Государственный фонд фондов
Институт развития Российской Федерации

Media Review

Как искусственный интеллект стоимостью 450 млн рублей поможет лечить болезни головного мозга

2fa9f746368f7b073c51476f9eef06b8.jpg

Vademecum стали известны детали государственной программы по созданию искусственного интеллекта для индустрии здравоохранения. Агентство стратегических инициатив и «Сколтех» заканчивают работу над алгоритмом «CoВrain-Аналитика», который, по замыслу авторов, сможет предлагать возможные диагнозы и формировать персональную терапию для пациентов с заболеваниями мозга. Шесть крупнейших профильных медцентров, в том числе НИИ нейрохирургии им. академика Н.Н. Бурденко, уже снабдили разработчиков массивом исчерпывающей пациентской информации. Продукт, на создание которого уже направлено 450 млн рублей, до конца 2018 года будет представлен заказчику — Правительству РФ. И, в случае одобрения, осенью 2018 года предложен государственным и частным клиникам.

Таламус пробьет дорогу

«CoВrain‑Аналитика» — первый медицинский проект масштабной правительственной программы создания интернета будущего «НейроНет», входящей в свою очередь в госпрограмму «Национальная технологическая инициатива» (НТИ), бюджет которой в 2016 году составил около 10 млрд рублей. Цель «НейроНет» — вывести до 2035 года на мировой рынок не менее 10 российских компаний (с капитализацией около 70 млрд рублей у каждой из них).

«Дорожная карта» CoBrain появилась на официальном сайте «НейроНет» в июле 2016 года, однако подробностями его создатели до сих пор делиться не спешили. В «Сколтехе» запросы Vademecum о CoBrain игнорировали, а в Научном центре психического здоровья (один из партнеров проекта) уверяли, что вся информация о сотрудничестве с «НейроНет» «является конфиденциальной и не подлежит разглашению».

Раскрыть детали проекта в Агентстве стратегических инициатив (АСИ), курирующем госпрограмму «НТИ», согласились только теперь. «Еще три месяца назад нам, по сути, было нечего рассказывать», — признается куратор проекта по взаимодействию с заказчиком «CoBrain‑Аналитики» Андрей Цымбал.

По его словам, хоть работы и начались летом 2016 года, «на расчетную мощность проект по плану должен выйти только в ноябре 2018‑го», когда у CoBrain завершатся сроки работы с АСИ. Общий бюджет — 450 млн рублей, 300 млн рублей проект получит из госбюджета как часть финансирования НТИ, еще 150 млн накинет «Сколтех».

На что потратят эти деньги? CoBrain — информационно‑аналитическая система по обработке больших нейроданных, которая должна стать основой минимум 20 сервисов поддержки принятия клинических решений. В основе сервисов лежат алгоритмы, которые разработчики проекта создают по заказам научных центров или больниц.

«Клиника может попросить очистку артефактов, грубо говоря, чтобы ЭКГ была чистая, не было шумов, — говорит Цымбал. — В идеале, когда пациент приходит к врачу, он загружает снимок больного в систему, алгоритм обрабатывает его на основании похожих снимков и историй [болезни. — Vademecum] и выдает рекомендации. У нас уже реализовано порядка 14 алгоритмов, через два месяца часть из них можно будет попробовать на сайте, тестовая версия системы будет бесплатной».

Пока заказывать решения у CoBrain могут только соисполнители проекта: Федеральный научный клинический центр физико‑химической медицины ФМБА, Научный центр психического здоровья, Научный центр неврологии, Научно‑исследовательский институт нейрохирургии им. академика Н.Н. Бурденко, Научно‑исследовательский институт физиологии и фундаментальной медицины, Центр эпилептологии и неврологии им. А.А. Казаряна, АО «НейроТренд» и ООО «Нейророботикс».

Все эти организации, по словам куратора, передают информацию о пациентах: медицинские снимки, анализы, которые в обезличенном виде загружают в общую базу данных. Однако ни в одном из перечисленных медицинских центров сотрудничество с CoBrain Vademecum не подтвердили.

Потенциальные клиенты CoBrain — частные и государственные медицинские центры, научные институты, которые занимаются заболеваниями мозга и нервной системы. Изначально проект планировался как международный, данные о пациентах должны были предоставлять клиники стран СНГ и БРИКС, однако на данный момент, по словам Цымбала, CoBrain подписал соглашение только с «одним из институтов в Китае», название которого он уточнить не смог.

