Номинация премии рунета

2020
Описание
Ссылка на проект
Дополнительно

Правительство Москвы, проект по использованию технологий компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа медицинских изображений

Сегодня Москва является одним из мировых лидеров по внедрению инноваций в одну из самых фундаментальных сфер - здравоохранение, сделав цифровые решения частью повседневной жизни. Единая цифровая платформа, созданная в столице за последние 10 лет, позволяет городу собирать и обрабатывать огромные массивы медицинских данных в обезличенной форме, а также выступает мощным плацдармом для внедрения «умных» технологий, основанных на больших данных, для решения вопросов автоматизации работы врачей, повышения доступности и качества медицинских услуг. При этом важнейшим аспектом этого направления работы является сокращение разрыва между инновационной деятельностью и внедрением в клиническую практику. Так, благодаря высокому уровню цифровой зрелости сферы столичного здравоохранения в конце 2019 года Правительством Москвы был инициирован и запущен Проект по использованию технологий компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа медицинских изображений. Он предполагает использование сервисов на основе искусственного интеллекта для анализа медицинских изображений в лучевой диагностике. Практическая апробация Проекта стартовала в 2020 году. Технологии компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта (ИИ) выполняют анализ 4 видов лучевых исследований и помощь в диагностике рака и патологий легких, рака молочной железы, COVID-19, остеопороза и ишемической болезни сердца с помощью нейросетей. Сервисы на основе ИИ обрабатывают лучевые снимки и наносят на них разметку там, где требуется повышенное внимание врача. В первую очередь к рентгенологам направляются исследования, на которых с большей вероятностью будут обнаружены патологические изменения. Медики могут обращаться и к оригинальным изображениям, и к обработанным сервисами ИИ. Основная миссия проекта – повысить качество и скорость диагностики заболеваний методом лучевой диагностики, снизив нагрузку на врачей, выступая дополнительным инструментом защиты от ошибки и помогая выявлять группы пациентов с высоким риском развития заболеваний, а также снизить расходы на лечение, так как нейросети выявляют даже мелкие патологии, в том числе на ранней стадии.

Здоровье и медицина
https://mosmed.ai/

Крупнейшее в мире клиническое проспективное испытание технологий ИИ в лучевой диагностике, охватывающее тысячи диагностических устройств и сотни врачей и медорганизаций системы государственного здравоохранения г. Москвы. Впервые ИИ работает на реальном потоке исследований в клинических условиях, проанализировано уже более 3,5 млн исследований. Искусственный интеллект ускоряет и автоматизирует процесс оценки исследований, обрабатывая их в режиме реального времени: среднее время описания КТ-снимка сократилось на 30%, от отправки КТ-снимка в сервис до получения подробного заключения в среднем проходит 6,5 мин.Впервые инновационные компании вовлечены в создание и внедрение ИИ-сервисов в государственную систему здравоохранения. В рамках проекта разработаны первые в России ГОСТы для медицинского искусственного интеллекта. Катализатором для его запуска стала пандемия COVID-19. В нем участвуют более 500 врачей из более 100 медицинских организаций и более 20 компаний-разработчиков ИИ из 6 стран. В ходе проекта была проработана методология оценки качества алгоритмов на основе ИИ и их сравнения, определены функциональные и диагностические требования, разработаны интеграционные модули, позволяющие автоматизировать весь процесс работы с изображениями и алгоритмами ИИ. При этом важнейшим аспектом является сокращение разрыва между инновационной деятельностью и внедрением в клиническую практику.Сегодня решения на основе искусственного интеллекта прочно вошли во врачебную практику, повышая качество и скорость диагностики и снижая рабочую нагрузку на врачей, выступая дополнительным инструментом защиты от ошибки и помогая выявлять группы пациентов с высоким риском развития заболеваний. Использование ИИ в радиологии приводит к снижению стоимости инструментальных исследований, повышению точности и скоростидиагностики. ИИ расширяет горизонты природного интеллекта врача-радиолога. Направления и масштабы применения искусственного интеллекта продолжают расширяться: до конца 2021 г. медикам будут доступны алгоритмы ИИ для обработки еще 7 новых направлений исследований.


