NLABTEAM

Кстати, совсем недавно выпустили кейс об ML в медицине для помощи врачам и больницам: https://vc.ru/ml/1148704-inenex-sistema-obektivnoy-ocenki-kachestva-endoskopicheskih-issledovaniy-kak-my-ee-razrabotali Рекомендуем к прочтению.

pixel, спасибо за ваш комментарий!

Действительно, вопрос очень интересный и пока открытый. Хочется поразмышлять в сторону того, будут ли и врачи, и пациенты одинаково готовы к этому при указанном вами сценарии. А ещё — стоит ли обществу терять способность врача думать и принимать решения в момент проведения операций, и кто будет юридически ответственен в случае «врачебной» ошибки в разных странах мира.

С тем, насколько тема медицины и хирургии в частности многогранна, выглядит, что обучение моделей искусственного интеллекта (если говорить о более сложных решениях, чем автоматизированные подсказки) потребует больше времени и средств, чем в случае других отраслей.

Камила, спасибо, что читаете нас!

Это действительно так. Развитие искусственного интеллекта — основа для появления новых профессий, а не то, чего стоит бояться специалистам. Но есть одно «но», о котором стоит знать всем, кто пользуется нейросетями — очень рекомендуем прочитать короткий пост Кирилла Левина по теме: https://t.me/IT_BTS/17

Юлия, спасибо за хороший вопрос!

В статье подразумеваем всё, что может говорить о снижении уровня лояльности клиентов компании. Например, для банков среди таких признаков могут быть:
— несвойственное снижение оборотов и остатков;
— кредитование в других банках;
— закрытие услуг и продуктов;
— снижение активности;
— негатив со стороны клиента, выраженный любым способом.

На основе подобных признаков формируются негативные паттерны поведения, по которым можно предсказать (и главное, предотвратить) отток клиентов.

Alexandr, спасибо за комментарий. Да, для обучения нейросети данных нужно очень много.

Однако уже сегодня мы сталкиваемся с тем, что у компаний, обращающихся за разработкой решений на основе ML, данных более чем достаточно для обучения и запуска предсказательных моделей.

Нам приносят гигабайты данных, мы валидируем их — и, если видим, что на их основе можно разработать полезный для клиента IT-продукт, создаём, тестируем, внедряем и развиваем его.

Так, бизнес получает точные прогнозы важнейших для себя показателей и может отталкиваться от них при долгосрочном планировании. Как раз сейчас готовим кейс на эту тему, и скоро поделимся подробностями.

Что касается сценариев, рассмотренных в статье: не видим ничего плохого в том, чтобы яркими красками показать нашим читателям, как ИИ может помочь людям сделать мир лучше, удобнее, безопаснее. И мы говорим не только про бизнес-процессы.

Искусственный интеллект станет опорой и для первых, и для вторых.

Первым — поможет применять новые знания правильно, вторым — позволит помогать наибольшему количеству людей, при этом не теряя в качестве услуг. И достигается это за счёт подсказок и автоматизации рутинных действий (таких как первичная оценка состояния пациента) с ИИ.

Илья, всё верно. Каждый препарат разрабатывается под определённый рынок.

Юлия, данное решение применимо для любой отрасли, где копятся данные о действиях клиента. В том числе для медицины и пациентов медицинских центров. Разве что факторы повышения и падения лояльности анализируем другие, если сравнивать с банками.

Например, для прогнозирования оттока пациентов может быть использована информация о недавно проведённых обследованиях и врачах, которых посетил каждый пациент.

Индивидуальные данные пациента мы дополняем статистикой сезонности заболеваний. Например, если у медицинского центра есть группа пациентов-астматиков, то высока вероятность, что они обратятся к врачу весной, и внутри системы мы учитываем этот фактор.

Чтобы руководители клиники могли видеть более полную картину, используем прогнозы эпидемиологической ситуации в регионе: например, когда объявили приближение гриппа, ожидаем наплыва пациентов с ОРВИ.

На основе этого минимального списка факторов можно заранее предсказать поведение пациентов и помочь медицинскому центру своевременно принять меры по удержанию.

Если у вас есть точечные вопросы по использованию решения в вашем медицинском центре, будем рады ответить и рассказать подробнее о персонализированном варианте внедрения. И обсудить, на основе каких факторов можно максимально точно спрогнозировать отток пациентов непосредственно для вас.

Если интересно, пожалуйста, позвоните нам по номеру: 8 (800) 550-8-365 или напишите на почту sales@nlabteam.com

По поводу возражений со стороны скептиков: поможет демонстрация реальных результатов. А получат эти результаты первыми клиники, готовые уже сейчас внедрять новое и проверенное в ходе исследований, предшествующих запуску каждого IT-решения.

Alex, ПО, связанное с препаратами, — отдельная большая история. Обязательно затронем её в последующих статьях, это интересный и полезный для обсуждения момент. Спасибо за идею.

Юлия, спасибо за хорошее замечание. Тема действительно заслуживает внимания.

По опыту ведения клиентских проектов в сфере медицины, мы можем точно сказать, что в клиниках, внедряющих передовые технологические решения, работают врачи, на 100% готовые постоянно обновлять свои знания.

Это касается и узкоспециализированных медицинских вопросов, и вопросов использования технологий. Ведь IT-решения, о которых говорим в статье, работают на врача:

1. Позволяют добиваться лучших результатов в диагностике и лечении благодаря системам автоматизированных подсказок (например, на этапе оценки первичных жалоб пациента и в ходе обследования).

2. Помогают не допускать ошибок, неизбежных из-за человеческого фактора (например, усталости или большого потока пациентов с учётом сезонных обострений заболеваний).

3. Врач и клиника получают больше довольных пациентов на выходе. Довольных – потому что им своевременно поставили диагноз, если таковой был, и назначили лечение, когда человеку ещё можно сохранить жизнь.

Если говорить о мышлении людей «старой закалки», этот фактор не станет помехой для тех, кто понимает, насколько важно быть «впереди всех» в сфере медицины. Вне зависимости от возраста и убеждений.

И, конечно, важную роль играет желание повысить эффективность и качество медицинских услуг – в клинике, в стране, в мире.

Виктор, вы правы. Искусственный интеллект не всесилен, но, говоря о факторах возникновения катастроф, отметим, что с ИИ люди могут многое предсказать, предотвратить. А главное — затратят на это минимум ресурсов, поскольку ИИ заберёт на себя основную часть задач по своевременному и безошибочному контролю. И вовремя подаст сигнал, если что-то пойдёт не так.

Сначала мы сможем предсказывать часть опасных сценариев, а потом — дойти до большинства. И такой подход в совокупности с быстрым реагированием даст существенно больше защиты, чем бездействие со стороны человека и надежда на благоприятные по умолчанию обстоятельства.

Илья, контролировать врачей и качество проводимых ими обследований и помогает искусственный интеллект.

С одной стороны, ИИ работает на обеспечение безопасности пациента, с другой — помогает врачу минимизировать риски ошибок.

И, что очень радует, уже сейчас в России есть медицинские центры, готовые внедрять решения на базе ИИ, чтобы предоставить наилучшее качество диагностики и лечения своим пациентам.

Работаем над таким проектом, и можем сказать, что результаты впечатляют: процент обнаружения онкологии на ранних стадиях теперь кратно выше относительно того, что было возможно до внедрения ИИ. И это только MVP — дальше будет ещё интереснее.

Валерий, спасибо, что читаете нас!

Вы абсолютно правы, это предсказуемая реакция многих пациентов.

Однако даже такой фактор как усталость врача, проводящего обследование, может снизить точность результатов на выходе. ML помогает сделать так, чтобы подобные вещи не влияли на критически важные для пациента решения.

Сейчас мы совместно с медицинским центром работаем над продуктом для контроля качества диагностики онкологии, и очень скоро поделимся подробностями.

А пока хотим отметить, что стоит фокусироваться не на автоматической диагностике как таковой (иначе, как вы и сказали, пациенты могут небеспричинно начать опасаться), а на контроле качества обследования. Например, при эндоскопии важно проконтролировать, сколько времени и с какой скоростью двигался зонд, были ли исследованы все отделы желудка или кишечника.