Битва с Гиппократом

Нейросети vs врачи

Почти каждый день мы читаем о достижениях искусственного интеллекта в диагностике и лечении. Например, ИИ компании Google Health показал более высокую точность в выявлении рака груди по сравнению с радиологами [1], а системы DeepMind успешно предсказывают развитие острой почечной недостаточности за 48 часов до ее наступления [2]. Роботизированные комплексы, такие как da Vinci и CorPath GRX, уже проводят сложнейшие вмешательства с минимальным участием человека, а алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения повышают эффективность инвазивных процедур, включая эндоскопические исследования [3]. Появляется все больше индивидуальных гаджетов, которые в режиме реального времени отслеживают сердечный ритм, уровень сахара и другие показатели здоровья, встраиваясь в более широкую стратегию цифрового здравоохранения [4].

В Саудовской Аравии работает крупнейшая в мире виртуальная больница — Seha Virtual Hospital. Она соединяет сотни больниц по всей стране и предоставляет десятки специализированных услуг, используя телемедицину и элементы искусственного интеллекта [5]. В Великобритании сервис Babylon Health в течение ряда лет позволял пациенту получить первичную консультацию и план действий на основе анализа данных с помощью ИИ и удаленных врачебных консультаций [6]. В Израиле реализуется национальная программа цифрового здравоохранения, поддерживающая использование больших медицинских баз данных и развитие сервисов предиктивной медицины [7]. В Южной Корее на уровне государственной политики последовательно развиваются цифровые решения в здравоохранении — от дистанционного мониторинга до цифровых терапевтических продуктов [8]. В этих странах технологии уже не просто помогают врачу, они становятся ключевым элементом системы.

Медицина постепенно превращается из ремесла в точную науку, решения все чаще принимают алгоритмы. Искусственный интеллект работает круглосуточно, не устает, не выгорает, не требует отпуска и социального пакета, способен одновременно анализировать миллионы медицинских карт, снимков и анализов, выбирая оптимальные схемы лечения.

Врач пока что остается в центре процесса. Но уже понятно, что он становится главным источником клинической и экономической неэффективности процессов лечения в частности и системы здравоохранения в целом. Развитие цифровых технологий и трансформация мировой медицины показывают устойчивый тренд на вытеснение врача из клинической практики, как бы жестоко это ни звучало. Важно понимать: это не деградация профессии, а естественный переход от лечения на основе субъективного опыта к управлению здоровьем человека и здравоохранением в целом с помощью системы обновляемых данных и знаний.

Кадры из прошлого

Россия также движется в этом направлении. Основные ориентиры заданы в трех ключевых документах: указе Президента РФ от 6 июня 2019 года № 254 «О Стратегии развития здравоохранения Российской Федерации до 2025 года» [11], Государственной программе Российской Федерации «Развитие здравоохранения» (постановление Правительства РФ от 26.122017 № 1640) [10] и национальном проекте «Продолжительная и активная жизнь» (2025–2030 годы) [12]. В них говорится о цифровизации, профилактике, улучшении кадровой подготовки. Но если рассматривать эти документы вместе, становится видно: они существуют параллельно, не пересекаясь.

Национальный проект «Продолжительная и активная жизнь» задает масштабные ориентиры цифровой трансформации. Предполагается создание платформы «Здоровье», которая объединит сервисы сопровождения и персонального мониторинга пациентов, позволит внедрить дистанционное наблюдение хронических больных, а также обеспечить переход на электронный документооборот и хранение медицинских данных в ЕГИСЗ. Эти решения должны облегчить работу врачей, снизить дублирование обследований и ускорить принятие клинических решений [12].

При этом раздел «Кадры» национального проекта во многом не замечает и не учитывает возможную результативность развития цифровых платформ и сервисов. Во всем мире активно внедряют ИИ в клиническую практику не только потому, что он позволяет резко повысить качество медицинской помощи и существенно снизить ее стоимость. Одним из главных эффектов становится повышение доступности медпомощи для населения — это прямо следует и из международных стратегий цифрового здравоохранения, и из анализов экономического эффекта от внедрения цифровых решений [4, 9].

Очень немногие страны не испытывают дефицит врачей — в том числе по этой причине постоянно растет стоимость медицинских услуг. Саудовская Аравия и другие государства неслучайно развивают медицинскую помощь «без врача»: прежде всего, это способ обеспечить доступ к качественной медицинской помощи максимальному количеству людей, не проводя при этом супердорогие мобилизационные мероприятия [5, 12]. Вам не нужно искать врачей по всему миру и конкурировать с другими странами, тратить немыслимые деньги на мотивационные пакеты. Вы просто подключаетесь к моделям ведения пациентов по нозологиям на основе больших медицинских баз данных, использующих международные клинические подходы. То есть      речь идет о последовательном сокращении потребности во врачах при внедрении ИИ в клиническую практику.

