Расскажите немного о себе. Вы врач или айтишник?

Я закончил Военно-медицинскую академию им. С. М. Кирова в Санкт-Петербурге. Это одно из старейших медицинских учебных заведений, оно дает довольно фундаментальное образование. Специальности у меня две: терапия и лабораторная диагностика.

Бабушка моя была доктором, а родители — нет. Но, мне кажется, у меня всегда была склонность к этой работе. В какой-то момент даже решил, что это мое призвание. После учебы несколько лет отслужил военврачом. Правда, сам не воевал. А потом практически сразу попал в «Хеликс», сначала оператором колл-центра. Это было больше 10 лет назад, и компания была еще очень маленькой. Вместе с ней постепенно вырос и я.

Последние четыре-пять лет очень плотно занимаюсь разработкой информационных систем для медицины. Не в том смысле, что я сам код пишу. Просто помогаю программистам все сделать правильно. В этом деле без врачей не обойтись. Достаточно примеров, когда такие продукты делались одними IT-специалистами и получалось нечто совершенно непригодное.

А что это вообще за системы такие?

Они объединяют в себе достаточно большой набор функций. Там есть модули, обеспечивающие работу доктора: заполнение медицинской документации, ведение медицинской карты, регистрацию пациента. Есть системы напоминания о записи на прием и о каких-то обследованиях, которые назначил врач. Ну и дальнейшее взаимодействие с пациентом в финансовом плане — тут уже медицинская информационная система должна быть связана с 1С.

Сейчас уже почти везде ввели электронные медкарты. Но, когда приходишь в новую клинику, все надо рассказывать и заполнять заново, чуть ли не от рождения. Почему до сих пор не изобрели единую медицинскую карту?

Эта проблема актуальна не только в России, но и во всем мире. В недалеком прошлом каждый производитель IT-систем для медицины изобретал свою модель структурирования и разметки данных. Поэтому у кого-то были одни стандарты, в другом месте — другие, там — третьи… Получалось лоскутное одеяло. Но вот в прошлом году гиганты IT-индустрии заговорили о том, чтобы перейти на единый стандарт FHIR, который развивается наиболее быстро. Его, кстати, уже и в России кое-где используют, даже в некоторых региональных системах здравоохранения.

По сути, все идет к тому, что электронная медкарта каждого пациента будет храниться у него в телефоне или где-нибудь в облаке, привязанная к телефону. И в любом месте, куда бы ни пришли, вы по идее сможете просто поднести к считывающему устройству смартфон, чтобы с него считали ваши медицинские данные. Информация о вас будет собираться на протяжении всей жизни. Здесь будет все — обращения к врачу, данные анализов, мониторинг фитнес-трекера: вариабельность вашего пульса, уровень давления, продолжительность сна и так далее.

Несколько лет назад было модно предсказывать, что наши медицинские данные начнут собирать всякие бытовые предметы: зубные щетки станут докладывать о состоянии микрофлоры полости рта, унитазы будут анализировать мочу… Как развивается эта сфера?

В Японии такие унитазы уже давно есть, они делают общий анализ мочи и, если что, могут связаться с доктором. Но я не вижу тут тенденции, особенно для России. Думаю, будет немного по-другому. Вот вы фитнес-браслет носите, он уже многое меряет. Мне кажется, мы будем все больше и больше пользоваться именно такими гаджетами. А они будут становиться умнее. Скажем, смогут предсказать с высокой вероятностью: «Вам сегодня лучше не бегать, потому что состояние вашей сердечно-сосудистой системы за последние дни очень поменялось и есть риск развития инфаркта».

Они и диагноз ставить будут?

В обозримом будущем — вряд ли. Другое дело, что уже достигли хорошего уровня так называемые симптом-чекеры. Это такие приложения, куда вы вводите свои симптомы, пишете, что вас беспокоит. Они задают дополнительные вопросы о самочувствии и выдают приблизительный диагноз, то есть определяют, что за болезнь может быть. Симптомы болезней есть в медицинской литературе, это гигантское количество информации, с ней программа и работает. Один из самых известных симптом-чекеров называется Ada, им уже пользуются миллионы людей во всем мире. Там основная миссия — предоставить первичную диагностическую помощь тем, которым она недоступна. Например, Ada активно развивается в Индии, не очень богатой стране с огромным населением. Это приложение дает не только перечень наиболее вероятных диагнозов, но и подсказывает, к какому доктору, в какую клинику поблизости можно с данным заболеванием обратиться. При этом такое приложение никогда не назначит вам терапию, даже симптоматическую.

