$

2.0884 руб.

2.4436 руб.

Р (100)

3.1453 руб.

Ставка рефинансирования

10.00%

Инфляция

0.10%

Базовая величина

24.50 руб.

Бюджет прожиточного минимума

213.67 руб.

Тарифная ставка первого разряда

35.50 руб.

ИТ-технологии

Искусственный интеллект и медицина – новый перспективный рынок для ИТ-бизнеса

23.11.2017

Индустрия здравоохранения – одна из самых крупных и быстрорастущих в мире. Увеличение продолжительности жизни и снижение рождаемости влекут за собой появление большого числа пожилых людей с хроническими заболеваниями, которые требуют регулярного и длительного лечения, а также разрастание баз данных. Развитые страны зачастую тратят на медицину свыше 10% своего ВВП, что делает ее колоссальным рынком. Наиболее быстрыми темпами повышается спрос на ИТ-технологии в медицинской сфере. И это как раз та ниша, где наша страна могла бы себя проявить.

Раздеваться и работать

Согласно данным аналитической компании Markets and Markets среднегодовой темп роста рынка ИТ-технологий в области медицины в прогнозируемый период с 2016 по 2020 год составит 15,9%. Рост спроса на них обусловлен, в частности, растущей потребностью в сокращении расходов на здравоохранение при необходимости соблюсти высокие нормативные стандарты, установленные правительствами развитых стран, дисбалансом между кадровыми ресурсами и пациентами. Кроме того, все большее значение приобретает «точная медицина» – инновационный подход в системе здравоохранения, при котором профилактика и лечение заболеваний подбирается главным образом по генетической информации.

Как сообщает журнал Forbes, расходы на здравоохранение в США в 2015 году составили 3,2 трлн. USD, т.е. почти 18% от ВВП страны. ИТ-революция в сфере медицины способна сэкономить 300 млрд. USD, особенно в области лечения хронических заболеваний. Поэтому человеческая и финансовая ценность привлечения новых технологий на рынок очевидна.

Компания Grand View Research, Inc. оценивает ожидаемый размер мирового рынка ИТ-технологий в сфере медицины в 104,5 млрд. USD к 2020 году. А самый высокий рост в этой сфере, как ожидается, продемонстрирует искусственный интеллект (AI, ИИ): объемы данного сегмента оценивались в 667,1 млн. USD в 2016 году и достигнут 7,9 млрд. USD к 2020 году, при среднегодовом росте 52,68% в период с 2017 по 2022 год.

Перспективность рынка уже оценили по достоинству такие гиганты, как IBM, Microsoft, Google, Intel и др., которые активно инвестируют в связанные с медициной разработки AI. По данным Harvard Business Review, только IBM инвестировала 1 млрд. USD в искусственный интеллект, создав компанию IBM Watson Group, плюс дополнительные 100 млн. USD она инвестировала в стартапы, работающие в этой сфере.

Очевидно, это тот случай, когда надо не раздумывать, а «раздеваться и работать». Тем более что отца-основателя искусственного интеллекта звали Марвин Минский. Хотя достоверных сведений о происхождении его предков по отцовской линии нет, с большой долей вероятности кто-то из них мог быть минчанином. Что можно было бы использовать как маркетинговую «фишку» тем белорусским ИТ-специалистам, кто рискнет выйти на этот рынок.

 

Будущее уже здесь

То, о чем так долго грезили фантасты, считая, что рано или поздно появление мыслящих машин неизбежно, свершилось. Они уже здесь или вот-вот появятся. Хотя прямой и полный человеко-машинный интерфейс пока все еще остается фантастикой, нейронные сети как один из способов реализации ИИ существуют и работают.

Нейросеть моделирует работу человеческой нервной системы, особенностью которой является способность к самообучению с учетом предыдущего опыта.

Так, например, программа на основе нейросети дописала продолжение книги «Песня льда и огня» Джорджа Мартина, больше известной по своей экранизации – сериалу «Игра престолов».

Программист Зак Таут, фанат сериала, создал тип ИИ, известный как рекуррентная нейронная сеть. Он «скормил» машине все 5376 страниц из пяти написанных книг, и она предсказала, как будут разворачиваться события дальше. Написанное ей нельзя назвать полноценным продолжением, но текст получился читабельным, а развитие сюжетных линий в основном совпадало с популярными среди фанатов теориями о том, как они будут развиваться. Впрочем, не обошлось без проколов: машина «воскресила» двух персонажей, т.е. продолжила их сюжетные линии, не сообразив, что они погибли.

По тому же принципу машину можно обучить распознавать пневмонию или рак, предсказывать вероятность сердечного приступа или инсульта. Что, конечно, куда важнее продолжения «Песни льда и пламени»... «Можно» в том смысле, что это уже делается.

