Искусственный интеллект все увереннее анализирует фотографии глазного дна, ОКТ (оптическую когерентную томографию) и ОКТ-ангиографию.
Современные алгоритмы уже способны находить признаки глаукомы, распознавать отек диска зрительного нерва, отличать папиллоэдему от друз диска и помогать в дифференциальной диагностике некоторых оптических нейропатий.
Новый обзор 32 исследований показывает, насколько быстро развивается это направление. В отдельных задачах алгоритмы демонстрируют очень высокую диагностическую точность.
Но возникает значительно более важный вопрос.
Какое место искусственный интеллект должен занимать между пациентом и врачом?
Там, где тысячи исследований, ИИ особенно полезен
Одна из сильнейших сторон алгоритма – способность быстро обрабатывать огромный поток однотипной информации.
Например, при массовом скрининге можно выполнить фотографию глазного дна большому количеству людей, после чего система выделит исследования с подозрительными изменениями.
То же постепенно происходит с ОКТ.
Вместо того чтобы врач вручную просматривал тысячи исследований, ИИ может выполнить первичную сортировку и привлечь его внимание к тем пациентам, которым действительно необходимо экспертное обследование.
Именно здесь технология способна дать медицине огромный выигрыш – не заменить одного врача, а позволить одному врачу помочь значительно большему количеству людей.
Но изображение – еще не пациент
Это особенно очевидно в нейроофтальмологии.
Отек диска зрительного нерва на фотографии или ОКТ – только часть диагностической задачи.
Врачу необходимо знать жалобы, анамнез, динамику заболевания, поля зрения, неврологический статус и результаты других исследований.
Авторы обзора специально обращают внимание на эту проблему. Во многих исследованиях ИИ сравнивали с врачом в искусственно ограниченных условиях – и алгоритм, и специалист видели только изображение.
Поэтому заявления о том, что ИИ оказался «лучше врача», нельзя переносить на полноценную клиническую диагностику.
Будущее – предварительный цифровой скрининг?
Вероятно, именно здесь находится одно из наиболее реалистичных применений технологии.
Человек проходит стандартизированное обследование. Система анализирует параметры глаза и отвечает не столько на вопрос «какой у вас диагноз?», сколько на более безопасный вопрос:
«Есть ли здесь отклонение, которое требует внимания врача?»
Если все показатели находятся в пределах ожидаемого диапазона, следующий плановый осмотр может быть назначен через определенный срок.
Если обнаружено подозрительное изменение, человек направляется к офтальмологу, который уже проводит полноценную диагностику.
Именно такая модель может значительно расширить доступность диспансеризации, особенно при дефиците специалистов.
Более того, мы сами достаточно рано начали участвовать в развитии этого направления.
Еще в 2015–2016 годах наша клиника участвовала в работе по описанию патологических изменений на фотографиях глазного дна для формирования обучающих массивов данных.
Уже тогда идея была не в том, чтобы убрать врача.
Наоборот.
Задача заключалась в том, чтобы обследовать большое количество людей, автоматически выделить среди них пациентов с потенциальной патологией и направить внимание врача именно туда, где оно необходимо.
Прошло около десяти лет, и сегодня мы видим развитие именно этой концепции.
Я бы никогда не хотел, чтобы молодой врач начинал свое профессиональное образование с вопроса искусственному интеллекту.
Сначала он должен научиться сам видеть диск зрительного нерва. Сам понимать ОКТ. Сам сопоставлять структуру и функцию. Знать анатомию, физиологию и патофизиологию заболевания.
И только после этого использовать ИИ как дополнительный инструмент. Потому что возникает новая опасность.
Чем совершеннее становится технология, тем легче врачу перестать думать самостоятельно.
Если молодой специалист с первых лет работы привыкает принимать готовое заключение алгоритма, он рискует никогда не сформировать собственное клиническое мышление в полном объеме.
А именно врач должен заметить тот случай, когда алгоритм ошибся.
Поэтому для меня существует четкая последовательность.
Сначала фундаментальные знания врача. Затем его собственный клинический анализ. И только потом – помощь искусственного интеллекта.
Но в массовой диагностике последовательность может быть другой
Там ИИ способен первым обработать огромный поток исследований и выделить из него относительно небольшую группу людей, которой действительно необходим врач.
Именно такое разделение функций я считаю правильным.
Я думаю, мы постепенно к этому придем.
Человек будет проходить через единый диагностический блок, который измерит рефракцию и внутриглазное давление, выполнит фотографию глазного дна, ОКТ и другие необходимые исследования.
Алгоритм объединит эти данные и прежде всего решит задачу маршрутизации.
Не «я поставил вам окончательный диагноз», а:
«Ваши показатели требуют осмотра офтальмолога сейчас»
или
«критических отклонений не обнаружено, следующий плановый контроль необходим через установленный срок».
Вот тогда искусственный интеллект действительно позволит врачу заниматься медициной, а не бесконечным просмотром нормальных исследований.
«Я считаю искусственный интеллект чрезвычайно перспективным инструментом офтальмологии, но не первым методом принятия медицинского решения. Врач сначала должен обладать собственными фундаментальными знаниями и уметь самостоятельно анализировать пациента. ИИ должен расширять эти возможности, а не подменять их. Его огромное преимущество я вижу прежде всего в массовом скрининге – обследовать тысячи людей, выделить среди них тех, у кого есть отклонения, и направить внимание врача именно туда. Тогда искусственный интеллект не отдаляет врача от пациента, а, наоборот, освобождает врачу время для тех пациентов, которым действительно необходимы его знания. Но для молодого специалиста есть и обратная сторона – если слишком рано передать машине функцию собственного мышления, можно так и не научиться думать как врач.»
Профессор В.В. Куренков