Как искусственный интеллект изменит систему медицины в России

Аватар пользователя Нацпроекты

Искусственный интеллект (ИИ) - одна из сквозных технологий (то есть охватывающих одновременно несколько трендов или отраслей) нацпроекта "Цифровая экономика" и важнейший инструмент нацпроекта "Здравоохранение", благодаря которому в том числе будет реализована задача цифровизации отрасли. В медицине, где успешность постановки диагноза и выбор верной тактики лечения прежде всего зависят от тщательного анализа значительного количества данных, использование ИИ открывает огромные перспективы.

Заведующий кафедрой информационных и интернет-технологий, директор Института цифровой медицины Первого МГМУ имени И.М. Сеченова Георгий Лебедев рассказал порталу "Будущее России. Национальные проекты" о том, как ИИ может помочь врачам в постановке диагнозов и избавить их от рутинной работы.

В помощь врачам и пациентам

Искусственный интеллект будет все активнее использоваться в медицине по двум основным направлениям. Первое - это замена человека в рутинных операциях, таких как заполнение карты пациента. Применение ИИ в этом направлении позволит разгрузить медицинский персонал и избегать глупых ошибок, например неправильно указанной температуры тела или приема лекарств в неурочное время. Второе связано с анализом большого объема данных. Здесь технология может как повысить качество лечения в каждом отдельно взятом случае, так и помочь более эффективно и в сжатые сроки проводить, к примеру, диспансеризацию коллектива целого завода.

Возможности ИИ также могут быть использованы в качестве помощи специалисту в принятии врачебных решений. И здесь ИИ может составлять свои подсказки, опираясь на различные источники. В первую очередь это может быть анализ электронной медицинской карты пациента, чтобы врач мог сразу получить полную картину здоровья человека, не затрачивая время на самостоятельное изучение сведений о нем.

Если пациент принимает несколько видов лекарств, ИИ может помочь подобрать правильное сочетание препаратов, чтобы не нанести вреда здоровью. В рамках уже выбранной тактики лечения такие системы способны предлагать ее корректировку на основе свежих анализов и симптомов пациента, описанных в его карте.

Другой способ составления советов по лечению, подбору лекарств основан на изучении ИИ значительного объема медицинской литературы. Ежедневно в мире публикуется порядка 15 тыс. рецензируемых статей, и человек не в состоянии обработать такое количество информации, в то время как ИИ может сделать это очень быстро.

Еще одно наиболее активно развивающееся сейчас решение на основе ИИ, призванное помочь врачам, - расшифровка и классификация различных изображений: УЗИ, КТ, МРТ, рентгенограмм и т.д. Такая система способна выявлять патологии и обращать внимание врача на конкретные снимки и области на них.

Причем возможности ИИ могут идти и дальше - с его помощью различные изображения можно составлять в единые трехмерные модели, которые врач может увидеть у себя на экране. Свои решения в рамках этого направления разрабатывают, например, центр "Радиология Москвы" и резидент фонда "Сколково" российская компания "Третье мнение".

Системы ИИ позволяют мониторить, что происходит с пациентом, который находится в стационаре: определять, в каком положении он лежит на койке, не упал ли, кто к нему вошел и какие манипуляции проводит. Такие распознающие технологии также начинают постепенно развиваться. В частности, Институт цифровой медицины Первого МГМУ имени И.М. Сеченова сейчас занимается разработкой такой системы, которая даст возможность понять, что делает медсестра, находящаяся рядом с больным: кормит его, делает укол, меняет белье, ставит капельницу и т.д.


Что касается пациентов, то им ИИ может предложить навигацию в системе здравоохранения. Обратившись к ИИ и указав свои симптомы, человек может получить подсказку, в какое медицинское учреждение ему лучше обратиться. Кроме того, технология помогает двигаться в направлении персонифицированной медицины, так как может конструировать новые лекарства и предлагать схему приема препаратов в зависимости от состояния организма конкретного человека.

С точки зрения управления больницей или целой отраслью польза ИИ может заключаться в его способности обрабатывать значительные объемы данных и предлагать возможные решения главврачу или министру здравоохранения.

Пока систем на основе ИИ для медицины во всем мире не так уж много, так как не существует единых подходов и требований ни к используемым базам данных, ни к математическим методам их анализа. Но в этом направлении идет активная работа.

