Построить траекторию здоровья

Роль систем искусственного интеллекта в развитии промышленной медицины

ФМБА России и госкорпорация «Росатом» совместно запустили новый проект по теме «Цифровой профиль здоровья». Елена Загайнова, руководитель НИР, заместитель генерального директора по развитию Федерального научно-клинического центра физико-химической медицины им. акад. Ю. М. Лопухина ФМБА России, рассказала «Вестнику атомпрома», чем уникален проект, почему для исследования выбран именно город Лесной и, конечно, о том, чего удалось достичь.

— Елена Вадимовна, расскажите, как появился проект «Проведение исследований для разработки систем доверенного и объяснимого искусственного интеллекта в превентивной профессиональной медицине».

— Проект родился на стыке двух векторов. С одной стороны, в рамках реализации Стратегии развития промышленной медицины в системе ФМБА России создаются комплексные центры здоровья работающих, направленные на повышение трудового долголетия, качества и доступности медицинской помощи работникам промышленных предприятий. Поэтому мы активно предлагаем новые алгоритмы работы с сотрудниками различных технологических отраслей, в том числе атомной отрасли. Наша задача — для каждого человека определить персональную траекторию ведения. Причем не только медицинского (проведение профосмотров, диспансеризации, назначение дополнительных обследований, при необходимости — лечение). Задача шире — спрогнозировать, что со здоровьем работника будет происходить в дальнейшем, учитывая специфику его работы, наследственные особенности и другие факторы. На основе такого прогноза можно создать условия, в которых человек как можно дольше будет оставаться здоровым и активным. То есть в этой задаче есть и социальные, и демографические аспекты, так как речь идет о повышении качества жизни людей и о продлении возраста трудовой активности.

Второй вектор — быстрое развитие искусственного интеллекта, которое мы сейчас наблюдаем. В Нижегородском государственном университете им. Н. И. Лобачевского (ННГУ) работает исследовательский центр искусственного интеллекта в области превентивной профессиональной медицины. Научный руководитель центра — Александр Горбань, ведущий мировой ученый в области машинного обучения, ИИ и методов анализа многомерных данных. Нижегородский центр стал одним из 12 центров, поддержанных грантовыми средствами правительства РФ в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект». Специалисты центра под руководством Михаила Иванченко, директора Института биологии старения ННГУ, предложили нам разработать систему ИИ для анализа больших данных по работникам, которые у нас наблюдаются и лечатся. Цель — сформировать первичный массив данных для обучения ИИ, а далее обученный ИИ будет анализировать персональные риски развития заболевания и неправильного старения у каждого обследованного. Это работа в области превентивной медицины, направленная на раннюю диагностику заболеваний, в том числе социально значимых, и предотвращение осложнений.

— Почему участниками первого исследования стали именно сотрудники комбината «Электрохимприбор» (ЭХП) в ЗАТО Лесной?

— Учитывая специфику условий труда сотрудников комбината, мы согласовали исследования с руководством ФМБА России и «Росатома». Связались с руководителем предприятия Сергеем Жамиловым, попросили об организации совместной встречи с главным врачом медсанчасти № 91 ФМБА России Виктором Мишуковым. Медсанчасть внутри маленького города — это практически второе градообразующее предприятие, поэтому руководители хорошо знакомы друг с другом. Мы рассказали им о нашем важном для здоровья проекте. Сергей Жамилов все выслушал и сказал: «Заходим в проект, что от меня нужно?» Мы запросили список сотрудников, согласившихся на участие в проекте: для этих людей мы проследим персональную траекторию здоровья и постараемся максимально сохранить им трудовое долголетие. Каждый сотрудник, согласившийся участвовать в проекте, брал на себя обязательство своевременно сдавать анализы и соблюдать персональные рекомендации, работники медсанчасти со своей стороны обеспечивали выполнение обследований. Окончательный список утверждало руководство комбината, учитывая личное согласие каждого работника — участника проекта. В итоге у нас сформировалась однородная группа: мужчины близкого возраста и условий труда.

— Что происходит дальше?

— Этот список передается медсанчасти. Сотрудники, как положено, проходят профосмотр, в который включены анализы крови, исследования ЭКГ, флюорография, осмотр узких специалистов. Затем собранную информацию мы превращаем в деперсонифицированные данные с кодовым четырехзначным номером и включаем в аналитику. Строится таблица, в ней отражаются 170 показателей, полученных в результате профосмотра. Например, только общий анализ крови разбивается на 12 столбиков — эритроциты, лейкоциты, другие показатели. Все эти данные вносятся в таблицу так, чтобы искусственный интеллект их понял (то есть однозначно, без пространных описаний). Подчеркну, это непростая задача: перевести слова в цифры и коды — большой труд.

