AI и Medtech. Даниил Васильев

В новом выпуске подкаста «Лучшее время» — Александр Садовский, человек, стоявший у истоков «Яндекса» и более 13 лет руководивший поисковыми сервисами компании.

Мы поговорили о менеджменте, тенденциях развития ИИ и о том, как искусственный интеллект меняет саму идею поиска — будь то запрос в интернете или поиск своего места в мире.

Александр рассказал:
— как команда компьютерного зрения Яндекса из ~15 человек конкурировала с ~300 специалистами Google;
— почему Яндекс не только выстоял, но и превзошёл Google по качеству поиска — за счёт внедрения машинного обучения ещё в 2009 году, культуры команды и понимания пользователей;
— как отличать уникальные проблемы от типовых — и почему это ключ к развитию любого бизнеса.

Отдельно обсудили тенденции развития ИИ:
— в чём остаётся роль человека в эпоху ИИ и как работать с AI в связке?
— почему растущая экспертность покупателей меняет маркетинг;
— могут ли запретить ИИ — и как к этому готовиться;
— в чём сходства и различия современных LLM и человеческого интеллекта.

Смотрите выпуск на наших платформах:
📺 YouTube-канал "Лучшее время"
📺 VK видео

Выпустили новый выпуск подкаста Лучшее время с Александром Садовским!

В отличие от прошлых выпусков - говорили не про конкретные отрасли или продукты, а про влияние искуственного интеллекта в целом на мир, людей и общество.

Поговорить про конкретику из опыта работы Александра в Яндексе я конечно тоже не мог себе отказать.
Но большая часть подкаста про видение нашего будущего с ИИ)

Презентация с форума Открытые данные в Казани на прошлой неделе.

Рассказал как весело и классно нам работается с одними из самых неинтероперабыльных данных в мире - лабораторными биомаркерами.

Напомню, нам надо чтобы пользователь мог загрузить к нам бланк анализов любой лаборатории в любом формате, а мы всё это структурируем в базу, чтобы пользователь видел историю изменений, графики и т.д.
Ну и наши рекомендательные ML-алгоритмы это видели.
Так вот сделать это нихрена не просто.

По презентации будет понятно почему)

Там наш самый актуальный статус решения этой задачи.
Я рассказывал доклад с такой же темой в мае, с тех у нас пайплайн поменялся примерно на две трети)

Искуственный интеллект используется для ускорения достижения результатов

Такой тезис сегодня услышал на конференции.
Логично и можно использовать для оценки актуальности внедрения ИИ.

Смотришь на любой процесс - может ИИ ускорить достижение результата в нём, значит надо внедрять.
При этом конечно это ускорение с помощью ИИ должно обходиться дешевле, чем например наймом дополнительного персонала.

Например исследователи в области drug discovery (это открытие новых лекарсв, а не что-то связанное с наркотиками), говорят что ИИ ускорит процесс разработки лекарства примерно на 3 года.

Мы в Я здоров тоже применяем ИИ, чтобы пользователи быстрее получали интерпретацию медицинских докуметов и первичные консультации.
Имея структурированную медкарту в кармане - быстрее получали пользу на приёме врача.

Часто мы ещё смотрим на внедрение ИИ и в целом на автоматизацию через призму оптимизации и сокращения издержек, что часто близко по смыслу.

Но блин, ускорение достижения результата ведь звучит круче, чем оптимизация издержек?)

В пятницу я провел первый кастдев по Я здоров!

Да, проект делаем уже больше года, а первый кастдев провёл 2 дня назад)

Не всё так запущено, пользовательские задачи, которые решает проект не выдуманы из головы - мы немало изучали рынок и тренды, общались с людьми.
Но до полноценных глубинных интервью руки не доходили.

И вот в пятницу я провёл первый и мне понравилось)
Подтвердил ряд гипотез, зафиксировал гипотезы для развития продукта и продвижения.

В общем хочу пригласить на кастдев ещё людей)

Если готовы выделить 30-40 минут и поучаствовать в развитии нашего сервиса - зарегистрируйтесь пожалуйста на кастдев через бота @yazdorov_demo_bot.

Взамен я могу например проконсультировать по IT-разработке, особенно в екоме, промтехе и медтехе.

Хочу поделиться презентацией с форума МедПикник, организованного МедИнвестГрупп.

Первый раз меня позвали выступить на мероприятии для медицинских работников.

Рассказывал я естественно не про медицину, а про искуственный интеллект)
- Как технологии ИИ изменят индустрию здравоохранения
- Применение технологий ИИ для обучения и саморазвития врача
- Обзор рынка медицинских сервисов с ИИ для здравоохранения. И почему то, что работает в клиниках так сильно отличается от ChatGPT.
- Какими сервисами скоро будут пользоваться пациенты перед приёмом врача
- Как ИИ изменит концепцию приёма врача

В Перми кстати был первый раз.
Отдельное спасибо моему Пермскому другу Руслану, за экскурсию по городу.
За один вечер обошли весь центр города и попробовал Коми-Пермяцкую кухню!
В комментарии несколько фотографий Перми)

AI для диагностики болезней, репозиторий обезличенных мед. данных, прототипирование медицинских изделий

🔥 Новый выпуск подкаста «Лучшее время» — о том, как технологии меняют медицину изнутри

История этого выпуска началась еще год назад, во время работы над стартапом «Я здоров».
Тогда нашей команде требовались источники медицинских данных для обучения моделей ИИ.

Наш руководитель Даниил обратился в Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ), где команда ученых под руководством Ивана Толмачева развивает репозиторий обезличенных медицинских данных в Центре "Цифровая медицина и киберфизика".

Центр занимается продуктовой наукой в области медицины: управлением медицинскими данными и бизнес-процессами клиник, разработкой систем и цифровых продуктов для диагностики и лечения различных заболеваний.

Позднее мы снова встретились в Томске на конференции о MedTech-проектах — и записали интервью и экскурсию по центру.

На подкасте мы обсудили:
• Как собирать и использовать медицинские данные законно и конфиденциально — особенно в 2025 году, когда по МРТ мозга уже можно восстановить портрет человека?

• Как в СибГМУ предотвратили слепоту у 100+ людей с диабетом с помощью дистанционной цифровой диагностики?

• Как устроено ПО для самостоятельной моторной реабилитации — web-игра, которая передает врачу данные о прогрессе пациента?

• Как создаются системы для управления клиниками — от учета лекарств до мониторинга занятости коек.

• И почему унификация медицинских бланков до сих пор остается проблемой: что лучше — стандартизировать или научить ИИ читать любые формы, как это делает проект «Я здоров»?

🎙Смотрите новый выпуск подкаста «Лучшее время»:
YouTube
VK видео

Долго монтировали, но наконец то выкладываем интервью в научно-технологическом центре "Цифровая медицина и киберфизика" Сибирского государственного медицинского университета.

С руководителем центра Иваном Толмачёвым поговорили про то, чем занимается центр, про рынок медицинских технологий, про медицинское программное обеспечение, искусственный интеллект в здравоохранении.
А ещё про русскоязычный репозиторий обезличенных клинических данных, созданный в центре.

Это был новый формат нашего видеоконтента.
Во-первых, записывали на территории центра, а не в студии.
Во-вторых, было не только интервью, а ещё и экскурсия по центру.
В общем почти как у Дудя)

Приятного просмотра)

В четверг буду выступать на конференции МедПикник в Перми.

Пару лет назад ни за что бы не поверил, что буду рассказывать врачам про искуственный интеллект)

А на следующей неделе на форуме Открытые данные в Казани расскажу как мы работаем с данными биомаркеров медицинских анализов.
На него кстати есть один бесплатный билет, напишите если кто-то хочет посетить - сэкономите 15 000)

Сегодня принял участие в питч-сессии социальных проектов, организованной фондом "Навстречу переменам" в Стефорде в Красной поляне.

Первый раз питчил Я здоров оффлайн.

Были люди из медицинской сферы, с которыми после пообщались про наш проект и медтех в целом.

Несколько мыслей, которые себе подсветил:

Надо активно следить за тем, как развивается ЕГИСЗ.
Там госудатсво хочет объединить медицинские данные людей из всех государственных и частных клиник.
Насколько хорошо и быстро у них это будет получится, какие и для кого будут возможности партнерств и интеграций с ЕГИСЗ - от этого тоже будут зависеть возможности для развития сервисов, подобных нашему.

В нашем приложении пользователь должен получать пользу сразу.
Желательно с ВАУ эффектом.
Чтобы после первого использования захотел продолжать и рекомендовал знакомым.
Только так победим)

AI для пользовательских healthTech сервисов и AI для внедрения в здравоохранения (которым пользуются имеено врачи в клиниках) - 2 разных ЭйАйЯ.

Саму презентацию и питч ещё надо дорабатывать, это была первая версия.
Но если захотите посмотеть, или может предложить нам инвестиции)
Прикреплю запись, а в комментариях презентацию.

Весной я писал как мы делали пересчет единиц измерения биомаркеров.
Тогда мы столкнулись с тем, для разных биомаркеров свои коэффициенты пересчета.

Например, для глюкозы коэффициент пересчета – мг/дл х 0,0555 => ммоль/л, а для молочной кислоты – мг/дл х0,111 => моль/л

Но тогда я не разобрался в сути, почему так происходит.

Мы решили спарсить коэффициенты пересчета одних единиц измерения в другие с сайтов лабораторий для всех биомаркеров.
Но когда мы уже начали тестировать и отлаживать это решение - поняли, что это работает недостаточно точно.
Что-то неправильно спарсилось, для каких то биомаркеров и пар единиц измерений коэфициенты пересчета на сайтах лабораторий не прописаны.

Я понял, что чтобы сделать действительно точный калькулятор - нужно разобраться в самой системе пересчета, а не рассчитывать на спаршенные коэффициенты с сайтов лабораторий.

В общем как это устроено:

Существует Международная система единиц (СИ, SI units).
В ней описаны:
- Основные единицы измерений
- Производные от них
- Не-СИ единицы (например литры, тонны, часы) и их приведение к основным
- Префиксы и их мультипликаторы (кило-, микро-, милли- и т.д.)

Эта информация позволяет проработать калькулятор пересчета с учетом различных мультипликаторов.

В медицинских биомаркерах есть еще один важный момент — молярная масса веществ.
Именно из-за нее для двух разных биомаркеров пересчет из одной единицы в другую (даже в одинаковых парах единиц) отличается.
Молярная масса (сколько весит одна молекула) для разных веществ разная.

Теперь нам нужен справочник молярных масс всех медицинских лабораторных биомаркеров.
Единого такого или не существует или мы не нашли.
Если кто-то знает, где его взять, пришлите.

Но мы собрали набор источников, проанализировав которые, соберем свой справочник молярных масс.
Так у нас получится точный и стабильный калькулятор пересчета единиц измерения.

Попробовал несколько дней посмотреть оценку качества сна, которую делает Apple Watch.

Как я понял, они оценивают сон по времени отхода ко сну, общему времени сна и количеству прерываний.

Если я ложусь не позже 12, сплю не меньше 6,5 часов и мало просыпаюсь - для Apple Watch этого достаточно, чтобы оценить качество сна достаточно высоко.

Если кто-то трекает сон с помощью whoop или aura (а может кто-то уже успел купить кольцо от Сберздоровья) - расскажите как там это устроено.
Мне кажется должно быть более интересно/сложно с точки зрения оцениваемых параметров.

В общем не придумал ничего лучше, чем для начала протестировать на небольшой задаче, которую мне как раз нужно было сделать сейчас.

Мы сейчас проходим с Я здоров акселератор Большая разведка.
И там на какой-то платформе нужно было заполнить определенную форму.
Это формальность, но там около 50-ти вопросов.

В общем я закинул в перплексити ссылку на эту форму с вопросами, несколько текстовых файлов с информацией о проекте и он мне подготовил ответ на каждый вопрос.

Я уже делал подобное когда заполнял формы для гранта с использованием Claude Sonnet.
Но тогда я каждый вопрос из формы отправлял в claude отдельно.
С Perplexity было удобнее в том плане, что просто отправил ссылку на форму и он распарсил вопросы. Ну и дальше сработал как LLM.

Ответы естественно средние, но для формальной формы пойдёт.
Ну и сам он форму не заполнил, копипастить пришлось руками.
Не знаю, он пока не умеет заполнять формы на любых сайтах или я не разобрался как его заставить.

Только прилетел домой, узнал что сегодня открыли для свободного скачивания браузер Comet от Perplexity.

Вроде и спать надо и его потестировать хочется)

https://www.perplexity.ai/comet

Ещё 2 новых знания про AI c ЦифроАйтиМед

Большие языковые модели (LLM) начинаются от 10 миллиардов параметров (10B).
Ну то есть я знал что бывают большие языковые модели, а бывают небольшие и чем они отличаются.
Но первый раз услышал именно цифру с которой начинаются LLM.

Второе интереснее)

Оказывается VLM (мульти-модальные модели, в который можно например писать текст и одновременно отправлять картинки и файлы) - это не LLM с прикрученной к ней под капотом OCR.

Мы используем в нашем проекте Qwen 7B Omni.
Но я действительно был уверен что когда мы отправляем туда файл, там под капотом OCR распознает файл в текст, а потом этот текст отправляет в LLM.

А оно вообще по-другому.
Там именно идет одновременная обработка, картинки, файлы и текст представляются едиными эмбедингами.
Как-то так. Это очень дилетантское определение, но это уже более правильное представление работы технологии)

Так что +2 к экспертизе в AI за вчера)

#цифроайтимед2025

Клиника без границ

Сегодня был в Сеченовском университете на конференции "ЦифроАйтМед".

На первой сессии куда попал обсуждали концепцию "Клиника без границ" и как её развивают в разных компаниях и продуктах.

Тезисы, которые я зафиксировал:

Медицина сейчас работает в клиниках.
Но причины заболеваний находятся не в клиниках: получение и развитие заболеваний, заражаемость, факторы риска и т.д.

Нужно обеспечить пациента медициной на дому, хотя бы частично, в тех сценариях где это возможно.

Современная модель диагностики заболеваний реактивна - пациент приходит ко врачу уже с жалобами, обычно в крайней стадии.
Это делает лечение менее эффективны, более долгим и дорогим.

Нужно контроллировать состояние пациента проактивно, превентивно.
Корректируя отклонения на ранних стадиях и снижая вероятность реализации факторов риска.

Нужно развивать менеджмент и самоменеджмент пациентов на всех стадиях - наблюдение, диагностика, лечение, восстановление.

Здравоохранение постепенно переходит к "медицине на диване", как это уже произошло с многими отраслями.
Это когда услуги, которые ранее оказывались в специализированном учреждении, теперь можно оказывать дистанционно.
Для того, кто не следит за трендами медтеха, глядя на текущее состояние отрасли это может быть непросто представить.
Но когда-то и банковские услуги оказывались только в банках.

Решений в этом направлении уже не мало.
- Специализированные мессенджеры между врачом и пациентом с интеллектальными агентами для сбора показателей здоровья, опросников, уведомлений врачу, контроля приёма препаратов
- Сервисы самодиагностики
- AI-ассистенты для пациентов и копайлоты для врачей
- Мониторинговые медицинские устройства

В очередной раз удивился как активно в медтех и медицинский ИИ в частности заходит СБЕР.
Уже сейчас они работают с телемедициной, сервисами для пациентов, СППВР и управленим госпитализацией пациентов для здравоохранения, медицинскими устройствами и системами мониторинга с ИИ.
Обучают GigaChat на медицинских данных.
И ещё кучу всего анонсируют на ближайшие годы.
Разве что разработкой лекарсв не слышал что СБЕР занимается, хотя может просто пока не рассказывают)

В общем рынок медтеха и ИИ в здравоохранении интересный, большой и растущий.
Конкуренция очень сильная.
Легко нам на нем точно не будет.
Но надеюсь будет весело)

#цифроайтимед2025
Хочу написать ещё несколько заметок по свежей памяти с этой конференции, так что пусть будет хештег)

На этой неделе я до четверга в Москве, планирую посетить следующие мероприятия:

Понедельник - Выставка и конференция по промышленной автоматизации Агропродмаш agroprodmash-expo.ru

Вторник - День ИИ в Сколково aiday.sk.ru

Среда, четверг - Саммит по цифровой медицине и информационным технологиям в здравоохранении «Цифроайтимед» digitalitmed.sechenov.ru

Среда - Выступление Натальи Касперской на лектории Medtech Moscow https://t.me/medtechmoscow/3090

Кто будет на этих мероприятиях - напишите, пообщаемся)

На один шаг ближе

Это подход в здравоохранении, когда диагностика и медицинская помощь переносится на один шаг ближе к пациенту.

