Как команда медиков и программистов изменила диагностику в онкологии

 Руководитель проекта Polyptron.AI компании «Эндоскопическая аналитика ЛАБ» Евгений Алханов считает, что технология может стать необходимой не только для врачей-эндоскопистов, но и руководителей в здравоохранении.

Новый метод позволит видеть реальную картину качества диагностики по региону, подтягивать уровень специалистов и строить целостную историю здоровья пациента. Об этом в интервью номинанта на получение премии «Человек года» Евгения Алханова. 

Евгений Викторович, кого в вас больше — айтишника или медика?

— Ни того, ни другого — по образованию я инженер-конструктор, точнее, автомобилестроитель. Ещё в студенческие годы начал создавать продукты. Учился в Южно-Уральском госуниверситете, и мне невероятно повезло с преподавателями. Валентин Путин и Геннадий Дрогунов привили нам, студентам, главное — стремление созидать. Моей дипломной работой стала коробка передач для Ульяновского автомобильного завода. Мы презентовали ее на предприятии, но в тот момент отечественное производство переживало непростые времена, и запустить новинку оказалось невозможно.

Тогда я впервые осознал важную истину: создать уникальную разработку проще, чем превратить её в востребованный продукт, которым люди будут пользоваться.

С тех пор все мои проекты строятся с оглядкой на реальность: сначала нужно понять, возможно ли технически воплотить идею, затем — действительно ли она нужна потребителю. Сейчас я рассказываю студентам о трёх типичных ошибках, которые совершают многие: это вера в то, что гениальной идеи достаточно, игнорирование технологических ограничений и непонимание реальных запросов аудитории.

Фото предоставлено компанией «ЭВА ЛАБ»

В чем новизна вашей разработки?

— Мы создаём продукт, который нельзя потрогать руками, — это программный код, обрабатывающий изображение. Технология компьютерного зрения сама по себе не нова и применяется во многих отраслях, но в России её не использовали целенаправленно в онкологии.

Наша задача — помочь не пропустить новообразования в кишечнике, ведь за очень короткий срок они могут перерасти в колоректальный рак.

Поток пациентов растёт, а время на осмотр каждого сокращается — риск ошибки объективно увеличивается. Врачам необходим был инструмент, который страхует от таких пропусков.

После консультаций со специалистами Челябинского областного центра онкологии и ядерной медицины мы взялись за создание такого помощника. Особенность решения — именно в этом союзе врачей и программистов.

Часто IT-продукты оказываются оторванными от практики, потому что разработчик не владеет предметной областью, а заказчик не может чётко сформулировать задачу.

Когда создаёшь новый программный продукт в медицине, знаний и опыта нет, ты его нарабатываешь, и на это уходит много времени. Поэтому мы пошли другим путем: прежде чем писать код, собирали команду и глубоко погружались в потребности целевой аудитории.

За полтора года создали датасет — собственную базу патологий, которая сейчас насчитывает 50 тыс. наименований. На этих данных  обучили нейросеть. Ее задача — в режиме реального времени показывать на экране эндоскопа те участки, на которые врачу стоит обратить особое внимание. Человеческий глаз, как бы ни был опытен специалист, может упустить мельчайшие детали, а алгоритм не устает и не отвлекается.

В конце 2021 г. мы запустили программу в работу. Пилотные внедрения прошли в Челябинском онкоцентре, затем в Долгодеревенской больнице, а позже систему установили в одной из больниц Екатеринбурга. Сейчас вышли на этап регистрации программного обеспечения в качестве медицинского изделия. Замечу, что в России зарегистрировано всего три продукта для эндоскопии, и наш — среди них.

Чем Polyptron.AI отличается от других решений на рынке, в том числе зарубежных?

— Технология компьютерного зрения универсальна, но главное наше отличие — в собственном датасете, собранном с учетом реальных клинических задач. Кроме того, наша система работает локально, в реальном времени, прямо на эндоскопе врача, не передавая данные за внешний контур. Все вычисления происходят на собственных серверах компании — это критически важно для медицины, ведь мы имеем дело с персональными данными пациентов, и их безопасность здесь даже важнее, чем во многих других отраслях.

Фото предоставлено компанией «ЭВА ЛАБ»

Каковы сегодня возможности нейронных сетей в медицине, и что нас ждет в будущем?

— Искусственный интеллект — это мощный вспомогательный инструмент: он облегчает и ускоряет работу врача, но никогда не заменит его.

Тормозом для развития этого симбиоза является неповоротливость регуляторной системы: новые технологии не могут быстро попасть в практику, пока не пройдут все долгие во временном периоде стадии согласований.

При этом пациенты не ждут — они приходят к врачу уже подготовленными: с выжимками из нейросетей, с готовыми «программами лечения» и вопросами, почему доктор не использует эти данные. И тогда доктор признаётся: «Если я не буду ориентироваться в этих потоках информации, скоро пациент будет знать больше меня». Поэтому специалисту нужно грамотно использовать эти инструменты, иначе он рискует оказаться на обочине профессии.

Вы делитесь своим опытом?