По данным Минздрава России и официальных материалов по реализации федерального проекта «Кадры», в 2025 году системе не хватает около 29 тыс. врачей и 63 тыс. работников среднего звена [10]. Для решения этой проблемы в рамках федерального проекта «Кадры» предусмотрены меры по увеличению зарплат, подготовке специалистов и закреплению выпускников, включая вахтовые методы организации труда медработников на определенных территориях.

Во многом федеральный проект «Кадры» пытается использовать подходы гениального организатора советского здравоохранения Николая Семашко, а именно элементы кадровой мобилизации в сфере охраны здоровья. Проблема только в том, что живем мы в другую эпоху, когда отсутствует «всеобщая» экономическая мобилизация. В отличие от времени Николая Александровича, сегодня государственной системе здравоохранения приходится конкурировать за работников как с коммерческими клиниками, так и вообще с любыми немедицинскими организациями. В этой конкурентной борьбе имеет значение уровень заработной платы, условия труда, социальные пакеты, общественное признание, окружение и многие другие вопросы, которые посредством «закрепления» врачей и корректировки средней зарплаты по региону не решить. Вообще попытка мобилизации в здравоохранении в стиле Семашко на фоне конкурентной экономики и нерегламентированной социальной жизни вряд ли принесет успех как долгосрочная кадровая стратегия.

Устранить лишнее

Двойственность в стратегическом предвидении концепции будущего в здравоохранении характерна не только для России. Например, Организация экономического сотрудничества и развития как мировой регулятор пока что также говорит не о замещении врача, а о перераспределении функций и росте цифровых компетенций [9].

Но нам не стоит успокаиваться. Параллельно в странах Запада и Китае за счет стремительной цифровизации идет накопление и структурирование больших медицинских баз данных, включая технологии машинного обучения по широкому кругу клинических экспертиз, по диагностике, ведению пациентов и клиническим исходам. Назовем их «большие медицинские цифровые модели ведения пациентов».

Задача не в задваивании функций врача и ИИ путем развития цифровых сервисов — это неизбежно создаст «конфликт интересов» и повлечет увеличение затрат. Напротив, конечная цель — сократить потребности в линейном клиническом персонале, а также повысить объективность диагнозов, что приведет к устранению из практики неэффективных лекарственных препаратов и медицинских изделий, маркетинговых наценок, ненужных и избыточных назначений. Результатом этих процессов станет значительное снижение издержек, вызванных необоснованным привлечением персонала, использованием неэффективных лекарств и медизделий, назначением ненужных экспертиз и вмешательств. Высвободившиеся средства будут направлены на финансирование доступа широкого круга пациентов к самым современным медицинским технологиям, что приведет к резкому повышению качества здравоохранения.

Не оцифровывать старые процессы, а создавать новые

Главная трудность заключается не в отсутствии технологий, а в управлении изменениями. Система по-прежнему выстроена вокруг врача, хотя сама логика развития здравоохранения показывает, что центр тяжести смещается к автоматизированным решениям. Чтобы трансформация стала успешной, нужно изменить подход: не оцифровывать старые процессы, а создавать новые, где управление здоровьем будет строиться на объективных данных, а не на ручной практике. Именно эту логику последовательно отражают международные стратегии цифрового здравоохранения [4, 11].

В рамках этой работы потребуется трансформация многих процессов. Необходимы новые формы структурирования, учета и накопления клинической практики. Понадобится иная система подготовки врачей — специалистов нового типа, коррекция правил медицинского надзора, обращения лекарственных препаратов и медицинских изделий.

Опыт других стран показывает, что все это возможно. Там, где искусственный интеллект берет на себя рутинные задачи, доступность и точность медицинской помощи растут [1–3, 5–8]. Россия тоже может пройти этот путь, если переосмыслит свои стратегические документы и будет внедрять технологии как основу новой модели здравоохранения, добиваясь согласованности целей цифровизации, кадровой политики и клинического регулирования [9–12].

Вопрос уже не в том, заменит ли искусственный интеллект врача. А в том, как быстро система сможет перестроиться, чтобы врач не мешал прогрессу, а работал в его логике. Это и есть реальный образ медицины будущего — умной, точной и основанной на объективных данных, а не на догадках и «чуйке врача» как основах клинического мышления.

Времени на раскачку, как говорит президент России, у нас нет. Ошибка может очень дорого обойтись нашей стране и с точки зрения доступности и качества медицинской помощи, и с точки зрения суверенитета. Есть риск, что страны или международные консорциумы, которые создадут большие медицинские цифровые модели ведения пациентов, не будут бесплатно и без дополнительных условий подключать государства, не имеющие таких технологий.

Список литературы