Компьютерное зрение в медицине

Искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении переживает период хайпа. У всех разработчиков масса амбиций, начиная от мелких стартапов и заканчивая крупными транснациональными вендорами и производителями медицинского оборудования, которые предлагают самые разные алгоритмы, сервисы и т.д. Однако создание решений на основе искусственного интеллекта для медицины и здравоохранения – это не только новые возможности, но и многочисленные проблемы. В этой статье рассмотрим барьеры, которые нужно преодолеть на этом пути заранее, чтобы не совершать типичные ошибки, а также ответим на главный вопрос, который волнует абсолютно всех: заменит ли ИИ врача в будущем?

Большое количество команд разработчиков, давно и профессионально занимающихся системами компьютерного зрения, искусственным интеллектом и нейронными сетями, активно идут в сферу здравоохранения. Порой это специалисты с совершенно потрясающими перспективами, большим опытом и готовыми продуктами, которые успешно внедряются в промышленности, на транспорте и др. Но все они приходят в абсолютно новую для себя область, которая живет по своим собственным законам и правилам. И главное в ней то, что ценой даже за малейшую ошибку может стать жизнь человека.

Доказательная медицина

Когда речь идет о цифровизации в медицине, очень часто говорят о консервативности врачей, сопротивлении врачебного сообщества и т.д. Но так считают те, кто не понимает, каким путем здесь формируются решения, как внедряются любые технологии, будь то таблетка, новый вид скальпеля или цифровой продукт.

Если посмотреть на типовую пирамиду доказательной медицины с разными уровнями доказательности научных исследований (рис. 1), то, к сожалению, подавляющее количество продуктов на базе искусственного интеллекта пока расположены на ее «дне». Другими словами, это единичные описания единичных случаев. Для профессионального сообщества такая мизерная информация доказательным аргументом не является.

Рис. 1. Пирамида доказательной медицины

Это значит, что надо не только разрабатывать алгоритмы на основе ИИ, но и идти путем научной валидации, растить опыт, доходить до уровня исследований и затем – метаанализов и клинических рекомендаций.

Повышение производительности и точности скринингов

В указе президента «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» № 490 от 10.10.2019 г. есть отдельное положение о повышении качества услуг здравоохранения за счет использования технологий ИИ. Потенциально внедрение искусственного интеллекта в медицине открывает большие возможности для контроля качества и автоматизации участков производственных процессов, которые достаточно типизированы и состоят из повторения рутинных операций. Чаще всего такими процессами являются скрининги и профилактические исследования, когда однотипная стандартизированная диагностика выполняется на больших объемах пациентов. Так как это условно здоровые люди, то при массовом анализе значительная часть исследований представляет собой норму и, как следствие, идеальный вариант для автоматизации.

Глобальные исследования подтверждают данную точку зрения. Согласно опросу Европейского общества рентгенорадиологии (European Society of Radiology)¹, большинство врачей отдает предпочтение использованию ИИ для скрининга онкологических и сердечно-сосудистых заболеваний (рис. 2).

Рис. 2. Опрос European Society of Radiology по использованию ИИ в радиологии (675 респондентов)¹

Кто несет ответственность?

Что касается разделения ответственности врача и искусственного интеллекта, то к этому вопросу медицинские работники относятся скептически. Многие из них считают, что само по себе заключение без валидации врачом пациент вряд ли может воспринять.

Другое дело – разделение ответственности между врачом и разработчиком ИИ-решения. Ведь просто разработать алгоритм и передать его в медицину не получится. Придется нести ответственность за работу этого алгоритма и в длительной перспективе.

Кроме того, на всех этапах разработки решения для здравоохранения обязательно участие врачей, причем как специалистов в сфере клинической дисциплины, которой адресовано конкретное решение, так и специалистов по организации здравоохранения.

Качество валидации ИИ для диагностики

Основная проблема, с которой сталкиваются разработчики ИИ для медицины, – это качество и стандартизация исходных данных. На рис. 3 показаны результаты обобщающей аналитической публикации², посвященной анализу датасетов и качеству алгоритмов на их основе, разработанных для здравоохранения за несколько предыдущих лет. Обзору уже три года, но ситуация, к сожалению, не меняется.

Рис. 3. Анализ датасетов и качество алгоритмов на их основе (на основании 516 статей, опубликованных в 2018 г.)²

В большинстве случаев разработчики берут отдельно взятый датасет, чаще всего принадлежащий одной больнице, тренируют на нем алгоритм и выпускают в свет. Если цель – получить инвестиции, то такой подход позволит это сделать. Но если нужно создать продукт, который будет массово работать в системе здравоохранения в стране и за рубежом, то подход неприемлем, так как результаты работы ИИ обычно оказываются невоспроизводимыми на других датасетах, диагностических устройствах, другой популяции и т.д. То есть нет валидации алгоритмов на независимых данных при разработке, а значит предлагаемый ИИ не сможет работать «за пределами» известного ему датасета.

Далее в игру вступает доказательная медицина. Если не показать врачу метрики диагностической точности алгоритма, не назвать значения площади под кривой, чувствительности, специфичности, то команда может быть сколько угодно профессиональной, а инвестиции огромными, но никто в медицинском сообществе не будет принимать это во внимание. В медицине ИИ должен пройти научную оценку, клинические испытания, наконец – получить регистрационное свидетельство в качестве медицинского изделия. Только после этого можно рассчитывать на массовое применение алгоритма. Причем такая ситуация носит глобальный характер, в каждой развитой стране есть своя система сертификации изделий и средств для здравоохранения.