В частности, рабочая группа, созданная в рамках международного технического комитета ИСО/ТК 215 "Информатизация здоровья", уже изучила все нормативные документы, которые на сегодняшний день существуют в мире по этой теме, и готовит технический отчет, который будет выпущен, предположительно, к октябрю 2020 года. Институт цифровой медицины Первого МГМУ имени И.М. Сеченова также входит в эту рабочую группу и принимает участие в процессе.

Безусловно, сейчас первоочередная задача - создать такую верифицированную базу данных, чтобы решениям, принятым на основе ее анализа, можно было доверять. Нельзя создать систему и говорить, что она предлагает верные подсказки, если в нее была заложена информация лишь о 20 пациентах.

Необходимо обеспечить большую специализированную выборку, провести клинические испытания, притом что методический инструментарий для этого еще только предстоит разработать. В любом случае для создания таких систем нужна совместная работа не только математиков и программистов, но и обязательно врачей. Одна из целей нашего университета - создать экосистему подготовки медицинских специалистов, умеющих работать в цифровой среде современного здравоохранения.

Несомненно, должны быть решены и этические проблемы. Решение, предложенное компьютером, обязательно должно интерпретироваться врачом, который объяснит пациенту, почему была выбрана та или иная тактика лечения.

Авторство: 
Авторская работа / переводика

Комментарии

Аватар пользователя Rollon
Rollon(5 лет 4 месяца)

Как будто врач не в состоянии снимок рассмотреть. 

мне как то после рутинной проверки Туберкулез диагностировали....хорошо дядька нашелся поопытней который на том же самом снимке ничего не увидел. Так что да, иногда врач не в состоянии снимок рассмотреть))

 но в реализацию верится слабо

дык вроде уже проводились исследования. Брали программу которая рассматривала ну там, 1000 снимков к примеру...и сравнивали результаты этой программы с результатами выборки врачей. У программы оказался меньший процент ложных результатов.

Пока еще, программа не может обойти опытного человека....но именно что опытного, квалификацию пониже она УЖЕ уделывает 

Аватар пользователя alex_k314
alex_k314(8 лет 11 месяцев)

Пока еще, программа не может обойти опытного человека....но именно что опытного, квалификацию пониже она УЖЕ уделывает

А главное, продать ее можно уже сейчас. ;)

Думаю, тем и ограничатся, прочее так и останется на уровне разговоров.

ps: И кстати, туберкулез рентгеном не диагностируют, дочь офицера вы наша ненаглядная.

Комментарий администрации:  
*** отключен (невменяемые оскорбления главнокомандующего) ***
Аватар пользователя Victor
Victor(11 лет 1 день)

Тут беда в другом. Медицинское образование очень практичное. Ежедневная практика, анатомичка, морг, псамостоятельные практические работы, студенческие исследовательские клубы по интересам при кафедрах... Ежедневная, кропотливая, не всегда приятная практика. Ну, анекдоты про студентов-медиков все знают.

Сейчас, из-за ковида, обучение переведено в онлайн. Никакой практики руками. На практику в госпиталях тоже скорее всего поставлен крест, госпитали чужаков не подпустят.

Что из этих студентов получится, оторопь берет. И ситуация в ближайшие годы не изменится! Ковид никуда не денется.

Аватар пользователя alex_k314
alex_k314(8 лет 11 месяцев)

Ну, оспа с бубонной чумой тоже никуда не делись, строго говоря. А практика дело наживное. ;)

Комментарий администрации:  
*** отключен (невменяемые оскорбления главнокомандующего) ***
Аватар пользователя Rollon
Rollon(5 лет 4 месяца)

ps: И кстати, туберкулез рентгеном не диагностируют, дочь офицера вы наша ненаглядная.

зато отлично диагностируется флюрографией...я где то про рентген говорил? Вроде нет. Так с хера ли ты меня во лжи обвиняешь, дядя? 

Аватар пользователя Эпиграмма
Эпиграмма(7 лет 8 месяцев)

Ага, опять про "экспертные системы"  с перебором какой-нибудь базы данных и про заполнятель карточки вскрываемого на базе 1С нам рассказывают, аки про ИИ.

Аватар пользователя Pinochetoff
Pinochetoff(4 года 9 месяцев)

Как рынок для 1С франчайзи рванёт!

