Здоровый симбиоз: почему врачам и айтишникам важно работать в команде

Государство делает немало для внедрения IT в медицину. Реализуется нацпроект «создание Единого цифрового контура». В его рамках повышают эффективность менеджмента лечебно-диагностических учреждений. К 2023 году 1,024 млн автоматизированных рабочих мест врачей, фельдшеров, медсестер подключены к медицинским информационным системам. В 70,37% случаев пациенты записываются на прием по интернету. В университеты, где учат будущих врачей, внедряются цифровые решения по программе Минобрнауки «Приоритет 2030». Российский медтех-рынок растет большими темпами и превысил 14,5 млрд рублей в III квартале 2024 года.

Несмотря на успехи, цифровизация здравоохранения проходит не без проблем.

Что мешает внедрять IT в медицину

Цифровизация системы здравоохранения началась довольно давно. Мы начали строить Единую государственную информационную систему здравоохранения (ЕГИСЗ), и по мере внедрения стало понятно, что технологии искусственного интеллекта способны помочь сделать многие процессы эффективнее. Тогда возник популярный миф: «ИИ заменит врача». Тем не менее он не верен, и многие медики уже понимают, что ИИ — инструмент, который помогает врачу, но не работает за него.

Первый вызов на пути к цифровизации — зарегулированность медицины. Врачи обязаны лечить по протоколам и клиническим рекомендациям, и если новый технологический продукт отсутствует в руководствах, нормативных документах, то доктора просто не могут его применять. В последние три года практика применения ИИ внедряется в правовое поле, решения регистрируются как медицинские изделия высокого класса риска. Но прежде чем технологию включат в стандарты и рекомендации, она должна пройти клинические исследования, подтвердив заявленные характеристики.

Отдельная проблема — это неудобство IT-решений для пользователя. Если доктор видит в новой технологии только дополнительную «головную боль», а не помощника, то его мотивация использовать решение снижается. Успех цифровизации здравоохранения держится на трех китах. Во-первых, у программы должен быть понятный интерфейс, чтобы врачи в нем легко разобрались. Во-вторых, необходима служба поддержки, которая оперативно реагирует на обращения. В-третьих, важно, чтобы цифровое решение позволяло достичь ожидаемого результата — допустим, сократить время выдачи заключения по ЭКГ с четырех дней до четырех часов.

Так, удачным примером цифровизации можно считать внедрение планшетных электрокардиографов в фельдшерско-акушерских пунктах (ФАП) в Татарстане. Приложение на русском и татарском языках загрузили на смартфоны медработников. Фельдшеры быстро освоили технологию — проект удалось завершить всего за две недели. Аналогичное решение было внедрено в работу ФАПов Якутии, которые расположены на удаленных и труднодоступных территориях.

Еще один хороший пример цифровизации — внедрение ИИ в отделения радиологии в московских больницах. Этот процесс начали с изучения последовательности действий врача — проработали его цифровой путь. Затем сделали единое цифровое хранилище всех изображений, настроив программу так, чтобы радиологу было удобно вносить, находить и выгружать данные.

Учиться и еще раз учиться

В процессе цифровизации встречается еще одно препятствие. Оно связано с обучением персонала больниц и поликлиник. Согласно исследованию ФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России, навыки работы с IT-системами более чем половины врачей (53,4%) находятся на достаточно высоком уровне. Большинство медработников стремятся к освоению новых технологий, так как они облегчают рутинный труд. Многие (62,8%) из опрошенных ФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России врачей уже проходили обучение работе с цифровыми технологиями. Однако существует высокая потребность (85,2%) в дополнительном обучении для повышения эффективности использования цифровых инструментов в медицинской практике. Поэтому государству и бизнесу следует создавать курсы профпереподготовки, повышения квалификации, где врачей станут обучать пользоваться IT-решениями. Это не только упростит деятельность доктора, но и повысит его лояльность идее цифровизации.

Врачи будущего — те, кто умеет работать с технологиями. По этой причине сейчас в медицинских учебных заведениях большое внимание уделяется преподаванию IT-дисциплин на лечебных, фармацевтических факультетах, последипломных программах. Преподаватели стремятся наладить межуниверситетское взаимодействие, и теперь специалисты технических вузов ведут занятия у будущих докторов и у опытных медработников.

Как медикам и «технарям» понять друг друга

Разработка ИИ-решений — сложный процесс, в котором задействованы две группы профессионалов — медики и IT-специалисты (дата-сайентисты). Первые должны правильно поставить клиническую задачу и сформулировать ожидаемый результат работы решения. Например, врач-патоморфолог (анализирует биопсии пациентов под микроскопом) ставит задачу — выявление на цифровых сканах концентрации клеток определенного класса и подсчет их количества. Дата-сайентисты, в свою очередь, занимаются технической реализацией: создают и обучают ИИ-модель на основе полученных от врачей размеченных данных.

Часто в командной работе медики и IT-специалисты не сразу понимают друг друга. Врачи привыкли формулировать так, как обычно говорят с коллегами, используя медицинскую терминологию. Между тем IT-специалисты, даже если долго работают в сфере технологий для медицины, без пояснений не увидят, чем отличаются клетки одного класса от другого. А понимать разницу необходимо: иначе правильно обучить модель будет невозможно.

То же самое работает и в обратную сторону — медикам трудно понять айтишников. Врачам и ученым необходимо, чтобы им просто и ясно объяснили, какие данные нужны для обучения модели и как их корректно разметить. Для успешной работы и формирования команд важно понимать потребности каждой из сторон, и постоянная коммуникация здесь — одно из главных условий результативного партнерства.

Куда ИИ заведет медицину

Сегодня основная тенденция в создании ИИ-инноваций — ориентация на врача и пациента. Разработчики все больше фокусируются на реальной пользе, на том, какое влияние на жизнь пациента может оказать их продукт. Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) помогают быстрее обработать результаты обследования и выбрать оптимальную стратегию лечения. Как результат, сокращаются временные затраты доктора, и он может оказать помощь большему количеству пациентов. Вследствие этого повышается эффективность здравоохранения, и пациент от этого только выигрывает. Например, в Москве ИИ уже помогает сокращать время обработки рентгеновских снимков.

На рынке все еще есть продукты, которые не несут практической пользы ни врачам, ни пациентам. Причина этого — недостаток взаимодействия разработчиков с врачами или методистами на ранних этапах создания решения. Точку над «i» в 2021 году поставил Росздравнадзор, введя требование регистрировать ИИ-решения в качестве медицинских изделий. Все ИИ-модели должны пройти клинические испытания и подтвердить эффективность в решении реальных медицинских задач. К концу прошлого года в России разрешили к применению в клинической практике 24 продукта на основе искусственного интеллекта.

Процесс цифровизации здравоохранения идет не всегда гладко, и мы как непосредственные участники процесса разделяем это мнение: трудности неизбежны, но решаемы. Чтобы их преодолеть, надо усиливать взаимодействие врачей и IT-специалистов – совместно мы должны создавать полезный для индустрии продукт. В этом направлении уже делаются шаги: государство организует мероприятия для межотраслевого диалога. Только через сотрудничество и взаимопонимание получится сделать цифровые инновации неотъемлемой частью российского здравоохранения.

Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора