Что ждать от рынка цифровой медицины?

Неделю назад прошло инновационное мероприятие в сфере цифрового здравоохранения – Digital Health Convention, состоящее из конференции и хакатона.

Основной целью события было представить общую картину происходящего в области цифровой медицины и наладить диалог между разными игроками рынка. Получился многогранный разговор, который сложился в один паззл: участники конференции послушали it-гигантов, инвесторов, состоявшиеся стартапы и совсем начинающие команды. После конференции начался хакатон, где молодые и талантливые специалисты предлагали решения конкретных задач, которые сейчас стоят перед индустрией.

Подробнее в небольшом дайджесте.

Михаил Эльянов, президент Ассоциации развития медицинских информационных технологий, разобрал рынок российских медицинских ИТ и рассказал, как происходит внедрение информационных систем и технологий в медицинские учреждения. Оказывается, у нас есть все условия и мы ни в чем не уступаем по потенциалу: IT для медицины в нашей стране развивается более 60 лет; выделяется большой бюджет; уровень разработок не ниже, а иногда и выше зарубежных; медики все больше привыкают к информатизации, что облегчает процессы внедрения компьютерных систем. Однако, полученные результаты несопоставимы с затраченными средствами и совершенно не соответствуют реальным потребностям здравоохранения, а многие врачи не видят смысла в такой информатизации.

Можно выделить три сценария развития информатизации медицины: разумный (средства тратятся с пользой); «совковый» (шумиха и неразбериха с незначительными результатами, несоизмеримыми с затраченными средствами); вредительский (нет единых правил, инфраструктуры, несовместимость региональных систем и т.д.). Угадайте по какому сценарию движемся мы?

Главная причина отставания, по словам Михаила, не в отсутствии средств, а в кризисе управления в сфере ИТ: программа информатизации определяется не столько реальными потребностями здравоохранения, сколько стремлением обеспечить легкую жизнь, а общие правила игры (нормативы, стандарты), как это обычно бывает, не определены.

Факторов, тормозящих информатизацию, много, вот три основных: невозможность отказа от ведения бумажной документации; отсутствие документов, регламентирующих статус электронных документов; увеличение объема работы при использовании МИС.

Такое печальное положение дел ни для кого не секрет, это огромная малоподвижная машина, которую сложно сдвинуть с места, несмотря на то, что потребности и возможности в изменениях появились много лет назад.

В последние годы на арену выходят крупные игроки, it-гиганты, которые уже состоялись в своей области и могут перенести свою экспертизу в здравоохранение.

Компания Apple – это носимые устройства и помощь при проведении медицинских исследований; IBM – распознавание изображений и ассистенты врача; Google – накопление и анализ данных для поддержки медицинских решений; Microsoft – распознавание голоса и облачные технологии.

Мегафон запустил сервис видеоконсультаций «МегаФон.Здоровье», чтобы быть ближе к клиентам и стать их «партнером по жизни».

МТС начали развивать продукты на базе ИИ. Аркадий Сандлер, руководитель направления, обозначил тренды в медицине, которые нельзя упустить: персонализация здравоохранения; блокчейн; превентивная медицина; рост роли мобильных телефонов; ИИ. И посоветовал всем интересующимся подписаться на CBInsights, где можно найти последние новости, интересную инфографику и аналитику.

Аркадий рассказал, какую роль играет ИИ в медицине. Прежде всего, это поддержка для врача и пациента в процессе диагностики и лечения, распознавание медицинских изображений и исследований, сокращение стоимости не-медицинских действий в процессе оказания медицинской помощи. Самые «горячие» направления ИИ сейчас – визуализация и диагностика, аналитика рисков и мониторинг. К 2021 году объем рынка ИИ в медицине вырастет на 40%.

Первые решения, над которыми работает подразделение МТС, это разработка платформ для создания чат-ботов, виртуальных ассистентов и развитие сервиса телемедицины с применением ИИ. С одной стороны, понятно, как скрестить ИИ и телемедицину. Аркадий выделил пять возможных надстроек: распознавание «триггеров» в анализах и интерпретация исследований, ассистенты для анализа симптомов и выбора врача, распознавание голоса, фармацевтические ассистенты, сбор данных с носимых устройств. С другой стороны, как заметил Михаил Эльянов, сегодня мы слышим те же вопросы, что и 12-14 лет назад, никакого большого прорыва пока не произошло.