Высокий уровень цифровой зрелости здравоохранения г. Москвы позволил запустить в 2019 году уникальный проект по использованию технологий компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа медицинских изображений. Катализатором для его практической апробации в 2020 году стала пандемия COVID-19. В рамках проекта сложилась уникальная коллаборация специалистов и компаний из самых разных сфер. В командах разработчиков систем искусственного интеллекта – не только программисты и специалисты по данным, но и ученые, врачи, которые понимают клиническую задачу и участвуют в процессе анализа данных. В нем принимают участие более 500 врачей из более чем 100 медицинских организаций и свыше 20 компаний-разработчиков ИИ.

Это региональный проект Правительства Москвы, который впервые реализуется на работающей клинической базе и на реальных снимках. Он стал одной из первых открытых городских инициатив по привлечению инновационных компаний к созданию и внедрению высокотехнологичных сервисов в социальной сфере. В рамках подготовки проекта созданы условия для развития нового перспективного рынка как в городской, региональной, так и в федеральной экономике. Разработаны первые ГОСТы для медицинского искусственного интеллекта.

В процессе была проработана методология оценки качества алгоритмов на основе ИИ и их сравнения, определены функциональные и диагностические требования к алгоритмам, разработаны интеграционные модули для обмена обезличенными данными между ЕРИС ЕМИАС, позволяющим автоматизировать весь процесс работы с медицинскими изображениями и алгоритмами ИИ.

Также собран крупнейший в мире датасет с размеченными для обучения искусственного интеллекта снимками КТ-исследований с признаками COVID-19. Классификация, легшая в основу этой разметки, была опубликована в методических рекомендациях по лучевой диагностике коронавирусной болезни COVID-19.


Искусственный интеллект выполняет анализ 4 видов лучевых исследований (компьютерную томографию, рентгенодиагностику, маммографию и флюорографию) и помогает в диагностике рака легких, легочных патологий, рака молочной железы, COVID-19, остеопороза и признаков ишемической болезни сердца.

Сервисы на основе ИИ обрабатывают лучевые снимки и наносят на них разметку там, где требуется повышенное внимание врача. В первую очередь к рентгенологам направляются исследования, на которых с большей вероятностью будут обнаружены патологические изменения. Медики могут обращаться и к оригинальным изображениям, и к обработанным сервисами ИИ.

Так, например, после проведения КТ-исследования органов грудной клетки снимок автоматически направляется для анализа алгоритмами ИИ. Когда рентгенолог открывает свой привычный интерфейс для анализа и описания исследования, он видит и оригинальную серию изображений, и результат обработки ИИ с выделенными патологиями в случае их обнаружения. Система ИИ на снимке «подсвечивает» проблемные зоны и описывает признаки болезни с указанием степени вероятности этого диагноза и справочными данными (для врача).

Врач имеет возможность в первую очередь просмотреть исследования, вызывающие особые опасения. Кроме того, алгоритмы предварительно присваивают снимку степень поражения легких в соответствии с признанной классификацией – от КТ-1, которая характеризует легкую форму пневмонии с патологическими изменениями менее 25%, до КТ-4 – тяжелой формы пневмонии с поражением легких более 75% легких.

Для работы в условиях большого потока изображений реализована функция «триажа», позволяющая ранжировать изображения в рабочем списке врача и «подсвечивать» для врача в первую очередь более сложные случаи. При этом процесс обработки снимков искусственным интеллектом происходит очень быстро. Показательным является анализ одного исследования маммографии, который длится около 15 секунд. Общее время, которое необходимо с момента отправки исследования в сервис до получения врачом визуализированного результата и заключения, составляет не более 6,5 минут.

Финальное заключение о наличии или отсутствии патологического процесса делает врач-рентгенолог, который описывает медицинское изображение – если он не согласен с каким-то из предположений искусственного интеллекта, то не принимает его.

Задача искусственного интеллекта – облегчить работу врача, выполнить работу своеобразного ассистента и обратить внимание на

изменения, которые могут остаться незамеченными из-за большого потока исследований или человеческого фактора.

Разработанная и внедренная в практику система подготовки наборов данных является абсолютной инновацией: в международном масштабе нет общих методологий и принципов разработки датасетов.

Научно обоснованная разработка методологий формирования наборов данных включает разные типы датасетов для решения различных задач – этапного самотестирования, тестирования технологий ИИ, клинических технических испытаний, обучения и т.д. Все они были сведены в единые стандарты, которые были протестированы на внутреннем уровне и затем заложены в проекты

ГОСТов – национальных стандартов, которые находятся на утверждении в Росстандарте.

- Трансформация клинических процессов на основании технологии ИИ, автоматизации. Если ранее ИИ в медицине мог только распознавать изображения, то новая технология позволяет их анализировать.

