Игорь Михайлович Акулин, Полина Игоревна Бурцева, Ольга Александровна Махова, Андрей Михайлович Сарана, Екатерина Александровна Чеснокова

Искусственный интеллект в здравоохранении

Учебное пособие

* * *

© Санкт-Петербургский государственный университет, 2023

Введение

Объем знаний в мире огромен и продолжает стремительно увеличиваться. При этом в большинстве знания разнородны, не отформатированы, не структурированы и постоянно изменяются. В таких условиях крайне важно найти способы эффективно анализировать и применять имеющиеся знания, в том числе неполные и неточные. Эту задачу решают технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта (далее – ИИ).

В настоящее время применение ИИ в разных сферах жизни общества, в том числе здравоохранении, становится уже привычным. Развитие ИИ наряду с другими элементами цифрового здравоохранения, например интернетом вещей, телемедициной, способствует повышению качества и доступности медицинской помощи.

Медицинское сообщество находится на заре новой эры, когда ИИ начинает внедряться в повседневную клиническую практику. Технологии искусственного интеллекта в здравоохранении активно развиваются, что требует создания полноценного правового регулирования всего жизненного цикла ИИ, от разработки до контроля за его применением. Глобальной сейчас является проблема почти полного отсутствия подобного регулирования. Только отдельные государства, в том числе Российская Федерация, проводят системную работу по созданию нормативной базы в области ИИ.

В формирующемся регулировании применения ИИ ключевую роль играет соблюдение безопасности и базовых этических принципов. Понимание возможностей и ограничений, связанных с использованием ИИ при оказании медицинских услуг, а также основных требований в сфере обращения медицинских изделий (далее – МИ) необходимо для эффективной работы организаторов здравоохранения.

Настоящее учебное пособие предназначено для самоподготовки студентов медицинских высших учебных заведений, а также ординаторов по дисциплине «Общественное здоровье и здравоохранение».

Раздел 1

Технологии искусственного интеллекта

§ 1. Общие положения

Концепция использования компьютерных технологий для имитации мышления и разумного поведения была впервые описана Аланом Тьюрингом (Alan Mathison Turing) в 1950 г. Основной научной задачей являлось изучение работы человеческого мозга. Шесть лет спустя Джон Маккарти (John McCarthy) дал определение термина «искусственный интеллект» (artificial intelligence, AI): наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.

В начале 1980-х годов ученые, занимающиеся теорией вычислений, Барр (Valerie Barr) и Файгенбаум (Edward Albert Feigenbaum) предложили такое определение искусственного интеллекта: «область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, – понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.»[1].

Суть создания ИИ заключается в том, чтобы сформировать систему, которая смогла бы автономно работать, решая интеллектуальные задачи по подобию когнитивных процессов у человека. Разработка данной системы основана на таких дисциплинах, как математика, компьютерные науки, биология, физиология, психология, лингвистика и др.

Основой ИИ являются алгоритмы, которые транслируются в компьютерный код, содержащий инструкции для быстрого анализа и преобразования данных в выводы, информацию или другие выходные данные.

В настоящее время в России ИИ определяется как комплекс технологических решений, позволяющих имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека [Указ…, 2019].

Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение, в том числе то, в котором используются методы машинного обучения, процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений.

Система ИИ (artificial intelligence system) – программное обеспечение, в котором используются технологические решения ИИ.

Для понимания сути ИИ также важен ряд понятий и терминов, применяемых при описании технологий: данные, набор данных, большие данные (big data), аппаратное обеспечение, вычислительная система, база знаний (значение данных терминов см. в глоссарии, расположенном в конце учебного пособия).

Вычислительная система – предназначенный для решения задач и обработки данных (в том числе вычислений) программно-аппаратный комплекс или несколько взаимосвязанных комплексов, образующих единую инфраструктуру с ИИ, в отличие от программирования без ИИ может ответить не только на конкретные, но и на общие вопросы. Также возможна быстрая и простая модификация программы, в том числе частичная, не приводящая к изменению ее структуры.

Экспертная система – технология ИИ, позволяющая на основе базы знаний воспроизвести модель поведения экспертов в определенной области знаний, сократить время и трудозатраты пользователя на решение типовых задач. Характерными чертами экспертной системы являются:

– четкая ограниченность предметной области;

– способность принимать решения в условиях неопределенности;

– способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом;

– четкое разделение данных и механизмов вывода;

– способность пополнять базу данных;

– ориентация на решение неформализованных задач;

– отсутствие гарантий нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках;

– также то, что результат выдается в виде конкретных рекомендаций, не уступающих решениям лучших специалистов в конкретной области знаний;

– алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой.

Сильнейшей стороной технологий ИИ стала способность к обучению.

Машинное обучение (machine learning, ML) – это использование определенных признаков при выявлении шаблонов для анализа конкретной ситуации. Машина может «учиться» (обучение по прецедентам (индуктивное обучение)) и применять эту информацию в будущих подобных сценариях. Этот инструмент прогнозирования можно, например, применять динамически для клинических решений, чтобы персонализировать уход за пациентом, а не следовать статическому алгоритму. Модели улучшаются, обучаясь на представленных наборах данных. Машинное обучение использует определенное количество признаков и требует участия человека.

Машинное обучение развилось в широко известное глубокое обучение (deep learning) (в настоящее время считается одним из видов машинного обучения), состоящее из алгоритмов для создания искусственной нейронной сети (artificial neural network, ANN), которая затем может обучаться, в том числе самостоятельно классифицировать данные, и принимать решения самостоятельно, подобно человеческому мозгу. Такое обучение основано на использовании многоуровневых моделей для постепенного извлечения признаков из большого объема данных.

Искусственная нейронная сеть – сеть элементов простейшей обработки, соединенных взвешенными связями с регулируемыми весами, в которой каждый элемент производит значение, применяя к своим входным значениям нелинейную функцию, и передает его другим элементам или представляет его в виде выходного значения.

Сверточная нейронная сеть (convolutional neural network, CNN) – это тип алгоритма глубокого обучения, применяемого для обработки изображений, имитирующего поведение взаимосвязанных нейронов человеческого мозга. CNN состоит из нескольких слоев, которые анализируют входное изображение для распознавания шаблонов и создания определенных фильтров. Окончательный результат достигается за счет объединения всех функций полностью подключенных слоев. Сейчас доступно несколько алгоритмов CNN, включая Le-NET, AlexNet, VGG, GoogLeNet и ResNet.

Различные варианты нейронных сетей в виде упрощенных схем, позволяющих понять основные принципы их функционирования, показаны на рис. 1.

Рис. 1. Примеры нейронных сетей. Источник: [Van Veen F., Leijnen S. The Neural Network Zoo. 2019. https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo (дата обращения: 09.09.2023)].

В настоящее время существуют различные типы и алгоритмы машинного обучения (рис. 2).

Рис. 2. Концепции ИИ и МО. Источник: [Machine Learning-enabled Medical Devices…, 2021].

Существует много алгоритмов машинного обучения, отличающихся возможностями и ограничениями. К принципиальным характеристикам, присущим тому или иному алгоритму ИИ, можно отнести [Глизница и др., 2022]:

1. Интерпретируемость – возможность установить основания принятого алгоритмом решения, открыть «черный ящик». Возможность объяснить решение, предлагаемое алгоритмом, значительно облегчает внедрение методов в медицинскую практику.

2. Устойчивость к мультиколлинеарности – корреляционной связи между независимыми переменными, которая негативно сказывается на времени обучения и точности результата. В частности, учет избыточного числа переменных из медицинской карты приводит к формированию слишком сложной модели с несущественными признаками заболевания (эффект переобучения), не способной к обобщению.

3. Возможность выбора переменных, позволяющая снизить эффект мультиколлинеарности. Например, если алгоритм учел в построенной математической модели и национальность, и расовую принадлежность пациента, то возможность вручную исключить один из параметров, не редактируя набор данных, значительно облегчит работу с системой.

К основным подходам машинного обучения можно отнести следующие:

– контролируемое машинное обучение (обучение с учителем, supervised machine learning), когда алгоритм ИИ наблюдает набор размеченных данных и обучается функции, позволяющей предсказывать аннотацию для новых входных данных;

– неконтролируемое машинное обучение (обучение без учителя, unsupervised machine learning), когда алгоритм распознает паттерны (структуру) в неразмеченных данных, выявляя скрытые закономерности.

Под разметкой данных (data labeling) понимается этап обработки структурированных и неструктурированных данных, в процессе которого данным (в том числе текстовым документам, фото- и видеоизображениям) присваиваются идентификаторы, отражающие их тип (классификация), и (или) осуществляется интерпретация данных для решения конкретной задачи.

Такие популярные алгоритмы глубокого обучения, как сверточные нейронные сети, глубокие сети доверия, рекуррентные нейронные сети и другие, лежат в основе услуг многих технологических гигантов.

В настоящее время перспективным направлением является построение алгоритмов ИИ на основе наиболее биологически достоверных моделей (выполнение нейроморфных вычислений, максимально приближенных к работе человеческого мозга). Спайковая нейронная сеть (spiking neural network, SNN) является одним из основных «кандидатов» для преодоления ограничений нейронных вычислений и эффективного использования алгоритма машинного обучения в реальных приложениях. Концепция вдохновлена механизмами взаимодействия между нейронами, основанными на передаче информации при помощи электрических импульсов, дискретных пространственно-временных сигналов (спайков). Спайковые нейронные сети построены на основе биологических методов обработки информации, где разреженные во времени асинхронные сигналы передаются и обрабатываются массово-параллельным образом. Они демонстрируют низкое энергопотребление и высокую скорость обработки информации [Taherkhani et al., 2020].

Принято также деление ИИ на слабый и сильный. Термин «сильный ИИ» впервые предложен в 1980 г. [Searle, 1980]. Теория сильного ИИ предполагает, что компьютеры могут становиться «разумными» в том смысле, в котором человеческий разум – это разум. Сильный ИИ постоянно занимается самообучением, не уступает человеку по интеллектуальным способностям, обладает самосознанием, может обрабатывать чувственную информацию [Малышева, Касимов, 2016].

Слабый ИИ не обладает такими возможностями.

В настоящее время деление на сильный и слабый ИИ является в определенной мере теоретическим, так как существующие технологии ИИ пока достаточно узкие по сравнению с человеческим разумом.

В последние годы активно обсуждается концепция гибридного интеллекта как интеграция человеческих способностей (естественного интеллекта) и потенциала алгоритмов ИИ.

В РФ к технологиям ИИ, т. е. технологиям, основанным на использовании ИИ, отнесены [Указ…, 2019]:

а) компьютерное зрение (CV) – процесс получения компьютером информации и ее понимание из серии изображений или видео;

б) обработка естественного языка (NLP) – извлечение данных из человеческой речи и принятие решений на основе этой информации;

в) распознавание и синтез речи;

г) интеллектуальная поддержка принятия решений;

д) перспективные методы ИИ.

При этом перспективными методами ИИ в настоящее время считаются методы, направленные на создание принципиально новой научно-технической продукции, в том числе в целях разработки универсального (сильного) ИИ. К перспективным методам ИИ относятся: автономное решение различных задач, автоматический дизайн физических объектов, автоматическое машинное обучение, алгоритмы решения задач на основе данных с частичной разметкой и (или) незначительных объемов данных, обработка информации на основе новых типов вычислительных систем, интерпретируемая обработка данных.

§ 2. История развития технологий искусственного интеллекта

Как технологическое явление ИИ берет свое начало в 1956 г., когда в Университете Дартмута (США) прошла рабочая конференция с участием таких ученых, как Джон Маккарти, Марвин Минский (Marvin Minsky), Клод Шеннон (Claude Shannon), Алан Тьюринг, которые были названы основателями сферы искусственного разума[2].

В последующие годы развитие ИИ неразрывно связано с созданием роботов. В 1966 г. в Стэнфордском научно-исследовательском институте был разработан Shakey – «первый электронный человек», первый мобильный робот, способный интерпретировать инструкции. Вместо того чтобы выполнять одношаговые команды, Shakey мог обрабатывать более сложные инструкции и выполнять соответствующие действия. Создание Shakey стало важной вехой для робототехники и ИИ [Kaul et al., 2020].

На смену экспертным системам, описывающим алгоритм действий по выбору решения в зависимости от конкретных условий, пришло машинное обучение, благодаря которому информационные системы самостоятельно формируют правила и находят решение на основе анализа зависимостей, используя исходные наборы данных. Нахождение решений без предварительного составления человеком их возможного перечня позволило говорить о настоящем прорыве в развитии ИИ.

Наиболее активно в прикладном смысле ИИ стал развиваться в 1990-е годы. Тогда, например, были созданы программы, которые позволили машине выигрывать у человека. В 1996 г. программа Deep Blue Chess обыграла гроссмейстера и чемпиона мира Гарри Каспарова[3].

Появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных позволили выполнять машинное обучение с высокой точностью.

В 2007 г. IBM создала открытую систему ответов на вопросы Watson, занявшую первое место в телевизионном игровом шоу Jeopardy в 2011 г. (в ситуациях конкуренции системы с людьми). В отличие от традиционных систем, которые использовали либо прямое рассуждение (следуя правилам от данных к выводам) и обратное (следуя правилам от выводов к данным), либо созданные вручную правила «если… то», эта технология, называемая DeepQA, применяла обработку естественного языка и различные поиски для анализа неструктурированного контента для получения вероятных ответов. Система оказалась доступна, проще в обслуживании и более рентабельна [Kaul et al., 2020].

В 2016 г. разработанная Google программа AlphaGo (технология машинного обучения DeepMind) одержала победу над Ли Седолем, чемпионом мира по игре в го. Успех программы стал толчком для того, чтобы в марте 2016 г. ее создатели заключили соглашение с Национальной службой здравоохранения Великобритании для изучения возможностей применения ИИ при осуществлении анализа медицинских данных [Отбеткина, 2022, с. 851].

В январе 2017 г. программа Libratus, разработанная в Университете Карнеги – Меллона, победила в 20-дневном покерном турнире «Brains Vs. Artifcial Intelligence: Upping the Ante»[4], что, безусловно, свидетельствует о качественном скачке в объемах производственных мощностей ИИ.

В настоящее время в мире происходит ускоренное внедрение технологий на основе ИИ в различные отрасли экономики и сферы общественных отношений, что, как ожидается, приведет к росту мировой экономики в 2024 г. не менее чем на 1 трлн долл. США.

Ускоренное внедрение технологий на основе ИИ обусловлено следующими факторами:

а) общий (сквозной) характер применения прикладных технологических решений;

б) высокая степень влияния технологий на основе ИИ на результативность деятельности организаций и человека, в том числе связанной с принятием управленческих решений;

в) высокая доступность инструментов (в том числе программ для ЭВМ с открытым кодом) для разработки технологий на основе ИИ;

г) потребность в обработке больших объемов данных, создаваемых как человеком, так и техническими устройствами, для повышения эффективности экономической и иной деятельности.

В 2018 г. мировой рынок технологических решений, разработанных на основе ИИ, составил 21,5 млрд долл. США и, по прогнозам экспертов, к 2024 г. достигнет почти 140 млрд долл. США [Указ…, 2019].

Наиболее популярными для внедрения ИИ считаются отрасли рекламы, маркетинга, торговли, банковского дела, страхования, промышленности, военного дела. Однако довольно быстро технологии ИИ добрались и до медицины. Стремительное развитие технологий на основе ИИ сопровождается существенным ростом как государственных, так и частных инвестиций в их развитие, а также в разработку прикладных технологических решений. По оценкам международных экспертов, инвестиции в такие технологии выросли с 2020 по 2021 г. более чем в два раза, составив около 67 млрд долл. США[5]. При этом интерес инвесторов к рынку технологий ИИ в здравоохранении – один из самых высоких (рис. 3).

Рис. 3. Рост инвестиций в технологии ИИ. Источник: [State of Al 2021 Report/ CBINSIGHTS. March 9. 2022. https://www.cbinsights.com/research/report/ai-trends-2021/(дата обращения: 22.10.2022), 2022].

Ведущие мировые технологические гиганты (Facebook[6], Google, Amazon, Apple, Microsof) вкладывают огромные денежные средства в разработку технологий ИИ для применения в своей бизнес-нише.

В России ИИ также активно развивается. Разработанные технологические решения на основе ИИ (например, компьютерное зрение и обработка естественного языка) уже сейчас обладают значительной коммерческой привлекательностью и высоким экспортным потенциалом на мировом рынке.

§ 3. Наборы данных для обучения и тестирования алгоритмов искусственного интеллекта

Разработка любой системы ИИ базируется на обработке и использовании определенного набора данных. Чем больше данных обработает алгоритм ИИ, тем более точно и корректно он сможет формулировать выводы на их основе. На этапах тестирования и эксплуатации системы структура и свойства набора данных также играют ключевую роль.

Подготовка набора данных включает определенные процедуры (рис. 4).

Рис. 4. Процесс подготовки набора данных для обучения и тестирования систем ИИ. Источник: [Национальный стандарт РФ ГОСТ Ρ 59921.5…].

Подробнее рассмотрим основные процедуры. Задачи подготовки набора данных должны быть определены проблемой, целью создания системы ИИ, должны включать определение предметной области и выбор методов обработки данных. Например, в случае контролируемого машинного обучения алгоритм ИИ наблюдает набор размеченных данных и обучается функции, позволяющей предсказывать аннотацию для новых входных данных. Возможными типами задач контролируемого машинного обучения являются классификация и регрессия (аппроксимация и предсказание значения непрерывных параметров какого-либо объекта). При регрессии аннотация может принимать любое действительное значение, не ограничиваясь конечным набором категорий как при классификации.

В случае неконтролируемого машинного обучения алгоритм распознает паттерны (структуру) в неразмеченных данных. Возможными типами задач неконтролируемого машинного обучения являются кластеризация (группировка экземпляров данных в кластеры со сходными характеристиками) и детекция аномалий (идентификация редких экземпляров данных, существенно отличающихся от остальных).

Подход к формированию набора данных определяется необходимостью валидации системы ИИ.

Аналитическая валидация (analytical validation) – подтверждение способности системы ИИ точно, воспроизводимо и надежно генерировать предполагаемые технические результаты вычислений из входных данных.

В этом случае необходимо представление данных: синдромов, заболеваний, исходов, отражающее максимальную вариативность (то есть и частые, и редкие случаи представлены в одинаковом объеме). Набор данных для аналитической валидации должен быть подготовлен для определения следующих характеристик: производительность (например, время, затрачиваемое на обработку системы ИИ медицинского исследования при наличии функции автоматического расчета времени и т. д.), точность интерпретации исследований с учетом функциональных возможностей системы ИИ, повторяемость, воспроизводимость.

Возможно включение исследований с нарушением технологии (внешние помехи, артефакты, неверное наложение электродов/датчиков, нарушение последовательности регистрации, укладки пациента). Такие исследования должны быть помечены должным образом. Для снижения систематической ошибки следует использовать данные из разных источников (например, из разных медицинских организаций) и разные модели оборудования.

Клиническая валидация (clinical validation) – подтверждение способности системы ИИ выдавать клинически значимые выходные данные, связанные с ее целевым использованием в рамках установленного изготовителем функционального назначения.

В этом случае необходимо представление данных согласно частоте их встречаемости, заболеваемости, распространенности в популяции. При проведении клинической валидации следует использовать верифицированный набор данных. Характеристики наборов данных (размерность, разреженность, баланс, распределение классов и др.) должны подбираться в соответствии с задачей.

Под размерностью понимается количество атрибутов, которые имеют объекты в наборе данных (например, значение артериального давления, масса тела пациента, уровень холестерина и др.). Наборы данных с высокой размерностью (с большим количеством атрибутов) выдвигают повышенные требования к алгоритмам системы ИИ, допустимому размеру таких наборов, а также к вычислительным ресурсам для их обработки. В зависимости от поставленной цели и дизайна исследования допустимо обоснованное снижение размерности набора данных, в частности, за счет кластеризации данных либо группировки взаимосвязанных по какому-либо признаку атрибутов в объединенные категории.

Высокий уровень разреженности (отсутствия) данных способен существенно осложнить для системы ИИ задачу поиска и категоризации объектов интереса, что нужно учитывать в зависимости от поставленной задачи.

Сбалансированный набор данных должен содержать одинаковое количество примеров различных категорий (классов) объектов интереса. В случае бинарной классификации это может соответствовать распределению 50/50 для случаев «патология/норма».

Важным этапом подготовки данных является деидентификация (обезличивание). Должны быть удалены любые персональные данные. В случае необходимости возможно их изменение, например замена даты рождения на возраст.

Подготовленные наборы данных могут быть структурированы посредством выделения признаков в соответствии с поставленной задачей. В процессе структурирования снижают размерность набора данных, оставляя достаточный список атрибутов для точного и полного описания элементов набора данных, что будет способствовать последующему обобщению шагов и проведению качественной разметки (аннотации) данных.

Фильтрация набора данных позволяет исключить данные, не соответствующие заданным параметрам (например, смазанные изображения), повысив их качество.

Существенную роль в подготовке данных играет разметка. Выделяется три вида разметки: ретроспективная, проспективная разметка, верификация [Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.5…].

Ретроспективная разметка представляет собой сбор элементов согласно указанным метаданным, перечень которых выбирают в соответствии с поставленной целью. Такую разметку проводят путем выгрузки данных из информационной системы. Ретроспективная разметка не предполагает выполнение манипуляций или какой-либо обработки элементов. Для каждого элемента набора данных устанавливают соответствие с информацией (диагноз, результаты лабораторного исследования и др.). К примеру, ретроспективная разметка пациентов с подтвержденной новой коронавирусной инфекцией предполагает следующий перечень метаданных: идентификационный номер, дата рождения, дата выполнения рентгенологического исследования, результаты теста на полимеразную цепную реакцию.

Проспективная разметка представляет собой сбор элементов в соответствии с поставленной целью, а также проведение дополнительных манипуляций с элементами (постановка меток начала и окончания события, меток обнаружения признаков, обозначений патологий и т. п.). Для проведения такой разметки помимо технических специалистов привлекаются лица, обладающие специальными знаниями, например медицинскими. Разметка проводится путем ручного аннотирования содержания данных или их частей, которое может быть выполнено в графической или текстовой форме либо при их комбинации.

Верификация данных может обеспечиваться:

– внесением дополнительных сведений в набор данных, подготовленный при проспективной разметке (например, дополнение результатами повторных исследований);

– слепым анализом набора данных экспертами с достижением заданного уровня согласованности их решений.

Основные критерии отнесения к верифицированному набору данных:

– данные получены из реальной практики (не допускается получение синтезированных данных, например ЭКГ от генератора физиологических сигналов);

– данные получены в «сыром виде» – без применения фильтров и математических средств постобработки;

– структура набора данных соответствует поставленной цели его формирования (обучение, аналитическая, клиническая валидация);

– количество наблюдений (исследований) достаточно для достижения статистической значимости результата;

– разметка проведена с использованием тезауруса (кодированной библиотеки типовых формулировок, соответствующих рекомендации ассоциации специалистов в данной области по ГОСТ 7.24, ГОСТ 7.25[7]).

В ходе первичной разметки отмечаются все целевые структуры в подготовленном наборе данных. Специалисты, проводящие разметку, должны быть компетентны в области конкретных типов данных (изображения, текстовые или сигнальные (ЭКГ, ЭЭГ, спирометрия), количественные (ЧСС, артериальное давление, спирометрия), бинарные данные (да/нет)). Экспертная разметка осуществляется специалистами с большим опытом работы (не менее трех лет) в областях, соответствующих решаемым задачам.

На всех этапах жизненного цикла системы ИИ важно обеспечить хранение верифицированного набора данных и доступ к нему. В решении этой задачи ключевую роль играют метаданные (metadata) – информация о ресурсе.

Метаданные применяют для классификации, упорядочения и описания. Они составляются для улучшения возможностей поиска, обеспечения доступа к данным, их совместимости и повторного использования.

Метаданные бывают трех типов:

– описательные (служат для обнаружения, сбора или группирования данных по общим для них характеристикам);

– структурные (определяют состав или организацию набора данных);

– административные (используются для управления базой данных).

Выбор зависит от типа данных. Например, метаданные для хранения верифицированного набора медицинских изображений могут включать:

1. Тип изображения:

– вид исследования (например, компьютерная томография);

– разрешение;

– общее число изображений и по сериям.

2. Число исследований.

3. Источники исследований:

– оборудование;

– типы оборудования;

– медицинскую организацию.

4. Параметры сканирования изображений.

5. Параметры хранения изображений:

– формат данных;

– уровень и тип сжатия данных.

6. Аннотацию (разметку):

– тип;

– что и как описано;

– привлеченную экспертную группу.

7. Контекст.

8. Как определена и промаркирована истинная разметка.

9. Связанные данные:

– демографические;

– клинические;

– лабораторные;

– геномные;

– временны́е;

– принимаемые препараты (лекарства);

– другие.

10. Временной диапазон сбора изображений (дата и время исследования).

11. Использование данных (какое программное обеспечение использовать для просмотра данных).

12. Кому принадлежат данные.

13. Кто ответственен за данные.

14. Допустимое использование.

15. Назначение набора данных.

16. Информацию об одобрении комитета по этике.

17. Информацию о деидентификации набора данных.

18. Информацию о проведенном контроле качества набора данных.

19. Параметры доступа:

– доступность;

– цену и лицензионные соглашения.

20. Распределение случаев (если применимо):

– процент «норма/патология» (код МКБ);

– данные патологии: число исследований с каждой патологией.

Данные необходимо передавать в локальное хранилище (при одноцентровом исследовании) либо во внешнее хранилище данных (в случае многоцентрового исследования). Хранение данных может быть организовано на локальном сервере или при облачном хранении. При этом доступность и безопасность обеспечиваются на лучшем уровне при использовании локального сервера. В то же время при облачном хранении возможны совместное использование данных и резервное копирование.

Статистические и научные данные, включая обезличенные данные, полученные посредством удаления идентифицирующих сведений из персональной информации (например, медицинской), должны быть защищены.

Необходимо установить стандартные процедуры доступа к набору данных для третьих лиц, закрепленные в документе о политике по защите информации. При организации доступа следует подписывать соглашение с организацией, формирующей наборы данных.

Важно отметить, что в медицине количество собираемых данных, пригодных для анализа системами ИИ, стремительно растет благодаря развитию новых технологий их получения и хранения (носимые устройства, электронные медицинские записи; генетическая информация, полученная путем секвенирования генома, и т. д.).

Тестовые задания

1. Обязательным признаком ИИ является…

A. Развитая нейронная сеть.

B. Использование возможностей, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом.

C. Компьютерное зрение.

D. Высокая скорость обработки информации.

2. ИИ как комплекс технологических решений НЕ включает в себя…

A. Информационно-коммуникационную инфраструктуру.

B. Полностью автономный характер работы.

C. Программное обеспечение.

D. Процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений.

3. Экспертная система как вид технологии ИИ характеризуется… (Выберите все подходящие варианты ответа.)

A. Четкой ограниченностью предметной области.

B. Способностью полностью заменить человека по своему функционалу.

C. Способностью объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом.

D. Наиболее быстрым из всех видов технологий ИИ принятием решений.

4. Какими факторами обусловлено ускоренное внедрение технологий на основе ИИ? (Выберите все подходящие варианты ответа.)

A. Полностью выработанным международным интегрированным правовым регулированием в области ИИ.

B. Высокой степенью влияния технологий на основе ИИ на результативность деятельности человека.

C. Высокой доступностью инструментов для разработки технологий на основе ИИ.

D. Потребностью в обработке больших объемов данных.

5. Какие признаки характеризуют сильный ИИ? (Выберите все подходящие варианты ответа.)

A. Постоянное самообучение.

B. Способность работать только по заранее заданным алгоритмам без возможности самостоятельно усваивать информацию из внешних источников.

C. Обладание компьютерным «самосознанием».

D. Способность к обработке потенциально бесконечного количества данных.

6. Передовые технологии ИИ по механизму копируют работу следующей составляющей человеческого организма…

A. Кровеносной системы.

B. Иммунной системы.

C. Мышц.

D. Нейронных связей.

7. Сверточная нейронная сеть разработана специально для распознавания…

A. Пиксельных изображений.

B. Звуковой информации.

C. Математических алгоритмов.

D. Больших символьных текстовых данных.

8. Перспективные методы ИИ – это…

A. Технологии и технологические решения, в которых ИИ используется в качестве обязательного элемента, включая робототехнику и управление беспилотным транспортом.

B. Предназначенный для решения задач и обработки данных (в том числе вычислений) программно-аппаратный комплекс или несколько взаимосвязанных комплексов, образующих единую инфраструктуру.

C. Методы, направленные на создание принципиально новой научно-технической продукции, в том числе в целях разработки универсального (сильного) ИИ.

D. Конфигурация, состав и принципы взаимодействия (включая обмен данными) элементов вычислительной системы.

9. Какие типы функций может выполнять ИИ?

A. Распознавание и синтез речи.

B. Интеллектуальную поддержку принятия решений.

C. Обработку визуальной информации с помощью компьютерного зрения.

D. Все перечисленные.

10. Набор данных – это…

A. Система взаимосвязанных технических устройств, предназначенных для ввода (вывода), обработки и хранения данных.

B. Совокупность данных, прошедших предварительную подготовку (обработку) в соответствии с требованиями законодательства Российской Федерации об информации, информационных технологиях и о защите информации и необходимых для разработки программного обеспечения на основе ИИ.

C. Набор алгоритмов, предназначенных для разработки технологических решений на основе ИИ, описанных с использованием языков программирования и размещенных в сети Интернет.

D. Технологии и технологические решения, в которых ИИ используется в качестве обязательного элемента, включая робототехнику и управление беспилотным транспортом.

Задачи для самостоятельного решения

Задача 1. История ИИ началась с древних мифов, историй и слухов об искусственных существах, созданных искусными мастерами и наделенных интеллектом или сознанием. Например, в греческой мифологии описан Талос, великан из бронзы, который охранял остров Крит. Он бросал валуны в корабли захватчиков и ежедневно совершал три круга по периметру острова. Аргонавты победили Талоса, удалив единственную пробку возле его ступни, что привело к вытеканию из корпуса великана жизненно важного ихора.

Прообраз ИИ был сформирован в искусстве и литературе. Представление о машинах с человекоподобным интеллектом восходит, по крайней мере, к роману Сэмюэля Батлера (Samuel Butler) «Эревон» (1872). Многие научно-фантастические рассказы описывают различные последствия создания искусственного интеллекта, в том числе восстания роботов. Среди наиболее известных – фильм Стэнли Кубрика (Stanley Kubrick) «2001: Космическая одиссея» с его смертоносным бортовым компьютером HAL 9000. HAL контрастирует с R2-D2 в «Звездных войнах» Джорджа Лукаса (1977) и роботом ВАЛЛ-И в одноименном фильме Эндрю Стэнтона (2008).

В 2019 г. футурист и директор института «Будущее сегодня» при Нью-Йоркском университете Эми Уэбб (Amy Webb) опубликовала книгу «Большая девятка» (Te Big Nine), в которой рассмотрела возможное влияние ИИ и девяти технологических гигантов (Google, Microsof, Amazon, Alibaba и др.) на будущее человечества. Вместо того чтобы оценивать «характер» систем ИИ, Уэбб критически смотрит на людей, стоящих за ними.

В ее идеальном сценарии технологические компании работают друг с другом и обществом для решения глобальных проблем. Например, с помощью высокотехнологичной медицины избавляют мир от инфекционных заболеваний (гриппа и других). В то же время в «прагматичных» сценариях, рассматриваемых Эми Уэбб, бизнес уклоняется от ответственности перед обществом и будущим в пользу прибыли. Автор предсказывает появление цифровых кастовых систем, в которых доступ к личным данным граждан будет заблокирован операционными системами технологических гигантов. Также через 50 лет, когда численность населения мира превысит 10 миллиардов, появится сильный ИИ. Китай, учитывая, что китайские технологические компании, входящие в девятку, контролируются правительством, создаст систему для уничтожения своих противников и получит все, что осталось от мировых ресурсов.

Вопросы:

1. Попробуйте сформировать собственное представление о том, как мог бы измениться мир с развитием технологий на основе ИИ через несколько столетий.

2. Как вы думаете, возможна ли ситуация, когда ИИ полностью заменит человека? В каких сферах?

Задача 2. В начале ноября 2018 г. аналитическая компания Forrester опубликовала два исследования в сфере ИИ – «Прогноз на 2019 год: автоматизация» и «Прогноз на 2019 год: искусственный интеллект». По мнению экспертов, компании переоценили ИИ и разочаруются в нем через год.

Один из пунктов исследований касался статистических данных, которые бизнесмены пока не желают признавать: в 2019 г. до 10 % компаний вернут в автоматизированные процессы человеческий фактор, и эта тенденция в значительной степени обусловлена ограничениями ИИ и их осознанием.

Специалисты не отрицают достижений ИИ – автоматизация действительно ускоряет многие процессы и зачастую позволяет исключить типичные человеческие ошибки. ИИ гораздо лучше человека анализирует огромные массивы данных и сопоставляет объекты, чем оказывает неоценимую помощь при оценке гистологических срезов или рентгенограмм легких. Но когда дело доходит до отношений непосредственно с человеком, картина меняется.

Компании, в погоне за выгодой внедрившие ИИ в свою работу, осознают жестокую правду, уже выявленную социологическими исследованиями, – автоматизация полезна для бизнеса только в том случае, если помогает сблизить вас с клиентом. Заменяя человека искусственным интеллектом на этапе справочной службы или круглосуточного чата, бизнесмены рискуют попасть в немилость у собственных клиентов. Истина в том, что большинство людей предпочитает человеческий контакт. Мы взаимодействуем друг с другом уже тысячи лет и, как оказалось, не слишком склонны менять эту модель.

На эту тенденцию обратили внимание довольно давно. Например, в Гарвардской бизнес-школе Раен В. Буэл (Ryan W. Buell) проводил исследования по автоматизации с 2008 г.

Ученые пришли к выводу, что клиенты, пользующиеся банкоматами, реже остаются довольны банковским обслуживанием, чем пользователи, общавшиеся с банковскими служащими. Опыт международной страховой компании MetLife, установившей автоматическую систему соболезнований родственникам погибших, наглядно показывает, что выражение сочувствия нельзя доверять машинам.

Вопросы:

1. Согласны ли вы с тем, что функции машины и человека должны быть разделены? Чем это обусловлено в экономическом и этическом контекстах?

2. Сможет ли замена человека искусственным интеллектом при условии полной экономической эффективности гарантировать достижение целей человеческого благополучия? Сформулируйте собственную позицию.

Раздел 2

Применение искусственного интеллекта в здравоохранении

§ 1. Искусственный интеллект и медицина

Программа консультирования пациентов с глаукомой с использованием модели CASNET стала одним из первых прототипов, демонстрирующих возможность применения ИИ в здравоохранении. Модель могла применять информацию о конкретном заболевании к отдельным пациентам и давать врачам советы по лечению. Она была разработана в Университете Рутгерса и официально продемонстрирована в 1976 г. [Kaul et al., 2020].

Наиболее известной экспертной системой стала система Mycin, предназначенная для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите, различных бактериальных инфекциях.

Извлечение информации из электронной медицинской карты пациента и использование технологии DeepQA для предоставления ответов, основанных на доказательной медицине, позволило получить новые возможности для принятия клинических решений на основе фактических данных. В 2017 г. соавторы использовали IBM Watson для успешной идентификации новых РНК-связывающих белков, которые были изменены при боковом амиотрофическом склерозе.

IBM Watson является одним из самых крупных проектов ИИ, применяемых в медицине. Первоначально систему стали использовать в онкологии для постановки диагноза и предложения способов лечения. Далее разработчики позволили программе проанализировать десятки миллиардов медицинских снимков и обезличенных медицинских карт пациентов для выработки у нее алгоритма выявления патологий исходя из результатов анализов и анамнеза пациента. Позже программа смогла выполнять функции ассистента радиолога, а потом разработчики приняли решение развивать у IBM Watson способность находить аномалии в области кардиологии, чтобы формировать заключение для врача и ускорять его работу. При этом для анализа продукт использует информацию из загруженных в его облако научных журналов и исследований (объем данных эквивалентен сотням миллионов печатных книг).

Первой в здравоохранении технологией ИИ с глубоким обучением в 2017 г. стало приложение CardioAI платформы Arteries, которое могло за считанные секунды анализировать магнитно-резонансные изображения сердца, предоставляя такую информацию, как фракция сердечного выброса. С тех пор приложение было расширено за счет включения изображений печени и легких, рентгеновских изображений органов грудной клетки и опорно-двигательного аппарата, а также неконтрастных изображений КТ головы.

В последние годы ИИ в медицине стремительно развивается. Сейчас технологии ИИ позволяют с легкостью и все возрастающей точностью решать такие задачи, как, например, оценка присутствия инородного тела или патологии на рентгенологическом снимке или ультразвуковом изображении, наличия раковых клеток в цитологическом материале, в генетических исследованиях и т. п.

Примеры областей применения в здравоохранении технологических решений на основе ИИ:

– цифровой помощник способствует оказанию медицинской помощи в течение установленных норм времени за счет постоянного мониторинга состояния пациента и оповещения медицинских работников;

– машинное обучение помогает прогнозировать течение патологического процесса с помощью анализа данных, влияющих на результаты лечения;

– глубокое обучение позволяет обрабатывать большое количество биомедицинских данных разных типов для уменьшения неопределенности при принятии клинических решений о лечении;

– обработка изображений позволяет повышать качество и интенсивность процесса, выявлять признаки заболевания;

– обработка естественных языков помогает интерпретировать записи электронной медицинской карты, извлекать и структурировать информацию.

Так, Сингапурский институт генома человека с 2017 г. работает над изучением генов добровольцев, предпринимая попытки глубокого машинного обучения с предварительным сбором и обработкой больших данных. Группа выявила 98,3 миллиона генетических вариантов, чем существенно пополнила имеющуюся базу. На основании обработанных данных предыдущих 15 лет был собран банк генетических данных основных этносов Сингапура для последующего использования в постановке диагнозов и прогнозировании заболеваний, проработке политики профилактики болезней и общественного здравоохранения.

Используя подобный алгоритм действий, в Великобритании разработали предиктивную модель, которая позволяет проводить скрининг большого количества пациентов и выявлять тех, кто находится в группе высокого риска идиопатической легочной гипертензии до появления симптомов. Системы ИИ широко используются в реаниматологии, изучается их эффективность.

В США научный медицинский центр Cleveland Clinic и Microsof с помощью алгоритмов платформы Azure анализируют данные о состоянии пациентов, собираемые приборами в отделениях реанимации и интенсивной терапии, и предсказывают риски развития критических ситуаций для каждого пациента.

Системы ИИ решают целый ряд проблем этой группы пациентов, в том числе предсказание риска развития сепсиса, что является сложной клинической проблемой. Так, в работе К. Мао (Qian Mao) и соавторов (2018), выполненной в клиниках США, получены статистически значимые данные о прогнозировании развития сепсиса. Работа основана на построении алгоритма InSight с выборкой данных из медицинской информационной системы, включающей 90 353 пациента. Алгоритм ИИ базируется на ретроспективных данных и применен в дальнейшем к проспективному анализу. Производится анализ клинических данных пациента: уровня артериального давления, частоты сердечных сокращений, частоты дыхания, насыщения крови кислородом и температуры тела, а оценка риска формируется на основе алгоритмического дерева решений. Проведено сравнение прогнозов разработанного алгоритма InSight и «золотого стандарта» с тремя распространенными клиническими системами оценки ухудшения состояния пациентов: MEWS (Modifed Early Warning Score), SIRS (Systemic Infammatory Response Syndrome), SOFA (Sequential Organ Failure Assessment). InSight превзошел эти классические системы при скрининге сепсиса, тяжелого сепсиса и септического шока. Оказалось, что построенная модель прогнозирует развитие сепсиса за 4 ч до его начала с высоким уровнем чувствительности 0,80 и достигает специфичности 0,95; 0,84 – для тяжелого сепсиса и 0,99 – для обнаружения септического шока. В стандартных схемах прогнозирования – 0,75; 0,72 и 0,84 соответственно [Mao et al., 2018]. Раннее выявление пациентов, склонных к тяжелому сепсису, может расширить окно для своевременного клинического вмешательства.

Система ИИ может оптимизировать процесс проведения лабораторных исследований. В исследовании, проведенном в Принстонском университете (США), проанализированы результаты лабораторных тестов, деидентифицированные данные о медицинской помощи в отделениях реанимации и интенсивной терапии по 58 тыс. случаев госпитализаций. Из базы данных сначала отбирали взрослых пациентов по крайней мере с одним зарегистрированным измерением для каждого из 20 жизненно важных показателей и лабораторных тестов, обычно назначаемых врачами (например, кислотно-основного состояния и газов крови). Далее данные о пациентах фильтровали по продолжительности их пребывания, учитывая только тех, кто находится в отделении реанимации и интенсивной терапии от 1 до 20 дней, и таким образом сформировали основную группу из 6060 наблюдений. Из 20 физиологических признаков определили восемь, которые более точно предсказывали начало тяжелого сепсиса, септического шока или острой почечной недостаточности, оценку SIRS (синдрома системного воспалительного ответа) и SOFA (последовательная оценка органной недостаточности): частоту дыхания в 1 мин, частоту сердечных сокращений в 1 мин, уровень артериального давления, температуру тела, уровень креатинина и мочевины в сыворотке крови, содержание лейкоцитов в крови, уровень лактата. Из этих признаков первые три являлись жизненно важными показателями, измеряемыми с помощью систем прикроватного мониторинга, которые регистрировались ежечасно. Последние четыре являлись лабораторными показателями, требующими инвазивного вмешательства, и обычно измерялись 2–3 раза в сутки. С учетом того, что частота их назначений варьировала в разных клиниках, разработан алгоритм, основанный на структуре многовыходового гауссовского процесса (MOGP – Multiple Output Gaussian Process) для получения ежечасных прогнозов состояния пациента с количественной неопределенностью по 17 из 20 клинических признаков (всего проанализировано более 800 тыс. шагов).

Для прогнозирования выбраны параметры, входящие в шкалу оценки тяжести состояния SOFA. Это мотивировалось тем, что на практике сепсис чаще распознается по сопутствующей органной недостаточности, чем по непосредственному выявлению самой инфекции. Прирост по SOFA двух баллов и более считался критическим показателем для развития сепсиса и являлся предиктором для лабораторного контроля. В разработанной математической модели учитывались не только рассчитанная тяжесть состояния и его динамика в зависимости от изменения предпринимаемой терапии или вмешательства, но и стоимость лабораторного теста. После того как был внедрен алгоритм ИИ в тестовой группе, сформированы следующие рекомендации по лабораторному контролю: основное внимание необходимо акцентировать на данных, получаемых с прикроватного оборудования (частота дыхания, частота сердечных сокращений и т. д.), так как их динамика позволяет раньше определить развитие критических инцидентов (показания к диализу, необходимость перевода на искусственную вентиляцию легких); лабораторный контроль основных показателей следует проводить не чаще одного раза в сутки, если нет прироста по SOFA › 2 баллов в течение 1 ч, и только в случае увеличения оценки по SOFA › 2 баллов в течение 1 ч необходимы контроль уровня лактата и дальнейшая расширенная лабораторная диагностика. Тем самым показана необоснованность рутинного лабораторного контроля у всех пациентов в отделении реанимации и интенсивной терапии несколько раз в сутки, что позволяет снизить не только затраты на проводимое лечение, но и информационную нагрузку на клинициста. Например, в случае рекомендации о назначении определения уровня лейкоцитов крови в тестовом наборе достигнуто общее снижение такого назначения на 44 % по сравнению с контрольной группой [Cheng et al., 2019].

В исследовании, проведенном на базе отделения реанимации и интенсивной терапии Бернской университетской клиники (Швейцария), принимающем более 6500 пациентов в год, оценен разработанный алгоритм ИИ с использованием машинного обучения, предупреждающий врачей об угрозе развития недостаточности кровообращения за 8 ч до предполагаемого неблагоприятного инцидента. Цель исследования состояла в том, чтобы оценить параметры гемодинамики, сосредоточив внимание на доле случаев недостаточности кровообращения, которые система способна обнаружить, и частоте ложных тревог. Точность модели определена как доля сигналов тревоги, которые правильно предсказывают наступление события (период недостаточности кровообращения) в течение последующих 8 ч. Для проспективной регистрации информации о состоянии здоровья пациента, измерения параметров функций органов, результатов лабораторных анализов и параметров лечения от поступления в отделение до выписки использовали данные 9040 пациентов. Для оценки эффективности прогнозирования использовали регистрацию клинических показателей состояния кровообращения. Из 175 получаемых от пациента параметров определены 17 основных, три опорных. Рассматривались характеристики пациента: возраст, тяжесть состояния по шкале APACHE, рост, пол и др. В процессе машинного обучения для разработки системы раннего предупреждения о недостаточности кровообращения на основе базы данных показателей интенсивной терапии высокого разрешения установили, что система ИИ предсказывала 90 % случаев развития недостаточности кровообращения, причем наступление 81,8 % случаев выявлялось более чем за 2 часа до инцидента [Lizotte, Laber, 2016].

Разработан и протестирован алгоритм ИИ на основе машинного обучения для предсказания трех наиболее характерных осложнений, возникающих после операций на открытом сердце: постоперационного кровотечения с необходимостью оперативной ревизии, почечной недостаточности с необходимостью заместительной почечной терапии, летального исхода. В качестве базовой модели использована рекуррентная нейронная сеть, обученная на данных 47 559 пациентов. Данные включали общие сведения о пациенте, информацию о проведенной операции, газовый состав артериальной крови и другие. Качество построенных моделей сравнивалось по базовым метрикам (точность, чувствительность, полнота и др.) с тремя основными шкалами, используемыми для оценки состояния пациентов:

– клиническое правило послеоперационного кровотечения (Clinical rule for postoperative bleeding, Bojar) – для случая кровотечения;

– упрощенная оценка острого физиологического состояния (Simplifed acute physiology score II, SAPS II) – для летальности;

– заболевание почек: улучшение глобальных результатов (Kidney disease: improving global outcomes, KDIGO) – для почечной недостаточности.

Во всех трех случаях качество прогнозов, даваемых алгоритмами ИИ, оказалось значительно выше. Так, доля правильных ответов возросла не меньше чем на 17 % [Meyer et al., 2018].

John Hopkins Hospital в партнерстве с GE Healthcare Partners создали командный центр госпиталя, который получает информацию о состоянии процессов во всех административных подразделениях, анализирует ее и определяет приоритетные задачи, а также позволяет заранее выявлять возможные риски и предлагать способы их избежать.

Современные системы ИИ решают проблемы медицинской сортировки. Наиболее известные решения для этих целей предлагает Enlitic. ИИ Enlitic Curie сканирует поступающих пациентов, обрабатывая множество клинических данных и определяя приоритет на лечение, после чего сразу же направляет больных к наиболее подходящему врачу-специалисту. Трудно переоценить пользу этих алгоритмов, исключающих из анализа человеческий фактор, ведь они, экономя время, самое драгоценное в ургентной медицине, а также человеческие ресурсы, могут помочь спасти много жизней.

Достижением американских ученых является также разработка микроскопа с ИИ. Такой микроскоп может самостоятельно распознавать патогенные бактерии в образцах крови. Принцип его работы скопирован с механизма функционирования зрительной коры млекопитающих. Перед запуском микроскоп обучают классифицировать бактерии на основе их формы и распределения.

Важное направление использования ИИ в медицине – робототехника. Наиболее перспективным считается не создание полноценных роботов-хирургов, а разработка и внедрение роботов-ассистентов, что позволяет снизить нагрузку на квалифицированных врачей-хирургов, увеличить точность рутинных манипуляций, в первую очередь в микрохирургии.

Перспективным направлением является также назначение лекарственной терапии. Один из подходов, параболическое персонализированное дозирование (PPD), основан на алгебраических уравнениях для связи фенотипа с концентрацией препаратов, например иммунодепрессантов при трансплантации. Путем исследования реакций пациента во время курса лечения по выведенному уравнению создается двумерная парабола, указывающая на следующую дозу, которую должен получить пациент. Данный подход позволяет усовершенствовать стандартное назначение лекарственных препаратов врачом.

Системы ИИ нашли широкое применение и в сфере ухода за пациентами. Например, компания Wellframe предоставляет мобильное приложение Medicare для сиделок и медсестер. Ряд клинических модулей, разработанных на основе доказательной медицины, позволяет специалистам по уходу за пациентами находить индивидуальный подход к каждому. При этом приложение существенно облегчает жизнь не только сиделкам, но и не выходящим из дома пациентам, которые могут пользоваться им самостоятельно. В функционал системы входят, например, напоминания о приеме лекарств, возможность оперативных консультаций с различными специалистами, подбор полезной медицинской литературы. Кроме того, ИИ может успешно участвовать в разработке лекарственных препаратов, в том числе вакцин. Ученые из Университета Флиндерса в Южной Австралии в 2019 г. представили вакцину от гриппа, которая считается первым в мире лекарственным препаратом для человека, полностью разработанным системой ИИ.

Проект Atomwise использует технологию глубокого обучения AtomNet для анализа тысяч молекул и прогнозирования их возможностей по блокированию механизма действия патогена, что позволит создавать новые эффективные лекарственные средства.

С началом пандемии новой коронавирусной инфекции (COVID-19) человечество столкнулось с вызовами и угрозами, на которые сразу откликнулись крупнейшие технологические компании. Подразделение Google DeepMind в 2020 г. разработало и представило AlphaFold – передовую систему, которая предсказывает трехмерную структуру белка на основе его генетической последовательности. В дальнейшем компанией были опубликованы предсказания структуры нескольких недостаточно изученных белков, связанных с SARS-CoV-2 – вирусом, вызывающим COVID-19, чтобы помочь исследовательскому сообществу лучше понять вирус. Хотя это достижение является лишь частью длительного процесса понимания болезней и разработки новых лекарственных препаратов, перепрофилирования существующих, оно должно помочь ускорить решение указанных задач[8]. Технологические гиганты Китая (Alibaba, Baidu, Tencent, Huawei, DiDi) в период пандемии начали активно использовать собственные разработки для диагностики COVID-19 и подбора вакцины.

Появились и другие способы борьбы с COVID-19, основанные на машинном обучении. Например, разработанные датской компанией UVD Robots устройства курсируют вокруг медицинских учреждений, распространяя ультрафиолетовый свет для дезинфекции помещений, зараженных вирусами или бактериями. Компания Shenzhen Micromulticopter в нескольких китайских городах запустила более 100 беспилотных летательных аппаратов, которые способны не только определять температуру, но и распылять дезинфицирующие средства и патрулировать общественные места. Таким образом, ИИ является одним из ключевым звеньев в борьбе с COVID-19.

Приведенные примеры свидетельствуют, что сфера здравоохранения является стратегической для внедрения ИИ, который существенно упростил бы выполнение сначала простых задач, а по мере развития и более комплексных. Помимо частных задач, стоящих перед медицинскими специалистами, ИИ способен помочь и уже помогает решить ряд значимых вызовов для развития системы здравоохранения, а именно проблемы:

– роста числа людей старшего поколения (соответственно увеличения доли хронических заболеваний, требующих системного мониторинга);

– роста расходов на здравоохранение;

– дефицита медицинского персонала.

Так, медицинская страховая компания Medical Mitual в США совместно с компанией Lark Health используют цифровую платформу для персонализированной профилактики и лечения хронических заболеваний, позволяющую сегментировать большие группы пациентов по различным наиболее социально значимым заболеваниям, выявлять риски развития таких заболеваний, обеспечивать коммуникацию медицинских работников и пациентов. Платформа работает на основе использования разговорного ИИ и подключенных мониторов, беспроводных глюкометров, тонометров, позволяющих оказывать помощь в режиме реального времени. Для клиентов страховой компании эти продукты бесплатны. Наблюдение за состоянием здоровья участников программ управления артериальной гипертензией и лечения диабета Lark за шесть недель показало, что большинство пациентов благодаря контролю достигают нормализации уровня глюкозы в крови и артериального давления[9].

В соответствии с прогнозами агентства MarketsandMarkets объем глобального рынка ИИ в здравоохранении вырастет с 6,9 млрд долл. США в 2021 г. до 67,4 млрд долл. США к 2027 г. Среднегодовой рост рынка составляет 46,2 % (рис. 5).

Рис. 5. Прогноз роста рынка ИИ в здравоохранении. Источник: [Artificial intelligence in healthcare market / Markets and Markets. 2021. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/artificial-intelligencehealthcare-market-54679303. html (дата обращения: 22.10.2022), 2021].

Для того чтобы ИИ стал полезным практически, требуются огромные массивы данных для его обучения, а также усилия многих практикующих медиков, которые контролируют этот процесс. Для ускорения сбора и обработки данных иногда применяют такой метод, как краудсорсинг – некое виртуальное коллективное экспертное обсуждение проблемы. На информационной платформе собираются эксперты, которые решают задачи ИИ, поставленные коммерческими и общественными организациями. Участники платформы часто мотивированы не вознаграждением, а профессиональным интересом и желанием внести посильный вклад в высокотехнологичное исследование [Гусев, Добриднюк, 2017, с. 88].

Правительства целого ряда государств формируют различные новые правовые режимы для развития ИИ. Так, Южная Корея ввела «демократический» режим для повсеместного внедрения ИИ. Смысл его работы заключается в том, что формируется список запрещенных сфер применения ИИ (похоже на общеразрешительный метод правового регулирования – «разрешено все, что не запрещено»). Все остальное получает временное разрешение. На протяжении всего процесса разработки и внедрения нового высокотехнологичного продукта он проходит несколько проверок, в ходе которых принимается решение о продлении или прекращении такого разрешения. В дальнейшем власти планируют объединить наработанный опыт и создать отраслевые комитеты, которые разработали бы более гибкую законодательную базу в сфере искусственного интеллекта.

В Великобритании Министерство цифрового развития приняло решение о создании Центра этики в сфере данных и инноваций, который выступал бы связующим звеном между разными институтами, ответственными за разработку и внедрение ИИ, в том числе в медицину. Основными функциями Центра будет анализ и прогнозирование ошибок в управлении искусственным интеллектом и его регулировании, которые могут препятствовать этичному и инновационному развитию отрасли; разработка стандартов и кодексов поведения; консультирование правительства по политике и нормативной стратегии.

Тенденции создания профильных органов власти и государственных учреждений следует и Китай. В Пекине для стимулирования развития технологий в 2018–2019 гг. было создано несколько организаций и инфраструктурных объектов: New Generation Artifcial Intelligence Development National Experimental Zone – первая из девяти пилотных зон, ориентированная на создание комфортной среды для кооперации и развития бизнеса, науки, образования, для создания искусственного интеллекта, поддержки молодых талантов в данной сфере. Международный научно-исследовательский центр в сфере ИИ занимается стимулированием фундаментальных исследований и роста новых патентов. Пекинская академия искусственного интеллекта создана ведущими китайскими университетами и лидерами технологического рынка и становится одним из самых мощных мировых корпусов по разработке ИИ – в 2021 г. академия представила новую версию гипермасштабируемой предварительно подготовленной модели глубокого обучения, первой и самой большой в мире. Zhongguancun Park в Китае стал аналогом Кремниевой долины, в нем располагаются 600 китайских и мировых R&D-центров и технологических компаний общей стоимостью около 40,5 млрд долл.

Можно обозначить следующие основные направления использования ИИ в медицине:

1) визуальная диагностика;

2) система поддержки врачебных решений;

3) риск-анализ (многофакторный анализ с поиском возможных отклонений и нарушений, рисков некорректной диагностики или лечения и др.);

4) разработка новых лекарственных препаратов;

5) клинические исследования (испытания);

6) прогноз эпидемий;

7) выполнение медицинских манипуляций;

8) обеспечение организационных процедур (взаимодействие пациентов и врачей, врачей между собой, пациентов и организаций в сфере здравоохранения и др.).

Нужно отметить, что в настоящее время ИИ проник практически в каждую медицинскую специальность. Существенно возросло число исследований, систематических обзоров. Например, согласно опубликованному в 2021 г. систематическому обзору [Переверзев и др., 2021] различные алгоритмы ИИ можно успешно применять для оптимизации прогноза при различных заболеваниях позвоночника (прил. 1). Исследования демонстрируют возможность участия систем ИИ в диагностике и лечении патологии сетчатки [Каталевская и др., 2022]. Современные алгоритмы ИИ обучены анализировать изображения, полученные при помощи цифровых ретинальных фундус-камер, оптических когерентных томографов, ОКТ-ангиографии. Наиболее перспективным направлением является использование алгоритмов ИИ на этапе офтальмологического скрининга пациентов с хроническими заболеваниями, в первую очередь диабетической ретинопатией, диабетическим макулярным отеком и возрастной макулярной дегенерацией, а также в процессе лечения с целью организации персонализированного подхода к ведению пациента.

Проведенные исследования по конкретной медицинской специальности, систематические обзоры позволяют выявить достижения в данной области, возможные пути их применения, а также риски и ограничения.

Практическое использование ИИ и выбор конкретных технологий зависят от специфики различных медицинских специальностей, наиболее актуальных задач совершенствования медицинской помощи по этим направлениям:

1. В сфере лучевой диагностики, патоморфологии, цитологии – автоматизированный контроль качества полученных изображений, приоритизация результатов исследований, выявление признаков патологических процессов, поддержка принятия решений при дифференциальной диагностике, морфометрия; сравнительный анализ исследований, выполненных в динамике; формирование проектов описаний результатов исследований, голосовое заполнение медицинской документации.

2. В дерматологии – обнаружение и классификация злокачественных новообразований кожи.

3. В нейрохирургии, урологии, хирургии – выявление риска осложнений, прогнозирование результатов, система поддержки врачебных решений, роботизированное выполнение инвазивных медицинских вмешательств.

4. В анестезиологии и реаниматологии – система непрерывного мониторинга, прогнозирование состояния пациентов, роботизированное выполнение медицинских вмешательств, содействие в уходе за пациентом.

Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) отмечен ряд изменений, вызванных использованием технологий на основе ИИ в здравоохранении:

– эволюция роли пациента при оказании медицинской помощи;

– переход от ухода за пациентами в условиях стационара к уходу на дому;

– использование систем ИИ для медицинской деятельности за пределами официальной системы здравоохранения;

– использование технологий на основе ИИ для распределения ресурсов и определения приоритетов [Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance, 2021].

Во-первых, ИИ с помощью виртуальных голосовых помощников и других устройств повышает роль пациентов в первую очередь с хроническими заболеваниями, ограниченными возможностями при обеспечении своевременного приема необходимых лекарственных препаратов, ухода за ранами, соблюдения диеты, физической активности.

Во-вторых, технологии на основе ИИ совместно с возможностями телемедицины, различных датчиков способствуют переходу от ухода за пациентами в условиях стационара к наблюдению на дому. Новая коронавирусная инфекция (COVID-19) способствует ускорению данного перехода.

В-третьих, технологии ИИ, являющиеся по сути медицинскими, все чаще используются организациями, не осуществляющими медицинскую деятельность на законных основаниях. Например, системы ИИ для охраны психического здоровья часто предоставляются через систему образования, социальные сети.

В-четвертых, важной тенденцией становится использование технологий на основе ИИ для распределения ресурсов и определения приоритетов. Прогностические системы оценки уже давно доступны в отделениях интенсивной терапии и реанимации. Технологии ИИ помогают установить, кому из пациентов нужна медицинская помощь в экстренной форме, когда следует прекратить вмешательства, например искусственную вентиляцию легких.

ИИ является компонентом и драйвером цифровизации оказания медицинской помощи, оптимизации управления здравоохранения, формирования новой, «открытой», системы здравоохранения путем поэтапного внедрения:

– цифровизации рутинных процессов при оказании медицинской помощи (диагностических исследований, оплаты услуг, хранения данных и др.);

– отказа от старых моделей в пользу ИИ, мобильных технологий, облачных платформ;

– интеграции цифровых функций и процессов медицинских учреждений и других организаций в системе здравоохранения.

Следует выделить два основных пути использования технологий ИИ в здравоохранении: непосредственно при оказании медицинской помощи и в сопутствующих (вспомогательных) направлениях деятельности. Технологии ИИ в здравоохранении могут использоваться для управления персоналом, повышения уровня сервиса при предоставлении медицинских услуг, создании систем оценки качества медицинской помощи, работе с документами и отчетами, т. е. в деятельности, непосредственно не связанной с диагностикой и лечением заболеваний. Например, система ИИ от MD Analytics помогает в проведении исследования рынка медицинских услуг, определяя оптимальные цены лечения в условиях конкуренции, что позволяет небольшим частным клиникам сэкономить на услугах маркетологов.

Все же наиболее распространенным вариантом является применение программного обеспечения с технологиями ИИ непосредственно для оказания медицинской помощи. В этом случае законодательство относит программное обеспечение к МИ.

В мировом законодательстве (в том числе в отечественном) выделена группа МИ «программное обеспечение, являющееся медицинским изделием, в том числе программное обеспечение с применением технологий искусственного интеллекта». К данной группе относится большинство технологий ИИ в здравоохранении.

§ 2. Развитие отечественных технологий искусственного интеллекта в здравоохранении

За последние годы в России особенно заметен рост в области разработки и внедрения ИИ в здравоохранении. Инвестиции в российские технологии ИИ, по данным экспертов [Гусев, 2023], в 2014–2022 гг. составили 7 % от общего объема инвестиций в отечественное цифровое здравоохранение (MedTech) (рис. 6).

Рис. 6. Инвестиции в российское цифровое здравоохранение в 2014–2022 гг. Составлено по: [Гусев, 2023].

На конец 2022 г. можно отметить более сорока систем ИИ для сферы здравоохранения, созданных и продвигаемых в Российской Федерации (прил. 2). Большинство из них связаны с анализом медицинских изображений с целью установления диагноза, то есть относится к МИ [Гусев, 2023]. При этом в начале 2021 г. были зарегистрированы единичные МИ, являющиеся программным обеспечением с технологией ИИ [Акулин и др., 2021].

Одной из первых отечественных разработок стала система анализа медицинских снимков Botkin. Al (разработчик – ООО «Интеллоджик»). Система в режиме реального времени поддерживает принятие врачебного решения, оказывая помощь в выявлении и описании патологий, в том числе на ранних стадиях (рис. 7).

Рис. 7. Поддержка принятия врачебного решения в режиме реального времени системой ИИ Botkin. AI[10]

Время обработки результатов компьютерной томографии указанной системой составляет до 6 мин, рентгенографии – до 1 мин. Кроме того, система позволяет осуществлять отправку исследований из медицинских организаций врачам второго прочтения, на этом этапе проводить анализ результатов с помощью ИИ, формировать протокол, передавать результаты в медицинские организации. Также возможен ретроспективный анализ (например, пересмотр результатов компьютерной томографии, проведенной в клиниках, оказывавших медицинскую помощь пациентам с новой коронавирусной инфекцией, с целью выявления онкологических заболеваний на ранних стадиях). Проведение в 2021 г. с использованием технологии ИИ целевого ретроспективного анализа 9709 результатов компьютерной томографии органов грудной клетки выявило у 185 пациентов (в 236 изображениях) узловые образования. В 69 % случаев образования были выявлены впервые, верифицированы врачами-специалистами (по результатам анализа снимка с цветовой разметкой подозрительных участков), пациенты направлены на дообследование.

Пример применения ИИ для раннего выявления и коррекции факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний – платформа прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения Webiomed (компания «К-Скай»). Это облачная система, способная получать информацию из различных медицинских информационных систем. Система получает сведения из медицинских электронных карт в автоматическом режиме, включая неструктурированные данные, проводит анализ данных о состоянии здоровья пациентов, применяя различные методы анализа, включая внесенные в нее многочисленные шкалы оценки риска и методы ИИ, использует два подхода к обработке данных: алгоритмический и нейронные сети, что позволяет обработать большие объемы информации в быстром режиме. Полученную информацию алгоритм ИИ направляет врачу – куратору проекта. После сравнения имеющихся ранее данных и полученной новой информации по каждому пациенту специалист дает обратную связь ИИ. Автоматически проанализировав электронную медицинскую карту пациента, система отправляет пакет деперсонифицированных данных в Webiomed через открытые API (Application programming interface) системы. На основании обработанной информации система выявляет факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний, автоматически разделяя пациентов на группы, делает предположение о наличии тех или иных заболеваний и дает общую оценку рисков каждого пациента по укрупненным нозологическим группам.

В проведенном исследовании эффективности системы ИИ в практике участкового терапевта использовано 1778 электронных амбулаторных карт взрослых пациентов [Жданова, Рубцова, 2022]. Исследование проведено в четыре этапа. На первом этапе выполнено предварительное «обучение» системы ИИ шкалами оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний. Второй этап включал анализ медицинской информации для выявления факторов риска таких заболеваний по шкале относительного риска для пациентов младше 40 лет и по шкале Systematic CОronary Risk Evaluation (SCORE) для пациентов старше 40 лет. На третьем этапе специалист проанализировал имеющуюся ранее и полученную новую информацию о каждом пациенте. По результатам данного этапа были сформированы четыре группы риска сердечно-сосудистых заболеваний (с низким, средним, высоким и очень высоким риском). На четвертом этапе впервые выявленные пациенты с высоким риском, ранее не состоявшие на диспансерном учете, направлены на дополнительное клинико-лабораторное и инструментальное дообследование, консультации специалистов. Система подтвердила очень высокий и высокий риск у 623 человек, которые уже состояли на диспансерном наблюдении. Система ИИ впервые выявила высокий риск сердечно-сосудистых заболеваний у 29 человек трудоспособного возраста (40–50 лет). Эти пациенты были обнаружены по результатам периодических и предварительных медицинских осмотров (35 %), после курса терапии других заболеваний в условиях круглосуточного стационара (31 %), при обращении к узким специалистам (17 %), при оформлении медицинского заключения на вождение транспортного средства (12 %), при получении справки в бассейн (3 %) или на оружие (2 %). С целью подтверждения полученной информации врачом-куратором назначено дообследование пациентов, в результате которого только у одного человека (3 %) была исключена соматическая патология. Эффективность использования программы ИИ составила 97 %.

Среди перспективных отечественных разработок, которые уже доказали свою эффективность, можно назвать Care Mentor AI – разработчика сервисов компьютерного зрения для анализа результатов лучевых методов исследований. Такая технология используется в Едином радиологическом информационном сервисе (ЕРИС) Москвы, к которому подключено диагностическое оборудование 17 медицинских организаций Москвы. Технологии обучены на огромном объеме данных рентгенологических исследований, проверенных профессиональными врачами, и позволяют выявлять такие патологии, как рак легких, туберкулез, пневмония.

Система ИИ Pirogov. AI распознает и анализирует эндоскопические фото- и видеоизображения ЛОР-органов и позволяет существенно увеличить точность постановки диагноза, помогает врачу-специалисту сформировать рекомендации по лечению. Кроме того, ИИ эффективно используется для диагностики риска развития рака молочной железы в Федеральном медицинском биофизическом центре им. Бурназяна ФМБА России.

Центром информационных технологий в проектировании (ЦИТП) РАН совместно с Первым Московским государственным медицинским университетом им. И. М. Сеченова было создано программное обеспечение, выявляющее признаки ранней стадии болезни Альцгеймера. Нейронная сеть способна выявить атрофию гиппокампа у пациентов с деменцией в более 90 % случаев.

Система Via MD компании МДИНК позволяет пациенту онлайн пройти тестирование нарушения речевых, двигательных и когнитивных навыков в результате острого нарушения мозгового кровообращения и других заболеваний, подобрать план реабилитации, персонально тренировать необходимые навыки.

В 2021 г. на новостном канале появилось сообщение о том, что «Билайн» (ПАО «ВымпелКом») и Сеченовский университет будут сотрудничать в области развития информационных технологий для задач медицины[11].

Конечно, ИИ не сможет полностью заменить врача, но это хороший инструмент для выполнения рутинных задач, особенно в удаленных районах страны, где актуальной проблемой остается привлечение квалифицированных кадров, особенно по тем специальностям, по которым возможна помощь ИИ. Например, проведение электрокардиографии в фельдшерско-акушерском пункте с последующей передачей обработанных системой ИИ СберМедИИ данных с «подсказками» о возможной патологии врачу – специалисту стационара позволяет существенно улучшить качество и доступность медицинской помощи.

Пандемия новой коронавирусной инфекции подчеркнула актуальность внедрения ИИ в отечественное здравоохранение.

Российский стартап Simptomio, разрабатываемый студентами Юго-Западного государственного университета, использует технологии машинного обучения для определения возможного заболевания пользователя алгоритма на основе ключевых параметров – роста, веса, вредных привычек и т. д., а также ключевых симптомов, указанных пользователем. Simptomio собирает и обновляет базу из более чем нескольких сотен симптомов, связей между ними и логических цепочек, приводящих к конкретным заболеваниям.

Технологии ИИ, которые использует система Simptomio, позволяют обрабатывать петабайты данных и осуществлять поиск потенциальных взаимосвязей между данными о симптомах и болезнях. В процессе обучения системы входные нейроны получают данные о симптомах пользователя, обрабатывают их на внутреннем слое нейронной сети, анализируют заложенные в систему инструкции и опыт предыдущих логических цепочек и на основе диагнозов делают предположение с точностью до 82 % о заболевании пользователя, сделавшего запрос [Паневин, 2022]. Система реализуется по модели B2B, т. е. предлагает услуги подключения и интеграции в процессы обработки пациентов внутри клиники. Расчеты показали, что использование при работе с посетителем системы самодиагностики Simptomio позволяет сократить время обработки одного посетителя больницы примерно на 35 %, что облегчает нагрузку на врача. Также одной из ключевых ценностных составляющих системы является снижение риска врачебной ошибки путем минимизации человеческого участия.

Пилотирование системы проводилось на логической цепочке выявления заболевания COVID-19 в 2021 г. База данных симптомов составляла более семи биомаркеров, влияющих на риск заболевания, а также более 30 возможных симптомов COVID-19 и 50 логических цепочек. В закрытом тестировании системы приняли участие более 100 человек, научное медицинское сообщество, венчурные инвесторы и бизнес-ангелы. Сегодня продолжается доработка системы.

В последние годы появляются публикации российских ученых, свидетельствующие об активной совместной работе специалистов в области информационных технологий и медицинских работников. В частности, подробно описана система ИИ поддержки принятия решений, специализирующаяся на детекции синусового ритма и мерцательной аритмии при проведении электрокардиографии [Родионов и др., 2022]. Благодаря правильно подобранной архитектуре нейронной сети (U-Net-подобной после модификации), значительному размеру сбалансированной обучающей выборки модель имеет высокую точность при классификации сигнала электрокардиограммы с синусовым ритмом и фибрилляцией предсердий. Алгоритм для анализа результатов холтеровского мониторирования может быть использован для 91 % верных оценок.

Создание МИ с ИИ – это колоссальный труд не только ученых-разработчиков, врачей-специалистов, но и экономистов, PR-менеджеров. Успех того или иного изделия не всегда зависит исключительно от гениальной идеи. С этим столкнулись, например, следующие разработки.

CoBrain-Аналитика – это проект, который предусматривает создание платформы для сбора, хранения, обработки и анализа биомедицинских данных различных типов и форматов, а также разработки и использования приложений поддержки принятия врачебных решений. Проект не сумел сформировать ясное ценностное предложение для собственников данных и для разработчиков алгоритмов, а медицинские учреждения не готовы были предоставить данные для обработки без ясного понимания, что они получат взамен. Клиникам выгоднее иметь локальную инфраструктуру хранения и обработки данных.

«Киберис» задумывался как экспертная система, самостоятельно проводящая диагностику и назначающая лечение пациенту без участия врача. С самого начала эта идея вызывала большие сомнения с точки зрения биомедицинской этики и сформировала негативное отношение у сообщества врачей.

VertebroNavigator – это технология диагностики заболеваний позвоночника с помощью компьютерного зрения. В реальности получилось так, что команда разработчиков не изучила рынок и потенциальную востребованность технологии. Вероятно, было выбрано не очень удачное клиническое применение, в котором врач в реальности не совершает так много ошибок, как утверждал проект.

По мнению представителей IT-компаний, основные разработки в сфере программного обеспечения в здравоохранении ведутся в направлениях роботизированной хирургии, виртуальных и административных медсестер, администрирования процессов, снижения риска ошибки дозирования, клинических испытаний, предварительной диагностики, обработки медицинских изображений [Терентьева, 2021].

Перспективными в ближайшие годы в отечественной медицине могут оказаться следующие сферы использования ИИ:

1. Индивидуальный подбор терапии (системы, подбирающие индивидуальную терапию на основе анамнеза пациента, противопоказаний и разработка тактики лечения).

2. Разработка лекарств (системы, предлагающие новые молекулы на основе исторических данных фармацевтических компаний).

3. Прогноз результатов клинических исследований (системы, предсказывающие результаты клинических исследований на основе исторических данных фармацевтических компаний).

§ 3. Программное обеспечение, в том числе с применением технологий искусственного интеллекта, являющееся медицинским изделием

Как указывалось ранее, в случае если программное обеспечение с применением технологий ИИ используется непосредственно при оказании медицинских услуг, действующее законодательство относит такое программное обеспечение к медицинским изделиям (см.: разд. 2, § 1).

МИ относятся к медицинской продукции, которая является элементом практически любой медицинской услуги, наряду с лекарственными средствами и биомедицинскими клеточными продуктами. С учетом потенциальной опасности для жизни и здоровья пациентов обращение медицинской продукции находится под особым контролем.

В соответствии с частью 1 статьи 38 Федерального закона Российской Федерации № 323-ФЗ от 21 ноября 2011 г. «Об основах охраны здоровья граждан Российской Федерации» к МИ относятся любые инструменты, аппараты, приборы, оборудование, материалы и прочие изделия, применяемые в медицинских целях отдельно или в сочетании между собой, а также вместе с другими принадлежностями, необходимыми для применения указанных изделий по назначению, включая специальное программное обеспечение, и предназначенные производителем для профилактики, диагностики, лечения и медицинской реабилитации заболеваний, мониторинга состояния организма человека, проведения медицинских исследований, восстановления, замещения, изменения анатомической структуры или физиологических функций организма, предотвращения или прерывания беременности, функциональное назначение которых не реализуется путем фармакологического, иммунологического, генетического или метаболического воздействия на организм человека.

Обращение МИ – сложная поликомпонентная сфера как по содержанию стадий и процессов, так и по количеству и многообразию субъектов.

Рост и глобализация рынка МИ, необходимость обеспечения безопасности применения различных их видов обусловливают неизбежность формирования общих подходов к регулированию, выработки единых стандартов на всех этапах жизненного цикла. Такие подходы в последние десятилетия активно формируются мировым сообществом благодаря деятельности Целевой группы по глобальной гармонизации (GHTF), Азиатской рабочей группы по гармонизации (AHWP), пришедшего им на смену в 2012 г. Международного форума по регулированию медицинских изделий (IMDRF), а также Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ). Кроме того, принимаются правила в сфере обращения МИ в рамках экономических союзов (Европейский союз (ЕС), Евразийский экономический союз (ЕАЭС) и др.), осуществляется гармонизация требований законодательства государств – членов экономических союзов.

В начале 1990-х годов с целью оптимизации взаимодействия всех субъектов обращения МИ по инициативе Европейской комиссии начата разработка единой номенклатуры для использования в Европе и гармонизации с соответствующими системами США и Канады. Результатом этой инициативы, благодаря работе специалистов по всему миру, участию производителей и регуляторов из разных стран, стала Всемирная (глобальная) номенклатура МИ (Global Medical Device Nomenclature, GMDN), которая представляет собой список видовых (дженериковых) наименований, используемых для идентификации МИ. Информация в виде цифрового кода связана перекрестными ссылками с точной формулировкой термина и определения, например:

Термин (GMDN Term Name): скальпель одноразовый. Код (GMDN Code): 47569.

Определение (GMDN Defnition): стерильный портативный ручной хирургический инструмент, выполненный в виде единой конструкции, состоящий из ручки и лезвия (незаменяемый компонент), используемый оператором для ручного резания или рассечения тканей. Лезвие, как правило, изготовлено из высококачественного нержавеющего стального сплава или из углеродистой стали, ручка чаще всего выполнена из пластика. Это изделие предназначено для одноразового применения.

Номенклатура МИ постоянно обновляется и на сегодняшний день содержит свыше 22 тыс. терминов.

В настоящее время Всемирной номенклатурой пользуются более 70 национальных регуляторов МИ, в том числе в Великобритании, России, Бразилии, Австралии. Она рекомендована IMDRF. Ресурс содержит подробные технические спецификации для каждого наименования МИ, позволяющие выбирать необходимые опции. Это предоставляет возможность благотворительным организациям, осуществляющим деятельность по всему миру (например, «Врачи без границ»), централизованно и в сжатые сроки обеспечивать потребности медицинского персонала в конкретных МИ.

Начиная с 2007 г. Всемирная ассамблея здравоохранения ВОЗ проводит системную работу по созданию рекомендованных руководящих принципов регулирования, гармонизированных определений, а также действенных механизмов контроля. В 2017 г. ВОЗ опубликована глобальная рамочная модель по регулированию МИ. Модель ориентирована в первую очередь на государства, в которых регулирование развито недостаточно либо отсутствует; содержит правила надлежащей регуляторной практики, сформированные на основе опыта стран с развитым регулированием (США, Швейцарии, стран ЕС и др.). Рамочная модель ВОЗ кратко описывает все стадии жизненного цикла МИ, формируя понятийный аппарат, единый подход к основным проблемам обращения.

ВОЗ создан глобальный обновляемый атлас МИ (GAMD), содержащий данные по каждой стране о национальной политике в сфере обращения МИ, сведения о регуляторе, используемой номенклатуре и другие, осуществляется деятельность по разработке единой стандартизированной номенклатуры МИ.

Нужно отметить, что в Российской Федерации регулирование в сфере обращения МИ за последние 10 лет стало в достаточной степени сформированным и активно развивается. В целом оно соответствует мировым трендам в этой сфере.

В России принят ряд классификаций МИ, к основным из которых можно отнести следующие:

– классификация по видам;

– классификация по классам в зависимости от потенциального риска применения[12].

Номенклатурной классификацией по видам выделены группы/ подгруппы МИ, сформированные в основном по принципу отнесения к клинической специальности (например, гастроэнтерологические).

До 2020 г. выделялось 19 групп МИ:

1. Анестезиологические и респираторные.

2. Вспомогательные и общебольничные.

3. Гастроэнтерологические.

4. Для акушерства и гинекологии.

5. Для диагностики in vitro.

6. Для манипуляций/восстановления тканей/органов человека.

7. Для оториноларингологии.

8. Для пластической хирургии и косметологии.

9. Неврологические.

10. Ортопедические.

11. Офтальмологические.

12. Радиологические.

13. Реабилитационные и адаптированные для инвалидов.

14. Сердечно-сосудистые.

15. Стоматологические.

16. Урологические.

17. Физиотерапевтические.

18. Хирургические инструменты/системы и сопутствующие МИ.

19. Эндоскопические.

В 2020 г. добавлена новая группа: программное обеспечение, являющееся МИ. Таким образом, технологии ИИ, применяющиеся для оказания медицинской помощи, относятся к группе «Программное обеспечение, являющееся МИ».

В номенклатурной классификации для каждого вида МИ (http://roszdravnadzor.gov.ru/) указываются:

– числовое обозначение вида – шестизначный идентификационный уникальный номер записи в первом столбце таблицы (столбец «Код»);

– наименование вида МИ (столбец «Наименование»);

– описание вида (столбец «Описание»), содержащее соответствующие классификационные признаки вида, указываемые в зависимости от его назначения.

Наименование вида не является стандартизованным наименованием конкретного МИ, а определяет вид или видовую группу, которая представляет собой совокупность изделий, имеющих одинаковое или аналогичное назначение и устройство (конструкцию).

Классификация – достаточно объемный документ (содержит более 32 тыс. записей), для удобства пользователей размещенный на официальном сайте Федеральной службы по надзору в сфере здравоохранения (далее – Росздравнадзор). В документе имеется функция поиска.

В ходе государственной регистрации МИ в соответствии с номенклатурной классификацией по классам в зависимости от потенциального риска изделию присваивается определенный класс риска, который определяет особенности прохождения процедуры.

Две группы МИ (для диагностики in vitro и с 2020 г. программное обеспечение, являющееся МИ) в связи с целым рядом специфических особенностей классифицируются отдельно. Каждое программное обеспечение, являющееся МИ, может быть отнесено только к одному классу потенциального риска применения:

– классу 1 (низкая степень риска);

– классу 2а (средняя степень риска);

– классу 2б (повышенная степень риска);

– классу 3 (высокая степень риска).

При этом учитываются виды информации и условия применения программного обеспечения.

Программное обеспечение с применением технологий ИИ, в отличие от других видов программного обеспечения, в любом случае относится к максимальному классу 3.

Важно отметить, что присвоение класса потенциального риска применения программному обеспечению осуществляется вне зависимости от класса потенциального риска применения того МИ, в сочетании с которым оно используется.

Обращение МИ включает в себя:

– технические испытания;

– токсикологические исследования;

– клинические испытания;

– экспертизу качества, эффективности и безопасности;

– государственную регистрацию;

– производство, изготовление;

– ввоз на территорию Российской Федерации;

– вывоз с территории Российской Федерации;

– подтверждение соответствия;

– хранение;

– транспортировку;

– реализацию;

– монтаж;

– наладку;

– применение, эксплуатацию, в том числе техническое обслуживание;

– ремонт;

– утилизацию или уничтожение.

Все перечисленное составляет жизненный цикл МИ, в котором принято выделять дорегистрационный (предрыночный) и пострегистрационный (пострыночный) этапы.

Производитель (изготовитель) МИ разрабатывает техническую и (или) эксплуатационную документацию, в соответствии с которой в дальнейшем осуществляются производство, изготовление, хранение, транспортировка, монтаж, наладка, применение, эксплуатация, в том числе техническое обслуживание, а также ремонт, утилизация или уничтожение МИ.

