Выпуски в тексте

№200 Дмитрий Лисогор

Владимир Смеркис, автор и ведущий программы «Силиконовые Дали» на радио Megapolis 89.5 FM, поговорил c Дмитрием Лисогором - директором направления цифровой медицины отделения медицинского мониторинга и аналитики Phillips в России и СНГ. Темой обсуждения стала цифровизация медицины в нашей стране.


Владимир: Дмитрий, добрый день!

Дмитрий: Добрый день, Владимир!

Владимир: Мы говорим про цифровизацию и цифровую информацию здравоохранения. Хотелось бы узнать, в медицине цифровизация – что это такое? Хранение где-то данных, обработка их? Не могли бы Вы тезисно рассказать о том, что такое цифровизация в медицине?

Дмитрий: Цифровизация в медицине мало отличается от цифровизации в других отраслях. Есть даже определение, которое даёт Всемирная организация здравоохранения: это использование информационно-компьютерных технологий в медицине. Спектр задач различен - хранение, передача данных, их обработка и т.д..

Владимир: А у здравоохранения в целом какие сейчас есть вызовы и проблемы, которые мы можем решить при помощи цифровизации?

Дмитрий: Вызовы системы здравоохранения действительно меняются. И сейчас, если посмотреть глобально, несколько таких вызовов. Во-первых, это повышение доступности помощи.

Владимир: Это что? Телемедицина?

Дмитрий: Телемедицина это решение. Вызов это доступность помощи. Надо сделать так, чтобы специалисты были и люди могли получить доступ к помощи. А получая доступ, получали бы поддоступ к качественной помощи. Второе это обработка больших данных, которые появляются. Их тоже можно анализировать, смотреть. Это снижение расходов на систему здравоохранения. Всё более и более дорогие методы лечения получаются нужно в целом как-то оптимизировать. Население в мире стареет, появляются новые заболевания, люди доживают до каких-то заболеваний, до которых не доживали раньше и со всем этим надо как-то системе здравоохранения справляться.

Владимир: Какие есть основные решения или направления деятельности, как мы можем при помощи цифры с ними справиться?

Дмитрий: С помощью цифры можем, с одной стороны, вести точно самое простое: информацию о том, кого мы лечим, до кого мы добираемся и просто иметь информацию и вести её. 

Владимир: И каким-то образом эти данные систематизировать?

Дмитрий: Систематизировать и дальше из них получать, конечно, аналитику и делать какие-то выводы. Помощи где-то не хватает значит, нужно вложить ресурсы в систему здравоохранения, чтобы её там где-то создать. Второе это повышать доступность. Здесь на помощь приходит телемедицина, разные технологии, которые позволяют добраться до пациента, сделать доступным для него доступ к врачу. Будь то удалённая видео консультация или какая-то переписка и так далее. И третье это получение доступа к экспертизе. Экспертиза врачей тоже отличается. Медицина старается быть точной наукой, но всё равно во многом она субъективна. И здесь опыт врача играет огромную роль для того, чтобы правильно выбрать какое-то лечение или ставить диагноз.

Владимир: Вопрос относительно препонов, которые стоят для реализации этого всего. Я знаю, например, один из препонов – это юридический препон. Мы должны сохранять анонимность людей. Особенно в Соединённых Штатах Америки это большая проблема. Что ещё?

Дмитрий: Персональные данные это, безусловно. Всё-таки врачебная тайна существует, и медицина должна её решать.

Владимир: Новая цифровая медицина должна объяснить, что это всё обобщено. Мы не говорим, что Петя Иванов болеет тем или иным заболеванием, да?

Дмитрий: Да. С другой стороны, действительно, многие диагнозы нельзя поставить, просто посмотрев в камеру на пациента. Ему нужно физически быть у врача. Тут препоны организационные, а не столько юридические.

Владимир: Big data – большое слово, большие данные. Очень модное. В медицине каким образом оно применимо?

Дмитрий: Во-первых, очень многие области медицины создают именно цифровую информацию. Представим себе исследование на компьютерном томографе или МРТ оно всегда получается в цифре. То, что на выходе, нельзя разглядеть глазами, т.е. только через экран компьютера. Соответственно, эти данные появляются, их где-то можно накапливать и собирать. И уже по ним что-то анализировать. Это делается уже задел под искусственный интеллект для того, чтобы можно было его применять. С другой стороны, даже просто имея учёт населения, понимая, какие есть заболевания, можно смотреть, куда направлять систему здравоохранения. И третье направление, которое становится всё более и более популярным, создание цифрового двойника у человека. То есть это накопление всех данных.

Владимир: Такая всеобъемлющая медицинская карта для человека?

Дмитрий: Медицинская карта с пониманием и даже, возможно, с моделью, как какие-то системы в организме человека работают. Тем самым моделирование лечения до того, как его применять к конкретному человеку.

Владимир: У вас нет ощущения, что эта технология достаточно медленно развивается по сравнению с другими цифровыми областями? Приведу пример: я недавно был в одном из достаточно современных и недешёвых медицинских центров, и данные от МРТ мне предложили записать на диск. Почему-то не в облаке, почему-то не ссылкой. С чем это связано? Казалось бы, это одна из самых современных, нужных вещей – медицина.

Дмитрий: Это правда. Но медицина, надо признать, очень консервативная отрасль. В этом есть плюсы и минусы. Основной плюс в том, что в конечном итоге она оказывает влияние на жизнь и здоровье людей. И поэтому какие-то инновации, не проверенные врачебным сообществом, применяются очень осторожно. Потому что может пострадать пациент. Этот консерватизм распространяется даже на области, которые непосредственно с лечением не связаны. То же с хранением и обработкой цифр. Но всё больше и больше появляется прогрессивных врачей и технологий. Вы привели пример центра можно назвать при этом много других центров, где всё это в электронном виде доступно через личный кабинет пациента.

Владимир: Чего нам ждать с точки зрения применения big data в самое ближайшее время? Каким образом через несколько лет человек будет улучшать свои медицинские анализы, своё медицинское состояние тела? Изучение себя – как это физически будет выглядеть через несколько лет? 

Дмитрий: Через несколько лет можно ожидать, что действительно, вся медицинская информация и история наблюдений будет доступна, собираться в одном месте. В России это создание единого цифрового контура здравоохранения.

Владимир: Это государственная инициатива?

Дмитрий: Государственная инициатива. И для каждого гражданина будет возможность получить доступ ко всем медицинским данным. Это очень важно, потому что тогда врач может смотреть на историю, разбираясь в текущей ситуации.

Владимир: Даже если ты потерял где-то бумажки свои.

Дмитрий: Ты потерял бумажки, да. Не надо стоять в регистратуру для получения карты всё в электронном виде. Это очень важно, потому что тогда медицина становится персонифицированной, т.е. мы получаем индивидуальную историю. Дальше, накапливая данные, можно анализировать, смотреть. Если есть какие-то тенденции к заболеваниям, фармацевтические компании могут правильные лекарства предлагать.

Владимир: Можно их предотвратить, вы имеете в виду?

Дмитрий: Да. Кстати, уже много примеров есть, когда та же big data позволяет заранее увидеть наступление каких-то эпидемий до того, как врачи это диагностируют. Это накопление информации, поисковые запросы “как лечиться от гриппа” они уже заранее показывают, в каких областях, например, начинается эпидемия до того, как официальная статистика появляется.

Владимир: Надеемся, цифра в медицине придёт нам всем на пользу и на помощь. Чем отличается адаптивный интеллект от искусственного? И почему это понятие больше подходит для медицины?

Дмитрий: В английском языке и то, и то AI. И здесь по-разному это расшифровывают. Искусственный интеллект действительно широкое понятие. Хотя не каждый специалист объяснит, что это. Каждый воспринимает его по-своему.

Владимир: Это правда.

