ENG

Перейти в Дзен
Стартапы, Технологии

Предсказать состояние пациента

По данным агентства Global Market Insights, в 2019–2020 годах объем мирового рынка ИИ в медицине оценивался примерно в $1,3 млрд. По прогнозам аналитиков агентства, к 2025 году он вырастет в 10 раз. Пик появления новых компаний приходится на 2017–2018 годы, почти половина из них — американские. Впрочем, сегодня ажиотаж испытывает и российский рынок ИИ в медицине. Одна из компаний, которая находится в авангарде движения, — «Соцмедика». 

«Соцмедика» расшифровывается как «социальная медицина». Она создана кардиохирургом Бакулевского центра Геворгом Бледжянцем, который уверен, что искусственный интеллект в медицине может стать лекарством от врачебных ошибок и спасти жизни десятков тысяч людей.

Врачи на базе 

«Соцмедика» — компания, которая была создана почти случайно. Все началось еще в 2007 году, когда Геворг Бледжянц, кардиохирург Национального медицинского исследовательского центра сердечно-сосудистой хирургии имени А. Н. Бакулева, задумался, почему он, будучи опытным врачом, не может предсказать состояние пациента после операции на сердце. Даже если операция прошла успешно, не было никаких гарантий, что через несколько дней у пациента не начнется опасное осложнение.

Можно ли заранее предсказать, какие осложнения будут у пациентов с тем или иным анамнезом? Точного ответа на этот вопрос не было, но появилась идея вместе с коллегами-кардиологами создать базу клинических случаев, которая могла бы систематизировать знания специалистов и дать ответы хотя бы на некоторые вопросы.

Сначала база создавалась в самых обычных таблицах Excel, потом в файлах Access… Через несколько лет стало понятно, что всего этого слишком мало: нужны программы, способные вместить гораздо больший объем знаний. Да и сама база к тому времени уже вышла за рамки узкой специализации, к ее наполнению подключились врачи других специальностей.

«Когда мы только начинали создавать базу медицинских знаний, ее принцип должен был быть таким: врач отвечает на определенные вопросы, указывает показатели пациента, тип сердечного порока, а система должна выдать прогноз возможных осложнений, — рассказывает Геворг Бледжянц, — по сути, тогда нами была задумана первая система поддержки принятия врачебных решений, о которых тогда еще никто не думал».

Не думали врачи и о том, чтобы создать свою компанию, которая будет специализироваться на ИИ в медицине. Все это казалось фантастикой. Фантастика стала реальностью через четыре года. Но и тут в дело вмешался случай.

Как связать стеклоподъемник и ИИ в медицине

2011 год, зима. В то время Геворг ездил на стареньком «Москвиче», который достался ему от отца. И вот однажды у Геворга сломался стеклоподъемник, а зимой это совсем не мелкая проблема. По старой привычке Геворг позвонил другу, который занимался ремонтом машин и попросил о помощи. Другу было некогда, он порекомендовал не тратить время на разъезды по Москве, а найти стеклоподъемник в интернете.

«Я зашел на сайт и увидел очень простую и удобную схему, — рассказывает Геворг Бледжянц, — указал данные автомобиля, название запчасти, а эта информация была перенаправлена во все мастерские района. Та, в которой оказалась запчасть, отреагировала на запрос, тут же пришёл ответ: стеклоподъемник можно купить совсем рядом». 

В тот же день Геворг уже звонил своим коллегам-врачам — Роберту Мелконяну и Николаю Туманову, — рассказывая о только что возникшей идее. Он предложил разработать систему, которая свяжет врача узкого профиля и пациента, который нуждается в помощи квалифицированного специалиста. Так появилась идея продукта IASK, который представляет собой виртуальную поликлинику, работающую по принципу телемедицины.

Бизнес-идея состояла в том, чтобы создать соцсеть, где будут врачи и пациенты. Её принцип таков: пациенты обращаются к системе, передают данные: дату рождения, пол, возраст, что их беспокоит или какой у них диагноз, а также сообщают, к какому специалисту хотят попасть на приём. Система рассылает информацию врачам, а они в свою очередь реагируют на запрос. Система присылает пациенту несколько приглашений от врачей, и пациент выбирает специалиста, к которому хочет пойти.

В то же время была создана «Соцмедика». Вначале инвесторами стали сами врачи, вкладывая в развитие компании свои зарплаты. Казалось, идея новой системы настолько удобна и врачам, и пациентам, что обязательно выстрелит. Но не выстрелила. Историю с развитием IASK пришлось отложить на долгие годы, так как законодательные статьи, регламентирующие телемедицину, оказались приняты значительно позже.