Одна из проблем ИИ – это разметка данных. Если мы говорим о распознавании нейронными сетями картинок с котиками, этот процесс отнимает огромное количество времени и ресурсов, но по сути очень простой – нужно кликать на картинки с изображением кота, тогда машина учится. Это может делать любой человек. С медицинскими данными все сложнее, размечать их могут только специалисты, и сами данные намного сложнее. За день, например, получается обработать только десяток МРТ вместо необходимых тысячи.

На одной из панельных дискуссий участники услышали кейсы применения AI, VR, Big Data и ML в цифровой медицине от разных уже состоявшихся стартапов.

DOC+ – первая российская мобильная клиника – использует в своих продуктах ML для классификации пользователей, прогнозирования спроса и предложения, работы с аналитической базой, оценки рисков для хроников. NLP система распознает медицинские карты, а AI бот анализирует написанные текстом жалобы пациента и уточняет детали указанных симптомов, структурированно собирает анамнез жизни. Таким образом, создается удобная система с пошаговым сопровождением в процессе оказания медицинской помощи.

VR MED использует технологии VR для создания медицинского контента внутри запатентованных шлемов, которые лечат косоглазие и амблиопию, помогают восстановиться после различных поражений мозга и применяются в реабилитации.

Youth Laboratories с помощью ИИ и computer vision ищут биомаркеры заболеваний и оценивают физическое состояние человека по изображениям и видео.

«МОЕ ЗДОРОВЬЕ» при помощи ИИ выдает персональные медицинские рекомендации на основании собранных данных, их чат бот понимает запросы на естественном языке.

Botkin.AI применяет ИИ в системе поддержки принятия врачебных решений, автоматической подготовки датасетов, автоматического обучения моделей и визуализации результатов.

Количество медицинских стартапов растет, успех той или иной команды определяется не только применением новых технологий и актуальной идеей, но и правильным запуском сервиса, его продвижением и грамотным ведением бизнеса.

Эти вопросы мы обсудили на второй панельной дискуссии вместе с Robomed Network, Droice Labs, BestDoctor и «Справочником врача».

«Справочник врача» обеспечивает быстрый доступ к актуальной клинической информации. BestDoctor автоматизирует медицинское обслуживание для бизнеса. Droice Labs создает электронного ассистента врача: платформу на основе искусственного интеллекта с принципами предсказательной медицины. Robomed Network создает единую медицинскую экосистему на блокчейн платформе.

На дискуссии создатели стартапов рассказали, почему решили создать свои компании, и поделились опытом работы. Во всех четырех случаях идея проекта родилась из-за отсутствия инструмента или продукта, который необходим врачам, пациентам, руководителям компаний или работникам здравоохранения.

Чаще всего при запуске стартапа проблемы возникают в области менеджмента и процессов (нужно уметь расставлять приоритеты для компании и продуктов, обозначать ключевые показатели успеха и понимать причины неудач) и развития продукта (нужно глобально понимать направление движения, отслеживать и анализировать метрики и показатели, двигаться итерациями).

Компании не делали упор на активной рекламе и продвижении. Основной акцент был и остается на качестве продукта и на рекомендациях пациентов, врачей и компаний, которые уже пользуются продуктом.

«Справочник врача» делает упор на customer development и экспертизе продукта, которые являются залогом роста аудитории и ее активности. BestDoctor заняли нишу медико-сервисного сопровождения для корпоративных клиентов и предлагают услуги селф-фандинга. Robomed сделали ставку на умный контракт и технологию блокчейн, куда будут поступать данные от всех клиник подключенных к системе, а пациент сможет увидеть суммарную картину своего лечения и делиться её частями с нужными специалистами. Сейчас весь фокус работы команды – разработка приложения.

Медицина и здравоохранение – ощутимые факторы экономического прогресса любой страны. Цифровая медицина является привлекательной областью для инвесторов.

Петр Жегин из фонда Flint Capital показал глобальную картину инвестиций и состояния рынка. Страны, которые сейчас доминируют в области здравоохранения с использованием ИИ, – США (127 стартапов), Великобритания (18), Германия (5), остальные страны Европы (3-1). В статистике не было России, однако наша страна занимает промежуточное место между двумя гигантами и остальными странами с минимальными показателями. Основные преобладающие секторы – диагностика, исследование лекарств, хирургия.

Некоторые области применения ИИ пока менее зрелые, чем другие, и начали развиваться относительно недавно – оценка риска, прогнозирование, терапия, wellness. Определенные направления применения ИИ привлекают средства легче других – сбор данных/поиск/поддержка принятия решения, производство, планирование/пользовательские сервисы. На последнем месте – оценка риска/прогнозирование/история пациента.

