На сегодняшний день, одним из наиболее актуальных и социально значимых направлений современной медицины является онкология, что обусловлено высокими уровнями заболеваемости, смертности и неопределенности прогноза для заболеваний этой группы. В настоящее время накоплен огромный массив данных по всем медицинским направлениям изучения патологических процессов в данной сфере. Тем не менее, чрезвычайно актуальными остаются вопросы, касающиеся методов своевременного диагностирования и его точности, индивидуализированности наборов патогенных факторов и характера протекания патологических процессов в организме, а также вопрос персонифицированности назначаемого лечения.

Прогресс в решении указанных вопросов зависит от возможности эффективной организации комплексного учета самого широкого круга затрагиваемых явлений и процессов, протекающих, как в организме, так и в окружающей среде, в том числе, в хронологическом аспекте их развития, что предполагает перебор, сопоставление и анализ огромного массива разнородной, часто неструктурированной информации.

Для эффективного комплексного учета всей совокупности диагностируемых явлений и процессов в организме и окружающей среде, в настоящее время применяется, разработанный компанией IBM, специализированный информационно-вычислительный комплекс IBM Watson, представляющий собой экспертную систему, функционирующую на базе беспрецедентного по объему массива информации, включающего все доступные на сегодняшний день текстовые данные по всем отраслям медицинского знания. При этом сохраняется возможность расширять этот исходный массив, дополняя его актуальными сведениями по интересующему вопросу.

 

1.     Краткое описание IBM Watson

Ключевыми возможностями IBM Watson являются:

̶            высокая производительность;

̶            понимание естественного языка;

̶            построение гипотез, на основе обработанных данных;

̶            обучение в процессе работы;

̶            вынесение рекомендаций, сопровождая их фактами, на которых основан вывод.

В качестве экспертной системы, IBM Watson предоставляет три основных класса сервисов:

Сервисы	Возможности
Ответы на вопросы	̶            использует большие объемы данных и фактов; ̶            задает уточняющие вопросы; ̶            понимает запросы на естественном языке; ̶            генерирует гипотезы.
Исследование	̶            позволяет найти подтверждающие факты для заданных гипотез; ̶            определяет нехватку фактов для оценки гипотезы; ̶            уточняет гипотезу.
Принятие решений	̶            использует и анализирует отраслевые базы знаний и модели принятия решений; ̶            генерирует решения на основе подтверждающих фактов; ̶            осуществляет обучение и обратную связь.

В техническом плане IBM Watson представляет собой комплекс технологий (Рисунок 1), реализованных на базе мощного вычислительного кластера под управлением операционной системы Linux. Ключевые технологии, применяемые в IBM Watson можно разделить на две основные группы:

̶            группу технологий системы управления неструктурированной информацией;

̶            группу технологий системы ответов на вопросы.

Рисунок 1. IBM Watson (предоставим по запросу)

На Рисунок 2 приведен алгоритм работы IBM Watson

Рисунок 2. Алгоритм работы IBM Watson[1] (предоставим по запросу)

2.     Возможности применения в онкологии

В настоящее время IBM реализует программу "Watson for Oncology", в рамках которой совместно с Центром им. Слоуна-Кеттеринга[2]  (Memorial Sloan Kettering Cancer Center) (США) применяет систему Watson для постановки диагнозов и выработки стратегий лечения в конкретных случаях.

IBM Watson используется в Нью-Йоркском центре по исследованию генома[3] в целях создания надежного метода персонифицированного лечения рака мозга.

Система также используется в Международной больнице Бумрунград[4] (Таиланд) - крупнейшей частной клинике в Юго-Восточной Азии, принимающей 1,1 миллион пациентов из 190 стран ежегодно.

Система реализует следующие базовые шаги:

1.     Выбор ключевых атрибутов для принятия решений на основе карт пациентов

2.     Использование ключевых атрибутов для нахождения опций лечения согласно рекомендациям NCCN (National Comprehensive Cancer Network) и экспертизе MSK

3.     Поиск доказательной базы для каждой опции лечения на основе баз знаний

4.     Использование алгоритма скоринга Watson для приоритезации с выдачей приоритетов по опциям лечения с обоснованием выбора.

Краткая схема работы системы в рамках Watson for Oncology на основных этапах процесса, приведена в Таблица 1.

