Почему AI-технологии в медтехе — это хорошая идея

Есть два мнения. Первое: AI нас всех убьет, и случится это уже очень скоро. Второе: AI нас всех спасет, и происходит это уже прямо сейчас. О первом исходе и его влиянии на бизнес поговорим в другой раз, а сегодня обратим внимание на второй.

Всем привет. На связи вновь Влад Кармаков из Siberian.pro. Сегодня посмотрим, как AI и нейросети помогают медицинскому бизнесу и фарме не только спасать жизни, но и зарабатывать деньги.

Всего какой-то год назад я писал о том, что разработка медицинского приложения — это отличная идея. Сегодня просто иметь приложение — уже недостаточное преимущество. Слово года 2025 — AI. В эпоху цифровой трансформации искусственный интеллект проникает во все сферы нашей жизни, и медицина не является исключением. 

Медицинские приложения с AI – это не просто модный тренд, а функциональный инструмент, способный кардинально изменить как качество предоставляемых услуг, так и бизнес-модель медицинских учреждений и фармацевтических компаний. Медтех-приложение с AI несет измеряемую выгоду! Как обычно, будет много конкретных примеров. Поехали.

Одной из самых перспективных областей применения искусственного интеллекта в медицине является диагностика. Нейросети способны анализировать медицинские изображения (рентген, КТ, МРТ) с невероятной точностью, выявляя даже самые незначительные отклонения от нормы. Обучившись на миллионах снимков, AI оказывается способен достоверно обнаруживать закономерности и аномалии, невидимые даже для опытного человеческого глаза.

Примеры

Основанная на AI система Lunit INSIGHT CXR анализирует рентгеновские снимки и выявляет признаки различных заболеваний, включая пневмонию, туберкулез и рак легких. Система включена в программу обязательных скринингов по онкологии во многих странах.

Другой пример — компания Aidoc, которая предлагает AI-решения для анализа медицинских изображений, используемых в радиологии, кардиологии и других областях. Нюанс в том, что данные по каждому снимку врач получает на свое личное медицинское приложение в реальном времени. Там же есть доступ и к мед.картам пациентов.

Что это дает бизнесу?

• Повышение точности диагностики. Пациенты любят, когда им ставят правильный диагноз с первого раза. А значит, будут рекомендовать вашу клинику. 
• Увеличение пропускной способности. Натравите AI на чтение медицинских карт, описание снимков МРТ и анализ анализов (не опечатка) и сможете принять больше пациентов в единицу времени.
• Снижение затрат. Автоматизация процесса диагностики снижает нагрузку на врачей и на оборудование.

Каким медучреждениям подойдет такое решение? Для обычной клиники подобная AI-система, — возможно, перебор. Но для профильных центров, крупных поликлиник, медицинских лабораторий и диагностических центров преимущества решения быстро окупят все вложения. Благодаря высокой точности и скорости работы медицинского искусственного интеллекта, врачи примут больше пациентов за меньшее время. Прибыль клиники вырастет. Кроме того, снижение количества диагностических ошибок позволяет избежать юридических проблем и повысить репутацию организации.

Недавний прогресс в области искусственного интеллекта начался во многом именно здесь. DeepMind, AlphaFold — помните? Но если в 2014-ом это был лишь дорогостоящий стартап, то десять лет спустя высокая скорость разработки новых лекарств обусловлена именно возможностями AI.

Действительно, разработка новых лекарств – это долгий, дорогостоящий и рискованный процесс. Что делает ИИ? Анализируя огромные объемы данных (генетические данные, результаты клинических испытаний, научные публикации) и прогнозируя эффективность новых лекарственных соединений, AI выявляет корреляции между молекулярной структурой, биологической активностью и клиническими результатами. На выходе получаем предсказание эффективности лекарств без реальной необходимости их производить.

Примеры

Про AlphaFold знают все, поэтому приведу несколько других примеров.

Так, компания Atomwise использует AI для поиска новых лекарств. Предобученная нейросеть анализирует структуру молекул и прогнозирует их взаимодействие с белками-мишенями. 