Комментарий администрации:  
*** Отключен (невменяемое хамство) ***
Аватар пользователя Эпиграмма
Эпиграмма(7 лет 8 месяцев)

Тут на АШе вроде как-то кто-то обмолвился, что Росатом 1Сом ипортозаместит свои учетные программы. Росатом может, а морг или роддом что ли не может?

Аватар пользователя Villina
Villina(9 лет 2 месяца)

А может оно и к лучшему. ИИ наверняка бы не выписал моему младшему 15 лекарств одномоментно. Или путем сравнения моего рентгеновского снимка с миллионами других, точно бы сказал, был перелом руки или нет. А то в феврале - двое говорят - перелом, третий - не вижу никакого перелома. ГОлосование устраивать?

Экспертные системы - штука полезная. В человеческую голову столько инфы не войдет, чтобы подобрать ЛС конкретному человеку с учетом возраста, профессии, особенностей питания, сопутствующих болячек и даже расы. Пока действуют методом научного тыка и чтения инструкций, если не лениво.

Аватар пользователя Willy Fox
Willy Fox(7 лет 1 месяц)

Выписывание 15 лекарств одновременно - это результат Вашей работы, в том числе. Вы их так учите.

Аватар пользователя Villina
Villina(9 лет 2 месяца)

Это результат работы идиотки, которая пропустила лекцию про полипрогмазию и ее последствия.

Аватар пользователя Willy Fox
Willy Fox(7 лет 1 месяц)

Upd, Не будет назначать - вылетит с работы. Где тут полипрагмазия, а где нет - уже решили за нее и куда более серьезные люди.

Наше здравоохранение как есть.

Скрытый комментарий Повелитель Ботов (без обсуждения)
Аватар пользователя Повелитель Ботов

Перспективный чат детектед! Сим повелеваю - внести запись в реестр самых обсуждаемых за последние 4 часа.

Комментарий администрации:  
*** Это легальный, годный бот ***
Аватар пользователя sergold
sergold(9 лет 6 месяцев)

Бред сивой кобылы. ИИ будет, дурное дело не хитрое. Но лечиться будут по блату у хороших врачей. И похоже не у нас в стране.

Аватар пользователя Victor
Victor(11 лет 1 день)

Конечно будет ИИ! Я же и говорю про талантливый и крупный распил.  ))))))))))))))

И еще. Я видел людей с двойным тяжелым образованием: Докторов с лицензией, и одновременно адвокатов с лицензией.

Но я никогда , ни разу в жизни не видел, и даже не слышал, о докторе-программисте!

Аватар пользователя Willy Fox
Willy Fox(7 лет 1 месяц)

С современными чиновниками от медицины и чиновниками от медицинского образования, никакой ИИ не поможет.

Аватар пользователя Doc_Mike
Doc_Mike(6 лет 3 месяца)

А можно посмотреть медицинский ИИ, который сделал директор Института цифровой медицины Первого МГМУ имени И.М. Сеченова Георгий Лебедев?

Аватар пользователя Willy Fox
Willy Fox(7 лет 1 месяц)

Через пять-десять лет увидите в передаче уровня "Криминальной России"

Аватар пользователя Бабай-сан
Бабай-сан(6 лет 5 месяцев)

Будет, не будет... Уже есть и работает.

https://m.aftershock.news/?q=node/770861

Ученые из Китая создали Machine Learning Classificator (ИИ) на основе  обработки записей в больничной истории на естественном языке, который диагностирует детские болезни, анализируя симптомы и результаты анализов. Точность диагностики составила 75-93% для различных классов болезней, что сопоставимо с результатами педиатров.

https://m.aftershock.news/?q=node/757962

Исследователи сравнили, кто лучше справляется с диагностированием рака груди: нейросеть или 101 профессионал в радиологии. Нейросеть в среднем была более эффективна в определении рака груди, чем врачи. Однако система проигрывала наиболее опытным радиологам.

https://m.aftershock.news/?q=node/704025

Интерпретация рентгенограммы грудной клетки имеет решающее значение для выявления торакальных заболеваний, включая туберкулез и рак легких, которые каждый год затрагивают миллионы людей во всем мире.

Эта трудоемкая задача обычно требует, чтобы квалифицированные радиологи читали изображения, что приводило к ошибкам диагностики на основе усталости или отсутствию возможности выполнить диагностику в районах мира, где радиологи недоступны.

