Медкарты атомщиков помогают обучить искусственный интеллект

Сотрудники «Электрохимприбора» (ЭХП) стали добровольцами в любопытном исследовании: на основе данных о состоянии их здоровья обучают искусственный интеллект (ИИ). Цель — ​создать систему, которая будет прогнозировать персональные риски развития заболеваний и траекторию старения. Подробностями делится Елена Загайнова, заместитель гендиректора по развитию Федерального научно-клинического центра физико-химической медицины им. Лопухина.

ДОСЬЕ

Елена Загайнова родилась в Горьком (сейчас Нижний Новгород). В 1995 году окончила Нижегородскую государственную медицинскую академию. В 2013–2019 годах руководила НИИ биомедицинских технологий. В 2020–2023 годах — ​ректор ННГУ. В апреле 2023‑го назначена заместителем директора по развитию Федерального научно-­клинического центра физико-химической медицины им. Лопухина ФМБА России. Член-корреспондент РАН по отделению медицинских наук, доктор медицинских наук, специалист в области экспериментальной и клинической онкологии и регенеративной медицины.

О том, как все начиналось

Полное название проекта довольно сложное — ​«Проведение исследований для разработки систем доверенного и объяснимого искусственного интеллекта в превентивной профессиональной медицине». Он появился на стыке медицины и информационных технологий.

Наша задача — ​выстроить персональную траекторию здоровья, сохранить трудовое долголетие сотрудников атомной отрасли. Для этого нужно спрогнозировать, что будет происходить со здоровьем человека, учитывая специфику работы, наследственные особенности и другие факторы. На основе прогноза можно определить условия, соблюдая которые человек будет оставаться здоровым и активным как можно дольше. Темой превентивной профессиональной медицины также занимается исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта Нижегородского государственного университета (ННГУ) им. Лобачевского. Специалисты центра под руководством директора Института биологии старения ННГУ Михаила Иванченко предложили нам разработать систему ИИ, используя данные сотрудников, которые наблюдаются и лечатся в учреждениях Федерального медико-биологического агентства России (ФМБА).

Сначала необходимо было сформировать первичный массив информации и обучить на нем ИИ, чтобы дальше тот сам анализировал персональные риски развития заболеваний и специфику старения каждого обследованного.

Об обязательствах добровольцев

В 2024 году мы согласовали исследование с руководством ФМБА и «Росатома». Связались с гендиректором ЭХП Сергеем Жамиловым и начальником медсанчасти № 91 ФМБА в Лесном Виктором Мишуковым, рассказали о нашем проекте. «Что от меня нужно?» — ​воодушевился Сергей Жамилов. Мы попросили найти на комбинате добровольцев, которые обязались бы своевременно сдавать анализы и соблюдать персональные рекомендации. В итоге сформировалась однородная группа: мужчины близкого возраста со схожими условиями труда. Список передали в медсанчасть, которая проводила обследования.

Сотрудники проходят профилактический осмотр — ​кровь, ЭКГ, флюорография, прием у специалистов. Собранную информацию мы превращаем в деперсонифицированные данные с кодовым четырехзначным номером и включаем в аналитику. Строится таблица со 170 показателями, полученными в результате профосмотра. Например, общий анализ крови разбивается на 12 столбиков: эритроциты, лейкоциты и др. Все данные вносятся в таблицу однозначно, без пространных описаний, чтобы искусственный интеллект их понял. Подчеркну, это непростая задача: перевести слова в цифры и коды — ​большой труд.

У ФМБА есть система учета прикрепленного контингента — ​Единая ведомственная медицинская информационно-аналитическая система (ЕВМИАС). Частично информацию взяли оттуда. Но это очень общая система, она заполнена не по законам анализа больших данных искусственным интеллектом.

О генетике и эпигенетике

В первом этапе сбора данных участвовали 1163 человека. Во втором — ​536, те, кто, по анкетным данным, не собирается менять работу в ближайшие несколько лет. У них взяли кровь для расширенного иммунологического исследования, анализа генетических и эпигенетических данных.

Поясню. Генетика — ​это то, с чем мы рождаемся. Есть набор генов, которые нам дали родители. Не факт, что все гены, которые мы получили (и хорошие, и плохие), реализуются. Для этого надо сильно постараться — ​опять же в хорошем или плохом смысле. Например, мы переболели инфекционным заболеванием, попали в зону воздействия вредных факторов. Либо много и упорно работаем, не высыпаемся. Все это может запустить работу плохих генов. О том, что эти процессы запустились, говорит эпигенетика: допустим, наши гены уже продуцируют нехорошие, неправильные белки, и это вызывает болезнь. Иными словами, генетика — ​факторы предрасположенности, эпигенетика — ​то, что реализовалось, и с этим надо что-то делать. Лечиться, соблюдать диету, заниматься спортом — ​в зависимости от того, какие отклонения нашли врачи. Эпигенетические изменения, в отличие от генетических, обратимы. Например, питание, режим дня, физические нагрузки могут менять механизм, при помощи которого организм воспроизводит клетки.

