К концу года это станет реальностью". Два аргентинских проекта в гонке со временем по внедрению искусственного интеллекта в здравоохранение

Два аргентинских проекта присоединились к гонке со временем в регионе по внедрению решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения здравоохранения. Они являются частью международного конкурса заявок, основанного на ответственных исследованиях, в то время как ежедневно появляются новые потенциальные возможности использования или сообщается о хороших результатах в решении самых разных задач - от организации приема, неотложной помощи или поставок до помощи специалистам в анализе изображений или других диагностических тестов. "Оба проекта - один с факультета точных и естественных наук Университета Буэнос-Айреса (UBA) и патологоанатомов больницы Ривадавия, а другой - с Междисциплинарного центра исследований в области науки, технологий и инноваций (Ciecti) - были отобраны наряду с пятью другими из Колумбии и Гватемалы Латиноамериканским центром искусственного интеллекта и здравоохранения (Clias), который координирует инициативу по ИИ Канадского центра исследований международного развития (IRDC) для южного полушария Латинской Америки. В этом первом случае они продвигают решения в области сексуального, репродуктивного и материнского здоровья. Генеральный координатор Clias Синтия Сехас считает, что на повестку дня необходимо поставить не только "пересечение ИИ и здравоохранения", но и сложность внедрения этого инструмента через решения, основанные на ответственных исследованиях. Мы начинаем генерировать знания не только на региональном, но и на глобальном уровне, - сказал он. Для Полы Кохан, юриста, специализирующегося на цифровом здравоохранении, эти рамки - главная причина для беспокойства в странах на сегодняшний день. "Если чего и не хватает, так это легко реализуемого нормативного понятия", - говорит она о юридических проблемах. "Для сектора здравоохранения, как государственного, так и частного, уже есть указания на то, какие требования предъявляются к внедрению ИИ-решений, чтобы они были прозрачными, безопасными, соответствующими требованиям и ориентированными на человека", - продолжает он. По словам Кохана, который является членом технической группы аспирантской программы UBA "Цифровое здоровье", это первый случай в мире, когда предпринимается попытка регулировать "технологию, которую нельзя ограничить определением, невозможно узнать, по какому пути она пойдет, и сегодня не известно со стопроцентной уверенностью, какое влияние она окажет в реальном мире". Область прикладного ИИ очень важна, и не только Аргентина отстает в сфере здравоохранения, но и весь мир в отношении других секторов экономики, таких как финансовый или энергетический, которые работают над решениями уже 20 лет. Здоровье сейчас подвергается тонкой настройке", - говорит Адольфо Рубинштейн, директор Центра внедрения и инноваций в политике здравоохранения (Ciips), где работает Clias, и бывший министр здравоохранения страны. На встрече, организованной два месяца назад совместно Ciips и Аргентинским конгрессом информатики и здравоохранения (CAIS) в Университете CEMA, специалисты из разных областей подняли вопросы о применении этого инструмента в службах сексуального, репродуктивного и материнского здоровья. "ИИ может облегчить диагностику таких заболеваний, как рак шейки матки или груди и эндометриоз, благодаря диагностической визуализации и использованию алгоритмов, помочь беременным женщинам в наблюдении, родах и послеродовом периоде, а также предоставить информацию. Но важно также задаться вопросом, обязательно ли техническая эффективность диагностического инструмента на основе ИИ гарантирует улучшение состояния здоровья пациентов, - говорит исследователь из Ciips-Clias Дениз Завала. И если мы добьемся своевременного диагноза с помощью ИИ, готовы ли мы обеспечить немедленный и адекватный доступ к необходимому лечению?" Сантьяго Эстебан, технический консультант компании Clias, добавил: "Как мы можем повысить ценность здоровья людей с помощью этих технологий? С какими проблемами сталкиваются люди и где эти технологии могут дать больший результат? Этим вопросам посвящены и отобранные аргентинские проекты. Мартин Сабан, исследователь из Ciips-Clias и член подкомитета по информационным и коммуникационным технологиям Аргентинского общества педиатрии, подчеркнул, что в обоих случаях основное внимание уделяется использованию ИИ для улучшения процессов ухода и обучения уязвимых групп населения в государственном секторе. В Clias также работают над параметрами оценки их эффективности и, в будущем, над распространением семи проектов на весь регион. Проект команды Ciecti - это технико-экономическая проверка инструмента ИИ, который автоматически обнаруживает консультации по вопросам сексуального и репродуктивного