- Обследование, которое раньше мог сделать только профильный специалист, благодаря новому оборудованию теперь можно сделать в кабинете врача общей практики или медсестры
- Исследования, которые раньше проводились только в лабораториях, частично выполняются экспресс-тестами и другими методами point-of-care-диагностики

Развитие этой концепции упрощает для пациента вход в систему здравоохранения, делает его более доступным.
Это помогает развивать тренды профилактической и превентивной медицины, ранней диагностики.
Чем проще человеку будет проходить обследования, определять факторы риска и диагностировать отклонения на ранних стадиях, тем больше людей будет это делать.

Учёные из Сибирского государственного медицинского университета активно внедряют проекты, основанные на этом подходе - мобильные модули диагностики разных патологий.
Один из их проектов - "Офтальмик+" уже спас от слепоты более 100 человек. Он выявляет определенные патологии зрения, которые в запущенном состоянии могут привести к его потере.
Раньше их мог определить только офтальмолог, а с применением "Офтальмик +", это может сделать врач общей практики или медсестра.
Незаменимо в отдалённых регионах.

В нашём AI-ассистенте мы тоже поддерживаем подход "на шаг ближе":

- Пользователь сможет получить первичную консультацию по вопросам медицины и здоровья, узнать как подготовиться к обследованию или приёму врача прямо в приложении
- Сервис даст первичную интерпретацию загруженных в медицинскую карту анализов и обследований - в комплексе, а не каждого по отдельности, и дальнейшие рекомендации на их основе
- Мы интегрируем поддержку экспресс-тестов, распознавая количественные значения биомаркеров там где это возможно

Apple представила AI-модель для предсказания структуры белков SimpleFold

Лидером в этой области считается AlphaFold 2 от Google DeepMind.
Это модель, которая с высокой точностью предсказывает трехмерную структуру белков по их аминокислотной последовательности.
Технология ускоряет процесс определения структуры белка, который раньше занимал годы.
Модель используют более двух миллионов исследователей по всему миру, она открыла эру цифровой биологии.
В том числе применяется в разработке новых лекарств, ускоряя первый этап.

Создателям AlfaFold в 2024 году присудили Нобелевскую премию по химии.

Так вот, минус AlphaFold - она требует очень много вычислительных ресурсов для работы.
SimpleFold от Apple использует другие подходы и работает в 22 раза эффективнее.
Apple заявляет что это только первый шаг, но их модель уже сейчас даёт шанс ускорить исследования в медицине и создании новых материалов, сделав предсказания белков дешевле и доступнее.

То есть ещё несколько лет назад процесс предстаказания структуры белков занимал годы.
Сейчас, то что раньше делалось годы, делается почти моментально просто требует много вычислительных ресурсов.
И теперь разработчики борятся уже за экономию вычислительных ресурсов, что бы сделать процесс ещё более доступным.

https://arxiv.org/abs/2509.18480v1

Провели вчера Демо 1.1 нашего проекта Я здоров
1.1 потому что первое Демо 1 по техническим причинам не состоялось 9 сентября)

Что было:
- Немного о трендах индустрии здравоохранения, которые делают сервисы подобные нашему актуальными
- Краткое описание концепции и функционала сервиса
- Live демо мобильного приложения для пользователей и web-сервиса для медицинских специалистов
- Концепция нашего будущего предложения для медицинских клиник и лабораторий
- Планы по развитию

Спасибо тем кто пришел онлайн за Ваши вопросы!

Запись Демо

ВК Видео: https://vkvideo.ru/video-90186410_456239124

Youtube: https://youtu.be/nrVuYpc_0Vg

Отвечу на любые вопросы в комментариях к посту)

Если будет интересно следить за нашим развитием в таком формате - будем проводить Демо регулярно, показывать наши обновления, рассказывать о планах.