Полный текст

Введение
Гуманитарная составляющая цифровизации медицины предполагает выявление, проговаривание, обсуждение, позиционирование тех проблем и вопросов, которые возникают или могут возникнуть в процессе разработки, апробации и использования новейших интеллектуальных систем, сбора и применения биомедицинских данных, информатизации профессиональной деятельности врача. Обозначенные проблемы требуют своевременной корректировки существующих норм и способов организации социальной жизни, этического регулирования, личностной и групповой идентификации человека.
Цифровизация в медицине охватывает следующие области: формирование цифровых баз данных, работа с большими данными, создание интегрированных систем организации и управления здравоохранением, телемедицина, применение искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники, использование мобильных устройств для контроля за здоровьем. Эти сферы взаимосвязаны. Все они основаны на сборе биомедицинских данных, а искусственные интеллектуальные системы являются средством обработки данных и их аппроксимации. Цифровизация медицины, в частности использование больших данных и технологий ИИ, дает возможность поднять на новый уровень диагностику, лечение и систему профилактики заболеваний.
Однако остро стоит вопрос, в какой мере можно использовать эти возможности и как регулировать применение, поскольку ограничения замедляют развитие технологий и в целом прогресс в медицине, а неограниченное применение чревато дискриминацией и нарушением прав и свобод личности [1].
Проблемы гуманитарного характера возникают в большей степени в телемедицине и в области дистанционного наблюдения за здоровьем человека, но также в процессе сбора и систематизации данных о пациентах с помощью интегрированных IT-систем и ИИ. В табл. 1 мы представили некоторые уже зафиксированные преимущества использования цифровых технологий в медицине и отрицательные стороны, которые в основном касаются вопросов этического характера и организации социально-профессиональной сферы взаимодействия пациента с врачом.
Таким образом, изменения в медицине на современном этапе развития технологий демонстрируют возникновение не только проблем индивидуального характера — адаптации к новым методикам работы и получению медицинских услуг, взаимодействий между врачом и пациентом, но и в целом противоречий социального характера. Пациент и врач сепарируются друг от друга, актуализируется вопрос сохранения врачебной тайны и проблема возложения части ответственности за здоровье человека на цифровые системы [2].
Очевидна бинарная детерминанта процесса применения новых технологий в медицине: наряду с преимуществами, стимулирующими их распространение, есть и отрицательные характеристики, которые необходимо решать, в том числе на законодательном уровне.
Динамика объема рынка ИИ в медицине выросла с 2016 по 2024 г. более чем в 10 раз. С 2016 по 2026 г. прогнозируется среднегодовой рост использования ИИ в медицине не менее 40%. Только около 16% организаций сферы здравоохранения в России внедряют технологии ИИ. С 2021 г. в рамках проекта «Цифровая диагностика» разработана платформа каталогов и сервисов ИИ [3]. Пока это единственный ресурс доступа к инициативам ИИ в здравоохранении. Платформа нужна для помощи медицинскому персоналу в организации и хранении медицинских данных по заданным критериям. База данных дата-сетов носит публичный характер и доступна для аккредитованных Министерством цифрового развития IT-компаний.
В мировой практике используется термин «4P-медицина»: прогностика, персонализация, превентивность, партисипативность. Принцип «4P-медицина» в мировой практике уже основывается на новых технологиях, особенно на методах ИИ и анализе больших данных. В России принципы 4P включены в Стратегию развития медицинской науки [4].
Крупнейшие вендоры медицинских информационных систем на Российском рынке по количеству реализованных проектов:
БАРС Групп (31 проект);
1С (25 проектов);
Первый Бит (22 проекта);
Netrika (16 проектов);
MasterLab (13 проектов).
Эффект от масштабирования средств ИИ в здравоохранении проявлен на данный момент еще не в полной мере, не сформированы полноценные совокупности эффектов. Основные документы, в которых определены принципы развития технологий ИИ, — Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 г. [5] и Указ Президента РФ от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» [6], где одной из национальных целей является цифровая трансформация. Документы делают особый акцент на развитии не клиентоориентированности российской медицины, а пациентоориентированности, что абсолютно соответствует принципам гуманности и ценностным ориентирам Конституции РФ.
Отдельные стороны и отрасли медицины и оказания медицинских услуг также уже получили свое правовое оформление, как, например, телемедицина [7]. Тем не менее предстоит еще большая работа, направленная на рефлексию проблемы и оформление правового режима цифровизации в сфере медицины [8].