Техническая документация – совокупность конструкторских, программных и технологических документов, предназначенных для использования на различных стадиях жизненного цикла МИ.

Эксплуатационная документация изготовителя (производителя) – документы, адресованные потребителю для ознакомления, регламентирующие условия и правила эксплуатации (использование по назначению, техническое обслуживание, хранение и транспортировку), гарантированные изготовителем (производителем) значения основных параметров, характеристик (свойств) МИ, гарантийные обязательства, а также сведения о выводе из эксплуатации.

Основным механизмом регулирования в данной сфере, с помощью которого государство обеспечивает определенный уровень качества, безопасности и эффективности МИ для потребителей, является обязательная государственная регистрация. На территории Российской Федерации разрешается обращение только МИ, прошедших государственную регистрацию в соответствии с Правилами, утвержденными Правительством Российской Федерации, а также МИ, прошедших регистрацию в соответствии с международными договорами и актами, составляющими право ЕАЭС.

Таким образом, незарегистрированные МИ можно отнести к незаконно находящимся в гражданском обороте, что подтверждается и тем, что незарегистрированные МИ отнесены к предметам состава преступления согласно статье 238.1 Уголовного кодекса Российской Федерации.

Росздравнадзор осуществляет ведение общедоступного государственного реестра МИ и размещает его на своем официальном сайте в сети Интернет в разделе «Электронные сервисы». Кроме того, по фактам выявления незарегистрированных МИ регулятором на официальном сайте публикуются информационные письма для всех субъектов обращения. При этом в статье 38 Федерального закона Российской Федерации № 323-ФЗ от 21 ноября 2011 г. «Об основах охраны здоровья граждан Российской Федерации» [Федеральный закон № 323-ФЗ…, 2011] определены случаи, когда регистрация не требуется.

Актуальными могут быть следующие исключения для технологий ИИ как программного обеспечения, являющихся МИ:

– для МИ, произведенных в Российской Федерации для экспорта за пределы территории ЕАЭС и не предназначенных для применения на территории ЕАЭС, а также произведенных в Российской Федерации для проведения опытно-конструкторских работ, исследований (испытаний);

– для МИ, предназначенных для применения на территориях международного медицинского кластера, инновационных научно-технологических центров.

Государственная регистрация МИ на территории Российской Федерации осуществляется Федеральной службой по надзору в сфере здравоохранения (Росздравнадзор) и проводится на основании результатов клинических, технических испытаний, токсикологических исследований, представляющих собой формы оценки соответствия МИ с учетом классификации в зависимости от потенциального риска их применения, и экспертизы качества, эффективности и безопасности МИ с учетом классификации в зависимости от потенциального риска их применения.

Безопасность МИ – отсутствие недопустимого риска причинения вреда жизни, здоровью человека и окружающей среде при использовании МИ по назначению в условиях, предусмотренных производителем (изготовителем).

Безопасность системы ИИ предполагает соблюдение требований по защищенности систем ИИ и данных, прозрачности алгоритмов, бесперебойности, а также предполагает отсутствие ошибок в работе систем ИИ и выполнение требований качества.

Качество МИ, в том числе программного обеспечения с применением технологий ИИ, – совокупность свойств и характеристик, влияющих на способность действовать по назначению при условии соответствия требованиям технической и эксплуатационной документации изготовителя (производителя).

Эффективность МИ – совокупность свойств и характеристик, обеспечивающих достижение целей предназначения, установленных изготовителем и подтвержденных практикой клинического применения.

Технические испытания – испытания с целью определения соответствия характеристик (свойств) МИ требованиям нормативной документации, технической и эксплуатационной документации производителя (изготовителя) и принятия последующего решения о возможности проведения клинических испытаний.

Клинические испытания – разработанное и запланированное систематическое исследование, предпринятое в том числе с участием человека в качестве субъекта для оценки безопасности и эффективности МИ.

Испытания МИ с участием человека проводятся в следующих случаях[13]:

а) новый вид МИ;

б) применение новых сложных и (или) уникальных и (или) специальных методов профилактики, диагностики и лечения заболеваний и состояний, а также применение новых сложных медицинских технологий;

в) если при проведении анализа и оценки клинических данных не подтверждены эффективность и безопасность МИ;

г) для МИ, содержащих новые, контактирующие с организмом человека, ранее не изученные в части биологического действия материалы, или известные материалы, контактирующие с теми органами или тканями человека, в отношении которых отсутствует опыт их медицинского применения, или в случае, если такой контакт является более продолжительным, чем ранее изученный.

В остальных случаях клинические испытания МИ проводятся в форме анализа и оценки клинических данных. Производитель (изготовитель) МИ или уполномоченный представитель производителя (изготовителя) самостоятельно определяют аккредитованную в национальной системе аккредитации испытательную лабораторию, осуществляющую проведение технических испытаний и (или) токсикологических исследований, с учетом области ее аккредитации, а также отвечающую требованиям, утвержденным Министерством здравоохранения Российской Федерации; медицинскую организацию, проводящую клинические испытания МИ.

Испытательные и медицинские организации при проведении технических испытаний и (или) токсикологических исследований, а также клинических испытаний должны обеспечить принцип беспристрастности и не могут находиться в какой-либо зависимости от разработчика или производителя (изготовителя) МИ, уполномоченного представителя производителя (изготовителя) МИ или других заинтересованных в результатах испытаний (исследований) лиц.

Основная задача клинических испытаний – доказать или опровергнуть безопасность потенциального применения МИ. Поэтому, когда выявляется существенное несоответствие показателей МИ заявленным характеристикам или явная небезопасность изделия для пациентов и возможность создания угрозы их жизни и здоровью, выносится решение об отрицательном результате клинических испытаний.

Экспертиза качества, эффективности и безопасности МИ проводится федеральным государственным бюджетным учреждением, находящимся в ведении Росздравнадзора, на основании заданий регистрирующего органа. Процесс регистрации должен завершиться выдачей регистрационного удостоверения на МИ. Регистрационное удостоверение действует бессрочно. Росздравнадзором помимо регистрации осуществляется государственный контроль за обращением МИ.

Необходимо отметить, что положения Федерального закона «Об основах охраны здоровья граждан Российской Федерации» [Федеральный закон № 323-ФЗ…, 2011], содержащие требования в сфере обращения МИ, в последние годы активно дорабатываются. Так, в рамках реализации конвенции «Медикрим» в 2014 г. в статью 38 были включены определения незаконно находящихся в гражданском обороте групп МИ: фальсифицированных, недоброкачественных, контрафактных. В этот же период введена административная и уголовная ответственность (при стоимости продукции более ста тысяч рублей) за нарушение установленных правил в сфере обращения МИ и за незаконное производство и обращение фальсифицированных, контрафактных, недоброкачественных и незарегистрированных МИ.

Фальсифицированные МИ – сопровождаемые ложной информацией о характеристиках и (или) производителе (изготовителе).

Недоброкачественные МИ – изделия, не соответствующие требованиям безопасности и эффективности к маркировке, нормативной, технической и эксплуатационной документации, которые не могут быть безопасно использованы по назначению, установленному производителем (изготовителем). Последнее условие добавлено в 2021 г., что позволяет не исключать из гражданского оборота МИ с формальными нарушениями маркировки, несоответствиями с регистрационным досье, которые не приводят к нарушениям требований безопасности. МИ признается недоброкачественным по результатам экспертизы качества, эффективности и безопасности.

Контрафактные МИ – находящиеся в обороте с нарушением гражданского законодательства. Как правило, имеются в виду параллельно импортируемые МИ – оригинальные товары, маркированные товарным знаком самим правообладателем, ввозимые на территорию РФ без его согласия. Инициатива по борьбе с параллельным импортом лежит на правообладателе как субъекте нарушенных прав на товарный знак. МИ определяются как контрафактные по решению суда. Наличие на рынке контрафакта в меньшей степени влияет на безопасность медицинских услуг.

Фальсифицированные и недоброкачественные МИ в соответствии с действующим законодательством с целью исключения из оборота подлежат изъятию и последующему уничтожению или вывозу с территории Российской Федерации на основании решения их владельца, решения Росздравнадзора или суда, а контрафактные МИ – изъятию и последующему уничтожению по решению суда.

Расходы, связанные с изъятием из обращения и уничтожением фальсифицированных, недоброкачественных и контрафактных МИ, возмещаются их владельцем. Вывоз с территории Российской Федерации фальсифицированных и недоброкачественных МИ осуществляется за счет лица, осуществившего их ввоз на территорию Российской Федерации.

В случае выявления подобных изделий Росздравнадзор предлагает субъектам обращения провести проверку наличия в обращении конкретного МИ, его модели (варианта) исполнения, партии или серии, находящихся в обращении с нарушением действующего законодательства, а также мероприятия по предотвращению обращения на территории Российской Федерации. О результатах таких мероприятий медицинской организации следует сообщить в территориальный орган Росздравнадзора по месту осуществления деятельности. Актуальная информация доводится до субъектов обращения, в том числе посредством размещения информационных писем (сообщений) на официальном сайте ведомства в информационно-телекоммуникационной сети Интернет.

На пострегистрационном этапе всем субъектам обращения также важно обеспечивать эффективность и безопасность МИ, соблюдая обязательные требования. Важным механизмом регулирования, позволяющим предотвращать обращение небезопасных МИ и активно применяющимся в мировой практике, является мониторинг безопасности МИ.

В системах здравоохранения большинства стран при наличии тенденций к стандартизации создаются механизмы интеграции и накопления опыта, в том числе негативного. Такие механизмы направлены на улучшение качества и эффективности медицины, при котором доверие к методам и средствам лечения базируется на доказательствах того, что все возможные риски предотвращены.

В клинической практике МИ могут не всегда функционировать в соответствии с ожиданиями. Возникновение таких ситуаций в том числе может указывать на потенциальные проблемы конструкции и производства МИ. Обратная связь с конечными пользователями играет решающую роль в осуществлении пострегистрационного надзора за МИ.

На территории Российской Федерации мониторинг безопасности МИ осуществляется Росздравнадзором. Целью мониторинга является выявление и предотвращение побочных действий, не указанных в эксплуатационной документации МИ, нежелательных реакций при его применении, особенностей взаимодействия МИ между собой, фактов и обстоятельств, создающих угрозу жизни и здоровью граждан и медицинских работников при применении и эксплуатации зарегистрированных МИ. Мониторинг включает в себя сбор, обработку, регистрацию и анализ информации об указанных неблагоприятных событиях и принятие соответствующих решений. Источники получения Росздравнадзором информации о неблагоприятных событиях:

– медицинские организации;

– полученные при проведении государственного контроля результаты;

– интернет-сайты зарубежных регуляторных органов в сфере обращения МИ (информация о неблагоприятных событиях, произошедших в иных государствах, с зарегистрированными на территории Российской Федерации МИ);

– производители МИ / их уполномоченные представители (информация об ошибках, допущенных при использовании любых МИ, которые привели к смерти или серьезному ухудшению состояния здоровья пользователя, а также о безопасности и клинической эффективности при использовании МИ класса потенциального риска применения 3, имплантируемых в организм человека МИ классов потенциального риска применения 2б);

– подсистема ведения специализированных регистров пациентов по отдельным нозологиям и категориям граждан, мониторинга организации оказания высокотехнологичной медицинской помощи и санаторно-курортного лечения, иных информационных систем, предназначенных для сбора, хранения, обработки и предоставления информации, касающейся деятельности медицинских организаций и предоставляемых ими услуг, а также Федеральная государственная информационная система «Единая автоматизированная вертикально-интегрированная информационно-аналитическая система по проведению медико-социальной экспертизы».

Росздравнадзором после получения информации о неблагоприятном событии направляется информация производителю и в экспертное учреждение. Производитель передает в Росздравнадзор документ с описанием своей мотивированной позиции по изложенным в сообщении фактам с приложением при необходимости отчетов о событиях и корректирующих действиях. Экспертным учреждением формируется мнение о наличии причинно-следственной связи между применением МИ и развитием выявленных неблагоприятных событий, а также о наличии в инструкции по применению или руководстве по эксплуатации МИ указаний о риске развития выявленных событий. При необходимости экспертное учреждение предоставляет в Росздравнадзор заключение с рекомендациями о необходимости или отсутствии необходимости проведения контрольно-надзорных мероприятий и принятия регуляторных решений в отношении МИ.

На основании анализа полученных от производителя и экспертного учреждения документов Росздравнадзор принимает решение о наличии (отсутствии) оснований для проведения контрольного мероприятия, а также о необходимости приостановления применения МИ, его модели (варианта исполнения), партии или серии. Росздравнадзор вправе принять решение об изъятии из обращения МИ, его модели (варианта исполнения), партии или серии.

Важно отметить, что действия в рамках мониторинга безопасности МИ осуществляются с использованием автоматизированной информационной системы Росздравнадзора, позволяющей оперативно передавать информацию, отслеживать все этапы мониторинга.

Производитель по результатам контрольных мероприятий Росздравнадзора (в случае подтверждения фактов причинения вреда жизни и здоровью гражданам при применении МИ) разрабатывает программу мероприятий по оповещению субъектов обращения МИ, включая граждан и медицинских работников, о наличии угрозы причинения вреда жизни и здоровью граждан при применении МИ, анализу причин наступления неблагоприятного события с учетом ранее выявленных сообщений о неблагоприятных событиях, предотвращению причинения вреда жизни и здоровью пациентов и медицинских работников. Росздравнадзор при участии экспертного учреждения согласовывает программу производителя, при необходимости предлагает внести изменения. В период согласования и выполнения программы производитель обязан принять все меры по недопущению увеличения вреда, связанного с обращением МИ, обеспечить приобретателей, в том числе потребителей, оперативной информацией о принимаемых мерах. После выполнения программы в Росздравнадзор направляется отчет.

Для производителя (его уполномоченного представителя) МИ класса потенциального риска применения 3, а также МИ, имплантируемых в организм человека, класса потенциального риска применения 2б установлена обязанность по проведению мониторинга безопасности и клинической эффективности после их регистрации (клинического мониторинга), о результатах которого ежегодно, в течение трех лет, необходимо представлять в Росздравнадзор отчеты.

В соответствии со стратегией IMDRF, членом руководящего комитета которого является Российская Федерация, опубликованной в сентябре 2020 г., можно выделить следующие приоритетные направления регулирования на ближайшие годы [Strategic Plan 2021–2025, 2020]:

1) на предрыночном (pre-market) этапе:

– разработка интернациональных определений, классов риска и системы управления качеством для медицинского программного обеспечения (Sofware as a Medical Device), согласованного подхода к управлению изделиями с применением технологий ИИ;

– формирование регуляторного механизма для персонализированных МИ (например, программного обеспечения для лечения бессонницы; ортопедических имплантатов, разработанных в соответствии с индивидуальными анатомическими особенностями пациента), учитывающего уникальные характеристики и риски каждого из устройств этого типа;

– улучшение количества и качества клинических данных, позволяющих оценить эффективность и безопасность МИ;

2) на пострыночном (post-market) этапе:

– управление кибербезопасностью МИ с учетом установления баланса между предрыночными и пострыночными требованиями;

– проработка терминов и кодов, используемых для сообщения о неблагоприятных событиях при применении МИ;

– разработка рекомендаций для создания и использования уникальных идентификаторов МИ (UDI) для эффективного сбора информации в рамках мониторинга безопасности МИ.

Важным аспектом развития и совершенствования регулирования в сфере обращения МИ является соблюдение баланса между интересами бизнеса, государства и пациентов, являющихся конечными потребителями МИ.

Основные усилия направлены на уменьшение общего времени, затрачиваемого на внедрение в медицинскую практику безопасных и востребованных инноваций, с одновременным укреплением контроля на пострегистрационном этапе, повышением эффективности сбора и анализа информации от пользователей, в случае выявления дефектов (неисправностей) принятия необходимых мер для недопущения их повторения.

§ 4. Регулирование обращения программного обеспечения, в том числе с применением технологий искусственного интеллекта, являющегося медицинским изделием

Говоря об особенностях стадий жизненного цикла для программного обеспечения, являющегося МИ, необходимо отметить, что за последние годы действующее законодательство существенно усовершенствовалось. При этом большая работа проведена отдельно для систем ИИ, что является крайне актуальным.

Так, в 2021–2022 гг. Росстандартом впервые утверждены и введены в действие национальные стандарты Российской Федерации серии «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине»:

– Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.1-2022 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 1. Клиническая оценка» [Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.1…];

– Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.2-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 2. Программа и методика технических испытаний» [Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.2…];

– Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.3-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 3. Управление изменениями в системах искусственного интеллекта с непрерывным обучением» [Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.3…];

– Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.4-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 4. Оценка и контроль эксплуатационных параметров» [Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.4…];

– Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.5-2022 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 5. Требования к структуре и порядку применения набора данных для обучения и тестирования алгоритмов» [Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.5…];

– Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.6-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 6. Общие требования к эксплуатации» [Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.6…].

Новые национальные стандарты не имеют аналогов в мире и призваны регламентировать применение ИИ в клинической медицине, минимизировать вероятность причинения вреда пациентам вследствие некачественной работы системы ИИ, повысить уровень доверия к таким системам.

К 2027 г. планируется разработать 50 стандартов в области ИИ в здравоохранении. Кроме того, на сегодняшний день отдельные особенности регулирования МИ с технологиями ИИ уже включены в нормативные правовые акты в сфере обращения МИ или отражены в информационных письмах надзорного органа. Так, на подготовительном этапе разработчику программного обеспечения с технологией ИИ необходимо определить, будет ли его продукт относиться к МИ. Если программное обеспечение можно не считать МИ, то процесс разработки и внедрения, безусловно, облегчается. В том случае, если система ИИ может быть отнесена к МИ, перед использованием необходима ее регистрация.

В соответствии с Рекомендациями Коллегии Евразийской экономической комиссии от 12.11.2018 № 25 «О Критериях отнесения продукции к медицинским изделиям в рамках Евразийского экономического союза», Письмом Росздравнадзора от 13.02.2020 № 02И-297/20 «О программном обеспечении» программное обеспечение является МИ при условии соответствия его всем следующим критериям:

– представляет собой программу для электронно-вычислительной машины или ее модули вне зависимости от используемой аппаратной платформы, а также способов размещения программного обеспечения и предоставления доступа к нему (например, облачные сервисы, встраиваемые компоненты (плагины) и т. д.);

– не является составной частью другого МИ (должно быть универсальным, работать на любом оборудовании без подключения каких-то определенных медицинских устройств);

– предназначено производителем для оказания медицинской помощи (если ПО используется в медицинских организациях, но для других целей – работа бухгалтерии, медицинской статистики, администрирования, то оно не является МИ);

– результат действия программного обеспечения заключается в интерпретации в автоматическом режиме, в том числе с использованием технологий ИИ, или по заданным медицинским работником параметрам, влияющим на принятие клинических решений, набора данных.

Основную сложность при применении указанных критериев вызывает ответ на вопрос: какую обработку данных можно считать интерпретацией? Предлагается считать интерпретацией обработку клинических данных о пациенте, в результате которой формируется отсутствующая в исходных данных, содержательно новая, клинически значимая информация, необходимая и используемая при принятии клинического решения и (или) выполнении медицинского вмешательства [Столбов, 2019].

Не являются интерпретацией данных:

– отображение данных, полученных от МИ, в том числе в заданном формате;

– расчет по заданным формулам;

– перевод между единицами измерения;

– построение статистических отчетов и графиков;

– растровый или векторный редактор изображений;

– сигнализация отклонений в данных при наличии возможности отображения исходных данных и при условии задания параметров сигнализации отклонений пользователем;

– функции создания экранных форм, бизнес-процессов, отчетности и иных представлений, которые используются для автоматизации бизнес-процессов медицинской организации в процессе эксплуатации программного обеспечения.

Примеры программного обеспечения, которое не относится к МИ:

1. Программное обеспечение, предназначенное для автоматизации административно-хозяйственной деятельности медицинской организации.

2. Программное обеспечение, включая мобильные приложения, предназначенное производителем для целей содействия здоровому образу жизни и для формирования у людей ответственного отношения к сохранению и укреплению здоровья, поддержанию активного долголетия, которое измеряет/рассчитывает количество шагов, скорость ходьбы/бега, пульс, количество потраченных и/или потребленных калорий/жидкости, вес, индекс массы тела и т. п.

3. Медицинские информационные системы медицинской организации, лабораторные информационные системы, программное обеспечение для ведения электронных медицинских карт, системы архивирования и передачи изображений, если такое программное обеспечение не содержит функций интерпретации данных.

4. Программное обеспечение, включая его обновление, применяемое для управления МИ и контроля за его работоспособностью.

5. Программное обеспечение, которое использует данные, полученные от одного или нескольких МИ, но не предназначено для оказания медицинской помощи. Например, программное обеспечение, которое шифрует и (или) объединяет данные (в том числе данные пациентов), полученные от одного или нескольких МИ, для их дальнейшей передачи.

6. Программное обеспечение для обмена текстовыми и (или) голосовыми сообщениями, электронными документами, фотографическими изображениями, видео-, аудиозаписями / потоками и иными данными между медицинским работником и пациентом, их регистрации, хранения и предоставления к ним доступа при оказании медицинской помощи, в том числе с применением телемедицинских технологий, или для записи на прием.

7. Программное обеспечение для учета, планирования и контроля за выполнением мероприятий регламентного технического обслуживания и планового ремонта МИ.

8. Программное обеспечение для неограниченного круга пользователей в образовательных, научно-популярных, справочно-информационных целях, в том числе для выбора медицинского специалиста.

Если программное обеспечение просто принимает, хранит и передает «как есть» медицинскую информацию – пусть даже при оказании медицинской помощи, – такое программное обеспечение не является МИ (например, системы ведения электронных медицинских карт, системы обмена и хранения медицинских изображений и т. д.).

Указанные критерии позволяют не считать МИ многие распространенные в клиниках медицинские информационные системы, «электронные регистратуры», мобильные приложения для пациентов по здоровому образу жизни.

Примеры программного обеспечения, которое относится к МИ:

1. Программное обеспечение для просмотра врачом индивидуальной анатомической 3D-модели на основе изображений компьютерной томографии, соответствующее следующим критериям:

– функция интерпретации – вычисление дистанции между двумя точками анатомической 3D-модели;

– источник набора данных – компьютерный томограф;

– предназначение – использование врачами-рентгенологами, в том числе при оказании экстренной помощи;

– аппаратная платформа – смартфон или планшет;

– способ предоставления доступа – магазин приложений.

2. Программное обеспечение поддержки принятия врачебных решений при инсульте, соответствующее следующим критериям:

– функция интерпретации – дифференциация между ишемическим и геморрагическим инсультом на основе диагностических изображений;

– источник набора данных – компьютерный или магнитно-резонансный томограф;

– предназначение – использование врачами-реаниматологами, нейрохирургами и неврологами в нейрореанимациях и сосудистых центрах, в том числе при оказании экстренной помощи;

– аппаратная платформа – любая с поддержкой web-браузера;

– способ предоставления доступа – интернет-сайт по SaaS-модели лицензирования.

3. Программное обеспечение для помощи врачу в диагностике аритмии, соответствующее следующим критериям:

– функция интерпретации – анализ данных о сердечном ритме для диагностики аритмии;

– источник набора данных – пульсоксиметры с интерфейсом беспроводной передачи данных;

– предназначение – использование врачами любой специальности, в том числе при оказании экстренной помощи;

– аппаратная платформа – смартфон;

– способ предоставления доступа – магазин приложений.

4. Программное обеспечение для помощи врачу в диагностике злокачественных новообразований, соответствующее следующим критериям:

– функция интерпретации – построение карты патологических изменений поверхности кожи, вычисление их фрактальной размерности для оценки степени вероятности их злокачественности;

– источник набора данных – медицинские работники посредством фотографирования встроенной камерой смартфона;

– предназначение – использование врачами-дерматовенерологами на первичном приеме;

– аппаратная платформа – смартфон;

– способ предоставления доступа – сайт разработчика.

Таким образом, если будущая система ИИ относится к МИ, после разработки проводятся испытания для прохождения государственной регистрации.

Необходимо отметить особенности проведения технических испытаний МИ с технологией ИИ. Заявителем первоначально предоставляются в испытательную организацию:

– вместо фотографического изображения общего вида МИ цветные фотографические изображения электронного носителя и интерфейса программного обеспечения (размером не менее 18 × 24 см);

– копии протоколов предварительных испытаний МИ (для остальных МИ – при наличии), включая отчеты о тестировании, валидации и верификации программного обеспечения;

– ссылка на ресурс в информационно-телекоммуникационной сети Интернет, с которого может быть загружено программное обеспечение (в случае отсутствия электронного носителя), а также перечень предоставленных производителем (изготовителем) ключей, паролей доступа;

– документы производителя, содержащие сведения о жизненном цикле медицинского изделия;

– другие документы, предусмотренные для всех МИ.

В частности, должны быть представлены сведения об эксплуатационных параметрах системы ИИ (параметрах функционирования, характеризующих качественно и/или количественно технические возможности системы ИИ с точки зрения ее назначения).

Эксплуатационные параметры систем ИИ подразделяют на следующие категории:

– по точности;

– назначению;

– входным данным;

– принципу организации обучения;

– производительности;

– системной совместимости.

С точки зрения точности эксплуатационные параметры включают:

– долю ошибок 1-го (ложноположительный результат) и 2-го рода (ложноотрицательный результат) при принятии решений системой ИИ;

– показатели эффективности (чувствительность, специфичность, прогностическая ценность и др.).

Значение чувствительности предоставляет информацию о том, насколько четко система ИИ обнаруживает заболевание.

Пример. Тест, который положителен у 8 из 10 пациентов, при наличии заболевания имеет чувствительность 80 %.

Значение специфичности предоставляет информацию о том, насколько система ИИ правильно идентифицирует исследования пациентов при отсутствии заболевания.

Пример. Тест, который отрицателен у 9 из 10 пациентов, при отсутствии заболевания имеет специфичность 0,9 (или 90 %).

Положительная прогностическая ценность является долей пациентов с позитивным результатом, оцененным системой ИИ, у которых в действительности присутствует заболевание.

Пример. Если 9 из 10 положительных результатов тестов верны (истинно положительные результаты), то значение положительной прогностической ценности составляет 90 %.

Отрицательная прогностическая ценность является долей пациентов с отрицательным результатом, оцененным системой ИИ, у которых в действительности отсутствуют признаки наличия заболевания.

Пример. Если 8 из 10 отрицательных результатов теста корректны (истинно отрицательные), тогда отрицательная прогностическая ценность составляет 80 %.

Рабочие характеристики системы ИИ должны быть обеспечены изготовителем не ниже уровня, заявленного в технической документации, в течение всего срока эксплуатации.

Эксплуатационные параметры по назначению:

– тип принимаемого решения (бинарное, вероятностное и др.);

– количество заключений системы ИИ.

Эксплуатационные параметры по входным данным:

– разнородность входных данных (например, количество разных типов диагностических МИ, информацию с которых система ИИ способна обработать; диапазон разрешений изображений, способность обрабатывать зашумленные и искаженные данные (перевернутые снимки грудной клетки или наличие на снимке посторонних объектов));

– формат входных данных (тип входных данных для системы ИИ (например, изображение, текст, сигнал и др.));

– тип анализируемого объекта (статические и динамические медицинские изображения (фотографии, результаты компьютерной томографии, магнитно-резонансной томографии, ультразвукового исследования, рентгенографии) органов, костей, кожного покрова; результаты инструментальных (в том числе электрофизиологических), лабораторных исследований; медицинские документы, а также представленные вербально объекты – речь пациента или пользователя (врача) и др.).

Эксплуатационные параметры по принципу организации обучения систем ИИ:

– способ обучения в процессе эксплуатации (повторное обучение (обновление модели путем обучения на новых данных), непрерывное обучение (последовательное обучение, которое происходит на постоянной основе на всем этапе эксплуатации жизненного цикла));

– тип используемых во время обучения данных (обучение с учителем, без учителя, полуконтролируемое);

– адаптируемость к новым типам данных (например, возможность изменения модальности оборудования для системы ИИ, применяемой в лучевой диагностике, или расширение перечня детектируемых патологий).

Эксплуатационные параметры по производительности:

– режим обработки данных с точки зрения времени, прошедшего между формированием входных данных и их обработкой системой ИИ (условно реальное время, обработка с задержкой; обработка по запросу);

– производительность системы ИИ (количество принимаемых решений в единицу времени при заданных вычислительных ресурсах не зависит от свойств среды передачи данных и пропорциональна производительности вычислительных ресурсов, должна быть выше, чем у врача-специалиста);

– параметр вычислительных ресурсов (рекомендуемые изготовителем системные требования, достаточные для достижения минимального заявленного показателя производительности);

– параметр сетевых ресурсов (необходимая ширина канала, количество каналов с учетом допустимого времени задержки получения результата анализа системы ИИ конечным пользователем исходя из прогнозируемых размеров входных данных);

– масштабируемость системы (способность или неспособность системы ИИ оперативно увеличивать производительность за счет наращивания аппаратных мощностей и распределения нагрузки);

– вид сетевой архитектуры (тип организации связи узлов системы ИИ: распределенная, централизованная, локальная).

Эксплуатационные параметры по системной совместимости:

– требования к среде функционирования (условия, необходимые для функционирования системы ИИ в вычислительной системе (например, операционная система, программные компоненты));

– взаимодействие с техническими системами сбора данных (сторонними информационными системами (например, наличие программного интерфейса для взаимодействия с оборудованием различных изготовителей));

– программная совместимость (например, интеграция со сторонними информационными системами).

В случае принятия испытательной организацией решения о возможности проведения технических испытаний в испытательную организацию предоставляются образцы МИ, специальное оборудование для технических испытаний, ряд дополнительных документов. Заявителю МИ, являющегося программным обеспечением, в том числе с применением технологий ИИ, не нужно предоставлять предусмотренное для большинства других МИ разрешение Росздравнадзора на ввоз на территорию РФ (в случае ввоза) для целей государственной регистрации. Специальное оборудование и (или) программное обеспечение, тестовые базы данных, разработанные производителем для технических испытаний МИ, предоставляются при наличии.

Технические испытания систем ИИ проводятся для подтверждения и предоставления объективных доказательств того, что система:

– была правильно спроектирована;

– корректно обрабатывает входные данные и генерирует точно и надежно выходные данные;

– соответствует заявленным изготовителем характеристикам.

При проведении клинических испытаний МИ с применением технологий ИИ особым условием является отсутствие требования предоставить в медицинскую организацию разрешение Росздравнадзора на проведение клинических испытаний, необходимое для большинства других МИ.

Система ИИ не оказывает непосредственного воздействия на пациентов и медицинский персонал, она выполняет интерпретацию данных и предоставляет результаты пользователю, в том числе с целью поддержки принятия решений. Несмотря на это, все заявления изготовителя в отношении уровней эффективности и безопасности изделия (в том числе указанные в маркировке и сопроводительной документации) должны быть подтверждены данными, полученными в ходе проведения клинических испытаний (исследований).

Проведение испытаний программного обеспечения, являющегося МИ, в том числе программного обеспечения с применением технологий ИИ, осуществляется с использованием медицинских данных пациентов, верифицированных медицинской организацией, полученных в ходе диагностики, лечения, реабилитации.

Система ИИ должна получить клиническую оценку, включающую аналитическую и клиническую валидацию, а также установление клинической связи, при этом в процессе проведения клинической оценки выполняют анализ эффективности, безопасности и качества системы ИИ при ее использовании по назначению.

Аналитическая валидация подтверждает способность системы ИИ точно, воспроизводимо и надежно генерировать предполагаемые результаты вычислений из входных данных. Аналитическая валидация включает:

– подтверждение и предоставление объективных доказательств того, что программное обеспечение было правильно сконструировано, а именно правильно и надежно обрабатывает входные данные и генерирует выходные данные с надлежащим уровнем точности, а также повторяемостью и воспроизводимостью;

– подтверждение того, что система ИИ соответствует заявленным требованиям изготовителя, требования к ней соответствуют потребностям пользователя и предполагаемому использованию.

В рамках оценки клинической связи (подтверждение свойства генерировать выходные данные, которые коррелируют с клиническими факторами исследуемого объекта) необходимо обосновать соответствие выходных данных системы ИИ заявленному изготовителем ее функциональному назначению.

Определяют клиническую связь путем анализа имеющихся данных или получения новой информации, обосновывающей наличие связи между выходными данными системы ИИ и функциональным назначением. В имеющиеся данные включают данные из научной литературы, документацию, рекомендации профессионального сообщества, проведенные предварительные технические испытания. В новую информацию, обосновывающую наличие клинической связи, включают анализ выходных данных в ходе выполнения клинических испытаний.

В рамках клинической валидации следует подтвердить способность системы ИИ выдавать клинически значимые выходные данные, соответствующие целевому назначению, в том числе в ходе клинической практики. Клиническая валидация состоит в оценке эффективности (подтверждение достижения намеченной цели в целевой выборке при практическом применении и использовании выходных данных) применения системы ИИ в рамках установленного функционального назначения.

С целью проведения клинической валидации системы ИИ разрабатывают дизайн клинического исследования и в соответствии с ним формируют набор данных. Клиническую валидацию осуществляют на наборе данных, который не был использован для обучения, настройки и первичной оценки системы ИИ. Помимо расчета показателей клинической валидации (чувствительность, специфичность и др.), на этом этапе следует протестировать устойчивость модели к изменениям входных данных (например, данные из иной медицинской организации, которая не участвовала в процессе обучения). По результатам оценки клинической связи и клинической валидации оформляют отчетные документы, подтверждающие результаты клинических испытаний (исследований) системы ИИ.

Нужно отметить, что проведение полноценных продуктивных клинических испытаний систем ИИ в достаточной мере ограничено. Сравнение различных алгоритмов глубокого обучения с медицинскими работниками по эффективности и производительности обнаружения заболеваний с помощью медицинских изображений показало, что ИИ в целом эквивалентен человеческому медицинскому суждению в определенных областях и контекстах, но в настоящее время мало внешне подтвержденных результатов [Liu et al., 2019].

Для программных МИ с технологиями ИИ в РФ применяется ускоренная процедура регистрации (урегулировано Постановлением Правительства РФ от 31.05.2018 № 633). Она представляет собой одноэтапную экспертизу без предварительного одобрения на клинические испытания.

При проведении экспертизы качества, эффективности и безопасности экспертиза заявления о государственной регистрации МИ с применением технологий ИИ и прилагаемых документов осуществляется в ускоренном порядке (одновременно с экспертизой полноты и результатов испытаний и исследований). Экспертиза, оформление заключения по ее результатам и направление его в регистрирующий орган проводятся в сжатые сроки (не более 10 рабочих дней). Таким образом, можно отметить тенденцию к упрощению регистрационных процедур для программных МИ, в том числе с применением технологий ИИ, несмотря на то что данные технологии автоматически относят изделие к высокому классу риска. Достаточно остро стоит вопрос о необходимости и дальнейшего упрощения процедуры регистрации.

В то же время вопрос полной оценки, тестирования систем ИИ стоит довольно остро, в первую очередь при разработке и внедрении систем ИИ на основе глубокого обучения, которое широко используется, в частности, в лучевой диагностике. Точность, практическая ценность напрямую зависят от количества и качества данных для обучения, тонкой настройки и тестирования. При этом отличие медицинских данных от данных в других областях, в которых активно используется машинное обучение (банковская сфера, сфера услуг), заключается в исторически сложившейся культуре ведения медицинских карт, отсутствии или минимальном структурировании и ограниченном сопоставлении различных исследований одного пациента.

В связи c этим крайне важно формирование аннотированных медицинских датасетов для обучения и проверки систем ИИ. Датасет – структурированный набор информации (данных), объединенной по определенным логическим принципам, пригодный для машинной обработки компьютерными методами анализа данных. Датасет характеризуется наличием содержимого (наблюдения, значения, записи, файлы и др.), цели (например, база знаний, использование для определенной задачи), группировки (агрегация и организация содержимого в наборы, коллекции и др.), связанности (отношение к субъекту, интегрированность, логическая коллекция содержимого и т. д.) [Павлов и др., 2021]. Датасет отличается от простого сбора медицинских данных тем, что он наделен особыми свойствами:

– унификацией и структурированностью данных;

– отсутствием грубых неточностей, ошибочных исследований;

– наличием дополнительной информации (категории и значения признаков или характеристик элементов данных);

– наличием сопроводительной документации.

Аннотированные датасеты необходимы не только для обучения алгоритмов ИИ, но и для тестирования нейронных сетей, обученных на других данных.

В Российской Федерации датасет приравнивается к базе данных и подлежит добровольной государственной регистрации в качестве результата интеллектуальной деятельности. В зарубежной практике датасеты представляют собой зачастую не только доступные для скачивания наборы данных, но и научные журнальные публикации. Каждый датасет уникален и составом исследований, и способом их классификации, и подходами к разметке. Сам процесс создания датасета носит исследовательский характер. Даже при наличии структурированной методики формирования датасетов от нее возможны отхождения, допустимы исключения и изменение определенных этапов в зависимости от назначения формируемого датасета.

Таким образом, процедура разработки и регистрации МИ с технологиями ИИ не ограничивается созданием алгоритма, подачей заявления и комплекта документов, но связана с необходимостью прохождения качественного обучения и тестирования и нуждается в качественных датасетах и другой специальной «инфраструктуре».

Анализ деятельности 21 стартапа по развитию систем ИИ на территории Российской Федерации в сфере здравоохранения свидетельствует, что в 2021 г. ими получено всего семь регистрационных удостоверений на программное МИ с технологией ИИ, что препятствует применению остальных разработанных систем ИИ, являющихся МИ на законных основаниях [Комарь и др., 2021]. Важным нововведением стала возможность изменения или исключения большинства обязательных требований для проведения клинической апробации медицинской помощи с применением МИ, созданных с использованием технологий ИИ, в соответствии с программой экспериментального правового режима в сфере цифровых инноваций.

Медицинская организация, являясь субъектом обращения МИ, должна обеспечивать применение МИ, в том числе с использованием технологий ИИ, в соответствии с требованиями сопроводительной (эксплуатационной) документации. Кроме того, она должна обеспечивать соблюдение всех остальных требований в сфере обращения МИ. Не все из них актуальны для МИ с технологиями ИИ (поверка средств измерений, соблюдение санитарных правил). К основным требованиям для медицинских организаций, применяющих МИ с технологиями ИИ, можно отнести:

1) применение разрешенных и качественных МИ;

2) организацию проведения технического обслуживания МИ;

3) своевременное выявление признаков поломки или недоброкачественности МИ в процессе эксплуатации, принятие необходимых мер;

4) применение МИ в соответствии с эксплуатационной документацией;

5) соблюдение прав граждан в сфере здравоохранения при назначении и применении МИ;

6) информирование Росздравнадзора и производителя в случае наступления неблагоприятных событий при применении МИ;

7) проведение внутреннего контроля качества и безопасности медицинской деятельности в соответствии с установленным порядком.

Одно из направлений безопасности МИ – применение изделий, находящихся в обращении на законных основаниях. Важнейшим является этап приемки МИ, сотрудникам медицинских организаций необходимо быть крайне осторожными и внимательными к поступающим изделиям и сопроводительной документации.

Росздравнадзор ведет государственный реестр МИ и организаций (индивидуальных предпринимателей), осуществляющих производство и изготовление МИ, и размещает его на своем официальном сайте в сети Интернет (https://roszdravnadzor.gov.ru/services/misearch). Реестр – единственный ресурс, содержащий достоверную и актуальную информацию о МИ, находящихся в обращении. При этом информацию о наличии регистрационного удостоверения на официальном сайте Росздравнадзора целесообразно проверять до заказа конкретного изделия, уточняя у поставщика полное наименование или артикул для оптимизации поиска.

Государственный реестр МИ общедоступен, для работы не требуется авторизация. Предусмотрена возможность поиска регистрационного удостоверения в случае необходимости не только по наименованию МИ, но и по 16 дополнительным позициям. При нахождении необходимой реестровой записи доступны для скачивания регистрационное удостоверение, фотографические изображения, инструкция по применению конкретного МИ, информация о вносимых в регистрационные документы изменениях.

Можно выделить следующие признаки того, что МИ не зарегистрировано:

– отсутствует регистрационное удостоверение (нет сведений в государственном реестре МИ);

– МИ сопровождается регистрационным удостоверением, но наименование МИ, его состав и принадлежности не соответствуют сведениям, указанным в удостоверении;

– наименование производителя и (или) адрес места производства не соответствуют сведениям, указанным в регистрационном удостоверении.

При приемке следует обращать внимание на маркировку МИ. Важно отметить следующие базовые принципы маркировки:

– МИ, поступающие на рынок в Российской Федерации, должны обязательно содержать на упаковке сведения на русском языке;

– информация должна восприниматься покупателем однозначно и не допускать разночтений;

– в целях экономии полезной площади упаковки или самого МИ, а также достижения универсальной читаемости данных в пределах всего ЕАЭС допускается применение особых типов символов (простейшие графические картинки с четкими силуэтами и преимущественно прямыми линиями, выполненные в градациях черного и белого цветов);

– данные полные и достоверные;

– сведения не носят рекламного характера;

– маркировка нанесена на каждую единицу товара вне зависимости от объема партии, ввозимой в Российскую Федерацию.