 

Аватар пользователя Doc_Mike
Doc_Mike(6 лет 3 месяца)

У китайцев 55 диагнозов на всю педиатрию?

Не густо. В нашей системе только на одни заболевания легких у взрослых около 80 диагнозов. 

Аватар пользователя Бабай-сан
Бабай-сан(6 лет 5 месяцев)

Я полагаю, что вопрос масштабирования это по большей частью технический вопрос. Особенно в Китае. Они там обработали около 1,3 миллиона записей о пациентах о 600 000 пациентов. Что по масштабам Китая ничто. 

Создана рабочая модель подтвердившая концепцию. И для 55 диагнозов она уже работает. Я полагаю что это уже изрядная помощь врачу.

Аватар пользователя Doc_Mike
Doc_Mike(6 лет 3 месяца)

Тупиковый путь на больших данных. Китайцы пытаются воспроизвести один американский патент 10-летней давности, из которого сами амеры так ничего и не смогли выжать.

Во-первых, качество выборки: "Миллионы мух не могут ошибаться, это действительно анализ кала на дисбактериоз. Миллионы участковых теток тоже не могут ошибаться, это действительно диагностика и лечение уровня участковых теток".

Во-вторых, чем больше выборка, тем она гетерогенней. Поэтому в медицине для того, чтобы не сваливать в одну кучу апельсины и шарики от шарикоподшипников используют "проспективные рандомизированные двойные (и даже тройные) слепые плацебо-контролируемые" клинические испытания. Но программисты, и тем более ИИ об этом не знают.

В третьих, а в чем смысл разработки? Вот нафуа гра участковому врачу система, которая делает ровно то же, что и он, но только на 20 - 30% хуже, как у китайцев? В нашей системе заложен другой смысл - человек в голове может удержать одновременно 4 - 6 рабочих параметров, а у арифмометра такого ограничения нет. Поэтому если участковая тетка на автопилоте работает с бронхитом/пневмонией/астмой, то наша система с 80+ заболеваниями легких позволяет ей быстренько с минималистскими усилиями пробить весь диапазон от бронхита курильщика до патологии грудного лимфатического протока, эхинококкоза/альвеококкоза и прочей единичной за всю её жизнь экзотики, о которой она могла не то что забыть, но даже и не знать.

Аватар пользователя Бабай-сан
Бабай-сан(6 лет 5 месяцев)

Во-первых, качество выборки:

Вы посмотрите оригинал статьи. Я все таки урезанный перевод давал. 

Там не просто тупое обучение на записях сделанных тётками педиатрами.

Там сформирована цепочка из нескольких ИИ и специалистов, на основе записей о пациенте , анализах и обработки текстового справочника о заболеваниях формируется гомогенная среда для обучения самого диагностического ИИ. 

То есть пройдя через фильтр обрабатывающих данные искусственных интеллектов, их там вроде 2 или 3,  подготовленные данные для ИИ диагноста имеют гораздо большую статистическую значимость.

А вот на их основе и обучается ИИ диагност.

Во-вторых, чем больше выборка, тем она гетерогенней. Поэтому в медицине для того, чтобы не сваливать в одну кучу апельсины и шарики от шарикоподшипников используют "проспективные рандомизированные двойные (и даже тройные) слепые плацебо-контролируемые" клинические испытания. Но программисты, и тем более ИИ об этом не знают.

Насколько я слышал "проспективные рандомизированные двойные (и даже тройные) слепые плацебо-контролируемые" клинические испытания практикуются при лечении...   Я не медик и как плацебо может помешать ИИ поставить диагноз я не представляю.

Насчёт увеличения гетерогенности я уже написал. Она устраняется путем автоматической предобработки.

В третьих, а в чем смысл разработки? Вот нафуа гра участковому врачу система, которая делает ровно то же, что и он, но только на 20 - 30% хуже, как у китайцев?

Вот тут я не понял о чём вы говорили?  Китайская система как я понял работает на уровне лучших терапевтов.

Аватар пользователя Doc_Mike
Doc_Mike(6 лет 3 месяца)

Если они ушли от больших данных, это хорошо. Но, насколько я понял, они воспроизводят старый американский патент. В нем тоже были некие слова про контролируемую человеком обработку - а по факту исходник все те же участковые врачи с качеством участковых врачей.

