;
Кейсы 2 июля 2019

Найдет рак и объяснит: как платформа Botkin.AI анализирует цифровые снимки и ищет на них онкологию

Далее

Сергей Петрович Боткин, врач, мечтавший стать математиком, и сегодня помогает своим современным коллегам. Именно в его честь назвали систему искусственного интеллекта, без которой уже в ближайшем будущем станет немыслима работа онколога и рентгенолога. Платформа Botkin.AI использует технологии ИИ для анализа медицинских данных и моделирования состояния пациента. Сергей Сорокин, основатель проекта и специалист в области применения ИТ-систем в медицине, рассказал «Хайтеку» об ИИ в российских реалиях медицины.


Сергей Сорокин — основатель и руководитель российской компании «Интеллоджик», которая развивает проект создания платформы Botkin.AI для анализа и диагностики заболеваний с использованием технологий ИИ. С 2005 года Сергей Сорокин работал над интеграцией информационных технологий в сферу медицины. Это были проекты, связанные с фармакологией, организацией информационных систем в клиниках и аптеках. Сорокин руководил направлением «Здравоохранение» в «Ростелекоме», участвовал в создании сервисов Единой государственной информационной системы здравоохранения РФ и других ИТ-проектов для здравоохранения в России и за рубежом.


Зарождение математических методов в медицине

Botkin.AI — платформа с ИИ, объединяющая расчетные алгоритмы с медицинскими задачами диагностики, анализа и прогнозирования. В основе ее работы — собственная запатентованная технология построения математических моделей, с помощью которой проводится диагностика и оцениваются риски заболеваний. В настоящее время компания делает основной упор на онкологию, в первую очередь — на рак легких и молочной железы. Программа легко интегрируется с диагностическим оборудованием, поэтому ее без труда можно внедрить в работу медицинского учреждения.

Фото: Антон Карлинер / «Хайтек»

«На практике это означает, что мы может начать работать с любой клиникой за несколько дней и без необходимости выезда наших специалистов, — подчеркивает Сорокин. — В России сейчас очень маленькие вложения в эту отрасль, в отличие от США и Китая. Например, последний наш раунд — 100 млн рублей. Когда в США и Китае у аналогичных компаний вложения исчисляются миллиардами. В то же время у нас исторически много сильных математиков, которые могли бы решить задачу внедрения высоких технологий в медицину. Сейчас многие из них работают в зарубежных компаниях. Если не заняться разработкой собственных продуктов, то через несколько лет мы будем вынуждены покупать иностранные программы вместо того, чтобы продавать свои».

Как и многие стартапы, проект начинался исключительно на собственные средства основателя компании. Но в июле 2017 года фонд Premier Capital инвестировал в проект 11 млн рублей. Взамен фонду передали 20% акций. Также инвестором выступил Игорь Ким, владелец «Экспобанка». Размер инвестиций не разглашается, но известно, что банкир тоже стал владельцем 20% акций «Интеллоджик».

Какие результаты дает нейросеть

«Платформа Botkin.AI выявляет онкологические заболевания на ранних стадиях с точностью до 95% благодаря технологии ИИ, которая анализирует диагностические изображения, — объясняет Сергей Сорокин. — Она совершенствуется, не только обрабатывая большие объемы изображений, но и в процессе взаимодействия с врачами, которые подтверждают или опровергают результаты диагностики».

Принцип работы Botkin.AI основан на построении математических моделей пациентов. Каждый человек, прошедший определенную серию анализов и диагностик, имеет большой набор данных, интерпретация которых — очень непростая задача. Это могут быть рентгены, различные показатели и наблюдения, результаты лабораторных анализов.

Первое, что делает платформа, — автоматически приводит данные в анализируемый вид. Для использования математических методов любые текстовые данные, изображения и видео должны быть преобразованы в наборы числовых значений. Это происходит с помощью специально разработанных систем предподготовки данных.

Полученный датасет, набор структурированных данных, используется для обучения математической модели. Модели обучаются на валидированных публичных данных и на данных, предоставленных Botkin.AI медицинскими организациями. Сама модель уже спроектирована таким образом, что автоматически выделяет наиболее значимые факты из результатов анализов и истории болезни пациента. На основе этих данных формируется аналитический отчет, который далее интерпретируется и превращается в набор конкретных рекомендаций.

