Regional Experience of Using Artificial Intelligence Services in the Healthcare Sector of the Russian Federation in 2023

Full Text

Обоснование

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) в настоящее время активно внедряются и применяются в каждой отрасли экономики и социальной сферы. При этом отдельное внимание уделяется сервисам с ИИ в сфере здравоохранения, особенно при оказании первичной медико-санитарной помощи.

Рынок ИИ в здравоохранении активно развивается, растет количество компаний, которые предлагают свои продукты и услуги в этой сфере, что обусловлено сразу несколькими факторами, например ростом количества больших данных, увеличением вычислительных мощностей и развитием технологий анализа таких данных [1, 4, 5]. Стоит также отметить, что в конце 2022 г. Минздравом России запущена платформа ИИ для врачей и разработчиков, которая призвана стимулировать создание систем на основе ИИ за счет объединения обезличенных и размеченных медицинских данных в верифицированные наборы данных, а также предоставления российским разработчикам площадки для разработки и тестирования ИИ в здравоохранении [3].

В 2022 г. в Федеральный проект «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе единой государственной информационной системы здраво- охранения (ЕГИСЗ)» были внесены изменения, предусматривающие внедрение отечественных медицинских изделий с технологиями ИИ в здравоохранение субъектов РФ [4].

Сервисы с ИИ могут являться или не являться медицинскими изделиями: первые применяются в медицинских целях отдельно или в сочетании между собой для диагностики, профилактики, лечения заболеваний, медицинской реабилитации и других медицинских целей. В настоящее время (по состоянию на апрель 2024 г.) Росздравнадзором одобрено 28 медицинских изделий на основе технологий ИИ [4]. К сервисам с ИИ, не являющимся медицинскими изделиями, которые применяются в здравоохранении, стоит отнести те, которые выполняют вспомогательные функции для организации и оптимизации процессов оказания медицинской помощи.

Информация о результатах применения сервисов с ИИ, не являющихся медицинским изделием, на сегодня отсутствует, при этом для выбора того или иного сервиса следует понимать, какие организационные и экономические эффекты он привносит как для системы здравоохранения Российской Федерации в целом, так и для конкретной медицинской организации.

С целью ответа на эти вопросы и дальнейшего тиражирования лучших практик ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России проведено одномоментное исследование для консолидации регионального опыта использования сервисов с ИИ в сфере здравоохранения Российской Федерации.

Методы

Дизайн исследования

Исследование заключалось в сборе данных от представителей региональных органов исполнительной власти (РОИВ) и медицинских информационно-аналитических центров (МИАЦ) по всем субъектам РФ. Проведен онлайн-опрос при помощи платформы Yandex Forms и интервью.

В рамках исследования представители РОИВ и МИАЦ отвечали на два ключевых вопроса: используются ли сервисы с ИИ в отрасли здравоохранения субъекта РФ; существовали ли в регионе такие сервисы с ИИ, от применения которых отказались и которые в настоящий момент не используются. В зависимости от ответов на эти вопросы представителям РОИВ и МИАЦ предлагалось ответить на ряд структурированных вопросов, связанных исключительно с их опытом использования сервисов с ИИ, не являющихся медицинскими изделиями. Эти вопросы охватывали несколько областей, включая: используемые в регионе сервисы с ИИ, не являющиеся медицинскими изделиями, их разновидности в зависимости от типа данных; причины отсутствия таких сервисов в регионе; стоимость их внедрения и эффективность. Также представителям РОИВ и МИАЦ предлагалось отвечать на вопросы открытого типа, позволяющие им оставить дополнительные комментарии или отзывы, связанные с их опытом использования сервисов с ИИ в сфере здравоохранения.

Условия проведения

В исследовании приняли участие представители РОИВ и МИАЦ 85 субъектов РФ. Информация о г. Москве была также собрана из открытых источников. Луганская и Донецкая Народные Республики, а также Херсонская и Запорожская области в исследовании не участвовали. Представители РОИВ и МИАЦ были проинформированы о цели исследования и добровольности участия в нем.