 

Доктор.AI: верный сокол на плече врача

Кто-нибудь с привычным нам пессимизмом скажет: «Ну, так это же у них...». И ошибется. Потому что не только у них. У нас тоже на такое способны. Это доказала команда Доктор.AI, которая представила свою разработку в рамках VII Международного форума предпринимательства. Где уже второй раз состоялся GovTech хакатон.

Сам формат хакатона был придуман в США для айтишников: человек приходит с идеей, под эту идею собирается команда, и в течение 24 или 48 часов она с помощью менторов и экспертов воплощается в жизнь.

Хакатоны пришли и в белорусскую IT-сферу, где показали свою эффективность. На одном из таких мероприятий родилось купленное ныне компанией Facebook приложение MSQRD.

GovTech хакатон, по замыслу его организаторов, является площадкой для встречи бизнеса, власти и айтишников для объединения компетенций и поиска решений в различных сферах.

В этот раз победила команда Доктор.AI с разработкой, созданной на основе обучаемой нейросети. И разработка эта не из области «у всех есть, только у нас не было». Она создана «на острие» науки, по следам свежего исследования группы ученых Стэнфордского университета. В развитых странах этот процесс находится на том же этапе, что и в нашем случае – «приручения» программ к локальным базам данных клинически подтвержденных диагнозов.

Все началось с сайта СпросиДоктора.ру, платного сервиса онлайн-консультаций реальных медицинских работников. Где первичный прием изначально осуществлял живой человек, выполнявший задачу терапевта, – определить, к какому специалисту отправить пациента.

Для сайта командой был реализован функционал обработки запросов пациента на естественном языке: человек описывает свою проблему, а система автоматически перенаправляет его к доктору соответствующей специализации. Позже была разработана функция, работающая по тому же принципу, но уже по фото: пользователь может послать фотографию с родинкой или другими проблемами кожи, а система рекомендует ему, оценивая вероятность наличия проблемы, срочно бежать проверяться с подозрением на раковую опухоль или просто показаться дерматологу. Сейчас рассматривается возможность «прикрутить» функционал, обрабатывающий голосовые запросы.

В рамках GovTech хакатона, как рассказал «Экономической газете» представитель команды Семен Жачкин, разработчики сфокусировались на отдельно взятой проблеме – предварительной сортировке рентгеновских снимков. Над решением задачи в течение 48 часов работало 9 человек.

Медсестра кладет на стол врачу огромную стопку снимков, которую он перебирает, рассматривая по очереди. Мы попробовали – и у нас получилось – сделать предварительную сортировку этой папки, чтобы положить сверху снимки, требующие срочного внимания, где наиболее высока вероятность риска. Эта программа – не металлический человек, который хочет занять место врача, а помощник, который в наше время может «сидеть у него на плече», как верный сокол у охотника. И точечно выделять из большого объема информации то, что требует внимания в первую очередь. При снижении уровня сахара в крови у человека возникают проблемы с концентрацией внимания и принятием решений. Нашей программе глюкоза не нужна, и она способна сохранить доктору умственную энергию для решения более важных задач.

В целом же систему можно обучить различать признаки любых патологий, как мы обучаемся в детстве отличать кошечку от собачки и корову от волка, которого она боится. Нужна лишь фактическая база данных, т.е. массив снимков пациентов, чтобы дообучить систему, и время.

В первую очередь команда сфокусирована на том, чтобы максимально обучить систему чтению снимков, сделанных камерой смартфона среднего качества. Что сможет обеспечить, например, дистанционное наблюдение пациента с таким злокачественным образованием на коже, как меланома, динамику изменений которой необходимо отслеживать и анализировать. Обучение чтению такого рода изображений представляет собой наибольший коммерческий потенциал.

Рентгеновские и другие снимки, сделанные специальной аппаратурой, читать проще, благодаря высокому качеству разрешения и удобному единому формату. А в применении этого функционала могло бы быть заинтересовано государство.

Но у нас нет возможности открывать двери высоких кабинетов «ногой», чтобы показать то, что мы сделали, предложить им профинансировать наш продукт и внедрить его.

Как и любой стартап, проект развивается на энтузиазме и вложениях его разработчиков. Людей, обладающих знаниями в области машинного обучения, которые видят большой потенциал на будущее для таких технологий. Их дело трудоемкое и затратное, оно нуждается в инвестициях. Команда также нуждается в сотрудничестве с Минздравом для работы с базами снимков.

«Экономическая газета» отправила в это ведомство запрос, в котором коротко рассказала о предлагаемом командой Доктор.AI продукте, попросив ответить, знают ли о нем в Минздраве и видят ли перспективы его внедрения. Мы также отправили запрос на адрес Парка высоких технологий, чтобы они рассказали о перспективах участия белорусских специалистов и компаний на рынке ИТ-технологий в медицинской сфере.

За организацию встречи с представителем команды Доктор.АI редакция благодарит бизнес-клуб Имагуру.

 

Автор публикации: Дмитрий ГАЛКО