{"id":7683,"title":"\u041a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0441\u043b\u0430\u0431\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438","url":"\/redirect?component=advertising&id=7683&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/303922-korotko-servis-dlya-analiza-investicionnogo-portfelya&placeBit=1&hash=9949277ba20bce980299ffc9707868bf0a4e8244a0a0603096cd0d81905cdd42","isPaidAndBannersEnabled":false}

В чем популярность ИИ в здравоохранении

Меня зовут Светлана Вронская, я работаю в департаменте аналитических решений «КОРУС Консалтинг» и рассказываю на Telegram-канале Analytics Now о трендах в развитии искусственного интеллекта и его использовании. Сегодня поговорим о новых решениях на ИИ-платформах в области здравоохранения. Логично, что без виртуальных примерочных в магазинах мы обойдемся, а вот без точного диагноза и корректного плана лечения — вряд ли.

Первые полезные для нашего здоровья решения на базе того, что сейчас бы мы назвали искусственным интеллектом, появились в Штатах еще в конце 70-х годов, у исследователей Стенфордского университета. С тех пор популярность AI-систем в этой области только растет: по данным аналитиков из DelveHealth каждые 20 минут в мире публикуется новая статья об ИИ-решениях в медицине, а общее количество ссылок на подобные материалы в известном англоязычном каталоге Medline уже в 2018 году превысило 870 тысяч.

Решения на базе искусственного интеллекта, названного футурологом Берталаном Меско «стетоскопом 21 века», по расчетам CB Insights должны заработать 6,6 миллиардов долларов США к 2021 году, прирастая в год на 40%. Исследование Zion Market Research идет дальше и прогнозирует 17,8 миллиардов долларов США рынку решений на базе AI в здравоохранении.

Надо сказать, что такой быстрый рост основан не только на эмоциональной вере в то, что появляющиеся решения помогут нам всем жить здоровее и дольше, но и на холодном расчете Всемирной организации здравоохранении. ВОЗ с грустью отмечает, что к 2030 году в мире будет не хватать почти 10 миллионов докторов и медперсонала. И именно искусственный интеллект сможет взять на себя рутинные административные задачи, которые занимают у практикующих врачей до 80% их рабочего времени.

Технологии на страже здоровья: как именно

Можно выделить несколько основных областей применения продуктов на базе искусственного интеллекта в области здравоохранения.

Первая и самая важная – это прогнозирование и диагностика заболеваний. В этой области работает наибольшее количество игроков: от крупных, как IBM с системой Watson и Google cDeepMind Health, до тысяч стартапов, каждый из которых решает какую-то конкретную задачу (от распознавания генетических аномалий при скрининге лиц новорожденных, как делает одна китайская компания, до предсказания необходимости госпитализации, чем пользуется Британское министерство здравоохранения).

В этой области сложились и самые громкие альянсы фармацевтических и медицинских компаний с технологическими гигантами. Примером может являться партнерство AstraZeneca c IBM для создания нейросети, предсказывающей сердечные приступы.

Правда, публичные сотрудничества распространены и во второй области применения ИИ в медицине: поиске и разработке новых лекарственных препаратов. Например, фармацевтическая корпорация Bayer работает с ИТ-разработчиком Exscientia над поиском препаратов для терапии сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний. Подобное соглашение о сотрудничестве заключили и Novartis и Microsoft.

Еще одна область, где активно применяются AI-решения – оптимизация процессов в лечебных учреждениях. Посмотрите на опыт США: из-за пациентов, отменяющих визиты к врачам, здравоохранение в год теряло 150 миллиардов долларов. Внедрение новой системы, учитывающей множество факторов – от истории пациента до погодных условий — помогает прогнозировать визиты в ЛПУ и регулировать их загрузку.

Конечно, AI используется для оптимизации ценообразования на лекарственные средства и услуги и маркетинговых кампаний: в области прогнозирования продаж и оптимизации расходов на промо-акции, где технология тоже приносит ощутимую выгоду фармпроизводителям и другим игроками рынка здравоохранения.

Но больше внимания рынка привлекают ИИ-продукты и сервисы, помогающие повышать уровень обслуживания и обеспечить пациентоцентричность. На рынке существует огромное количество чат-ботов и приложений, которые помогают пациенту во многом: от борьбы с депрессией до самостоятельного подбора лекарств — всё это без участия медперсонала и с учетом большого количество факторов, связанных с конкретным пользователем сервиса.

