Когда наступит послезавтра

Автор: Сергей Александрович Князев, канд. мед. наук, зам. главного врача по акушерству и гинекологии ГКБ им. Е.О. Мухина, доц. кафедры акушерства и гинекологии с курсом перинатологии Медицинского института Российского университета дружбы народов им. Патриса Лумумбы (Москва)

Избежать перехода в научно-фантастический рассказ нам поможет привязка к существующим сегодня разработкам и системам; некоторые из них уже укрепились и используются, другие пребывают в зачаточном состоянии, но теоретически имеют все предпосылки для дальнейшего развития.

Конец криптографии

Начнём с приятного: медицинская документация, отнимающая львиную долю рабочего времени практикующего врача, до сегодняшнего дня заполняемая неповторимым врачебным почерком с помощью пишущей ручки, всё больше уходит в прошлое. Набор отдельных документов и бланков превращается в единый, полностью электронный документооборот, и в ближайшем будущем бумажной версии истории болезни места не будет. Безусловных преимуществ от этого перехода масса — от экономии времени на заполнение и последующее чтение расписанных нечитабельным почерком форм до удобства передачи информации: ни пациентке, ни медицинскому работнику не нужно переносить с места на место кипы бумаги, поскольку вся информация будет доступна на рабочем месте. Помимо удобства пользования это будет огромным выигрышем сточки зрения экологии: достаточно заглянуть в любой архив медицинского учреждения, чтобы понять, сколько бумаги (иногда почти не заполненной) потребляется системой здравоохранения в масштабах города или страны.

Ещё одно преимущество электронного документооборота — возможность обрабатывать и оценивать данные, содержащиеся в отдельных исследованиях, да и во всей истории болезни в целом. Привлечение искусственного интеллекта к анализу массива данных не только одного лечебного учреждения, но и популяции в целом откроет новые горизонты в определении скрытых до последнего времени механизмов и причин тех или иных заболеваний или осложнений. Помимо поиска факторов риска обработка информации позволит оценивать эффективность различных схем лечения, а также той или иной тактики.

Но до этого торжества искусственного разума далеко, ближайшее будущее — простейшие «помощники врача», работающие по достаточно несложным алгоритмам, заложенным в них разработчиком.

Почти идеальный карьерист

Исходная субстанция любого мыслительного процесса, природного или искусственного, — данные. Практикующий врач принимает решения, исходя из имеющихся у него сведений о пациенте, результатов осмотра и обследования, а также соотносит их с действующими нормативными документами: приказами, клиническими рекомендациями, инструкциями и так далее. В большинстве случаев лечебный процесс ограничивается этими рамками. В редких случаях, когда ситуация не может быть решена с помощью этих инструментов, врач может обратиться к опыту — собственному или своих коллег, данным литературы или применить клиническое мышление для поиска выхода из нестандартной ситуации.

Большинство же обращений за помощью стандартны, и программный продукт в состоянии заменить врача, к тому же исключить пресловутый человеческий фактор — ошибки по невнимательности или усталости. Современные нормативные документы меняются часто, что ухудшает их запоминание, и не знающая усталости и случайных ошибок программа представляется более надёжным вариантом их скрупулёзного соблюдения. Если к этому добавить экономию на заработной плате при замене машиной каждого обслуживающего поток пациентов медицинского работника, то последний представляется обречённым звеном. Более того, привычная модель общения «врач–пациент», к которой мы привыкли, далеко не идеальна.

А поговорить?

Человек — врач или пациент — способен исказить информацию, как целенаправленно, скрывая что-либо, так и непреднамеренно, банально, по причине своеобразного понимания задаваемого вопроса. Медицинский работник может подразумевать одно, пациент — совершенно другое и, давая положительный или отрицательный ответ, без всякого умысла изменять смысл на противоположный. Для программы намного надёжнее будут данные, получаемые непосредственно от диагностической аппаратуры или внесённые в медицинскую документацию ранее. Например, информация о хирургическом вмешательстве, содержащаяся в протоколе операции, лабораторные данные, результат гистологического исследования из электронной документации будут намного полнее, чем это в состоянии запомнить и изложить пациент самостоятельно. Получается, что система поддержки принятия врачебных решений будет всё меньше нуждаться в общении с человеком, ограничиваясь разве что опросом о существующих жалобах.

