Искусственный интеллект против рака: «Росатом» вложился в стартап Botkin.Ai

Доктор Боткин прославился тем, что ни разу не ошибся в диагнозе. Инвестфонд «Росатома» вложил средства в компанию под названием Botkin.Ai. Ее разработчики хотят создать математические модели пациентов — у них в активе уже есть программа для анализа и распознавания изображений КТ, МРТ, маммографии и цифрового рентгена. Как развивается стартап, мы спросили у научного руководителя проекта Ивана Дрокина, постоянного участника научно-популярных мероприятий сети информационных центров по атомной энергии.

— Расскажите о флагманской разработке Botkin.Ai.

— Это комплекс алгоритмов для выявления новообразований, которые несут в себе признак рака легкого. В качестве источника данных алгоритм использует КТ грудной клетки. Еще есть другие алгоритмы. С маммографией работает алгоритм, детектирующий рак молочной железы, а рентген позволяет выявить большую группу патологий, которая может быть найдена по фронтальному снимку груди: от пневмонии до кардиомегалии. Каждый из этих алгоритмов — отдельный продукт и, соответственно, отдельный опыт использования в клиниках.

— Насколько точны алгоритмы? Можно ли сопоставить их работу с диагностикой опытного врача?

— По КТ алгоритм детектирует 95 % новообразований, которые могут быть отнесены к раку легкого. При скрининге — 92 %. А по поводу сравнения искусственного интеллекта и врача могу вспомнить одно интересное американское исследование: были выделены пациенты с раком легких, которые за год до постановки диагноза делали КТ грудной клетки. Рентгенологи пересмотрели снимки и заключения. И обнаружили, что в 77 % случаев рак легкого врачи либо пропустили, либо поставили ошибочный диагноз. Половину пациентов вообще отправили домой с записью «здоров». Так что искусственный интеллект только пойдет на пользу человеку.

— Чем детектирование отличается от скрининга?

— Детектирование — это когда алгоритм находит на изображении с КТ все, что выходит за рамки нормы, и показывает врачу. Мол, уважаемый радиолог, обнаружены следующие подозрительные места, обратите на них внимание.

Скрининг — это диагностика пациента целиком, на материале его обследований: есть ли хоть какие-то признаки злокачественных опухолей или нет. То есть первая модель помогает радиологу разобраться, куда смотреть на томограмме, а вторая позволяет проанализировать кучу исследований, которые были сделаны пациенту за всю его историю болезни.

— Каким образом и как долго вы составляли алгоритмы? Искусственный интеллект должен получить и проанализировать как можно больше изображений с выявленными очагами заболеваний, чтобы научиться видеть их самостоятельно. Есть какие-то открытые данные?

— Работаем мы не так давно — в июне компании исполнилось два года. И на первых этапах использовали открытые данные. Но по мере того как наши модели взрослели, становились все более пригодными для использования, мы договаривались с клиниками, они делились с нами данными, помогали размечать их, адаптировать алгоритм под медицинскую практику. И сейчас мы расширяем базу партнеров.

— Далеко не во всех больницах стоят КТ и новейшие рентгены. Какие требования предъявляются к качеству изображений?

— Мы с самого начала ориентировались на качество, которое выдает обычная техника, а не новейшие аппараты. Наши партнерские клиники находятся в Москве, Петербурге, Мурманске, Тюмени, Новгороде — в 10 регионах России.

— Как пользователь работает с алгоритмом?

— Врач загружает в программу результаты исследования и указывает, какое изображение нужно забрать из архива медучреждения или региона. Алгоритм забирает эти данные, определяет источник или тип изображения и отправляет в соответствующий блок, а потом выдает результат. Для пользователя это одна программа, но математически это разные блоки алгоритмов. Разумеется, все происходит автоматически и занимает несколько минут.

— Пациент имеет доступ к этой программе? Он может загрузить свои результаты, чтобы перепроверить диагноз?

— Пока мы работаем только с врачами. Но то, о чем вы говорите, — ​перспективное направление бизнеса. Мы как раз изучаем правовое поле, чтобы выяснить, какие регламенты действуют в таких ситуациях.

— Раз уж мы заговорили о бизнесе, кто ваши конкуренты?

— Похожих стартапов много. Например, в Санкт-Петербургском политехническом университете есть лаборатория, которая занимается скринингом рака легкого. За рубежом много прямых конкурентов: от израильской Zebra до американских стартапов типа QureAI. Рынок становится очень плотным. Потому мы делаем не продукт под одну болезнь, а строим платформу, чтобы можно было быстро добавлять туда врачей, аппараты, кейсы, заболевания и учить алгоритмы работать с ними.

Сейчас мы берем изображения, но дойдем и до медицинских карт и анализов, объединив все это в модель пациента, опираясь на множество данных, которое нам доступно в настоящий момент. И будем строить прогнозные модели, чтобы ставить диагноз и оценивать отклик пациента на лечение.

Евгений Кузнецов

Гендиректор «Орбита капитал партнерз», управляющей компании Инвестиционного фонда «Росатома»

— Роботизация здравоохранения — очень перспективное направление. Можно распространять лучшие врачебные практики на все лечебные учреждения, включая те, где есть дефицит врачей. В наших пилотных проектах эффект зримый: если в Москве искусственный интеллект показывает сравнимые результаты с результатами врачей, то в провинции он находит пропущенные диагнозы. Кроме того, увеличивается скорость работы со снимками, и главное, проверка всех пограничных случаев более тщательная. Это существенный шанс начать лечение как можно раньше.

Искусственный интеллект в медицине переходит из разряда смелых идей в практику. И Россия пока не сильно отстает от лидеров: по темпам внедрения разница с лучшими клиниками мира буквально год-полтора. Мы надеемся не только на то, что российские врачи получат инструмент поддержки, но и на то, что российский медицинский искусственный интеллект распространится по всему миру. Это та цифровая трансформация, которая помогает людям и существенно повышает эффективность здравоохранения.