Искусственный интеллект в экстренной медицинской помощи

Ключевые слова: экстренная медицина, Казахстан, искусственный интеллект, скорая помощь, этап внедрения.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) становится важной частью современной медицины, особенно в сфере экстренной помощи. Он повышает качество обслуживания, ускоряет диагностику и принятие решений, что критично в ситуациях, где время играет ключевую роль [1]. Интеграция ИИ в систему здравоохранения Казахстана требует комплексного подхода, включая технические, этические и правовые аспекты.

Цели и задачи исследования

— Оценить эффективность применения ИИ в экстренной медицине.

— Определить этапы внедрения ИИ в Казахстане.

— Рассмотреть правовые и этические аспекты использования ИИ.

Применение ИИ в диагностике

ИИ уже активно используется в медицинской практике. Примеры:

— Колоноскопия — алгоритмы помогают выявлять полипы и опухоли.

— Рентгенография — повышает четкость изображений, устраняет артефакты.

— Диагностика легочных заболеваний — ИИ определяет пневмонию и онкологию.

Улучшение экстренной медицинской помощи

За последнее десятилетие спрос на догоспитальную и экстренную медицинскую помощь значительно вырос. Диспетчеры скорой помощи играют ключевую роль в обработке вызовов и координации ресурсов. Их основные задачи включают приоритизацию вызовов и направление наиболее подходящих ресурсов для оказания помощи.

Система Corti и её вклад

В условиях сложных вызовов обработка структурированных данных может замедляться. Система Corti ускоряет этот процесс за счёт анализа речи звонящих. Она:

— Формирует уточняющие вопросы,

— Выявляет симптомы (например, инфаркт или инсульт),

— Определяет и фиксирует ключевые данные, такие как адрес.

Система использует две модели:

1. Распознавание речи (ASR) — преобразует голос в текст [2].
2. Прогнозирование остановки сердца (OHCA) — в режиме реального времени выявляет признаки критического состояния [3].

Дополнительные ИИ-решения в экстренной помощи

Некоторые инновационные системы уже применяются в управлении неотложными состояниями:

— RapidSOS — платформа, связывающая данные с подключённых устройств и датчиков с экстренными службами для более оперативного реагирования.

— MDGo (Израиль) — использует передовую технологию ИИ для оценки необходимости вызова скорой помощи при ДТП. В случае аварии система анализирует силы, воздействующие на пассажира (длительность, направление, вектор удара) и формирует медицинское заключение в реальном времени. Эти данные автоматически передаются в ближайшую службу экстренной помощи [4].

Современные алгоритмы машинного и глубокого обучения обладают значительным потенциалом для оптимизации экстренной медицины, но требуют дальнейшего тестирования и адаптации к реальным условиям.

Применение ИИ в анализе ЭКГ: отечественный и зарубежный опыт

— СберМедИИ ускоряет обработку ЭКГ у пациентов в критическом состоянии [5].

— Исследование в International Scholarly Research Notices описывает нейросеть, способную различать нормальные и ишемические участки сердца.

— Ученые Шэньчжэньского института передовых технологий разработали нейросеть для диагностики пароксизмальной аритмии [6].

— Российский сервис СберМедИИ «ТОП-3» использует нейросети для анализа истории болезни и помощи в постановке диагноза.

— Ответственность за ошибки . В случае неверного диагноза важно определить, кто несет ответственность — врач или ИИ [7, 8].

— Прозрачность алгоритмов . Медперсонал должен понимать, как система принимает решения.

— Конфиденциальность данных . Необходимо соблюдение стандартов защиты персональных данных пациентов.

— Автоматизация принятия решений . Врач не должен полностью полагаться на ИИ, а использовать его как вспомогательный инструмент [9, 10].

Этапы внедрения ИИ в Казахстане

1. Анализ текущего состояния — выявление проблем и необходимых ресурсов (6–12 месяцев).
2. Разработка и тестирование — создание прототипов, пилотные проекты в отдельных медучреждениях (12–18 месяцев).
3. Интеграция в медицинские системы — подключение к электронным картам, обучение персонала (6–12 месяцев).
4. Полноценное внедрение и мониторинг — анализ эффективности, корректировка системы (6–18 месяцев).
5. Масштабирование — распространение на региональный и национальный уровни (12–24 месяца).

Заключение

ИИ способен значительно повысить эффективность экстренной медицины в Казахстане. Однако его внедрение требует тщательного планирования, соблюдения этических норм и правовой защиты медицинских работников. Поэтапное внедрение обеспечит адаптацию системы здравоохранения к новым технологиям и повысит качество медицинской помощи.

Литература:

1. Шене Г., Лагард Э., Жил-Жардине С. Искусственный интеллект в неотложной медицине: взгляд на современные приложения и прогнозируемые возможности и вызовы J Med Internet Res 2023; 25:E40031 DOI: 10.2196/40031 PMID: 36972306 ПМКИД: 10245226
2. Danilevsky M, Qian K, Aharonov R, Katsis Y, Kawas B, Sen P. A survey of the state of explainable AI for natural language processing. In: Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 10th International Joint Conference on Natural Language Processing. 2020 Presented at: 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 10th International Joint Conference on Natural Language Processing; Dec 1, 2020; Suzhou, China
3. Чемберс Д., Кантрелл А.Дж., Джонсон М., Престон Л., Бакстер С. К., Бут А., и др. Цифровые и онлайн-средства проверки симптомов и услуги по оценке/сортировке здоровья для неотложных проблем со здоровьем: систематический обзор. BMJ Open 2019 01 августа; 9(8):e027743
4. Шмидинг М. Л., Копка М., Шмидт К., Шульц-Нитхаммер С., Бальцер Ф., Фойфель М. А. Точность сортировки приложений для проверки симптомов: 5-летняя последующая оценка. J Med Internet Res 2022 10 мая; 24(5):e31810
5. Система управления рисками ЖИ: второй проект. Национальный институт стандартов и технологий. 2022 18 августа.
6. Д'Амур А., Хеллер К., Молдован Д., Адлам Б., Алипанахи Б., Бойтель А. и др. Недостаточная спецификация создает проблемы для доверия к современному машинному обучению. J Mach Learn Res 2022 янв; 23(1):10237–10297
7. Liang P, Li I, Zheng E, Lim Y, Salakhutdinov R, Morency LP. Towards debiasing sentence representations. In: Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2020 Presented at: 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics; Jan 1, 2020;
8. Proposal for a directive of the European parliament and of the council on adapting non-contractual civil liability rules to artificial intelligence (AI Liability Directive). European Commission. 2022 Sep 28.
9. New liability rules on products and AI to protect consumers and foster innovation. European Commission. 2022 Sep 28.
10. Forcier M, Gallois H, Mullan S, Joly Y. Integrating artificial intelligence into health care through data access: can the GDPR act as a beacon for policymakers? J Law Biosci 2019 Oct;6(1):317–335