Своё заключение программа может подсказывать медицинскому персоналу, а может — напрямую пациенту, предлагая рекомендации по дообследованию или лечению.

Сократить нельзя оставить

В реальности вытеснение медработников программами не так легко выполнимо, как и безусловное преимущество этих продуктов. Как уже говорилось, базовый материал всех описанных ранее процессов — данные. В программный алгоритм они закладываются человеком, который берёт их из клинических рекомендаций, созданных человеком, написанных на основе различных исследований, проведённых опять же человеком. В каждом из этапов есть элемент пресловутого «человеческого фактора», то есть вероятность ошибки, не говоря уже о возможной предвзятости исследователя. Малейшее отступление от заложенного алгоритма способно привести систему в состояние ступора, а в действующих клинических рекомендациях «белых пятен» достаточно. Поэтому говорить о полном вытеснении врача программой преждевременно, уместнее — о перераспределении потока пациентов, но под контролем специалиста, с возможностью вмешательства человека в работу машины, а не наоборот. Ближайший этап развития подобных систем в медицине скорее приведёт не к сокращению числа медицинских работников, а к появлению дефицита специалистов нового класса — обладающих базовыми знаниями о принципах работы программ и способных создать для них алгоритмы или просто наладить лечебный процесс с их участием.

Что в чёрном ящике?

«Помощник врача», использующий искусственный интеллект, способен анализировать и сравнивать получаемые данные с имеющимися и находить связи между ними. Преимущества таких программ очевидны в сфере диагностики: опыт врача базируется на тысячах исследований, машинный анализ может оперировать десятками миллионов.

Однако ситуация с искусственным интеллектом в медицине не столь однозначная. Несмотря на его солидные технические возможности, продвижение таких программных продуктов в практическое здравоохранение идёт медленно, исходя из соображений безопасности.

Игра с открытыми картами

Начнём с того, что раскрывать принципы работы алгоритма невыгодно для разработчиков — достичь коммерческого успеха создаваемого продукта в этом случае намного сложнее, если вообще возможно. Если человек способен выполнить всю цепочку расчётов вместо программы, то какой в ней вообще смысл?

Ещё один «чёрный ящик» — массив юридических вопросов, связанных с этими технологиями. Кто будет нести ответственность в случае негативного развития событий? Производитель программного продукта или пользователь? Разработчик скорее всего постарается в лицензионном соглашении перенести ответственность на врача или учреждение, в котором тот работает, но в этом случае для последнего теряется всякий смысл приобретения такого продукта. Отказаться от врача как персоны, «ответственной за случай», вряд ли захотят как организаторы, так и пациенты.

Прогнозировать трансформацию рынка труда в медицине, которую вызовет приход искусственного интеллекта, достаточно сложно. Даже само использование этих программ потребует наличия медицинских работников, имеющих специальные навыки общения с ними, но в настоящее время таковых почти нет. Переучивание части врачей или медсестёр будет приводить к их уменьшению в исходном секторе. Поэтому наиболее вероятный сценарий — меньшая востребованность одних специалистов, которая будет сопровождаться дефицитом других.

Возможно, повлиять на потребность в медицинских работниках сможет уход технологии «в народ»: подрастающее поколение пациентов не боится «лечиться по Google», а массовый спрос будет подстёгивать развитие искусственного интеллекта в медицине финансово. Заболевшие станут меньше обращаться в учреждения здравоохранения, занимаясь самолечением на дому с помощью программ. С другой стороны, неизвестно, насколько широкими будут правовые рамки для использования таких систем внутри и вне профессионального сообщества. Любая регуляция рынка в сторону его сужения приведёт к оттоку инвестиций, периоды ажиотажа будут сменяться разочарованием от неоправдавшихся надежд, и этап взрывного развития перейдёт в период «зимы искусственного интеллекта».