Про двойные слепые плацебо-контролируемы вы правы, это про лечение. Но и для прочих медицинских научных целей жесточайший контроль выборок. Могу по своему опыту сказать - например, для одной из статей из выборки около 15 тысяч пациентов в обсчет получилось включить только около 150 человек, да и те разбивались на 4 группы. Понятно, что участковые врачи в такие игры на массовом приеме не играют.

Что касается автоматической предобработки для снижения гетерогенности, то тут возникает замкнутый круг - для снижения гетерогенности нужны диагнозы, а для постановки диагнозов нужно снизить гетерогенность. В амерском патенте они пытались решить эту задачу за счет анализа частотности. Что ведет к отсечению редкой патологии и редких, но однозначных клинических признаков, зато все забивает "температура-кашель-лейкоцитоз".

Что касается смысла - это про вопрос, зачем конечному пользователю вообще нужна система? Если система вероятностная, то она будет выдавать ровно то, что и без неё рутинно делает участковый врач - на основании наиболее частых клинических признаков ставить наиболее частые диагнозы. Недаром у китайцев после их обработки миллионов записей на выходе только 55 диагнозов - при том, что в МКБ-10(11) более 10 тысяч диагнозов. Ну и зачем врачу система, которая делает то же, что и он, но (согласно статье) дает расхождение с врачом 20 - 30%?

Лично я исхожу из того, что система должна обеспечить врачу то, чего он лишен - знания узких специалистов немедленно на рабочем месте независимо от географической локализации. Тогда только для заболеваний легких получается около 80 диагнозов и под 200 клинических признаков в различных комбинациях.

Аватар пользователя Lokki
Lokki(9 лет 1 месяц)

Это ЭС.

но поиск по массивам данных нуждается в массивн данных, а не 100500 БД с различными велосипедами.

причём толкового массива ещё не собирают, поэтому ЭС толком не взлетит ещё долго-долго.

а скажем для 30 летних и старше, массив уже и не собрать никогда, по причине физического удаления бумажных архивов.

т.е. для адекватной ЭС основа появится лет через 20, если такими темпами и дальше.

Аватар пользователя Бабай-сан
Бабай-сан(6 лет 5 месяцев)

Это ЭС

Это про что вы?

Аватар пользователя Lokki
Lokki(9 лет 1 месяц)

ЭкспертнаяСистема - програмный комплекс, ведущий поиск в базах данных, отсеивающий заранее не верные варианты и помогающий человеку принять решение.

Аватар пользователя Бабай-сан
Бабай-сан(6 лет 5 месяцев)

Это хорошо что вы сразу дали определение экспертной системы.  но вы не указали как создаётся экспертная система в вашем понимании.

В принципе все ЭС системы являются узкоспециализированными алгоритмами и создаются с помощью эксперта, специалиста владеющего теоретическими и практическими знаниями в конкретной области и программиста формирующего логические цепочки правильных выводов по указаниям эксперта. 

То есть качество экспертной системы определяется качеством специалиста эксперта, человеческим фактором.

В этом-то и есть глубинное отличия экспертных систем от современных систем машинного обучения ( machine learning) они же ИИ (AI), он же слабый ИИ. 

Системы машинного обучения используют универсальные алгоритмы, а не узкоспециализированные под конкретную задачу,  не стрят логических цепочек для получения вывода, не используют для поиска база данных и базы знаний с использованием эксперта. То есть не делают ровно того, что делают экспертные системы. 

А что они делают?  Ну грубо..., На основе примера универсального алгоритма линейной/нелинейной регрессии в машинном обучении.

Простейший пример, есть точки на плоскости x y, нужно определить какой закономерности подчиняется расположение этих случаев и предсказать дальнейшее расположение точек на кривой.

Берутся известные данные и с помощью универсального алгоритма линейная регрессии определяется коэффициент уравнения по которому расположены  точки. 

Далее алгоритм, без всяких поисков по базам данных,  просто вычисляя значение следующей точке y по вновь появившегося значению x. То есть предсказывает следующие значения y.

Применяем этот или более мощный алгоритм уже для трехмерной поверхности x y z, четырёхмерный поверхностей x y z w, и так далее. 

Обобщая,  задачей современной систем машинного обучения, он же слабый ии, является вычисление оригинальный функции с минимальной ошибкой от оригинала в многомерном пространстве, многомерность современных система достигает десятков и сотен миллиардов измерений.  И никаких поисков в воде данных или знаний, а также отсутствие человеческого фактора  ,человеческийф хесть, но на других этапах

 

Аватар пользователя Lokki
Lokki(9 лет 1 месяц)

ИИ дрессируется на подготовленной выборке. При этом, матрицы коэффициентов связей - человеконечитаемы.

