Вместе сильнее: фрагментарные ИИ-решения в медицине будут стремиться в единую систему
Такие прогнозы дала международная консалтинговая компания McKinsey & Company в отчете The coming evolution of healthcare AI toward a modular architecture. Аналитики указывают, что пока в основном используются ИИ-решения, выполняющие отдельные задачи: расшифровку рентгеновских снимков, оформление документации. Это создало фрагментированную ИИ-среду. По мнению исследователей, следующий шаг - объединение разрозненных ИИ в единую систему, которая будет координировать множество решений.
"Мы считаем, что волна инноваций в области ИИ вызовет два важных изменения. Во-первых, лидеры заложат основу для модульной, связанной ИИ-архитектуры, которая объединит отдельные решения, инфраструктуру данных и ИИ-агентов в единое целое. Во-вторых, создаст возможности для медицинских организаций конвертировать обширные массивы записей о пациентах и создать хранилища клинических данных, что стимулирует инновации, улучшит доставку клинической помощи и результаты лечения пациентов", - сказано в исследовании.
По мнению исследователей, в модульной архитектуре будет несколько главных уровней: ИИ-инструменты для отдельных задач; интеллектуальные агенты, которые будут координировать взаимодействие между разными ИИ; протоколы, которые будут обеспечивать безопасный доступ к данным.
Исследователи уже советуют внедрять точечные решения с учетом, что в будущем их необходимо будет встраивать в единую систему.
Также авторы отчета подчеркнули: для внедрения ИИ в медицине важны качественные медицинские данные. Они могут стать новым доходом за счет продажи огромного массива качественных данных для обучения ИИ. Доступ к данным, особенно длительным историям болезней, станет важным конкурентным преимуществом.
Ранее ComNews писал, что в России формируется рынок медицинских данных. Тогда эксперты утверждали, что данные - значимый ресурс для цифровой трансформации здравоохранения. Благодаря им можно повысить качество управленческих решений, бюджетного планирования, эффективно обучить ИИ, снизить издержки и увеличить эффективность оказания медпомощи. Но доступ к медданным неравномерный. Старший партнер ИТ-интегратора "Энсайн" (ООО "ГК Энсайн" ) Алексей Постригайло говорил ComNews, что в России данные накоплены в "гигантских объемах", но используются неэффективно - каждая медорганизация живет в своем "цифровом кармане". Тогда эксперты предлагали создать единую платформу, которая позволит всем участникам здравоохранения получать данные.
Что происходит в России
ComNews поговорил с экспертами в области ИИ и выяснил, насколько актуальны выводы исследования для нашей страны.
Ведущий бизнес-аналитик ООО "Лаборатория Наносемантика" Егор Кириллов сказал, что объединение разрозненных ИИ в единую связанную систему - естественная эволюция. "Выводы логичны, модульность позволяет разным поставщикам эффективно развивать сервисы и предлагать для встраивания в платформу", - считает генеральный директор ООО "Некстби" Александр Цыкунов.
Егор Кириллов подтвердил, что пока на российском медрынке беспорядок в плане программ: одни смотрят МРТ, другие расшифровывают голос, третьи ищут риски в анамнезе. Из-за этого врачам приходится разбираться в множестве ПО, что приводит к лишней нагрузке на персонал. Поэтому, по его мнению, будущее за модульной системой, когда врач работает в одном окне, а под "капотом" трудятся десятки разных ИИ. Это ComNews подтвердила и врач-дерматолог, совладелец сети клиник доктора Омарова (ООО "Цифровая стоматология") Зарема Омарова. Она заявила, что цифровизация в здравоохранении носит фрагментарный характер и это характерно для федерального центра и регионов, государственных и частных клиник. Но по ее мнению, все двигается к созданию монолитной ИТ-инфраструктуры - это популярное мнение в профессиональной среде.
Коммерческий директор ООО "Нетрика Медицина" Андрей Дюков отметил, что интеграционная платформа компании с самого начала была построена на модульной архитектуре. Многие ее компоненты - от интеллектуальных помощников по построению аналитики до систем поддержки врачебных решений - используют алгоритмы ИИ.
Егор Кириллов считает, что Россия не повторит в точности западную модель, но и к огромным "монолитам" не придет: "Ни один ИТ-гигант не сможет одинаково хорошо сделать нейросеть и для онкологии, и для стоматологии. Мне кажется, наш сценарий - государственная платформа-фундамент, вроде той, что уже делает Москва или развивает Минздрав, к которой, как к розетке по API, будут подключаться лучшие решения от разных разработчиков". О смешанной модели с доминированием модульного подхода также сказал и коммерческий директор GreenData (ООО "Гриндата") Сергей Лебедев. По его словам, этому способствует наличие государственной цифровой инфраструктуры здравоохранения (ЕГИСЗ/ГИСЗ) и единые требования к данным и безопасности - проще подключать специализированные ИИ-модули к общей платформе, чем строить один крупный универсальный "монолит".
"Это уже видно на примерах региональных платформ и инициатив по подключению ИИ-сервисов к медицинским информационным системам. Например, платформа "МосМедИИ" предполагает подключение проверенных ИИ-модулей и интеграцию через требования Минздрава или защищенные каналы, а также регулярный контроль качества", - привел пример Сергей Лебедев.
Руководитель ИИ-направления ООО "Платформа Третье Мнение" Илья Налетов отметил, что модульный принцип будет обусловлен логикой бизнеса: создание монолитной системы с широким функционалом требует объединения всех сервисов в руках одного игрока - на практике один поставщик не может быть экспертом во всех областях медицины. "Модульная же архитектура способствует развитию малого и среднего бизнеса, специализирующегося на высококлассной реализации отдельной подсистемы, способной добиваться значительных глубин", - объяснил Илья Налетов.
По его словам, модульная архитектура, к которой придет российский рынок, будет набором систем хранения данных и аналитических систем, в том числе нейросетевых с центральным агентом, координирующим работы каждого из модулей. Такая система потребует обеспечить централизованный доступ к разным "экспертным" системам из единой точки.
Главный плюс такого гибридного подхода, по мнению Егора Кириллова, в том, что поликлиники и больницы получат лучшие технологии, так как все будет централизованно.
Минус в том, что сложно заставить софт от разных разработчиков работать без сбоев, совместно, без утечек данных. Менеджер по работе с клиентами АО "Синимекс-Информатика" Евгений Маслов отметил, что, действительно, есть риски безопасности пациентских данных: внедрение разрозненных ИИ-решений увеличивает число потенциальных уязвимостей для утечек.
"Даже если вынести ИИ за скобки, просто обмен информацией внутри системы здравоохранения сейчас не такая тривиальная задача: разные учреждения и институты существуют обособленно друг от друга, от источников финансирования до информационных систем, - сказал старший разработчик систем искусственного интеллекта Innostage (ООО "Инностейдж") Александр Лебедев. - Поэтому до единого решения нам еще далеко. Хотя сами по себе примеры внедрения ИИ приносят пользу, объединение разнообразных решений в единую систему представляется более сложным вызовом".
