ВВЕДЕНИЕ
Переориентация стратегии здравоохранения с лечения пациентов с клиническими проявлениями заболеваний на профилактику на ранних этапах позволила значительно улучшить ситуацию с множеством нозологий. Этот подход оказался одинаково эффективен в борьбе с онкологическими заболеваниями [1, 2], туберкулезом [3] и другими патологиями [4, 5]. В XXI веке скрининг стал ключевым направлением политики здравоохранения многих стран. Термин «скрининг» активно используется в научной литературе, в то время как в официальных документах он заменен на «профилактические исследования», что закреплено в приказе Министерства здравоохранения Российской Федерации от 27.04.2021 №404н [6]. Профилактика как комплекс мер, направленных на сохранение и укрепление здоровья населения, является приоритетным направлением в развитии систем здравоохранения. Первичная профилактика направлена на формирование стремления к здоровому образу жизни, выявление и устранение факторов риска различных заболеваний. Основой вторичной профилактики в РФ служат массовые профилактические осмотры, регламентированные нормативно-правовыми документами.
Повсеместное внедрение массовых профилактических исследований поддерживается развитием инструментальной диагностики, которое позволяет проводить исследования с высокой чувствительностью при сравнительно низких затратах. Сочетание высокой чувствительности и низкой стоимости методов, таких как флюорография, рентгенография и маммография, обеспечивает охват значительной части населения. Например, маммография демонстрирует высокую экономическую эффективность в раннем выявлении злокачественных новообразований (ЗНО) молочной железы при относительно небольших затратах [7].
Методы проведения массовых профилактических исследований должны быть не только экономически выгодными и безопасными, но и высокочувствительными. Проведенные обзорные исследования демонстрируют бо́льшую эффективность низкодозовой компьютерной томографии по сравнению с рентгенографией грудной клетки, хотя и отмечают недостаток экономической выгоды, частично из-за низкой специфичности метода [8–10]. Рентгенография, как показывают современные исследования, обладает высокой чувствительностью для выявления ЗНО легких [11], но не способствует снижению смертности от этого заболевания [12], что отчасти связано с более поздним обнаружением патологии по сравнению с компьютерной томографией.
Тем не менее необходимо четко разграничивать причины пропуска опухолевых узлов на рентгенограммах: технические ограничения или человеческий фактор. Современное развитие рентгенологии ведет к появлению аппаратов с высокой разрешающей способностью, но исследования последних лет показывают сложности в идентификации малых опухолей размером менее 2 см [13]. Международные исследования подчеркивают: до 90% малых опухолевых узлов пропускается на рентгенограммах, что часто становится предметом судебных разбирательств [14–16]. В большинстве случаев причиной является человеческий фактор, влияние которого можно уменьшить за счет внедрения систем двойного прочтения, как это было сделано для маммографии [17, 18], хотя в условиях ограниченных ресурсов такой подход может быть недоступен для большинства медицинских учреждений.
Стоит также уделить внимание использованию современных систем поддержки принятия врачебных решений для улучшения качества диагностики. В Москве, например, ежедневно проводится более 45 тысяч диагностических исследований, результаты которых анализируются врачами-рентгенологами через Единый радиологический информационный сервис Единой медицинской информационно-аналитической системы города Москвы (ЕРИС ЕМИАС), что стало возможным благодаря цифровизации процессов в лучевой диагностике [19].
При массовых профилактических исследованиях патология встречается в невысоком проценте случаев: например, в России выявление заболеваний грудной клетки при флюорографии колеблется от 0,07 до 18,4% [20–24]. Это подчеркивает важность разработки организационных технологий для более рационального использования ресурсов здравоохранения и фокусирования внимания врачей на сложных клинических случаях.
Научные статьи редко выходят за рамки исследований на уровне лабораторий или отдельных медицинских организаций. Тем не менее даже ограниченные исследования последних лет показывают, что программное обеспечение, основанное на технологиях искусственного интеллекта (далее — ПО на основе ТИИ), демонстрирует значительную эффективность. Диагностическая точность некоторых алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) не только достигла уровня врачей-рентгенологов, но и превзошла их в отдельных исследованиях. Однако при внедрении этих технологий в практику наблюдается снижение диагностической точности ПО на основе ТИИ [25]. Возможности детальной настройки алгоритмов предоставляют потенциал для их использования в массовых профилактических исследованиях. Следовательно, вопросы широкомасштабного внедрения ПО на основе ТИИ в клиническую практику для проведения массовых профилактических рентгеновских исследований остаются актуальными.
В последнее десятилетие ИИ и технологии машинного зрения претерпели значительные изменения, выйдя из сферы академического интереса и превратившись в практические инструменты, способные решать реальные задачи в различных областях, включая медицину. Одним из амбициозных проектов в этом направлении является Эксперимент по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения этих технологий в системе здравоохранения (далее — Эксперимент). Он начался в 2019 году и продолжается в настоящее время. Основная его цель — интеграция ПО на основе ТИИ в практическую деятельность службы лучевой диагностики для оптимизации диагностического процесса по целому ряду направлений, включая злокачественные новообразования и туберкулез. Применение ПО на основе ТИИ, по мнению ряда исследователей, позволяет значительно повысить точность диагностики и ускорить процесс обработки медицинских изображений [26, 27].
В Эксперименте помимо компаний — разработчиков ПО на основе ТИИ активно участвуют медицинские организации, которые подключены к ЕРИС ЕМИАС. Интеграция ПО на основе ТИИ в медицинские информационные системы представляет собой сложную, многоступенчатую задачу, включающую вопросы не только технической реализации, но и этики, безопасности данных и обучения персонала. Без интеграции в привычную для врача информационную систему ПО на основе ТИИ останется только предметом научных исследований без возможности практического применения. По состоянию на начало 2024 года в Эксперименте числится 153 ИИ-сервиса, обеспечивающих обработку результатов различных видов лучевых исследований, участвуют 1455 диагностических устройств, а к ИИ-сервисам получают доступ более 1700 врачей, что позволяет повысить доступность и качество оказания медицинской помощи жителям Москвы.
Важно отметить ежегодное повышение требований к ПО на основе ТИИ, представленному в Эксперименте. Формирование системы оценки качества и эффективности применения ИИ в медицине остается достаточно сложной задачей. Командой исследователей была разработана методология оценки зрелости ПО на основе ТИИ, которая позволяет систематически анализировать и улучшать качество предоставляемых услуг.