Но специалисты отмечают, что интеграция современных IT-технологий в здравоохранение является одним из затруднительных вопросов теории и практики права. Ключевым тезисом консенсуса юристов является обязательность отнесения использования ИИ в специальный правовой режим [9]. Нельзя перекладывать ответственность с субъекта права на ИИ.
Материалы и методы
Проанализированы основные нормативно-правовые источники по теме, в том числе правовые акты особого вида — стратегии и программы развития процессов цифровизации и внедрения ИИ в медицину. Важнейшими материалами для настоящей работы стали 11 стандартов, регламентирующих использование ИИ в медицине, и авторские выводы, связанные с применением их в практике и дальнейшей корректировкой на основе развития технологических процессов и правовой рефлексии.
Табличный метод агрегирования больших данных позволил представить результаты статистического наблюдения, сводки и группировки данных по таким проблемам, как влияние цифровизации на гуманитарную составляющую медицинских услуг, осмысление изменений профессиональной парадигмы врача. Для анализа каталога ИИ-сервисов в медицине были использованы ресурсы I Look AI, AI List, CRMindex.ru и др.
Построенная авторами сетевая модель бесперебойной связи врача и пациента с условием сохранения персональных данных обеспечила системный и целостный подход к исследованию, что позволило получить новые знания и усовершенствовать параметры исследуемых объектов или процессов.
Результаты исследования
ИИ дает возможность получать эффект от использования для пациентов и влияет на KPI работников медицинского учреждения. Ключевые показатели способствуют монетизации сферы здравоохранения и мотивационным показателям сотрудников медицинских учреждений. Так, целями бизнес-процесса «продажи медицинских услуг» (увеличение клиентской базы, сохранение клиентской базы, KPI) будут число новых клиентов, процент продаж новым клиентам, число повторных обращений. Каждый сотрудник — от главного врача до рядовых работников — получает свой набор KPI, с помощью которых формулируются цели и результаты, оценивается их работа за определенный период (месяц, квартал, год). Внедрение технологий и информационных помощников способствует решению проблемы улучшения финансовых показателей. Главный фактор, который выделяют аналитики, — упрощение и ускорение обработки массива данных о состоянии здоровья пациентов.
На рис. 1 предложена схема этапов, приводящих к необходимости автоматизации основных процессов деятельности медицинского персонала.
Социально-экономический эффект внедрения цифровых технологий в медицину представлен ростом доступности качественной медицины при экономии расходов за счет сокращения прямых контактов пациентов с врачами, в целом модернизации системы предоставления медицинских услуг, но также повышением качества за счет сокращения врачебных ошибок, распространением предиктивной медицины, повышением качества медицинских исследований [10].
Тем не менее прибыль не может идти вразрез с конституционными установленными правами и прерогативами человека и гражданина. Ранее в работе мы акцентировали внимание на одной из ключевых проблем цифровизации медицинских процессов — сохранении персональных данных. Для решения этой проблемы вырабатывались протоколы, апробированные в период пандемии, которые акцентированы на безопасной аутентификации для врачей, получающих доступ к данным пациентов, и функциях конфиденциальности для обеспечения безопасной передачи данных [11].
Предлагаем сетевую модель, которая подходит почти для всех ситуаций (рис. 2). Она состоит из следующих субъектов: пациент, доверенный орган, носитель данных, больница и врач. Все они объединены в предлагаемую сетевую модель. Биологическая информация, полученная с близлежащих датчиков пациентов, а также при ручном вводе пациентами, хранится на носителе данных.
Изначально пациенты через носитель данных и врачи через больницы обращаются в доверенный орган для регистрации с помощью своих общедоступных идентификаторов. И пациенты, и врачи получают некоторые учетные данные для фазы входа в систему. После регистрации система аутентифицирует пациента и врачей на фазе входа. Чтобы получить доступ к биологическим данным пациента, врачи обращаются к доверительной онлайн-платформе, которая сначала аутентифицирует врача и делится с ним некоторыми учетными данными. Врач обращается к пациенту, имея эти учетные данные. Носитель данных аутентифицирует врача, проверяя правильность учетных данных, используя концепцию билинейного сопряжения. В то же время носитель данных, врачи и платформа устанавливают ключ сеанса для дальнейшей бесперебойной связи. Носитель данных использует точный ключ сеанса для сохранения конфиденциальности биологических данных пациента, отправленных носителем данных врачу.
В предлагаемой системе для конкретного сеанса ключ сеанса генерируется для дальнейшей бесперебойной связи между пациентом и врачом, даже если доверенный орган нарушен.