Также результаты работы алгоритма обязательно должны быть воспроизводимы и объяснимы. Недостаточно сказать врачу, что на одном снимке есть патология, а на другом ее нет. Недостаточно просто показать те области, которые вызвали у алгоритма интерес и сомнение, необходимо объяснить, почему он принял то или иное решение.

Мы сталкивались с известными ситуациями, когда алгоритм учили на компьютерных томограммах буквально находить белое на черном, и в итоге он не понимал разницу между очагом в легком и содержимым кишечника (рис. 4).

Рис. 4. Задача для ИИ – поиск очагов в легких по КТ

Когда врач видит подобную картинку, он больше не будет работать с этим алгоритмом, и здесь дело не в его косности или консерватизме, а в том, что это элементарные вещи: сначала научить алгоритм находить легкие на изображении, понимать их анатомические границы, а уже потом искать очаги. Типичные грубые ошибки происходят и тогда, когда ищут просто какие-то образования без привязки к анатомическим ориентирам, и очагом заболевания может оказаться все что угодно, вплоть до застежки на нижнем белье.

Опыт сотрудничества с разработчиками

Центр диагностики и телемедицины ДЗМ (директор Центра – д.м.н., профессор Морозов Сергей Павлович) ведет масштабную и многогранную работу с разработчиками ИИ.

В этой практике взаимодействия можно выделить несколько основных проблем.

Стабильность работы команды
Мы сталкивались с ситуациями, когда последовательно тестировали одну и ту же разработку и видели, как колеблется значение метрик диагностической точности. Это было связано с тем, что постоянно менялась команда разработчиков, между разработками не было преемственности. Поэтому в контексте клинических испытаний алгоритмов искусственного интеллекта для медицины рассматриваются не только технические испытания, но и система требований к принципам управления качеством, по которым работает команда.

Отсутствие целеполагания, необоснованная постановка задач
Многие разработчики считают, что в медицине надо просто распознать какое-то изображение, мол вон сколько в ней визуализации – рентгенограммы, томограммы и др. А зачем, например, распознавать рентгенограмму таза? В какой производственный процесс встраивается алгоритм? Кто и почему будет платить за его работу? Эти вопросы, как правило, остаются без ответа.

Разработка искусственного интеллекта для медицины начинается с обоснованного целеполагания. Она выстраивается по той же схеме, что и создание медикаментов в фармбизнесе (рис. 5), и включает в себя не только обязательные клинические испытания, но и постмаркетинговые наблюдения.

Рис. 5. ИИ-сервис создается и функционирует аналогично процессам в фармбизнесе

ИИ – медицинское изделие

Часто ведутся дискуссии о том, что искусственный интеллект не нужно сертифицировать как медицинское изделие. Но при этом, если человек планирует лечить себя или члена семьи таблетками, он хочет, чтобы таблетки были проверены в клинических испытаниях, а используемые во время операции инструменты были медицинскими изделиями, стерильными, проверенными и качественными. А как только речь заходит об искусственном интеллекте, то почему-то он не является медицинским изделием и диагностическое решение, определяющее судьбу человека, воспринимается как некое приложение без всякой ответственности. Это совершенно порочная практика.

Во всем мире наблюдается четкая практика сертификации искусственного интеллекта как медицинского изделия наравне с любыми другими видами программного обеспечения.

Онлайн-обзор «Системы видеоаналитики» — решения от производителей и мнения экспертов >>>

Московский эксперимент по применению компьютерного зрения в лучевой диагностике

В 2020 г. в соответствии с постановлением Правительства Москвы Центр диагностики и телемедицины ДЗМ начал крупнейшее в мире научное исследование применимости и качества искусственного интеллекта для здравоохранения. В нем могут принять участие разработчики ИИ-решений для медицины, у которых уже есть готовый продукт (алгоритм, сервис). Он должен уметь приоритизировать исследования, обозначать патологические участки на изображениях и помогать врачу сформировать шаблон описания, то есть контролировать качество и повышать производительность работы.

В рамках эксперимента сервисы искусственного интеллекта подключаются к Единому радиологическому информационному сервису (ЕРИС), который объединяет все государственные медицинские организации города Москвы. К ЕРИС подключены около 1,5 тыс. единиц цифровой диагностической аппаратуры, ежегодно в нем накапливаются миллионы исследований, в системе работают врачи и рентгенолаборанты.

На рис. 6 показаны первые промежуточные результаты эксперимента. Он проводится по трем видам исследований: рентгенограмма грудной клетки, компьютерная томограмма грудной клетки и маммограмма. Имеются отдельные условия для алгоритмов по диагностике COVID-19.

Рис. 6. Промежуточные результаты эксперимента по применению компьютерного зрения в лучевой диагностике (статус на 01.08.2020 г.)

Это уникальная возможность для разработчиков апробировать алгоритмы в реальных клинических условиях, получить обратную связь не только от команды ученых, но и от практикующих врачей, выяснить объективные метрики качества и точности, оценить воспроизводимость работы алгоритмов, а на основе этих результатов – усовершенствовать свою разработку.

С научной точки зрения эксперимент представляет собой модель клинических испытаний, разработанную коллективом Центра под руководством профессора Сергея Морозова³.

На сайте https://mosmed.ai можно ознакомиться со специальной конкурсной программой и системой грантов.

Эффективный ИИ в медицине

За искусственным интеллектом в медицине большое будущее, хотя этот инструмент еще только формируется.