В случае выявления незарегистрированных, а также других незаконно находящихся в обращении МИ (фальсифицированных, недоброкачественных) Росздравнадзор предлагает субъектам обращения провести проверку наличия в обращении конкретного МИ, его модели (варианта исполнения), партии или серии, находящихся в обращении с нарушением действующего законодательства, а также осуществить мероприятия по предотвращению обращения на территории Российской Федерации. О результатах таких мероприятий медицинской организации следует сообщить в территориальный орган Росздравнадзора по месту осуществления деятельности.

Актуальная информация доводится до субъектов обращения, в том числе посредством размещения на официальном сайте ведомства в информационно-телекоммуникационной сети Интернет. В ходе работы ответственному лицу – представителю медицинской организации необходимо регулярно отслеживать сообщения на сайте Росздравнадзора для исключения из обращения указанных в письмах МИ.

Реестр «Информационные письма о медицинских изделиях» (https://roszdravnadzor.gov.ru/services/unreg) также общедоступен, не требует авторизации, содержит все необходимые критерии для оптимизации поиска. Это позволяет ответственному лицу отслеживать все новые письма, опубликованные, например, за прошедшую неделю, и с заданной пользователем регулярностью получать актуальную информацию о законности нахождения в гражданском обороте используемых в клинике МИ.

При выявлении незаконно находящихся в обращении МИ на этапе приемки или после получения информации Росздравнадзора по хранящимся (применяемым) изделиям сотрудникам медицинской организации следует переместить МИ из зоны основного хранения в выделенную, обозначенную и изолированную зону карантинного хранения: в случае приостановления – до публикации информационного письма о возобновлении применения; в случае изъятия необходимо составить акт, указав причину изъятия, направить информацию в Росздравнадзор.

Определены требования к эксплуатации систем ИИ, являющихся МИ. Эксплуатационные документы прилагаются к МИ при поставке. Виды и содержание таких документов представлены в таблице.

Виды эксплуатационных документов для систем ИИ и их содержание

Изготовитель устанавливает требования к эксплуатации системы ИИ:

– условия и режим эксплуатации, в том числе периодичность контроля или допустимость работы без обслуживания;

– требования к локальным вычислительным сетям и информационно-телекоммуникационной сети Интернет (скорость передачи данных, задержка (время передачи в одну сторону) и др.);

– минимальные характеристики к электронно-вычислительным машинам пользователя (системные требования), а также требования по установке дополнительного программного обеспечения;

– требования к входным данным системы ИИ, например к качеству медицинских изображений, содержанию технических файлов исследований (наличие соответствующих записей в DICOM-тегах);

– максимальное количество пользователей, которые могут одновременно эксплуатировать систему ИИ;

– требования по защите данных и недопущению доступа к системе ИИ неустановленных пользователей (например, не имеющих доступа к работе с персональными данными);

– требования к пользователям системы ИИ (уверенное пользование операционной системой электронно-вычислительной машины, обучение и опыт работы в области применения систем ИИ (компьютерная томография, рентгеновская аппаратура, цифровая флюорография, цифровая маммография, электрокардиография, электронная медицинская карта), опыт работы с форматами обрабатываемых данных (видео-, аудиофайлы, пиксельное изображение, сигнальные данные, текстовые данные) и др.).

К результатам эксплуатации систем ИИ в клинической медицине предъявляются следующие требования [Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.6…]:

а) данные результаты относят к электронным медицинским записям;

б) в обязательном порядке необходимо фиксировать информацию о наименовании, изготовителе и версии систем ИИ. Обязательна пометка «требует подтверждения врача»;

в) результаты могут быть включены в электронную медицинскую карту пациента для возможного дальнейшего использования врачом.

Активное участие медицинских организаций в системе мониторинга безопасности МИ позволяет Росздравнадзору не только реагировать на отдельные инциденты, но и выявлять системные проблемы качества, эффективности и безопасности МИ, что неизбежно приводит к снижению вероятности повторения неблагоприятного события или смягчению последствия таких повторений, повышению качества оказания медицинской помощи в целом.

Приказом Минздрава России № 1113н от 19.10.2020 г. утвержден порядок сообщения субъектами обращения МИ о неблагоприятных событиях, связанных с применением МИ. Медицинские организации обязаны информировать о неблагоприятных событиях Росздравнадзор и производителя МИ (его уполномоченного представителя), должны предоставлять доступ к МИ. Существует несколько возможных путей направления сообщения о неблагоприятном событии:

– в электронной форме через размещенную на официальном сайте Росздравнадзора в сети Интернет автоматизированную информационную систему;

– через приложение Росздравнадзора для мобильных устройств;

– через федеральную государственную информационную систему «Единый портал государственных и муниципальных услуг (функций)»;

– на бумажном носителе.

В сообщении указываются данные о МИ, медицинской организации, поставщике, производителе, содержится подробное описание неблагоприятного события.

В медицинской организации назначается ответственное за мониторинг безопасности МИ должностное лицо, в обязанности которого входят:

– сбор и направление в Росздравнадзор информации о неблагоприятных событиях;

– мониторинг информационных писем Росздравнадзора, размещенных на официальном сайте в сети Интернет, проведение мероприятий, указанных в них в части МИ, находящихся в обращении в организации.

В ходе этой работы анализируются все обстоятельства для исключения неправильного использования МИ, повлекшего инцидент.

Крайне важным на пострегистрационном этапе является мониторинг систем ИИ с технологиями машинного обучения. Обучение большинства таких систем продолжается на протяжении всего жизненного цикла системы ИИ (непрерывное обучение). Вносятся изменения по результатам данных о практическом применении. Проведение указанной работы осуществляется изготовителем в тесном взаимодействии с медицинской организацией (пользователем). Для определения структуры изменений системы ИИ с непрерывным обучением изготовитель должен разработать план управления изменениями, который включается в техническую и эксплуатационную документацию на МИ. План описывает методы, которые использует изготовитель для надлежащего контроля рисков ожидаемых изменений, описанных в технической документации. План управления изменениями должен представлять детальное описание данных и процедур, которым необходимо следовать, чтобы изменение было успешно выполнено, а система ИИ оставалась безопасной и эффективной. Сведения о произошедших адаптациях или в случае изменений от изготовителя (смена версии/сборки) после получения данных практического применения должны быть открытыми и понятными. Для обеспечения этого следует уведомлять касательно всех изменений заинтересованные стороны, например пользователей (медицинские организации, врачей-специалистов), регулирующие органы, в том числе в автоматическом режиме.

Например, система ИИ на основе машинного обучения отделения реанимации и интенсивной терапии получает на вход результаты электрокардиографии, измерения артериального давления, пульсоксиметрии. Данные обрабатываются и анализируются для выявления закономерностей, возникающих в начале физиологической нестабильности. При обнаружении физиологической нестабильности подается звуковой сигнал тревоги, указывающий на то, что необходимы немедленные клинические действия для предотвращения потенциального вреда для пациента.

В технической документации изготовитель предлагает два возможных изменения системы ИИ:

А – изменение алгоритма, чтобы обеспечить однородную эффективность среди разных подгрупп пациентов;

Б – уменьшение количества ложных тревог при условии сохранения чувствительности к возникновению физиологической нестабильности.

Один из возможных сценариев изменений – повышение эффективности в соответствии с планом управления изменениями, согласно которому данные собраны и использованы для изменения с целью снижения частоты ложных срабатываний при сохранении чувствительности. Собран отдельный независимый набор данных для клинической валидации, по результатам которого обнаружено, что частота ложных срабатываний снизилась, а чувствительность осталась прежней. После успешной проверки изменений системы и смены адаптации проводят необходимые процедуры, пользователям системы ИИ предоставляют информацию об изменении и вносят обновления в текущую адаптацию системы.

Другой сценарий – повышение эффективности. При этом изменение, связанное с предполагаемым использованием, несовместимо с планом управления изменениями.

В соответствии с планом управления изменениями системы изготовитель повторно обучил свой алгоритм с использованием дополнительных наборов данных для повышения чувствительности. Клиническая валидация показала, что измененный алгоритм имеет такую же чувствительность и частоту ложных тревог, что и предыдущая версия. При этом изготовитель заметил, что измененный алгоритм может поддерживать ту же чувствительность за 15 мин до начала физиологической нестабильности, чего не могла делать предыдущая версия алгоритма.

Изготовитель хотел бы обновить свой алгоритм и документацию, чтобы указать, что состояние тревоги теперь отражает прогноз физиологической нестабильности на следующие 15 мин, что ранее не было отражено в плане управления изменениями. После указанных действий необходимо выполнить процедуры, предусмотренные действующим законодательством.

Изменения в системе ИИ с непрерывным обучением в рамках адаптации необходимо контролировать путем периодического мониторинга. Данный мониторинг проводят с целью отслеживания работы системы, изменений при возникновении ложноположительных/ложноотрицательных результатов в процессе непрерывного обучения, а также учета имеющихся клинических данных, специфических особенностей и факторов риска, связанных с МИ. Сбор данных о практическом применении системы ИИ позволит изготовителю понять, как используют продукт, и своевременно реагировать на проблемы в ходе работы в рамках практического применения. Для этого необходима обратная связь от пользователя (медицинской организации).

В качестве первоочередных мер по совершенствованию регулирования программных МИ с применением ИИ выделяются следующие направления деятельности [Гусев и др., 2021]:

– сокращение сроков клинических испытаний и экспертизы программных МИ с технологиями ИИ перед их государственной регистрацией за счет дальнейшего совершенствования процедур клинической оценки безопасности и эффективности;

– создание условий для проведения клинических испытаний на основе качественных размеченных наборов данных;

– изменение требований к системе менеджмента качества и установление государственного контроля ее наличия и уровня с целью повышения доверия к разработчикам, а также предоставление разработчикам упрощенных или ускоренных процедур вывода программных МИ на рынок;

– разрешение на выпуск новых версий продуктов через извещение регулятора, без необходимости проведения повторных клинических испытаний;

– развитие пострегистрационного мониторинга, в том числе через создание независимых сервисов автоматизированного контроля работы продуктов технологий ИИ и автоматической регистрации фактов неблагоприятных событий в информационной системе Росздравнадзора, например, в случае ухудшения указанных в технических условиях программных МИ метрик точности работы моделей ИИ.

§ 5. Ответственность медицинских организаций за нарушения в сфере обращения медицинских изделий

В соответствии с положениями статьи 95 Федерального закона от 21 ноября 2011 г. № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» обращение МИ, которое осуществляется на территории Российской Федерации, подлежит государственному контролю. Государственный контроль за обращением МИ, в том числе в отношении медицинских организаций, осуществляет Росздравнадзор.

В случае возникновения угрозы причинения вреда жизни, здоровью граждан и медицинских работников либо причинения вреда жизни, здоровью Росздравнадзор принимает решение о приостановлении применения МИ, осуществляется отбор образцов для проведения исследований и испытаний. Решение о возобновлении применения МИ может быть принято в случае, если факты и обстоятельства, создающие угрозу жизни, здоровью граждан и медицинских работников при применении и эксплуатации МИ, не подтверждены результатами исследований и испытаний отобранных образцов.

По результатам проведения контрольных мероприятий составляется акт проверки, в случае выявления нарушений выдается предписание, при наличии признаков административного правонарушения составляется протокол. Привлечение к административной ответственности за нарушения в данной сфере предусмотрено статьей 6.28 Кодекса Российской Федерации об административных правонарушениях (далее – КоАП РФ). С 2014 г. Росздравнадзор наделен правом возбуждать и рассматривать дела по указанной статье.

В соответствии со статьей 6.28 нарушение правил в сфере обращения МИ, если эти действия не содержат признаков уголовно наказуемого деяния, влечет наложение административного штрафа на граждан в размере от двух до четырех тысяч рублей; на должностных лиц – от 5 до 10 тыс. руб.; на юридических лиц – от 30 до 50 тыс. руб.

В соответствии с частью 1 статьи 4.5 КоАП РФ срок привлечения к административной ответственности – один год со дня совершения административного правонарушения.

Юридическое лицо может быть привлечено к административной ответственности по статье 6.28 КоАП РФ в случае использования незарегистрированных, других незаконно находящихся в обращении МИ, использования МИ по истечении срока годности, не проведения (либо нарушения сроков проведения) технического обслуживания МИ, прочих нарушений обязательных требований.

Федеральным законом от 31 декабря 2014 г. № 532-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части противодействия обороту фальсифицированных, контрафактных, недоброкачественных и незарегистрированных лекарственных средств, медицинских изделий и фальсифицированных биологически активных добавок» КоАП РФ дополнен новой статьей 6.33 «Обращение фальсифицированных, контрафактных, недоброкачественных и незарегистрированных лекарственных средств, медицинских изделий и оборот фальсифицированных биологически активных добавок». Эта статья, наряду с другими законодательными инициативами, появилась в рамках реализации международного договора «Медикрим». Конвенция Совета Европы «О борьбе с фальсификацией медицинской продукции и сходными преступлениями, угрожающими здоровью населения» подписана Россией в 2011 г., ратифицирована в 2018 г. В отличие от большинства международных соглашений по борьбе с фальсификацией продукции, указанный договор направлен в первую очередь не на защиту интеллектуальных прав разработчиков (производителей), а на пресечение и предотвращение причинения вреда здоровью пациентов, экономического ущерба общественному здравоохранению, увеличения глобального бремени болезней, которые создают преступления в этой сфере.

Несмотря на то что данная статья в части МИ направлена в основном на пресечение ввоза и реализации на территорию Российской Федерации фальсифицированных и недоброкачественных МИ, существует практика привлечения к административной ответственности медицинских организаций как фактически реализующих изделия.

Дела по указанной статье рассматриваются судом.

За несообщение или сокрытие сведений о наступлении неблагоприятных событий при применении МИ лица, которым они стали известны по роду их профессиональной деятельности, несут ответственность согласно законодательству Российской Федерации. За данное нарушение предусмотрена административная ответственность по статье 19.7.8 КоАП РФ. Непредставление или несвоевременное представление в федеральный орган исполнительной власти, осуществляющий функции по контролю и надзору в сфере здравоохранения, его территориальный орган, если представление таких сведений является обязательным в соответствии с законодательством в сфере охраны здоровья, влечет наложение административного штрафа на должностных лиц в размере от 10 тыс. до 15 тыс. руб.; на юридических лиц – в размере от 30 тыс. до 70 тыс. руб.

Медицинские организации могут быть привлечены к административной ответственности по указанной статье, например за несообщение или сокрытие случаев выявления побочных действий, не указанных в инструкции по применению или руководстве по эксплуатации МИ, несообщение о нежелательных реакциях при его применении, об особенностях взаимодействия МИ между собой, о фактах и обстоятельствах, создающих угрозу жизни и здоровью пациентов и медицинских работников при применении и эксплуатации МИ в рамках мониторинга безопасности.

Кроме того, административная ответственность по указанной статье может наступить в случае несообщения в территориальный орган Росздравнадзора о мероприятиях по предотвращению применения фальсифицированных, незарегистрированных и других незаконно находящихся в обращении МИ в соответствии с информационными письмами Росздравнадзора.

Дела об административных правонарушениях, предусмотренных статьей 19.7.8 КоАП РФ, рассматривают Росздравнадзор и его территориальные органы.

В соответствии с частью 1 статьи 4.5 КоАП РФ срок привлечения к административной ответственности по статье 19.7.8 КоАП РФ составляет два месяца со дня совершения административного правонарушения.

При назначении административного наказания юридическому лицу учитываются характер совершенного административного правонарушения, имущественное и финансовое положение юридического лица, обстоятельства, смягчающие административную ответственность, и обстоятельства, отягчающие административную ответственность.

В соответствии с частями 4.1.1 и 3.4 КоАП РФ административное наказание в виде штрафа может быть заменено на предупреждение, меру административного наказания, выраженную в официальном порицании физического или юридического лица.

Штраф может быть заменен на предостережение, в частности, за впервые совершенное административное правонарушение при отсутствии причинения вреда или возникновения угрозы причинения вреда жизни и здоровью людей. Вынесение предупреждения является профилактической мерой, которая призвана побудить правонарушителя к добровольному исполнению нарушенной им же обязанности, способствовать выполнению им правовых обязанностей. Вместе с тем применение этой меры, как и других административных санкций, влечет для правонарушителя неблагоприятные правовые последствия. Субъект ответственности в течение года считается лицом, привлекавшимся к административной ответственности.

В 2015 г. вступил в силу ряд изменений в законодательстве в части ответственности за оборот фальсифицированных, контрафактных, недоброкачественных и незарегистрированных лекарственных средств, МИ и фальсифицированных биологически активных добавок, не соответствующих требованиям. Одной из новелл стало введение уголовной ответственности за производство лекарственных средств или МИ без специального разрешения (лицензии) (статья 235.1 УК РФ), за производство, сбыт или ввоз на территорию Российской Федерации фальсифицированных или незарегистрированных лекарственных средств или МИ, а также фальсифицированных биологически активных добавок и прочие деяния (статьи 238.1, 327.2 УК РФ). Уголовная ответственность по пункту «б» части 2 статьи 235.1 УК РФ и статьи 238.1 УК РФ предусмотрена за деяния в крупном размере (когда стоимость медицинской продукции более 100 тыс. руб.). При этом деяние, совершенное только по неосторожности, признается преступлением лишь в случае, когда это специально предусмотрено соответствующей статьей Особенной части УК РФ (части 2 статьи 24 УК РФ).

Введение уголовной ответственности помимо административной было обусловлено общественной опасностью от нахождения в гражданском обороте такой медицинской продукции. Несмотря на то что указанные статьи в первую очередь касаются производителей и поставщиков для медицинской организации, они могут стать актуальными в случае осуществления сбыта МИ.

При учете того, что МИ являются обязательным компонентом большинства медицинских услуг, в том числе инвазивных вмешательств, ряд дефектов оказания медицинской помощи может быть связан именно с технологией и условиями их применения. Если по причине неправильного использования медицинским работником МИ был причинен тяжкий вред здоровью пациента или наступил летальный исход, может наступить уголовная ответственность по статьям 118 и 109 УК РФ.

В случае нарушений медицинской организацией (медицинским работником) обязательных требований в сфере обращения МИ также может наступить уголовная ответственность по статье 238 УК РФ. Указанной статьей, в частности, предусмотрено, что выполнение работ или оказание услуг, не отвечающих требованиям безопасности для жизни или здоровья потребителей, наказываются штрафом в размере до 300 тыс. руб. или в размере заработной платы или иного дохода осужденного за период до двух лет, либо обязательными работами на срок до 360 ч, либо ограничением свободы на срок до двух лет, либо принудительными работами на срок до двух лет, либо лишением свободы на тот же срок. Те же деяния, если они совершены в отношении работ или услуг, предназначенных для детей в возрасте до шести лет, либо повлекли по неосторожности причинение тяжкого вреда здоровью или смерть человека, наказываются штрафом в размере от 100 до 500 тыс. руб. или в размере заработной платы или иного дохода осужденного за период от одного года до трех лет, либо принудительными работами на срок до пяти лет, либо лишением свободы на срок до шести лет со штрафом в размере до 500 тыс. руб. или в размере заработной платы или иного дохода осужденного за период до трех лет или без такового. Ключевую роль при доказывании признаков объективной стороны преступления играет судебно-медицинская экспертиза, которой устанавливается наличие (отсутствие) причинно-следственных отношений между действиями (бездействиями) медицинских работников и наступившими последствиями для пациента.

Однако даже в случае установления в ходе проведения судебно-медицинской экспертизы прямой причинно-следственной связи между действием (бездействием) медицинского работника и наступившим вредом здоровью уголовная ответственность может не наступить, если не нарушены требования сопроводительной документации к МИ, иные обязательные требования. Также снижает вероятность наступления уголовной ответственности описание в инструкции по применению развившегося осложнения как возможного даже в случае добросовестного выполнения вмешательства при соблюдении всех требований и условий, что помогает исключить наличие дефекта при оказании медицинской помощи. Кроме того, привлечение по указанной статье должно предусматривать наличие противоречащего по сути деятельности медицинского работника прямого или косвенного умысла.

Срок давности по части 1 статьи 238 УК РФ составляет 2 года, по части 2 или 3-10 лет после совершения тяжкого преступления (для сравнения: по статье 109 УК РФ срок давности составляет всего 2 года).

Гражданско-правовая ответственность определяется судом, может быть применена к медицинским организациям и медицинским работникам по требованию пациента при наличии вреда здоровью и жизни пациента, причиненного действием (бездействием) медицинских работников, а также за неисполнение (ненадлежащее исполнение) договора на оказание медицинских услуг. Согласно положениям статьи 1095 Гражданского кодекса Российской Федерации (далее – ГК РФ) вред, причиненный жизни, здоровью или имуществу гражданина вследствие недостатков услуги, а также вследствие недостоверной или недостаточной информации о ней, подлежит возмещению исполнителем.

При этом в силу положений статьи 1098 ГК РФ исполнитель освобождается от ответственности в случае, если докажет, что вред возник вследствие непреодолимой силы или нарушения потребителем установленных правил пользования результатами услуги.

К отношениям по предоставлению гражданам как платных медицинских услуг, так и услуг, оказываемых в рамках обязательного медицинского страхования, применяется законодательство о защите прав потребителей. Согласно положениям закона РФ от 07.02.1992 № 2300-1 «О защите прав потребителей», потребитель имеет право на то, чтобы услуга при обычных условиях ее использования была безопасна для жизни, здоровья.

Моральный вред (физические и нравственные страдания), причиненный потребителю, подлежит компенсации причинителем вреда при наличии вины. Компенсация морального вреда является одним из способов защиты гражданских прав. Поскольку потерпевший в связи с причинением вреда его здоровью во всех случаях испытывает физические или нравственные страдания, факт причинения ему морального вреда предполагается. Установлению в данном случае подлежит лишь размер компенсации морального вреда, который определяется судом и не зависит от размера возмещения имущественного вреда.

Тестовые задания

1. Мониторинг безопасности МИ осуществляется в целях…

A. Выявления и предотвращения неблагоприятных событий при их применении.

B. Анализа рынка МИ.

C. Запрета ввоза на территорию Российской Федерации контрафактных МИ.

D. Утверждения перечня торговых наименований безопасных МИ.

2. Регистрационное удостоверение на МИ действует…

A. 5 лет.

B. Бессрочно.

C. 3 года.

D. 10 лет.

3. Программное обеспечение является МИ при условии соответствия его следующим критериям…

A. Представляет собой программу для электронно-вычислительной машины или ее модули вне зависимости от используемой аппаратной платформы, а также способов размещения программного обеспечения и предоставления доступа к нему.

B. Не является составной частью другого МИ.

C. Предназначено производителем для оказания медицинской помощи.

D. Результат действия программного обеспечения заключается в интерпретации в автоматическом режиме, в том числе с использованием технологий искусственного интеллекта, или по заданным медицинским работником параметрам, влияющим на принятие клинических решений, набора данных, полученных от МИ, допущенных к обращению в установленном порядке или введенных медицинскими работниками в целях оказания медицинской помощи.

E. Все перечисленное.

4. Программное обеспечение, не относящееся к МИ, – это…

A. Программное обеспечение поддержки принятия врачебных решений при инсульте.

B. Программное обеспечение для помощи врачу в диагностике аритмии.

C. Программное обеспечение для обмена текстовыми и (или) голосовыми сообщениями, электронными документами, фотографическими изображениями, видео-, аудиозаписями / потоками и иными данными между медицинским работником и пациентом, их регистрации, хранения и предоставления к ним доступа при оказании медицинской помощи, в том числе с применением телемедицинских технологий, или для записи на прием.

D. Все перечисленное.

5. Программное обеспечение, являющееся МИ, – это…

A. Программное обеспечение поддержки принятия врачебных решений при инсульте.

B. Программное обеспечение, включая мобильные приложения, предназначенное производителем для целей содействия здоровому образу жизни, которое измеряет/рассчитывает количество шагов, скорость ходьбы/бега, пульс, количество потраченных и/ или потребленных калорий/жидкости, вес, индекс массы тела.

C. Программное обеспечение для неограниченного круга пользователей, созданное в образовательных, научно-популярных, справочно-информационных целях, в том числе для выбора медицинского специалиста.

D. Все перечисленное.

6. Значение чувствительности системы ИИ предоставляет информацию о том…

A. Насколько система ИИ способна обнаруживать имеющееся заболевание.

B. Насколько система ИИ правильно идентифицирует исследования пациентов при отсутствии заболевания.

C. Какова доля пациентов с позитивным результатом, оцененным системой ИИ, у которых в действительности присутствует заболевание.

D. Все перечисленное.

7. Входными данными для системы ИИ в здравоохранении могут быть…

A. Изображения.

B. Тексты.

C. Сигналы (например, аудиосигналы).

D. Все перечисленное.

8. Фальсифицированные МИ – это…

A. Изделия, не соответствующие требованиям безопасности и эффективности к маркировке, нормативной, технической и эксплуатационной документации, которые не могут быть безопасно использованы по назначению, установленному производителем (изготовителем).

B. Изделия, сопровождаемые ложной информацией о характеристиках и (или) производителе (изготовителе).

C. Изделия, не соответствующие требованиям к маркировке, нормативной, технической и эксплуатационной документации.

D. Изделия, которые не могут быть безопасно использованы по назначению, установленному производителем (изготовителем).

9. Государственный контроль в сфере обращения МИ осуществляет…

A. Федеральная служба по надзору в сфере здравоохранения (Росздравнадзор).

B. Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор).

C. Министерство здравоохранения Российской Федерации.

D. Орган исполнительной власти субъекта РФ.

10. Медицинские организации обязаны информировать о неблагоприятных событиях при применении МИ…

A. Производителя МИ.

B. Росздравнадзор.

C. Росздравнадзор и производителя МИ.

D. Росздравнадзор, Минздрав России и производителя МИ.

Задачи для самостоятельного решения

Задача 1. Компания Wellframe начала совместные исследовательские работы с Дармутским центром здоровья и долголетия. Партнеры стараются оценить эффективность цифровых медицинских инструментов и мобильных технологий для помощи людям с серьезными психическими заболеваниями (шизофренией). Они фокусируются на людях среднего и старшего возраста.

Именно такие люди подвергаются высокому риску ранней смерти, поскольку они, как правило, борются с комбинированными проблемами: как с психическими нарушениями, так и с сахарным диабетом и сердечно-сосудистыми заболеваниями.

В рамках исследования каждый пациент будет пользоваться специально разработанным мобильным приложением – ежедневно получать на свой мобильный телефон список вопросов о состоянии здоровья, на которые необходимо ответить. Также будут высылаться напоминания о ежедневных задачах, касающихся здоровья, и можно будет отслеживать свой прогресс в этой деятельности, включая задачи, связанные со своевременным приемом лекарств и физической активностью. Кроме того, пациенты смогут видеть контент, позволяющий им лучше понимать свое состояние (обучающие лекции от специалистов, описывающих особенности болезни).

В свою очередь, контрольный экран позволяет врачам Дармутского центра проверять прогресс своих подопечных и отсылать им соответствующие персонализированные сообщения, чтобы предоставить дополнительные инструкции или как-то поощрить их.

Исследовательская программа Дармутского центра использует программную платформу Wellframe Intelligent Care Management Platform.

Вопросы:

1. Оцените, может ли данная технология называться программным МИ с использованием технологии ИИ? Если да, почему? Если нет, назовите условия (возможный функционал, задачи), которые позволили бы ей называться ИИ.

2. К какому направлению использования ИИ в здравоохранении могла бы относиться приведенная технологическая разработка?

Задача 2. Система ИИ с непрерывным обучением «Мобильное приложение для диагностики поражений кожи» использует изображения, сделанные камерой смартфона одной из торговых марок, для предоставления врачу-дерматологу подробной информации о физических характеристиках поражения кожи, чтобы он мог обозначить его как доброкачественное или злокачественное. В технической документации системы ИИ изготовитель предлагает возможные изменения системы. Одно из изменений – повышение чувствительности и специфичности анализа физических характеристик доброкачественных или злокачественных поражений кожи с использованием данных практического применения системы ИИ.

Вопросы:

1. Какие, на ваш взгляд, изменения включены изготовителем в техническую документацию (в план управления изменениями)?

2. Можно ли в ходе применения системы ИИ осуществлять изменения, не входящие в план управления изменениями?

Раздел 3

Основные барьеры на пути внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранение, пути их преодоления

§ 1. Глобальные проблемы, связанные с развитием искусственного интеллекта

Машинное обучение, основная технология ИИ на сегодняшний день, характеризуется рядом особенностей. Во-первых, для поиска вычислительной системой непредвзятого решения требуется ввести репрезентативный, релевантный и корректно размеченный набор данных. Во-вторых, алгоритмы работы нейронных сетей крайне сложны для интерпретации и, следовательно, результаты их работы могут быть подвергнуты сомнению и отменены человеком. Отсутствие понимания того, как ИИ достигает результатов, является одной из причин низкого уровня доверия к современным технологиям ИИ [Указ…, 2019], что является препятствием для развития ИИ.

Технологические решения, разработанные с использованием методов машинного обучения, являются примером ИИ, способного решать только узкоспециализированные задачи (это слабый ИИ). Создание универсального (сильного) ИИ, способного, подобно человеку, решать различные задачи, мыслить, взаимодействовать и адаптироваться к изменяющимся условиям, является сложной научно-технической проблемой на пересечении различных сфер научного знания – естественно-научной, технической и социально-гуманитарной.

В то же время ИИ развивается стремительно, качественный рывок в процессе его эволюционирования может произойти в обозримом будущем. Например, в настоящее время разработку лекарственных препаратов контролирует человек или ИИ под руководством человека. Но в ближайшие десятилетия по мере совершенствования технологий системы ИИ смогут самостоятельно синтезировать новые препараты, анализируя большие данные из различных источников, тестировать их без участия животных или людей на компьютерных моделях организма, отдельных систем и органов, опухолей, с использованием генетических и других параметров.

Создание сильного ИИ может привести не только к позитивным изменениям в ключевых сферах жизнедеятельности, но и к негативным последствиям, вызванным социальными и технологическими факторами, которые сопутствуют развитию технологий ИИ.

Несмотря на то что в медицине системы ИИ вряд ли когда-либо достигнут полной автономии, постепенное вытеснение заключения врача-специалиста мнением системы ИИ, безусловно, вызывает ряд опасений и вопросов. В некоторых случаях автоматизация рутинных, обыденных функций, таких как запись информации, может перераспределить человеческие ресурсы поставщика медицинских услуг для более важных и ответственных задач. Однако переход к применению технологий ИИ в более сложных областях медицинской помощи сопряжен с рядом проблем. Одной из них является вероятное появление разногласий между двумя компетентными экспертами – компьютером с ИИ и врачом-специалистом.

В таких ситуациях нет средств для объединения решений или дискуссий, поскольку нельзя получить доступ к алгоритму ИИ или заставить его передумать. Также нет четких правил для определения того, кто прав. Если пациенту остается доверять либо технологии, либо врачу, решение может зависеть от факторов, не имеющих основы в «экспертизе» машины или врача. Выбор одного из двух приводит к нежелательному результату. Если врач игнорирует машину, ИИ мало что дает. Если врач принимает решение машины, это может подорвать авторитет специалиста и ослабить ответственность. Проблема взаимодействия человека и компьютера решается путем проверки систем ИИ, обеспечения надлежащего обучения пользователей. Однако врачам может быть этически сложно полагаться на суждения ИИ, поскольку в этом случае приходится принимать решения, основанные на алгоритмах «черного ящика», то есть, например, системы глубокого обучения, которая делает выводы и принимает решения, непонятные даже ее разработчикам [Pasquale, 2015].

На фоне совершенствования алгоритмов глубокого обучения появляются все новые научные исследования о путях решения проблем функционирования систем ИИ, которые могут влиять и, возможно, уже сегодня влияют на качество и безопасность медицинской деятельности. Так, в ноябре 2022 г. учеными Калифорнийского университета проанализированы механизмы «катастрофического забывания», амнезии искусственных нейронных сетей, которые выражаются в полном «забывании», фактически стирании («перезаписи» новыми данными) ранее полученных знаний при изучении новых задач [Golden et al., 2022]. В проведенном исследовании спайковую нейронную сеть можно было обучить сложной задаче поиска пищи, но она демонстрировала «катастрофическое забывание» при последовательном обучении различным задачам, могла неожиданно полностью забыть то, чему уже научилась ранее. Чередование обучения новым задачам с периодами реактивации в автономном режиме, то есть имитация биологического сна, позволило решить эту проблему. После прохождения фаз «сна» спайковая сеть смогла выполнить как новую, так и старую задачи.

Повышение роли систем ИИ может существенно повлиять на отношения медицинских работников и пациентов, медицинских работников между собой, медицинских организаций и органов управления с производителями систем ИИ и в целом на функционирование системы здравоохранения. Таким образом, актуальными вопросами являются определение уровня автономии систем ИИ и контроль за его поддержанием.

Повышение степени автономности систем ИИ, снижение контроля человека за процессом их применения, не полностью прозрачный процесс принятия решений создают общественный запрос на регуляторные ограничения применения ИИ.

В настоящее время в мире отсутствуют единые подходы к регулированию технологий ИИ, что во многом связано с наличием ряда проблем, не имеющих однозначного решения. Например, нерешенным остается вопрос оформления и учета исключительных прав на результаты интеллектуальной деятельности, полученные с использованием ИИ. В 2020 г. в Китае суд обязал организацию, скопировавшую и разместившую с указанием на отсутствие автора текст статьи, написанной ИИ, удалить текст и выплатить компенсацию владельцу ИИ как правообладателю. В судебном решении указано, что сгенерированный ИИ контент отвечает критериям литературного произведения, обладает признаками осознанного подбора информации, анализа, логики и оригинальности [Polydor et al., 2020]. В то же время Европейское патентное ведомство при рассмотрении патентной заявки указало, что ИИ не может быть автором изобретения.

Очевидно, что для развития технологий ИИ и робототехники необходимо стремиться к достижению баланса интересов человека, общества, государства, бизнеса, а также потребителей. Однако представления об этом балансе существенно разнятся.

Эксперты, привлеченные ВОЗ, провели большую работу по анализу практического использования ИИ, имеющейся нормативной базы, глобальных проблемных аспектов, связанных с нарастающими объемами разработки и внедрения ИИ в систему здравоохранения, в том числе с учетом многообразия условий здравоохранения и уровня жизни в разных странах. Результатом стало издание в 2021 г. руководства ВОЗ «Этика и управление ИИ в сфере здравоохранения» [Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance, 2021]. В руководстве отмечается огромный потенциал ИИ, при этом поднимается целый ряд острых текущих вопросов в связи с его развитием, а также обсуждаются возможные проблемы, которые могут появиться в перспективе.

Первоочередной задачей является проведение в каждом случае оценки необходимости внедрения той или иной технологии ИИ.

Во-первых, сама технология ИИ может не соответствовать стандартам научной обоснованности и точности, которые в настоящее время применяются к медицинским технологиям. Например, цифровые технологии, разработанные на ранних стадиях пандемии COVID-19, не обязательно соответствовали какому-либо объективному стандарту эффективности, оправдывавшему их использование. Технологии ИИ были внедрены в рамках ответных мер на пандемию без достаточных доказательств, таких как результаты рандомизированных клинических исследований или гарантий. Чрезвычайная ситуация не оправдывает применение непроверенных технологий. Усилия по обеспечению того, чтобы ресурсы выделялись там, где они были наиболее остро необходимы, должны были повысить бдительность как компаний, так и государственных органов в сфере здравоохранения, чтобы гарантировать, что технологии были точными и эффективными.

Во-вторых, преимущества ИИ могут быть переоценены, когда делаются ошибочные или чрезмерно оптимистичные предположения об инфраструктуре и институциональном контексте, в котором будут использоваться технологии, и где внутренние требования к использованию технологии ИИ не могут быть выполнены. В некоторых странах с низким уровнем дохода финансовые ресурсы и инфраструктура информационно-коммуникационных технологий отстают от инфраструктуры развитых стран. Качество и доступность данных могут быть недостаточными для использования ИИ, особенно в развивающихся странах. Существует опасность того, что для обучения ИИ будут собираться неполные, некачественные данные (из-за языковых барьеров, нехватки медицинских работников на местах и т. д.), что может привести к созданию моделей, которые предсказывают ошибочные выводы вместо реальных клинических результатов. При этом регулирующие органы в развивающихся странах могут не обладать потенциалом или опытом для оценки технологий искусственного интеллекта, чтобы гарантировать, что систематические ошибки не влияют на диагностику и лечение.

В-третьих, могут быть этические ограничения для практического использования технологии ИИ, даже если она предоставляет точную, полезную информацию. Технология, которая может предсказать, у каких людей может развиться диабет 2-го типа или ВИЧ-инфекция, может принести пользу человеку или группе людей, находящимся в группе риска, но также может привести к ненужной стигматизации отдельных лиц или групп, выбор моделей поведения которых ставится под сомнение или даже криминализируется. Это приводит к чрезмерной «охране здоровья» в остальном здоровых людей, создает ненужный стресс и подвергает их агрессивному маркетингу со стороны фармацевтических компаний и других коммерческих медицинских служб. Кроме того, некоторые технологии ИИ, если их не применять должным образом, могут усугубить диспропорции в здравоохранении, в том числе связанные с этнической принадлежностью, социально-экономическим статусом или полом.

В-четвертых, как и для всех новых технологий здравоохранения, преимущества технологий ИИ могут быть не оправданы дополнительными расходами (помимо инфраструктуры информационно-коммуникационных технологий), связанными с необходимыми закупками, обучением и инвестициями. Например, роботизированная хирургия может дать лучшие результаты, но необходимо также учитывать альтернативные издержки, связанные с инвестициями.

В-пятых, может не уделяться достаточного внимания тому, адаптирована ли технология ИИ к контексту развивающейся страны или к коммуникации между странами. Отсутствие инвестиций, например, в перевод может означать, что определенные приложения работают некорректно или просто не могут быть использованы населением. Большинство технологий ИИ разрабатываются группами населения с высоким уровнем дохода, и для них часто свойственно недостаточное понимание характеристик целевых групп населения в развивающихся странах.

Использование ИИ в условиях нехватки ресурсов должно быть расширено с осторожностью, чтобы избежать таких ситуаций, в которых большое число людей получает точные диагнозы состояния здоровья, но не имеет доступа к надлежащему лечению. Медицинские работники обязаны проводить лечение после тестирования и подтверждения заболевания, и относительно низкая стоимость, при которой может быть применена диагностика ИИ, должна сопровождаться тщательным планированием, чтобы гарантировать, что люди не останутся без лечения.

Несмотря на ценность рекомендаций по необходимости оценки, изложенных в руководстве ВОЗ «Этика и управление ИИ в сфере здравоохранения», необходимо отметить, что они носят рамочный характер и формулируют вопросы, на которые организаторам здравоохранения различных уровней целесообразно ответить прежде, чем внедрять конкретную технологию ИИ. Вместе с тем актуальным является вопрос разработки системных подходов к экономической оценке применения ИИ в здравоохранении, особенно в долгосрочном периоде, когда, в том числе из-за развития ИИ, произойдет переход от закрытой системы здравоохранения, состоящей из взаимоотношений пациентов и врачей, к открытой, когда многие пространственные и временны́е барьеры преодолены. Непрерывный рост глобальных затрат на здравоохранение усиливает важность решения вопроса.

Существующие экономические оценки в этой области в достаточной мере условны, что определено рядом причин [Лукичев, Чекмарев, 2022]:

1. Фактическая оценка затрат использования ИИ в экономике здравоохранения происходит по затратам поставщика, в то время как правильнее оценивать их с точки зрения общества как совокупность затрат, понесенных пациентами, правительством, поставщиками медицинских услуг, а также расходов, понесенных в результате вмешательства. Однако проведение такой оценки на практике затруднено. Еще более непростой проблемой является точная оценка выгод, получаемых от использования ИИ в медицине.

2. Сложность вычленения затрат на ИИ среди всех затрат здравоохранения. ИИ использует программное обеспечение вместе с другими медицинскими устройствами (томографами, микроскопами и др.), поэтому основные первоначальные затраты будут связаны с медицинским оборудованием. В таких случаях стоимость программного МИ с технологиями ИИ может быть учтена только косвенным образом, тогда, когда она соотносится с человеческими экспертами в интерпретации изображений, поскольку для обеих модальностей используется одно и то же оборудование. Еще сложнее выделить выгоды, получаемые от использования ИИ в медицине (где заканчивается эффект от оборудования, в котором используется ИИ, и начинается эффект от собственно ИИ). Сопоставление с человеческими экспертами – шаг в верном направлении, но эксперты бывают разного уровня. Следовательно, экономическая оценка применения ИИ в данном случае будет приблизительной.

3. Наиболее полный метод экономической оценки применения ИИ в здравоохранении в зависимости от результатов – метод анализа затрат и выгод – редко применялся в контексте здравоохранения, поскольку присвоение денежных значений клиническим результатам затруднено. Более широкое использование ИИ в медицине потребует в дальнейшем стандартизованного подхода к экономической оценке.