Но история «Соцмедики» уже началась, а с ней и идея: создавать продукты на основе ИИ, способные качественно изменить уровень лечения в России.

Техника на грани фантастики

В 2012 году команда «Соцмедики», которая по-прежнему состояла из трех врачей — те стали акционерами компании и инвестировали в нее в равных долях — и двух программистов, начинает активно заниматься развитием и наполнением базы знаний, привлекая научных сотрудников и практикующих врачей из ведущих центров России.

Как известно, искусственный интеллект и нейронные сети работают тем точнее, чем большее количество данных могут обработать. А точность — важнейшее правило медицины, где любая ошибка может стать фатальной. Поэтому основной целью было создать крупную базу медицинских знаний в России. Через два года команда приблизилась к цели.

Сегодня «Объединенная База Медицинских знаний» (UMKB) — одна из самых крупных в России. Ежедневно UMKB наполняют 20 роботов, загружая в систему всю актуальную информацию из всех отраслей медицины. Информацию обрабатывают более 100 экспертов из научных центров, институтов и медицинских учреждений страны. С помощью машинного обучения информация преобразуется в систему формализованных знаний. Таким образом, используя продукты, основанные на UMKB, каждый врач автоматически наполняет базу новыми данными.

Благодаря созданной базе «Соцмедика» разработала экосистему продуктов на основе ИИ. Систему назвали «Гиппократ»; в идеале она должна помогать врачам на всех этапах лечения больного. В ней запрограммированы четыре основных алгоритма:

• прогнозирование рисков и профилактика;
• диагностика;
• планирование лечения;
• мониторинг состояния пациента.

В 2014 году «Соцмедика» стала резидентом «Сколково», но до 2016 года финансирование продолжалось за счет акционеров. В тот момент их было уже тринадцать, и каждый вносил свой финансовый вклад пропорционально доле в компании. За это время в проект было вложено 35 млн рублей. В 2016 году появился бизнес-ангел, давший на развитие 2 млн рублей. Потом получили грант от Фонда Бортника (ФГБУ «Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере»).

А еще помогали партнеры. Компания ABBYY, например, практически бесплатно предоставила во временное пользование программный модуль ABBYY Morphologicaland Lexical Analyzer для машинного анализа текста. Однако новую версию модуля по лингвистическому анализу текста уже писали сами. Анализа текста на уровне одних только лингвистических правил оказалось недостаточно для правильного извлечения фактов из медицинской литературы: для этого необходимы хотя бы базовые знания в области медицины, физиологии, фармакологии.

Чтобы выйти на самоокупаемость, «Соцмедика» с 2016 года разрабатывает отдельные инновационные продукты с выходом на рынок. Одним из таких продуктов стал «Электронный клинический фармаколог» (ЭКФ).

«С фармакологией проще работать, чем, например, с диагностикой: здесь все существует в виде учебников и инструкций к препаратам, то есть в виде текста, который машина относительно легко анализирует», — говорит Геворг Бледжянц.

ЭКФ контролирует правильность прописанной дозы лекарства и указывает на ее превышение, оценивает риск побочных эффектов, выявляет противопоказания и ограничения к применению препаратов, в том числе при управлении автомобилем, предупреждает о взаимодействии с алкоголем, выписывает электронные рецепты и проверяет подлинность препарата по маркировочному коду.

Но главное — она предвидит межлекарственные взаимодействия не только на уровне действующих веществ, но и на уровне ферментов метаболизма, ведь ряд препаратов при совместном приеме может усиливать или, наоборот, ослаблять действие друг друга.

ЭКФ адресована в первую очередь врачам. В поликлиниках и больницах она интегрируется в медицинскую информационную систему учреждения, а еще существует как мобильное приложение для медиков. Благодаря ЭКФ в 2018 году «Соцмедика» вышла на самоокупаемость, заработав 6 млн рублей. Сейчас у компании уже несколько готовых продуктов как для врачей, так и для пациентов.

Но «Соцмедика» ставит перед собой новую глобальную задачу — создать искусственный разум, основанный на природной модели. И уже сейчас ведёт над ней разработку: совместно с нейробиологами компания создает искусственный интеллект, который пройдет все этапы эволюции от природного отбора до этапа высшего разума в области медицины.

Автор: Кира Стерлин

Следите за нашими новостями в удобном формате
Перейти в Дзен

Предыдущая статьяСледующая статья