Поэтому какие связи ИИ посчитал важными, а какие - нет, увы, узнать не получится.

При этом. в матрицу данных необходимо загонять кучу факторов, которые только можно вообразить, например для поиска взаимосвязей результатов анализов, необходимо предусмотреть поправочный коэффициент на то, что лаборатория работает 2 дня в неделю.

Увы, БД Знаний так и не вышли из подготовительной стадии.

Т.е. широкий поиск, с использованием информации о протекаемой беременности, с учётом списка и графика принятых лекарств в детстве и дать заключение для человека в возрасти лет 20 - у нас нет эталонных наборов.

Да, у нас есть матрица матрицы и система способна к частичному анализу и синтезу. Нужен минимум третий слой, что бы у системы образовался канал обучения.

После этого нужен будет четрвёртый слой, для замыкания петли в режим самообучения.

После всего этого, систему переводим в многомерное состояние и готово.

Аватар пользователя Doc_Mike
Doc_Mike(6 лет 3 месяца)

Для полного счастья добавьте сочетанную патологию - пневмония у астматика на фоне ревматического порока сердца с хронической почечной недостаточностью. А так-то клиент в психушке лежит по поводу обострения шизофрении, просто к нему дерматовенеролога вызвали на консультацию, потому что у него кровь на сифилис 3 креста.

Аватар пользователя Бабай-сан
Бабай-сан(6 лет 5 месяцев)

ИИ дрессируется на подготовленной выборке. При этом, матрицы коэффициентов связей - человеконечитаемы.

 

Поэтому какие связи ИИ посчитал важными, а какие - нет, увы, узнать не получится.

А является ли это недостатком? Как уважаемый комрад doc-Mike написал, что человек может удерживать в своём внимание 5- 6 параметров. А железяка может десятки и сотни миллиардов! 

Пытаться понять ту матрицу значений что образуется после обучения искусственного интеллекта просто бессмысленно, это тупиковый путь. Это тоже самое что человеку соревноваться в компании земли детским собачкам с экскаватором.

Есть другой путь Я насколько знаю  уже существуют специально разработанный искусственные интеллекты который именно объясняют как они пришли к выводу решению, то есть показывают наиболее значимые параметры. мне кажется это самый перспективный путь.

Аватар пользователя Lokki
Lokki(9 лет 1 месяц)

Выше есть пример про больного.

Детерминированая сетка имеет проблему в обосновании глубины поиска и проблема качества подготовленых обучающих выборок.

Да, она будет легко и непринуждённо решать простые вопросы. Но сколько сложных случаев будет уложенно в прокрустово ложе - покажет только вскрытие.

Да, уже сейчас сетки показывают неплохие результаты по общему анализу, правда  это небольшие обучающие выборки и узкий круг пациентов.

А теперь представим, что сетке скормили многолетний архив травмы и неотложки среднего города. Туда же положим психиатрию, судмедэкспертизу и прочих. Прикрутим фармокологию и фармокинетику.

И будем смотреть на пациента с глубиной выборки в одно поколение (т.е. учитывать родителей пациента).

Аватар пользователя Mich70
Mich70(5 лет 4 месяца)

Перечитываю истории с аннкдот.ру

13.08.2012

Имею "Пассат". В прошлый вторник поехал проверять подвеску (сильно скрипела, кто знает - "макферсон") в автоцентр. Все "прибамьасы" в центре, как положено, ведь всё проверяет автомат с компьютером и навороченной программой. По глупости остался внутри "аппарата". Врубили "проверку". Чуть не оглох от супертряски. Вижу, как на экране компа бегают данные машины, потом - результат проверки... ВСЁ В ПОРЯДКЕ! Тут мастер, "переварив" данные компа, зовёт помощника. Подходит довольно огоромный парень, которого мастер просит покачать машину за боковую центральную стойку. Парень выполняет просьбу. Мастер вылазит из "ямы" и пишет в моём тест-листе: левый шарнир. Сразу заменили - всё в порядке, не скрипит.
А мы все рвёмся в компьютеризацию, электронику.... 21-й век ведь...

 

Страницы