
К платформе подключились свыше 2,3 тысячи медицинских организаций из 75 регионов России. С 2020 года центр стал оператором московского эксперимента по внедрению ИИ в лучевую диагностику и запустил в работу 18 сервисов. Они помогают рентгенологам анализировать снимки и данные маммографии, флюорографии, рентгенографии органов грудной клетки, компьютерной томографии головного мозга и органов грудной клетки.
В 2024 году успешный опыт Москвы по поручению президента России масштабировали на всю страну, создав федеральную цифровую платформу "МосМедИИ". Она позволяет врачам проводить исследования быстрее и качественнее не только в Москве, но и в других субъектах Федерации. Как рассказал "РГ" замдиректора по научной работе центра Антон Владзимирский, регионы могут пользоваться современными технологиями лучевой диагностики, не создавая собственной инфраструктуры. С 2024 года с помощью искусственного интеллекта здесь проведено уже более 16 миллионов исследований для пациентов всей страны. За месяц анализируется более миллиона медицинских изображений. Благодаря новой модели работы пациенты получают заключение в десятки раз быстрее - время его подготовки сократилось с 27,5 часа до 30 минут.
Это касается и региональных больниц, и столичных поликлиник и клиник, - говорит Антон Владзимирский. - Не обязательно иметь в штате рентгенолога и столичным поликлиникам - исследование может провести рентген-лаборант, а снимок опишут врачи нашего центра".
Наиболее тесно московские врачи работают с Краснодарским краем - для него обработано более 1,5 миллиона исследований. Активно пользуются возможностью сотрудничества со столицей также Воронежская и Челябинская области. Как же построено это сотрудничество? В поликлинике или больнице Москвы или региона-партнера делают лучевое исследование, причем не важно, какое именно: КТ, МРТ, рентген. По защищенным каналам связи оно поступает в режиме онлайн в центр диагностики и телемедицины Москвы. Здесь в специально оборудованных просторных кабинетах врачи-рентгенологи описывают исследование с помощью ИИ-технологий. У каждого врача своя специализация. "Конек" Натальи Гузеевой - маммография. "Сервис поддержки врачебных решений, или ИИ-технологии, отличают высокие скорость и качество работы. Помогает в этом большая база данных. Там, где человеку на рассмотрение снимка требуются в лучшем случае минуты, ИИ-сервису достаточно секунд", - рассказывает Наталья.
Сопоставив снимок с базой данных, программа выделила участки с рисками, похожими на новообразование - они отмечены красным маркером. Здесь же указаны и размеры возможного новообразования. А желтым выделены дополнительные проблемы, например киста, фиброаденома. Еще минута - и программа выдает по запросу врача из электронной карты пациента данные по жалобам, анализам. Проверив и сопоставив информацию, убедившись, что ИИ верно отметил наличие онкологии, врач делает описание и рекомендации, которые тут же уходят в регион. За сутки Наталья и ее коллеги проводят до 200 исследований.
По словам Владзимирского, сейчас специалисты работают над тем, чтобы ИИ обрабатывал массивы данных и извлекал полезную информацию из электронной карты больного для врачей скорой помощи, кардиологов, стоматологов, обучался находить патологии и в других органах.
В основном этим занимается увлеченная молодежь. В дирекции "Наука" работают 137 сотрудников, из которых 76,6 процента - специалисты до 35 лет. Растит кадры сам центр. По данным заммэра Москвы по вопросам социального развития Анастасии Раковой, авторская модель поддержки помогает начинающим специалистам постепенно осваивать навыки исследовательской работы.
"Мы уделяем особое внимание развитию кадрового потенциала в медицине, и Центр диагностики и телемедицины - яркий пример того, как системная работа с молодыми учеными приносит реальные результаты. Центр формирует среду, где начинающий исследователь может пройти путь от студента до руководителя научного проекта всего за два-три года, - рассказала Анастасия Ракова. - Благодаря внедренной модели наставничества и авторскому подходу время на проведение научных исследований и подготовку статей сократилось в два раза, а проведение пилотных исследований и подготовка методических рекомендаций ускорились в 1,5 раза. Модель уже доказала свою эффективность".