Организация и регуляция взаимодействия искусственного интеллекта с врачом и пациентом
Автор: Карпов О.Э., Пензин О.В., Веселова О.В.
Журнал: Вестник Национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова @vestnik-pirogov-center
Рубрика: Обзоры литературы
Статья в выпуске: 2 т.15, 2020 года.
Бесплатный доступ
Повсеместно проходящая цифровая трансформация здравоохранения приводит к появлению и внедрению решений, использующих технологии искусственного интеллекта. Это приносит много пользы, но приводит к новым специфическим проблемам во взаимоотношениях врачей, пациентов и регуляторов. Рассматриваются предлагаемые международными структурами, консультантами и практиками подходы к их решению, и делается вывод, что драйвером внедрения искусственного интеллекта в отрасли является наличие значительных объемов качественных медицинских данных. Предлагается поддержать предложения части российских регуляторов по деперсонализации, децентрализации и дерегуляции медицинских данных, накапливаемых научными и клиническими центрами, для ускорения создания умных и этичных систем поддержки принятия врачебных решений.
Искусственный интеллект, медицина, системы поддержки принятия врачебных решений, данные рутинной клинической практики, медицинские данные
Короткий адрес: https://sciup.org/140260002
IDR: 140260002 | DOI: 10.25881/BPNMSC.2020.73.34.027
Список литературы Организация и регуляция взаимодействия искусственного интеллекта с врачом и пациентом
- Willie MM, Nkomo P. Digital transformation in healthcare — South Africa context. World Medical Journal. 2020;66(1):34-38.
- Noorbakhsh-Sabet N, Zand R, Zhang Y, Abedi V. Artificial intelligence transforms the future of health care. Am J Med. 2019;132(7):795-801. Doi: 10.1016/j.amjmed.20-19.01.017.
- Miller DD, Brown EW. Artificial intelligence in medical practice: the question to the answer? Am J Med. 2018;131(2):129-133. Doi: 10.1016/j.amjmed.2017.10.035.
- Карта искусственного интеллекта России v1.17. АйПи Лаборатория, ООО, 2020. [Map of artificial intelligence of Russia v1.17. IP Laboratory, LLC. (In Russ).] Available at: http://airussia.online/#titul Доступ от 28.07.2020.
- Предварительное исследование технических и правовых аспектов целесообразности принятия нормативного документа по этике искусственного интеллекта. ЮНЕСКО. Материалы конференции. Париж, 2019. 34 с. [Preliminary study on the technical and legal aspects relating to the desirability of a standard-setting instrument on the ethics of artificial intelligence. UNESCO Executive Board Conference Proceedings. Paris; 2019. 34 p. (In Russ).] Available at: https://unesdoc.unesco. org/ark:/48223/pf0000367422_rus. Доступ от 20.07.2020.
- Федеральный закон № 123-Ф3 от 24 апреля 2020 г. «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». [Federal Law No. 123 "O provedenii eksperimenta po ustanovleniyu spetsial'nogo regulirovaniya v tselyakh sozdaniya neobkhodimykh uslovii dlya razrabotki i vnedreniya tekhnologii iskusstvennogo intellekta v sub'ekte Rossiiskoi Federatsii — gorode federal'nogo znacheniya Moskve i vnesenii izmenenii v stafi 6 i 10 Federal'nogo zakona "O personal'nykh dannykh" dated April 24, 2020. (In Russ).]
- WMA statement on augmented intelligence in medical care. Adopted by the 70th World Medical Association General Assembly. Tbilisi, Georgia; 2019 [cited 2020 Jul 20]. Available at: https://www.wma.net/policies-post/wma-statement-on-augmented-intelligence-in-medical-care/.
- Engelbart DC. Augmenting Human Intellect: a conceptual framework. Summary Report AFOSR-3233. Menlo Park: Stanford Research Institute; 1962.
