Редакция: Сергей Юрьевич, расскажите, что такое Botkin.AI. Какова история проекта и были ли трудности с его принятием медицинским сообществом?
Сергей Юрьевич: Если говорить кратко, то Botkin.AI — это программная платформа, предназначенная для анализа медицинских изображений с использованием технологий искусственного интеллекта. Она позволяет врачам-рентгенологам и онкологам проводить анализ и распознавание диагностических изображений КТ, цифрового рентгена и маммографических исследований. В основе Botkin.AI собственная запатентованная технология построения математических моделей, с помощью которой проводится диагностика и оцениваются риски заболеваний.
Справочно:патент «Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов».
Начало проекту было положено пять лет назад. Опыт работы с медицинскими учреждениями показал, что кроме потребности в автоматизации процессов, связанных с ведением пациентов (МИС, ЛИС, РИС), имеется множество направлений, где автоматизация может быть полезна для решения более узкопрофильных задач. И если, условно говоря, задачи автоматизации первого уровня так или иначе решались и удовлетворяли пользователей, то, например, для рентгенологии систем поддержки принятия решений, удовлетворяющих требованиям врачей, не было.
Справочно: МИС — медицинская информационная система, ЛИС — лабораторная информационная система, РИС — радиологическая информационная система.
При внедрении Botkin.AI выяснилось, что здравоохранение — одна из самых консервативных областей с точки зрения информационных технологий. Поэтому прежде всего потребовалось убедить врачей в реальной эффективности новой технологии, объяснить, какие задачи она помогает решать. Во-вторых, нужно было преодолеть опасение, что искусственный интеллект оставит специалистов без работы. То есть потребовалось объяснять, что данная программная платформа является лишь инструментом и полностью заменить врача не может.
Ред.: Какова ценность Botkin.AI для медицинских организаций и врачей? Какие задачи помогает решать данный программный продукт?
С. Ю.: Начнем с текущих проблем в рентгенологии. Их на данный момент две: нехватка опытных рентгенологов и пропуск патологий, в т. ч. онкологических. Эти проблемы крайне острые и актуальны даже для США и Великобритании. Платформа Botkin.AI была создана, чтобы решить обе эти проблемы, и в процессе ее использования была доказана высокая эффективность предлагаемых решений.
В целом платформа может использоваться как система поддержки принятия врачебных решений и как система контроля качества рентгенологической диагностики. Во втором случае Botkin.AI проводит ретроспективный анализ обработанных ранее рентгенологических исследований, чтобы убедиться в том, что ничего не было пропущено. То есть Botkin.AI помогает снизить вероятность врачебных ошибок и нагрузку на врачей-рентгенологов. Для врачей-онкологов может быть полезен функционал наблюдения пациента в динамике, позволяющий сравнивать количественные показатели опухолей.
Также платформа дает возможность использовать ее для научной работы и в целях повышения квалификации.
Кроме этого, данная платформа может быть полезна при проведении клинических испытаний, например, в онкологии. Благодаря более раннему обнаружению изменений или их отсутствию появляется дополнительная возможность корректировать протокол исследований и вносить правки в дизайн, что позволяет делать исследования эффективнее.
Если говорить о ценности данного продукта именно для организации, то его использование может способствовать позиционированию клиники как высокотехнологичного поставщика медицинских услуг, повысить лояльность пациентов при диагностике онкологических заболеваний на ранних стадиях, а также откроет возможности для предоставления услуг сторонним клиникам и иностранным пациентам.
Хотел бы еще добавить, что Botkin.AI помогает не только медицинским организациям и врачам, но и системе здравоохранения в целом. Это выражается в содействии выполнению ключевых показателей здравоохранения, государственных программ в этой области, в эффективности использования ресурсов здравоохранения.
Заинтересованными в результатах применения нашей разработки являются также пациенты и страховые компании.
Ред.: Какова технология использования платформы Botkin.AI?
С. Ю.: Для наглядности представлю это в виде изображения.
Рис. Концепция использования платформы Botkin.AI
Здесь я бы хотел обратить особое внимание на технологию анализа медицинских изображений, сочетающую использование инструментов искусственного интеллекта и экспертизу врачей. Искусственный интеллект на базе нейросетей хоть и способен за короткие сроки обрабатывать большие объемы данных с высокой точностью, но все же нуждается в контроле специалистов, особенно когда речь идет о таких серьезных заболеваниях, как онкология. В Botkin.AI этот контроль реализован в виде анализа процессов валидации врачами результатов работы искусственного интеллекта и поддержки кросс-проверки результатов исследований группой врачей.
Ред.: Каким медицинским организациям подходит Botkin.AI?
С. Ю.: Платформа подходит и для специализированных онкологических клиник — диспансеров, клинических больниц, медицинских научно-практических центров, и для любых других стационарных и амбулаторных медорганизаций, участвующих в раннем выявлении онкологических заболеваний или проводящих клинические испытания. Обобщенно говоря — всем, у кого есть рентгенологическое оборудование.
Ред.: Какие технические ресурсы необходимы организации здравоохранения для использования платформы?
С. Ю.: Это завит от того, как именно она интегрирована.
При использовании облачного решения единственное, что необходимо, — стабильное скоростное подключение к сети Интернет.
Если наше программное обеспечение устанавливается внутри организации, то имеются требования к производственным мощностям. Они рассчитываются исходя из количества проводимых исследований и используемых продуктов Botkin.AI, а также других параметров.
Имеются некоторые моменты, касающиеся интеграции платформы с диагностическим оборудованием клиники. Каждый КТ или рентгеновский аппарат могут иметь свои особенности, равно как и PACS-системы, используемые в медицинских организациях. Однако учитывая то, что каждая составляющая платформы является собственной разработкой нашей компании, все технические нюансы быстро решаются. Здесь, безусловно, помогает опыт проведенных внедрений на разных уровнях.
