Для этого алгоритму необходимо проанализировать электронные медицинские карты пациентов
Искусственный интеллект может оценивать риски потенциальных заболеваний по электронным медицинским картам пациентов (ЭМК). Эту гипотезу подтвердил ретроспективный эксперимент, который провели специалисты Лаборатории искусственного интеллекта Сбера и Министерства здравоохранения Сахалинской области. AI-алгоритм обработал более 100 тыс. ЭМК и дал прогноз возникновения злокачественных новообразований (ЗНО) на 2022 год. В результате при сопоставлении прогнозных и фактических значений системе искусственного интеллекта удалось обнаружить кратно большее дополнительное множество пациентов с подтвердившимися рисками ЗНО.
Протестированная технология потенциально способна дополнить существующий в России механизм отбора и профилактики ЗНО, который опирается на протоколы диспансеризации. Технологию Сбера можно использовать как для ранжирования существующих списков диспансеризации и приоритизации пациентов по степени риска (для максимально раннего обнаружения ЗНО), так и для расширения существующих диспансерных программ (для максимально полного выявления ЗНО).
Сейчас стороны обсуждают возможность проспективного исследования, чтобы подтвердить заявленные характеристики AI-модели и определить оптимальные сценарии её применения. Учитывая сложность и стоимость лечения онкологии на поздних стадиях, разработанная AI-технология потенциально способна внести существенный вклад в раннее выявление и борьбу с онкозаболеваниями. Именно такие технологичные Data Driven решения будут определять будущее стран, лидирующих по уровню и качеству жизни.
Глеб Гусев, Директор лаборатории искусственного интеллекта Сбера:
«Результаты нашего пилотного эксперимента на Сахалине в рамках проекта по трансформации Сахалинской области «Остров технологий» — отличный пример того, как технологии искусственного интеллекта могут помогать врачам и увеличить эффективность системы здравоохранения. На основе этой технологии можно будет выстроить принципиально новую и более точную методику диспансеризации. Сбер продолжит развивать это фокусное для нас направление, и я верю, что в партнёрстве с Минздравом региона мы уже в ближайшей перспективе перейдём от исследований к реальным внедрениям».
Владимир Кузнецов, министр здравоохранения Сахалинской области:
«Сахалинская область заинтересована в продвижении современных решений в сфере здравоохранения. Сбербанк является одним из лидеров в развитии искусственного интеллекта. У нас есть совместный опыт в реализации внедрения ИИ в диагностическом процессе, в выявлении онкозаболеваний. Безусловно, будем и дальше развивать это направление».
Научная работа, в которой описаны подробности технологии и проведённые эксперименты, находится на рецензии в высокорейтинговом журнале Cancers.