- Чучалин А.Г., Черешнев В.А., Мишланов В.Ю., и др. Биоэтика, искусственный интеллект и медицинская диагностика. — Пермь, 2019. C. 174-175. [Chuchalin AG, Chereshnev VA, Mishlanov VYu, et al. Bioethics, artificial intelligence and medical diagnostics. Perm; 2019. P. 174-175. (In Russ).]
- Информационное письмо Росздравнадзора от 13.02.2020 № 02И-297/20. [Information letter of Roszdravnadzor No. 02I-297/20 dated February 13, 2020. (In Russ).]
- Столбов А.П. О классификации рисков применения медицинского программного обеспечения в евразийском экономическом союзе // Врач и информационные технологии. — 2019. — №3. — С. 22-31. [Stolbov AP. About the classification of risks of application of the medical software in the Eurasian economic union. Information technologies for the Physician. 2019;(3):22-31. (In Russ).]
- Правила классификации медицинских изделий в зависимости от потенциального риска применения. Решение Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.12.2015 № 173. [Rules for the classification of medical devices depending on the potential risk of use. Decision of the Board of the Eurasian Economic Commission No. 173 dated December 22, 2015. (In Russ).]
- International Medical Device Regulators Forum. IMDRF/SaMD WG(PD1)/N41R3: 2016 Software as a Medical Device: Clinical Evaluation, 2017 [cited 2020 Jul 20]. Available at: http://www.imdrf.org/docs/imdrf/final/technical/imdrf-tech-170921-samd-n41-clinical-evaluation_1.pdf.
- Gartner survey of EHR suppliers and systems in the Norwegian market. Version 1.0. Gartner, Inc. Commissioned by the Ministry of Health and Care Services. 2014. p. 9-11 [cited 2020 Jul 20]. Available at: https://www.regjeringen.no/contentasse-ts/355890dd2872413b838066702dcdad88/gartner_survey_ehr_suppliers_syste-ms_norwegian_market.pdf.
- Geis JR, Brady A, Wu CC, et al. Ethics of artificial intelligence in radiology: summary of the joint European and North American multisociety statement. Insights Imaging. 2019;10(1):101. Doi: 10.1186/s13244-019-0785-8.
- The Royal Australian and New Zealand College of Radiologists. RANZCR proposes ethical guidelines for AI. Draft [cited 2020 Jul 20]. Available at: https://www.ranzcr. com/our-work/advocacy/position-statements-and-submissions/ranzcr-ethical-princi-ples-for-ai-in-medicine-consultation.
- Карпов О.Э., Субботин С.А., Шишканов Д.В. Использование медицинских данных для создания систем поддержки принятия врачебных решений // Врач и информационные технологии. — 2019. — №2. — С. 11-18. [Karpov OE, Subbotin SA, Shishkanov DV. Medical data usage to create medical decision support systems. Information technologies for the Physician. 2019;(2):11-18. (In Russ).]
- Walker J, Lovett R, Kukutai Е, et al. Indigenous health data and the path to healing. Lancet. 2017;390(10107):2022-2023. Doi: 10.1016/S0140-6736(17)32755-1.
- You SC, Lee S, Cho SY, et al. Conversion of National Health Insurance Service-National Sample Cohort (NHIS-NSC) Database into Observational Medical Outcomes Partnership-Common Data Model (OMOP-CDM). Stud Health Technol Inform. 2017;-245:467-470.
- Hripcsak G, Ryan PB, Duke JD, et al. Characterizing treatment pathways at scale using the OHDSI network. Proc Natl Acad Sci U S A. 2016;113(27):7329-7336. Doi: 10.1073/pnas.1510502113
- Законопроект «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с принятием Федерального закона «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации». [Draft Law "O vnesenii izmenenii v otdel'nye zakonodatel'nye akty Rossiiskoi Federatsii v svyazi s prinyatiem Federal'nogo zakona "Ob eksperimental'nykh pravovykh rezhimakh v sfere tsifrovykh innovatsii v Rossiiskoi Federatsii". (In Russ).] Available at: https://regulation.gov.ru/projects#npa=106119. Доступ от 20.07.2020.
Статья обзорная