- Создание системы контроля качества работы ИИ в течение всего жизненного цикла программного обеспечения, соответствия обновлений софта текущим запросам: от того, как должны выстраиваться процессы при разработке алгоритма, до технических клинических испытаний и технологического мониторинга уже в процессе эксплуатации.

Это систематически поддерживаемый, продлеваемый процесс. Проект распространяется на новые области, т.к. стандартизированных методологий подготовки наборов данных ранее не существовало – это новая область знаний, равно как и система контроля эксплуатационных параметров программного обеспечения на основе технологий ИИ.

В то же время проект затрагивает и существующие области организации здравоохранения и внедрен в практику лучевой диагностики.

Благодаря применению ИИ-сервисов достоверно снижается длительность подготовки описаний результатов профилактической маммографии в амбулаторном звене на 15,0% (p=0,03), в стационарном звене – на 50,0% (p=0,05).

До 46,0% ИИ-сервисов имеют высокий уровень технологической готовности к работе в условиях практического здравоохранения и способны интегрироваться в реально функционирующую радиологическую информационную систему субъекта РФ.


Применение технологий ИИ для борьбы с пандемией:

В 2020 году пандемия COVID-19 стала принципиально новым мировым вызовом, которая затронула в первую очередь сферу здравоохранения столицы, ускорив необходимость использования новых подходов и решений, основанных на инновационных технологиях: появилась жесткая необходимость сокращения времени на принятие врачебных решений. Ключевым элементом стратегии в новых эпидемиологических реалиях стал комплексный подход к диагностике, профилактике и лечению болезней.

Практическая апробация технологии ИИ в лучевой диагностике совпала с первой волной пандемии COVID-19: сервисы начали применяться для автоматического распознавания признаков коронавирусной инфекции на компьютерных томографиях легких в апреле 2020 года.

Внедрение Проекта в клиническую практику оказалось, как нельзя более своевременным и полезным решением, помогло работе врачей-рентгенологов, поддерживая их в условиях увеличенного потока пациентов и обеспечивая исключение ошибок при описании сверхбольшого количества снимков. В 2020 году сервисы ИИ в рамках Проекта обработали более 1,5 млн исследований, в пике это было до 30 тысяч исследований в день.

Сегодня искусственный интеллект входит в повседневную практику врачей: он анализирует весь объем снимков лучевых исследований горожан одного из крупнейших мегаполисов мира – г. Москвы. 23 сервиса ИИ анализируют исследования грудной клетки (рентген и КТ) и маммографии и помогают выявлять онкологические и инфекционные заболевания. На сегодняшний день нейросети обработали уже более 3,5 млн исследований, из них более 1 млн КТ-легких для диагностики COVID-19.

ИИ повышает эффективность процессов:

- автоматическое ранжирование исследований → сокращение времени получения заключения по исследованиям с патологией

- количественная оценка поражения лёгких → сокращение времени, повышение точности описания, объективная оценка динамики

- время на описание КТ-снимка сократилось до 6,5 мин

- все данные доступны в электронном виде всем участникам процесса диагностики и лечения, что сокращает время принятия врачебных

решений

- пациент получает заключение (как описания, так и непосредственно изображения) в электронном виде в тот же день в электронной медкарте на портале mos.ru и в мобильном приложении «ЕМИАС.ИНФО»

- цифровизация процессов отвечает политике социального дистанцирования в условиях пандемии

Перечень направлений и масштабы применения ИИ расширяются: к 7 существующим направлениям в 2021 г. добавятся 6 новых:

- КТ/НДКТ органов грудной клетки с целью выявления эмфиземы легких, аневризмы грудного отдела аорты, легочной гипертензии;

- КТ головного мозга для диагностики инсультов, злокачественных новообразований, рассеянного склероза, болезни Альцгеймера;

- МРТ пояснично-крестцового отдела позвоночника для выявления грыж, протрузий, стеноза;

- рентгенографии опорно-двигательного аппарата для выявления артроза, плоскостопия, переломов конечностей и позвонков.

В ближайших планах – сделать использование технологий ИИ нормой для города и страны. Готовятся новые стандарты клинического применения технологий ИИ. Также в целях создания привлекательных рыночных условий для разработчиков ИИ выстраивается система финансовых грантов, которые получают участники Проекта, сервисы которых демонстрируют необходимые установленные показатели качества работы в Проекте.

Проект по применению технологий компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта для анализа медицинских изображений развивается Комплексом социального развития Москвы, Департаментом информационных технологий города Москвы, Департаментом здравоохранения города Москвы в рамках единой цифровой платформы здравоохранения.


Сергей Павлович Морозов д.м.н., профессор, главный специалист по лучевой и инструментальной диагностике ДЗМ и МЗ РФ по ЦФО РФ, директор ГБУЗ «Научно-практический центр диагностики и телемедицины ДЗМ».

Инициатор разработки Единого радиологического информационного сервиса и проведения московского Эксперимента по внедрению инструментов компьютерного зрения в лучевую диагностику. В 2019 году пилотировал проект по оснащению поликлинических отделений лучевой диагностики системами распознавания речи. В 2020 году организовал на базе Центра диагностики и телемедицины Московский референс-центр лучевой диагностики – первый в России телемедицинский рентгенологический центр, организованный в системе государственного здравоохранения.

Руководитель научной группы Центра диагностики и телемедицины, собравшей крупнейший в мире датасет обезличенных КТ-исследований органов грудной клетки пациентов с лабораторно подтвержденным COVID-19.

В период распространения новой коронавирусной инфекции CОVID-19 в 2019-2020 под непосредственным руководством Сергея Павловича Морозова ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» в сжатые сроки перестроил систему службы лучевой диагностики Москвы для скорейшего выявления новых случаев инфицирования, своевременного оказания медицинской помощи пациентам с тяжелыми формами заболевания, равномерного распределения нагрузки на систему городского здравоохранения и предотвращения очередей на исследования. Создан архив актуальной информации по COVID-19 (приказы, методические рекомендации, практические руководства) и кадровый резерв рентгенологов и рентгенолаборантов для восполнения дефицита на период выбытия сотрудников.

Ключевые достижения организации под руководством профессора Морозова:

- Разработали и внедрили шкалу оценки поражения легких КТ-1–4.

Шкала КТ-1–4 с небольшими корректировками вошла в методические рекомендации Министерства здравоохранения РФ и начала использоваться во всех субъектах России. Включение шкалы в критерии маршрутизации пациентов помогло оптимизировать нагрузку на московские клинические больницы.

- Создали методические рекомендации по лучевой диагностике COVID-19.

- Разработан и внедрен протокол описания КТ органов грудной клетки при обследовании пациентов с коронавирусной пневмонией с

автоматизированным отчетом на основании данных в Едином радиологическом информационном сервисе (ЕРИС) ЕМИАС.

Через 5 дней после начала быстрого распространения COVID-19 в Москве полная версия методических рекомендаций была доступна врачебному сообществу.

- Внедрили концепцию маршрутизации КТ-, МРТ- и радионуклидных исследований.

Регламентированная система маршрутизации и единого цифрового пространства для пациентов позволили стереть границы между медицинскими учреждениями Москвы, обеспечить доступность лучевой диагностики и разграничить потоки пациентов с коронавирусной инфекцией и другими заболеваниями во время эпидемии.

В день получения направления выполняются лучевые исследования во всех поликлиниках города.

Благодаря новым правилам маршрутизации система здравоохранения Москвы смогла организовать работу медицинских организаций таким образом, чтобы при обострении эпидемиологической ситуации оказание медицинской помощи не ухудшилось, а система здравоохранения не испытала перегрузки.

- Создание Московского референс-центра лучевой диагностики (МРЦ) В 2020 году на базе ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» создан Московский референс-центр лучевой диагностики (МРЦ).

Задачи:

1. Повышение эффективности московской службы лучевой диагностики.

2. Стандартизация описаний лучевых исследований.

3. Компенсация дефицита кадров врачей-рентгенологов в столичной

системе здравоохранения.

4. Повышение доступности лучевой диагностики для жителей Москвы.

5. Сохранение кадрового ресурса во время пандемии COVID-19 за счет исключения личных контактов между врачами и пациентами.

Первыми в мире создали телерадиологический центр в системе государственного здравоохранения.

Разработали концепцию телерадиологического центра, внедрили бизнес-процессы распределения исследований по разным модальностям и субспециализациям и внутренней ротации, обеспечили бесшовный переход врачей-рентгенологов из поликлиник в МРЦ.

Первыми в России разработали и начали применять концепцию обучения врачей-рентгенологов по индивидуальной траектории развития компетенций.