Результаты биохимических исследований мы посмотрели сразу — ​они показательны и важны именно на текущий момент. Все анализы, касающиеся генетики и иммунологии, можно сделать позже. Мы заморозили кровь и отправили в Москву. В Федеральном научно-­клиническом центре физико-химической медицины сделали генетический и эпигенетический анализы для 100 сотрудников, для 200 — ​иммунологический. Остальные образцы хранятся у нас замороженными в биобанке. В этом году планируем сделать генетический, эпигенетический и иммунологический анализы еще 100 образцов. Сделаем биохимию крови: эти изменения важно отслеживать ежегодно. Часть данных внесли в систему в конце 2024‑го, часть внесем в этом году.

Добровольцев мы разделим на группы высокого и низкого риска по видам заболеваний. В нашей команде есть профпатологи (специализируются на выявлении, лечении и профилактике профессиональных заболеваний. — ​«СР»), они все это увидят по анализам. Также мы сопоставим клинические группы риска с явно выраженными генетическими изменениями, то есть посмотрим, есть у этих клинических проявлений генетическая подоплека или нет. Надеемся, что на этом этапе мы отдадим всю информацию искусственному интеллекту и дальше он будет «думать» сам. Как в точности это будет происходить, пока трудно сказать, поскольку таких разнообразных выборок еще никто в мире не делал.

О биологическом возрасте и угрозах для здоровья

Задача проекта — ​оценить риски развития заболеваний. Скажем, у сотрудника повышенное давление и высокий риск возникновения заболевания сердечно-сосудистой системы, угроза инфаркта в течение следующих пяти лет. Или высокий риск развития сахарного диабета второго типа. Также мы увидим биологический возраст — ​есть ли признаки ускоренного старения и, соответственно, риск появления новых заболеваний.

Биологический возраст определяется по маркерам старения — ​это эпигенетика и иммунологические факторы. В нашем исследовании старение не изучается отдельно — ​мы оцениваем его как дополнительный фактор риска. Есть риски определенных заболеваний, а есть опасность быстрого, неправильного старения, что также отражается в патологии органов. Врачи разных специальностей — ​кардиологи, терапевты, гастроэнтерологи — ​увидят зоны риска и те заболевания, которые мы выделили, и скажут, например, пациенту: «Вы в группе высокого риска, уже есть видимые изменения в анализах, значит, вам показано диспансерное наблюдение с углубленным обследованием». У другого пациента заболевание в начальной стадии, значит, нужно лечь в больницу. Третьему требуются определенная диета, особый режим отдыха, возможно, реабилитация в профилактории. Дальше уже нужен разговор с кадровой службой предприятия о том, как выстраивать график сотрудника, когда ему отправиться в отпуск, куда — ​например, показан ли ему отдых на море.

Важно понимать, что ИИ предоставит аналитику, оценит угрозы, риски и потенциальные заболевания, а задача врачей — ​решить, что нужно делать конкретному сотруднику.

Что дальше

В этом году 536 добровольцев пройдут профилактический осмотр второй раз. Мы увидим (или не увидим) динамику в клинической симптоматике, то есть в результатах анализов и обследований. Доделаем генетические анализы и к концу года первым 200 участникам проекта дадим персональные рекомендации.

В 2026‑м у нас добавится третий год динамического наблюдения. Возьмем анализы короткого срока действия, посмотрим иммунологию, биохимию. Генетические исследования повторять не будем — ​генетика не меняется. Мы увидим динамику за три года и сможем оценить, как ИИ работает с большими данными, верны ли его прогнозы.

Сейчас нам нужно показать, что мы создали работающую систему искусственного интеллекта для прогнозирования. Руководство ФМБА и «Росатома» примет решение о масштабировании проекта на отрасль или отдельные предприятия. Важно, чтобы на местах были восприимчивые и активные руководители — ​без их участия осуществить проект сложно. В Лесном нам удалось найти таких людей.

ИИ в российской медицине

По оценкам Национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве РФ, на 2023 год 16 % медицинских организаций в России использовали системы искусственного интеллекта, 34 % планировали внедрить их в ближайшем будущем.

Выделяют четыре направления с наибольшим потенциалом внедрения ИИ: цифровые ассистенты, клиническая сводка, помощник врача и экспертный контроль.

Виктор Мишуков
Начальник медсанчасти № 91 ФМБА

— Пока рано делать выводы, ведь исследование продолжается. В финале у моих коллег появится инструментарий — ​результаты генетических, иммунологических и гематологических исследований, которые позволят заподозрить заболевания у сотрудников еще до появления симптомов. Этими данными будут пользоваться цеховые терапевты и такие специалисты, как невролог, кардиолог.