У ФМБА России есть система учета прикрепленного контингента — Единая ведомственная медицинская информационно-аналитическая система (ЕВМИАС). Частично информацию выгрузили оттуда. Но, как вы понимаете, это очень общая большая система, она заполнена не по законам анализа больших данных ИИ. Поэтому часть данных мы взяли из ЕВМИАС, часть собрали и внесли дополнительно.

— Сколько человек вошло в список?

— Первая группа — это 1163 человека, чьи данные оцифровали и внесли в таблицу для обучения искусственного интеллекта. Далее были выбраны 536 сотрудников, кто, по анкетным данным, не собирается менять работу в течение ближайших нескольких лет. Взяли дополнительно кровь, по добровольному согласию, для расширенного иммунологического исследования, анализа генетических и эпигенетических данных. Что касается генетики и эпигенетики, то здесь речь идет о самых современных технологиях, так называемых омиксных (от англ. -omics, одинакового окончания нескольких дисциплин, таких как геномика — genomics. — Примеч. ред.), которые дают возможность исследовать с высокой точностью экзом — совокупность всех экзонов генома, представляющих собой белок-кодирующие участки ДНК, и провести полногеномный анализ метилирования ДНК, которое является важнейшим механизмом регулировки экспрессии генов.

— Поясните, пожалуйста, для неспециалистов, чем эпигенетические данные отличаются от генетических, что должны показать эти анализы?

— Генетика — это то, с чем мы рождаемся: у каждого из нас есть набор генов, которые нам дали родители. Но не факт, что все гены, которые мы получили (и хорошие, и плохие), реализуются в процессе жизни, для этого надо сильно постараться — опять же как в хорошем, так и в плохом смысле. Например, мы переболели какими-то инфекциями или попали в зону воздействия вредных факторов. Или мы много, долго, упорно работаем, не высыпаемся. Все это может запустить работу плохих генов, которые нам достались (или переключить механизм работы нормальных генов). И вот о том, что эти процессы запустились, говорит эпигенетика: допустим, наши гены уже продуцируют нехорошие, неправильные белки, и это вызывает болезнь. Поэтому важно различать: генетика — это факторы предрасположенности, а эпигенетика — то, что уже реализовалось на сегодняшний день, и с этим надо что-то делать. Проходить лечение, соблюдать правильную диету, заниматься спортом — в зависимости от того, какие отклонения нашли врачи по результатам анализов. Здесь важно понимать, что эпигенетические изменения (в отличие от генетических) обратимы: режим дня, питание, физические нагрузки могут менять механизм, при помощи которого организм воспроизводит клетки.

Результаты биохимических исследований мы посмотрели сразу, они показательны и важны именно на текущий момент. А все анализы, касающиеся генетики и иммунологии, можно сделать позже, поэтому мы заморозили кровь, взятую у участников группы в Лесном, и специальной доставкой отправили в Москву. В ФНКЦ ФХМ им. Ю. М. Лопухина ФМБА России сделали генетический и эпигенетический анализы у 100 работников и у 200 посмотрели расширенные иммунологические показатели, остальные образцы у нас хранятся замороженные в специальном отделении биобанка. В 2025 году планируется сделать генетический, эпигенетический и иммунологический анализы еще 100 образцов. Биохимию крови будем делать каждый год свежую, потому что важно отслеживать изменения ежегодно. Часть полученных данных омиксных анализов уже внесли в систему в конце 2024 года, часть будем вносить в 2025 году.

— Что дальше происходит с этими данными?

— Пока их обработка идет в ручном режиме. Мы из этих 536 человек выделим высокую и низкую группы риска по разным видам заболеваний. В нашей команде есть профпатологи (врачи, которые занимаются изучением и лечением специфических заболеваний, характерных для людей той или иной профессии, и разрабатывают методики профилактики патологий, связанных с трудовой деятельностью. — Примеч. ред.), они все это увидят по имеющимся анализам. Также мы сопоставим клинические группы риска с явно выраженными генетическими изменениями, то есть наша задача — посмотреть, есть у этих клинических проявлений генетическая подоплека или нет. Надеемся, что на этом этапе мы уже окончательно отдадим информацию искусственному интеллекту, и дальше он будет «думать» сам. Как это в точности будет происходить, пока трудно сказать, поскольку таких разнообразных выборок еще никто никогда не делал.

— То есть по широте выборки ваше исследование первое в мире?

— Да. Если вы посмотрите на медицинские выборки, которые есть в открытом доступе или обсуждаются в медицинских статьях, они всегда очень небольшие: 100−200 человек с одной болезнью, с одним типом анализов. Если вы заглянете в интернет и спросите, какие есть платформы с применением искусственного интеллекта для анализа медицинских данных, вы найдете несколько компаний, которые используют ИИ для анализа, например, флюорографии, или урографии, или МРТ головного мозга. То есть это очень однотипные данные. А у нас мультипараметрические показатели, где есть и анализы крови, и результаты лучевой диагностики и других исследований. Таких выборок просто ни у кого больше нет, тем более на тысячу человек. В этом смысле наш проект действительно уникальный.