Аналогичные исследования проводит Exscientia, но уже с упором на персонализированную медицину. На основе образцов, взятых у конкретного пациента, нейросеть предсказывает наиболее эффективную форму молекул лекарственного средства. О том, что персонализированная медицина — это важный тренд, я писал год назад. А сегодня персонализированные лекарства, созданные с использованием AI, уже работают in vivo.

Компания PathAI разрабатывает искусственный интеллект для медицины, целую платформу, помогающую им ставить более точные диагнозы и подбирать персонализированное лечение для пациентов с раком.

Что это дает бизнесу?

Внедрение AI в R&D-процессы в фармакологии окупится многократно:

• Сокращение времени и затрат на разработку лекарств. AI позволяет находить перспективные молекулы гораздо быстрее и эффективнее, чем традиционные методы.
• Повышение вероятности успеха клинических испытаний. AI помогает выбирать пациентов для клинических испытаний, прогнозировать их результаты и оптимизировать протоколы исследований.
• Потенциальный выход на рынки персонализированных лекарств. AI позволяет создавать лекарства, адаптированные к индивидуальным особенностям каждого пациента.

Внедрение подобных систем в профильных клиниках, например, онкологических, позволит улучшить результаты лечения и, тем самым, привлечь новых клиентов.

Если предыдущий кейс — это что-то на сложном, то вот эту супер-способность нейросетей сможет внедрить практически любое медицинское учреждение. Как и на любом другом предприятии, в клиниках, аптеках, в профильных медицинских центрах есть масса рутинных процессов, от управления запасами до обслуживания клиентов.

Вот их-то и можно автоматизировать или вовсе исключить, грамотно внедрив AI в бизнес-процессы. Наш опыт внедрения таких систем показывает, что результат проявляется практически сразу, а стоимость внедрения простейшего AI-агента сравнительно невелика.

При этом рынок автоматизации растет, как и потребность в эффективных AI-решениях.

Примеры

Примерами подобных медицинских AI-платформ являются Olive или Wellframe. С клиентской стороны это приложение, в котором пациент пациент может мгновенно записаться к врачу и отслеживать свои назначения. Со стороны клиники это автоматизация рутинных операций, более эффективное обслуживание клиентов, сокращение операционных расходов.

Есть и универсальные решения, позволяющие автоматизировать лишь какой-то один аспект работы, например, заполнение форм. Но зато практически где угодно, в том числе и в медицинских учреждениях. Скажем, внедрение FlowForma в сети британских клиник позволило ускорить работу с тысячами пациентов и гарантировать соответствие медицинских документов государственным стандартам.

Что это дает бизнесу

• Снижение операционных затрат. Автоматизация рутинных задач и оптимизация использования ресурсов позволяют снизить затраты на персонал, оборудование и материалы.
• Повышение эффективности работы. AI помогает сотрудникам работать быстрее и эффективнее, что приводит к увеличению производительности и прибыли.
• Лучший сервис. AI позволяет предоставлять клиентам более персонализированное и эффективное обслуживание, что повышает их лояльность и привлекает новых клиентов.

Понятно, что в своей основе управление складом, запись пациентов и организация работы специалистов одинаковы во многих медицинских учреждениях, и не только для людей. В ветеринарных клиниках AI-система управления процессами тоже зайдет на «ура».

Строго говоря, даже вне медтеха искусственный интеллект позволяет резко сократить именно операционные расходы. Мы в Siberian.pro, например, разработали и внедрили AI-автоматизацию для повышения эффективности аутстаф-подразделения одного из наших клиентов.

Время приема ограничено, и существенную его часть врач тратит на писанину: заполнение медицинской карты, описание снимков, другие формальности. А ведь именно автоматизация подобных процессов легко выполняется с помощью ИИ.

Примеры использования искусственного интеллекта в клинической медицине:

• Справочник. Предоставление информации о лекарствах, дозировках, побочных эффектах и взаимодействиях. Приложения с такой функцией могут работать и без AI, просто по базе данных. Но именно AI помогает упростить поиск за счет поддержки естественного языка и омниканальности.
• Заполнение мед.карт. Та же омниканальность поможет транскрибировать диалог пациента с врачом в текст, причем с сохранением необходимой медицинской терминологии. Автоматически. На лету. Следовательно, врач сможет уделить больше времени пациенту, а значит, качество услуги вырастет.
• Аналитика. Сюда входит и уже упомянутый анализ снимков, и более глубокое исследование анамнеза пациентов в поисках неочевидных симптомов и взаимосвязей.
• Управление расписанием. Врач может сам планировать свои часы работы, а нейросеть поможет сделать это оптимальным образом и напомнит о важных задачах и встречах.