Наибольшего спроса разработчики CoBrain ждут от частных клиник, стартапов, которым выгоднее пользоваться сервисами на аутсорсинге, чем разрабатывать собственные с нуля. Тем не менее предлагать сервис клиникам, по словам куратора проекта, еще рано. Самая большая проблема для CoBrain сейчас — интеграция с информационными системами клиник.

«Где‑то это сделать легко, где‑то мы не можем даже данные выгрузить», — сетует Цымбал.

Церебро и злато

Попытку монетизировать проект разработчики предпримут, когда будут готовы все алгоритмы и в системе наберется нужное количество данных.

«Есть разные механизмы, например, одна из схем — годовая подписка, стоить это может порядка 800 тысяч рублей. Сумма немаленькая, но клиенты получат возможность пользоваться всеми сервисами», — уверяет Андрей Цымбал.

Запустив CoBrain, АСИ взялось за стратегически важный раздел здравоохранения. По данным Росстата, за 2015 год впервые было выявлено около 2,3 млн пациентов с болезнями нервной системы. Для сравнения, болезни, характеризующиеся повышенным кровяным давлением, за аналогичный период нашли у 1,4 млн пациентов, а злокачественные новообразования — у 500 тысяч человек.

«Если раньше казуистикой были случаи кровоизлияния в мозг или ишемии в возрасте до 40 —45 лет, сейчас, к сожалению, и 20‑летние, и 30‑летние иногда имеют эту тяжелую катастрофу», — рассказывала в конце октября 2017 года на XIX Всемирном фестивале молодежи и студентов министр здравоохранения Вероника Скворцова (врач‑невролог по специальности).

В теории пользователями «CoBrain‑Аналитики» могут стать 21,6 тысячи неврологов и почти 6,7 тысячи онкологов (по данным ЦНИИОИЗ за 2015 год). И очевидно, что АСИ захочет добиться для стартапа массового охвата, иначе оправдать рекордные бюджетные вливания будет невозможно.

Впрочем, накопленный мировой опыт внедрения big data в здравоохранение примеров широкого внедрения технологических проектов такого уровня как раз не имеет. Big data в здравоохранении развивается в основном за счет технологических гигантов. Корпорация IBM уже 11 лет работает над Watson — самообучающейся системой, способной стать digital‑сознанием любой индустрии, в том числе и здравоохранения.

В 2015 году компания вложила в проект очередные $4 млрд. Облако Watson Health хранит данные о 310 млн пациентов, сотрудничать с IBM в этом направлении начали Apple, Medtronic и Johnson & Johnson.

Международный конгломерат Alphabet создал в своем подразделении Google программу для работы со стартапами, специализирующимися на big data в медицине. Эксперты компании отобрали четыре лучших проекта, которые получили доступ к экспертам Google и среде для создания прототипов.

Первый — Augmedix — сервис, который с помощью Google Glass перерабатывает аудио, видео и письменные заметки в медицинскую документацию. Еще один — BrainQ, по идее разработчиков, должен предлагать индивидуальные протоколы лечения для людей, которые из‑за проблем со здоровьем не могут ходить. Команда проекта Byteflies создает датчики, которые собирают и обрабатывают большие потоки данных о пациентах. Наконец, технология скоростного компьютерного анализа механической деформации клеток Cytovale, как утверждают исследователи, поможет диагностировать сепсис.

Разработки IT‑корпораций уже смогли заинтересовать руководителей клиник в США. Несмотря на то, что, по данным совместного исследования американских компаний Healthcare IT News и HIMSS Analytics, только 4,7% медцентров в США используют искусственный интеллект, будущее выглядит многообещающе: 10,6% директоров и руководителей IT-департаментов больниц планируют внедрять технологии искусственного интеллекта в течение 12 месяцев, 23,5% — в течение двух лет, а еще 24,7% — через три — пять лет.

Больше прочего американских клиницистов интересует автоматизация сбора статистических показателей здоровья (23,5% респондентов). Поддержка принятия клинических решений и помощь в постановке диагноза нужны 20% медиков. За счет технологий искусственного интеллекта 14,12% участников исследования хотят сделать медицинскую помощь более персонифицированной. При этом 23,1% руководителей американских клиник не могут внедрить искусственный интеллект из‑за того, что технология все еще развивается, 14,6% считают, что искусственный интеллект еще нужно проверить, и только 12% останавливают проблемы инфраструктуры.


Место проведения: