Watson for Oncology

Watson for Oncology — это система поддержки принятия врачебных решений на основе искусственного интеллекта, разработанная корпорацией IBM. Система предназначена для помощи онкологам в выборе тактики лечения раковых заболеваний путём анализа медицинских данных пациента и сопоставления их с обширной базой научной литературы, клинических рекомендаций и историй болезни.

История

Разработка Watson for Oncology началась как часть более масштабного проекта IBM Watson, который изначально был нацелен на победу в телевизионной игре-викторине Jeopardy!. После успеха в 2011 году компания IBM решила применить технологию когнитивных вычислений в медицине. В 2012 году было объявлено о партнёрстве с онкологическим центром Memorial Sloan Kettering (США) для обучения системы на основе клинических данных и экспертных знаний врачей этого учреждения.

В 2013 году начались первые пилотные проекты в нескольких больницах США. К 2015 году система была развёрнута в ряде медицинских центров в Индии, Китае, Южной Корее и Таиланде. В 2016 году Watson for Oncology был представлен на российском рынке: пилотный проект стартовал в Национальном медицинском исследовательском центре онкологии имени Н. Н. Блохина в Москве. В 2017 году IBM объявила о начале коммерческого использования системы в нескольких странах, включая Россию, где она была внедрена в нескольких онкологических диспансерах.

Однако к концу 2010-х годов проект столкнулся с серьёзными проблемами. В 2018 году появились сообщения о том, что система даёт небезопасные и необоснованные рекомендации в ряде случаев, особенно при редких формах рака или при наличии множественных сопутствующих заболеваний. В 2020 году IBM объявила о прекращении активных продаж Watson for Oncology и сворачивании проекта, сосредоточившись на других направлениях в области здравоохранения. К 2022 году система была полностью выведена из эксплуатации.

Принцип работы

Watson for Oncology функционировал на основе технологии когнитивных вычислений, которая объединяет обработку естественного языка, машинное обучение и анализ больших данных. Система не была автономным диагностическим инструментом, а выступала в роли ассистента врача.

Обработка данных пациента

Врач вводил в систему структурированные данные о пациенте: возраст, пол, стадию заболевания, гистологический тип опухоли, результаты молекулярно-генетического тестирования, наличие метастазов, сопутствующие заболевания и предыдущее лечение. Система не имела доступа к неструктурированным текстам медицинских карт — вся информация предоставлялась в формализованном виде.

База знаний

Watson for Oncology был обучен на основе:

• более 300 медицинских журналов и учебников;
• более 15 миллионов страниц научной литературы;
• клинических рекомендаций Национальной онкологической сети США (NCCN) и других авторитетных организаций;
• данных о лечении более 100 000 пациентов из онкологического центра Memorial Sloan Kettering.

Анализ и рекомендации

Система сопоставляла характеристики пациента с данными из базы знаний и формировала список возможных вариантов лечения. Каждому варианту присваивался уровень достоверности:

• «Рекомендуется» — вариант, соответствующий стандартным протоколам лечения для данного типа рака.
• «Для рассмотрения» — альтернативные схемы, которые могут быть уместны при определённых обстоятельствах.
• «Не рекомендуется» — варианты, которые не подходят данному пациенту или не имеют доказательной базы.

Система также предоставляла ссылки на научные публикации, обосновывающие каждую рекомендацию, и могла ранжировать варианты по степени эффективности и токсичности.

Применение

Watson for Oncology применялся в нескольких ключевых областях онкологии.

Поддержка врачебных решений

Основное назначение системы — помощь врачу в выборе оптимальной тактики лечения. Watson for Oncology мог быстро обработать большой объём информации и предложить варианты, которые врач мог не рассмотреть из-за ограниченности времени или недостатка знаний по редким формам рака. Система особенно полезна в регионах с нехваткой узких специалистов.

Обучение и повышение квалификации

Система использовалась в учебных целях: ординаторы и молодые врачи могли сравнивать свои решения с рекомендациями Watson for Oncology, что способствовало освоению современных протоколов лечения.

Клинические исследования

Watson for Oncology применялся для анализа данных клинических испытаний и выявления пациентов, которые могут подходить для участия в новых исследованиях. Система могла сопоставлять критерии включения в протоколы с характеристиками конкретных пациентов.

Критика и ограничения

Проект Watson for Oncology подвергся значительной критике как со стороны медицинского сообщества, так и со стороны экспертов в области искусственного интеллекта.

Проблемы с достоверностью рекомендаций

В 2018 году журнал STAT News опубликовал расследование, в котором утверждалось, что система давала небезопасные рекомендации, в том числе предлагала лечение, которое могло привести к серьёзным побочным эффектам. Например, в ряде случаев Watson for Oncology рекомендовал химиотерапию с высоким риском токсичности для пациентов, которым она была противопоказана. Система также не учитывала индивидуальные особенности пациента, такие как аллергии или непереносимость определённых препаратов.

Зависимость от данных одного центра

Watson for Oncology был обучен преимущественно на данных онкологического центра Memorial Sloan Kettering, который является одним из ведущих учреждений США. Это привело к тому, что система ориентировалась на американские протоколы лечения, которые не всегда соответствуют стандартам других стран. Например, в России и странах Азии применяются иные схемы химиотерапии и хирургического вмешательства, что снижало практическую ценность рекомендаций.

Отсутствие адаптации к локальным условиям

Система не учитывала доступность конкретных препаратов в разных странах, а также различия в медицинской инфраструктуре. Врачи в развивающихся странах часто не могли следовать рекомендациям Watson for Oncology из-за отсутствия необходимых лекарств или оборудования.

Сложность интеграции

Внедрение системы требовало значительных затрат на обучение персонала и адаптацию к локальным медицинским информационным системам. Кроме того, врачи часто жаловались на неудобный интерфейс и необходимость вручную вводить большое количество данных, что отнимало время.

Значение и наследие

Несмотря на коммерческий провал, Watson for Oncology оказал значительное влияние на развитие медицинских систем искусственного интеллекта. Проект продемонстрировал как потенциал, так и ограничения применения когнитивных вычислений в здравоохранении. Он стимулировал развитие более специализированных и адаптивных систем поддержки принятия решений, которые учитывают локальные особенности и проходят более тщательную клиническую валидацию.

Опыт Watson for Oncology также показал важность прозрачности алгоритмов и необходимости участия врачей в процессе разработки и тестирования таких систем. В настоящее время многие компании, включая Google Health, Microsoft и стартапы в области медицинского ИИ, учитывают уроки проекта IBM при создании собственных решений для онкологии.

Источники

1. IBM Watson for Oncology: A Review of the Literature and a Case Study of Its Use in Clinical Practice. Journal of Clinical Oncology, 2017.
2. STAT News: IBM’s Watson recommended ‘unsafe and incorrect’ cancer treatments, internal documents show. 2018.
3. Memorial Sloan Kettering Cancer Center: IBM Watson for Oncology Collaboration. 2013.
4. Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н. Н. Блохина: Отчёт о пилотном проекте Watson for Oncology. 2016.
5. IBM Corporation: Watson for Oncology Product Documentation. 2015–2020.
6. The Lancet Oncology: Artificial intelligence in oncology: current status and future directions. 2019.