Место искусственного интеллекта в современном здравоохранении и медицинском образовании

Введение. Искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным инструментом в современном здравоохранении. Он может революционизировать способы оказания медицинской помощи от диагностики и лечения до оказания высокотехнологичной медицинской помощи; внести коррективы в современное медицинское образование, предоставив новые методы преподавания и обучения. В данной статье рассматривается место ИИ в современном здравоохранении и медицинском образовании, включая его преимущества, проблемы и перспективы использования данных технологий в будущем.

Цель – выявление возможностей, определение проблем и оценка перспектив использования ИИ в здравоохранении и медицинском образовании.

Методы и материалы. Основные общенаучные методы исследования (диалектика, индукция, дедукция, описание, сравнение, аналогия) и частнонаучные методы (логико-аналитический, системно-структурный, статистический и др.). Материалами для анализа послужили источники открытой информации.

Результаты. В результате проведенного исследования выявлены наиболее перспективные направления использования ИИ в здравоохранении и медицинском образовании, определены проблемы использования данных технологий и обозначены пути их преодоления.

Заключение. ИИ – это быстро развивающаяся область инноваций, которая может преобразовать многие отрасли, включая здравоохранение и медицинское образование, революционизировать не только способы оказания медицинской помощи, сделав ее более эффективной, точной и персонализированной, но и модернизировать методы преподавания и обучения в медицинском образовании. Однако существует ряд проблем, связанных с применением технологий ИИ, требующих проведения дальнейших исследований всей совокупности взаимодействий между всеми участниками (технологии ИИ, пациенты, врачи, медицинский персонал и т. д.) и влияния цифровых технологий на человеческий потенциал в части оказания медицинской помощи, принимая во внимание серьезные внутренние риски и внешние угрозы, которые следует учитывать при принятии решений о внедрении технологий ИИ в условиях неопределенности, современной геополитической и экономической обстановки, а также санкционных ограничений.

1. ВОЗ: Проект глобальной стратегии в области цифрового здравоохранения на 2020–2025 гг. URL: https://www.who.int/docs/default-source/documents/200067-draft-globalstrategy-on-digital-health-2020-2024-ru.pdf?sfvrsn=e9d760b3_2 (дата обращения: 10.10.23).

2. Государственная программа РФ «Развитие здравоохранения» утверждена Постановлением Правительства РФ от 26.12.2017 г. № 1640 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Развитие здравоохранения». URL: https://base.garant.ru/71848440/ (дата обращения: 10.10.23).

3. Послание Президента Федеральному Собранию. Москва, 20.02.2019. / Официальный сайт Кремля. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/ (дата обращения: 10.10.23).

4. Указ Президента РФ от 07.05.2018 № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года». URL: https://base.garant.ru/71937200/ (дата обращения: 10.10.23).

5. Указ Президента РФ от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года». URL: https://www.garant.ru/hotlaw/federal/1401794/ (дата обращения: 10.10.23).

6. World Bank, Information and Communications for Development 2018: Data-Driven Development (Washington D.C., 2019), p. 1. URL: https://www.worldbank.org/en/topic/digitaldevelopment/publication/data-drivendevelopment.print. (дата обращения: 10.10.23).

7. Федеральный проект РФ «Искусственный интеллект» утвержден Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». URL: https://base.garant.ru/72838946/ (дата обращения: 10.10.23).

8. Muramatsu C., Hayashi Y., Sawada A. et al. Detection of retinal nerve fiber layer defects on retinal fundus images for early diagnosis of glaucoma // J Biomed Opt. – 2010. – Vol. 15, № 1. – P. 016021. DOI: 10.1117/1.3322388.

9. Using AI to predict retinal disease progression. URL: https://deepmind.com/blog/article/Using_ai_to_predict_retinal_disease_progression (дата обращения: 10.10.23).

10. Medeiros F. A., Jammal A. A., Thompson A. C. From machine to machine: An OCT-trained deep learning algorithm for objective quantification of glaucomatous damage in fundus photographs // Ophthalmology. – 2019. – Vol. 126, № 4. – P. 513–521. DOI: 10.1016/j.ophtha.2018.12.033.