Эта схема описывает систему на достаточно высоком уровне абстракции.

Один из продуктов компании анализирует полученные на КТ изображения. На входе алгоритм требует качественный снимок пациента и некоторые дополнительные данные (данные анамнеза) о нем. На выходе нейросеть определяет 2D или 3D ROI (опасные участки), на которые доктору следует обратить внимание. Также по каждому ROI определяется ряд неочевидных на первый взгляд показателей, которые играют важную роль при постановке диагноза.

Данные, с которыми работает программа, составляют медицинскую тайну. Поэтому большое внимание уделяется технической безопасности и защите сведений. Для этого разработчики разделили функции обработки и хранения информации.

«Основная модель работы — деперсонифицированными данными, которые не требуют особенных условий для хранения и шифрования», — поясняет Сергей Сорокин.

Врач или ИИ: стоит ли людям опасаться конкуренции

Поскольку Botkin.Al стала первым подобным продуктом на российском рынке, создателям пришлось не только объяснять возможности платформы, но и преодолевать недоверие и даже сопротивление медиков.


По оценке Orbita Capital, рынок продуктов для здравоохранения с применением ИИ в мире растет более чем на 40% в год и к 2026 году достигнет $150 млрд. Подобные технологии для диагностики заболеваний развивают Google, IBM и израильская Zebra Medical Vision, запущенная в 2014 году и привлекшая, по данным Crunchbase, около $20 млн инвестиций.


«При внедрении нашей технологии мы столкнулись с тем, что мир медицины очень консервативен, — рассказывает Сорокин. — Во-первых, требовалось убедить врачей в реальной эффективности новой технологии и объяснить, какие задачи она помогает решать. Это выполнялось только практически: общением с врачами и показом реальных результатов пилотных проектов. Во-вторых, нужно было преодолеть опасение, что ИИ оставит их без работы».

Чтобы развеять настороженность медиков, создатели приводили аналогию с автопилотом в авиации: его появление не стало причиной исчезновения пилотов, но помогло снизить риски аварий. Программа Botkin.Al позволяет обнаружить болезнь на ранних стадиях и выявить врачебные ошибки, однако служит лишь инструментом и полностью заменить врача не может.

Фото: Антон Карлинер / «Хайтек»

При этом разработчики подчеркивают: выявленная ошибка не говорит о низкой квалификации врача. При большой загруженности медиков это становится почти неизбежным, а в некоторых случаях точно диагностировать раннюю стадию рака может только ИИ. Программа берет на себя рутинную часть работы по выявлению заболевания, позволяя медикам сконцентрироваться на лечении.

Кому необходим искусственный интеллект в медицине

«Наш проект появился, в том числе, как ответ на запрос Минздрава, — делится Сергей. — Стоит задача выявлять онкологические заболевания на ранних стадиях и снижать случаи летального исхода в первый год после диагностики. Наша программа позволяет этого добиться. Сейчас анализируется рак легких, в ближайших планах — рак молочной железы и другие виды онкологических заболеваний».

По статистике, в России каждый год делают около 3 млн КТ-снимков легких. ИИ позволяет выявлять онкологию без дополнительной диагностики или повторного анализа снимков — достаточно загрузить данные в программу.

Чтобы доказать работоспособность платформы и усовершенствовать ее, необходимо было сотрудничество с медицинскими учреждениями. При этом требовалось, чтобы врачи были позитивно настроены к новшеству и готовы дать обратную связь. Для этого в четырех регионах РФ запустили пилотные проекты по диагностике рака.

На базе центрального архива медицинских изображений Мурманской области клинической больницы имени П. А. Баяндина осуществляется сотрудничество в части обработки накопленных массивов цифровых изображений. В планах — разработка алгоритма, который позволит анализировать риск развития заболевания на основании данных электронных медкарт.