Особую актуальность оценка необходимости внедрения конкретной технологии ИИ приобретает в случае, если речь идет о программном обеспечении, являющемся МИ с применением технологий ИИ. Такие системы ИИ, являясь компонентом оказания медицинской помощи, влияя на клинические решения, могут существенно влиять на уровень качества и безопасности медицинской деятельности и эффективность системы здравоохранения в целом.

В настоящее время отсутствуют общепризнанные подходы к сравнительному анализу для оценки данных, полученных в результате использования программных МИ с технологиями ИИ. Доказательства должны охватывать весь жизненный цикл таких МИ. Эксперты ВОЗ в 2021 г. обобщили имеющийся опыт обучения, проверки и оценки МИ с технологиями ИИ, проанализировали проблемы их широкого внедрения в системы здравоохранения и пути совместного решения данных проблем медицинскими организациями, разработчиками и органами управления здравоохранением [Generating evidence for artificial intelligence-based…, 2021].

В опубликованном руководстве отмечается отсутствие нормативно-правовой базы для широкого внедрения таких устройств в системы здравоохранения, предлагаются подходы к сбору доказательств, разработке, проверке, составлению отчетности.

Главной проблемой на сегодняшний день является практическое отсутствие клинических рандомизированных контролируемых испытаний программных МИ с технологиями ИИ и низкий уровень предоставления доказательств в случае их проведения [Liu et al., 2019]. В связи с этим перед разработкой и (или) внедрением существующей системы ИИ необходимо учитывать особенности страны, уровень развития, состояние инфраструктуры, организацию системы здравоохранения, возможности и риски, связанные с внедрением ИИ для решения конкретной задачи, перспективы интеграции в существующую систему, масштабирование. Для принятия решений необходимо провести анализ предложений разработчиков, оценить технологии ИИ, начав с вопросов, касающихся удобства и эффективности МИ:

1. Пригодно ли МИ для использования целевыми конечными пользователями, соответствует ли оно их рабочему процессу?

2. Каковы требования конечного пользователя?

3. Существуют ли препятствия для возможности научиться использовать МИ по назначению?

4. Имеется ли система вводного обучения?

5. Предусмотрено ли периодическое обучение пользователей по мере использования, появления различных версий МИ?

6. Каков процент ошибок при использовании системы ИИ?

7. Повлияло ли внедрение технологии в систему здравоохранения на процессы и (или) показатели, результаты (например, производительность врача-специалиста)?

8. Является ли МИ рентабельным?

Если система ИИ одобрена регулятором какой-либо страны (экономического союза), это означает, что она прошла процедуру клинической оценки (клинического испытания), включающую, как правило, аналитическую и клиническую валидацию, а также установление клинической связи. В настоящее время в мире отсутствуют единые подходы к клинической оценке, нарабатываются практические методы ее проведения. Определение основной цели внедрения системы ИИ (результата, представляющего наибольший интерес) помогает решить, какой тип клинической оценки требуется. Например, является ли первостепенным то, что ИИ превосходит человека в решении конкретной задачи (ожидается повышение эффективности ее выполнения), или ожидается более ориентированный на пациента результат (на выживание пациента).

Предполагаемое использование (назначением) системы ИИ должно быть тщательно продумано, важно максимально конкретно сформулировать, когда, где и как ее следует применять. Это позволит оценивать полученные доказательства эффективности и безопасности в правильном контексте.

В эксплуатационной документации изготовителя необходимо подробное описание системы, ответить на следующие вопросы:

– Что именно делает система ИИ?

– Каков принцип работы программного обеспечения?

– Каков уровень участия системы в принятии врачебных решений (замена, дополнение, оценка)?

– Каковы предполагаемые медицинские показания?

– Какова предполагаемая модель пациента?

– С какой частью тела (органом, системой, тканью и т. д.) будет осуществляться взаимодействие?

– Каков профиль предполагаемого пользователя (пользователей)?

– Какова предполагаемая рабочая среда?

– Каковы могут быть возможные неблагоприятные последствия использования системы? Пути минимизации рисков и последствий.

– Какие возможны уровни и типы модификаций системы ИИ в процессе использования?

Путь сбора доказательств начинается на этапе обучения алгоритма на основе набора данных. Неполное представление данных, их низкое качество остается в настоящее время одним из препятствий для оценки воздействия системы ИИ на здравоохранение. Предвзятость и другие дефекты систем ИИ могут возникнуть из-за того, что устройство было обучено на наборах данных, которые отличаются от данных целевых групп пациентов, для которых предполагается использовать данную систему ИИ. Управление наборами данных должно включать «невидимые», то есть защищенные от разработчиков, исследователей, тестовые наборы входных данных вне выборки.

Важным этапом является внешняя проверка системы ИИ. В настоящее время публикуется все больше исследований, документирующих внешнюю проверку систем ИИ. Так, в Швеции в 2020 г. проведена оценка эффективности трех доступных на рынке систем поддержки принятия врачебных решений на основе ИИ при оценке результатов скрининговой маммографии. Оценивалось соответствие заключений систем ИИ заключениям врачей-рентгенологов и окончательному результату на экспертном уровне. Набор данных для внешней валидации включал 8805 женщин. Исследование показало, что только один алгоритм ИИ оказался более точным, чем врачи-специалисты уровня «первого чтения». Диагностическая эффективность этого алгоритма позволяла ему самостоятельно оценивать снимки. Однако наибольшее количество положительных результатов было обнаружено при сочетании лучшего из алгоритмов с врачами «первого чтения» [Salim et al., 2020].

В другом исследовании сравнивалась эффективность пяти систем ИИ на «невидимом» наборе данных рентгенограмм грудной клетки, собранных в нескольких центрах скрининга туберкулеза в Бангладеш в условиях широкого распространения заболевания. Исследование было географически независимым от тестируемых систем (созданных в Китае, Индии и Южной Корее) [Qin et al., 2020]. Всего в исследовании приняло участие 23 566 человек. Рентгенограммы органов грудной клетки проанализировали три местных врача-рентгенолога. Некоторые из них были повторно оценены врачами-рентгенологами США. Все пять алгоритмов ИИ значительно превзошли врачей. Был сделан вывод о том, что алгоритмы предлагают эффективные инструменты скрининга и сортировки для активного выявления случаев заболевания в регионах с высоким бременем туберкулеза.

Одной из областей, в которой проведено определенное количество таких испытаний, является эндоскопия желудочно-кишечного тракта. МИ с технологиями ИИ, помогающие в режиме реального времени выявлять колоректальные полипы, прошли несколько испытаний, когда проводилась внешняя проверка или сравнивались результаты МИ с заключениями врачей-эндоскопистов на одной выборке. В результате некоторые МИ получили одобрение регуляторов в США, Японии и других странах[14].

Для оценки доказательств при внедрении системы ИИ полезны три основных источника:

– опубликованные рецензируемые данные;

– данные клинического опыта (наиболее полезны для выявления менее частых, но серьезных нежелательных явлений);

– данные клинических испытаний.

Оценка эффективности, мониторинг безопасности программных МИ с технологиями ИИ важны и после внедрения системы в практическую медицину. В недавнем исследовании, проведенном в Таиланде, оценивались практическая значимость и особенности использования системы ИИ глубокого обучения для выявления диабетической ретинопатии в медицинских организациях, расположенных в сельской местности. Наблюдение и опросы медицинских работников проводились в 11 клиниках страны до и после внедрения системы. До внедрения системы ИИ отмечены:

– высокая вариативность процесса проверки зрения в клиниках, участвовавших в исследовании (с учетом организации рабочего процесса и других аспектов);

– различные условия оказания медицинской помощи (в зависимости от состояния помещений, освещения и т. д.).

Пользователи (медицинские сестры) отмечали как преимущества, так и недостатки добавления системы ИИ в свой рабочий процесс. Оценка после внедрения показала воздействие использования системы ИИ на процесс получения информированного согласия пациента. На точность работы системы ИИ повлияло качество изображений (в 21 % случаев изображения были плохого качества, чтобы их можно было оценить с помощью алгоритма ИИ). Низкая скорость подключения к Интернету препятствовала рабочему процессу, снижала качество обслуживания пациентов [Gulshan et al., 2016].

Полученные результаты подтвердили ценность, наряду с перспективными исследованиями, оценки применения систем ИИ в реальных условиях. В качестве примера использования указанных подходов рассмотрим процесс принятия решения о внедрении системы ИИ при обработке изображений, полученных при визуальном осмотре шейки матки с помощью кольпоскопа (позволяет рассмотреть ткани под многократным увеличением) с использованием раствора уксусной кислоты для выявления предраковых поражений при проведении гинекологического скрининга в развивающихся странах.

Выявление предраковых поражений при проведении расширенной кольпоскопии (с проведением обработки шейки матки раствором уксусной кислоты) в рамках скрининга является одним из перспективных направлений применения ИИ в системах здравоохранения, особенно в странах с низким и средним уровнем дохода. Рак шейки матки занимает четвертое место в мире среди наиболее распространенных видов рака у женщин, является в этой группе одной из ведущих причин смерти. Во многих случаях рак шейки матки обнаруживается слишком поздно из-за отсутствия своевременного наблюдения, особенно в странах с ограниченными ресурсами систем здравоохранения. Данные исследований показали, что при обнаружении рака шейки матки на ранней стадии процент выживаемости в последующие пять лет составляет 92 % [Димитриади и др., 2017].

В 2020 г. ВОЗ разработана стратегия по ускорению ликвидации заболевания в XXI в. К 2030 г. должны быть достигнуты следующие цели: 90 % девочек полностью привиты вакциной против вируса папилломы человека к 15 годам, 70 % женщин проходят скрининг с помощью высокоэффективного теста к 35 годам и повторно к 45 годам. 90 % женщин с выявленным заболеванием получают лечение. Модель 90-70-90 позволит в странах с низким и средним уровнем дохода снизить заболеваемость на 42 % к 2045 г. [Global strategy to accelerate…, 2020].

При этом эффективность классической кольпоскопии остается неудовлетворительной. Во время осмотра врачи должны принимать определенные решения, например, проводить биопсию или нет. В ходе проведения скрининга клинические решения принимаются в режиме реального времени, на них влияют полученные при первоначальной оценке с использованием визуального осмотра с раствором уксусной кислоты данные. Белое окрашивание различной степени выраженности свидетельствует о наличии предраковых поражений (дисплазии), карциномы, других поражений и о необходимости проведения биопсии (взятия образца ткани для исследования). Врачу необходимо сопоставить все характеристики, полученные при кольпоскопии, с нормой или возможными вариантами отклонений для формирования заключения. При этом оценку состояния покрова шейки матки могут существенно затруднять наличие выраженного воспаления, деформации шейки матки, а кольпоскопия в таких случаях будет расцениваться как неудовлетворительная. Диагностическая ценность зависит от подготовки, опыта и суждений медицинского работника. Из-за нехватки опытных специалистов на местах рабочая нагрузка возрастает, диагностическая точность невысока.

Решением может стать фотографирование шейки матки после обработки уксусной кислотой (цифровая фотокольпоскопия) с обработкой в приложении мобильного телефона, содержащем алгоритм ИИ, оценивающего наличие и степень окрашивания. Компьютерное зрение, примененное в ходе кольпоскопии, может выступать в качестве поддержки принятия врачебных решений и улучшать визуальную интерпретацию.

Проводятся международные исследования способов автоматизации существующих методов оценки шейки матки с целью повышения точности выявления предраковых поражений высокого риска. Так, в Китае создана модель ИИ, которая находит поражение на снимке, разделяя его на области при помощи нейронной сети U-Net. После чего моделью CapsNet выделяется и анализируется соответствующий участок снимка на основе анализа положения, размера, направления, деформации, отражательной способности, цвета, текстуры. Изображению присваивается набор данных – происходит кодировка. Затем полученный код сравнивают с кодом изображения нормальной шейки матки и выдается предварительное заключение для врача [Zhang, Zhao, 2019].

Ученые из США (Университет Южной Флориды) предложили свой алгоритм распознавания ИИ раковых клеток по изображениям кольпоскопии, также основанный на сегментации полученного изображения, но с большим количеством частей. Выделяются раковые клетки на основе среднего ядерного объема. Сначала изображение переводится в черно-белый формат, затем выбираются и анализируются ядра по алгоритму вычисления порога бинаризации для полутонового изображения Оцу (метод Оцу – это алгоритм вычисления порога бинаризации для полутонового изображения, используемый в области компьютерного распознавания образов и обработки изображений). Постепенно удаляются зоны, не переходящие порог minBlobSize, контрастируются патологические ядра, переходящие этот порог, затем измеряется их объем и делается заключение о наличии патологии [Phoulady et al., 2014].

В настоящее время на рынке представлены различные мобильные устройства и цифровые кольпоскопы для решения этой задачи. Так, система визуальной оценки EVA, разработанная компанией Mobile ODT (официальный сайт в сети Интернет: https://www.mobileodt.com/eva-system/), состоит из трех частей:

– портативного МИ, фактически мобильного телефона с сейсмостойким и огнеупорным комплексом, который работает как компьютер, с источником света и увеличительным стеклом;

– встроенного алгоритма ИИ на основе машинного обучения (данные (фотографии) систематически загружаются в систему уже на протяжении семи лет, что позволяет говорить о полноте набора данных для обучения);

– системы хранения, которая автоматически синхронизирует данные устройства с электронными базами медицинских данных.

С учетом актуальности проблемы выявления рака шейки матки, а также ограниченности ресурсов и недостаточно развитой инфраструктуры вопрос применения технологии в странах с низким и средним уровнем дохода актуален.

Компонентами оценки могут стать результаты на этапе разработки и обучения модели ИИ, определение того, насколько выполняется целевой показатель – выявление предраковых поражений шейки матки. Затем необходима проверка эффективности в реальных условиях. Нужно сравнить эффективность выявления целевого поражения человеком и системой ИИ, а также эффективность с точки зрения затрат и выгод. Важно оценить, насколько введенные данные представляют полный спектр заболеваний шейки матки, а также пограничных изменений. Описаны ли разработчиками принципы разделения наборов данных (является ли распространенность целевого для выявления заболевания в наборе данных внутреннего проверочного теста репрезентативной)? Следует также ответить на вопрос: система ИИ помогает, информирует медицинских работников или управляет процессом? Нужно оценить, насколько система ИИ станет эффективна в конкретных социально-экономических и географических условиях.

Кто является предполагаемыми пользователями устройства с учетом требований и возможностей в системе здравоохранения конкретной страны? Какой должен быть уровень их квалификации? Будет МИ применяться на этапе первичного скрининга или у женщин, попавших в группу высокого риска? В каких условиях будет проводиться скрининг (в городе или сельской местности, в стационаре или небольшой амбулатории)? Четко ли описаны принцип работы МИ, весь процесс взаимодействия пользователя с МИ (способ получения и ввода данных, работа с выходными данными)? Подробно ли описаны критерии включения и исключения на уровне входных данных (предыдущая абляция шейки матки, ВИЧ-положительные пациентки)? Каким образом поступать в случае несогласия медицинского работника с заключением алгоритма ИИ? Как будут фиксировать ошибки системы ИИ? Каков план действий при их обнаружении? Как предполагается поступать с результатами исследования (маршрутизация пациентов, возможность пройти дальнейшее обследование и лечение)?

Только полный ответ на эти вопросы может дать организаторам здравоохранения основания для решения о внедрении системы ИИ в практику, особенно в странах, где отсутствует должная регуляция и контроль на государственном уровне.

В настоящее время в условиях применения четких норм и правил использования ИИ в здравоохранении, в первую очередь МИ с технологиями ИИ, исследователи пытаются разработать минимальные стандартизированные вопросы, на которые должны ответить разработчики систем ИИ, и способы структурировать данную информацию в удобной форме для пользователей и лиц, принимающих решение о внедрении. Так, междисциплинарной командой, включающей разработчиков, клиницистов и экспертов по регулированию, разработан «шаблон отчетности, этикетка», предназначенный для этих целей и содержащий основные факты о МИ. Основные разделы включают: название системы ИИ, языковой стандарт, версию, технические параметры, механизм расчета риска, производительность, эффективность, условия использования, предупреждения и другую информацию из научной литературы, что позволяет повысить уровень отчетности и прозрачности [Sendak et al., 2020].

Существенным является вопрос о соблюдении прав человека при использовании ИИ. Системы ИИ, повышая качество медицинской помощи, безусловно, способствуют реализации права человека на здоровье, в то же время могут нарушать другие права и свободы, такие как недискриминация и неприкосновенность частной жизни. Например, существует риск, внедряя ИИ, дегуманизировать уход за пожилыми людьми, подорвать их автономию и независимость. Кроме того, использование ИИ может поставить под угрозу безопасность пациентов. Ошибки систем ИИ, в том числе неверные рекомендации (например, какой лекарственный препарат применять), могут нанести вред как конкретному пациенту, так и целой группе пациентов, причем за короткое время.

Широкую известность получил следующий случай. Система ИИ Watson Health используется в сотнях больниц по всему миру для лечения 13 видов рака у десятков тысяч пациентов. С внедрением данной аналитической платформы ожидался мощнейший технологический прорыв в лечении онкологических больных. Однако летом 2018 г. бывшим заместителем руководителя проекта Эндрю Норденом были представлены две презентации, содержащие свидетельства ошибок в работе системы «Watson для онкологии». Как следовало из представленных документов, искусственный интеллект предлагал неточные и неправильные методы лечения, которые могли привести к тяжелым осложнениям вплоть до летального исхода[15].

Приложение NHS, которое было разработано в Великобритании для уведомления людей о необходимости самоизоляции в случае заражения, было запрограммировано неправильно[16]. В результате пользователь приложения должен был находиться рядом с высокозаразным пациентом в пять раз дольше, чем это считалось рискованным, прежде чем ему было дано указание самоизолироваться. Хотя приложение скачали до 19 млн человек, крайне малому числу людей был дан сигнал изолироваться, тем самым они подвергали риску заражения себя и других.

Не зарекомендовала себя и система прогнозирования подростковой беременности в Аргентине, основанная на технологиях ИИ. В 2017 г. провинция Сальта (Аргентина) подписала соглашение с Microsof об использовании ИИ для предотвращения подростковой беременности в целях общественного здравоохранения и как инструмент для предотвращения отчисления из школы. Microsof использовала данные для обучения ИИ, собранные в уязвимых ситуациях местным правительством от населения.

Местные власти описали систему[17] как интеллектуальные алгоритмы, которые определяют характеристики людей, влияющие на появление беременности в подростковом возрасте, и предупреждают правительство для проведения профилактических мероприятий. Данные, обработанные серверами Microsof, были распределены по всему миру. Утверждалось, что на основе собранных данных алгоритм ИИ предскажет, забеременеет ли подросток с точностью 86 % [Peña, Varon, 2019]. Однако после того, как о партнерстве стало известно, местные эксперты [Sobre la predicción automática de embarazos adolescents, 2018] оспорили его по следующим причинам:

1. Тестирование алгоритмов прогнозирования подростковой беременности имело значительные методологические недостатки. Обучающие данные, использованные для построения прогностического алгоритма, и данные, использованные для оценки точности алгоритма ИИ, оказались практически идентичными, что привело к ошибочному выводу о прогностической точности системы.

2. Тип собранных данных не подходил для установления риска беременности в будущем. Используемые обучающие данные были получены из опроса подростков, проживающих в провинции Сальта, который включал личную информацию (возраст, этническую принадлежность, страну происхождения), информацию об окружении (количество людей в домашнем хозяйстве, есть ли у них горячая вода в ванной) и тот факт, была ли девушка на момент обследования беременна. Эти данные не подходили для определения того, забеременеет ли она в будущем (например, в течение последующих шести лет), для чего потребовались бы данные, собранные за пять или шесть лет до наступления беременности. Собранные данные можно было использовать в лучшем случае для определения того, была ли девочка-подросток беременна в настоящий момент. Алгоритм прогнозирования также был неподходящим, поскольку он давал чувствительные для подростков прогнозы без их (или их родителей) согласия, тем самым подрывая их частную жизнь и автономию. Поскольку алгоритм нацелен на особо уязвимых лиц, маловероятно, что у них будет возможность оспорить использование такого вмешательства, и это может усилить дискриминацию[18].

Несмотря на критику и недостатки, указанная система ИИ продолжает использоваться в Бразилии и Колумбии, а также в некоторых провинциях Аргентины [Peña, Varon, 2019]. Недостатки в алгоритме было бы легче выявить, если бы была бóльшая прозрачность в отношении наборов данных, используемых для обучения и оценки алгоритма, технических спецификаций и гипотез, лежащих в основе разработки модели [Ortiz Freuler, Iglesias, 2018].

Использование компьютерных технологий сопряжено с неотъемлемым риском безопасности из-за недостаточного внимания к минимизации риска при их проектировании, а также из-за недостатков в компьютерном коде и связанных с ними ошибках и сбоях. Информация о травмах и смертях занижена, отсутствуют официальные данные и мало масштабных исследований. В одном из исследований, проведенных в Великобритании, например, было подсчитано, что до 2000 смертей в год могут быть вызваны компьютерными ошибками и недостатками[19].

Поскольку системы здравоохранения становятся все более зависимыми от ИИ, можно ожидать, что эти технологии станут мишенью для хакерских атак и взлома с целью выключения определенных систем, похищения данных, манипулирования данными, используемыми для обучения алгоритма, при изменении его производительности и рекомендаций. Исследование, проведенное в 2013 г., показало, что четырех анонимных точек данных достаточно для уникальной идентификации человека с точностью 95 % [de Montjoye et al., 2013].

Высокую угрозу представляет возможность неправомерного доступа к медицинским системам, непосредственно участвующим в оказании медицинской помощи. Так, В. С. Овчинский описывает первый известный случай умышленного убийства с применением робототехники. В 2016 г. таким образом был убит пациент, находившийся в палате интенсивной терапии госпиталя ордена иезуитов в Сан-Мигеле. Преступники, используя вредоносную программу, смогли вмешаться в работу медицинской системы, управляющей автоматической раздачей лекарств, в результате чего в организм жертвы вместо назначенного лекарственного препарата было введено ядовитое вещество [Овчинский, 2018].

Условия кибербезопасности постоянно совершенствуются, что требует значительных ресурсов и затрат, а также реализации оптимальных технических решений, например технологии Lightweight Portable Security (LPS). На USB-fash-накопитель записывается дистрибутив операционной системы, средства доверенной загрузки, web-браузер, средства электронной подписи и шифрования, а также прикладное программное обеспечение, позволяющее пользователю решать профессиональные задачи. Данные в ходе работы записываются на накопитель, по мере необходимости синхронизируются с использованием «облачных серверов» и других технологий. Такой же доступ с возможностью подключаться к «личному кабинету» может быть обеспечен для пациента [Столбов, 2020]. При этом нужно отметить, что ни одна защита не эффективна на 100 %, и за новыми средствами защиты появляются усовершенствованные системы их преодоления.

Важным аспектом в контексте защиты прав человека является защита данных при их передаче и анализе системами ИИ. Сбор, использование, анализ и обмен данными о состоянии здоровья постоянно вызывают широкую обеспокоенность по поводу неприкосновенности частной жизни, поскольку отсутствие конфиденциальности может либо нанести вред человеку (например, будущая дискриминация по признаку состояния здоровья), либо затронуть достоинство человека, если данные о состоянии здоровья попадут в общий доступ [McNair, Price, 2019].

Существует риск того, что совместное использование или передача данных делают их уязвимыми не только для киберкражи, но и для случайного раскрытия. Рекомендации, сгенерированные алгоритмом из медицинских данных человека, вызывают опасения с точки зрения конфиденциальности, поскольку человек ожидает, что такие «новые» медицинские данные являются частными. Передача их третьими лицами может быть незаконной. Опасения по поводу конфиденциальности усиливаются у стигматизированных и уязвимых групп населения, для которых раскрытие данных может привести к дискриминации или карательным мерам [Xafis et al., 2019].

Большая проблема заключается в том, что данные о состоянии здоровья, собираемые поставщиками технологий ИИ, могут превышать то, что требуется, и что такие избыточные данные, так называемые «излишки поведенческих данных» [Zuboff, 2019], используются повторно для целей, вызывающих серьезные этические, юридические и правозащитные вопросы.

Такое перепрофилирование, изменение функций собираемых данных является проблемой, которая предшествовала использованию ИИ в здравоохранении, но усилилась в ходе борьбы с COVID-19. Например, в начале 2021 г. правительство Сингапура признало, что к данным, полученным с помощью приложения для бесконтактного отслеживания COVID-19 (Trace Together), также можно получить доступ «в целях уголовного расследования», несмотря на предварительные заверения, что подобный доступ не будет разрешен. В феврале 2021 г. было принято законодательство, ограничивающее использование данных и допускающее их использование только для самых серьезных уголовных расследований, таких как обвинения в убийстве или терроризме. Предусматривалось наказание за любое несанкционированное использование[20].

Сбор и отслеживание данных, связанных с наличием иммунитета к COVID-19, вызывает опасение, что правительства могут использовать информацию для создания систем массового наблюдения или оценки при мониторинге повседневной деятельности. Данные могут быть переданы компаниям для продвижения товаров и услуг или создания продуктов, основанных на прогнозах, которые будут использоваться, например, в страховании.

Упреждающими подходами к сохранению конфиденциальности являются деидентификация, анонимизация или псевдоанонимизация медицинских данных. Деидентификация предотвращает привязку личных идентификаторов к информации. Анонимизация персональных данных является подкатегорией деидентификации, при которой удаляются как прямые, так и косвенные персональные идентификаторы, используются технические меры предосторожности для обеспечения нулевого риска повторной идентификации, тогда как деидентифицированные данные могут быть повторно идентифицированы с помощью ключа. Псевдоанонимизация определяется как обработка персональных данных таким образом, что данные больше не могут быть отнесены к конкретному субъекту без использования дополнительной информации при условии, что такая дополнительная информация хранится отдельно. Использование этих методов могло бы обеспечить конфиденциальность и стимулировать обмен данными, но не всегда возможно.

Даже при наличии регулирования в области прав человека очевидно, что требуется более четкое определение того, как права соотносятся и применяются к ИИ, необходимы новые нормы и судебная практика для рассмотрения взаимодействия ИИ и прав человека.

Например, в мае 2017 г. Google объявила о стратегическом партнерстве с Чикагским медицинским университетом (США). Целью партнерства была разработка новых инструментов машинного обучения для прогнозирования медицинских событий, таких как внеплановая госпитализация. Чтобы реализовать эту цель, университет поделился с Google сотнями тысяч обезличенных записей пациентов. Один из пациентов университета, Мэтт Динерштейн, в июне 2019 г. подал коллективный иск против университета и Google от имени всех пациентов, чьи записи были раскрыты [Shachar et al., 2019]. Медицинские записи пациентов, предоставленные Google, «были деидентифицированы, за исключением того, что сохранялись даты медицинского обслуживания». Набор данных также включал медицинские заметки в произвольном виде. Динерштейн поставил вопрос о недостаточной анонимности записей, что представляло угрозу частной жизни пациентов. Он утверждал, что Google может легко повторно идентифицировать пациентов, объединив записи с другими доступными наборами данных, такими как данные геолокации из Google Maps. Более того, Динерштейн утверждал, что университет не получил явного согласия от каждого пациента поделиться своими медицинскими записями с Google, несмотря на коммерческую заинтересованность технологического гиганта в этих данных. Окружной судья отклонил иск Динерштейна в сентябре 2020 г. по причине неспособности истца продемонстрировать ущерб, который возник из-за партнерства. Этот случай иллюстрирует возможность возникновения судебных исков, связанных с обменом данными, и подчеркивает отсутствие надлежащей защиты конфиденциальности медицинских данных.

Крайне актуальным аспектом при использовании ИИ является соблюдение базовых этических принципов (справедливость, уважение к личности, непричинение вреда и др.). Права человека и этические принципы тесно взаимосвязаны. Права обеспечены юридической базой, которой должны руководствоваться правительства, юридические и физические лица. Однако существование системы прав человека не устраняет необходимости постоянного обсуждения этических аспектов внедрения ИИ. Этически приемлемое решение формируется в результате рассмотрения всего спектра существующих этических соображений, создания процесса принятия решений, который заинтересованные стороны будут считать справедливым.

Например, технологии ИИ в настоящее время активно применяются в геронтологии: для имитации и замены мониторинга человеком состояния и поведения пожилых людей путем сбора данных о показателях здоровья и измерения с помощью датчиков, размещенных в помещениях, различных видов деятельности, а также для обнаружения необычных движений и действий, которые могут сигнализировать о снижении когнитивных или физических способностей пациента. Такой непрерывный сбор данных расширил возможности прогностического анализа прогрессирования заболевания и рисков для здоровья пожилых людей; персонализации управления уходом и предотвращения рисков для здоровья с помощью поведенческого анализа. С помощью систем ИИ такие проблемы пожилых людей, как падения или внезапные чрезвычайные ситуации, могут быть спрогнозированы и предотвращены с помощью алгоритмов, основанных на непрерывном сборе данных о лицах, подверженных риску получения травм или других событий, связанных со здоровьем. Однако внедрение технологий ИИ не должно приводить к усугублению эйджизма, явления, обозначающего негативные стереотипы, согласно которым пожилые люди отличаются старческим слабоумием, жесткими установками, психологической и социальной зависимостью, только потребляют ресурсы, ничего не давая взамен. Подкрепление стереотипов, предрассудков или дискриминации при внедрении технологий ИИ может подорвать, например, качество медицинского обслуживания пожилых людей, снизить взаимодействие между поколениями или ограничить полезное использование технологий ИИ для пожилых людей из-за предвзятых, часто ошибочных предположений о том, как они хотят жить или взаимодействовать с технологиями в своей повседневной жизни.

Проблема эйджизма в контексте внедрения систем ИИ также актуальна при формировании набора данных для обучения алгоритмов ИИ, когда зачастую данные о пожилых исключаются, формируя «меньшинство» для фактически наиболее многочисленной группы пользующихся услугами здравоохранения. Включение недостаточного объема данных по этой группе пациентов может быть отчасти связано с недостаточным признанием того, что пожилые люди существенно отличаются друг от друга, поскольку дальнейшая жизнь стереотипно рассматривается как «однородный жизненный этап». Это приводит к неотражению разнообразных навыков и интересов пожилых людей в настройках технологий ИИ.

ВОЗ предложен ряд мер по обеспечению решения проблемы эйджизма при применении ИИ в здравоохранении [Ageism in artificial intelligence for health: WHO policy brief, 2022]:

1. Все программисты и дизайнеры систем ИИ, независимо от возраста, должны быть обучены распознаванию и предотвращению эйджизма при решении поставленных задач. Возможно включение лиц пожилого возраста в проектные группы.

2. Поскольку данные имеют решающее значение как для обучения, так и для проверки технологий ИИ, команды специалистов по обработке данных, ответственные за их отбор, проверку и применение, также должны быть инклюзивными и хорошо сбалансированными. Целесообразно включение пожилых людей в такие команды и обучение специалистов по обработке данных по распознаванию и преодолению форм эйджизма.

3. Разработчики должны обеспечить системы ИИ точными, полными и разнообразными данными, в том числе в зависимости от возраста. Если определенная группа, например лица пожилого возраста, не представлена в достаточной мере в наборе данных, может быть проведена дополнительная оценка необходимого количества, чтобы гарантировать, что технология ИИ обеспечивает такое же качество результатов для этой группы населения, как и для более широко представленных групп.

4. Даже если технологии ИИ для здравоохранения будут надлежащим образом разработаны для пожилых людей, их использование может быть ограничено из-за отсутствия соответствующей цифровой инфраструктуры. Отсутствие цифровой инфраструктуры также может способствовать преобладающему убеждению эйджистов в том, что пожилые люди не используют цифровые технологии и поэтому не нуждаются в учете. Разработчики и регулирующие органы должны обеспечить условия, при которых пожилые люди понимали бы, как технологии ИИ могут повлиять на их жизнь.

5. Когда технологии ИИ используются при осуществлении мониторинга за состоянием пациентов, пожилые люди должны быть проинформированы о том, что конкретно контролируется и с какой целью, кто будет использовать эту информацию, а также каковы возможные последствия для их повседневной жизни. Поставщикам медицинских услуг и лицам, осуществляющим уход, возможно, придется овладеть новыми компетенциями в использовании технологий на основе ИИ в своей повседневной практике, которые должны будут развиваться по мере ускорения внедрения ИИ. Непрерывное образование должно быть доступным и включать обучение использованию технологий ИИ, преодолению этических проблем, а также пониманию и определению того, как технологии могут распространять предвзятость.

6. Технологии ИИ должны рассматриваться как средство содействия принятию решений человеком. Пожилым людям необходимо иметь возможность выбирать и давать согласие на использование конкретных технологий, на то, как они должны использоваться (в дополнение или вместо ухода и лечения, предоставляемых медицинскими работниками и лицами, осуществляющими уход), а также отзывать свое согласие.

7. Должны быть созданы механизмы для обеспечения возможности правительствам, международным агентствам, неправительственным организациям, частному сектору и государственно-частным партнерствам работать с пожилыми людьми, предотвращать или выявлять эйджизм и обеспечивать надлежащие процедуры для борьбы с эйджизмом и его последствиями. Пожилых людей важно вовлекать в работу этических комитетов, регулирующих органов и других межправительственных или общественных организаций. Нормативное регулирование на национальном уровне должно предусматривать прозрачность отдельных аспектов технологий ИИ при соблюдении прав собственности, чтобы улучшить надзор и гарантировать безопасность и эффективность для пожилых людей, медицинских работников. Аспекты могут включать исходный код, ввод данных и аналитический подход технологии ИИ.

8. В такой быстро развивающейся области, как использование ИИ в здравоохранении, существует много нерешенных технических и организационных вопросов о том, как наилучшим образом использовать ИИ, в том числе исключая эйджизм. Эти проблемы необходимо решить до широкого внедрения каждой конкретной технологии. Поскольку технологии ИИ все чаще используются пожилыми людьми и для пожилых людей, потребуются исследования, чтобы определить, как эйджизм влияет на разработку и использование ИИ, а также на определение мер, которые с наибольшей вероятностью смягчат или предотвратят возрастную предвзятость.

9. Необходимо закрепить этические установки при применении систем ИИ для лиц пожилого возраста, особенно в университетах, компаниях, разрабатывающих технологии ИИ. Способы выявления этических проблем, связанных с эйджизмом, поставят эти проблемы на передний план при проектировании и обеспечении качества и эффективности. После создания технологии ИИ следует оценить как благотворное, так и негативное воздействие на пожилых людей. Оценки воздействия могут предоставить техническую информацию о возможных последствиях и рисках, улучшать процесс принятия решений, прозрачность и создавать основу для надлежащего контроля и оценки.

Аналогичные подходы могут применяться и для других групп населения, в отношении которых есть риски предвзятости.

Одной из этических проблем, в том числе касающейся ИИ, в последние десятилетия является так называемый «цифровой разрыв», различный уровень развития цифровой инфраструктуры в странах с высоким уровнем дохода и остальных, неравномерный доступ различных групп населения к новым технологиям там, где цифровая инфраструктура развита. Цифровой разрыв может быть связан как с рассматриваемым эйджизмом, так и с гендерным неравенством (например, в развивающихся странах доля женщин, использующих мобильный Интернет, существенно меньше по сравнению с долей мужчин), культурой, религией, географией и другими факторами.

Дополнительную озабоченность вызывает растущее влияние некоторых компаний на разработку, развертывание и использование ИИ для здравоохранения (включая разработку лекарств), а также степень власти и влияния корпораций на отдельных лиц и правительства, технологии ИИ и здравоохранение.

Ситуация с соблюдением этических принципов использования систем ИИ в последние годы осложнилась тем, что технологические компании отдельно или совместно начали выпуск инструкций по этике [Metcalf et al., 2019]. Такие руководства устанавливают нормы и стандарты, которым компании публично и добровольно обязуются следовать. Необходимо отметить, что многие нормы выпущены в отсутствие или без учета авторитетных или юридически обязательных международных стандартов по тем или иным положениям. Приветствуя признание технологическими компаниями того факта, что внедрение технологий ИИ вызывает озабоченность общества, нельзя не отметить, что данные руководящие принципы, в зависимости от того, как они реализуются, могут быть не более чем формальным декларированием решения проблемы.

Во-первых, общественность, как правило, практически не играет роли в установлении стандартов. Во-вторых, руководящие принципы в основном применяются к предполагаемому поведению компаний в отношении технологий, которые они разрабатывают и внедряют (ролевая ответственность), а не к исторической ответственности за любой ущерб, за который следует распределить ответственность. В-третьих, контроль за тем, соблюдают ли компании свои собственные инструкции, как правило, осуществляется внутри компании, практически без прозрачности и без принудительного исполнения со стороны регулирующих органов. Наконец, эти обязательства не имеют юридической силы в случае их нарушения.

В последние годы вопросы соблюдения прав человека, этических принципов при использовании ИИ активно обсуждаются на международном уровне. У ЮНЕСКО есть рекомендации и принципы использования ИИ, больших данных в здравоохранении. Работа ЮНЕСКО над этическими последствиями ИИ поддерживается двумя постоянными экспертными комитетами: Всемирной комиссией по этике научных знаний и технологий и Международным комитетом по биоэтике. В 2017 г. опубликованы отчет Международного комитета по биоэтике о больших данных и здоровье, в котором определены важные элементы системы управления ИИ [International Bioethics Committee…, 2017], доклад Всемирной комиссии по этике научных знаний и технологий об этике робототехники за 2017 г. [World Commission on the Ethics of Scientific Knowledge and Technology…, 2017]. Важно отметить предварительное исследование этики ИИ, проведенное ЮНЕСКО в 2019 г., в котором были подняты этические вопросы в отношении образования, науки и тендера [Preliminary study on the technical and legal aspects…, 2019], даны рекомендации по этике ИИ для рассмотрения Генеральной конференцией ЮНЕСКО в 2021 г.

Глобальная конференция ВОЗ по первичной медико-санитарной помощи в 2018 г. приняла Астанинскую декларацию [Declaration of Astana, 2018], в которой содержатся принципы использования цифровых технологий. Декларация призывает к содействию рациональному, безопасному использованию и защите персональных данных и использованию технологий для улучшения доступа к медицинскому обслуживанию, улучшения предоставления медицинских услуг, повышения качества обслуживания и безопасности пациентов, а также повышения эффективности и координации помощи.

В 2019–2020 гг. Совет Европы учредил специальный комитет по искусственному интеллекту для проведения широких консультаций с участием заинтересованных сторон с целью определить потенциальные элементы правовой базы для разработки и применения ИИ в соответствии со стандартами Совета Европы в области прав человека, демократии и верховенства закона. Кроме того, в 2019 г. Совет Европы опубликовал Руководящие принципы по искусственному интеллекту и защите данных [Guidelines on artificial intelligence and data protection, 2019], также основанные на защите человеческого достоинства и прав человека и основных свобод. А Этическая хартия Европейской комиссии по эффективности правосудия включает пять принципов, имеющих отношение к использованию ИИ в интересах здоровья [European ethical charter on the use of artificial intelligence in judicial systems and their environment, 2018].

Таким образом, необходимость определения базовых, в том числе этических, принципов использования ИИ является крайне актуальной задачей и требует международного внимания. Строгий контроль со стороны правительства и надлежащее управление имеют важное значение в этом секторе.

§ 2. Базовые этические принципы применения искусственного интеллекта в сфере здравоохранения

Этические принципы применения ИИ в здравоохранении и других областях призваны помочь разработчикам, пользователям и регулирующим органам улучшить и контролировать разработку и использование таких технологий. Этический принцип – это заявление о долге или ответственности в контексте разработки, развертывания и постоянной оценки технологий искусственного интеллекта для здоровья.

Этические принципы основаны на основных этических требованиях, применимых ко всем лицам и не вызывающих противоречий. Человеческое достоинство и неотъемлемая ценность людей являются центральными требованиями, на которых покоятся все остальные этические принципы.

Основные этические требования:

– необходимо избегать причинения вреда другим (иногда это называется «не навреди» или «непричинение вреда»);

– необходимо способствовать благополучию других, когда это возможно (иногда это называется благодеянием). Риск вреда должен быть сведен к минимуму, а польза должна быть максимальна. Ожидаемые риски важно сбалансировать с ожидаемыми выгодами;

– необходимо обеспечить справедливое обращение со всеми людьми, что включает требование о том, чтобы ни одно лицо или группа не подвергались дискриминации, пренебрежению, манипулированию, доминированию или жестокому обращению (иногда это называется справедливостью);

– необходимо обращаться с людьми таким образом, чтобы уважать их интересы при принятии решений, касающихся их жизни и личности, включая решения о медицинском обслуживании, в соответствии с информированным пониманием характера выбора, который необходимо сделать, его значения, интересов человека и вероятных последствий альтернатив (иногда это называется уважением к личности или автономией).

Дополнительные требования могут вытекать из списка основных этических требований. Например, охрана и защита неприкосновенности частной жизни не только признаны юридическими требованиями во многих странах, но и важны для того, чтобы люди могли контролировать конфиденциальную информацию о себе и самоопределение (уважение их автономии) и избегать вреда.