Последствия санкций, пандемий, разработки и внедрения новых технологий в сферу производства и социального обслуживания населения, в том числе предоставления социально-медицинских услуг, оказывают безусловное влияние, но также могут влиять на повышение востребованности ряда услуг, что связано со скоростью их предоставления, уровнем качественных показателей и индивидуальным подходом к исполнению [12].
Таким образом, медицинские услуги, их условия и форма предоставления в условиях активного переформатирования на основе цифровых технологий предусматривают постоянный системный поток изменений, совершенствований и высокий уровень приспосабливаемости со стороны всех субъектов участников.
Обсуждение
В связи с внедрением цифровых технологий в сферу медицины существенным образом изменяется профессиональное, социальное и правовое поле действий врача, он оказывается на пересечении двух полей — медицины и информационных технологий (рис. 3) [13].
Позиция врача на стыке двух сфер сформировала потребность в создании новой профессии, которая включает в себя компетенции медицинского работника и IT-специалиста одновременно, — IT-медика, который занимается разработкой и внедрением медицинского программного обеспечения и баз данных, обладая знаниями как в сфере информационных технологий, так и в сфере медицины [14].
Внедрение цифровых технологий в сферу медицины обладает амбивалентным характером: с одной стороны, высокотехнологичное медицинское программное обеспечение предоставляет медицинским работникам и пациентам новые возможности, сокращая временные и материальные затраты при предоставлении/получении медицинских услуг, с другой — возникает новая усложненная коммуникация типа «пациент — врач — IT-медик».
Возникла необходимость создания соответствующих образовательных программ по междисциплинарной подготовке специалистов одновременно в двух областях — в медицине и IT-сфере, расширив перечень новых и перспективных профессий на рынке труда.
Этот параметр поддерживают и развивают положения Приказа Минцифры России от 18.11.2020 № 601, утверждающего методики расчета прогнозных значений целевых показателей национальной цели развития Российской Федерации «Цифровая трансформация» [15]. В частности, он устанавливает методики для расчета показателей достижения «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики и социальной сферы, в том числе здравоохранения и образования, на период до 2030 г. Поэтому главная проблема гуманитарного характера в применении ИИ — устранение уникальности и контингентности в индивидуальной медицинской истории.
Заключение
Отечественной системе здравоохранения необходим комплексный подход для поддержки ИИ и создания утвержденных форматов координации работ всех структур ведомства (рис. 4).
Анализ схемы комплексного подхода для поддержки ИИ позволит получить:
прогресс технологий в здравоохранении;
датасеты, которые основаны на обезличенных персональных медицинских данных, являются базой знаний, доступной для быстрого принятия решений и быстрой монетизации сферы здравоохранения.
Один из значимых этапов внедрения модели ИИ в медицину — это разработка отечественных стандартов и протоколов [16]. За период с 2021 г. принято более 11 стандартов, регламентирующих использование ИИ в медицине, например ГОСТ Р59921.9–2022 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Алгоритмы анализа данных в клинической физиологии. Методы испытаний. Общие требования». Система стандартов позволят всем структурным единицам проводить испытания и внедрение технологий.
Использование ИИ, построенного на анализе медицинских данных, способствует тому, чтобы изменить жизнь миллионов пациентов: качественно улучшить диагностику, персонализировать лечение, коренным образом изменить принятие врачебных решений, расширить возможности раннего выявления и профилактики заболеваний [17]. Выделенный этап «Образование и обучение» следует рассмотреть более широко, не ограничиваясь обучением только самого медицинского персонала. Одним из понятий в «4П-медицине» является партисипативность — вовлеченность пациента в процесс лечения. Именно партнерство в познании и обучении системы «пациент—врач» становится основой медицины 4П. Человек от пассивного получателя услуг превращается в активного участника процесса. Информационные технологии и ИИ являются инструментами создания необходимой для этого экосистемы.

Об авторах

Наталия Алексеевна Гаража

Новороссийский филиал ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 353900, г. Новороссийск

Автор, ответственный за переписку.
Email: nagarazha@yandex.ru

Ирина Геннадьевна Рзун

Новороссийский филиал ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 353900, г. Новороссийск

Email: igrzun@fa.ru

Марина Сергеевна Стрижак

Новороссийский филиал ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 353900, г. Новороссийск

Email: masstrizhak@fa.ru

Надежда Вартановна Королева

Новороссийский филиал ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 353900, г. Новороссийск

Email: NVKoroleva@fa.ru

Ирина Николаевна Воблая

Новороссийский филиал ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 353900, г. Новороссийск

Email: INVoblaya@fa.ru

Список литературы

Статистика