Способен ли ИИ когда-нибудь заменить врача? Нет, этого никогда не будет, и не нужно даже грезить об этом. Но настоящий искусственный интеллект станет замечательным помощником для медицинского работника: поможет профилактировать ошибки и дефекты, автоматизировать рутинные операции, ускорить оказание медицинской помощи. В результате это приведет к тому, что не ИИ заменит врача, а врач, использующий ИИ, заменит врача, который его не использует.

¹ Codari M, Melazzini L, Morozov SP et al. Impact of Artificial Intelligence on Radiology: a EuroAIM Survey Among Members of the European Society of Radiology. Insights Imaging. 2019 Oct 31;10(1):105. doi: 10.1186/s13244019-0798-3.
² Kim DW, Jang HY, Kim KW, Shin Y, Park SH. Design Characteristics of Studies Reporting the Performance of Artificial Intelligence Algorithms for Diagnostic Analysis of Medical Images: Results from Recently Published Papers. Korean J Radiol. 2019 Mar;20(3):405-410. https://doi.org/10.3348/kjr.2019.0025.
³ Морозов С.П., Владзимирский А.В., Кляшторный В.Г., Андрейченко А.Е., Кульберг Н.С., Гомболевский В.А. Клинические испытания программного обеспечения на основе интеллектуальных технологий (лучевая диагностика). Препринт № ЦДТ-2019-1 / Серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики». Вып. 23. М., 2019. 33 с.

Опубликовано в журнале «Системы безопасности» №4/2020

Машинное зрение и медицина / Хабр

Прошло лет пять с того момента как нейронные сетки начали втыкать в каждую дырку. Есть масса примеров где всё работает почти идеально — биометрия, распознавание технической информации (номера, коды), классификация и поиск в массиве данных.

Есть области где всё хуже, но сейчас идёт большой прогресс — речь/распознавание текстов, переводы.

Но есть области загадочные. Вроде как и прогресс есть. И статьи регулярно выходят. Только вот до практического применения как-то особо и не доходит.

Давайте разберём то, как нейронные сеточки и машинное зрение работает в медицине.

Небольшая оговорка. В статье я буду говорить только про машинное зрение. Это когда мы пробуем распознать что-то по рентгенограмме, фотографии, картинке с УЗИ, КТ/МРТ, И.Т.Д.

Эти области которые сильно улучшились в последние годы. В других областях всё несколько запутаннее/хитрее, не хочу их касаться.

Небольшая оговорка 2. Я хочу обойтись тут без явных примеров, рассматривая общности, которые справедливы почти для всех нейронок. Если интересно почитать что нейронки в последнее время научились делать в медицине, то советую:
Распознавание флюорограмм
Распознавание мамограмм
Сетчатка
Рак кожи

И многое многое прочее.

Часть 1 — с наскоку

Медицина — очень специфическая область человеческого знания. В отличие от того что я перечислял выше (биометрия/номера/переводы) — тут есть ответственность. Если врач явно накосячил — человеческое общество предполагает что ему должно прилететь. Не сказать что эта установка всегда выполняется. Но есть некоторая парадигма и в сознании врачей и в сознании общества. С кем бы ты не говорил — люди всегда мыслят в этих рамках.

А теперь приходим мы со своей нейронной сеточкой. И говорим: «мы предсказываем с той же точностью что и врач!» (ниже мы рассмотрим это утверждение подробно). Врач смотрит на одну фоточку — ок. На вторую — шикарно. А вот на десятой он не согласен с мнением сети кардинальным образом. Врач бы написал «подозрительно», а сеть выдаёт «здоров». «Что это такое?!» — думает врач. «Неужели бы мы выпустили этого больного?!»

Глобально при подходе «нейронная сеть + врач» где цель сети «искать патологию» апостериорное распределение может быть следующим:

1. Пациент имеет патологию -> нейронная сеть её нашла -> врач её увидел (плюс врачу в карму)
2. Пациент имеет патологию-> нейронная сеть её не нашла -> врач её увидел (врач считает «ну и напридумывали тут хрени», минус в карму сети)
3. Пациент имеет патологию -> нейронная сеть её не нашла -> врач тоже ничего не видит (все всё продолбали, никакого наказания никому)
4. Пациент имеет патологию-> нейронная сеть её не нашла -> врач её не видит (врач считает «ну и напридумывали тут хрени», а дальше два варианта «врач уверен что он прав», находка уходит в утиль и «врач хочет спихнуть ответственность» — назначение дополнительных анализов/дополнительных исследований — и тогда победа)
5. Пациент не имеет патологию -> нейронная сеть её не нашла -> врач тоже ничего не видит (плюс врачу в карму)
6. Пациент не имеет патологию -> нейронная сеть её не нашла -> врач что-то видит («что же нейронка ваша не видит столь очевидных симптомов, даже если патологии тут не было — однозначно надо проверять!»)
7. Пациент не имеет патологию -> нейронная сеть её нашла -> врач тоже что-то нашёл (все согласны, все в плюсе)
8. Пациент не имеет патологию -> нейронная сеть её нашла -> врач ничего не видит (опять же два варианта событий «врач считает что он прав» — и всё ок «врач хочет спихнуть ответственность» — и запускает цепочку исследований. Результат — раздосадованный врач, что опять пришлось назначить кучу анализов а там ничего).

Давайте теперь просуммируем все исходы: 1,3,5,7 — нет никакого изменения в текущем протоколе исследования. Для скрининговых исследований это будет 95% случаев. Нейронная сеть ничего не меняет, а любые действия с ней связанные будут являться усложнением работы врача = > в глобальном смысле будут давить в минус.

Пункты 2 и 6 дают офигенный минус в карму нейронных сетей. Они будут создавать явный негатив каждый раз когда происходят.

Пункт 4 — единственная ситуация когда нейронка может отыграться. Но она должна пройти через негатив врача. И это полностью будет убиваться Пунктом 8. Чтобы врачи поняли что нейронка эффективна — число случаев описываемых пунктом 4 должно быть сравнимо или выше чем в пункте 8. Но это достижимо лишь в тех случаях когда число пациентов с патологией высоко. Для скрининга это не встречается.

Реальность выглядит ещё несколько хуже, если честно. Если нейронка видит чего не было в обучении, но что для врача однозначно — она будет выдавать какие-то рандомные ответы. Ну, например, остатки сложных медицинских вмешательств при флюорографии (швы/протезы/осколки). И, даже если сеть статистически лучше врача, но каждые пару недель врач видит одну и ту же очевидную ошибку — у него будет пригорать.

Ок. Мы пришли к выводу, что при интеграции с квалифицированным врачом нейронная сеть практически не способна повысить выявление заболеваний — она будет лишь добавлять проблемы. А давайте подумаем как нейронку можно прикрутить без врача? Реальная проблема поликлиник в России — очень много низкокачественных специалистов на местах. Я разговаривал с врачами федеральных центов — и там две жалобы:

• Врачи при малейшем сомнении отправляют в федеральный центр для диагностики
• Врачи не видят опухолей на пол груди (мало опыта)

Надо понимать, что в таких ситуациях любая нейронная сеть выдаёт точность на порядок выше чем такой врач.

Но при попытке притянуть к реальности всё становиться несколько печальнее:

1. Заменить врача целиком не позволит законодательство — опять же «кто будет нести ответственность»
2. Врач низкого уровня скорее всего будет идти по одному из двух путей:
   • Считать себя умнее сети и не слушать её решения. Судя по тому что я видел — таких будет большинство.
   • Полностью исполнять её решения. Это неплохо, но мы не сможем заставить врача делать это бюрократически, ибо врач -тот кто несёт ответственность.

3. На низком уровне есть вполне хорошие врачи — и это надо учитывать. Такие врачи могут подорвать репутацию любой программы, указывая на её ошибки.

Самое печальное, что эта проблема «низкая квалификация врача» — решается другими способами, а не нейронными сетями. Грамотный системный подход, с постоянным обучением врача/проверкой квалификации/созданием сетевой инфраструктуры чтобы один врач мог обслуживать сразу много больниц / дублирование на 2-3 врача. Решать эту проблему нейронными сетями — примерно то же что и подходить к ремонту автомобиля со словами «у меня есть рулон скотча, почему бы не попробовать».

Тот же ДИТ в Москве идёт тоже по пути «сначала сведем всё в одно место, а потом распознаем». Своё решение с нейронками они пиарили на конференциях. Но начинают работу они именно с системных решений. Нейронки в такие места придут потом, где-то ускорив работу, где-то повысив качество. Начинать надо именно с инфраструктуры.

Конечно, есть способ как можно заткнуть эту проблему частично именно нейронкой. Автоматом проверять все снимки сделанные в учреждении. Поставить порог таким образом чтобы ложных срабатываний почти не было (да, пусть будем 20% больных пропускать). И, если мы уверены, что пациент болен — то в обход врача назначать ему дополнительные обследования.

Выглядит просто. В реальности это адовый вариант: он рушит логику принятия решений (больного отпустили, как его назад теперь звать), он рушит репутацию врачей (как это Василий Петрович косячит?!), он неприемлем администрации (как 20% пропускать?!). Он не будет работать в случае если врачи компетентны. Для больницы непонятен профит данной системы, зачем тратиться на установку. И он возможен только если в медучреждении где уже есть хорошая информационная система.

Но, в эту сторону смотрит половина проектов с которыми я сталкивался…

Ещё неплохой вариант — подсвечивать врачу то что видит сеть. Опухоли/органы/какие-то характеристики. Но это не является задачами первоочередной необходимости. И в первую очередь нужно производителям оборудования. В какой-то момент такие «ассистенты» смогут сдать стандартом в области. Такой подход не требует жёсткого лицензирования, частично разгружает врача, является неплохим конкурентным преимуществом для аппарата/софта. Я видел несколько таких проектов. Но, опять же, это про другое. Это не заменяет врача, не улучшает выявляемость.

Часть 2. А что со статистикой

Недавно вышла офигенная статья. Мета-исследование на тему того какую точность нейронные сети достигают и как оно бьётся с людьми. Оно не содержит в себе ответов на то как что-то можно внедрить/использовать. Но хотя бы позволяет оценить современный передний край в науке.

Итоговый график статьи примерно такой (оценка точности для всех исследований):

Вроде даже люди ощутимо проигрывают! Но не стоит забывать, что это мета-исследование, где точки на графике — это итоговая точность алгоритмов.

Если оставить те статьи где оценка людей и алгоритма идёт по идентичному набору данных (таких всего 14), то итоговый график будет куда интереснее:

Видно, что при адекватном сравнении алгоритмы выдают почти ту же точность которую дают профессиональные врачи.

Но не стоит забывать несколько моментов:

1. Обучить нейронку можно только по чётко поставленной задаче. Если вдруг на снимке есть какая-то непонятная хрень — врач сразу будет разбираться, а выход нейронки будет не определён
2. Точность врача зависит от квалификации. Об этом будет пример чуть ниже. Нейронка, скорее всего, даст какую-то усреднённую точность.
3. Нейронка может быть зависима на метод/на обучающую выборку. Инвариантность врача значительно больше.