Стартапов в этой сфере появляется много, но сколько из них и какие станут успешными — в настоящее время определить сложно. Надёжнее выглядит сфера рутинной диагностики, также претерпевающая этап бурного развития.

Удобство в массы

Аппаратная революция, особенно наглядно изменившая деятельность клинических лабораторий, была обусловлена сочетанием нескольких факторов— развития технологий и экономической выгоды. Скорость выполнения анализа, а главное — объёмы привели к массовому переходу от ручного труда типа подсчёта клеток в камере Горяева к машинному, более рентабельному. Развитие аппаратных технологий было выгодно всем участникам: производителям, зарабатывающим на продаже расходных материалов, и поставщикам услуг, поскольку они востребованы населением. И то, и другое до сих пор стимулирует дальнейший рост индустрии. Вектор развития — вытеснение с рынка маломощных участников крупными сетевыми игроками, обладающими огромной централизованной лабораторной базой и широкой сетью пунктов взятия материала. В свою очередь это привело к перераспределению рынка труда: врачей-лаборантов требуется меньше, процедурных сестёр, регистраторов и курьеров — больше.

Развитие средств коммуникации изменяет порядок работы отделений инструментальной диагностики: врачу больше не надо находиться в непосредственной близости от аппарата. Разместить пациента и запустить процесс может средний медицинский персонал, после чего результат можно переслать на любое расстояние. Это позволяет как получать заключение удалённого консилиума экспертов, так и подключать искусственный интеллект для изучения результатов исследования, но, как уже обсуждалось, со своими, пока далёкими от решения проблемами.

Ещё одно перспективное направление развития рутинной диагностики — появление персональных аппаратов. Удешевление технологий будет снижать стоимость диагностической аппаратуры и может сделать её доступной для пациента. Появляются непрофессиональные аппараты для записи КТГ, датчики для проведения УЗИ, подключаемые к планшетам, и так далее. Для получения врачебного заключения пока необходимо удалённое подключение врача, но, возможно, и здесь его сможет заменить искусственный интеллект. Распространение домашней диагностики будет поддерживаться удобством для потребителя и массовостью, но тормозиться алчностью разработчиков — невозможность подключения к гаджетам разных производителей, навязывание определённых несовместимых разъёмов будет способствовать оттоку потенциальных покупателей.

Постепенно, начиная с простейших процедур, задачи будут усложняться всё больше. После преодоления технических моментов, связанных со сложностью расположения датчиков для получения качественной информации, то, что сегодня кажется невозможным, станет рутинным домашним исследованием. Такую эволюцию за сто лет прошли приборы для измерения артериального давления: от изначально сложных, дорогостоящих, доступных далеко не всем врачам до дешёвых домашних устройств.

Скорее всего самостоятельная диагностика «на дому» ограничится неинвазивными и минимально инвазивными методами типа взятия крови, более серьёзные процедуры даже если и будут проводиться вне лечебного учреждения, то квалифицированным персоналом. Однако значительно уменьшить количество рутинно сдаваемых анализов в первичном звене здравоохранения персональные гаджеты вполне в состоянии.

Диагностические мероприятия имеют высокую степень юридической ответственности. Например, пренатальный скрининг вряд ли когда-нибудь перейдёт в руки пациента и его гаджета по причине высокой цены ошибки, приводящей к судебным тяжбам с немалыми суммами, требуемыми в качестве компенсации. Скорее будут разрабатываться алгоритмы с машинным обучением в статусе «помощника врача», но окончательное решение ещё долго останется за человеком, как и ответственность за него.

Хирург или оператор?

Ещё одно направление, имеющее широкие перспективы для развития, — роботизированная хирургия. Наибольший фурор вызвало появление системы da Vinci. После периода восхищений и восторгов прошло достаточно времени, чтобы непредвзято оценить плюсы и минусы роботизированных хирургических систем. Основные преимущества: меньшая инвазивность, отсутствие риска инфицирования хирурга, устранение проблем, связанных с длительным физическим напряжением врача типа физиологического тремора рук. Основной недостаток — неожиданно высокая стоимость использования этой техники.