Результаты

Основные результаты исследования

В настоящее время, по данным литературы, общепринятая классификация сервисов с ИИ в здравоохранении отсутствует. В связи с этим нами проведен подробный обзор публикаций, связанных с ИИ и здравоохранением, в результате которого выявлены категории сервисов с ИИ. Это позволило сформировать классификацию сервисов с ИИ, не являющихся медицинскими изделиями, которые применяются в здравоохранении Российской Федерации, c примерами (табл. 1).

 

Таблица 1. Классификация сервисов с искусственным интеллектом, не являющихся медицинскими изделиями, применяемых в сфере здравоохранения Российской Федерации, c примерами

Тип сервиса с ИИ	Пример сервиса
1. Сервисы для анализа мультимедиа
1.1. Сервисы для обработки звуковых данных	Сервис распознавания голоса
	Голосовой помощник «Виктория»
	MedVox
	РТ Доктис
	«Виртуальный оператор — Вызов врача на дом»
	BSS.CodyFi, BSS.SignyFi
	Голосовой помощник службы 122 по вопросам записи на медицинские услуги
	Интеллектуальный помощник для информирования пациентов о необходимости записи на вакцинацию или на прием к врачу
	Система для заполнения медицинских протоколов с помощью голоса Voice2Med
	Голосовой робот и текстовый чат-бот для обработки обращений граждан
1.2. Сервисы для обработки изображений	Мобильное приложение для автоматизации лабораторной микроскопии
	Радиологическая информационная система с интеллектуальным контролем состояния томографов
	Телемедицинский комплекс на базе ИИ для патологоанатомических лабораторий
1.3. Сервисы для анализа видеоданных	«Видеоаналитика»
2. Сервисы для анализа текстовых данных
2.1. Сервисы для извлечения данных	Чат-бот для автоматизации процесса сбора жалоб и анамнеза жизни пациента перед приемом у врача
	Сервис автоматического извлечения данных из неструктурированных ЭМК
2.2. Сервисы для анализа данных и поддержки принятия решений	Расчет оптимального производственного плана
	Рекомендательная система для аптечных сетей
	Прогноз запасов медицинского оборудования/лекарств в точках продаж/аптеках
	Система для автоматической проверки корректности медицинских рекомендаций лечения
	Управленческая система поддержки ведения данных о пациенте

Примечание. ИИ — искусственный интеллект; ЭМК — электронные медицинские карты.

 

Представленная классификация основана на типе обрабатываемых данных. Так, выделяются две основные группы: сервисы для анализа мультимедиа и текстовых данных. В свою очередь, сервисы для анализа мультимедиа подразделяются на сервисы для обработки звуковых данных и изображений, а также для анализа видеоданных. Сервисы для анализа текстовых данных подразделяются на сервисы для извлечения данных и для анализа данных и поддержки принятия решений.

В соответствии с ответами представителей РОИВ и МИАЦ выявлено, что сервисы с ИИ, не являющиеся медицинскими изделиями, для обработки изображений, анализа видеоданных, а также анализа данных и поддержки принятия решений в субъектах РФ не используются.

По результатам проведенного исследования сформирована карта использования сервисов с ИИ, не являющихся медицинскими изделиями, в сфере здравоохранения субъектов РФ (рис. 1).

 

Рис. 1. Карта использования сервисов с искусственным интеллектом, не являющихся медицинскими изделиями, в сфере здравоохранения субъектов РФ

 

Согласно исследованию, 18 субъектов РФ использовали сервисы ИИ, не являющиеся медицинскими изделиями. При этом в 16 субъектах РФ использовали по одному такому сервису; в 1 субъекте РФ использовали два сервиса ИИ, не являющихся медицинскими изделиями; еще в 1 субъекте РФ использовали три таких сервиса; 67 субъектов РФ сервисы с ИИ, не являющиеся медицинскими изделиями, не использовали.

В ходе опроса уточнялись причины, по которым, согласно мнению представителей регионов, внедрение сервисов с ИИ затруднено. Регионам была предоставлена возможность множественного выбора причин из списка, при этом представители РОИВ и МИАЦ могли дать развернутый ответ, если причина отсутствовала в предложенном списке. Результаты опроса представлены на рис. 2.

