Чипирование в ЭКО, VR в медицине и нейросети в УЗИ

Технологии приобретают смысл, когда несут пользу людям. Особенно это касается медицины. В новом интервью поговорим про технологии в медицине и репродукции, причем тут Яндекс и как с помощью BigData “нагнуть” фармкомпании.

Гость – Дмитрий Фомин. Дмитрий основатель сети клиник женского здоровья «Клиника Фомина» и генетической лаборатории Medical Genomics. Он адепт искусственного интеллекта и технологий, активно внедряет их в своей клинике, чем нас и привлек. Сейчас активно занимается созданием рекомендательной системы для врачей на базе ИИ и BigData, которая не только несет пользу для пациентов, но и имеет научную ценность.

Чипирование в ЭКО

Фаря:

– Прежде всего очень интересно, что такое «чипирование биоматериала при ЭКО»? Что там в эмбрионе можно чипировать?

Дмитрий:

– Судя по формулировке, это, наверно, выглядит, будто человека чипируют еще до рождения?

– Ага, анти-5G-шники нас сейчас заклеймят.

– На самом деле, чипируют, конечно, не сам эмбрион. Но сначала расскажу историю.

У нас есть генетическая лаборатория. Начиналась она с распространенного теста на определение родства. Как-то приходит заведующий лабораторией и говорит: «У нас какой-то странный результат. Несколько раз перепроверили и все равно…». А ситуация в том, что к нам пришло 4 биообразца: предполагаемая мама, предполагаемый отец и двое предполагаемых детей – нужно проверить родство.

В результате оказалось, что один ребёнок был биологическим ребёнком только отца, а другой предполагаемый ребёнок не был биологическим ребенком ни отца, ни матери, то есть просто чужой.

Когда мы начали анализировать ситуацию, оказалось, что во время процедуры ЭКО были перепутаны биообразцы.

– Это стресс.

– Не просто стресс, это трагедия. Сыграл человеческий фактор ошибки, люди просто взяли и перепутали. И тогда мы стали искать в мире систему, которая в наших клиниках не позволила бы ничего перепутать и год назад мы внедрили в свою сеть чипирование.

Мы чипируем емкости, в которых находится биологический материал. На чашки Петри, где находится сперма, яйцеклетки, эмбрионы, клеятся радиочастотные метки, что позволяет в совокупности с системой сигнализации отслеживать их со стопроцентной точностью и исключить ошибки полностью.

– Это на экране зародыш человека? А что вы от него отрезаете?

– Это самый частый вопрос: а что вы забрали – ручку или ножку? Не волнуйтесь, на самом деле мы берем нужные клетки из плаценты.

 

Искусственный интеллект в УЗИ

– Какие уникальные технологии вы разрабатываете?

– Например, искусственный интеллект в ультразвуке. Когда вы приходите к врачу на УЗИ, вы не знаете, качественно он его провел или нет. Его вывод субъективен.

Поэтому мы разрабатываем и внедряем систему искусственного интеллекта, которая на первоначальной стадии следит за тем, выполнил ли врач все необходимые этапы при диагностике или нет.

Во-первых, врач должен сделать несколько срезов: справа, слева, сверху, снизу и так далее. ИИ за этим следит. А также за тем, зафиксировал ли врач срезы в нужной последовательности.

Наконец, когда врач делает снимок, например, руки плода в утробе матери, искусственный интеллект оценивает качество снимка. И если все хорошо, то ИИ говорит: «О’кей, в этом положении снимок действительно подойдет для анализа».

Все это напрямую влияет на дальнейшее принятие решений.

– Есть ли вероятность, что со временем во многих задачах врач не будет нужен?

– Сто процентов. Врач не нужен уже в таких исследованиях, как МРТ и КТ.  Там нужен человек, который даст возможность человеку лечь в установку, чтобы сделать снимок. А искусственный интеллект всё сделает, прочитает и поставит диагноз лучше.

– Я видела такое приложение украинских разработчиков, которое позволяет поставить первичный диагноз по фото. А Google выпустил приложение, которое по фотографии определяет вероятность рака.

– Сегодня этих предсказателей на основе алгоритмов очень много. Самый крупный это система IBM Watson. Но пока нет законодательства, которое позволяет искусственному интеллекту ставить диагноз и нести за него ответственность.

– А вообще, все эти нововведения удешевляют медицину? Например, я по себе заметила, что если что-то начинает болеть, то часто вместо того, чтобы гуглить 10 признаков рака или сразу бежать к платному врачу, мне проще заплатить 400 рублей в приложении и после короткой консультации в чате оказывается, что ничего страшного нет и можно просто сходить в аптеку.

Вот и получается, что с одной стороны технологии удешевляют медицину. Но ведь врачам и клиникам это не выгодно.

– Я думаю, что первично технологии созданы не для удешевления, а для качества.

Хотя еще двадцать лет назад ЭКО стоило 20 тысяч долларов, как квартира. Сегодня – 3000 долларов. И всё это будет дешеветь, дешеветь и дешеветь. Но и количество потребления из-за этого тоже будет расти.

Это две стороны медали: технологии улучшают качество и создают добавленную стоимость, но благодаря масштабированию цена может падать.

Мы в самой современной операционной, где проводят операции в VR

–  Когда врачи оперируют живот, они делают это через крошечные проколы, а картинка вводится с камер в их 3D-шлемы.

Сама операционная синхронизирована по видео с конференц-залом, а также по оптоволокну с другими странами и городами. Люди, которые смотрят на операцию из Нью-Йорка, надевают очки и тоже видят процесс в 3D для обучения.

Далее мы смотрим, как работает рекомендательная система для врачей «Ася». В полной версии интервью мы обсудили много деталей, здесь же мне захотелось поделиться с вами вот чем:

– Наша система — это, по сути, огромный банк знаний. В ней хранится вся наша медицинская Big Data. Эти данные можно анализировать, находить корреляции, искать инсайты.

– А оценивать эффективность лечения можно?

– Это отдельный интересный вопрос. Вы сталкивались с тем, чтобы у вас системно после лечения спросили не «вам понравилось в клинике?», а «помогло ли вам лечение?» Вас кто-то об этом спрашивал? А мы включили это в систему абсолютно для всех и на основе собранных данных проведем масштабное исследование.

Например, лекарства. Мы назначаем препараты только на основании доказательной медицины. Но все равно возникает вопрос: а помогает ли тот или иной препарат в нашей популяции с нашим геномом?

При создании препарата генетический анализ-то, конечно, делали, но не на нашей популяции, а где-нибудь в другой стране, где люди сильно отличаются по генофонду. Есть вероятность, что какие-то препараты у нас не будут работать.

Поэтому мы собираем обратную связь по эффективности лекарств от клиентов, чтобы проанализировать его эффективность для нашей популяции. И это невозможно сделать по субъективному ощущению 10-20 человек. А вот если мы увидим, что, например, из 10 тысяч человек в итоге лекарство помогло только половине, то это что эффект плацебо – такое лекарство неэффективно.

В статье приведен краткий и творчески переработанный текст интервью. Если хотите подробностей про то, как клиника внедрила рекомендательную систему для врачей, про генетический «мусор» и рефакторинг, сотрудничество с Яндексом и хотите увидеть все своими глазами, смотрите полную версию на моем канале