма хотя бы до Нового года. Это было дело в апреле 2019 года, по-моему, где-то за полгода до назначенного срока.
Проект называется «Внедрение алгоритмов искусственного интеллекта в радиологию города Москвы». Радиология — это КТ, МРТ, то, что нас снимают инструментальной диагностикой. Соответственно, мы составили полный список всех в мире, кто хоть как-то заявил, что у них есть алгоритмы искусственного интеллекта для обработки изображений. То есть мы сделали лонг-лист сначала, тогда мой департамент занимался как раз инновациями, решением нестандартных задач. 
Мы это делали под руководством Департамента здравоохранения Москвы, радиологов, ученых, организаторов здравоохранения. Вместе с ними мы выбрали критерии, по которым будем отбирать эти алгоритмы. Они разрабатывали научные методики оценки алгоритмов. Вместе с ними, вместе с городом мы разработали нормативную документацию.

Протоптать технологическую тропинку

Мы сделали шорт-лист, со всеми начали встречаться, беседовать. Оказалось, что в принципе в мире нет ни одного работающего алгоритма. Из этих 150, которые мы отобрали, реально взять и внедрить ни один нельзя, потому что это все стартапы. Ни один из них, как надо медикам, не работает, потому что хайп огромный, а реально работающих инструментов практически нет. 
Мы называем это «протоптать технологическую тропинку». Поэтому мы говорим: «Давайте подключим хотя бы то, что есть». Мы взяли и подключили то, что есть. Мы называем это «из грязи и веток проект». Главное, чтобы ветки не закончились. Не совсем работающий алгоритм мы все-таки попытались встроить в защищенную государственную систему, там очень сложные протоколы подключения. Где-то за полгода мы выполнили обещание, данное мэру, подключили два алгоритма. Но никакой практической ценности, кроме инновационной или пробной, это практически не представляло.
По сути, мы протоптали технологическую тропинку, все люди, участвующие в процессе, как-то в этом поучаствовали. Для этого еще нужна была огромная организационная работа. IT-специалистам надо понимать, что кроме разработки IT-проект имеет еще огромное количество компонентов, в том числе нормативное обеспечение. 

Платить стартаперам за плохо работающие продукты

А можно ли по законодательству тот проект, который вы делаете, использовать? А как за него люди платить будут? Люди или город, или государство, или другие компании? Это возможно по законодательству или нет? Монетизация какая будет?
Мы огромное количество сил потратили на создание нормативной базы. Как мы будем платить стартаперам, айтишникам за плохо работающие продукты?
Поэтому родилась система грантов — город, государство спонсировало грантами исследования для разработки этих алгоритмов, чтобы айтишники, которые делают алгоритмы, могли деньги получать за сырой продукт. В год подключаем более 25 алгоритмов в городе, то есть по сути это поставлено на поток. Многие из них уже выдают очень неплохие результаты. 

Ковид ускорил внедрение технологий

Конечно же, ковид ускорил внедрение этих новых технологий. Внедрили очень быстро технологии, которые годами не могли внедриться: искусственный интеллект, телемедицину. Годами мы не могли пробить организационные проблемы, они очень быстро были решены. 
Айтишникам открыли дорогу: делайте так, чтобы работало, чтобы было удобно. И на данный момент уже любой практически врач в Москве, радиолог, вернее, специалист, может у себя на рабочем месте, получив файлы с изображениями, выбрать алгоритм искусственного интеллекта, который обработает их и даст предварительное заключение, но окончательное решение за врачом. Это стало уже обыденным достаточно решением.

С новыми технологиями всегда нужно терпение

Надо понимать, что многие технологии, многие отрасли консервативны. Образование, здравоохранение достаточно консервативны. Сейчас этот искусственный интеллект — это скорее все-таки наработки. Теперь очередь за отраслью.
Специалисты, врачи, медики или, в случае с образованием, педагоги должны понять, что есть испытанные технологии, не шапкозакидательские, не хайповые, а действительно надежные. И вот уже они начнут понимать, как это использовать в клиническом процессе или образовательном процессе. С такими технологиями всегда надо терпение.
С одной стороны, чтобы проломить этот лед, необходимо действовать очень быстро, использовать окно возможностей — ковида или какой-то государственной установки сверху. Надо быстро проломить лед, а потом достаточно долго эта технология варится, чтобы обычные люди в своей жизни это могли ощутить. Но они чаще всего этого и не замечают. 
К хорошему привыкаешь быстро. Поэтому сейчас, когда я записываюсь к врачу и меня алгоритм опрашивает, для меня уже это привычно.

Полная версия интервью доступна только студентам GeekBrains

Это лишь небольшая часть того, что Дмитрий Мугенов рассказал в интервью для нашего проекта GeekSpeak. В рамках этого проекта мы общаемся с известными учеными, разработчиками и бизнесменами, которые делятся своими знаниями и опытом, а также подробно рассказывают о таких темах, для понимания которых нужно прочитать десятки научных книг и статей, написать сотни тысяч строчек кода или основать несколько стартапов.

К каждому интервью прилагаются полезные материалы, которые спикеры советуют для саморазвития: книги, фильмы, лекции, презентации, подкасты и многое другое.

Посмотреть расширенное интервью и получить подборку материалов могут только студенты платных программ GeekBrains. Хотите стать одним из них? Выберите свою программу обучения здесь.