Для учреждения, решившего ввести у себя роботизированную хирургию, начинается полоса серьёзных финансовых потерь — от закупки недешёвой системы и обучения врачей и до нескончаемого пополнения расходных материалов, в которые производитель превратил всё, что смог. Заложенное в систему проприетарное (то есть тоже несвободное) программное обеспечение не позволяет использовать инструменты больше разрешённого производителем количества операций, нередко выводя аппарат за пределы рентабельности.

Даже если технику кесарева сечения и освоят с помощью манипуляторов, то, учитывая количество проводимых операций, умноженное на стоимость расходных материалов для этого вида хирургии, несложно предположить, что это будет непосильное финансовое бремя для государственной системы здравоохранения. Высокие технологии начнут проникать в оперативное акушерство скорее всего начиная с отдельных этапов — разреза и сшивания тканей или сложных вмешательств типа фетальной хирургии или трансплантации. Но оператором робота-хирурга всё равно останется человек.

От лекаря до доктора медицины

Высокие технологии стали востребованы в процессе обучения, и можно прогнозировать лишь дальнейшее развитие этого направления в виде появления новых симуляционных центров, позволяющих обучать врача практическим навыкам не на пациенте, а на муляже, максимально точно имитирующем реальную картину заболевания или вмешательства. Преимущества такого варианта очевидны: пациент не подвергается риску ошибочного действия неопытного врача, а тот в свою очередь — риску судебного преследования, как и клиника, в которой он работает.

Сложно сказать, приведёт ли это к снижению ответственности и прилежания — адреналин от первых практических шагов в медицине никаким манекеном заменить нельзя, но потенциальное удлинение периода закрепления навыков будет компенсировано возможностью неограниченного числа повторений манипуляции, что в лечебном учреждении вряд ли доступно.

Опасения, что искусственный интеллект расслабит процесс обучения, вряд ли оправданы, скорее это будет помощь в поиске необходимых знаний. Если сравнить скорость, с которой мы получали нужную информацию 30–40 лет назад, с современной, становятся понятны преимущества «века информации». Поездки в библиотеку, работа с научной картотекой, чтение статей, копирование (до появления копировальных аппаратов — выписки), печать на машинке — недели, иногда месяцы на решение задачи, занимающей сегодня несколько часов, иногда — дней при наличии подключения к интернету. Обратная сторона медали — объём потока данных, в котором сложнее определить и выявить необходимую, аглавное— качественную информацию. Вот здесь пригодится искусственный интеллект, анализирующий в фоновом режиме огромные массивы данных и способный структурировать их согласно заданным критериям.

Что же касается прилежания и его дискредитации из-за нечестной конкуренции с использованием нейросетей и искусственного интеллекта, то, безусловно, такие опасения существуют. Однако проблема плагиата или списывания существовала всегда, задача учебного заведения — максимально блокировать эти попытки или разработать такую систему обучения, при которой рейтинг обучающегося не будет зависеть от малого числа оцениваемых параметров, повышая тем самым объективность.

В любом случае обучение медицине и её направлениям, невзирая на искусственный интеллект, скорее всего никогда не перейдёт в разряд лёгких, другое дело, что может измениться наполнение базовых дисциплин. Сложные и подробные углубления в отдельные вопросы каждого предмета станут невозможными, поскольку это или приведёт к удлинению срока обучения ещё на несколько лет, или к потере качества усваивания материала. Базовый объём будет ограничен современными представлениями, необходимыми для понимания связи между дисциплинами, углублённый массив данных потребуется после выбора специализации. Прилежность в его изучении, невзирая ни на какие сложные и интеллектуальные системы контроля, будет также зависеть от честности и порядочности обучающегося, которые невозможно ни создать искусственно, ни сымитировать.

За 132 года с момента опубликования этого письма такие споры до сих пор актуальны и вряд ли исчезнут спустя ещё столько же лет. Даже если одного из участников заменит искусственный интеллект или робот, поводы для взаимных претензий всё равно найдутся. Но есть надежда, что отвечать на жалобы, возможно, станет искусственный интеллект...

Литература и источники