Про точности врачей. Я натыкался на несколько исследований где анализировали точность врачей. По сути реально хорошую нейронку нельзя сделать без такого исследования. Из последних мне очень понравилось вот это. Чтение маммограмм одно из самых сложных направлений в рентгенологии. Надо пространственно восстановить 4 снимка снятых с разных направлений и понять всё ли ок или нет. Нейронка даёт где-то 87% точность при классификации больной/здоровый. Врачи — от 70% до 86%. При этом, согласно исследованию, врачи имели опыт в данной задаче.

Не надо обобщать данное исследование на все другие задачи. Но виден прикольный момент — «плохим врачам нейронка однозначно помогает». А вот хороших — немного тормозит.

Часть 3. О том, где нейронки в медицине реально помогают

Всё что я говорил выше — были рассуждения на тему «нейронки и поиск паталогий». Отвлечёмся на несколько минут и поговорим про более общую тему — нейронки и медицина. Могут ли помочь нейронки в медицине, в анализе изображений?

И тут ответ — однозначно да. И это уже активно используется. Из свежих примеров, что попадалось (привожу тут российские чисто медицинские стартапы которые дошли до продукта):

UNIM — сеть лабораторий выполняющая исследования образцов биопсии (врачи называют это патанатомическими исследованиями). Эти исследования достаточно долгие и муторные. Врач садится и считает число клеток одного типа, другого типа, число окрашенных клеток, и.т.д. Ещё пару лет назад все эти подсчёты делались в микроскопы и с счётчиком в руке.

Через нейронки это решается быстро и хорошо. Повышается точность (уж что-то а число клеток алгоритмически подсчитать сильно проще чем глазами + можно обрабатывать больший участок за меньшее время). А главное — очень сильно ускоряется время работы врача.

DiagnoCat — анализ КТ на предмет заболеваний в зубах. Зубов у человека много. Лечащий врач обычно обращает внимание на тот зуб который лечит + на то что бросится в глаза. Никто не описывает все 32 зуба полноценно. Но алгоритм может. Такой подход повышает конверсию, улучшает итоговое состояние пациентов.

Только в России я видел ещё 3-4 фирмы/стартапа которые успешно внедрили машинное обучение в околомедицинские технологии. И эти решения повысили качество услуг/уменьшили их цену.

Главная особенность таких стартапов — они идут не от «решения всех проблем», а от «ускорения обработки данных»/«повышения эффективности».

Эпилог

Нейронные сети сейчас идут не от идеи вида «а давайте распознавать X». А от идеи вида «мы тратим кучу на Y — > можем ли мы как-то это оптимизировать?». Ну, например, автоматически заполнять диагноз, если тратим много времени на писанину. К сожалению, многие это не понимают.

Изменится ли медицина в следующие 10 лет? Думаю что да. Но не за счёт нейронных сетей, а за счёт информатизации. Автоматическое управление потоками, виртуальные рабочие места, объединение всех данных в общую базу. А машинное зрение… Оно само появится в тех проектах которые до него дорастут. Тихо и незаметно.

Полное руководство по льготам Medi-Cal Vision

Medi-Cal — это программа для жителей Калифорнии, которая предоставляет доступ к бесплатным или недорогим медицинским услугам. Он предназначен для отдельных лиц и семей, которые находятся вблизи или ниже черты бедности. Люди с инвалидностью или старше 65 лет могут претендовать на страховое покрытие Medi-Cal с менее строгими требованиями.

Ваша инвалидность должна соответствовать определению инвалидности Управления социального обеспечения, которое означает неспособность заниматься значительной прибыльной деятельностью из-за физического или умственного расстройства. Кроме того, существуют ограничения по активам и доходам. Вообще говоря, Medi-Cal предназначена специально для людей, от которых нельзя ожидать, что они будут платить за аналогичные льготы.

Программа Medi-Cal работает несколько иначе, если у вас есть инвалидность и вы работаете. Если бы вы получали Дополнительный социальный доход (SSI), если бы вы не работали, постоянно соответствовали определению инвалидности, установленному федеральным правительством, и доход вашей семьи ниже 250% FPL, вы, вероятно, по-прежнему имеете право на участие в программе Medi-Cal.

В дополнение к традиционному медицинскому страхованию Medi-Cal предоставляет получателям льготы по зрению. Как правило, она не покрывает стоимость очков, но может покрывать расходы на анализы, необходимые для определения необходимости очков.

Не каждый поставщик медицинских услуг принимает участие в программе Medi-Cal. В некоторых округах нет участвующих поставщиков услуг, хотя вы можете посещать другие округа для получения помощи. По крайней мере, некоторые крупные офтальмологи принимают Medi-Cal. Они не обязательно могут быть в вашем районе или иметь немедленные открытия, поэтому лучше заранее подготовиться к потребностям зрения, когда это возможно.

Программа Medi-Cal не идеальна, но это намного лучше, чем полное отсутствие медицинской страховки. Как правило, люди, имеющие право на участие в программе Medi-Cal, не могут позволить себе программы с лучшим покрытием.

Преимущества Medi-Cal Vision

Вот преимущества регистрации в плане Medi-Cal Vision:

• Комплексное обследование глаз один раз в два года в соответствии с рекомендациями Американской ассоциации оптометристов
• Очки для лиц моложе 21 года и для проживающих в домах престарелых
• Услуги по искусственному глазу, такие как глазные протезы, для тех, кто потерял зрение в результате травмы или болезни
• Контактные линзы для лиц с определенными заболеваниями

Полномасштабные льготы по зрению Medi-Cal обычно обеспечивают адекватный, хотя и не превосходный уровень покрытия потребностей среднего человека в области зрения. Например, бенефициары проходят один плановый осмотр глаз каждые 24 месяца. Это примерно соответствует  рекомендации о том, что люди должны проходить комплексное обследование глаз каждые один-два года , в зависимости от различных факторов риска.