Особняком стоит использование роботов для хирургических операций. Можно опять вспомнить ассистента Watson от IBM и добавить, например, растущее использование робота от Da Vinci (который, кстати, уже используется в одной из московских клиник).

Где впереди планеты всей

Что касается географии использования решений на базе ИИ, то безусловно США являются лидером на этом рынке – и в плане появления таких систем, и в плане их практического использования.

Западная Европа достаточно сильно отстает, и, как следствие, отстает и Россия. Однако и у нас в стране на рынке решений AI появляется много новых продуктов. Это и приложения для организации телемедицины, как у Doc+, и сервисы по распознаванию речи докторов, как в сервисе Voice2Med от Центра речевых технологий, и системы для диагностики заболеваний, например, BotkinAI, позволяющее диагностировать онкологические заболевания легких.

В связи с таким ростом и повторяя путь западных коллег, российское государство начинает контролировать подобные решения: к примеру, создавая национальные стандарты по использованию искусственного интеллекта в области здравоохранения. Что, безусловно, правильно, так как речь идет о здоровье граждан.

Искусственный интеллект приносит ощутимую пользу — поэтому на рынке здравоохранения ведется настоящая «гонка вооружений».

Но главное, что нужно помнить: любые технические решения еще очень нескоро заработают в медицине без помощи человека. Что совсем не помешает им быстро стать незаменимыми помощником для врачей всего мира.

0
1 комментарий
Популярные
По порядку

" любые технические решения еще очень нескоро заработают в медицине без помощи человека." есть вполне рабочие. пример: https://vc.ru/u/555765-george-dernovoy/175341-gibridnyy-ai-dlya-personalnoy-mediciny

0
Читать все 1 комментарий
Клиенты «Альфа-банка» заметили отключение бесплатных push-уведомлений — в банке объяснили это отменой льготного периода Статьи редакции

Бесплатные push-уведомления останутся только для подтверждения операций.

Спасти еду: экологичное ИТ-решение помогает ресторанам справляться с перепроизводством блюд

Каждый год в России выбрасывают около 17 млн тонн продуктов на 1,6 трлн рублей.

Тренд на биометрическую идентификацию: как нейронные сети распознают наши лица
Как мы создали свой курс, какие ошибки совершали, к чему пришли. И стоило ли это того

Честная история в пяти главах о том, как создать качественный онлайн-курс с нуля. Спойлер: это совсем непросто.

Этический кодекс ИИ и признание авторства на продукт, произведенный алгоритмом

26 октября участники форума «Этика искусственного интеллекта: начало доверия» подписали российский Кодекс этики искусственного интеллекта (ИИ). Документ по предложению президента России Владимира Путина подготовили Министерство экономического развития РФ, Аналитический центр при Правительстве РФ и Альянс в сфере искусственного интеллекта. Кодекс…

Многопотоковая обработка файлов

В работе по анализу данных иногда требуется обработать большое количество файлов, настолько большое, что обработка может занять неделю, другую. В этой статье вы познакомитесь с многопоточностью в Python и как я решал проблему обработки большого количества файлов.

Что на самом деле приводит мир в движение: история инструментов бухгалтерского учёта

От засечек на палках до специальных программ

UNIVAC I.
Газпромбанк и IT_One создали новую финтех-компанию

«ГПБ-ИТ1» станет одним из крупнейших центров по разработке цифровых и финансовых сервисов

Лучшие стартапы в «Трибуне» с 18 по 24 октября 2021 года

Подборка лучших проектов по рейтингу подготовлена каналом @vchunt, где каждую неделю появляется топ-3 стартапа из «Трибуны». Подписывайтесь, чтобы поддержать русскоязычных фаундеров и не пропустить отличные продукты!

ИТ-школа Lambda School берёт плату только после трудоустройства учеников — но они жалуются, что там ничему не учат Статьи редакции

Ради ускоренных курсов по разработке Lambda School студенты бросали работу и колледж, ведь школа заявляла, что 74% выпускников успешно находят высокооплачиваемые места. Business Insider пишет, что трудоустраивается только 30%, а студенты зарабатывают после обучения даже меньше, чем раньше.

Fortune
null