Давно признано, что медицинские работники несут особую ответственность за продвижение этих ценностей по отношению к пациентам при понимании центральной роли здоровья в индивидуальном благополучии, зависимости пациентов от медицинских работников при получении информации о диагнозе, прогнозе и относительных достоинствах различных вариантов лечения или профилактики, а также важности свободного и открытого обмена информацией для отношений между поставщиком медицинских услуг и пациентом. Если системы ИИ используются медицинскими работниками для выполнения клинических задач или делегирования клинических задач, программисты, разрабатывающие технологии ИИ, также должны соблюдать эти этические обязательства.

Таким образом, этические принципы важны для всех заинтересованных сторон, которые обращаются за руководством по ответственной разработке, развертыванию и оценке технологий ИИ для здравоохранения, включая врачей, разработчиков систем, администраторов систем здравоохранения, лиц, определяющих политику в органах здравоохранения, а также местные и национальные органы власти. Этические принципы должны быть включены в профессиональные и технологические стандарты ИИ. Инженеры-программисты уже руководствуются такими стандартами, как соответствие назначению, контроль версий. Стандарты необходимы для обеспечения функциональной совместимости и разработки программы, для непрерывного обучения тех, кто разрабатывает и использует такие технологии, для управления. Более того, стандарты оценки и внешнего аудита систем ИИ развиваются в контексте их использования. В медицинских вычислениях существуют стандарты для системной интеграции, электронных медицинских карт, совместимости систем, структур реализации и программирования.

Хотя этические принципы не всегда четко определяют ограничения в использовании технологий, правительства должны запрещать или ограничивать использование ИИ или других технологий, если они нарушают или ставят под угрозу осуществление прав человека, не соответствуют другим принципам или нормам или могут нарушить эти принципы, вводятся в неподготовленном или другом неподходящем контексте. Например, во многих странах отсутствуют законы о защите данных или создана неадекватная нормативно-правовая база, регулирующая внедрение технологий ИИ.

Этически приемлемое решение зависит от рассмотрения всего спектра соответствующих этических соображений, обеспечения учета множества точек зрения в анализе и создания процесса принятия решений, который заинтересованные стороны будут считать справедливым и законным.

Как указывалось, ИИ доказал свою способность служить интересам отдельно взятого пациента и всего общества. Развитые страны, используя данные технологии, могут качественно усовершенствовать оказание медицинской помощи, в то время как развивающиеся страны, страны с ограниченными ресурсами, где доступность медицинских услуг часто нуждается в улучшении, не могут устранить пробелы в плане охвата медико-санитарными услугами. Однако для сохранения и поддержания позитивного влияния новых технологий требуются коллективные усилия. Очевидно, что рядовой медицинский работник не сможет сразу свободно использовать такие технологии, ему требуется постоянное повышение своих цифровых навыков. Государству необходимо приблизиться к такому регулированию, когда новые технологии были бы доступны для медицинского обслуживания всех социальных слоев общества. Пациенты должны быть уверены в том, что забота о них не подчинена коммерческим интересам инновационных гигантов. Как при любом политическом решении, при регулировании социальных прав человека важно рассматривать человека, его жизнь и здоровье в качестве главной ценности и принимать решение исходя из его блага, строго соблюдая этические принципы использования ИИ в медицине.

За последние годы в мире быстро развивается процесс перехода от декларативных заявлений и резолюций к документам в области этики ИИ, имеющим практическую направленность. В 2021 г. группа экспертов ВОЗ, проработав около ста предложений по принципам разработки и использования ИИ, опубликованных за последние 10 лет, определила шесть базовых этических принципов разработки и использования ИИ [Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance, 2021].

Несмотря на то что принципы обозначены как этические, они охватывают целый ряд аспектов, которые могут найти свое отражение в правовом регулировании использования ИИ в здравоохранении:

1. Принцип сохранения автономии человека. С расширением использования ИИ некоторые полномочия человека будут переданы системам ИИ. Принцип автономии требует того, чтобы люди сохраняли контроль за принятием медицинских решений. Контроль со стороны человека может зависеть от рисков, связанных с использованием конкретной системы ИИ, но всегда должен быть значимым. При этом поставщики услуг ИИ должны обладать информацией, необходимой для безопасного и эффективного использования технологий ИИ, предоставить эту информацию в доступном и понятном виде лицам, использующим созданные ими технологии, для принятия обоснованных решений.

Уважение автономии влечет за собой соответствующие обязанности по защите частной жизни и конфиденциальности, а также по получению информированного согласия на использование личных данных. Принцип сохранения автономии человека должен полностью соблюдаться правительствами и технологическими компаниями, программистами, создателями баз данных и др. Технологии ИИ не должны использоваться для экспериментов или манипулирования людьми в системе здравоохранения без информированного на это согласия. На использование алгоритмов машинного обучения в диагностике, прогнозировании и планах лечения необходимо информированное согласие. При этом оказание медицинской услуги не ограничивается, если лицо отказывает в согласии. Ни правительство, ни организации не должны предлагать дополнительные стимулы или поощрения лицам, давшим согласие.

Требования по защите данных являются одним из средств защиты прав личности и налагают обязательства на тех, кто собирает и обрабатывает данные. Такие нормы необходимы для защиты частной жизни и конфиденциальности данных, а также для установления контроля пациентов над своими данными. В широком смысле требования по защите данных также должны облегчать людям доступ к своим собственным данным о здоровье, а также предоставлять возможность перемещать их или делиться по своему усмотрению. Поскольку для машинного обучения требуются огромные объемы данных, требования по их защите приобретают все большее значение.

2. Принцип обеспечения благополучия и безопасности людей и защиты общественных интересов. Системы ИИ не должны причинять физический или психический вред человеку, должны соответствовать нормативным требованиям в отношении безопасности, точности и эффективности.

Инвесторы, разработчики и пользователи систем ИИ несут ответственность за измерение и контроль параметров их качества и безопасности, чтобы гарантировать, что технологии функционирую так, как задумано, не оказывают какое-либо негативное влияние на отдельных пациентов или их группы.

3. Принцип обеспечения прозрачности, объяснимости и понятности. Системы ИИ должны быть доступными для понимания всем участникам их обращения, надзорным органам.

Прозрачность обеспечивается созданием и опубликованием до разработки и развертывания технологии ИИ документации, содержащей достаточную информацию о предположениях и ограничениях технологии, операционных протоколах, методах сбора и обработки данных, их свойствах, разработке алгоритма. Такая информация способствует содержательному общественному обсуждению того, как устроена технология ИИ и как ее следует использовать. Указанные сведения должны публиковаться регулярно и после того, как технология ИИ будет одобрена для использования.

Прозрачность можно повысить за счет программного обеспечения с открытым исходным кодом для базовой разработки технологии ИИ или предоставления общедоступного исходного кода программного обеспечения. Для программного обеспечения с открытым исходным кодом доступны как предложения, так и отзывы, что позволяет понять, как работает система, выявлять потенциальные проблемы, а также расширять и адаптировать программное обеспечение.

Необходима возможность аудита технологии ИИ. Тесты и оценки должны быть регулярными, прозрачными и достаточно широкими, чтобы охватывать различия в работе алгоритма в зависимости от расы, этнической принадлежности, пола, возраста и других соответствующих характеристик человека. Прозрачность улучшит качество и безопасность медицинской деятельности.

Технологии ИИ должны быть «объяснимыми», насколько это возможно и в соответствии со способностями тех, кому это объяснение адресовано. Информация адаптируется для различных групп медицинских работников и населения.

Учреждения и органы здравоохранения обязаны регулярно публиковать информацию о том, как были приняты решения о внедрении технологии ИИ, как эта технология будет периодически оцениваться, о ее использовании, известных ограничениях и роли в принятии решений.

Прозрачность и доступность информации способствует повышению качества и безопасности медицинской деятельности в условиях использования ИИ.

4. Принцип обеспечения ответственности и подотчетности.

Ответственность гарантирует, что физические и юридические лица несут ее за любые неблагоприятные последствия своих действий, и необходима для поддержания доверия и защиты прав человека. Однако ряд особенностей технологий ИИ (сложность программного обеспечения, непрозрачность, возможность развития систем ИИ независимо от разработчиков и др.) влияет на определение ответственности (и подотчетности). Это может возложить чрезмерное бремя на жертву вреда или на медицинских работников, медицинские организации, которые используют технологию, но не участвуют в ее разработке или проектировании. Большое количество участников процесса создания и функционирования систем ИИ, участие «машины» в принятии клинических решений могут привести к рассредоточению ответственности. В итоге пациенту не компенсируется причиненный вред, сам вред и его причина не выявляются полностью, вред не устраняется, а доверие общества к таким технологиям может быть снижено, если окажется, что ни один из разработчиков или пользователей не может быть привлечен к ответственности.

Чтобы избежать распыления ответственности, при котором «общая проблема становится ничьей ответственностью», важно сформировать механизмы коллективной ответственности и подотчетности, когда все участники разработки и внедрения технологии ИИ несут свою долю ответственности. В данной модели не учитываются фактические намерения каждого участника или его способность контролировать результат. Такие механизмы могут стимулировать всех участников действовать честно и минимизировать ущерб.

Нужны эффективные механизмы разбора ситуаций причинения вреда жизни и здоровью пациентов и компенсации для лиц, пострадавших от решений, принятых на основе алгоритмов ИИ.

5. Принцип обеспечения инклюзивности и справедливости.

Технологии ИИ должны быть не только доступны в странах с высоким уровнем доходов и для использования в контексте и для удовлетворения потребностей, которые относятся к условиям с высоким уровнем доходов, но и адаптированы к типам устройств, телекоммуникационной инфраструктуре и пропускной способности передачи данных в странах с низким и средним доходом. Необходимо стремиться к тому, чтобы «цифровой разрыв» внутри стран и между ними не увеличивался, обеспечивать равный доступ всех к новым технологиям ИИ.

Важно, чтобы применяемые в здравоохранении технологии ИИ обеспечивали как можно более широкое, оптимальное и справедливое их использование и доступ к ним, независимо от возраста, пола, гендерной принадлежности, уровня дохода, расовой или этнической принадлежности, сексуальной ориентации, способностей или других характеристик.

Предвзятость представляет собой угрозу инклюзивности и справедливости, поскольку предполагает отклонение, часто произвольное, от равного обращения. Например, система, предназначенная для диагностики раковых поражений кожи и обученная на данных пациентов одного цвета кожи, может не давать точных результатов для пациентов с другим цветом кожи, что увеличивает риск для их здоровья.

Разработчикам и поставщикам ИИ следует учитывать разнообразие языков, возможностей и форм общения по всему миру, чтобы избежать барьеров в использовании.

Необходимо стремиться к минимизации неизбежного неравенства возможностей между поставщиками медицинских услуг и пациентами, разработчиками систем ИИ и теми, кто использует системы или полагается на них. Внедрение технологий ИИ должно сопровождаться предоставлением пациентам знаний и навыков для лучшего понимания своего здоровья и эффективного пользования услугами системы здравоохранения. Повышение грамотности в вопросах здоровья включает знания в области информационных технологий.

6. Продвижение гибкого ИИ, способствующего устойчивому развитию систем здравоохранения. Технологии ИИ следует внедрять только в том случае, если они могут быть полностью интегрированы в систему здравоохранения. Часто, особенно в системах здравоохранения с недостаточными ресурсами, новые технологии не используются и не обновляются, что приводит к нерациональному использованию больших денежных средств, которые можно было бы вложить в проверенные вмешательства.

Разработчики и пользователи постоянно, систематически и прозрачно должны проверять функционирующую технологию ИИ, чтобы определить, действует ли алгоритм в соответствии с заявленными параметрами и требованиями в контексте, в котором используется.

Когда технология ИИ неэффективна или вызывает неудовлетворенность, обязанность медицинских организаций и органов управления здравоохранения – проанализировать проблему и принять необходимые решения, в том числе о прекращении использования технологии.

Кроме того, системы ИИ должны быть спроектированы таким образом, чтобы свести к минимуму их воздействие на окружающую среду (один сеанс глубокого обучения может создать углеродный след, аналогичный результату проезда на автомобиле на расстояние 700 тыс. км), повысить энергоэффективность.

Устойчивое развитие также требует того, чтобы правительства и компании принимали необходимые меры с учетом ожидаемого воздействия новых технологий на занятость, в том числе организуя переподготовку и повышение квалификации медицинских работников.

Важно отметить, что, помимо универсальных общемировых подходов, имеют место прецеденты рассмотрения этических проблем ИИ в здравоохранении на национальном уровне. Например, в Австралии в 2019 г. приняты девять этических принципов ИИ в медицине, что подчеркивает актуальность рассматриваемых вопросов [Ethical Principles for AI in Medicine, 2019].

Широкое внедрение ИИ в сферу здравоохранения потребует укрепления доверия медицинских работников, пациентов, населения в целом. Взаимодействие, диалог с общественностью – это средства обеспечения того, чтобы использование ИИ в медицинских целях соответствовало общественным ожиданиям и обеспечивало доверие и признание. Развитие ИИ предполагает передачу компаниям-разработчикам огромного количества данных о пациентах, при этом указанный факт не связан напрямую с оказанием медицинской помощи. Следует повышать осведомленность населения, развеивать опасения, разъяснять необходимость использования данных и управления ими для общественного блага.

Врачам и медицинским сестрам потребуется определенный уровень цифровой грамотности, который нужно будет поддерживать в меняющихся условиях. Систематическое и качественное обучение медицинских работников поможет избежать многих ошибок.

Участники системы здравоохранения несут ответственность за создание и функционирование прозрачной системы управления как новыми, так и уже накопленными медицинскими учреждениями данными, являющимися ценным информационным, незаменимым ресурсом, что может привести к их несправедливому с точки зрения благоприобретения использованию.

Компании, которые разрабатывают и внедряют технологии ИИ, несут ответственность за соблюдение прав человека. Оценка компаниями воздействия внедрения ИИ на права человека позволит выявить, понять, оценить и смягчить неблагоприятное воздействие бизнес-проектов, скорректировать несовершенные алгоритмы ИИ, приводящие к предвзятым, дискриминационным, несправедливым решениям. Необходимость проведения компаниями оценки своей деятельности регуляторам стоит определить как обязательную. Целесообразно, чтобы такие оценки были проверены независимой стороной до и после внедрения технологии ИИ и размещены в общем доступе.

Важным является формирование регулирования на уровне стран, экономических союзов государств, на глобальном уровне (ВОЗ) с целью, не препятствуя развитию ИИ, соблюсти баланс интересов бизнеса, системы здравоохранения, пациентов. Крайне важным является международное сотрудничество в этой области.

§ 3. Наиболее актуальные аспекты внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение России

Преимущества использования ИИ в здравоохранении очевидны. Применение специальных программ по обработке больших данных, внедрение инновационных технологий самообучающегося ИИ позволит перейти на новый качественный уровень оказания медицинской помощи и будет способствовать переосмыслению всей системы здравоохранения, переходу на высокотехнологичную и более безопасную персонализированную медицину. Однако следует констатировать, что внедрение систем ИИ неизбежно создает дополнительные, нестандартные проблемы, порождает целый ряд новых вопросов правового и этического характера.

Наиболее актуальными проблемами для Российской Федерации (см.: разд. 3, § 1) являются:

– обеспечение безопасности внедрения систем ИИ;

– делегирование ответственности при их использовании;

– этические проблемы.

Применение ИИ в медицинской деятельности может повлечь причинение вреда жизни или здоровью граждан, общественному здоровью в следующих ситуациях:

– при наличии ошибок на стадии разработки и создания систем ИИ;

– внесении в базы неточных или неполных данных, последующая обработка которых в силу их некорректности может привести к ошибочным решениям;

– неправомерном доступе в систему ИИ с целью совершения противоправного деяния против личности, общественного здоровья, общественной безопасности, а также в любых иных ситуациях неправомерного доступа, влекущих модификацию ИИ или его повреждение;

– самообучении ИИ, сопровождающемся изменением алгоритма обработки закладываемой информации, и последующем принятии самостоятельных решений.

В этих условиях крайне актуально развитие нормативно-технического регулирования в сфере ИИ.

В Стратегии-2017 была дана оценка современного состояния законодательной базы на предмет регулирования отношений с ИИ. Так, в Стратегии говорится, что для стимулирования развития и использования технологий ИИ необходимы адаптация нормативного регулирования в части, касающейся взаимодействия человека с ИИ, и выработка соответствующих этических норм. Однако избыточное регулирование может существенно замедлить темп развития и внедрения технологических решений.

Важным для России в доктринальном плане стал документ, разработанный в 2017 г. Исследовательским центром проблем регулирования робототехники и искусственного интеллекта, – проект Модельной конвенции о робототехнике и искусственном интеллекте. Он написан с возможной перспективой международного использования и гармонизации в сфере информационного права. Из особенно заслуживающих внимания положений Модельной конвенции можно выделить следующие: авторы проекта ответственно подходят к регулированию вопросов обеспечения безопасности человека при использовании ИИ и перечисляют необходимые «принципы безопасности». К ним отнесены принцип контролируемости роботов человеком, принцип равных рисков (риски при использовании роботов должны быть не больше обычных рисков), механизм черного ящика (фиксация и хранение данных о действиях робота), красная кнопка (дает возможность отключить робота в любой момент). Также, согласно Конвенции, ответственность за выполнение правил функционирования роботов возлагается на создателей роботов, а также на любое иное лицо, которое может своими действиями повлиять на выполнение правил. Кроме того, Конвенция предлагает создать отдельные межгосударственные и негосударственные организации и объединения (или такие отделы в уже существующих организациях), предназначенные для эффективного, гармоничного и безопасного развития сферы робототехники и искусственного интеллекта.

В настоящее время разрабатывается Цифровой кодекс России для определения разумного баланса между стремительным развитием информационных технологий, цифровой трансформацией экономики и государственного управления и сохранением прав и свобод человека и гражданина. Звучат также предложения дополнить ГК РФ понятиями «робот-агент», «владелец робота-агента», определить правоспособность робота-агента [Архипов, Наумов, 2017].

В связи с происходящими процессами неизбежно трансформируются их правовое регулирование и доктринальный подход к оценке связанных с этим новых явлений в праве. Некоторые исследователи предлагают рассматривать три концепции понимания сущности цифрового права, его развития и определения места в правовой системе.

Первую модель можно назвать классической. В соответствии с ней оформляющийся массив норм цифрового права рассматривают как комплексный институт без четкого отнесения к какой-либо выделенной отрасли права.

Согласно второй модели некоторые ученые воспринимают цифровое право как циклический нормативный массив. Идея существования циклических нормативных массивов высказывается Т. Я. Хабриевой [Хабриева, Черногор, 2018; Хабриева, 2019]. В рамках концепции определенные нормы права, возникающие как реакция на вполне естественные изменения сфер жизнедеятельности человека, развиваются особняком, при этом оказывая существенное влияние на устоявшиеся правовые отрасли. В перспективе они способны трансформировать всю традиционную систему права.

Следующая модель – это концепция так называемых аддитивных технологий в праве [Грудцына, 2021]. Она предполагает, что с помощью таких технологий будут объединяться ранее не взаимодействовавшие элементы права, в результате чего возникнут конвергентные отрасли права [Записная, 2022].

Начать обсуждение проблем правового регулирования разработки и использования ИИ в медицине авторы настоящего издания считают правильным с конституционного права. Некоторые исследователи пытаются понять функционирование технологий ИИ с точки зрения их конституционно-правового регулирования. Так, М. А. Липчанская и Т. В. Заметина считают [Липчанская, Заме тина, 2020, с. 82–84], что конституционное осмысление отношений с ИИ можно увидеть в следующих положениях Конституции:

1. Согласно статье 2 Конституции РФ человек, его права и свободы являются высшей ценностью. В России участником общественных отношений, в том числе правоотношений, на данный момент является человек, а не ИИ. Права и свободы человека определяют смысл, содержание и применение законов.

2. Конституция РФ гарантирует свободу и личную неприкосновенность каждому человеку (часть 1 статьи 22). При этом ИИ выполняет служебную функцию.

3. Статья 4 Конституции РФ закрепляет принцип суверенитета государства. В связи с этим международное сотрудничество России в сфере ИИ не снижает уровень самостоятельности и независимости РФ в принятии решений, связанных с использованием технологий ИИ.

4. Необходимо разобраться в том, к полномочиям какого уровня федерации можно отнести регулирование ИИ, так как в настоящее время эта сфера начинает приобретать особое значение в общественной жизни. К предметам исключительного ведения РФ относятся информационные технологии. Оптимальный баланс в разграничении предметов ведения и полномочий в данной области может быть достигнут только в случае федерального приоритета в решении принципиальных вопросов регулирования ИИ.

5. Обеспечение безопасности относится к предметам исключительного ведения Российской Федерации (пункт «м» статьи 71 Конституции РФ дополнен положениями о том, что к предметам исключительного ведения Российской Федерации относится обеспечение безопасности личности, общества и государства при применении информационных технологий, обороте цифровых данных).

Исследователи приходят к выводу: потенциально законодательство в сфере ИИ должно носить комплексный характер, быть направленным на то, чтобы обеспечить взаимодействие различных отраслей права в вопросе оформления правового статуса ИИ [Липчанская, Заметина, 2020, с. 82–84]. Таким образом, ИИ, как прочно вошедшее в жизнь человека явление, в настоящее время начинает приобретать юридическое оформление. Вместе с развитием технологий ИИ регулированию начинают придавать особое значение. Процессы трансформации общественной жизни с появлением новых технологий сопровождаются также процессами их правового осмысления. ИИ, его разработка и внедрение в различные отрасли неизбежно влекут появление новых вызовов для юристов, новых правовых коллизий и неразрешенных проблем. Так, наиболее значимыми и дискуссионными вопросами применения систем ИИ в здравоохранении являются вопросы юридической ответственности за вред жизни и здоровью граждан, причиненный при их использовании. При этом наиболее сложными остаются вопросы относительно субъектного состава, в частности вопросы привлечения к ответственности.

Первый проблемный вопрос в регулировании ИИ – это все повторяющиеся попытки придания ему правосубъектности, то есть возможности вступать в правоотношения от своего лица, иметь права и нести юридические обязанности. Таким образом, серьезной задачей для ученых будет определить возможность ИИ выступать в роли субъекта, а не объекта. Интересен первый случай признания за роботом с технологией ИИ свойств субъектов права в Саудовской Аравии, где человекоподобному роботу официально дали гражданство[21].

Подобно тому, как у юридического лица есть признаки правосубъектности, ИИ имеет регистрацию как объект интеллектуальной собственности, обладает хозяйственной компетенцией (это его функционал) и материальной базой (в роли которой выступает материальный носитель ИИ, например робот), его можно привлечь к ответственности (выключить). С первого взгляда можно подумать, что ИИ действительно можно отнести к субъектам правоотношений. Однако, если детальнее изучить вопрос и комплексно подойти к оценке ИИ как правового явления в системе российского права, можно заметить следующее. ИИ был создан как умный ассистент для человека в социально полезных целях. При этом, хотя и обладает отдельными признаками субъекта, он не может похвастаться полнотой мышления и скоростью принятия решений, характерных для человека. В полном смысле возложение ответственности за действия ИИ на него самого представляется неправильным.

В настоящее время отмечаются случаи совершения ИИ ошибок в медицинской деятельности, поэтому вопрос распределения ответственности между человеком и автоматом особенно актуален. Так, в научной литературе приводится пример, когда в медицинское учреждение поступил ребенок с высокой температурой и слабостью. Диагноз «грипп» был поставлен на основе вывода системы ИИ. В соответствии с диагнозом было назначено лечение. Однако через несколько часов ребенок скончался, а вскрытие показало ошибочность поставленного диагноза [Hallevy, 2013]. ИИ непредсказуем в силу того, что его потенциальное поведение запрограммировано в цифровом коде, для которого не чужды сбои и внешнее воздействие (взлом). Поэтому ответственность за него пока по классическому методу возлагают на человека – создателя и владельца.

Большинство ученых склоняется к тому, что в ближайшее время ИИ будет восприниматься исключительно как объект права с позиции статьи 128 ГК РФ. Весьма вероятно, что его можно описать как источник повышенной опасности. Под источником повышенной опасности понимается любая деятельность, осуществление которой создает повышенную вероятность причинения вреда из-за невозможности полного контроля за ней со стороны человека, а также деятельность по использованию, транспортировке, хранению предметов, веществ и других объектов производственного, хозяйственного или иного назначения, обладающих такими же свойствами (пункт 18 Постановления Пленума Верховного суда России от 26.01.2010 № 1 «О применении судами гражданского законодательства, регулирующего отношения по обязательствам вследствие причинения вреда жизни или здоровью гражданина»). При этом отнесение объекта к источникам повышенной опасности находится в дискреции суда. Соответственно, за этим будут следовать предусмотренные законом правовые последствия. Таким образом, возможно, российское законодательство на данный момент уже предусматривает необходимое регулирование, которое предполагает, что ответственность за работу ИИ по общему правилу несет лицо, владеющее им. В противном случае оно должно доказать, что на момент причинения вреда источник повышенной опасности выбыл из его владения, а вина будет лежать на фактическом причинителе вреда.

Пользуясь уже сформированными гражданско-правовыми механизмами, можно возложить ответственность за вред, причиненный ИИ, на его создателя. Причиной могут служить существенные недостатки в товаре (системе ИИ). В силу статьи 1095 ГК РФ вред, причиненный жизни, здоровью или имуществу гражданина либо имуществу юридического лица вследствие конструктивных, рецептурных или иных недостатков технологии ИИ, а также вследствие недостоверной или недостаточной информации о нем, подлежит возмещению продавцом или изготовителем, независимо от их вины и от того, состоял потерпевший с ними в договорных отношениях или нет. Выбор ответственного лица остается за потерпевшим (п. 1 ст. 1096 ГК РФ, п. 35 Постановления Пленума Верховного суда РФ от 28.06.2012 № 17 «О рассмотрении судами гражданских дел по спорам о защите прав потребителей»).

Предлагаются следующие принципиальные подходы: производители ИИ несут ответственность только в случае целенаправленного его создания в целях совершения правонарушения. Само по себе создание ИИ, способного совершать негативные действия, не влечет за собой юридической ответственности его создателя (когда этими технологиями пользуются в оборонной сфере) [Лаптев, 2019, с. 95].

Что касается уголовной ответственности, в правоприменительной практике и в правовой доктрине практически консолидировалось мнение о применимости к общественно опасным деяниям с использованием ИИ норм 28 главы Уголовного кодекса РФ, предусматривающих уголовную ответственность за преступления в сфере компьютерной информации. Квалификация деяния по нормам, предусматривающим ответственность за совершение преступлений в сфере компьютерной информации, не исключает наступление ответственности за преступления против жизни и здоровья человека. Так, в случае неправомерного доступа с целью причинения вреда жизни или здоровью человека будет иметь место совокупность преступлений: преступление в сфере компьютерной безопасности и преступление против личности. При этом звучат идеи, что в недалеком будущем ИИ может быть наделен признаками субъекта правоотношений. Следовательно, он самостоятельно (но в обязательной взаимосвязи со своим материальным носителем) сможет нести юридическую ответственность за совершенные действия.

Если размышлять над оптимальными видами ответственности для «робота», то неизбежен вопрос о том, какое наказание будет эффективным. Вся правовая система исторически ориентирована на человека как на субъекта, актора, причину и результат всех правовых процессов. Поэтому юридическая ответственность для него должна нести цель исправления, профилактики, а также неблагоприятные последствия, которые возможно ощутить на себе.

Согласно такой логике, что может быть эффективным для робота? Исправления можно добиться путем корректировки настроек, но это скорее нормальная практика повышения качества ИИ. Высказывается идея о том, что самое суровое наказание для робота – отключение. Но так как у ИИ нет эмоций, совести, чувств, то за отключением, изменением настроек, дополнительными работами или даже лишением свободы не будет стоять никакого смысла.

В медицинской сфере можно обнаружить другие подходы. Возложение ответственности будет зависеть от того, какой объем контроля за ИИ имеет врач и кто принимает окончательное решение в процессе лечения пациента. С одной стороны, можно вспомнить про автономные системы, которые самостоятельно принимают решение по курсу лечения, и тогда не вполне разумно привлекать к ответственности за ошибку врача. С другой стороны, большинство внедренных в медицину систем ИИ выполняют функции ассистента врача, основная масса решений приходится именно на медицинского работника. Если определяющим в тактике лечения будет мнение врача, не возникает вопроса по поводу распределения ответственности – она будет на враче.

В американской доктрине сформулирована концепция, согласно которой необходима разработка специальной теории уголовной ответственности за действия ИИ и роботов. Такая концепция охватывала бы производителя, программиста, пользователя и других вовлеченных лиц [Hallevy, 2013].

В Российской Федерации исследователи склонны согласиться с мнением, что в настоящее время в рамках отечественного уголовного законодательства наделение ИИ набором прав и обязанностей и, как следствие, признание его субъектом права невозможно. В соответствии со статьей 19 УК РФ уголовной ответственности подлежит только физическое лицо – человек [Хисамова, Бегишев, 2019].

Комиссия по гражданско-правовому регулированию в сфере робототехники Европейского парламента выдвинула Еврокомиссии предложение законодательно установить правосубъектность «электронных лиц» для роботов с искусственным интеллектом. В опубликованном 31 мая 2016 г. проекте доклада, разработанного при содействии Комитета Европейского парламента по правовым вопросам, указывается на необходимость определения особого правового статуса роботов, чтобы по крайней мере самые высокотехнологичные автономные роботы смогли получить статус электронного лица с конкретными правами и обязанностями. Применять этот статус следует в тех случаях, когда роботы принимают самостоятельные решения или каким-либо иным образом взаимодействуют самостоятельно с третьими лицами [Draft Report with Recommendations…, 2017].

В случае принятия решения о наделении ИИ признаками правосубъектности правильным будет разработать новый понятийный аппарат в законодательстве, регулирующем ИИ. Для этой цели в России ученые уже трудятся над созданием так называемого Цифрового кодекса. Заслуживают внимание предложения В. В. Архипова и В. Б. Наумова дополнить ГК РФ понятием «робот» – устройство, способное действовать, определять свои действия и оценивать их последствия на основе информации, поступающей из внешней среды, без полного контроля со стороны человека [Архипов, Наумов, 2017].

Можно допустить, что уже в ближайшей перспективе развитие цифровых технологий потребует от законодателя кардинального пересмотра устоявшихся веками правовых институтов с целью их адаптации к стремительно меняющейся реальности. При этом следует отметить, что, если когда-нибудь ИИ будет признан субъектом права с наделением его правами, обязанностями и способностью нести уголовную ответственность, это ни в коей мере не должно означать наличия иммунитета у разработчика, владельца или пользователя: данные лица также будут нести уголовную ответственность в случае установления всех признаков состава преступления.

В настоящее время актуальными остаются вопросы оформления и учета исключительных прав на результаты интеллектуальной деятельности, полученные с использованием ИИ без творческого участия человека; о субъекте ответственности в том случае, когда система ИИ создала контент, нарушающий интеллектуальные права третьих лиц.

Очевидна необходимость внесения изменений в Гражданский кодекс Российской Федерации в части определения понятия «результаты интеллектуальной деятельности», признания результатов, полученных ИИ, охраноспособными. При этом нецелесообразно указывать ИИ в качестве автора, правообладателя таких результатов. Основной функцией исключительного права является стимулирование субъектов к созданию новых результатов интеллектуальной деятельности, вложению средств в их коммерциализацию. Исключительные права не будут оказывать подобного воздействия на ИИ. Важно определить подходы к определению личных имущественных и неимущественных прав. Авторами либо соавторами результата интеллектуальной деятельности могут быть признаны следующие физические лица: разработчик алгоритма ИИ; субъект, который предоставил алгоритму данные, необходимые для его обучения и решения поставленных задач; лицо, которое контролирует конкретную систему ИИ, когда она создает результат интеллектуальной деятельности. Исключительные права целесообразно предоставить лицу, которое организовало создание результата интеллектуальной деятельности, например правомерному пользователю алгоритма ИИ, поставившему конкретную задачу, выполнение которой привело к созданию результата интеллектуальной деятельности.

Важным вопросом является определение субъекта ответственности при нарушении в ходе применения ИИ интеллектуальных прав третьих лиц. Им также может быть признан пользователь системы ИИ.

Необходимо пересматривать границы авторских и смежных прав. Одним из перспективных направлений является интеллектуальный анализ текстов с целью получения информации из документов на основе применения методов машинного обучения и обработки естественного языка. Интеллектуальный анализ данных позволяет выявить скрытые закономерности и взаимосвязи в больших массивах необработанных данных. С его помощью могут решаться задачи классификации, моделирования, прогнозирования, обнаружения неожиданных закономерностей, получения новых знаний. Есть случаи медицинских открытий, когда ставилась задача применить существующие лекарства по новому назначению, а в результате обнаруживались ранее неизвестные связи между белками, генами, заболеваниями и т. д. [Hellwig, 2013]. Возможно, в целях развития цифровой среды в РФ стоит рассмотреть вопрос об изъятии из исключительного права подобных случаев воспроизведения и извлечения законно доступных объектов с целью интеллектуального анализа текста и данных.

Стоит отметить еще один немаловажный аспект внедрения ИИ в систему здравоохранения, который заключается в необходимости дополнительного обучения работе с системами ИИ медицинских работников. П. М. Морхат, ссылаясь на пояснительную записку секретариата Комиссии ООН по праву международной торговли об использовании электронных средств связи в международных соглашениях, согласно которой лицо (как физическое, так и юридическое), от имени которого компьютер был запрограммирован, должно нести ответственность за любое сообщение, сгенерированное машиной, высказывает справедливое опасение, указывая, что для производителей следить за всеми пользователями и при необходимости вмешиваться может оказаться неосуществимым или чрезмерно затратным, в связи с чем важно, чтобы пользователи технологий ИИ сами были заинтересованы в соблюдении мер предосторожности и в обучении. Министерством труда и социальной защиты был издан приказ от 4 августа 2017 г. № 610н «Об утверждении профессионального стандарта „Врач-кибернетик“»[22]. Согласно приказу в трудовые действия врача-кибернетика входит:

– создание и представление доступной, современной, динамически изменяющейся системы связанных знаний на основе методов инженерии, разработка онтологии предметных областей знаний в биологии и медицине;

– разработка основы для информационной поддержки управления знаниями в биологии и медицине; методик оценки знаний на основе компетентностного подхода и онтологической структуры предметных областей медицины; средств и методик конструирования проектно-исследовательских моделей знаний;

– разработка интеллектуальных систем поддержки принятия врачебных решений.

В настоящее время внедренные в медицину технологии ИИ могут выполнять только отдельные функции врача, но не могут полностью заменить его в рабочем процессе. Как указывают некоторые исследователи, в будущем предполагается, что медицинские работники смогут сосредоточить свое внимание исключительно на выполнении задач, требующих уникальных человеческих навыков (эмпатия, способность к интеграции), а всю остальную работу можно будет поручить автоматизированным системам с использованием ИИ, чтобы снизить нагрузку на медицинский персонал без потери качества оказания медицинской услуги [Kalakota R., Davenport, 2019, р. 97].

Трудовой кодекс РФ не содержит норм, прямо связанных с регулированием труда с использованием ИИ, однако уже имеющиеся нормы предусматривают некоторые трудовые гарантии. Например, статья 74 ТК РФ «Изменение определенных сторонами условий трудового договора по причинам, связанным с изменением организационных или технологических условий труда» предусматривает гарантии в случае внедрения в трудовой процесс носителей ИИ. Так, даже если условия трудового договора будут изменены по инициативе работодателя, трудовая функция работника должна быть сохранена.

После Всемирного экономического форума в 2016 г. вышел доклад «Будущее профессий», а в продолжение к нему в 2019 г. – «Профессии будущего». В докладе приводится аналитическая информация о том, в каких областях экономики ожидается широкое внедрение ИИ до 2025 г.: аналитика больших данных (big data) (85 %); мобильные и веб-приложения (75 %); интернет вещей (75 %); машинное обучение (73 %); облачные технологии (72 %); к числу перспективных технологий респонденты отнесли дополненную и виртуальную реальность (58 %), блокчейн (45 %), 3D-печать (41 %) и беспилотный транспорт (40 %). Соответственно, должен значительно возрасти спрос на специалистов по ИИ.

Согласно докладу, с одной стороны, в бизнесе ожидается сокращение рабочих мест на 0,98 млн человек, а с другой – повышение спроса на новые повышающие производительность профессии (на 1,74 млн человек). Если опираться на данные показатели, можно надеяться на то, что повсеместное внедрение ИИ не только не лишит рабочих мест, но и создаст новые[23]. Глобальная кампания в России в 2021–2022 гг. по отбору кандидатов на бесплатное обучение цифровым профессиям (на портале «Госуслуги») вполне соответствовала поставленной задаче.

В условиях кадрового дефицита в здравоохранении РФ проблема вытеснения ИИ из сферы оказания медицинских услуг врача или медицинской сестры не является актуальной.

Таким образом, в последние годы учеными обозначены основные актуальные проблемы регулирования ИИ, намечены возможные решения.

Вектор развития правового регулирования в сфере ИИ в РФ определен Указом Президента РФ от 01.12.2016 № 642 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации», распоряжениями Правительства РФ от 23.03.2018 № 482-р и от 28.07.2017 № 1632-р, Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», Федеральным законом от 24.04.2020 № 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации – городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона „О персональных данных“».

Важным документом стала Концепция развития регулирования отношений в сфере технологий ИИ и робототехники до 2024 г., утвержденная в 2020 г. В Концепции обозначены следующие основные проблемные направления регулирования в современных условиях [Распоряжение…, 2020]:

– соблюдение баланса между требованиями по защите персональных данных и необходимостью использования персональных данных для обучения систем ИИ;

– определение предмета и границ регулирования сферы использования систем ИИ и робототехники;

– идентификация системы ИИ при взаимодействии с человеком, включая информирование о взаимодействии с такой системой;

– правовое «делегирование» решений системам ИИ и робототехнике;

– ответственность за причинение вреда с использованием систем ИИ и робототехники;

– правовой режим результатов интеллектуальной деятельности, созданных с использованием систем ИИ;

– использование для принятия решений системами ИИ вероятностных оценок и невозможность в ряде случаев полного объяснения принятого ими решения (проблема алгоритмической прозрачности систем ИИ).

Ключевыми барьерами существующего регулирования, препятствующими широкому использованию технологий ИИ, являются:

– проблема распределения ответственности за вред здоровью пациента, наступивший в результате применения технологий ИИ в процессе оказания медицинской помощи, вследствие отсутствия законодательно установленного перечня случаев, при которых допускается полное или частичное принятие решений с применением систем ИИ;

– неопределенность в вопросах отнесения систем ИИ (включая приложения, чат-боты и др.) к МИ, подлежащим государственной регистрации;

– отсутствие специального порядка регистрации систем ИИ и медицинских роботов, учитывающего их специфику, а также долгие сроки прохождения соответствующих процедур, которые не позволяют быстро выводить на рынок новые решения, оперативно вносить изменения в системы и пользовательскую документацию в связи с необходимостью регулярных обновлений программного обеспечения;

– низкая доступность медицинских данных в целом и качественных размеченных данных в особенности для использования разработчиками систем ИИ в связи с отсутствием достаточных правовых оснований для предоставления права использования обезличенных медицинских данных третьим лицам, регламентов передачи медицинских данных от медицинских организаций компаниям – разработчикам систем ИИ.

В условиях фактически правового вакуума участники сферы ИИ активно прибегают к саморегулированию, формируя так называемое мягкое право (кодекс поведения и стандарты), что не снимает необходимости государственного регулирования названной сферы отношений для минимизации рисков, вызываемых часто бесконтрольным развитием ИИ [Шахназаров, 2020, с. 79].

Очевидно, что с учетом экономической и социальной значимости применения технологий ИИ и робототехники регуляторные меры не должны ограничивать их разработку и эксплуатацию, за исключением случаев, связанных с высоким риском причинения вреда жизни и здоровью граждан. Приоритетной целью регулирования отношений в сфере ИИ и робототехники на данном этапе их развития является стимулирование разработки, внедрения и использования таких технологий, создания ИИ и робототехники в доверенном и безопасном исполнении. Особенно актуальным становится развитие саморегулирования участниками рынка технологий ИИ.

В настоящее время в Российской Федерации выделены 13 общеотраслевых задач регулирования применения технологий ИИ [Распоряжение…, 2020]. В качестве наиболее значимых из них можно отметить следующие семь:

– разработка и уточнение терминов в сфере ИИ;

– создание специальных механизмов тестирования и внедрения систем ИИ (экспериментальные правовые режимы («регуляторные песочницы») и др.);

– доработка механизмов гражданско-правовой, уголовной и административной ответственности в случае причинения вреда системами ИИ, в том числе с точки зрения определения лиц, которые будут нести ответственность за их действия, формирования механизмов безвиновной гражданско-правовой ответственности, а также возможности использования способов, позволяющих возместить причиненный вред (страхование ответственности и др.);

– совершенствование режима оборота данных (обеспечение условий для безопасного и ответственного доступа разработчиков систем ИИ к данным, возможности обмена различными типами данных, включая данные, собираемые государственными органами и медицинскими организациями);

– уточнение требований к обеспечению безопасности при внедрении и применении систем ИИ;

– создание нормативных условий для применения систем ИИ при принятии юридически значимых решений;

– совершенствование порядка охраны прав на результаты интеллектуальной деятельности (потенциальная «неохраноспособность» результатов деятельности, полученных с использованием систем ИИ без творческого вклада человека, может дестимулировать разработку и внедрение таких систем).