Получатели Medi-Cal, потерявшие глаз, как правило, получают искусственные офтальмологические услуги и материалы, такие как искусственный глаз, покрываемые страховкой, независимо от того, потеряли ли они глаз из-за травмы или болезни. Medi-Cal также покрывает некоторые тесты на слабое зрение, например, необходимые для мониторинга возрастной дегенерации желтого пятна (относительно распространенное заболевание глаз).

Каковы варианты выбора моего поставщика медицинских услуг?

DHCS создало полезный каталог поставщиков услуг по уходу за зрением , классифицированный по округам. В некоторых округах может не быть поставщиков медицинских услуг, хотя вы все равно можете обращаться к поставщикам медицинских услуг в соседних округах. Провайдеры часто предлагают разные услуги, поэтому убедитесь, что поставщик предлагает необходимые вам услуги, прежде чем записываться на прием.

Вообще говоря, существует четыре типа офтальмологов. Двумя основными типами глазных врачей являются оптометристы и офтальмологи.

• Оптометристы

  Врачи имеют лицензию штата на оказание первичных офтальмологических услуг. Они могут удовлетворить потребности большинства людей в уходе за глазами и даже могут выполнять некоторые операции. Оптометристы проводят проверку зрения и обследование глаз, выписывают контактные линзы и очки, диагностируют и лечат различные глазные заболевания и травмы.

• Офтальмологи

  В то время как оптометристы обычно предоставляют услуги общего зрения, офтальмологи оказывают более специализированную помощь. Они специализируются на комплексной помощи и часто диагностируют более широкий спектр заболеваний и предоставляют больше видов помощи. Хотя офтальмологи предлагают комплексные услуги по уходу за глазами, многие из них специализируются на своей области. При определенных заболеваниях глаз оптометрист может направить вас к офтальмологу, который может провести осмотр глаз и проверить зрение, назначить корректирующую ношение, а также диагностировать и лечить различные заболевания глаз. Они также могут выполнять операции, связанные с травмой глаза, катарактой, глаукомой, опущением век или другими проблемами.

• Оптики

  Эти специалисты могут выписывать рецепты оптометристов и офтальмологов, но не могут проводить осмотр глаз или проверку зрения. Оптики разрабатывают и подбирают очки и контактные линзы, но не выписывают фактические рецепты. Они могут измерить лицо и порекомендовать определенные типы корректирующей одежды.

• Окулисты

  Эти профессионалы делают глазные протезы. Обычно это протезы глаз, которые нельзя использовать, чтобы видеть. Вместо этого они заполняют место, где раньше был глаз, потерянный из-за травмы и болезни. Преимущества протезирования глаза в основном эстетические. Многие пациенты предпочитают регулярно носить эти протезы, особенно если они стесняются своего отсутствующего глаза. Другим может быть очень трудно отличить глазной протез от естественного глаза. Специального обучения для окулистов нет. Профессионалы в этой области приходят из разных слоев общества. Медсестры, оптометристы и стоматологи обычно становятся окулистами. Набор навыков обычно приобретается в процессе ученичества.

Специалисты всех этих категорий могут принимать Medi-Cal для покрытия зрения. Однако, даже если поставщик принимает Medi-Cal, у вас могут возникнуть проблемы с записью на прием. Хотя иногда может быть трудно записаться на своевременный прием к любому медицинскому работнику, поставщики, которые принимают Medi-Cal, могут иметь длинные списки ожидания.

Что такое Medi-Cal?

Несколько десятилетий назад в Калифорнии была запущена программа Medi-Cal , которая позволяет жителям Калифорнии, отвечающим определенным требованиям, получать бесплатные или недорогие медицинские услуги. В первую очередь он предназначен для того, чтобы помочь гражданам и квалифицированным иностранцам (обсуждается позже) получить медицинскую помощь, когда они иначе не могли бы себе этого позволить.

В то время как наше внимание сосредоточено на преимуществах Medi-Cal для зрения, Medi-Cal, в частности, покрывает более широкий спектр медицинских услуг, чем только те, которые связаны со зрением. Если у вас нет медицинской страховки или она плохая, стоит выяснить, соответствуете ли вы требованиям для участия в программе Medi-Cal. Хотя Medi-Cal не предлагает самого обширного покрытия, это, безусловно, лучше, чем отсутствие страховки.

Как подать заявление

Подача заявления на страхование Medi-Cal Vision — это простой процесс, который занимает около часа, независимо от того, как вы это сделаете. Вы можете присоединиться к плану Medi-Cal Vision следующим образом:

• Подача заявки онлайн через веб-сайт. Вам не нужно заполнять заявку за один присест. Система позволяет сохранить информацию и продолжить позже.
• Запись на прием к регистратору. Сотни центров регистрации и тысячи сертифицированных регистраторов по всему штату позволяют бесплатно подавать заявки из любого места.
• Звонок в сервисный центр. Вы можете позвонить по номеру 1-800-300-1506, чтобы зарегистрироваться, или заполнить онлайн-форму, и регистратор позвонит вам, обычно в течение 30 минут.

Для подачи заявки вам потребуется некоторая информация. Приложение запрашивает ваш номер социального страхования, имя работодателя, данные о доходах (квитанции о заработной плате или информацию о пособиях по безработице) и информацию о федеральном налоге.

Примечание. Негражданам необходимо иметь иммиграционные документы.

Кто может воспользоваться программой Medi-Cal?