Таблица 1. Схема работы IBM Watson на основных этапах

Основные этапы	Схема работы Watson
Анализ электронных карт	Анализ электронных карт: ̶            Выделение атрибутов больного; ̶            Выявление групп риска; ̶            Протоколы обследования.
Протоколы лечения	Сопоставление индивидуальных параметров больного с принятыми протоколами лечения
Доказательная база	Поиск в более 300 медицинских баз знаний, включая внутренние и внешние (например, клинические испытания)
Скоринг Watson	Ранжирование подобранных вариантов в соответствии с индивидуальными особенностями пациента и оптимальным курсом лечения
Рекомендации	Результаты в соответствии со страновой спецификой и наличием средств лечения и их доступности для пациента

3.     Возможности применения в медицине

IBM Watson может быть использован в любых направлениях медицинских, фармацевтических исследований и клинической практики.

Основные сценарии использования потенциала IBM Watson могут быть определены как:

̶            Поддержка мнения врача:

o   Второе мнение на основании мировой врачебной практики и моментального доступа к доступным для Watson медицинским ресурсам релевантным для конкретного случая;

o   Сопоставление выбранного курса лечения с оптимальным курсом, предложенным Watson, как основа для повышения эффективности лечения;

o   Минимизация фактора врачебной ошибки за счет встроенных проверок

̶            Мониторинг ситуации:

o   Прогнозирование потребности в лекарственных средствах;

o   Прогнозирование развития заболеваний в масштабах страны;

o   Выявление факторов риска различных патологий;

o   Выявление потенциальных групп риска

̶            Исследования:

o   Выявление закономерностей в массивах исходной информации на основе предложенных гипотез;

o   Подтверждение / опровержение выдвигаемых гипотез на основе анализа всего массива доступной информации

̶            Обучение и управление знаниями:

o   Организованный доступ к актуальным знаниям из российских и международных медицинских источников по каждому уникальному случаю заболевания.

4.     Бизнес-модели

IBM Watson может быть реализован как локальная система и как облачный сервис.

На базе Watson, компания IBM разработала ряд сервисов для предоставления услуг по различным аспектам использования системы.

Среди таких сервиов:

IBM Watson Analytics - инновационный когнитивный сервис, способный понимать естественные языки, который предоставляет непрерывный доступ к мощным средствам предиктивной и визуальной аналитики и представляет собой условно-бесплатный сервис, совместимый с настольными ПК и мобильными устройствами; предлагает полный спектр инструментов аналитики, включая организацию удобного доступа к сервисам уточнения и хранения данных, позволяя, таким образом, собирать информацию и готовить отчеты в сложных форматах для последующего анализа и визуализации, а также принятия решений и взаимодействия. IBM Watson Analytics понимает естественные языки с целью, делая работу с инструментами предиктивной аналитикой проще благодаря возможности отвечать на такие ключевые вопросы, как:

Каковы ключевые факторы роста продаж моей компании?

Какие льготы помогут удержать сотрудников?

Какие сделки завершатся успешно с большей вероятности? [5]

IBM Watson Discovery Advisor - доступен в облачной среде и создан для того, чтобы помогать ученым в работе над исследованиями. Сервис позволяет сократить время, необходимое для подтверждения гипотез и формулирования заключений, с месяцев до дней и с дней до считанных часов, открывая новые возможности для исследователей и разработчиков.

Основываясь на возможности IBM Watson понимать естественные языки, Watson Discovery Advisor таким же образом понимает язык науки, к примеру, то, как взаимодействуют химические элементы, и предоставляет специалистам полнофункциональный инструмент для проведения исследований в сфере биологических наук и других областях[6].

Таким образом, функциональность IBM Watson может предоставляться и как клиент-серверная система в локальной вычислительной сети потребителя и как SaaS - решение.

SaaS - решение может предоставляться, как отдельным врачам, так и клиникам по подписке.

5.     Экономические параметры

5.1.         Расходы

Для оценки экономической эффективности создания системы медицинской помощи на базе IBM Watson, рассмотрим структуру цены первого года функционирования сервиса (актуальные параметры оценки предоставляются по запросу).

Для целей оценки стоимости реализации сервиса принимаются следующие допущения:

1.     Команда проекта - * человек

2.     Занятость членов команды проекта на проекте - 100% в течении года

3.     Накладные расходы составляют 100% от фонда оплаты труда (ФОТ)

4.     Отчисления на социальные нужды штатных сотрудников составляют 30,2% от ФОТ (отчисления по единому социальному налогу - 30%, размер страхового тарифа на обязательное страхование от несчастных случаев на производстве и профзаболеваний - 0,20%)

5.     Аппаратное обеспечение приобретается в собственность (стоимость - *** тыс. долл. США)

6.     Оборудование рабочих мест приобретается в собственность (стоимость - *** тыс. долл. США)

7.     Лицензии IBM Watson for Oncology приобретаются по цене ***  долл. США

8.     Для оказания экспертной поддержки привлекаются сторонние медицинские учреждения (стоимость - *** тыс. долл. США)

9.     Стоимость капитального строительства не учитывается