здоровья, проведенные людьми с ограниченными возможностями, в электронных медицинских картах (EHR). "На основе этой информации больница может разработать рекомендации или организовать уход, чтобы помочь медицинскому персоналу адаптировать консультацию, процедуру или способ передачи показаний в зависимости от потребностей в каждом конкретном случае и состояния здоровья (предлагая, например, пиктограммы или слуховые материалы). Эти изменения могут варьироваться от адаптации гинекологической консультации, чтобы сделать ее доступной, до назначения двойной смены, чтобы было достаточно времени, или даже обеспечения необходимой поддержки. "Это также предоставит ключевую информацию для принятия управленческих решений", - объясняет Вероника Кшардес, исследователь из Ciecti. "Это, - говорит она, - позволит лучше распределять ресурсы и сделает людей с инвалидностью видимыми для руководства политикой сексуального и репродуктивного здоровья в условиях, когда статистических данных по этой группе населения не всегда достаточно". "В команде работают одни женщины. Среди них есть специалисты по вопросам инвалидности, сексуального и репродуктивного здоровья, управления клиническими данными, выявления и смягчения предвзятости и обработки естественного языка. На данном этапе они работают над созданием выборки из 3 000 записей, которые станут базой данных для обучения моделей ИИ. Они работают вместе с людьми с ограниченными возможностями - специалистами и сотрудниками, которые участвовали в процессе ручной идентификации. Цель проекта PAPS - автоматизировать идентификацию клеточных поражений, связанных с раком шейки матки, на оцифрованных изображениях образцов мазков. Отправной точкой послужил вопрос, заданный Лусианой Бруно, независимым исследователем Conicet из Института вычислений факультета точных и естественных наук UBA: может ли искусственный интеллект сократить задержку с получением результата мазка Папаниколау, рутинного гинекологического теста. "Патологи и цитотехнологи из больницы Ривадавия, а также исследователи из FCEyN, лаборатории искусственного интеллекта Университета Торкуато Ди Телла и Технологического института Буэнос-Айреса (ITBA) уже работают над созданием первой базы данных с оцифрованными изображениями клеток для обучения системы искусственного интеллекта. Мы сканируем области, где, как мы знаем, есть патология, и создаем мини-фрагменты от 20 до 50 клеток, которые загружаются на платформу, где четыре патологоанатома делают аннотацию к каждой клетке, чтобы определить различные поражения. У нас уже есть 10 000 клеток с аннотациями четырех врачей, - говорит Бруно. При таком 100-процентном совпадении система принимает тип поражения за действительный, чтобы научиться его определять. Большинство мазков в больницах нормальные, но вы должны просмотреть их все, чтобы избежать недооценки поражения". Согласно протоколу, если есть подозрения, образец снова просматривает патолог и делает заключение. Это создает большую нагрузку на лаборатории. Кроме того, в клетках есть морфологические особенности, которые нетренированному глазу не видны под микроскопом, а среди клеток без повреждений существует огромное разнообразие, и они очень похожи на патологические клетки", - пояснила исследовательница о том, что ей удалось узнать вместе с командой Ривадавии. "Патологоанатом смотрит на множество клеток, а не только на одну, и учитывает больше переменных для своей рекомендации: диагноз - это интеграция информации из всего образца", - сказала она. Для ИИ, с другой стороны, вы должны смотреть на каждую клетку поражения", среди прочих переменных. Цель - создать версию, которая поможет патологоанатомам, облегчит их работу и сократит время предоставления результатов. Мы стремимся побудить лаборатории оцифровывать образцы пациентов, что поможет в уходе за пациентом и проведении исследований", - говорит Бруно. Физические образцы, которые хранятся в течение определенного времени, если они нормальные, или в течение всей жизни, если они патологические, повреждаются. Оцифрованное изображение в электронной медицинской карте было бы очень полезно". "Система, которую они представляют себе для больниц, - это система, в которую загружается отсканированный образец и возвращается участок с подозрением на заболевание для специализированного наблюдения". "Уже сейчас можно значительно ускорить процесс патологоанатомической диагностики. Но до полной оцифровки еще далеко. Теперь цель - установить систему в конце года в службе Ривадавии, чтобы они могли загружать изображения образцов от пациентов, которые обращаются за консультацией, и чтобы инструмент показывал им подозрительные области, чтобы они могли увеличить их, а врачи могли определить или исключить поражение шейки матки. Это будет в тестовом режиме, чтобы они могли проверить его", - сказал Бруно.