Взрослые жители с низким доходом, семьи с детьми, пожилые люди, люди с ограниченными возможностями, беременные женщины, дети в приемных семьях и бывшие приемные молодые люди в возрасте до 26 лет, как правило, покрываются программой Medi-Cal. Примечательно,  человек, которые имеют право на участие в программе Medicare, не будут иметь права на участие в программе Medi-Cal .

Чтобы иметь право на участие в программе Medi-Cal, вы должны быть гражданином США или квалифицированным иностранцем . По сути, это означает, что иностранцы, не являющиеся гражданами США, должны соответствовать определенным требованиям Министерства внутренней безопасности (DHS), чтобы воспользоваться программой.

Отнесете ли вы себя к категории «малодоходных» по закону, зависит от ряда факторов. Во-первых, вам нужно определить доход вашей семьи. Это можно сделать, выяснив свой  исчисляемый доход . Это относительно просто, если вы живете один, но может быть сложнее, если у вас есть семья. Некоторые программы Medi-Cal имеют другие правила, поэтому подтвердите требования интересующей вас программы. гражданин или квалифицированный иностранец.

Или если вы беременны и доход вашей семьи выше, чем ваш. Доход беременных женщин может составлять 213% от прожиточного минимума или ниже, но при этом соответствовать требованиям. Следует также отметить, что нерожденные дети учитываются при расчете размера вашей семьи. Это еще больше увеличивает ваш базовый лимит дохода на медицинское страхование.

Расчет общего дохода, который может получить ваша семья, сохраняя при этом право на участие в программе Medi-Cal, может быть немного запутанным. В разбивке по долларовым суммам 138% FPL составляет около 17 236 долларов США, а 266% FPL составляет около 33 223 долларов США. Это изменяется, если в вашем семейном домохозяйстве есть не только вы. Это хорошая идея, чтобы поговорить с профессионалом, чтобы подтвердить, что вы делаете все расчеты правильно.

Федеральный уровень бедности меняется со временем. Он устанавливается Министерством здравоохранения и социальных служб США. Узнайте больше о рекомендациях по бедности на 2019 год, установленных HHS , здесь . Обязательно проверяйте рекомендации каждый год, чтобы убедиться, что у вас есть самая свежая информация.

Как насчет пожилых людей и людей с ограниченными возможностями?

Если вам больше 65 лет или вы имеете инвалидность, вы можете иметь право на участие в программе федерального уровня бедности для пожилых и инвалидов (A&D FPL). Чтобы претендовать на эту программу, вы должны:

• Быть в возрасте 65 лет или старше или иметь инвалидность, признанную законной. Вы должны проверить особенности определения инвалидности, так как некоторые слепые люди могут не соответствовать этому определению.
• Имейте менее 2000 долларов в активах или 3000 долларов, если вы состоите в паре. Некоторые активы не учитываются . Например, вам разрешено иметь один автомобиль, оборудованный для определенных целей, таких как транспортировка на работу или медицинское обслуживание, стоимостью менее 4500 долларов США. Если ваша инвалидность началась до 26 лет, вам следует открыть  ABLE аккаунт  как можно скорее. Эти специальные банковские счета для людей с ограниченными возможностями имеют ряд преимуществ. Деньги в них, как правило, не учитываются при ограничении активов программы.
• Примите к сведению ежемесячный доход менее 1 271 долл. США или 1 720 долл. США на пару, за исключением источников дохода, не подлежащих учету.

Если вы получаете дополнительный доход по обеспечению безопасности (SSI), который представляет собой ежемесячные платежи, направляемые людям с ограниченными возможностями или старше 65 лет и ниже определенного порога дохода и ресурсов, вы должны автоматически получать Medi-Cal, если вы живете в Калифорнии.

Если вы не соответствуете ни одному из вышеперечисленных требований, существует дополнительная опция Medi-Cal: для лиц пожилого возраста, слепых и инвалидов — нуждающихся по медицинским показаниям (ABD-MN). Эта программа позволяет вам оплачивать часть стоимости Medi-Cal, если вы соответствуете определенным требованиям. Однако зачастую дешевле и потенциально выгоднее использовать другие социальные программы для оплаты другого плана страхования или воспользоваться последним способом получения Medi-Cal, описанным ниже.

Программа Medi-Cal для работающих инвалидов

Программа Medi-Cal для работающих инвалидов предоставляет некоторую свободу действий людям с ограниченными возможностями, которые могут работать, но при этом могут пользоваться финансовой защитой, которую обеспечивает страховое покрытие Medi-Cal. Департамент здравоохранения штата Калифорния (DHCS) называет эту программу «Программой 250% работающих инвалидов» (250% WDP).

Требования программы Medi-Cal для работающих инвалидов не являются особенно строгими. Вам необходимо будет отправить подтверждение того, что вы работаете по найму или работаете не по найму, в местный окружной отдел социального обеспечения. Не существует минимального требования к количеству часов, чтобы считаться «работающим».

Подтверждение занятости включает квитанции об оплате труда, письменное подтверждение от работодателя и многое другое. Если вы не уверены, учитывается ли конкретная деятельность или как подтвердить источник дохода, обратитесь в местный окружной отдел социального обеспечения или к квалифицированному специалисту. Система достаточно открытая. Он даже включает небольшие источники дохода, такие как сбор предметов для переработки.

Существуют ограничения на участие в программе Medi-Cal для работающих инвалидов. Для квалификации необходимо:

• Постоянно соответствовать федеральному определению инвалидности.
• Иметь чистый семейный доход менее 250% от FPL.
• Иметь право на SSI, если бы не ваш доход.