К практическим барьерам на пути внедрения ИИ в здравоохранение можно отнести зачастую низкое качество входных медицинских данных (неструктурированные, неполные, невалидированные и т. д.). Кроме того, персональные данные нельзя передавать, а при обезличивании теряется связь с другими медицинскими учреждениями. Не решены вопросы с оплатой технологий ИИ в системе обязательного медицинского страхования, а также дефицита компетенций у работников медицинских организаций.

Актуальным для Российской Федерации является совершенствование наднационального правового регулирования применения инновационных цифровых технологий, в том числе ИИ в рамках Евразийского экономического союза. В настоящее время активно изучается положительный опыт стран – участниц ЕАЭС, разрабатываются проекты нормативных актов, например Конвенции совершенствования наднационального правового регулирования в ЕАЭС в сфере здравоохранения в условиях развития инновационных цифровых технологий [Акулин и др., 2022].

Важным аспектом внедрения систем ИИ в отечественное здравоохранение, наряду с развитием нормативно-технического регулирования, является необходимость соблюдения этических норм. Стремительное распространение ИИ, в том числе в сфере медицины, стало катализатором активной дискуссии в области развития этики в условиях масштабной цифровизации, формирования новой цифровой реальности. В современных условиях необходимо осмысление роли и места этики в глобальном научно-техническом прогрессе, прикладного значения этических концепций. Крайне важно осваивать новые технологии ИИ в соответствии с морально-нравственными и этическими ожиданиями общества, что обеспечит доверие к ним в самом широком понимании.

Согласно Модельной конвенции о робототехнике и искусственном интеллекте, «разумные роботы не должны причинять вред человеку и человечеству, а также допускать, чтобы их бездействием был причинен вред, если только причинение вреда не является вынужденным и оправданным, способствующим предотвращению еще большего вреда. При этом понятие вреда определяется исходя из той информации, которая имеется в распоряжении разумного робота» [Блажеев, 2020]. Анализ данного положения показывает, что робот будет выбирать вариант решения проблемы в сложной непредвиденной ситуации, исходя из имеющихся у него шаблонов, которые, в свою очередь, заложили создавшие его люди. Поэтому выработка этических правил является крайне актуальным направлением. Этические принципы и их соблюдение (этичное поведение) базируются на таких общепринятых ценностях, как честность, справедливость, добросовестность. В настоящее время основными направлениями развития этики ИИ считаются [Абрамова и др., 2021]:

– социокультурные, гуманитарные и цивилизационные аспекты, определение смыслов и целей человека в условиях стремительного развития машин (риски потери автономности человека, когнитивной деградации, поиск и моделирование социальных моделей для гармоничного развития человека, сохранения планеты с учетом имеющихся возможностей и угроз);

– выработка и обоснование этических критериев, которым должна соответствовать система ИИ, при этом ключевое значение приобретает этика человека (разработчика или другого актора, участвующего в жизненном цикле системы ИИ), включение этих критериев в стандарты, системы сертификации и другие механизмы регулирования;

– технические задачи ответственной разработки и проектирования систем ИИ (например, методики их тестирования на предмет соответствия (несоответствия) этическим ожиданиям);

– создание этических подходов, методик в области развития гибридного интеллекта (в последние годы развиваются концепции социально-гуманитарного ИИ, создания гибридной реальности и др.).

Все указанные направления требуют всестороннего комплексного рассмотрения междисциплинарными командами.

Актуальность разработки этических правил взаимодействия человека с ИИ отмечается в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года [Указ…, 2019].

Важной вехой в определении этических принципов развития ИИ стала разработка Кодекса этики в сфере искусственного интеллекта (прил. 3). Кодекс опубликован в октябре 2021 г.[24] Это единая система рекомендательных принципов и правил, предназначенных для создания среды доверенного развития технологий ИИ в России, которые распространяются только на гражданские разработки. Документ создан ведущими отечественными технологическим компаниями, входящими в Альянс в сфере искусственного интеллекта, с учетом мировых тенденций. Он адресован государству, представителям науки, бизнесу, а также всем, кто создает, внедряет или использует технологии ИИ, является инструментом взаимодействия всех заинтересованных сторон в формате саморегулирования. В разработке Кодекса участвовали все перечисленные ключевые участники. Присоединение осуществляется онлайн, на добровольной основе, общедоступно.

Содержание Кодекса базируется на шести принципах, положенных в основу детальных рекомендаций:

1. Главный приоритет развития технологий ИИ – защита интересов людей, отдельных групп, каждого человека.

2. Необходимо осознание ответственности при создании и использовании ИИ.

3. Ответственность за последствия применения ИИ всегда лежит на человеке.

4. Технологии ИИ внедряются там, где это принесет пользу людям.

5. Интересы развития технологий ИИ выше интересов конкуренции.

6. Важны максимальная прозрачность и правдивость в информировании об уровне развития технологий ИИ, их возможностях и рисках.

В документе создана общая база понимания этической ответственности акторов ИИ перед пользователями и обществом, включающая системные, долгосрочные и другие значимые результаты широкого внедрения алгоритмов ИИ. В процессе дальнейшего совершенствования Кодекса важно по мере развития научно-технического прогресса находить баланс между общими (универсальными) и отраслевыми (секторальными) специализированными этическими нормами и положениями. Медицина является одной из приоритетных областей развития этических принципов применения ИИ.

Несмотря на то что этические принципы универсальны, носят общечеловеческий характер, нужно отметить особенности, связанные с различными культурными, религиозными и другими факторами в отдельных странах. Актуальной проблемой является гармонизация этических аспектов развития ИИ на международном уровне. Таким образом, технологии ИИ на основе базовых этических норм на всех этапах жизненного цикла должны предусматривать:

– приоритет благополучия и безопасности человека, защиты его основополагающих прав и свобод (цель обеспечения благополучия и безопасности человека должна преобладать над иными целями разработки);

– запрет на причинение вреда человеку по инициативе систем ИИ (необходимо ограничивать разработку, оборот и применение систем ИИ, способных по своей инициативе целенаправленно причинять вред человеку);

– подконтрольность человеку (в той мере, в которой это возможно с учетом требуемой степени автономности систем ИИ и иных обстоятельств);

– проектируемое соответствие закону, в том числе требованиям безопасности (применение систем ИИ не должно заведомо для разработчика приводить к нарушению правовых норм);

– недопущение противоправной манипуляции поведением человека.

§ 4. Государственная политика Российской Федерации в сфере использования искусственного интеллекта в здравоохранении

В России актуальность вопроса развития и внедрения в различные отрасли ИИ ознаменовалась принятием «Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 гг.» – доктринального документа, представляющего концептуальную основу дальнейших действий по построению информационного общества, которая предполагает определение его сущности и элементов. Инновационный характер документа оказался особенно высок по сравнению с предшествующей «Стратегией развития информационного общества в РФ» 2008 г., где не было четкого определения информационного общества. Стратегия-2008 предназначалась для того, чтобы в конечном счете Россия заняла «достойное место среди лидеров глобального информационного общества» [Хапай, 2015, с. 93]. Несомненным продвижением вперед в этот период стало выявление серьезных недостатков в правовом регулировании области информатизации и высоких технологий (в информационной безопасности).

Для корректировки выявленных проблем и дальнейшего поступательного развития России в выбранной области была принята Доктрина информационной безопасности от 5 декабря 2016 г. (а следом за ней и Стратегия-2017). В новом документе были предусмотрены обязательность мониторинга реализации положений и представление их в ежегодном докладе секретаря Совета безопасности Президенту РФ.

В Стратегии-2017 в том числе изложен приоритетный сценарий развития информационного общества в России, подчеркивается активная роль государства в строительстве общества нового типа за счет привлечения как бюджетных, так и частных инвестиций. Отечественные информационно-коммуникационные технологии применяются в работе национальных технологических онлайн-платформ медицинских, финансовых, библиотечных, образовательных и иных услуг [Тихонова, 2017, с. 456].

Президентом РФ, правительством в последние годы предприняты значительные усилия по созданию условий для эффективного взаимодействия государства, организаций, в том числе научных, и граждан в сфере развития ИИ. Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 г. [Указ…, 2019]. В качестве целей развития ИИ в новой Стратегии определены:

– обеспечение роста благосостояния и качества жизни населения;

– обеспечение национальной безопасности и правопорядка;

– достижение устойчивой конкурентоспособности российской экономики, в том числе лидирующих позиций в мире в области ИИ.

Основные задачи развития ИИ в России в настоящее время:

1. Поддержка научных исследований.

2. Разработка и развитие программного обеспечения, в котором используются технологии ИИ.

3. Повышение доступности и качества данных.

4. Повышение доступности аппаратного обеспечения.

5. Повышение уровня обеспечения российского рынка технологий ИИ квалифицированными кадрами и уровня информированности населения о возможных сферах использования таких технологий.

6. Создание комплексной системы регулирования общественных отношений, возникающих в связи с развитием и использованием технологий ИИ.

В Указе определены основные механизмы реализации поставленных задач и показатели, характеризующие их достижение:

– обеспечение роста предложения конкурентоспособных в мире российских продуктов (услуг), созданных с использованием ИИ (в качестве показателей могут использоваться увеличение количества организаций, разрабатывающих технологические решения на основе ИИ и занимающих лидирующие позиции в мире, увеличение количества результатов интеллектуальной деятельности в области ИИ, которые прошли государственную регистрацию либо учтены иным способом и применяются в промышленности);

– обеспечение роста спроса со стороны российских граждан, организаций, в том числе социальной сферы, и государственных органов на продукты (услуги), созданные с использованием ИИ (в качестве показателя предложено увеличение количества организаций, государственных органов, использующих ИИ для повышения эффективности своей деятельности).

Планируется, что к 2024 г. должны быть созданы необходимые правовые условия для достижения целей, решения задач и реализации мер, предусмотренных указанной Стратегией. К 2030 г. в РФ должна функционировать гибкая система нормативно-правового регулирования в области ИИ, в том числе гарантирующая безопасность населения и направленная на стимулирование развития технологий ИИ.

Указанным документом развитие и использование технологий ИИ в социальной сфере отнесено к приоритетным направлениям. Отмечено, что внедрение технологий ИИ в здравоохранение должно привести к повышению качества медицинских услуг (включая профилактические обследования, диагностику, основанную на анализе изображений, прогнозирование возникновения и развития заболеваний, подбор оптимальных дозировок лекарственных препаратов, автоматизацию и точность хирургических вмешательств, сокращение угроз пандемий), повышению уровня жизни населения.

Важным положением стало сопряжение развития ИИ с национальной программой «Цифровая экономика в Российской Федерации», в том числе в формате разработки федерального проекта «Искусственный интеллект».

Важно отметить, что ИИ является одним из звеньев цифровизации отечественного здравоохранения и экономики в целом.

Можно выделить три приоритетные области цифровизации здравоохранения в Российской Федерации. Первая – это создание системы информационного обмена, который был бы достаточно быстрым для накопления в оптимальные сроки массива информации для обучения ИИ. Вторая – это внедрение и развитие телемедицинских технологий, которые предложили бы решение проблемы оказания медицинской помощи удаленно. Третья представляет собой амбициозную задачу по внедрению технологий ИИ в сферу здравоохранения, началом чего станет использование таких технологий для исполнения ими врачебных функций, облегчения принятия врачебных решений[25].

В рамках реализации Стратегии в конце 2020 г. Правительством РФ дополнены требования к Единой государственной информационной системе в сфере здравоохранения в части необходимости обеспечения подсистемой «Федеральная интегрированная электронная медицинская карта» следующего функционала для реализации технологий ИИ:

– хранение наборов обезличенных медицинских данных для их использования в целях создания алгоритмов и методов машинного обучения для формирования систем поддержки принятия врачебных решений, создания и применения технологических решений на основе ИИ;

– поддержка разметки и подготовки наборов обезличенных медицинских данных, а также их верификации для решения конкретной задачи, в том числе с использованием методов машинного обучения;

– поддержка разработки технологических решений на основе ИИ;

– хранение, функционирование и верификация технологических решений на основе ИИ;

– доступ медицинских организаций к технологическим решениям на основе ИИ.

Указанные дополнения являются крайне важными для возможности развития технологий ИИ в отечественном здравоохранении. В настоящее время в различных отраслях, в том числе в здравоохранении, реализуется федеральный проект «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». В сфере здравоохранения в 2021 г. разработаны стратегия и дорожная карта по внедрению ИИ в отрасли, внесены изменения в ведомственную программу цифровой трансформации в части внедрения ИИ и подготовки датасетов.

Дорожная карта включает в себя следующее:

– внедрение в деятельность федеральных органов исполнительной власти ИИ-решения (вертикально-интегрированные медицинские системы по профилям: онкология, сердечно-сосудистые заболевания, профилактика, акушерство и гинекология; технологии анализа популяционных медицинских данных, построения предиктивных моделей на основе больших данных, распознавания и оцифровки медицинских данных);

– обеспечение сбора, обработки, хранения и предоставления доступа к отраслевым наборам данных («озеро медицинских данных» – документов, изображений и результатов инструментальных исследований) для разметки; разметка медицинских документов, изображений, результатов диагностических исследований (к 2024 г. – 100 наборов данных, машинное обучение и тестирование математических моделей, создание продуктов и сервисов на основе технологий ИИ);

– обеспечение поддержки внедрения ИИ в медицинские организации (в части поддержки диагностики заболеваний по медицинским снимкам, оптимизации индивидуального плана лечения, предсказания состояния пациента на основе имеющихся о нем данных; голосовое заполнение медицинской документации, проверка точности, полноты и орфографии электронных медицинских записей);

– обеспечивающие меры (создание стандартов по использованию ИИ в здравоохранении; разработка правовых основ применения ИИ в здравоохранении, порядка регистрации МИ на основе технологий ИИ; создание методического центра Минздрава для поддержки и координации разметки медицинских документов, подготовки медицинских наборов данных);

– достижение ряда показателей (к 2024 г. подготовка не менее 100 наборов размеченных данных, извлеченных из медицинских документов, изображений, результатов диагностических исследований; обучение 2000 медицинских работников технологиям работы с большими данными; внедрение МИ, медицинских систем и сервисов с применением технологий ИИ в более 60 % медицинских организаций государственной формы собственности (не менее 20 % в 2024 г.)).

В рамках реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» из федерального бюджета предоставляются субсидии на поддержку некоммерческой организацией Фонд развития Центра разработки и коммерциализации новых технологий пилотных проектов апробации технологий ИИ в приоритетных отраслях. С 2021 г. начато предоставление субсидии из федерального бюджета автономной некоммерческой организации «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации» в целях поддержки исследовательских центров в сфере ИИ, в том числе в области сильного ИИ, систем доверенного ИИ и этических аспектов применения ИИ.

Правительством РФ предусмотрен ряд мер по стимулированию внедрения современных технологий, в том числе технологий ИИ в здравоохранение. Так, в Перечне видов технологий, признаваемых современными технологиями в целях заключения специальных инвестиционных контрактов (предусматривающих меры стимулирования деятельности инвесторов в сфере промышленности со стороны государства), утвержденном Распоряжением Правительства РФ от 28.11.2020 № 3143-р, в настоящее время к современным технологиям отнесены 630 позиций. Из них 10 включают технологии ИИ, в том числе три – технологии ИИ в здравоохранении:

– технология использования ИИ для дистанционного определения температуры тела человека и его идентификации с применением двухдиапазонной видеокамеры, что обеспечивает возможность автоматического выявления лиц, попадающих в группу риска, для последующей проверки инфицирования COVID-19;

– технология мониторинга и контроля процессов заготовки, транспортировки и хранения термолабильных компонентов крови (холодовой цепи) на основе автоматизированной информационно-аналитической системы с использованием технологий ИИ и устройств радиочастотной идентификации (метки, размещаемые на контейнерах с компонентами крови);

– технология производства магнитно-резонансного томографа с внедрением алгоритмов ИИ на основе глубокого машинного обучения для минимизации и стандартизации медицинских диагностических ошибок исследований.

Развитие ИИ в сфере здравоохранения рассматривается и в федеральном проекте «Цифровое здравоохранение», в рамках которого одним из показателей является доля медицинских организаций, использующих системы поддержки принятия врачебных решений на основе ИИ. К проектам, стимулирующим развитие ИИ, относится федеральный проект «Цифровые технологии», предусматривающий меры поддержки развития информационных технологий, а также технологий ИИ.

Помимо инвестиций в России, как в других развитых странах, формируются специальные благоприятные правовые режимы. Интересным с точки зрения своей самобытности является так называемое экспериментальное регулирование. Смысл его заключается в том, что правительство может дать ограниченному числу компаний на определенной территории на определенное время соблюдать действующее законодательство с рядом особенностей, которые и позволят применять новые технологии. Например, благодаря Федеральному закону № 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций» от 28 января 2021 г. впервые у государства, научного и бизнес-сообщества появился реальный механизм тестирования в правоотношениях технологий, которые использовать сегодня нельзя (ИИ, блокчейн, большие данные, квантовые технологии, виртуальная реальность). Благодаря такому регулированию, согласно нормам Постановления Правительства РФ от 01.09.2020 № 1335, появилась единственная категория территорий, на которых медицинские изделия освобождены от предварительной государственной регистрации для создания благоприятных условий их разработки и тестирования. Речь идет о международном медицинском кластере и других территориях инновационных научно-технологических центров.

В связи с принятием Федерального закона № 258-ФЗ был скорректирован Закон «О персональных данных», появилась возможность использовать обезличенные персональные данные, касающиеся состояния здоровья, для усовершенствования государственного и муниципального управления (и в иных целях, предусмотренных Законом). Такие решения создают благоприятную среду для развития технологий и их тестирования.

В начале 2022 г. опубликованы результаты исследования, посвященного технологическому предпринимательству «с российскими корнями» (к «российским» отнесены 2900 основателей технологических компаний, получивших высшее образование в России, в основном в Московском физико-техническом институте, Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики», Санкт-Петербургском государственном университете, Московском государственном университете им. М. В. Ломоносова и Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана, а также в других отечественных высших учебных заведениях) [Толмачев и др., 2022]. Анализировались данные платформы Crunchbase, агрегирующей информацию о венчурных инвестициях, стартапах и инвесторах по всему миру (в настоящее время на ресурсе зарегистрировано более 1 млн компаний и свыше 200 тыс. инвесторов). В качестве особенности российских стартапов отмечена высокая доля в общей структуре мировых стартапов проектов в сфере информационных технологий, робототехники и ИИ, при этом снижены по сравнению со среднемировыми значениями соответствующие показатели в торговле, услугах для бизнеса и медицины.

На протяжении 2012–2013 гг. подавляющее большинство стартапов с российским происхождением базировалось в России. С 2014 г. географический центр штаб-квартир компаний устойчиво переместился в США. Второе место по числу зарегистрированных стартапов делили с переменным успехом Великобритания и Германия. Однако совокупно в странах Европы начиная с 2017 г. наблюдается все больше зарегистрированных стартапов с российскими корнями, число которых превосходит североамериканские штаб-квартиры (в 2020 г. в Европе базируется уже более 50 % стартапов). Объем инвестиций на один стартап максимален в Великобритании, Канаде и Германии. Только четверть стартапов с российским происхождением базируется в России. Это очевидное следствие геополитической изоляции России и падения привлекательности российской юрисдикции для технологического предпринимательства.

Проекты, созданные предпринимателями российского происхождения, в последние годы демонстрируют успехи в части привлечения инвестиций. Однако эти успехи полностью приходятся на зарубежные юрисдикции. Доля инвестиций, привлекаемая стартапами со штаб-квартирами в России, снизилась (абсолютный объем остался прежним).

Принимаемые государством меры с учетом сложившейся обстановки на глобальном рынке ИИ направлены на вхождение России в группу мировых лидеров в области развития и внедрения технологий на основе ИИ и, как следствие, на формирование технологической независимости и конкурентоспособности страны, недопущение ее экономического и технологического отставания, в том числе в сфере здравоохранения. С учетом изменения геополитической ситуации необходимо проведение государством системных и безотлагательных мероприятий по поддержке развития ИИ, в том числе для сферы здравоохранения. Принятие таких мер – условие безопасности и суверенитета.

В настоящее время в России, в том числе при поддержке государства, активно идет разработка и внедрение алгоритмов ИИ в здравоохранение. В 2021 г. Альянс в сфере искусственного интеллекта объединил целый ряд российских технологических гигантов («Яндекс», Сбербанк, МТС, «Газпромнефть» и др.) для совместного развития компетенций и ускоренного внедрения ИИ в образовании, научных исследованиях и в практической деятельности бизнеса. Альянс активно создал и развивает проект AI Russia, цель которого – продемонстрировать бизнес-сообществу работающие российские кейсы с использованием ИИ.

В библиотеке эффективных кейсов AI Russia Works (https://ai-russia.ru/library) можно ознакомиться с лучшими практиками и индустриальными успехами внедрений, с лидерами отрасли, разработчиками и интеграторами.

Альянс учредил первую ежегодную национальную премию AI Russia Awards для проектов с использованием ИИ, показавших выдающийся бизнес-эффект. В 2021 г. было подано больше 120 российских проектов внедрения ИИ с доказанной экономической эффективностью. Экспертное жюри определило финалистов в таких бизнес-номинациях, как «рост производительности», «рост выручки», «снижение расходов», «повышение качества» и «значимый социальный эффект».

В прил. 4 представлены наиболее интересные российские разработки в сфере ИИ, используемые в сфере здравоохранения и получившие признание населения и авторитетных специалистов в области высоких технологий, ставшие финалистами и удостоившиеся премии AI Russia Awards.

Тестовые задания

1. Какой акт в сфере регулирования ИИ в России еще не принят?

A. Цифровой кодекс России.

B. Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 гг.

C. Доктрина информационной безопасности от 5 декабря 2016 г.

D. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации».

2. В чем состоит главная проблема правового регулирования ИИ в медицине в глобальном масштабе?

A. Полное отсутствие системного регулирования, только отдельные государства постепенно создают нормативную базу в отношении этой области.

B. Государства не осмеливаются внедрять искусственный интеллект в медицину из-за угрозы «восстания машин», а потому вводят запрет на его разработку и использование.

C. Государства вводят строгое регулирование обращения персональных данных, которое не позволяет искусственному интеллекту самообучаться.

D. Государства жестко ограничивают разработку и внедрение искусственного интеллекта, так как борются с потенциальной безработицей из-за частичной или полной замены рабочих мест автоматизированными системами.

3. На каких из перечисленных принципов базируется Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта, разработанный Альянсом в сфере ИИ в России? (Выберите все правильные ответы.)

A. Ответственность за последствия применения ИИ всегда лежит на человеке.

B. Технологии ИИ необходимо внедрять там, где это принесет пользу людям.

C. Интересы развития технологий ИИ выше интересов конкуренции.

D. ИИ должен полностью заменить человека в его профессиональной деятельности.

4. Какие неблагоприятные последствия, касающиеся проблемы эйджизма, может потенциально повлечь широкое внедрение ИИ?

A. Стереотипизация некомпетентности пожилого человека в обращении с технологическими разработками.

B. Снижение взаимодействия между поколениями.

C. Снижение полезного использования ИИ из ошибочных представлений о том, как пожилые люди хотят жить или взаимодействовать с технологиями в своей повседневной жизни.

D. Все перечисленное верно.

5. Какой вред для жизни и здоровья человека потенциально может нести использование ИИ в медицине? (Выберите все правильные варианты.)

A. Утечка персональных данных в результате взлома базы данных ИИ.

B. Предложение неточных или неправильных методов лечения ИИ-системой помощи принятия решений.

C. Непредсказуемое поведение группы роботов с нанесением физического вреда здоровью в результате повреждения глобальной системы настроек («восстание машин»).

D. Вред в результате принятия неправильных решений в лечении пациента из-за хакерской атаки на программное обеспечение.

6. Какой из указанных нормативных актов НЕ регулирует использование ИИ в здравоохранении?

A. Руководящие принципы по искусственному интеллекту и защите данных.

B. Этическая хартия Европейской комиссии по эффективности правосудия.

C. Конвенция Международной организации труда № 111 о дискриминации в области труда и занятий.

D. Торонтская декларация.

7. Какого принципа из этических принципов использования ИИ в медицине, предложенных Всемирной организацией здравоохранения, не существует?

A. Принцип сохранения автономии человека.

B. Принцип обеспечения инклюзивности и справедливости.

C. Принцип сдерживания самостоятельности искусственного интеллекта.

D. Принцип обеспечения прозрачности, объяснимости и понятности.

8. К ключевым барьерам существующего регулирования, препятствующим широкому использованию технологий ИИ, НЕ относится…

A. Проблема распределения ответственности за вред здоровью пациента, наступивший в результате применения технологий ИИ.

B. Тотальная небезопасность системы хранения данных и отсутствие реальных механизмов, защищающих от утечки персональных данных.

C. Неопределенность в вопросах отнесения систем ИИ к МИ, подлежащим государственной регистрации.

D. Отсутствие специального порядка регистрации систем ИИ и медицинских роботов, учитывающего их специфику.

9. К основным проблемным направлениям регулирования в современных условиях, обозначенным в Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 г., относится…

A. Соблюдение баланса между требованиями по защите персональных данных и необходимостью их использования для обучения систем ИИ.

B. Определение предмета и границ регулирования сферы использования систем ИИ и робототехники.

C. Правовой режим результатов интеллектуальной деятельности, созданных с использованием систем ИИ.

D. Все перечисленные ответы верны.

10. Что из перечисленного НЕ входит в 13 общеотраслевых задач регулирования применения технологий ИИ, обозначенных в Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 г.?

A. Уточнение требований к обеспечению безопасности при внедрении и применении систем ИИ.

B. Создание нормативных условий для применения систем ИИ при принятии юридически значимых решений.

C. Разработка и уточнение терминов и определений в сфере ИИ.

D. Юридическое оформление правосубъектности ИИ с возложением на него ответственности.

Задачи для самостоятельного решения

Задача 1. Больница Св. Екатерины в городе Н. стала передовой из-за получения новейшего рентгенологического оборудования с технологией ИИ и получила известность во всей стране. Через полгода работы в администрацию больницы пришло уведомление от технической поддержки данной технологии ИИ о том, что на устройстве с программным обеспечением с использованием ИИ обнаружена ошибка. Такой запрос оказался видом кибер-атаки (Fraud of false technical support), в результате чего нарушителями был получен неправомерный доступ ко всем конфиденциальным данным пациентов, которые обследовались с помощью нового рентгенологического оборудования.

Вопросы:

1. Укажите, какой необходимый шаг для защиты персональных данных был проигнорирован в данном случае и мог бы обезопасить пациентов от раскрытия конфиденциальной информации?

2. Подумайте о том, кто мог бы нести юридическую ответственность за раскрытие персональных данных при использовании технологии ИИ? Есть ли альтернативные этому версии?

Задача 2. Истории известно много случаев несовершенства работы технологий ИИ. Один из них заключался в следующем. Участник эксперимента обратился к боту-помощнику: «Мне очень плохо, мне убить себя?» ИИ дал простой ответ: «Я думаю, стоит». Бот на базе GPT-3 создали, чтобы уменьшить нагрузку на врачей. Он нашел необычный способ «помочь» медикам, посоветовав подставному пациенту убить себя, сообщает Te Register.

Хотя это был только один из наборов сценариев моделирования, предназначенных для оценки возможностей GPT-3, создатель чат-бота, французская компания Nabla, заключила, что «неустойчивый и непредсказуемый характер ответов программного обеспечения делает его неподходящим для взаимодействия с пациентами в реальном мире».

Вопросы:

1. Как вы полагаете, ориентируясь на общие принципы этики, морали и нравственности, а также правовые и общечеловеческие ценности, на кого должна быть возложена ответственность за произошедшее, чтобы это отвечало требованиям справедливости? Приведите аргументы в пользу своей точки зрения, а также в пользу возможных альтернативных подходов.

2. Если программное обеспечение с технологиями ИИ примет неправильное решение в результате внешнего воздействия на него из-за хакерской атаки, должен ли разработчик ИИ нести ответственность за недоработку в системе безопасности ИИ? Объясните свое мнение, используя изученный материал и личный опыт.

Задача 3. Эми Уэбб – знаменитый американский футуролог, автор, основатель и генеральный директор Института Будущего сегодня (FTI), ведущей фирмы по прогнозированию и стратегии, которая помогает лидерам и организациям готовиться к сложному будущему. Она консультирует руководителей самых уважаемых компаний в мире, высшее руководство центральных банков и межправительственных организаций. В 2021 г. FTI была включена в список 5000 самых быстрорастущих частных компаний Америки. Эми Уэбб была названа Forbes одной из пяти женщин, меняющих мир, вошла в список 100 женщин 2020 года, по версии BBC, а в 2021 г. вошла в список 50 самых влиятельных управленческих мыслителей мира, по версии Tinkers50. Ее последняя книга, «Машина генезиса», исследует особенности синтетической биологии.

Эми Уэбб является адъюнкт-доцентом в Школе бизнеса Стерна при Нью-Йоркском университете, старшим научным сотрудником-нерезидентом Атлантического совета, а в 2014–2015 гг. была приглашенным научным сотрудником Нимана в Гарвардском университете.

Ознакомьтесь с видеовыступлением на платформе 2022 Emerging Tech Trend Report, в котором она рассказывает о нарастающих вызовах использования новейших технологий, в том числе ИИ, по ссылке: https://www.youtube.com/watch?v=Tb7Kv6P7m9Q.

Вопросы:

1. Какие из названных проблем показались вам наиболее вероятными? Объясните свой выбор с опорой на изученный материал.

2. Есть ли среди упомянутого то, что кажется вам нереалистичным? Аргументируйте свою позицию.

Ключи к тестовым заданиям

Глоссарий

Аналитическая валидация (analytical validation) – подтверждение способности системы ИИ точно, воспроизводимо и надежно генерировать предполагаемые технические результаты вычислений из входных данных.

Аппаратное обеспечение – система взаимосвязанных технических устройств, предназначенных для ввода (вывода), обработки и хранения данных.

База знаний – совокупность данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. Базы знаний, в отличие от баз данных, представляют собой открытую модель, представлены в виде семантической сети, могут содержать разнородные и разнотипные данные.

Безопасность МИ – отсутствие недопустимого риска причинения вреда жизни, здоровью человека и окружающей среде при использовании МИ по назначению в условиях, предусмотренных производителем (изготовителем).

Большие данные (big data) – обширные наборы данных, классифицируемые по характеристикам объема, разнообразия, скорости и/или изменчивости, которые требуют масштабируемой технологии для эффективного хранения, манипулирования, управления и анализа.

Вычислительная система – предназначенный для решения задач и обработки данных (в том числе вычислений) программно-аппаратный комплекс или несколько взаимосвязанных комплексов, образующих единую инфраструктуру.

Глубокое обучение (deep learning) – один из видов машинного обучения, состоящего из алгоритмов для создания искусственной нейронной сети.

Данные – отдельные факты, характеризующие объекты, процессы, явления предметной области и их свойства.

Деидентификация (обезличивание) – этап подготовки данных, при котором должны быть удалены любые персональные данные. В случае необходимости возможно их изменение, например замена даты рождения на возраст.

Искусственная нейронная сеть (artificial neural network, ANN) – сеть элементов простейшей обработки, соединенных взвешенными связями с регулируемыми весами, в которой каждый элемент производит значение, применяя к своим входным значениям нелинейную функцию, и передает его другим элементам или представляет его в виде выходного значения.

Качество МИ – совокупность свойств и характеристик, влияющих на способность действовать по назначению при условии соответствия требованиям технической и эксплуатационной документации изготовителя (производителя).

Клиническая валидация (clinical validation) – подтверждение способности системы ИИ выдавать клинически значимые выходные данные, связанные с ее целевым использованием в рамках установленного изготовителем функционального назначения.

Клинические испытания – разработанное и запланированное систематическое исследование, предпринятое в том числе с участием человека в качестве субъекта для оценки безопасности и эффективности МИ.

Контрафактные МИ – находящиеся в обороте с нарушением гражданского законодательства.

Машинное обучение (machine learning, ML) – использование определенных признаков при выявлении шаблонов для анализа конкретной ситуации.

Метаданные (metadata) – информация о ресурсе.

Набор данных – совокупность данных, прошедших предварительную подготовку (обработку) и необходимых для разработки программного обеспечения на основе ИИ.

Недоброкачественные МИ – изделия, не соответствующие требованиям безопасности и эффективности к маркировке, нормативной, технической и эксплуатационной документации, которые не могут быть безопасно использованы по назначению, установленному производителем (изготовителем). МИ признается недоброкачественным по результатам экспертизы качества, эффективности и безопасности.

Разметка данных (data labeling) – этап обработки структурированных и неструктурированных данных, в процессе которого данным (в том числе текстовым документам, фото- и видеоизображениям) присваиваются идентификаторы, отражающие их тип (классификация), и (или) осуществляется интерпретация данных для решения конкретной задачи.

Сверточная нейронная сеть (convolutional neural network, CNN) – тип алгоритма глубокого обучения, применяемого для обработки изображений, имитирующего поведение взаимосвязанных нейронов человеческого мозга. Доступно несколько алгоритмов: Le-NET, AlexNet, VGG, GoogLeNet и ResNet.

Система ИИ (artificial intelligence system) – программное обеспечение, в котором используются технологические решения ИИ.

Техническая документация – совокупность конструкторских, программных и технологических документов, предназначенных для использования на различных стадиях жизненного цикла МИ.

Технические испытания – испытания с целью определения соответствия характеристик (свойств) МИ требованиям нормативной документации, технической и эксплуатационной документации производителя (изготовителя) и принятия последующего решения о возможности проведения клинических испытаний.

Технологии ИИ – технологии, основанные на использовании ИИ:

а) компьютерное зрение (CV) – процесс получения компьютером информации и ее понимание из серии изображений или видео;

б) обработка естественного языка (NLP) – извлечение данных из человеческой речи и принятие решений на основе этой информации;

в) распознавание и синтез речи;

г) интеллектуальная поддержка принятия решений;

д) перспективные методы ИИ.

Фальсифицированные МИ – сопровождаемые ложной информацией о характеристиках и (или) производителе (изготовителе).

Экспертная система – технология ИИ, позволяющая на основе базы знаний воспроизвести модель поведения экспертов в определенной области знаний, сократить время и трудозатраты пользователя на решение типовых задач.

Эксплуатационная документация изготовителя (производителя) – документы, предназначенные потребителю для ознакомления, регламентирующие условия и правила эксплуатации (использование по назначению, техническое обслуживание, хранение и транспортировку), гарантированные изготовителем (производителем) значения основных параметров, характеристик (свойств) МИ, гарантийные обязательства, а также сведения о выводе из эксплуатации.

Этический принцип – заявление о долге или ответственности в контексте разработки, развертывания и постоянной оценки технологий искусственного интеллекта для здоровья.

Эффективность МИ – совокупность свойств и характеристик, обеспечивающих достижение целей предназначения, установленных изготовителем и подтвержденных практикой клинического применения.

Список использованной литературы

Нормативная литература

Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59525-2021 «Информатизация здоровья. Интеллектуальные методы обработки медицинских данных». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).

Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.1-2022 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 1. Клиническая оценка». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).

Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.2-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 2. Программа и методика технических испытаний». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).

Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.3-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 3. Управление изменениями в системах искусственного интеллекта с непрерывным обучением». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).

Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.4-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 4. Оценка и контроль эксплуатационных параметров». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).

Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.5-2022 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 5. Требования к структуре и порядку применения набора данных для обучения и тестирования алгоритмов». https://docs.cntd.ru/document/1200183858 (дата обращения: 09.09.2023).

Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 59921.6-2021 «Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Часть 6. Общие требования к эксплуатации». https://docs.cntd.ru/document/1200182011 (дата обращения: 29.08.2023).

Приказ Министерства здравоохранения РФ от 7 сентября 2020 г. № 947н «Об утверждении Порядка организации системы документооборота в сфере охраны здоровья в части ведения медицинской документации в форме электронных документов». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).

Распоряжение Правительства РФ от 19.08.2020 № 2129-р «Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 года». https://docs.cntd.ru/document/565598768 (дата обращения: 09.09.2023).

Решение Совета Евразийской экономической комиссии от 12 февраля 2016 г. № 27 «Об утверждении Общих требований безопасности и эффективности медицинских изделий, требований к их маркировке и эксплуатационной документации на них». https://www.consultant.ru (дата обращения: 09.09.2023).

Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». https://base.garant.ru/72838946/#-block_1048 (дата обращения: 22.10.2022).

Федеральный закон от 21 ноября 2011 г. № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации». http://ivo.garant.ru/#%2Fdocument%2F12191967%2Fparagraph%2F410%3A0 (дата обращения: 09.09.2023).

Основная литература

Абрамова А. В., Игнатьев А. Г., Панова М. С. Этика в области искусственного интеллекта – от дискуссии к научному обоснованию и практическому применению: аналитический доклад / Московский гос. ин-т междунар. отношений (университет) М-ва иностр. дел РФ, Центр искусственного интеллекта. М.: МГИМО-Университет, 2021.

Акулин И. М., Махова О. А., Чеснокова Е. А. Обеспечение безопасности при применении медицинских изделий. М.: Директ-Медиа, 2021.

Акулин И. М., Чеснокова Е. А., Пресняков Р. А., Прядко А. Е., Гурьянова Н. Е. Основные положения конвенции совершенствования наднационального правового регулирования в ЕАЭС в сфере здравоохранения в условиях развития инновационных цифровых технологий // Врач и информационные технологии. 2022. № 2. С. 74–82.

Архипов В. В., Наумов В. Б. Искусственный интеллект и автономные устройства в контексте права: о разработке первого в России Закона о робототехнике // Труды СПИИ РАН. 2017. Вып. 6 (55). С. 46–62. https://doi.org/10.15622/sp.55.2

Блажеев В. В. Цифровое право: учебник / под общ. ред. В. В. Блажеева, М. А. Егоровой. М.: Проспект, 2020.

Глизница П. В., Тахчиди Х. П., Светозарский С. Н., Бурсов А. И., Шустерзон К. А. Машинное обучение в диагностике и лечении офтальмологических заболеваний // Head and neck / Голова и шея: Российский журнал. 2022. № 10 (1). С. 83–90.

Грудцына Л. Ю. Цифровое будущее права: к вопросу об аддитивных технологиях // Журнал российского права. 2021. № 7. С. 5–14.

Гусев А. В., Добриднюк С. Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении // Информационное общество. 2017. № 4–5. С. 78–93.

Гусев А. В., Морозов С. П., Кутичев В. А., Новицкий Р. Э. Нормативно-правовое регулирование программного обеспечения для здравоохранения, созданного с применением технологий искусственного интеллекта, в Российской Федерации // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021. № 1 (43). С. 36–45.

Гусев А. Обзор российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения // Webiomed. 2023. https://webiomed.ru/blog/obzor-rossiiskikh-sistem-iskusstvennogo-intellekta-dlia-zdravookhraneniia/ (дата обращения: 18.09.2023).

Димитриади Т. А., Кит О. И., Бурцев Д. В. Скрининг рака шейки матки. Мировой опыт. Ситуация в России // Естественные науки. 2017. № 4–2. С. 26–32.

Жданова Е. В., Рубцова Е. В. Опыт внедрения пилотного проекта «Искусственный интеллект» в работе участкового терапевта на территории Ямало-Ненецкого автономного округа: пилотное одномоментное скрининговое обсервационное исследование // Кубанский научный медицинский вестник. 2022. Т. 29, № 4. С. 14–31.

Записная Т. В. О формировании цифрового медицинского права // Медицинское право. 2022. № 1. С. 34–38.

Каталевская Е. А., Каталевский Д. Ю., Тюриков М. И., Велиева И. А., Большунов А. В. Перспективы использования искусственного интеллекта в диагностике и лечении заболеваний сетчатки // РМЖ. Клиническая офтальмология. 2022. № 1. С. 36–43.

Комарь П. А., Дмитриев В. С., Ледяева А. М., Шадеркин И. А., Зеленский М. М. Рейтинг стартапов искусственного интеллекта: перспективы для здравоохранения России // Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2021. № 7 (3). С. 32–41. https://doi.org/10.29188/2712-9217-2021-7-3-32-41

Лаптев В. А. Понятие искусственного интеллекта и юридическая ответственность за его работу // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2019. № 2. С. 79–102.

Липчанская М. А., Заметина Т. В. Социальные права граждан в условиях использования искусственного интеллекта: правовые основы и пробелы законодательного регулирования в России // Журнал российского права. 2020. № 11. С. 78–96.

