Большой объем данных способствует оптимальной организации интересующей сферы (в частности, здравоохранения) для достижения наилучших результатов работы. Данные могут быть использованы для прогнозирования текущих тенденций определенных параметров и будущих событий. В последние годы в медицинской практике активно внедряются электронные медицинские карты и медицинские информационные системы, что приводит к необходимости стандартизации медицинской информации.
Например, результаты лабораторных (патоморфологические исследования, клинические анализы, генетические исследования и т.д.), лучевых (КТ, МРТ, ММГ, УЗИ, рентгенография и т.д.) и сигнальных (ЭКГ, ЭЭГ, ЭНМГ и т.д.) исследований максимально стандартизованы и оцифрованы, что способствует росту количества данных по этим направлениям, инструментов для их обработки (программное обеспечение, предназначенное для обработки медицинских данных), передачи и хранения, и, как следствие, развитию ТИИ в этой области8.
Внедрение ТИИ в сферу здравоохранения позволяет повысить качество предоставляемых услуг [1], а также снизить нагрузку на врачей. Например, при скрининге рака молочной железы требуется «двойное чтение» результатов маммографических исследований, т.е. каждое исследование должно быть просмотрено двумя специалистами.
Однако многочисленные исследования9 показывают, что одно чтение можно доверить ПО на основе ТИИ, при этом качество скрининга не ухудшается10. Другой пример успешного применения ПО на основе ТИИ пандемия COVID-19: в условиях острой нехватки медицинского персонала применение ТИИ позволило уменьшить время обработки заключения КТ11, а также осуществить сортировку исследований, благодаря чему исследования пациентов в более тяжелом состоянии обрабатывались в первую очередь [3].
Однако для успешного применения ТИИ необходимо создание релевантных, репрезентативных, корректно размеченных наборов данных (НД).
НД используются не только для разработки и обучения ПО на основе ТИИ, но и их валидации, т.е. проверки качества работы ПО. Благодаря Национальной стратегии развития искусственного интеллекта в Российской Федерации стало возможным активное создание и внедрение в повседневную практику таких НД, а также инструментов их хранения, администрирования и использования.
На первый взгляд может показаться, что создание НД несложный процесс: ведь ежедневно генерируются терабайты данных медицинской информации, а применение МИС позволяет их хранить, передавать и использовать (например, данные лучевой диагностики медицинских организаций ДЗМ хранятся в Едином радиологическом информационном сервисе ЕРИС ЕМИАС). Тем не менее процесс создания НД (не стоит забывать о том, что они должны быть релевантными, репрезентативными и корректно размеченными) очень сложный, имеет множество важных аспектов и вовлекает в себя большое количество специалистов, как медицинских (врачи, лаборанты), так и технических (инженеры, разработчики, аналитики и т.д.), а также смежных направлений (биофизики, кибернетики, биоинформатики).
Кроме того, недостаточно создать НД необходимо уделить внимание инфраструктуре и инструментам хранения, использования и управления, таким, например, как библиотеки и реестры. Их основными задачами являются аннотация, интеграция и представление НД для контроля качества, удобного и повсеместного использования, в том числе для ПО на основе ТИИ.
Методологии создания наборов данных для сферы здравоохранения продолжают формироваться и в настоящее время, прежде всего на основе масштабных научных исследований. Так, в основу настоящего учебного пособия положены результаты «Эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы» (mosmed.ai) крупнейшего в мире проспективного многоцентрового клинического исследования технологий искусственного интеллекта [3].
Глава 1. НАБОРЫ ДАННЫХ И ПРИНЦИПЫ ИХ КЛАССИФИКАЦИИ
1.1. Основные понятия
Медицинские данные подразделяются на несколько подмножеств, каждое из которых является важным компонентом в обучении, оценке качества ПО на основе ТИИ и используется для других прикладных и фундаментальных задач в сфере искусственного интеллекта для здравоохранения. Каждый компонент (подмножество, набор) данных направлен на решение определенной задачи.
Набор данных (НД) это 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 искусственного интеллекта [1].
Разметка данных этап обработки структурированных и неструктурированных данных, в процессе которого данным (в том числе текстовым документам, фото- и видеоизображениям) присваиваются идентификаторы, отражающие тип данных (классификация данных), и (или) осуществляется интерпретация данных для решения конкретной задачи, в том числе с использованием методов машинного обучения [1].
В процессе создания, хранения и использования НД необходимо руководствоваться следующими нормативно-правовыми актами, межгосударственными и национальными стандартами:
Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации»;
ГОСТ 34.6022020. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы;
ГОСТ 19.20178. Единая система программной документации. Техническое задание. требования к содержанию и оформлению;
ГОСТ 19.10177. Единая система программной документации. Виды программ и программных документов;
ГОСТ Р 59921.1-7-2022. Системы искусственного интеллекта в клинической медицине. Алгоритмы анализа медицинских изображений;
ГОСТ Р 8.7362011. Государственная система обеспечения единства измерений. Измерения прямые многократные. Методы обработки результатов измерений. Основные положения;
Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» от 27.07.2006 149-ФЗ.
Для обучения, внутренней и внешней валидации, клинико-технических и клинических испытаний технологий искусственного интеллекта применяют эталонные наборы данных, под которыми понимают упорядоченную совокупность:
результатов диагностических исследований одной или нескольких модальностей и/или однотипных медицинских документов;
сведений о наличии, характере и локализации и т. д. целевых признаков; для текстовых документов библиотеки ключевых слов, словосочетаний и их критичных сочетаний;
сведений о верификации (опционально).
Информация о наличии, характере, локализации и т. д. целевых признаков (в том числе в соответствии с Международной классификацией болезней МКБ) может быть подтверждена объективно в таком случае набор данных именуется верифицированным.
Размер набора данных (математически размер выборки) и баланс классов определяются исходя из целей и задач проводимого исследования и требований технического задания на проведение исследований, а также с учетом требований заказчика.
Эталонный набор данных должен быть проверен профильной медицинской научно-исследовательской организацией на предмет полноты и качества содержащейся в нем информации. Рекомендуется при проведении клинических испытаний применять эталонные наборы данных, имеющие государственную регистрацию в качестве базы данных.