Чем Medi-Cal отличается от других вариантов страхования?

Medi-Cal предъявляет довольно строгие требования, поскольку она предназначена для предоставления малоимущим и лицам с ограничительной инвалидностью хотя бы базового уровня медицинского обслуживания. Что касается стоимости, часто это бесплатно или стоит меньше, чем медицинские льготы, предоставляемые Covered California, программой, которая предлагает аналогичные медицинские льготы. Если вы не имеете права на участие в программе Medi-Cal и с трудом покрываете свои расходы на медицинское обслуживание, изучите предложения Covered California.

В 2014 году DHCS сообщило, что Калифорнийский фонд здравоохранения (CHCF) провел опрос, который показал, что 90% респондентов (все зарегистрированы в Medi-Cal) оценили программу как «хорошо» или «очень хорошо». Хотя программа не идеальна, большинство бенефициаров довольны уровнем ухода и охвата, который они получают.

Большинство бенефициаров программы Medi-Cal будут находиться на уровне или ниже федерального уровня бедности. Даже если некоторые вещи, такие как очки, не покрываются, людям с таким уровнем дохода, вероятно, будет сложно найти доступную программу с аналогичными преимуществами. В результате Medi-Cal часто является лучшим вариантом для людей с таким уровнем дохода.

Безусловно, существуют более выгодные планы страхования зрения, но они значительно дороже. Если ваш уровень дохода позволяет вам претендовать на участие в программе Medi-Cal, планы с более широким покрытием, скорее всего, не подходят для вас прямо сейчас.

Ссылки

Medi-Cal. Крытая Калифорния.

Подать заявку на страховое покрытие. Крытая Калифорния.

Статус гражданства. Институт труда по инвалидности.

Пособия по нетрудоспособности 101. Всемирный институт инвалидов.

Найдите список поставщиков услуг по уходу за зрением. Департамент здравоохранения (DHCS).

Преимущества Medi-Cal Vision. Департамент здравоохранения (DHCS).

Расчет исчисляемого дохода (Medi-Cal). Всемирный институт инвалидов.

Федеральные рекомендации по уровню бедности и таблица. (Март 2021 г. Thebalance.

Федеральные нормы США в отношении бедности, используемые для определения финансового права на участие в определенных федеральных программах. Министерство здравоохранения и социальных служб США.

Дополнительный социальный доход (SSI) Обзор. Администрация социального обеспечения.

Инвалидность (определение, используемое Службой социального обеспечения для взрослых). Всемирный институт инвалидов.

Исключения ресурсов (программы CA). Всемирный институт инвалидов.

Учетные записи ABLE. Всемирный институт инвалидов.

Программа для работающих инвалидов. Департамент здравоохранения (DHCS).

Стоимость проверки зрения и время прохождения проверки зрения. (октябрь 2021 г.). ААВ Медиа.

Право на участие в программе Medi-Cal и страховое покрытие штата Калифорния — часто задаваемые вопросы. ДХС.

Услуги технического зрения | План L.A. Care Health Plan

Medi-Cal

Страхование зрения, покрываемое участниками программы L.A. Care для участников программы Medi-Cal, включает:

• Плановые осмотры глаз каждые 24 месяца
  • Покрываются дополнительные или более частые осмотры глаз, если это необходимо для участников с медицинскими показаниями, например, для больных диабетом
• Очки (оправы и линзы) оплачиваются один раз в 24 месяца по действительному рецепту
• Замена очков в течение 24 месяцев с изменением рецепта или если очки утеряны, украдены, сломаны (и не могут быть починены) и в этом нет вины участника. Участники должны предоставить примечание о том, как очки были утеряны, украдены или сломаны 

.

• Приборы для слабовидящих для людей с нарушением зрения, которое не поддается коррекции с помощью стандартных очков, контактных линз, лекарств или хирургического вмешательства, которое мешает человеку выполнять повседневные действия (например, возрастная дегенерация желтого пятна)
• Необходимые по медицинским показаниям контактные линзы
  • Тестирование контактных линз и контактные линзы могут быть покрыты, если использование очков невозможно из-за заболевания или состояния глаз (например, отсутствие уха). Медицинские состояния, при которых можно носить специальные контактные линзы, включают, помимо прочего, аниридию, афакию и кератоконус

  .

Чтобы узнать больше об осмотре глаз или покрытии услуг по уходу за зрением, позвоните в план обслуживания зрения (VSP) по номеру 800-877-7195 (TTY 1-800-428-4833). Доступны бесплатные услуги устного перевода, включая американский язык жестов.
 

L.A. Care Covered™ и L.A. Care Covered Direct

™

L.A. Care Covered™ и L.A. Care Covered Direct™ обеспечивает страховое покрытие зрения для участников в возрасте до 19 лет через программу VSP. Покрытие включает 

• Одно плановое обследование глаз в год
• Один (1) рецепт на очки (одна пара очков или контактных линз) каждый год   

Доплаты к этим услугам не применяются. Процедуры лазерного зрения не покрываются. Чтобы найти участвующего поставщика, позвоните в VSP по телефону 1-800-877-719.5. Вы также можете ознакомиться с Подтверждением страхового покрытия (Справочником участника) для L.A. Care Covered™ и L.A. Care Covered Direct™ или позвонить в отдел обслуживания участников L.A. Care Covered по телефону 1-855-270-2327 (TTY: 711) для получения дополнительной информации о страховом покрытии.
 

План PASC-SEIU

В настоящее время плановые услуги по офтальмологии не покрываются. Если у вас есть какие-либо вопросы, позвоните в наш отдел обслуживания участников по телефону 1-844-854-7272.