 

Рис. 2. Причины, по которым, согласно мнению регионов, затруднено внедрение сервисов с искусственным интеллектом

 

По результатам проведенного исследования 46% регионов сообщили о других причинах, которые не были включены в опросный список. К таким причинам относили: отсутствие потребности, недостаточность проработки решений и нормативной обеспеченности процедуры включения услуг по использованию ИИ в тарифы на оказание медицинской помощи, ожидание получения регистрационного удостоверения медицинского изделия поставщиком сервиса с ИИ и специфику региона (например, использование спутниковой связи в большинстве населенных пунктов). Далее в рейтинге причин замедления внедрения сервисов с ИИ в региональную практику здравоохранения является отсутствие финансовых возможностей — 44% регионов указали эту причину. 24% регионов отметили следующую причину в рейтинге, которая связана с отсутствием поставленных задач для разработчиков от сферы здравоохранения. Менее популярными причинами являлись недостаточная ИТ-инфраструктура, не в полной мере выстроенные и автоматизированные процессы оказания медицинской помощи и низкий уровень квалификации разработчиков в регионе, эти причины обозначили соответственно 10, 8 и 7% регионов.

Применение сервисов с искусственным интеллектом в здравоохранении субъектов РФ, не являющихся медицинскими изделиями

В соответствии с ответами представителей РОИВ и МИАЦ определены следующие сервисы с ИИ, не являющиеся медицинскими изделиями, которые использовали в субъектах РФ (табл. 2).

 

Таблица 2. Сервисы с искусственным интеллектом, не являющиеся медицинскими изделиями, которые использовали в субъектах РФ

№ п/п	Наименование сервиса с ИИ	Характеристика сервиса с ИИ	Субъекты РФ
Для обработки звуковых данных
1	Voice2Med	Программа для голосового заполнения медицинской документации	Удмуртская, Чувашская республики, Тамбовская, Самарская, Курганская, Пензенская, Московская, Ленинградская, Новосибирская, Сахалинская области, Забайкальский край, г. Москва
2	BSS.SignyFi (БСС.СигниФай)	Программный комплекс для семантического анализа речи	Курганская и Нижегородская области
3	BSS.CodyFi (БСС.КодиФай)	Программный комплекс автоматического распознавания речи	Тульская и Нижегородская области
4	Система распознавания речевых коммуникаций и анализа смысловых категорий	Программный комплекс для распознавания речевых коммуникаций и анализа смысловых категорий для Контакт-центра Минздрава Республики Башкортостан	Республика Башкортостан
5	Голосовой помощник	Программный комплекс для автоматизации обработки входящих звонков граждан на единый номер 122	Республика Коми
6	Голосовой помощник 122	Программный комплекс для автоматизации обработки входящих звонков граждан на единый номер 122	Республика Карелия
7	Единая цифровая платформа Кемеровской области — Кузбасса	Программный комплекс для взаимодействия на естественном языке населения и бизнеса в цифровом виде с органами государственной власти, органами местного самоуправления, организациями государственной собственности Кемеровской области — Кузбасса и муниципальной собственности в части разработки и внедрения сервисов для сферы здравоохранения	Кемеровская область
Для извлечения данных
8	Чат-бот (ЕМИАС)	Чат-бот на базе ИИ для сбора основных жалоб на самочувствие пациента перед приемом	г. Москва
Для обработки звуковых данных и извлечения данных
9	Система голосовых и текстовых сообщений (чат-бот)	Программный комплекс автоматического обслуживания через мессенджеры	Курганская область

Примечание. ИИ — искусственный интеллект.

 

Дополнительно проведен анализ требований к обеспечению информационной безопасности, получению согласия пациента на обработку персональных данных, подтверждению прав на сервисы с ИИ в сфере здраво-охранения РФ и их происхождению, результаты представлены в табл. 3.