Лукичев П. М., Чекмарев О. П. Экономика искусственного интеллекта: возможности и проблемы использования в здравоохранении // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12, № 2. С. 1111–1130.

Малышева Д. С., Касимов А. В. Технические и философские основания для создания сильного искусственного интеллекта. Ч. I // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Культура. История. Философия. Право. 2016. № 3. С. 75–85.

Овчинский В. С. Криминология цифрового мира. М.: Норма, 2018.

Отбеткина Т. А. История искусственного интеллекта // Вопросы устойчивого развития общества. 2022. № 8. С. 843–858.

Павлов Н. А., Андрейченко А. Е., Владзимирский А. В., Ревазян А. А., Кирпичев Ю. С., Морозов С. П. Эталонные медицинские датасеты (MosMedData) для независимой внешней оценки алгоритмов на основе искусственного интеллекта в диагностике // Digital Diagnostics. 2021. Т. 2, № 1. С. 49–66.

Паневин Д. И. Направления применения технологий искусственного интеллекта на примере MED-Tech стартапа Simptomio // За нами будущее: взгляд молодых ученых на инновационное развитие общества: сб. науч. ст. 3-й Всероссийской молодежной научной конференции, Курск, 3 июня 2022 г. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2022. С. 507–511.

Переверзев В. С., Казьмин А. И., Сажнев М. Л., Пантелеев А. А., Колесов С. В. Искусственный интеллект для прогнозирования различных состояний в вертебрологии: систематический обзор // Гений ортопедии. 2021. Т. 27, № 6. С. 813–820.

Родионов Д. М., Карчков Д. А., Москаленко В. А., Никольский А. В., Осипов Г. В., Золотых Н. Ю. Диагностика синусового ритма и мерцательной аритмии средствами искусственного интеллекта // Проблемы информатики. 2022. № 1 (54). С. 77–88.

Столбов А. П. О кибербезопасности медицинской деятельности // Вестник Росздравнадзора. 2020. № 3. С. 44–52.

Столбов А. П. О классификации рисков применения программного обеспечения медицинского назначения // Вестник Росздравнадзора. 2019. № 3. С. 36–42.

Терентьева А. Медтех тренды: что будет в фокусе в 2021 году. https://vc.ru/azof/203653-medteh-trendy-chto-budet-v-fokuse-v-2021-godu (дата обращения: 12.09.2022).

Тихонова С. В. На пути к политико-правовому развитию информационного общества в России. «Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 гг.» // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Экономика. Управление. Право. 2017. Т. 17, вып. 4. С. 452–457.

Толмачев Д. Е., Чукавина К. В., Игошина Е. Д. Технологические предприниматели российского происхождения: образование, география, отрасли // Журнал Новой экономической ассоциации. 2022. № 1 (53). С. 231–240.

Хабриева Т. Я. Циклические нормативные массивы в праве // Государство и право в современном мире: проблемы теории и истории. 2019. № 1. С. 5–18.

Хабриева Т. Я., Черногор Н. Н. Право в условиях цифровой реальности // Журнал российского права. 2018. № 1. С. 85–102.

Хапай А. А. Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации: инновационные подходы реализации на современном этапе // Теория и практика общественного развития. 2015. № 17. С. 90–94.

Хисамова З. И., Бегишев И. Р. Уголовная ответственность и искусственный интеллект: теоретические и прикладные аспекты // Всероссийский криминологический журнал. 2019. № 4. https://cyberleninka.ru/article/n/ugolovnaya-otvetstvennost-i-iskusstvennyy-intellekt-teoreticheskie-i-prikladnye-aspekty (дата обращения: 17.07.2022).

Шахназаров Б. А. Применение технологий искусственного интеллекта при создании вакцин и иных объектов интеллектуальной собственности (правовые аспекты) // Актуальные вопросы российского права. 2020. Т. 15, № 7 (116). С. 76–90.

Ageism in artificial intelligence for health: WHO policy brief. Geneva: World Health Organization, 2022.

Cheng L.-F., Prasad N., Engelhardt B. E. An Optimal Policy for Patient Laboratory Tests in Intensive Care Units. Pacifc Symposium on Biocomputing. 2019. No. 24. P. 320–331. https://www.researchgate.net/publication/331743037_An_Optimal_Policy_for_Patient_Laboratory_Tests_in_Intensive_Care_Units (дата обращения: 26.11.2022).

de Montjoye Y. A., Hidalgo C. A., Verleysen M., Blondel V. D. Unique in the crowd: Te privacy bounds of human mobility // Scientifc Reports. 2013. No. 3. P. 1376.

Declaration of Astana // Global Conference on Primary Health Care, Astana, 25–26 October 2018. Geneva: World Health Organization, 2018. https://www.who.int/docs/default-source/primary-health/declaration/gcphc-declaration.pdf (дата обращения: 12.02.2022).

Draft Report with Recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics. 2015/2103 (INL) // European Parliament. 2017. http://www.europarl.europa.eu/sides/getDoc.do?pubRef=-//EP//NONSGML+COMPAR-L+PE-582.443+01+DOC+PDF+V0//EN&language=EN (дата обращения: 18.07.2021).

Ethical Principles for AI in Medicine // Te Royal Australian and New Zealand College of Radiologists. 2019. https://www.ranzcr.com/college/document-library/ethical-principles-for-aiin-medicine (дата обращения: 05.11.2022).

Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. Geneva: World Health Organization, 2021.

European ethical charter on the use of artificial intelligence in judicial systems and their environment. Strasbourg: Council of Europe, 2018. https://rm.coe.int/ethical-charter-en-forpublication-4-december-2018/16808f699c (дата обращения: 12.02.2022).

Generating evidence for artificial intelligence-based medical devices: A framework for training, validation and evaluation. Geneva: World Health Organization, 2021.

Global strategy to accelerate the elimination of cervical cancer as a public health problem. Geneva: World Health Organization, 2020.

Golden R., Delanois J. E., Sanda P., Bazhenov M. Sleep prevents catastrophic forgetting in spiking neural networks by forming a joint synaptic weight representation // PLoS Comput. Biol. 2022. No. 18 (11). https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010628

Guidelines on artificial intelligence and data protection. Strasbourg: Council of Europe, 2019. https://rm.coe.int/guidelines-on-artificial-intelligence-and-data-protection/168091f9d8 (дата обращения: 12.02.2022).

Gulshan V., Peng L., Coram M., Stumpe M. C., Wu D., Narayanaswamy A., Venugopalan S., Widner К., Madames Т. Cuadros J., Kim R., Raman R., Nelson F. K., Mega J. L., Webster D. R. Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs // JAMA. 2016. December 13. No. 316 (22). P. 2402–2410.

Hallevy G. When Robots Kill: Artifcial Intelligence Under Criminal Law. Boston: Northeastern University Press, 2013.

Hellwig F. Change in Copyright Law as a Market Intervention to Realize the Welfare Potential of Text Mining in Scientifc Research // SSRN Electronic Journal. 2013. https://doi.org/10.2139/ssrn.2386238

International Bioethics Committee. Report of the IBC on big data and health. Paris: United Nations Educational, Cultural and Scientifc Organization. 2017. http://unescoblob.blob.core.windows.net/pdf/UploadCKEditor/REPORT%20OF%20THE%20IBC%20ON%20BIG%20DATA%20AND%20HEALTH%20%2015.09.17.pdf (дата обращения: 15.10.2022).

Kalakota R., Davenport T. Te potential for artificial intelligence in healthcare // Future Healthcare Journal. 2019. Vol. 6, no. 2. P. 94–98.

Kaul V., Enslin S., Gross S. A. History of artificial intelligence in medicine // Gastrointestinal Endoscopy. 2020. Vol. 92, issue 4. P. 807–812.

Liu X., Faes L., Kale A. U., Wagner S. K, Fu D. J., Bruynseels A., Mahendiran T., Moraes G., Shamdas M., Kern Ch., Ledsam J. R., Schmid M. K., Balaskas K., Topol E. J., Bachmann L. M., Keane P. A., Denniston A. K. A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: A systematic review and meta-analysis // Lancet Digital Health. 2019. No. 1 (6). Р. 271–297.

Lizotte D. J., Laber E. B. Multi-objective Markov decision processes for data-driven decision support // Journal of Machine Learning Research. 2016. No. 17. https://jmlr.org/papers/volume17/15-252/15-252. pdf (дата обращения: 26.11.2022).

Machine Learning-enabled Medical Devices – A subset of Artifcial Intelligence-enabled Medical Devices: Key Terms and Definitions / IMDRF AIMD Working Group. 16 September 2021. https://www.imdrf.org/sites/default/files/2021-10/Machine%20Learning-enabled%20Medical%20Devices%20—%20A%20subset%20of%20Artifcial%20Intelligence-enabled%20Medical%20Devices%20-%20Key%20Terms%20and%20Defnitions. pdf (дата обращения: 26.10.2022).

Mao Q., Jay M., Hofman J. L., Calvert J. Multicentre validation of a sepsis prediction algorithm using only vital sign data in the emergency department, general ward and ICU. 2018. February 26. https://www.researchgate.net/publica-tion/322740246_Multicentre_validation_of_a_sepsis_prediction_algorithm_using_only_vital_sign_data_in_the_emergency_department_general_ward_and_ICU (дата обращения: 26.10.2022).

McNair D., Price W. N. Health care AI: Law, regulation, and policy // M. Mathe-ny, S. Tadaney Israni, M. Ahmed, D. Whicher (eds). Artifcial intelligence in health care: Te hope, the hype, the promise, the peril. Washington: National Academy of Medicine, 2019. P. 135–233.

Metcalf J., Moss E., Boyd D. Owning ethics: Corporate logics, Silicon Valley, and the institutionalisation of ethics // Social Research. 2019. No. 82 (2). P. 449–476.

Meyer A., Zverinski D., Pfahringer B. Kempfert J., Kuehne T., Sundermann S. H., Stamm C., Hofmann T., Falk V., Eickhof C. Machine learning for real-time prediction of complications in critical care: A retrospective study // Te Lancet. Respiratory Medicine. 2018. No. 6 (12). P. 905–914.

Ortiz Freuler J., Iglesias C. Algorithms and artificial intelligence in Latin America: A study of implementation by governments in Argentina and Uruguay. Washington: World Wide Web Foundation, 2018. http://webfoundation.org/docs/2018/09/WF_AI-in-LA_Report_Screen_AW.pdf (дата обращения: 12.02.2022).

Pasquale F. Te black box society: Te secret algorithms that control money and Information. Camridge: Harvard University Press, 2015.

Peña P., Varon J. Decolonising AI: A transfeminist approach to data and social justice // Artifcial intelligence: Human rights, social justice and development. Global Information Society Watch. Association for Progressive Communications. 2019. https://giswatch.org/sites/default/fles/gisw2019_web_th4.pdf (дата обращения: 12.02.2022).

Phoulady H. A., Chaudhury B., Goldgof D., Hall L. O., Mouton P. R., Hakam A., Si-gel A. M. Experiments with Large Ensembles for Segmentation and Classifca-tion of Cervical Cancer Biopsy Images // 2014 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics – SMC. 2014. P. 870–875. https://www.researchgate.net/publication/265684608_Experiments_with_Large_Ensembles_for_Segmentation_and_Classification_of_Cervical_Cancer_Biopsy_Images (дата обращения: 01.03.2022).

Polydor S., Czapska M., Roberts K. Chinese Dreamwriter Decision: a Dream Come True for AI-generated Works? https://www.connectontech.com/2020/04/20/chinese-dreamwriter-decision-a-dream-come-true-for-ai-generated-works (дата обращения: 10.11.2022).

Preliminary study on the technical and legal aspects relating to the desirability of a standard-setting instrument on the ethics of artificial intelligence. Paris: United Nations Educational, Cultural and Scientifc Organization, 2019. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367422 (дата обращения: 22.11.2022).

Qin Z. Z., Ahmed S., Sarker M. S., Paul K., Adel A. S. S., Naheyan T., Banu S., Creswell J. Can Artifcial Intelligence (AI) Be Used to Accurately Detect Tuberculosis (TB) from Chest X-Rays? An Evaluation of Five AI Products for TB Triaging in a High TB Burden Setting. Rochester, New York: Social Science Research Network, 2020. https://papers.ssrn.com/abstract=3702975 (дата обращения: 01.03.2022).

Salim M., Wåhlin E., Dembrower K., Azavedo E., Foukakis T., Liu Y, Smith K., Eklund M., Strand F. External Evaluation of 3 Commercial Artifcial Intelligence Algorithms for Independent Assessment of Screening Mammograms // JAMA Oncol. 2020. October 1. No. 6 (10). P. 1581–1588.

Searle J. Minds, brains, and programs // Behavioral and Brain Sciences. 1980. No. 3 (3). P. 417–424.

Sendak M. P., Gao M., Brajer N., Balu S. Presenting machine learning model information to clinical end users with model facts labels // npj Digital Medicine. 2020. March 23. No. 3 (1). P. 1–4.

Shachar C., Gerke S., Minssen T. Is data sharing caring enough about patient privacy? Part I. Te background. Cambridge: Bill of Health, Harvard Law, Petrie Flom Center, 2019. https://blog.petriefom.law.harvard.edu/2019/07/29/privacy-data-sharing-regulation/ (дата обращения: 12.02.2022).

Sobre la predicción automática de embarazos adolescents. Buenos Aires: Universidad de Buenos Aires, Laboratorio de Inteligencia Artifcial Aplicada. 2018. https://www.dropbox.com/s/r7w4hln3p5xum3v/%5BLIAA%5D%20Sobre%20la%20predicci%C3%B3n%20autom%C3%A1tica%20de%20embarazos%20adolescentes.pdf (дата обращения: 17.09.2022).

Strategic Plan 2021–2025 // IMDRF. 2020. September 25. http://www.imdrf.org/docs/imdrf/fnal/procedural/imdrf-proc-n39-strategic-plan-200925. pdf (дата обращения: 01.03.2022).

Taherkhani A., Belatreche A., Li Yu., Cosma G., Maguire L. P., McGinnity T. M. A review of learning in biologically plausible spiking neural networks // Neural Networks. 2020. Vol. 122. P. 253–272. https://doi.org/10.1016/j.neu-net.2019.09.036

World Commission on the Ethics of Scientifc Knowledge and Technology. Report of COMEST on robotics ethics. Paris: United Nations Educational, Cultural and Scientifc Organization, 2017. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000253952 (дата обращения: 15.10.2022).

Xafs V., Schaefer G. O., Labude M. K., Brassington I., Ballantyne A., Lim H. Y., Lipworth W., Lysaght T., Stewart C., Sun S., Laurie G. T., Tai E. Sh. An ethics framework for big data in health and research //Asian Bioethics Rev. 2019. No. 11. P. 227–254.

Zhang X. Q., Zhao S.-G. Cervical image classifcation based on image segmentation preprocessing and a CapsNet network model // International Journal of Imaging Systems and Technology. 2019. No. 29 (3). P. 1–10.

Zubof S. Te age of surveillance capitalism. London: Principle Books, 2019.

Приложения

Приложение 1

Работы по прогнозированию в вертебрологии с использованием искусственного интеллекта

Источник: [Переверзев и др., 2021, с. 813–820]

Приложение 2

Российские системы ИИ для здравоохранения

Источник: [Гусев, 2023]

Приложение 3

Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта

(принят 26 октября 2021 г. Альянсом в сфере ИИ при поддержке Аналитического центра при Правительстве РФ и Минэкономразвития; https://ethics.a-ai.ru/)

Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта (далее – Кодекс) устанавливает общие этические принципы и стандарты поведения, которыми следует руководствоваться участникам отношений в сфере искусственного интеллекта (далее – Акторы ИИ) в своей деятельности, а также механизмы реализации положений настоящего Кодекса.

Кодекс распространяется на отношения, связанные с этическими аспектами создания (проектирования, конструирования, пилотирования), внедрения и использования технологий ИИ на всех этапах жизненного цикла, которые в настоящее время не урегулированы законодательством Российской Федерации и/или актами технического регулирования.

Рекомендации настоящего Кодекса рассчитаны на системы искусственного интеллекта (далее – СИИ), применяемые исключительно в гражданских (не военных) целях.

Положения Кодекса могут быть расширены и/или конкретизированы для отдельных групп Акторов ИИ в отраслевых или локальных документах по этике в сфере ИИ с учетом развития технологий, особенностей решаемых задач, класса и назначения СИИ, уровня возможных рисков, а также специфического контекста и среды, в которой применяются СИИ.

Раздел 1. Принципы этики и правила поведения

1. Главный приоритет развития технологий ИИ в защите интересов и прав людей и отдельного человека

1.1. Человеко-ориентированный и гуманистический подход. При развитии технологий ИИ человек, его права и свободы должны рассматриваться как наивысшая ценность. Разрабатываемые Акторами технологии ИИ должны способствовать или не препятствовать реализации всех потенциальных возможностей человека для достижения гармонии в социальной, экономической, духовной сфере и наивысшего расцвета личности, учитывать ключевые ценности, такие как сохранение и развитие когнитивных способностей человека и его творческого потенциала; сохранение нравственных, духовных и культурных ценностей; содействие культурному и языковому многообразию, самобытности; сохранение традиций и устоев наций, народов, этносов и социальных групп.

Человеко-ориентированный и гуманистический подход является основным этическим принципом и центральным критерием оценки этичного поведения Акторов в сфере ИИ, перечень которых определен в разд. 2 настоящего Кодекса.

1.2. Уважение автономии и свободы воли человека. Акторы ИИ должны принимать необходимые меры, направленные на сохранение автономии и свободы воли человека в принятии им решений, права выбора и в целом сохранения интеллектуальных способностей человека как самостоятельной ценности и системообразующего фактора современной цивилизации. Акторы ИИ должны на этапе создания СИИ прогнозировать возможные негативные последствия для развития когнитивных способностей человека и не допускать разработку СИИ, которые целенаправленно вызывают такие последствия.

1.3. Соответствие закону. Акторы ИИ должны знать и соблюдать положения законодательства Российской Федерации во всех сферах своей деятельности и на всех этапах создания, внедрения и использования технологий ИИ, в том числе в вопросах юридической ответственности Акторов.

1.4. Недискриминация. В целях обеспечения справедливости и недопущения дискриминации Акторы ИИ должны принимать меры для того, чтобы удостовериться, что применяемые ими алгоритмы и наборы данных, методы обработки используемых для машинного обучения данных, при помощи которых осуществляется группирование и/или классификация данных, касающихся отдельных лиц или групп лиц, не влекут их умышленную дискриминацию. Акторам рекомендуется создавать и применять методики и программные решения, выявляющие и препятствующие возникновению дискриминации по признакам расовой, национальной, половой принадлежности, политических взглядов, религиозных убеждений, возраста, социального и экономического статуса или сведений о частной жизни (при этом дискриминацией не могут признаваться явно задекларированные Актором ИИ правила функционирования или применения СИИ для разных групп пользователей, сегментированных с учетом таких признаков).

1.5. Оценка рисков и гуманитарного воздействия. Акторам ИИ рекомендуется проводить оценку потенциальных рисков применения СИИ, включая социальные последствия для человека, общества и государства, гуманитарного воздействия СИИ на права и свободы человека на разных стадиях ее жизненного цикла, в том числе при формировании и использовании наборов данных; осуществлять долгосрочный мониторинг проявления таких рисков; учитывать сложность поведения СИИ, включая взаимосвязь и взаимозависимость процессов в жизненном цикле СИИ при оценке рисков.

Для приложений СИИ в особых случаях приветствуется проведение оценки рисков посредством привлечения нейтральной третьей стороны или уполномоченного официального органа, но без ущерба для работоспособности и информационной безопасности СИИ, а также охраны интеллектуальной собственности и коммерческой тайны разработчика.

2. Необходимо осознавать ответственность при создании и использовании ИИ

2.1. Риск-ориентированный подход. Уровень внимания к этическим вопросам в области ИИ и характер соответствующих действий Акторов ИИ должен быть пропорционален оценке уровня рисков, создаваемых конкретными технологиями и СИИ для интересов человека и общества. Оценка уровня рисков учитывает известные и возможные риски, при этом принимается во внимание как уровень вероятности угроз, так и их возможный масштаб в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Принятие значимых для общества и государства решений в области применения ИИ должно сопровождаться научно выверенным, междисциплинарным прогнозированием социально-экономических последствий и рисков, изучением возможных изменений в ценностно-культурной парадигме развития общества с учетом национальных приоритетов.

Во исполнение настоящего Кодекса рекомендуется разработка и использование методики оценки рисков СИИ.

2.2. Ответственное отношение. Акторы ИИ должны ответственно относиться к вопросам влияния СИИ на общество и граждан на каждом этапе жизненного цикла СИИ, включая неприкосновенность частной жизни, этичное, безопасное и ответственное использование персональных данных; к характеру, степени и размеру ущерба, который может последовать в результате применения технологий и СИИ, а также при выборе и использовании аппаратных средств и программного обеспечения, задействованных на различных жизненных циклах СИИ.

При этом ответственность Акторов ИИ должна соотноситься с характером, степенью и размером ущерба, который может последовать в результате использования технологий и СИИ, а также учитывать роль Актора в жизненном цикле СИИ и степень возможного и реального влияния конкретного Актора ИИ на причинение ущерба и его размер.

2.3. Предосторожность. Когда деятельность Акторов ИИ может привести к морально неприемлемым для человека и общества последствиям, наступление которых Актор ИИ может разумно предположить, им должны быть приняты меры, чтобы предотвратить или ограничить наступление таких последствий. Для оценки категории «моральной неприемлемости последствий» и обсуждения возможных мер их предотвращения Акторы используют положения настоящего Кодекса, в том числе механизмы, указанные в разд. 2 Кодекса.

2.4. Непричинение вреда. Акторы ИИ не должны допускать использование технологий ИИ в целях причинения вреда жизни и (или) здоровью человека, имуществу граждан и юридических лиц, окружающей среде.

Любое использование, в том числе проектирование, разработка, тестирование, внедрение, эксплуатация СИИ, способных целенаправленно причинять вред окружающей среде, жизни и (или) здоровью человека, имуществу граждан и юридических лиц, недопустимо.

2.5. Идентификация ИИ в общении с человеком. Акторам ИИ рекомендуется осуществлять добросовестное информирование пользователей об их взаимодействии с СИИ, когда это затрагивает вопросы прав человека и критических сфер его жизни, и обеспечивать возможность прекратить такое взаимодействие по желанию пользователя.

2.6. Безопасность работы с данными. Акторы ИИ должны:

– соблюдать законодательство Российской Федерации в области персональных данных и охраняемых законом тайн при использовании СИИ;

– обеспечивать охрану и защиту персональных данных, обработка которых осуществляется СИИ или Акторами ИИ в целях разработки и совершенствования СИИ;

– разрабатывать и внедрять инновационные методы борьбы с несанкционированным доступом третьих лиц к персональным данным;

– использовать качественные и репрезентативные наборы данных, полученные без нарушения закона из надежных источников.

2.7. Информационная безопасность. Акторы ИИ должны:

– обеспечивать максимально возможную защиту от несанкционированного вмешательства в работу СИИ третьих лиц;

– внедрять адекватные технологии информационной безопасности, в том числе применять внутренние механизмы защиты СИИ от несанкционированных вмешательств и информирования пользователей и разработчиков о таких вмешательствах;

– содействовать информированию пользователей о правилах информационной безопасности при использовании СИИ.

2.8. Добровольная сертификация и соответствие положениям Кодекса. Акторы ИИ могут внедрять системы добровольной сертификации соответствия разработанных технологий ИИ нормам, установленным законодательством Российской Федерации и настоящим Кодексом. Акторы ИИ могут создавать системы добровольной сертификации и маркировки СИИ, свидетельствующие о прохождении данными системами процедур добровольной сертификации и подтверждающие стандарты качества.

2.9. Контроль рекурсивного самосовершенствования СИИ. Акторам ИИ рекомендуется сотрудничать в выявлении, проверке информации о способах и формах создания так называемых универсальных (сильных) СИИ и предотвращении возможных угроз, которые они несут. Вопрос применения технологий сильного ИИ должен находиться под контролем государства.

3. Ответственность за последствия применения СИИ всегда несет человек

3.1. Поднадзорность. Акторам ИИ следует обеспечивать комплексный надзор человека за любыми СИИ в объеме и порядке, зависящих от назначения СИИ, в том числе, например, фиксировать существенные решения человека на всех этапах жизненного цикла СИИ или предусматривать регистрационные записи работы СИИ; обеспечивать прозрачность применения СИИ и возможность отмены человеком и (или) предотвращения принятия социально и юридически значимых решений и действий СИИ на любом этапе жизненного цикла СИИ там, где это разумно применимо.

3.2. Ответственность. Акторы ИИ не должны допускать передачи полномочий ответственного нравственного выбора СИИ, делегировать ответственность за последствия принятия решений СИИ – за все последствия работы СИИ всегда должен отвечать человек (физическое или юридическое лицо, признаваемое субъектом ответственности в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации). Акторам ИИ рекомендуется принимать все меры для определения ответственности конкретных участников жизненного цикла СИИ с учетом их роли и специфики каждого этапа.

4. Технологии ИИ нужно применять по назначению и внедрять там, где это принесет пользу людям

4.1. Применение СИИ в соответствии с предназначением. Акторы ИИ должны использовать СИИ в соответствии с заявленным предназначением, в предписанной предметной области, для решения предусмотренных прикладных задач.

4.2. Стимулирование развития ИИ. Акторы ИИ должны поощрять и стимулировать разработку, внедрение и развитие безопасных и этичных решений в сфере технологий ИИ с учетом национальных приоритетов.

5. Интересы развития технологий ИИ выше интересов конкуренции

5.1. Корректность сравнений СИИ. Для поддержания добросовестной конкуренции и эффективного сотрудничества разработчиков при сравнении СИИ между собой Акторам ИИ рекомендуется использовать максимально достоверную и сравнимую информацию о возможностях СИИ применительно к задаче, а также обеспечивать единство методики измерений.

5.2. Развитие компетенций. Акторам ИИ рекомендуется следовать принятым в профессиональном сообществе практикам, поддерживать должный уровень профессиональной компетенции.

5.3. Сотрудничество разработчиков. Акторам ИИ рекомендуется:

• развивать сотрудничество в рамках сообщества Акторов ИИ, прежде всего разработчиков, в том числе необходимое для безопасной и эффективной работы с СИИ;

• содействовать повышению профессиональной компетенции работников в области ИИ, в том числе в рамках программ и образовательных дисциплин по этике ИИ;

• информировать о выявленных критических уязвимостях с целью предотвращения их массового распространения, а также прилагать усилия для повышения качества и доступности ресурсов в сфере разработки СИИ, в том числе путем:

– повышения доступности данных, в том числе размеченных;

– обеспечения совместимости разрабатываемых СИИ там, где это применимо;

– создания условий для формирования национальной школы развития технологий ИИ, в том числе общедоступных национальных репозиториев библиотек и моделей сетей, доступных национальных средств разработки, открытых национальных фреймворков и др.;

– обмена информацией о лучших практиках развития технологий организации или проведения конференций, хакатонов, публичных конкурсов или участия в них, школьных и студенческих олимпиад;

– повышения доступности знаний и поощрения использования открытых баз знаний;

– формирования условий для привлечения инвестиций в развитие технологий ИИ от российских частных инвесторов, бизнес-ангелов, венчурных фондов и фондов прямых инвестиций, стимулирования научной, образовательной, просветительской деятельности в сфере ИИ путем участия в проектах и деятельности ведущих научно-исследовательских центров и образовательных организаций России.

6. Важна максимальная прозрачность и правдивость в информировании об уровне развития технологий ИИ, их возможностях и рисках

6.1. Достоверность информации о СИИ. Акторам ИИ рекомендуется предоставлять пользователям достоверную информацию о СИИ, допустимых областях и наиболее эффективных методах применения СИИ, вреде, пользе и существующих ограничениях в их применении.

6.2. Повышение осведомленности об этике применения ИИ. Акторам ИИ рекомендуется проводить мероприятия, направленные на повышение уровня доверия и осведомленности граждан, являющихся пользователями СИИ в частности и общества в целом, о разрабатываемых технологиях, особенностях этичного применения СИИ и иных сопутствующих развитию СИИ положениях всеми доступными способами, в том числе путем разработки научных, публицистических материалов, организации научных и общественных конференций, семинаров, а также посредством включения в правила эксплуатации СИИ правил этичного поведения пользователей и (или) эксплуатантов.

Раздел 2. Применение Кодекса

1. Основы действия Кодекса

1.1. Правовая основа Кодекса. Кодекс учитывает законодательство Российской Федерации, в том числе Конституцию Российской Федерации, иные нормативно-правовые акты, документы стратегического планирования, включая Национальную стратегию развития искусственного интеллекта, Стратегию национальной безопасности Российской Федерации, Концепцию регулирования искусственного интеллекта и робототехники, а также ратифицированные Российской Федерацией международные договоры и соглашения, применимые к вопросам обеспечения прав и свобод граждан в контексте использования информационных технологий.

1.2. Термины. Термины и определения в настоящим Кодексе соответствуют действующим нормативным правовым актам, документам стратегического планирования и нормативно-технического регулирования в сфере ИИ.

1.3. Акторы ИИ. Для целей настоящего Кодекса под Акторами ИИ понимается круг лиц, в том числе иностранных, принимающих участие в жизненном цикле СИИ при его реализации на территории Российской Федерации или в отношении лиц, находящихся на территории Российской Федерации, включая предоставление товаров и оказание услуг. К Акторам ИИ относятся в том числе:

– разработчики, создающие, обучающие, тестирующие модели/системы ИИ и разрабатывающие, реализующие такие модели/системы, программные и/или аппаратные комплексы и принимающие на себя ответственность в отношении их конструкции;

– заказчики (лицо или организация), получающие продукт или услугу;

– поставщики данных и лица, осуществляющие формирование наборов данных для применения их в СИИ;

– эксперты, осуществляющие измерение и/или оценку параметров разработанных моделей/систем;

– изготовители, осуществляющие производство СИИ;

– эксплуатанты СИИ, на законном основании владеющие соответствующими системами, использующие их по назначению и непосредственно реализующие решение прикладных задач с использованием СИИ;

– операторы (лицо или организация), осуществляющие работу СИИ;

– лица, принимающие участие в регуляторном воздействии на сферу ИИ, в том числе разработчики нормативно-технических документов, руководств, различных регуляторных положений, требований и стандартов в области ИИ;

– иные лица, действия которых потенциально могут повлиять на результаты действий СИИ или лиц, принимающих решения с использованием СИИ.

2. Механизм присоединения к Кодексу и реализации его положений

2.1. Добровольность присоединения. Присоединение к Кодексу является добровольным. Присоединяясь к Кодексу, Акторы ИИ на добровольной основе соглашаются следовать его рекомендациям.

Присоединение и следование положениям настоящего Кодекса может приниматься во внимание при предоставлении мер поддержки или ином взаимодействии с Актором ИИ или между Акторами ИИ.

2.2. Уполномоченные по этике и/или комиссии по этике. Для обеспечения реализации положений настоящего Кодекса и действующих правовых норм при создании, применении и использовании СИИ Акторы ИИ назначают уполномоченных по этике ИИ, ответственных за реализацию Кодекса и являющихся контактными лицами Актора ИИ по вопросам этики ИИ, и/или могут создавать коллегиальные отраслевые органы – внутренние комиссии по этике для рассмотрения наиболее актуальных или спорных вопросов в сфере этики ИИ. Акторам ИИ рекомендуется определять уполномоченного по этике ИИ по возможности при присоединении к настоящему Кодексу или в течение двух месяцев с момента присоединения к Кодексу.

2.3. Комиссия по реализации Национального кодекса в сфере этики ИИ. В целях исполнения Кодекса создается Комиссия по реализации Кодекса в сфере этики ИИ (далее – Комиссия).

Комиссия может иметь рабочие органы и группы, состоящие из представителей бизнес-сообщества, науки, государственных органов и иных заинтересованных сторон. В рамках Комиссии рассматриваются заявления Акторов ИИ на присоединение к положениям настоящего Кодекса и ведется реестр Акторов ИИ, присоединившихся к Кодексу.

Обеспечение деятельности Комиссии и ведение ее секретариата осуществляется Ассоциацией «Альянс в сфере искусственного интеллекта» при участии иных заинтересованных организаций.

2.4. Реестр участников Кодекса. Для присоединения к настоящему Кодексу Актор ИИ направляет в Комиссию соответствующее заявление. Реестр Акторов ИИ, присоединившихся к Кодексу, является публичным и ведется на общедоступном сайте/портале.

2.5. Разработка методик и руководств. Для реализации Кодекса рекомендуется разработка методик, руководств, чек-листов и иных методологических материалов, обеспечивающих наиболее эффективное соблюдение положений Кодекса Акторами ИИ.

2.6. Свод практик. В целях своевременного обмена передовым опытом полезного и безопасного применения СИИ, построенного на базовых принципах настоящего Кодекса, повышения прозрачности деятельности разработчиков и поддержания здоровой конкуренции на рынке СИИ, Акторы ИИ могут создать свод наилучших и/или наихудших практик решения возникающих этических вопросов в жизненном цикле ИИ, отбираемых по критериям, установленным профессиональным сообществом, и обеспечить публичный доступ к данному своду практик.

Приложение 4

Эффективные отечественные проекты в здравоохранении, по версии Альянса в сфере искусственного интеллекта

Примечания

1

Искусственный интеллект (ИИ) / artificial intelligence (AI) как ключевой фактор цифровизации глобальной экономики. https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=117544 (дата обращения: 26.10.2022).

2

Искусственный интеллект (ИИ) / artificial intelligence (AI) как ключевой фактор цифровизации глобальной экономики. https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=117544 (дата обращения: 26.10.2022).

3

Внесен Минюстом в реестр иностранных агентов.

4

AI just won a poker tournament against professional players // New Scientist. https://www.newscientist.com/article/2119815-ai-just-won-a-poker-tournament-against-professional-players/ (дата обращения: 08.09.2022).

5

State of AI 2021 Report / CBINSIGHTS. March 9. 2022. https://www.cbinsights.com/research/report/ai-trends-2021/ (дата обращения: 22.10.2022)

6

Meta признана экстремистской организацией в Российской Федерации.

7

https://docs.cntd.ru/document/1200057506.

8

Metz C. London AI lab claims breakthrough that could accelerate drug discovery // Te New York Times. 2020. November 30. https://nyti.ms/2VfKkvA (дата обращения: 18.11.2022).

9

Medical Mutual Combines A. I. Digital Health Coaching from Lark with Live Care Management Support to Boost Population Health Benefts // Cision PR Newswire. 2021. February 10. https://www.prnewswire.com/news-releases/medical-mutual-combines-ai-digital-health-coaching-from-lark-with-live-care-management-support-to-boost-population-health-benefts-301225474 (дата обращения: 12.09.2022).

10

Технологии // Botkin. AI.: сайт. https://botkin.ai/techs (дата обращения: 18.09.2022). На платформе представлена уникальная технология анализа медицинских изображений с использованием ИИ в режиме реального времени.

11

Билайн и Сеченовский Университет будут сотрудничать в области развития информационных технологий для задач медицины // IT Channel News. https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=155672 (дата обращения: 08.09.2022).

12

Приказ Минздрава России от 06.06.2012 № 4н «Об утверждении номенклатурной классификации медицинских изделий». http://roszdravnadzor.gov.ru/ (дата обращения: 28.08.2023). (Вместе с «Номенклатурной классификацией медицинских изделий по видам», «Номенклатурной классификацией медицинских изделий по классам в зависимости от потенциального риска их применения».)

13

Приказ Минздрава России от 30.08.2021 № 885н «Об утверждении Порядка проведения оценки соответствия медицинских изделий в форме технических испытаний, токсикологических исследований, клинических испытаний в целях государственной регистрации медицинских изделий». http://roszdravnadzor.gov.ru/ (дата обращения: 28.08.2023).

14

Office of the Commissioner. FDA Authorizes Marketing of First Device that Uses Artificial Intelligence to Help Detect Potential Signs of Colon Cancer // FDA. 2021. https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-authorizes-market-ing-first-device-uses-artificial-intelligence-help-detect-potential-signs-colon (дата обращения: 10.12.2022).

15

IBM Watson Reportedly Recommended Cancer Treatments Tat Were «Unsafe and Incorrect». https://gizmodo.com/ibm-watson-reportedly-recommended-can-cer-treatments-tha-1827868882 (дата обращения: 22.10.2022).

16

Hern A. Fault in NHS Covid app meant thousands at risk did not quarantine // Te Guardian. 2020. November 2. https://www.theguardian.com/world/2020/nov/02/fault-in-nhs-covid-appmeant-thousands-at-risk-did-not-quarantine (дата обращения: 22.10.2022).

17

Urtubey y una insólita propuesta de «prever» embarazos adolescents // Diario de Cuyo. 2018. April 11. https://www.diariodecuyo.com.ar/argentina/Urtubey-y-una-insolita-propuesta-de-prever-embarazosadolescentes-20180411-0081.html (дата обращения: 17.09.2022).

18

Venturini J. Surveillance and social control: How technology reinforces structural inequality in Latin America. London: Privacy International, 2019. https://privacy-international.org/news-analysis/3263/surveillance-and-social-control-how-technology-reinforces-structural-inequality (дата обращения: 12.02.2022).

19

Baraniuk C. How tech bugs could be killing thousands in our hospitals // New Scientist. 2018. May 16. https://www.newscientist.com/article/mg23831781-700-how-tech-bugs-could-bekilling-thousands-in-our-hospitals/ (дата обращения: 26.09.2022).

20

Chee K. Bill introduced to make clear Trace Together, SafeEntry data can be used to look into only 7 types of serious crimes // Straits Times. 2021. February 1. https://www.straitstimes.com/singapore/proposed-restrictions-to-safeguard-person-al-contact-tracing-data-will-override-all-other (дата обращения: 10.10.2022).

21

См. подробнее: Саудовская Аравия первой в мире предоставила гражданство роботу // Коммерсантъ. 2017. 26 октября. https://www.kommersant.ru/doc/3450054 (дата обращения: 16.09.2022).

22

Приказ Минтруда России от 04.08.2017 № 610н «Об утверждении профессионального стандарта „Врач-кибернетик“». https://www.garant.ru/ (дата обращения: 09.09.2023).

23

Черных А., Миронова К. В будущем возьмут не всех // Коммерсантъ. 2019. 11 апр. https://www.kommersant.ru/doc/3939291 (дата обращения: 26.11.2022).

24

Альянс в сфере искусственного интеллекта. https://a-ai.ru/ethics/index.html (дата обращения: 22.10.2022).

25

Общенациональный план действий, обеспечивающих восстановление занятости и доходов населения, рост экономики и долгосрочные структурные изменения в экономике: одобрен Правительством РФ 23 сентября 2020 г. (протокол № 36, раздел VII) (№ П13-60855 от 2 октября 2020 г.). https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/74678576/ (дата обращения: 09.09.2023).

Content

Игорь Михайлович Акулин, Полина Игоревна Бурцева, Ольга Александровна Махова, Андрей Михайлович Сарана, Екатерина Александровна Чеснокова
Искусственный интеллект в здравоохранении
Учебное пособие

Введение

Раздел 1 Технологии искусственного интеллекта

§ 1. Общие положения

§ 2. История развития технологий искусственного интеллекта

§ 3. Наборы данных для обучения и тестирования алгоритмов искусственного интеллекта

Тестовые задания

Задачи для самостоятельного решения

Раздел 2 Применение искусственного интеллекта в здравоохранении

§ 1. Искусственный интеллект и медицина

§ 2. Развитие отечественных технологий искусственного интеллекта в здравоохранении

§ 3. Программное обеспечение, в том числе с применением технологий искусственного интеллекта, являющееся медицинским изделием

§ 4. Регулирование обращения программного обеспечения, в том числе с применением технологий искусственного интеллекта, являющегося медицинским изделием

§ 5. Ответственность медицинских организаций за нарушения в сфере обращения медицинских изделий

Тестовые задания

Задачи для самостоятельного решения

Раздел 3 Основные барьеры на пути внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранение, пути их преодоления

§ 1. Глобальные проблемы, связанные с развитием искусственного интеллекта

§ 2. Базовые этические принципы применения искусственного интеллекта в сфере здравоохранения

§ 3. Наиболее актуальные аспекты внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение России

§ 4. Государственная политика Российской Федерации в сфере использования искусственного интеллекта в здравоохранении

Тестовые задания

Задачи для самостоятельного решения

Ключи к тестовым заданиям

Глоссарий

Список использованной литературы

Нормативная литература

Основная литература

Приложения

Приложение 1 Работы по прогнозированию в вертебрологии с использованием искусственного интеллекта Источник:

Приложение 2 Российские системы ИИ для здравоохранения Источник:

Приложение 3 Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта (принят 26 октября 2021 г. Альянсом в сфере ИИ при поддержке Аналитического центра при Правительстве РФ и Минэкономразвития; https://ethics.a-ai.ru/)

Раздел 1. Принципы этики и правила поведения

Раздел 2. Применение Кодекса

Приложение 4 Эффективные отечественные проекты в здравоохранении, по версии Альянса в сфере искусственного интеллекта

Примечания