— Да, мы открыты к этому. Уже несколько лет наша команда выступает в роли экспертов акселератор в ЮУрГУ: рассказываем студентам, каких ошибок стоит избегать и какой ценой мы сами их преодолевали. Также несколько раз участвовали в акселераторе Сеченовского университета. Опыт нельзя получить без ошибок — они неизбежны. Но грамотный эксперт-консультант способен сократить этот путь и уберечь от самых грубых просчётов.

В этом году мы обратились к бизнес-сообществу с предложением поразмышлять о роли управленца: кто он — направляющий, наставник или наблюдатель? Какой подход ближе вам?

— Моя задача — создать условия, чтобы команда могла делать свою работу. Считаю, что бывают моменты, когда лучше не мешать, а бывают — когда нужно поддержать и сказать: «Да, сейчас тяжело, и результат не такой, как хотелось бы, но над этим обязательно нужно продолжать работать». Жёсткая регламентация часто приводит к формальным решениям, которые в реальности не работают.

Фото предоставлено компанией «ЭВА ЛАБ»

Какие клинические задачи система закрывает уже сегодня, а какие пока ещё за рамками возможностей?

— Сегодня главная задача — повысить точность выявления патологий. В будущем мы хотим собирать полную статистику по пациенту прямо в момент исследования, чтобы врач мог видеть динамику, сравнивать текущие данные с прошлыми.

Сейчас такой системности нет: записи исследований зачастую не ведутся, и доктор не может ретроспективно оценить, как менялось состояние пациента. А ведь это критично: когда приходишь к узкому специалисту, он смотрит только на «свою» часть и говорит: «У меня проблем нет».

В итоге никто не даёт целостной картины. ИИ -помощник должен собирать исследования у разных специалистов, аккумулировать их и предлагать врачу комплексное решение.

Следующий горизонт — работа не с одним врачом, а с целой системой здравоохранения. Когда мы аккумулируем данные от всех специалистов, появляется возможность более точно оценивать не только состояние конкретного человеческого организма, но и давать рекомендации уже на уровне управленческих решений в медицине. Например, можно будет сравнивать качество исследований по больницам и регионам, видеть реальную загрузку врачей и понимать, где страдает качество из-за перегрузки.

Ещё одна важная перспектива — выравнивание уровня экспертизы.  Система на основе ИИ обучена на данных врачей онкоцентра, компетенции которых заметно выше, чем у специалистов в небольших населенных пунктах. Значит, она способна стать инструментом наставничества: помогать менее опытным эндоскопистам принимать решения на уровне топовых специалистов.

Какие личные принципы или подходы к управлению помогли довести проект до стадии внедрения в клиниках?

— Мой принцип простой: если команда хорошо выполняет свою работу, не нужно вмешиваться в детали. Ты собираешь людей, чтобы каждый взял на себя свою зону ответственности, и не стоит учить их тому, в чём они разбираются лучше тебя. Для руководителя большое облегчение — понимать, что есть человек, который профессионально закрывает важную область. Тогда у тебя освобождается время для аналитики, стратегии и поиска новых возможностей.

Фото предоставлено компанией «ЭВА ЛАБ»

Какой момент в истории проекта вы вспоминаете как самый эмоционально сильный?

— Самый сильный момент был, когда мои сотрудники сами пошли на колоноскопию. Это случилось в момент подготовки презентации продукта на конференции Минцифры, где все регионы представляли свои цифровые достижения. В итоге Челябинская область заняла первое место в номинации «Медицина». Пока ребята готовились к выступлению, они все прошли исследование — и для меня это стало лучшим доказательством того, что продукт действительно нужен.

Тема онкологии в обществе долгое время была табуированной, и такие проекты помогают снять этот барьер: люди начинают спокойнее относиться к обследованиям, понимают, что лучше вовремя пройти диагностику и либо спокойно жить дальше, либо начать лечение на ранней стадии.

Если через 5 лет вы оглянетесь на свой проект, по каким критериям поймёте, что всё получилось?

— Поймем, когда в любом, даже самом маленьком городе, пациент сможет пройти исследование на уровне лучших эндоскопистов России. Когда доступность качественной диагностики станет повсеместной, мы скажем, что не зря несколько лет убеждали чиновников, собирали датасеты, боролись за регламенты и не переделывали продукт по десять раз из -за отсутствия четких правил.

Важный шаг к этому — появление ГОСТов на разработку программных продуктов с ИИ для медицины. Для следующих разработчиков это огромное подспорье: даже несовершенный стандарт задает правила игры и сокращает время на разработку.

Я участвовал в рабочей группе по правкам к законопроекту об искусственном интеллекте в Госдуме. Нам удалось донести, что нельзя применять одни и те же нормы к ИИ в медиа, финансах, производстве и медицине — это совершенно разные сферы с разной степенью ответственности. Если бы мы не объясняли, как технически устроен IT‑продукт в медицине, этих ГОСТов могло бы и не быть.

Что для вас значит номинирование на премию «Человек года»?

— Для меня это признание команды. Убеждён, что один человек не способен создать успешный продукт — это всегда результат работы слаженного коллектива. Номинация — оценка того, что мы делаем вместе.

Успех руководителя — это успех предприятия и людей, которые там работают. Поэтому для меня выход в число номинантов — это знак того, что команда работает эффективно, а продукт приносит реальную пользу.

Читайте также: Яна Ким: «Нас ждет реальность, дополненная искусственным интеллектом»