 

Таблица 3. Условия применения сервисов с искусственным интеллектом, не являющихся медицинскими изделиями

Условие	Программное обеспечение размещается на внешней облачной платформе	Программное обеспечение размещается на сервере медицинской организации
Требования к обеспечению информационной безопасности	Требования по обеспечению информационной безопасности внешней платформы: Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных»; приказ ФСТЭК от 18.02.2013 № 21; приказ ФСБ России от 10.07.2014 № 378	Требования к самому программному обеспечению не предъявляются, а медицинская организация обеспечивает информационную безопасность в соответствии с требованиями Федерального закона № 152-ФЗ
Требования о подтверждении прав на программное обеспечение	Свидетельство правообладания, лицензия или договор, подтверждающие право поставщика распоряжаться программным обеспечением
Требования к получению согласия пациента на обработку персональных данных	Требуется согласие пациента на обработку персональных данных внешней платформой	Достаточно стандартного согласия, получаемого при обращении за медицинской помощью
Требования к происхождению программного обеспечения	Установлен приоритет на использование российского программного обеспечения. Программное обеспечение должно быть включено в реестр российских программ ЭВМ или реестр евразийского программного обеспечения

 

Есть два варианта построения архитектуры функционирования сервиса с ИИ, это размещение программного обеспечения (ПО) на внешней облачной платформе или на серверных мощностях медицинской организации. В случае размещения ПО на внешней облачной платформе необходимо обеспечить соответствие приказам ФСТЭК от 18.02.2013 № 21 и ФСБ от 10.07.2014 № 378 и Федеральному закону от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных» (Федеральный закон № 152-ФЗ) [2, 7, 8]. При размещении ПО на серверных мощностях медицинской организации требования в части обеспечения информационной безопасности не предъявляются. Однако медицинская организация обязана обеспечить информационную безопасность в соответствии с требованиями Федерального закона № 152-ФЗ.

При использовании внешней облачной платформы от пациента требуется наличие согласия на обработку персональных данных внешней платформой дополнительно к стандартному согласию, получаемому при обращении за медицинской помощью.

Независимо от построения архитектуры функционирования сервисов с ИИ для подтверждения прав распоряжаться ПО необходимо наличие свидетельства правообладания, лицензии или договора. Также стоит отметить, что требованиями к происхождению ПО установлен приоритет на использование российского ПО из соответствующего реестра.

Обсуждение

Анализ полученных данных показал, что сервисы с ИИ, не являющиеся медицинскими изделиями, в большей степени распространены в Российской Федерации, в отличие от сервисов с ИИ, являющихся медицинскими изделиями. При этом стоит учитывать, что представители РОИВ и МИАЦ не в полной мере обладают информацией об используемых сервисах с ИИ по причине стремительного развития технологий ИИ.

В качестве одной из распространенных причин сдерживания внедрения сервисов с ИИ регионы РФ отмечали отсутствие финансовых возможностей. Стоит отметить, что Федеральным проектом «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе единой государственной информационной системы здравоохранения (ЕГИСЗ)» предусмотрено предоставление регионам в 2023–2024 гг. субсидий из средств федерального бюджета на внедрение отечественных медицинских изделий с технологиями ИИ. Дополнительными решениями могут послужить предоставление регионам РФ субсидий на внедрение в сферу здравоохранения отечественных сервисов с ИИ, которые не являются медицинскими изделиями, а также развитие конкурентной среды в сфере разработки сервисов с ИИ.

Особое внимание обращает на себя указание представителями РОИВ и МИАЦ такой причины, как отсутствие поставленных задач по внедрению сервисов с ИИ от сферы здравоохранения. Стоит отметить, что регионам поставлена задача по использованию сервисов с ИИ, являющихся медицинскими изделиями [4], но при этом отсутствуют указания об использовании сервисов с ИИ, не являющихся медицинскими изделиями. Следует расширить требования по внедрению сервисов с ИИ, в том числе не являющихся медицинскими изделиями.

Ограничения исследования

Ограничением настоящего исследования является применение методов опроса, за счет чего основные выводы сформированы исходя из субъективного восприятия лиц, принимающих решения в здравоохранении. Для минимизации искажения ответов проведены интервью с представителями РОИВ и МИАЦ по каждому субъекту РФ и уточнены ответы анкеты.