Дмитрий: Сейчас это присутствует везде, во многих областях. Почему мы стараемся называть AI всё-таки как адаптивный интеллект, а не искусственный интеллект? В медицине не приходится ожидать, что в ближайшее время, через 5-10 лет, машина бездушно будет ставить диагноз или проводить какое-то лечение полностью без вмешательства человека. Никто, наверное, этого не захочет ни пациент, ни врачебное сообщество. И поэтому, говоря о машине, которая несёт в себе какой-то интеллект, мы видим это как помощь прежде всего врачу. Возможность разобраться либо в сложной ситуации, либо в каком-то потоке событий и помочь облегчить работу. Адаптивный интеллект подстраивается под работу в том числе и конкретного врача. В качестве примера можно привести реализацию адаптивного интеллекта для нас рабочее место врача. Его интерфейс, компьютер, на котором он работает. Он подстраивается под те операции, те задачи, которые выполняет конкретный пользователь. Чем он занимается или какую задачу он выполняет он видит ровно то, что ему нужно. Самый простой пример реализации.

Владимир: Медицина цифровизируется, становится полуавтоматической: есть роботы, которые проводят операции, принимают решения и так далее. 
Всегда ли за роботом будет стоять человек? Или всё-таки через 20-50 лет мы придём к полному автоматизму и справимся с этой этической проблемой? 

Дмитрий: Загадывать, конечно, наперёд тяжело. Надеюсь, мы всё это увидим в будущем. Здесь не хочется становиться фантастом. А вот в реальности, наверное, 10 ближайших лет точно не будет того, что машина заменит человека. Даже робот, которого вы упомянули, да, он делает операцию, но управляет им полностью человек в данной ситуации. Искусственный интеллект будет помогать решать те задачи, где как раз не хватает врачей. Например, скрининг рака молочной железы или скрининг рака лёгкого, когда нужно работать не с больными, а с огромным числом здоровых людей, и найти среди них, может быть, одного из тысячи, у кого есть какие-то отклонения. Человеческому глазу это тяжело это рутинная работа. Машина может подсказать: посмотри сюда. И вот здесь врач будет использовать себя эффективнее.

Владимир: С точки зрения доступности – то, о чём мы говорили в предыдущих блоках – действительно ли мы движемся сюда? Действительно ли те исследования, которые важны и на данный момент достаточно дорогостоящие, будут удешевляться и за счёт чего?

Дмитрий: За счёт высвобождения времени. За счёт снижения количества человеческих ресурсов, а это самое дорогое в медицине, для того, чтобы выполнять те или иные операции. Машины здесь будут помогать. И мы движемся в правильном направлении. В национальной российской стратегии по искусственному интеллекту недавно принято здравоохранением одно из направлений.

Владимир: Расскажите о том, что из себя представляет лаборатория Philips Research в России и какие направления исследований перспективны, на что вы обращаете внимание?

Дмитрий: Наша лаборатория, работающая в России, это часть огромной исследовательской сети, которая есть в компании Philips. Мы занимаемся технологиями для здоровья по всему миру и открываем лаборатории, их не так много, которые специализируются на тех или иных областях, где лучше всего сосредоточили экспертизы в тех географиях. В России есть большой потенциал именно математически-инженерный. И наша лаборатория, которая была открыта в Сколково пару лет назад, была сфокусирована сразу на работу в области искусственного интеллекта. В России хорошая математическая школа. Есть много data scientists. Мы видим определённый потенциал в России. По нашим оценкам на данный момент мы самая крупная лаборатория по искусственному интеллекту в здравоохранении России.

Владимир: Что она из себя представляет? Какие задачи стоят перед работающими там программистами? Какие KPI стоят перед лабораторией? Что вы должны придумать, что сделать для компании?

Дмитрий: Это комната, в которой сидит 20 с лишним программистов, которые работают над своими задачами. Что они должны сделать? Они работают с различными источниками данных. Например, медицинская визуализация. Это могут быть снимки КТ или исследования МРТ, или цифровые снимки патоморфологические, когда результаты биопсии оцифровываются на микроскоп, и соответственно, могут использоваться дальше. И их задача научить компьютер находить те или иные отклонения на этих данных.

Владимир: Автоматически?

Дмитрий: Автоматически находить, да. То есть фактически создавать алгоритмы. Поэтому их задача собирать такие базы данных. Мы компания, которая производит технологии, но мы сами не лечим. Поэтому источником таких данных являются медицинские учреждения. Лаборатория вступает в научное сотрудничество с различными ведущими медицинскими организациями, сотрудничает с ними.

Владимир: А каким образом можно научить машину определять область заражения чего-то? Человек должен тысячу раз показать, своим глазом увидеть те поражённые органы или какие-то ткани, и потом машина находит закономерность и начинает это понимать? Каким образом это программируется?

Дмитрий: Да, всё верно. Так и есть, человек должен показать. Не тысячу меньше. Но так или иначе это размеченные данные. Сначала человек должен проделать работу, посмотреть на снимок, определить, обрисовать в специальных инструментах и сказать машине: “Это данные”. А дальше как раз инженер отдаёт этот набор данных машине, и нейронная сеть внутри обучается для того, чтобы потом, когда к ней будут попадать уже другие наборы, в них разделять.

Владимир: А компания Philips как бизнес потом делает этот софт и продаёт клиникам? Или компания использует это при производстве своей техники?

Дмитрий: В конечном итоге техника тоже продаётся клиникам.

Владимир: Я имею в виду софт или железки?

Дмитрий: И так, и так. Это часть программных платформ. В любом случае это софт он может быть работающим внутри какого-либо оборудования либо существовать отдельно. Часть этих алгоритмов уже доступна в наших коммерческих программных продуктах. Например, при сегментации печени или при поисках узелковых образований на лёгких при скрининге КТ.

Владимир: Телемедицина – многие слышали, многие не понимают, что это такое. Как современные технологии могут повысить доступность медицинской помощи и что такое телемедицина в вашем понимании, с точки зрения компании и вас как личности?

Дмитрий: Телемедицина широкое понятие. И мы разделяем его на две группы. Телемедицина в формате врач-пациент это когда пациент непосредственно общается со специалистом.

Владимир: Грубо говоря, через какой-то мессенджер онлайн получает консультацию?

Дмитрий: Да, получает консультацию. Это одна история. Вторая это телемедицина в формате врач-врач когда врач получает консультацию более опытного коллеги, обращается за вторым мнением и тем самым может уже помочь непосредственно пациенту. Мы видим более перспективный, с точки зрения применения второй сценарий врач-врач. У сценария врач-пациент есть, во-первых, ограничение, как мы уже говорили не всё можно поставить просто по видеоизображению. Во-вторых, есть ещё и юридические ограничения. А вот врач-врач это перспективно. Особенно на фоне нехватки врачей. Здесь один коллега может помочь другому.

Владимир: Всё-таки получается, что это просто коммуникация одного человека с другим человеком. Не будет ли телемедицина более умной? Получается, что мы берём Скайп и соединяем двух людей. Где здесь технологии и где здесь новшества? Или мы находим какой-то маркетплейс, где люди находят необходимых врачей, и всё это регулируем? Где технологии в телемедицине?

Дмитрий: Да, Вы правы, абсолютно. Здесь смысл появляется, когда появляется какой-то предметный контекст. Несколько областей, которыми мы активно занимаемся, например, телеультразвуковая диагностика. Фельдшер в фельдшерском акушерском пункте в деревне пришёл с портативным ультразвуковым аппаратом. Технология уже позволяет использовать ультразвук на смартфоне или на планшете. Вот он подошёл к больному, но для того, чтобы хорошо провести диагноз, провести ультразвуковое исследование, нужно иметь большой опыт. Знать, как руку поставить есть какой-то субъективизм. Наша технология, например, позволяет аналогом “Скайпа” подключиться к экспертному центру, где специалист, видя, что происходит у тебя непосредственно… 

Владимир: Может руководить рукой местной медсестры, условно говоря?

Дмитрий: Да-да. И тем самым сделать какие-то измерения и помочь поставить диагноз. Телемедицина с использованием конкретных технологий. Или телереанимация. Пациент находится на койке в районной больнице, а в областном центре имеют возможность подключиться и посмотреть данные. Почему важно подключиться и посмотреть, а нельзя поговорить как человек? С одной реанимационной койки приходит более 1000 информационных событий в минуту, различных показателей. Даже словами их не опишешь. А увидеть их у себя на экране, подключив, например, монитор жизнедеятельности пациента, который находится удалённо, и тем самым уже делать какие-то выводы и консультации и посмотреть историю это уже называется телемедициной и телереанимацией.