Примеры

Назову лишь несколько штук, но вообще приложений для врачей с тем или иным AI-компонентом довольно много.

Consensus — мощный AI-инструмент, который помогает врачу проверять медицинские гипотезы. Ведет поиск по базам исследований и клинических испытаний и предлагает обоснованные рекомендации по применению тех или иных препаратов.

Еще можно внедрять AI-функционал в приложения для страховых компаний. Когда в 2020-ом мы разрабатывали приложение для «СОГАЗ», обошлись без нейросетей, потому что их мощность тогда была значительно ниже. А вот сегодня выполнять расчет страховых выплат и рисков по медицинской страховке с помощью AI было бы отличной идеей.

Что это дает бизнесу

• Повышение эффективности работы врачей. Сокращение времени на рутинные задачи и увеличение времени на общение с пациентами.
• Снижение вероятности ошибок. Обоснованные решения врачей повышают качество обслуживания в клинике, создают репутацию. 
• Улучшение качества обслуживания пациентов. К сожалению, в нашей стране пока нет централизованных медицинских записей, подобных западным EHR-системам, однако в рамках одной сети клиник учитывать персональные особенности пациентов вполне реально.

Привлечение новых клиентов. Инновационные решения привлекают прогрессивных врачей и инвесторов.

Конечно, в реальности использование технологий искусственного интеллекта в медицине и фарме сопряжено с определенными проблемами и рисками, несмотря на захватывающие дух перспективы.

Во-первых, AI — это не панацея, а инструмент. Галлюцинации есть даже у лучших моделей, обученных на хороших данных. Очевидно, врачи должны это понимать и учитывать, не полагаясь слепо на подсказку нейросети.

Второй важный момент — этика. Кто несет ответственность за ошибки, допущенные AI? 

Watch Humanoid Robot Attacking Workers During Testing In Chinese Factory

Вероятно, любое использование AI-решений следует строго регламентировать и в любом случае оставлять последнее слово за человеком. Есть вопросы и к государственному регулированию использования нейросетевого анализа в медицине. Некоторая первичная работа по регулированию медицинского ИИ в России уже ведется, но все принятые на данный момент законопроекты носят декларативный характер. Плюс неясный правовой статус западных GPT.

Впрочем, когда речь идет не о постановке диагноза или назначении препаратов на основе предложений ИИ, а об автоматизации рутинных действий врача, то здесь юридических ограничений нет.

Третье — квалификация персонала. Для разработки, внедрения и эксплуатации AI-систем требуются высококвалифицированные специалисты, которых пока не хватает на рынке. И если с разработкой AI-решений могут помочь сторонние подрядчики, то обучением медицинского персонала работе с ИИ-инструментарием и разъяснением его возможностей и ограничений должны заниматься сами клиники. Возможно, с помощью тех же подрядчиков.

Ясно одно: несмотря на все риски и ограничения, внедрение медицинского AI уже сегодня — это залог конкурентоспособности в ближайшем будущем. Да, вокруг темы искусственного интеллекта много хайпа, да и сам термин спорный. Все ж таки об интеллекте пока речь не идет. Но в то время, как вы продолжаете думать, что ажиотаж скоро пройдет и все вот-вот вернется в традиционное русло, кто-то другой уже сейчас ускоряет процессы в несколько раз и кратно снижает операционные расходы клиники, просто прикручивая AI к типовым бизнес-процессам. Примеры — выше.

Мы в Siberian.pro активно разрабатываем AI-решения для бизнеса, от простых автоматизаций и приложений до комплексных цифровых систем. Решили разработать медицинское приложение или оптимизировать работу клиники с помощью AI? Пишите сразу на почту sales@siberian.pro или в наш Телеграм-бот.