— Что вы рассчитываете получить на выходе: общую картину состояния здоровья сотрудников предприятия, конкретные медицинские рекомендации для каждого участника исследования, что-то еще?

— Задача проекта — дать оценку рисков развития заболеваний у каждого человека. Скажем, у сотрудника есть повышенное давление и высокий риск заболевания сердечно-сосудистой системы, угроза инфаркта в течение, например, следующих пяти лет. Или высокий риск развития сахарного диабета второго типа: тоже должна быть видна предсказательная динамика, когда заболевание может возникнуть, если ничего не делать, не менять образ жизни, не следовать рекомендациям врача. Мы увидим биологический возраст человека — и оценим, насколько он соответствует паспортному. Есть ли признаки ускоренного старения и, соответственно, появления новых заболеваний. 

— Биологический возраст тоже определит ИИ?

— Да, верно. Биологический возраст определяется по маркерам старения. В нашем случае в качестве маркеров старения принимаются эпигенетика и иммунологические факторы, которые мы смотрим. Старение не изучается отдельно — мы его оцениваем как дополнительный фактор риска. Есть риски определенных заболеваний, а есть опасность быстрого, неправильного старения, что также отражается в патологии органов.

В результате наши врачи разных специальностей — кардиологи, терапевты, гастроэнтерологи — увидят зоны риска и те заболевания, которые мы выделили, и скажут, например, одному пациенту: «Вы в группе высокого риска, уже есть видимые изменения в анализах, значит, вам показано диспансерное наблюдение с углубленным обследованием». У другого пациента уже есть заболевание в начальной стадии, значит, нужно лечь в больницу. У третьего есть риски, но пока нет болезни, значит, ему требуются определенная диета, особый режим отдыха, возможно, немедицинская реабилитация в профилактории, который есть у комбината. А дальше уже нужен разговор с кадровой службой предприятия о том, каким образом выстраивать сотруднику правильный график, когда и куда ему отправиться отдыхать, например, показан ли ему отпуск на море. Важно понимать, что ИИ предоставит аналитику, проанализирует угрозы, риски и потенциальную возможность заболевания, а задача врачей — решить, что именно с этим нужно делать конкретному работнику, и дать необходимые рекомендации.

— Проект «Цифровой профиль здоровья» рассчитан на период до 2026 года. Какие у вас планы на текущий год?

— 536 человек в этом году пройдут обследование второй раз. Мы увидим (или не увидим) динамику в клинической симптоматике, то есть в результатах анализов и обследований, которые делаются при профосмотре. Доделаем еще часть генетических анализов. И к концу 2025 года первым 200 сотрудникам ЭХП, участвующим в проекте, мы дадим персональные рекомендации. В 2026-м у нас добавится третий год динамического наблюдения. Будем вновь брать анализы короткого срока действия, то есть смотреть иммунологию, биохимию. Генетические исследования повторять не будем, поскольку генетика дана раз и навсегда. В результате мы увидим динамику за три года и сможем оценить, как ИИ работает с большими данными, которые мы ему даем, и верны ли его прогнозы.

— Как вы оцениваете этот проект с точки зрения национальных целей в области здравоохранения?

— Мы могли бы принять участие в реализации федерального проекта «Здоровье для каждого» национального проекта «Продолжительная и активная жизнь». Его цель — популяризация здорового образа жизни, своевременного прохождения диспансеризации и профилактических медицинских осмотров, профилактики неинфекционных заболеваний. Главная задача федерального проекта — помогать предупреждать или как можно раньше обнаруживать сахарный диабет, сердечно-сосудистые, онкологические и другие заболевания. Ведь чем раньше начать лечение, тем выше шансы человека на долгую и полноценную жизнь. В отличие от предыдущего федерального проекта, ориентированного на долголетие, «Здоровье для каждого» направлен в том числе на сохранение трудового долголетия, то есть продление активной плодотворной жизни.

— Есть ли планы по масштабированию проекта? Например, на другие предприятия «Росатома»? — Сейчас мы должны показать, что создали работающую систему искусственного интеллекта, в которую можно загрузить определенные данные и получить на выходе заключения по персональным особенностям человека, по рискам заболеваний, по долголетию, рекомендации по образу жизни. Поэтому наша задача, когда мы получим результаты проекта, рассказать об этом руководству ФМБА России и «Росатома», чтобы дальше принимались решения о масштабировании. И конечно, для масштабирования проекта важно, чтобы на местах были восприимчивые и активные руководители, тогда все получится: без их участия осуществить проект было бы сложно.