Заключение

На основе проведенного исследования, выделенных трендов и барьеров алгоритм по реализации сервисов с ИИ в отрасли здравоохранения РФ может выглядеть следующим образом:

1) определение приоритетных направлений, требующих повышения эффективности за счет применения сервисов с ИИ. Например, повышение доступности медицинской помощи и удовлетворенности пациентов;

2) описание бизнес-процесса, требующего улучшения при помощи сервиса с ИИ, текущее и целевое состояние, в том числе с применением бережливых технологий;

3) поиск готовых решений и продуктов, направленных на выбранную приоритетную задачу и позволяющих получить желаемый эффект. Для этого необходимо создание единого информационного контура, который обеспечит учет используемых сервисов с ИИ, ведение библиотеки лучших практик и позволит совершенствовать знания о сервисах с ИИ. Для отбора сервисов с ИИ с целью их включения в библиотеку лучших практик требуется разработать критерии эффективности использования таких сервисов;

4) при необходимости доработка или адаптация решения, а при его отсутствии — формирование технического задания для разработчика;

5) закупка ПО в соответствии с установленными порядками;

6) обучение персонала в рамках пилотирования сервиса;

7) контроль реализации и мониторинг эффективности применения сервиса. Следует разработать критерии оценки для контроля успешности внедрения сервисов с ИИ, которые позволят выявить социально-экономическую эффективность.

ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России продолжает работу по взаимодействию с регионами РФ, ведется проектная работа по изучению и разработке моделей применения сервисов с ИИ в российском здравоохранении.

Дополнительная информация

Источник финансирования. Исследования выполнены, рукопись подготовлена и публикуется за счет финансирования по месту работы авторов.

Конфликт интересов. Авторы данной статьи подтвердили отсутствие конфликта интересов, о котором необходимо сообщить.

Участие авторов. А.Ф. Бондарович — концепция и дизайн исследования, сбор и обработка материала, статистическая обработка, написание текста; Д.С. Тюфилин — концепция и дизайн исследования, написание текста, редактирование; Т.Д. Тарасенко — концепция и дизайн исследования, сбор и обработка материала, статистическая обработка, написание текста; А.В. Гусев — написание текста, редактирование; В.П. Чигрина — статистическая обработка; Д.А. Самофалов — статистическая обработка; М.Д. Лагутин — статистическая обработка; И.А. Деев — концепция и дизайн исследования; О.С. Кобякова — редактирование.

About the authors

Alexandra F. Bondarovich

Russian Research Institute of Health

Author for correspondence.
Email: bondarovichaf@mednet.ru
ORCID iD: 0009-0009-3600-5392
SPIN-code: 1423-0390
Россия, Moscow

Denis S. Tyufilin

Russian Research Institute of Health

Email: tyufilinds@mednet.ru
ORCID iD: 0000-0002-9174-6419
SPIN-code: 7995-1025
Россия, Moscow

Taras D. Tarasenko

Russian Research Institute of Health

Email: tarasenkotd@mednet.ru
ORCID iD: 0009-0009-0307-1799
SPIN-code: 5738-4363
Россия, Moscow

Alexander V. Gusev

Russian Research Institute of Health

Email: agusev@webiomed.ai
ORCID iD: 0000-0002-7380-8460
SPIN-code: 9160-7024
Россия, Moscow

Valeria P. Chigrina

Russian Research Institute of Health

Email: chigrinavp@mednet.ru
ORCID iD: 0000-0002-5044-4836
SPIN-code: 5138-3084
Россия, Moscow

Dmitry A. Samofalov

Russian Research Institute of Health

Email: samofalovda@mednet.ru
ORCID iD: 0000-0002-0379-4382
SPIN-code: 9533-5630
Россия, Moscow

Maxim D. Lagutin

Russian Research Institute of Health

Email: lagutinmd@mednet.ru
ORCID iD: 0000-0003-4528-509X
SPIN-code: 4808-4176

Менеджер управления стратегического развития здравоохранения

Россия, Moscow

Ivan A. Deev

N.I. Pirogov Russian National Research Medical University

Email: deevia@mednet.ru
ORCID iD: 0000-0002-4449-4810
SPIN-code: 2730-0004

MD, PhD, Professor

Россия, Moscow

Olga S. Kobyakova

Russian Research Institute of Health

Email: kobyakovaos@mednet.ru
ORCID iD: 0000-0003-0098-1403
SPIN-code: 1373-0903

MD, PhD, Professor

Россия, Moscow

References

Supplementary files