Мы сходили на конференцию медиков, чтобы вам не пришлось: топ-7 инсайтов на стыке нейросетей и медицины

Меня зовут Саша Аксёнов, я — директор питерской компании Unistory, мы — интеграторы ИИ-решений на заказ. В июне сгоняли ради нетворкинга на медицинскую конференцию ИТМ. Там было много интересного, и я решил сегодня рассказать, что говорят бизнесмены, стартаперы и медики про тот самый искусственный интеллект.

У нас было, что обсудить с коллегами — мы делали приложение для канадского рынка, которое выдает дерматологический анализ по фото проблемного участка кожи. Еще один наш кейс — телемедицинское приложение с AI-расшифровкой анализов для арабоязычной аудитории.

Я решил поделиться на VC.RU, что говорили спикеры ИТМ-2024. Конференция шла целых два дня, и не хочется, чтобы все сказанное утонуло во времени и обтекаемых формулировках пресс-релизов.

Больше интересных историй про разработку и реальный опыт интеграции нейросетей в бизнес — у меня в телеграм-канале, подписывайтесь.

Представьте себе: вы пришли в поликлинику и сидите в длиннющей очереди. Товарищ по несчастью стучится в кабинет «Просто спросить», пожилая женщина начинает на него кричать. Вы от этого всего просто устали, отстраненно разглядываете плакаты на стенах.

И вот видите плакат с кьюар-кодом: «Искусственный интеллект проверит вас на онкологию». Тут два сценария:

Пока сидите в очереди, проходите опросник, а нейросеть отправляет данные — нет, не вам, а терапевту, прием которого вы ждете. Поэтому сервис не станет проблемой для ипохондриков: результаты увидит только врач.

И дальше уже решает доктор. AI сделает свои выводы, есть ли у вас риск развития онкологических заболеваний. Если у нейросети есть опасения, и доктор их разделяет — он посоветует вам посетить онколога. И, сюрприз — если диагноз подтвердится, терапевт получит деньги.

Инсайт №1: В России реально сделать коммерческий медицинский проект, который хорошо встроится в систему и будет нести пользу людям. Проект Galenos AI это доказывает.

Инсайт №2: Медицинские сервисы с ИИ удобнее задействовать не на приеме врача, а когда человек сидит и залипает в телефон.

Одно из самых интересных выступлений — от Виктора Семёнова, директора компании iAmb. Ребята решили создать телемедицинское приложение. И сразу столкнулись с проблемой: огромный объем медицинских данных.

Тысячи болезней и медицинских услуг, огромное количество врачебных специальностей и самих специалистов. А есть еще сам пациент, у которого к 30-летнему возрасту в медкарточке сотни и тысячи записей.

Как решить все эти проблемы, как справиться с гигантским объемом информации? Решением стала рекомендательная система. Да-да, как в Нетфликсе или на других стриминговых платформах. Помните, как они предлагают вам фильм на вечер? iAmb взяли этот принцип на вооружение.

Зачем нужен принцип рекомендательной системы:

Роль рекомендательной системы будет выполнять искусственный интеллект. Он будет делать свои выводы на основе данных из медицинской карточки пациента, постоянно предлагать ему новый и новый персонализированный контент.

Отдельная история — как обучать ИИ на основе записей из медкарточки. Там нет единообразия, один и тот же термин может быть обозначен очень по-разному. Например, локтевой сустав — «лок. сус» или вообще «л. с.». Тут, конечно, помогли LLM.

После того, как ИИ сервиса научился читать записи из медкарточек, возникла проблема медицинского характера: на какие симптомы и тревожные звоночки обращать внимание, а на какие нет?

Чтобы ее решить, разработчики провели эксперименты. Показывали разным врачам разные записи про разные болезни. Одни врачи обращали внимание на одни показатели, другие — на другие. Самое интересное: оказалось, что все они могут быть правы!

Поэтому было решено внедрить правило: искусственный интеллект должен быть очень чувствительным, должен обращать внимание на каждый тревожный звоночек. В отличие от врача, который должен здесь и сейчас решить проблему пациента, не отвлекаясь на все подряд.

Если пациент будет пользоваться сервисом и выполнять его рекомендации — это повысит его качество жизни, поможет избежать опасных заболеваний и сэкономит деньги на лечение в будущем.

Инсайт №3: Искусственный интеллект отличается от обычного не только названием. Не нужно предъявлять к AI те же требования, что и к человеку. Вместо этого нужно найти те слепые зоны и неожиданные боли, которые может закрыть AI.

Уже сейчас LLM используют для обучения в государственных медицинских вузах. Нравится вам это или нет, новое поколение врачей будет обучено на данных из GigaChat. Тот же GigaChat уже прошел экзамен на врача.

Но даже такой прогресс звучит убедительно далеко не для каждой компании. Например, спикер из СберЗдоровья рассказывал, как они используют модель компьютерного зрения в своей системе. И нет, здесь ИИ не ставит диагнозы — вместо этого выполняет небольшую, но важную функцию.

Суть кейса. Есть камера в виде игрушечного жирафа. С помощью этой камеры родители могут сфотографировать нос или ушки своего ребенка, если он заболел, а потом отправить фото врачу через приложение.

Врач посмотрит на фото и решит, нужна ли сейчас консультация, при возможности — проведет ее онлайн внутри сервиса. Или посоветует обратиться на офлайн-прием к ЛОРу.

Если снимки сделаны правильно, система отправляет их врачу. Если ракурс неверный, приложение просит пользователя сделать новые снимки. Это экономит время специалиста и помогает родителям получить максимум пользы от устройства.

Горжусь, что мы в Unistory здесь шагнули вперед: в нашем приложении для канадского рынка нейросеть выдает диагноз по фото проблемной кожи. Пользователь получает диагноз, а затем переходит на следующий этап воронки — запись на онлайн-прием к врачу.

Читайте подробный кейс здесь → unistory.app/dermadex/

Инсайт №4: Необязательно передавать на ИИ все и сразу. Если вы хотите просто поэкспериментировать, можно начать с внедрения нейросетей в небольшие бизнес-процессы. А потом, проверив гипотезы и получив опыт, переходить к масштабным интеграциям.

Вначале у нас появились «бабушкофоны»: телефоны для людей, которые по собственному или чужому убеждению не могут освоить интернет и смартфоны.

Теперь будут и бабушкоботы — все благодаря СберЗдоровью. Ребята связали тонометр, глюкометр, мобильное приложение, телефонию и голосового помощника. Если у пользователя есть смартфон, то данные о кровяном давлении и уровне сахара будут автоматически переданы в телемедицинскую систему через Bluetooth.

А что делать, если человек вообще не использует смартфон и не находится онлайн? Голосовой помощник позвонит ему на телефон, спросит, какие сегодня показатели, и добавит их в цифровую систему.

Инсайт №5: Нейросети могут помогать даже тем группам пользователей, которые по разным причинам вообще не пользуются интернетом.

Врачи в России не тратят много времени на прием. Зашел — провели диагностику — выписали лекарства и свободен. При этом очереди все равно длинные, пациентов много, врачи перегружены.

Что может снизить нагрузку на врачей? Конечно ИИ! По крайней мере, так думали специалисты из РТК «Радиология», когда внедряли в регионах компьютерное зрение для проверки результатов исследований.

Флоу приема получился такой:

Все прекрасно? Нет! ИИ-модель работала хорошо и делала правильные выводы, но слишком поздно, уже после того, как врач сделал всю работу сам.

Что делать? Забирать проект на новые тесты, добиваться нужной скорости работы сервиса. Специалисты из РТК «Радиология» так и сделали. В итоге решили все проблемы и добились нужной эффективности.

Инсайт №6: Даже если ИИ выдает правильные результаты и не делает ошибок, нельзя забывать про скорость, инфраструктуру и реальные условия, в которых будет работать система.

Инсайт №7: Чтобы внедрение ИИ было успешным, нужно с максимальной тщательностью подойти к полевым тестам. Нельзя ограничиваться одной разработкой и обучением нейросетей — на одном коде далеко не уедешь. Начните с MVP вместо того, чтобы сразу замахиваться на масштабные интеграции. Сделайте так, чтобы ИИ помогал пользователю, а не мешал ему.

В своем телеграм-канале Unicorn story я много рассказываю о том, как бизнесы из разных сфер используют AI в работе. Для своих подписчиков бесплатно раздаю гайд «Как сделать своего первого AI-ассистента».

Бот, которого вы сделаете по этому гайду, будет работать внутри Telegram и сможет выполнять огромное количество задач, например:

Чтобы получить гайд — просто переходите в диалог с нашим ботом в телеграме. Подписывайтесь на мой канал, и бот сам вышлет вам подробную инструкцию :)