Искусственный интеллект в скорой помощи

Сердечно-сосудистые заболевания являются самой частой причиной смерти в России и в мире¹. От внезапной остановки сердца в России ежегодно умирают около 250 000 человек². Выживаемость при внебольничном отказе сердца крайне низкая (5–10%) и зависит от цепочки событий:

1. Вызов помощи и распознавание остановки сердца;
2. Раннее начало сердечно-легочной реанимации (СЛР);
3. Ранняя электрическая дефибрилляция;
4. Расширенная реанимация и постреанимационная помощь³.

Данный раздел девятнадцатой части посвящен описанию новых технологий для первого из вышеперечисленных шагов.

Самым главным врагом при внезапной остановке сердца является время. С каждой минутой без реанимационных процедур вероятность выжить уменьшается на 10%⁴. При этом закрытый массаж сердца, проведенный в первые 60–120 секунд позволяет вернуть к жизни до 50% больных⁵. Диагностика уже случившейся остановки кровообращения является начальным этапом, при котором важна каждая секунда. Поэтому представители системы здравоохранения развитых стран стали обращать внимание не только на популяризацию СЛР и доступность дефибрилляторов, но и на скорость распознавания сердечного приступа при обращении в диспетчерскую службу скорой медицинской помощи.

Специалисты из Дании разработали систему по распознаванию внебольничной остановки сердца посредством машинного обучения, основанного на анализе данных разговоров диспетчеров. Созданная программа искусственного интеллекта провела анализ аудиозаписей всех звонков, поступивших в скорую помощь Копенгагена в 2014 году, в количестве 108 607. Из них 918 звонков оказались по случаю внезапной остановки сердца, поступившие до начала СЛР. Диспетчерами было распознано правильно 665 случаев (72,4%), в то время как программа определила 772 (84,1%) и в среднем на 10 секунд быстрее: за 44 секунды вместо 54 секунд операторами⁶. На сегодняшний день такая система искусственного интеллекта внедрена в службу экстренных вызовов Дании. Благодаря технологиям, которые распознают не только слова, но и голос и фоновые звуки, и фильтруют посторонние шумы, диспетчеры получают правильные сигналы о случае остановки сердца быстрее и чаще, чем без такой помощи. Тогда диспетчер просит звонящего незамедлительно начать СЛР и остается с ним на связи до приезда скорой помощи. Программа работает в фоновом режиме параллельно с оператором, и служит ему эффективным подсказчиком в принятии решений, но не заменяет существующие протоколы общения. Благодаря этой системе только в Копенгагене на 150 пациентов в год больше выявляются до приезда скорой помощи, что позволяет начать СЛР ранее и увеличивает шансы на выживание⁷.

Такая же система успешно прошла пилотную проверку Европейской ассоциацией номеров экстренных служб на данных из Италии и Франции. Обработав всего лишь 3 265 звонков на итальянском языке и 2 069 звонков на французском языке, система искусственного интеллекта уже показала свое превосходство над решениями, принятыми по этим звонкам человеком: количество выявленных остановок сердца оказалось на 5,5 процентных пунктов больше во Франции и на 3,9 в Италии. Также отмечена четкая динамика: чем больше звонков обрабатывает искусственный интеллект, тем больше его точность и скорость в диагностировании проблемы⁸. Аналогичная система сейчас разрабатывается в Австралии службой скорой помощи штата Виктория совместно с Университетом Монаша, и ее первичные результаты также показывают успех⁹.

Мы предлагаем в России разработать и внедрить искусственный интеллект, обученный определению сердечных приступов и внезапных остановок сердца, в диспетчерские службы скорой для помощи в анализе поступающих звонков.

Это сократит время реагирования и увеличит количество проводимых реанимационных процедур до приезда скорой помощи, а значит увеличит шансы на выживаемость.

Сама разработка такой системы вполне реализуема без видимых препятствий. В России уже есть успешный опыт интеграции искусственного интеллекта в деятельность скорой помощи. Например, в Москве используется программа, которая на основании обработки входящих данных определяет, является ли вызов экстренным или неотложным¹⁰. Финансирование предлагаемого нами решения можно осуществить в рамках федерального проекта «Искусственный Интеллект», разработанный в целях реализации Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года¹¹. Учитывая уже накопленный зарубежный опыт и имеющийся в стране уровень развития информационных технологий совместно с амбициями к развитию искусственного интеллекта, предлагаемая программа для распознавания сердечных приступов и остановок сердца может стать реальностью уже в ближайшие годы.

При существующих масштабах проблемы такая разработка может послужить снижению смертности от внезапной остановки сердца и тем самым спасению тысяч россиян ежегодно.

_____________________________________