В заключение Кирилл Волынчик из ООО «Инфрафонд РВК» рассказал о наболевшем и разобрал причины неудач биомедицинских стартапов, которые сопутствуют инвесторам. Вот некоторые из них: неконкурентные стартапы, инвестиции в капзатраты или в дивидендный бизнес, отсутствие необходимых компетенций для доведения разработки до стратега/рынка, ссоры в команде, проедание инвестиций. На самом деле это касается не только биомедицинских стартапов.

В конце конференции спикеры, эксперты и гости собрались на круглом столе, чтобы обменяться практиками, обсудить услышанное, задать друг другу вопросы и поговорить о конкретных шагах в решении существующих проблем.

Резюмируя все вышесказанное: инвесторы и государство готовы вкладываться, государственные медицинские учреждения готовы медленно и болезненно, но внедрять нововведения, крупные it-компании устремились в область здравоохранения, потому что это важно и прибыльно, на рынке уже есть молодые игроки, которые постепенно встают в полный рост, и появляется еще больше талантливых стартапов, применяющих новые технологии и органично занимающих свою выбранную нишу. Для того, чтобы случился прорыв и повсеместное масштабирование локальных историй, рынок должен быть конкурентоспособен и достичь определенной критической массы. Для этого нужно быть в постоянном поиске новых технологических решений, давать молодым талантливым ребятам доступ к данным, чтобы они могли тренироваться на качественных датасетах, нужно создавать инфраструктуру для роста молодых специалистов.

Поэтому организаторы – научное сообщество Science Guide – предложили новый формат мероприятия: после важного разговора об индустрии на конференции организовали хакатон, на котором разработчики, дата саентисты, дизайнеры и другие специалисты работали над решением конкретных задач и за два дня разработали прототипы.

Хакатон проводился при поддержке Robomed Network и servers.com.

В хакатоне участвовали более 70 человек, в финале 25 команд представили жюри свои проекты. Большинство из них решали задачу на kaggle контесте: предсказание вероятности определенных диагнозов для пациентов с использованием методов синтаксического анализа и машинного обучения.

Некоторые взялись за блокчейн и визуализацию данных. Были и другие интересные идеи: анализ неадекватности по переписке, портативная биологическая обратная связь в виртуальной реальности, аутотренинг рациональности.

Победители:

Первый приз, 300 тысяч рублей, получила команда LSTM, которая решала задачу по анализу данных. По статистике каждый четвертый диагноз в российских клиниках ошибочный, каждый второй – неполный. Возникает это чаще всего не из-за некомпетентности врачей, а из-за плохой коммуникации с пациентом. Ребята разработали эффективный алгоритм, который собирает обезличенные данные с клиник, подключенных к системе, обрабатывает их с использованием машинного обучения и дает скоринг диагнозов, которые потом используются врачом. Их алгоритм с 46,5% точностью определял диагнозы на основании жалоб пациента. Это оказался самый высокий результат точности среди команд, которые также решали задачу по анализу данных в рамках kaggle контеста.

Второе место заняла команда Цель и получила 200 тысяч рублей. Ребята придумали способ, как сделать трекеры здоровья, которые не приводят их обладателей ни к каким результатам, более эффективными. Они разработали прототип практического трекера, в котором можно поставить цель (похудеть, улучшить сон) и назначить за нее цену в криптовалюте. Бот трекает процесс достижения цели и дает рекомендации. Если человек не доходит до цели, деньги возвращаются. Все это контролируется смарт контрактом. В планах – соревнования команд в достижении разных целей.

Третье место и приз в 100 тысяч рублей ушел ребятам из Health Map, которые занимались интерактивной визуализацией медицинских данных и решали проблему эффективной обработки и анализа огромных массивов данных, особенно у пациентов с долгой историей лечения. Команда создала сервис, в котором можно удобно масштабировать и приоритезировать все данные по временной шкале, по событиям, результатам анализов и т.д. На одном графике становятся видны все показатели, отклоняющиеся от нормы, за все время истории болезни пациенты.

Отдельный приз предоставила компания Voximplant – 50 000 рублей баланса на платформу по автоматике голосовых и видеозвонков. Приз ушел команде Доктор AI. Они разработали приложение персонального ассистента, который помогает определиться пациенту, к какому врачу ему записаться, что помогает миновать ненужные походы к терапевтам и другим специалистам. Для телефонных и видеоконсультаций ребята использовали платформу Voximplant.

#datascience #scienceguide #контест #хакатон #robomed #digitalhealth #digitalhealthconvention #AI #bigdata #hackathon #AIHub #AIHubRussia #health