11. RSA Легких. Обзор SBERMED AI. URL: https://sbermed.ai/diagnostic-center/our-algorithms/rsa-legkikh/ (дата обращения: 10.10.23).

12. Зулкарнеев Р. Х., Юсупова Н. И., Сметанина О. Н., Гаянова М. М., Вульфин А. М. Методы и модели извлечения знаний из медицинских документов // Информатика и автоматизация. – 2022. – Т. 21, № 6. – С. 1169–1210. DOI: 10.15622/ia.21.6.4

13. Hu X., Nascimento T., Bender M., Hall T., Petty S. et al. Feasibility of a real-time clinical augmented reality and artificial intelligence framework for pain detection and localization from the brain // J Med Internet Res. – 2019. – Vol. 21, № 6. – P. e13594.

14. Qu Z., Lau C. W., Simoff S. J., Kennedy P. J., Nguyen Q. V., Catchpoole D. R. Review of innovative immersive technologies for healthcare applications // Innovations in Digital Health, Diagnostics, and Biomarkers. – 2022. – Vol. 2, № 2022. – P. 27–39. DOI: 10.36401/IDDB-21-04.

15. Verhey J. T., Haglin J. M., Verhey E. M., Hartigan D. E. Virtual, augmented, and mixed reality applications in orthopedic surgery // The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery. – 2020. – Vol. 16, № 2. – P. e2067.

16. Powell W. Five ways virtual reality is improving health-care // Independent.co.uk. URL: www.independent.co.uk/life-style/health-and-families/five-ways-virtual-reality-is-improving-healthcare-a7801006.html (дата обращения: 10.10.23).

17. Abdullah S. S., Rostamzadeh N., Sedig K., Garg A. X., McArthur E. Visual analytics for dimension reduction and cluster analysis of high dimensional electronic health records // Informatics. – 2020. – Vol. 7, № 2. – P. 17.

18. Wynants L., Van Calster B., Collins G. S. et al. Prediction models for diagnosisand prognosis of COVID-19: systematic review and critical appraisal // Br Med J. – 2020. – Vol. 369. – P. m1328. DOI: 10.1136/bmj.m1328.

19. Лебедев Г. С., Фомина И. В., Шадеркин И. А., Лисненко А. А., Рябков И. В. и др. Основные направления стематический обзор) // Социальные аспекты здоровья населения. – 2017. – Т. 57, № 5. – С. 10.

20. Постановление Правительства Москвы от 21.11.2019 № 1543-ПП (ред. от 01.06.2021) «О проведении эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы». URL: https://docs.cntd.ru/document/563879961#64U0IK/ (дата обращения: 10.10.23).

21. Федеральный закон РФ от 21.11.2011 № 323-ФЗ (ред. от 11.06.2022) «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации». URL: https://base.garant.ru/12191967/ (дата обращения: 10.10.23).

22. Постановление Правительства РФ от 01.09.2020 № 1335 «О внесении изменения в пункт 2 Правил государственной регистрации медицинских изделий». URL: https://base.garant.ru/74593040/ (дата обращения: 10.10.23).

23. Gartner identifies the top strategic technology trends for 2022. Analysts explore industry trends at gartner it symposium/Xpo 2021 Americas, October 18-21. URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-10-18-gartner-identifies-the-top-strategic-technology-trends-for-2022 (дата обращения: 10.10.23).

24. Data and AI leadership executive survey 2022. NewVantage Partners LLC. URL: https://www.newvantage.com/_files/ugd/e5361a_bc4200d11bfb42478c782ad863e983eb.pdf (дата обращения: 10.10.23).

25. Исследование рынка коммерческой медицины в России. 2018–2019 годы. Компания EY. URL: https://assets.ey.com/content/dam/ey-sites/ey-com/ru_ru/news/2020/03/ey_healthcare_research_2018-2019_24032020.pdf (дата обращения: 10.10.23).

26. Технологии для работы с Big Data: готовность к использованию и основные барьеры. VK Cloud и Arenadata. URL: https://mcs.mail.ru/promopage/bigdata-issledovanie/ (дата обращения: 10.10.23).