Почему?

Потому что симптомы, которые вы называете, — это только верхушка айсберга. Чтобы лечить, нужно знать ваш анамнез. Конечно, в каких-то стандартных ситуациях можно было бы давать какие-то стандартные назначения. Но тут есть одно «но». Кто будет нести за них ответственность? Во всем мире подобные технологии упираются именно в это. Конечно, можно возложить всю ответственность на разработчиков. Но они точно не захотят ее нести.

Другой подход: те назначения, которые делает приложение, дистанционно подтверждаются врачом. Есть доктор, который может посмотреть первичную анкету пациента, а потом задать дополнительные вопросы. Попросить померить пульс, давление. Признаюсь, что лично я как человек, который разбирается в этих технологиях, никогда не согласился бы на полностью автоматизированные диагностику и лечение. Даже если бы чувствовал, что мой случай очень-очень стандартный.

Но ведь не везде есть хорошие врачи. Может, хороший алгоритм будет лучше среднего доктора?

Пока нет. В то же время искусственный интеллект уже сейчас — это очень хорошее подспорье врачу. Кстати, на самом деле никакого искусственного интеллекта пока не существует, есть математика, самообучающиеся нейронные сети. На их основе функционируют системы поддержки принятия правильного решения.

Какие проблемы есть у врача? Он, например, может просто что-то забыть. Есть у него набор симптомов, и у него уже глаз замылен, потому что он часто видит эти симптомы при определенном заболевании. А другие заболевания с подобной симптоматикой, которые встречаются реже, может просто упустить из виду. Система же никогда их не забудет и в ответ на набор симптомов выдаст доктору ранжированный перечень заболеваний.

Далее. Назначение лекарственной терапии. Хороший доктор, конечно, знает, какие препараты нельзя сочетать, но всего в голове тоже не удержишь. И если назначается лечение, которое дает высокие риски для пациента в силу состояния его здоровья, сопутствующих заболеваний, уже принимаемых препаратов, то система может предупредить врача об этом: вот, мол, у тебя несочетаемые препараты, и в принципе так делать нельзя… Но финальное решение все равно принимает доктор. Если он решит, что польза больше, чем возможные риски, то настоит на своем.

Наконец, система может перепроверить, правильно ли врач заполнил медицинскую карту. Если обнаружит, что доктор чего-то не посмотрел, чего-то не назначил, — напомнит ему об этом. Все это вместе позволяет минимизировать количество ошибок на ровном месте.

То есть так называемый искусственный интеллект пока не заменяет врача, а только страхует?

Точно так же, как робот-хирург не делает сам операцию, но делает все, чтобы не допустить критических ошибок: не задеть артерию, не перерезать важный путь в головном мозге во время нейрохирургической операции. Наверное, когда-нибудь в далеком будущем роботы смогут оперировать самостоятельно, ведь есть уже системы навигации в той же нейрохирургии. Работают они так. Изначально по МРТ-изображению головного мозга строится карта того, как должен «идти» хирург. Когда начинается операция, карта накладывается на живой орган. И если мы вместо хирурга возьмем роботизированную систему, которая сама будет делать по этой карте простые манипуляции, то получим роботизированную операцию. Правда, когда речь идет о человеческой жизни, никто не хочет сильно рисковать и доверять автомату.

Думаю, в ближайшие лет 50 роботы точно не заменят врачей. Единственная сфера, где это может произойти в обозримом будущем, — анализ медицинских изображений: снимков КТ, МРТ, рентгена. Уже сейчас системы с искусственным интеллектом могут разметить изображение, выделить проблемные зоны, чтобы врач сфокусировал на них внимание и не упустил чего-то. Другие системы перепроверяют выводы врача при анализе снимков, и если подозревают, что доктор допустил ошибку, сообщают об этом.

Нейронные сети хорошо анализируют изображения. Это их свойство применяется где-то еще в медицине?

Есть проекты по интерпретации гистологических препаратов — не только за рубежом, но и у нас. Исследуется окрашенный определенным образом срез тканей, в котором могут находиться патологические клетки — раковые, например. Уже сейчас неплохо работают решения на основе искусственного интеллекта, направленные на выявление в препарате какой-то конкретной патологии.