Справочно: PACS (c англ. Picture Archiving and Communication System) — это системы передачи и архивации DICOM-изображений, предполагающие создание специальных удаленных архивов на DICOM-серверах, где весьма объемный архив может длительное время существовать в так называемом «горячем» виде, т. е. быть доступным для быстрого поиска и просмотра по сети с защищенным каналом.
Ред.: Как обеспечивается безопасность медицинских данных, загружаемых в Botkin.AI для анализа?
С. Ю.: Технические возможности Botkin.AI позволяют организовать безопасную обработку изображений с соблюдением строгих требований по хранению медицинских данных.
В облачном решении нашей принципиальной позицией является работа с деперсонифицированными данными.
При локальном внедрении платформы будет использоваться технология Botkin Gateway, одной из функций которой является деперсонификация исследований. В то же время платформа может быть установлена внутри закрытого IT-контура клиники, что обеспечит нахождение медицинских данных только внутри клиники.
Оба варианта использования нашей платформы были успешно испытаны в рамках реализованных проектов.
Ред.: Сложно ли пользоваться платформой и предусмотрена ли техническая поддержка?
С. Ю.: Одной из основных задач было создать инструмент, удобный для использования врачами-рентгенологами. В т. ч. по этой причине был разработан собственный DICOM-просмотрщик, который объединил в себе возможности видеть результаты анализа исследований искусственным интеллектом и самостоятельно работать в нем, используя наиболее распространенные инструменты рентгенологов. Таким образом, создаются условия для взаимодействия рентгенолога и платформы, которое можно назвать по аналогии с одной из наших технологий «гибридным интеллектом».
Справочно: DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) — медицинский отраслевой стандарт создания, хранения, передачи и визуализации цифровых медицинских изображений и документов обследованных пациентов.
Техническая поддержка в случае возникновения вопросов по использованию функционала платформы предусмотрена.
Ред.: Для медицинских организаций каких государств доступна платформа Botkin.AI? Были ли реализованы проекты в Беларуси?
С. Ю.: На данный момент ведется активная работа как в России, так и за рубежом. В России и СНГ, в частности в Узбекистане, на той или иной стадии реализуется более 20 пилотных проектов. Также готовятся пилотные проекты в Юго-Восточной Азии и на Ближнем Востоке.
В Беларуси был реализован успешный пилотный проект совместно с Минским городским клиническим онкологическим диспансером.
Ред.: Имеются ли у платформы Botkin.AI конкурирующие решения?
С. Ю.: Рынок искусственного интеллекта в целом и в медицинской визуализации в частности является развивающимся и очень перспективным. Поэтому, безусловно, компании, занимающиеся разработкой похожих решений, существуют как на российском, так и на международном рынках. Подобные технологии для диагностики заболеваний развивают Google, IBM и израильская Zebra Medical Vision. К слову, в последнюю объем инвестиций составил 50 млн долларов.
Ред.: В чем сильные стороны Botkin.AI?
С. Ю.: Платформа Botkin.AI — это не просто математические модели, решающие ту или иную задачу. Это полноценный IT-продукт с запатентованными уникальными технологиями, который контролирует все процессы — от деперсонификации медицинских данных и их передачи до визуализации результатов анализа искусственным интеллектом в собственном DICOM-просмотрщике.
Мы разработали продукт, полностью встраиваемый в ежедневные процессы медицинской организации независимо от ее размеров и расположения. Это крайне важный аспект. Ведь недостаточно просто создать эффективное решение — его необходимо бесшовно встроить в процессы клиник так, чтобы этим решением действительно пользовались. И не из-за того, что на него были потрачены деньги, а потому что оно приносит реальную пользу.
Мы пошли по нетипичному пути для стартап-компаний. Сначала мы сделали продукт и только потом начали его предлагать. Отчасти поэтому у нас очень хорошие результаты в тех пилотных и коммерческих проектах, которые уже были реализованы и реализуются на данный момент в регионах России и за рубежом.
Мы взаимодействуем с региональными минздравами, частными клиниками, а также с фармацевтическими производителями, т. к. Botkin.AI является универсальным решением и каждому потенциальному клиенту помогает выполнять свои отдельные задачи.
Значимый аспект любого IT-проекта — люди, которые за ним стоят. У нас есть сильная и опытная команда, умеющая решать различные задачи, а также научно-медицинский консультативный совет, возглавляемый президентом Российского общества рентгенологов и радиологов, профессором Валентином Синицыным.
Ред.: В какую сумму обойдется клинике использование платформы Botkin.AI? Предусмотрен ли тестовый период?
С. Ю.: Стоимость использования платформы формируется в зависимости от технической оснащенности клиники, количества исследований для анализа и др. Мы готовы к сотрудничеству и обсуждению условий использования платформы исходя из нужд потенциального клиента.
Для демонстрации возможностей платформы и работы рентгенологов в ней мы проводим пилотные тестирования. Подобные проекты, предшествующие промышленной эксплуатации, обходятся медицинским организациям существенно дешевле, чем полноценное долгосрочное использование.
На данный момент мы предлагаем бесплатное использование нашего нового продукта для обнаружения пневмонии на снимках цифрового рентгена на 2 месяца. Тем самым мы вносим свой посильный вклад в борьбу с коронавирусом, т. к. проявления вирусной пневмонии являются наиболее распространенным признаком для диагностирования заболевания, а основной причиной смертности являются пневмонии и некардиогенный отек легких.
Ред.: Спасибо, Сергей, за интересное интервью.
Д. Чимеренко