- Интеграция московских информационных систем ЕРИС и ЕМИАС ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и

телемедицинских технологий ДЗМ» стал драйвером развития единой цифровой платформы Москвы, организовал запуск IT-процессов, координировал действия Департамента информационных технологий города Москвы и подрядных организаций, обучил заведующих отделениями лучевой диагностики, врачей и рентгенолаборантов использованию новых цифровых инструментов.

- Создали единый цифровой сервис для службы лучевой диагностики Москвы.

ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» с 2015 года развивает Единый

радиологический информационный сервис (ЕРИС).

В 2020 году сервис стал единой цифровой платформой, объединяющей работу отделений лучевой и радионуклидной диагностики, а также отделений рентгенэндоваскулярных методов диагностики и лечения всех государственных медицинских учреждений города Москвы.

Макаров Владимир Владимирович, заместитель руководителя Департамента информационных технологий города Москвы (далее - ДИТ), руководитель по цифровизации Комплекса социального развития Москвы, отвечает за совершенствование управленческих и информационных сервисов столичной социальной сферы в области здравоохранения и образования, способствуя решению самых нетривиальных задач и последовательному развитию инновационных отечественных разработок.

Владимир Владимирович стоит у истоков разработки концепции комплексной информатизации столичного здравоохранения, старт которой дан в 2011 году; внес значительный вклад в процессы реорганизации и совершенствования социальной сферы города Москвы. С 2011 года является идейным вдохновителем и руководителем проекта по созданию и внедрению в городской системе здравоохранения Единой медицинской информационно-аналитической системы города Москвы (ЕМИАС).

В качестве руководителя по цифровизации Комплекса социального развития Москвы Владимир координирует развитие проектов в рамках единой цифровой платформы здравоохранения, которая позволяет городу собирать и обрабатывать огромные массивы медицинских данных для создания уникальных решений и сервисов.

В период распространения новой коронавирусной инфекции CОVID-19 в 2019-2020 под непосредственным руководством Владимира Владимировича в кратчайшие сроки был реализован и внедрен целый ряд сложнейших технологических и технических решений и проектов в сфере информационных технологий, направленных на противодействие распространению CОVID-19, среди которых:

- проект по использованию технологий компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа медицинских

изображений для выявления коронавирусной инфекции;

- разработка, внедрение компонентов ИТ-решений, обеспечивающих работу КТ-центров для выявления пневмонии потенциально больных коронавирусной инфекцией CОVID-19;

- КТ-калькулятор - инновационный помощник в диагностике COVID-19;

- создание и запуск регистра анкет пассажиров, прилетающих из стран с неблагоприятной инфекционной обстановкой (в т.ч. решение для самостоятельного заполнения анкет гражданами - https://covid.mos.ru);

- создание и внедрение городского регистра больных коронавирусной инфекцией CОVID-19, решения по учету контактных лиц с больными коронавирусной инфекции CОVID-19;

- развертывание и ИТ-поддержка многофункциональных оперативных городских колл-центров на базе школ № 548 и №1409, включающих горячую линию для горожан, службу психологической поддержки, службу дистанционного оформления листков нетрудоспособности, социальные службы и телемедицинский центр для удаленного сопровождения и консультирования пациентов, больных коронавирусной инфекцией;

- автоматизация подбора медицинского персонала во вновь открываемые и переоборудованные больницы;

Реализация на высоком уровне городских ИТ-проектов позволила сдержать массовое распространение инфекции CОVID-19 в городе Москве.

Также Владимир курирует и принимает непосредственное участие в реализации ИТ-проектов в сфере образования Москвы, благодаря чему "Московская электронная школа" (МЭШ) вошла в 100 лучших мировых инноваций в образовании.

Под управлением Владимира организован запуск информационной системы «Московское долголетие», которая обеспечивает автоматизацию и учет активностей граждан пенсионного возраста города Москвы.


https://www.kommersant.ru/doc/4987834

https://lenta.ru/news/2021/01/28/ai/

https://news.rambler.ru/tech/47248406-bolee-3-mln-issledovaniy-obrabotali-moskovskie-rentgenologi-s-pomoschyu-iskusstvennogo-intellekta/

https://riamo.ru/article/472420/bolee-tysyachi-diagnosticheskih-ustrojstv-bolnits-moskvy-ob-edinili-v-edinuyu-tsifrovuyu-set.xl

https://vm.ru/technology/860439-kak-iskusstvennyj-intellekt-pomogaet-vracham-iz-regionov

https://www.msk.kp.ru/daily/27231/4357972/

https://lenta.ru/news/2021/04/29/petkt/