Владимир: В России это настоящее или будущее?

Дмитрий: В России это настоящее. На самом деле есть примеры, где это используется. Та же телеультразвуковая диагностика прекрасно используется в национальных медицинских центрах. Даже на сайтах некоторых из них уже есть результаты.

Владимир: А с первой историей доктор-человек в России юридически уже можно это осуществлять? Кто-то пытается это сделать? Или пока это будущее? 

Дмитрий: Это есть. Сервисы доступны, работают, и многие ведущие клиники открывают такие форматы для себя. Есть важное ограничение в законе о телемедицине такой приём можно делать только вторично. То есть в первый раз к врачу всё-таки надо прийти.

Владимир: Будем надеяться, что законы будут развиваться и помогут людям быть более здоровыми. Какие инновационные программные продукты и комплексные решения компания уже сейчас может предложить рынку?

Дмитрий: Одно из этих решений, наверное, как раз телеультразвуковая диагностика, о чём мы с вами говорили в прошлом блоке. Это возможность использовать программные платформы для того, чтобы управлять исследованиями и тем самым повышать доступность и качество первичной помощи, которая есть на местах. Технология уже опробована, предлагается и довольно востребована. Второе это платформа для проведения телерадиологических консультаций. Когда, например, где-то в удалённом регионе производится какое-то исследование на КТ, на МРТ или на рентгене, а в экспертном центре специалисты могут уже посмотреть второе мнение либо прогнать это через алгоритмы искусственного интеллекта и получить какие-то заключения, выявить те или иные патологии. И что ещё доступно? Важно, мы говорили про искусственный интеллект. Очень многие на практике сталкиваются со сложностями: как же всё-таки встроить какую-то интересную инженерную разработку в реальный клинический процесс. Проблема многих разработчиков, стартапов, которые занимаются в этой области, заключается в том, что они что-то делают для себя, какой-то процесс законченный от начала до конца, а врачи на самом деле работают в своё привычном рутинном режиме. И вот эти инновации не всегда как-то в него встраиваются. Мы стараемся найти компромисс между обеими сторонами. И одно из направлений, которое мы для себя видим, это такой формат: например, мы вывели новую программную платформу, которая позволяет, с одной стороны, подключить рабочее место врача, то, к которому он привык, а с другой стороны, добавлять при необходимости какие-то разработки в области искусственного интеллекта и тем самым делать их частью обычного процесса.

Владимир: Какие области в медицине с точки зрения цифровизации обделены вниманием? Мы говорим, что телемедицина, big data с точки зрения адаптивного интеллекта, а что ещё в будущем будет востребовано? Где ещё есть ниши, на которые большие компании не обратили своё внимание?

Дмитрий: Я думаю, что постепенно захватывается всё. Но часто цифры идут в перспективные области, которые не имеют массового распространения. Там сейчас все начинают заниматься генетикой. Да, здесь много исследований, действительно есть цифра. Например, само генетическое исследование далеко не так уж и доступно в настоящий момент.

Владимир: В плане стоимости, вы имеете в виду?

Дмитрий: И в плане стоимости, и физически. Физически надо куда-то пойти, самому найти где-то исследование. Ты не придёшь в поликлинику и не сдашь какой-то генетический тест. Хотя там дальше всё обрабатывается в цифре, большие объёмы, информация как таковая. И скорее, наверное, цифра пока не доходит до массовых простых операций, которые есть. Первичный приём какой-то, что-то посмотреть, добавить сюда какие-то технологии. Та же самая работа фельдшера в фельдшерском акушерском пункте, которых много создаётся, например, в России. Она ещё далека от того, чтобы сервироваться. Хотя, наверное, стоило бы.

Владимир: В общем, есть у нас в медтехе, куда расти. Спасибо, Дмитрий, что пришли к нам!