На прошлой неделе я посетил конференцию по превентивной медицине и записал подкаст с biomedtech-энтузиастом.
И хочу поделиться актуальными мыслями про то, как будет развиваться AI в здравоохранении.

Основные группы ИИ-сервисов, которые сейчас используются в здравоохранении:
- Обработка и анализ графических изображений (рентген, МРТ и т.д.)
- Анализ и суммаризация медицинских карт
- Системы поддержки принятия врачебных решений (ТОП 3 диагноза и т.д.)
- Автоматизация рутинных бэк-офисных задач
- Взаимодейтсвие с пациентом (анализ диалога врача и пациента, заполнение документации, сопровождение после приёма и т.д.).
Последнее пока только зарождается, но тем не менее.

Любое ПО с ИИ, которое будет использоваться в процессе оказания медицинских услуг должно регистрироваться как медицинское изделие.
Таких зарегистрированных мед. изделий с ИИ пока в России всего 47 - рынок только формируется и процесс непростой, занимает год (если постараться).
И пока нет ни одного на базе LLM - слишком велик эффект черного ящика.

Имеющиеся модели призваны сэкономить время, снизить нагрузку на врача, повысить качество диагностики.
Несмотря на это многие врачи жалуются, что они теперь работают "проверяторами" алгоритмов ИИ.

Пока ИИ-сервисы в здравоохранении - это такие подсказчики врачу со стороны.
И пока это так, эффект от них не сказать чтобы действительно сильный.
То, что есть сейчас, это промежуточная точка.

Со временем мы должны перейти к более автономному ИИ.
Автономному настольно, что он сможет полностью снимать с врача хотя бы простые задачи.
Оставляя ему наиболее когнитивно сложные.

Также есть тренд на объединение данных о здоровье пациента от разных сервисов - медицинские снимки, мед. карты, пациентские данные, данные тренинговых устройств - всё будет объединяться в единый профиль пациента.

Есть вопросы с данными, этикой и регуляторикой.

ML строится на обучении на данных.
Для того чтобы открыть новые диагностические и предсказательные возможности, корреляции про которые мы сейчас даже не знаем, нам в первую очередь нужно агрегировать и структурировать максимальный объем данных о здоровье человека из всех возможных источников.

Данные о здоровье у нас конфиденциальные данные самого высокого уровня.
С одной стороны мы не можем рисковать безопасностью этих данных и вообще этически не можем использовать данные без согласия пациента.

Многие игроки рынка сейчас думают о нахождении баланса между страхами безопастности и ограничением прогресса технологий машинного обучения в медицине.

Регуляторика и этика отстаёт от техногий во многих отраслях и медицина не исключение.
Кто будет отвечать за ошибку ИИ, даже если он будет ошибаться реже чем врач?
Когда государство и общество будет готово принять право алгоритмов ИИ на ошибку?


Пользовательские ИИ-сервисы

Благодаря трендам на ЗОЖ и превентивную медицину формируется потенциальный спрос на универсальных ИИ-ассистентов по медицине и здоровью, сквозные цифровые профили, AI-агентов, следящих за здоровьем и помогающих держать его в фокусе.

К этой теме с разных сторон подходят разные комапнии и стартапы, в том числе и мы в "Я здоров".