Новгородская областная клиническая больница и Новгородский областной онкологический диспансер устанавливают и запускают в активную работу систему Botkin.Al. Два медицинских учреждения Тульской области будут внедрять платформу для диагностики рака легких. Завершился пилотный проект в Ямало-Ненецком автономного округе, по его результатам была подтверждена эффективность использования платформы Botkin.AI для выявления злокачественных новообразований. Стоимость услуг и проектов формируется индивидуально, исходя из особенностей каждого проекта. Каким бы ни был регион, где устанавливается очередной продукт, задача остается той же — помочь диагностировать рак и спрогнозировать развитие болезни.

«Текущие пилотные проекты мы делаем в координации с региональными органами управления здравоохранением. В двух регионах мы уже подвели итоги пилотных проектов, пересмотрели с помощью нашей технологии сотни КТ-исследований и нашли реальных пациентов с онкологическими заболеваниями, которые ранее не были диагностированы», — дополняет Сергей Сорокин.

Компания ориентирована на профильных специалистов — рентгенологов, онкологов, маммологов, а также на руководство органов управления здравоохранением. Система будет в первую очередь устанавливаться там, где смонтировано соответствующее медицинское оборудование, которое может обследовать пациента и выдавать биомедицинское изображение и формализованный для программы результат клинических исследований. В настоящее время это областные и крупные региональные больницы, диспансеры.

Фото: Антон Карлинер / «Хайтек»

В центре разработки в Петербурге работают 12 человек — это специалисты по анализу данных, разработчики, аналитики, медики. Конечный продукт — симбиоз программных решений, врачебного опыта и колоссальных объемов данных, многие из которых представлены в графическом виде и требуют расшифровки силами ИИ. Каждый из участков работы возглавляет ключевой сотрудник, чьи теоретические знания в обязательном порядке подтверждены практическим опытом работы по специальности.

«Сотрудник в команде — это эксперт в профильной области медицины, программного обеспечения или математики. В бизнес-подразделение попадают те, кто видит будущее стартапа, а трудности начала пути воспринимает как вызов», — утверждает Сергей Сорокин.

Вперед к прогнозированию заболеваний средствами AI

Основная задача современных программ ИИ в медицинской сфере в повседневной работе учреждений здравоохранения состоит в анализе рисков развития онкологических заболеваний, диагностике и мониторинге образа жизни пациентов. Активно применяется в разработке и на различных стадиях клинических испытаний лекарств. Управление ресурсами клиник, их менеджмент с использованием межплатформенных данных замыкает «круг применения современных систем ИИ в здравоохранении».

Уникальность Botkin.Al в том, что разработана и патентуется технология работы с медицинскими данными различных типов, включая сложные для машин и людей биомедицинские изображения: КТ, МРТ, ПЭТ/КТ, рентген, маммография, а также структурированные и неструктурированные данные, например, из медицинских карт.

Botkin.AI определяет патологии на снимках КТ и рентгена

Продукты диагностики и анализа рисков развития заболевания, в первую очередь онкологических, являются ближайшим вектором развития компании. В ближайшее время в дополнение к анализу КТ исследований будут запущены модули для анализа маммографии, цифрового рентгена, флюорографии и МРТ.

Создатели планируют выход на международный рынок. Для этого в начале 2019 года они первые в мире адаптировали программу под облачную платформу Microsoft Azure. Таким образом продукт стал доступен для любых клиник, включая зарубежные. Разработчики уверены, что программа будет востребована, поскольку аналогов у нее немного. Самый известный конкурент — IBM Watson. Однако внедрение Botkin.Al обойдется клиникам дешевле. «У нас гораздо ниже затраты на создание продукта: собственная патентуемая технология создания и использования математических моделей пациентов. Кроме того, наша программа работает по другой технологии: мы умеем обрабатывать любые медицинские данные с использованием нейросетевых технологий и медицинских онтологий», — подчеркивает Сергей.

Следующим шагом для расширения аудитории стало привлечение дополнительных инвестиций. В мае 2019 года компания получила 100 млн рублей. Часть из них предоставили действующие партнеры, часть — другие фонды, в частности, созданный при участии Росатома Digital Evolution Ventures. Полученные средства планируется потратить на дальнейшие исследования, сертификацию продуктов и выход на зарубежные рынки. В ближайших планах — Юго-Восточная Азия, затем — Европа и США.

Загрузка...