Но надо понимать, что гистологическое заключение — это подтверждение онкологического диагноза. То есть здесь очень большая ответственность. И, конечно, никто не готов полностью доверять этой программе взамен опытного человеческого глаза.

Давайте поговорим о вашей непосредственной сфере деятельности, о лабораторной диагностике. Там искусственный интеллект применяется?

Существуют, например, системы, которые позволяют идентифицировать разные типы клеток в мазке крови. Они раскладывают клетки на экране по субпопуляциям. Говорят: «Смотри, доктор, вот палочкоядерные нейтрофилы, вот лимфоциты, вот моноциты. А вот эти я не распознала, они какие-то не такие — обрати, пожалуйста, внимание». То есть врачу не надо их искать в препарате.

Многие ручные в прошлом операции проводятся теперь полностью автоматически. И благодаря этому исследования стали гораздо точнее. Сейчас уровень автоматизации в хороших лабораториях уже таков, что в большей части анализа человек может вообще не принимать участия. Приходит контейнер с биологическим материалом, пробирки высыпаются в воронку. На каждой из них наклеен штрих-код, благодаря которому образец попадает в нужный прибор. Дальше происходит анализ, а потом образец уезжает в холодильник и там архивируется. Это не фантастика, это уже реальность.

Получается, что человеческий вклад — только забор крови и наклейка бирочки. Или медсестру тоже можно заменить?

Пока нельзя. Хотя есть прототипы роботизированных систем для автоматического взятия крови. Это такая «роборука» с иглой, которая с помощью инфракрасного излучения находит вену, размечает ее и вводит иглу на нужную глубину. После того, как необходимая часть крови будет взята, игла удаляется. Можете посмотреть на Youtube, как это работает.

Но это еще нигде не применяется? Почему?

Если у вас вены хорошие, если они лежат на поверхности и все можно сделать по алгоритму, такая система справится. Если же вены спавшиеся в силу физиологических обстоятельств или их трудно найти, такая система не поможет. А медсестра просто нащупает пульсацию вен.

Наверное, можно сделать и робота, который будет находить любые вены с помощью УЗИ-датчика, только это будет гораздо дольше, чем у опытной медсестры. И гораздо дороже, чем ее труд. Есть еще психологический момент. Человеку, который вас успокоит, посадит или положит и скажет: «Не волнуйтесь, будет не больно», — вы доверитесь. А роборуке — нет.

В принципе можно представить себе некую телемедицинскую кабинку, где будет в том числе роботизированная система для взятия крови в стандартных ситуациях, совмещенная с прибором для лабораторной диагностики на месте. Тогда определить основные биохимические показатели и сделать тесты на антитела удастся сделать за несколько минут без участия медсестры и крупной лаборатории.

Что такое телемедицинские кабинки?

Это буквально кабинка, где есть канал связи с врачом и некоторые приборы для самостоятельной диагностики: для измерения артериального давления, глюкозы в крови. Есть специальные камеры, чтобы выполнить простейшую эндоскопию — например, в ухо заглянуть. Вы подставляете ее к уху, а доктор на том конце видит на мониторе в хорошем разрешении, что у вас там в ухе делается. Можно глаз осмотреть. Можно специальной камерой осмотреть участок кожи.

Эти кабинки уже где-то есть?

В США они принадлежат телемедицинским компаниям, которые применяют их, скажем, на заводе, чтобы не держать там постоянного доктора. Работник завода, если что-то случилось, может прийти в кабинку и обратиться к теледоктору, как будто в медпункт. Доктор дистанционно его посмотрит. В России это пока только пилотные проекты. У Сбербанка хватило денег, чтобы одну такую кабинку поставить в Москве.

У нас ведь только полтора года назад приняли закон о телемедицине.

Да, до этого она вообще была вне правового поля. Но нельзя сказать, что закон сильно упростил жизнь компаниям, которые этим занимаются. В нем много разных ограничений, которые приводят к тому, что легально оказывать телемедицинские услуги можно только в небольшом количестве случаев. Основные ограничения в том, что доктор должен находиться на рабочем месте, а не где-нибудь еще, и что пациент должен прежде всего явиться на прием очно. Только после этого возможна какая-то телемедицинская коммуникация.

Есть же еще мобильные приложения для консультации с врачом?

В Appstore можно найти десятка три таких приложений. Но это подается не как телемедицинская услуга, а как услуга консультативная. Вам не ставят диагноз, а рекомендуют обратиться к врачу — просто говорят, к какому именно.

Последние два-три года на тему телемедицины было много хайпа. Возникла уйма разных стартапов. Кто-то успел запрыгнуть в поезд — их купили большие агрегаторы. Остальные либо ушли с рынка, либо еле-еле выживают, потому что в настоящее время телемедицина не приносит больших денег ни клиникам, ни компаниям, которые разрабатывают приложения.

Но за границей это направление вроде бы развивается?

Там много разных моделей. Например, в Штатах есть несколько игроков рынка телемедицины с оборотом около миллиарда долларов. Они очень тесно ассоциированы со страховщиками. Доктор может после приема назначить консультацию через приложение, и страховая компания оплатит его услуги. Для страховщиков это дешевле, чем если человек придет на очный прием. Ведь врач тратит меньше времени, чем при непосредственном общении, потому что какие-то элементы диалога вынесены в алгоритмы.

У нас все это не так оправдано, потому что услуги врача стоят недорого. По большому счету, тут экономит время только пациент, которому не надо ехать на прием, а можно пообщаться с доктором дистанционно. Сам врач все равно сидит на рабочем месте и тратит время. Правда, у нас возможно другое применение телемедицины — в местах, где доступ к медпомощи ограничен из-за географических особенностей. Скажем, в условиях Крайнего Севера или на предприятиях добывающих компаний.

В старой фантастике бывало, что герой глотает специальную штуку и она его изнутри исследует. Есть что-нибудь такое в реальной жизни?

Уже сейчас есть проглатываемые камеры, позволяющие исследовать желудочно-кишечный тракт без эндоскопа. С помощью беспроводных технологий такая камера соединена с монитором, и врач может посмотреть, что там внутри делается. Конечно, эти методики будут совершенствоваться.

Есть еще такое футуристическое понятие — нанороботы, которые куда-то там запускаются и что-то в организме делают. Вот это пока только на уровне экспериментов и в медицинскую практику придет нескоро. Десятки лет должны пройти, чтобы это стало частью большой медицины.

А что с профилактикой заболеваний? Ведь современные генетические исследования позволяют все надежнее узнать, кто к какой болезни предрасположен.

Хайпа насчет предрасположенности к заболеваниям, которую якобы можно определить с помощью генетических тестов, сейчас очень много. Но в реальности генетика может дать надежную информацию для принятия врачебных решений только когда речь идет о моногенных заболеваниях. То есть о таких, к которым четко приводят изменения в каком-то гене или наборе генов.

А интерпретация остальных генетических данных постоянно меняется. Потому что каждый день устанавливаются новые связи между нашим фенотипом и нашими генами. Постоянно появляются работы, призванные доказать связь определенных генов и заболеваний, однако вопрос далеко не решен.

Но ведь геном человека давно расшифровали; почему по-прежнему столько неясного?

Данные, которые мы получаем после полного секвенирования генома, весят несколько терабайт. С обработкой таких объемов информации еще недавно могли справиться только суперкомпьютеры. Сейчас вычислительные мощности выросли, поэтому в последние годы генетика развивается стремительно. И данные быстро накапливаются.

Думаю, через несколько десятилетий вы сможете сдать свои биоматериалы и получить вполне достоверную информацию о том, что в ближайшие, скажем, пять лет у вас с высокой вероятностью может развиться определенное заболевание. Наверное, генетическая информация поможет предсказать и действие конкретных лекарств на ваш организм.

Значит ли это, что через полвека у каждого из нас в электронной медицинской карте будет лежать еще и полная расшифровка генома?

Думаю, такие данные будут храниться только по желанию человека. С другой стороны, все это может быть связано с ценой страховки. Если вы предъявите страховой компании подтверждение, что здоровы и риск каких-то заболеваний у вас ниже, чем в среднем по популяции, — вам наверняка сделают отличную скидку.

В оформлении использованы скриншоты из серии видеоигр Super Mario Bros.

Подписывайтесь на нашу рассылку ЗДЕСЬ