Алексей Владимирович Башкиров, частный инвестор и основатель благотворительного проекта в сфере медицинского образования Donum, рассказал о будущем искусственного интеллекта (AI) в медицине и HealthTech. Он отметил, что интерес к технологиям AI активно развивается во множестве отраслей, и здравоохранение не стало исключением.
Современные достижения AI в HealthTech
В области HealthTech уже внедрены несколько технологий, которые помогают врачам эффективно работать с данными. Среди них — использование CRM-систем, анализ real-world evidence, а также различные инструменты для улучшения медицинской практики. Однако, несмотря на достижения, Алексей Владимирович подчеркивает, что ожидания специалистов и инвесторов не всегда совпадают с реальными экономическими результатами от цифровизации. В качестве примера он приводит компанию Babylon Health, которая, несмотря на миллиарды долларов инвестиций, обанкротилась в 2023 году.
Технологии AI: будущее медицинской трансформации
Тем не менее, Башкиров уверен, что достижения в области AI могут существенно трансформировать сферу HealthTech. По прогнозам экспертов, Generative AI в медицине будет расти на 85% ежегодно, а до трети новых медикаментов могут разрабатывать с помощью нейросетей. В свою очередь, McKinsey предсказывает, что использование генеративного AI может улучшить успех клинических испытаний на 10%, а также снизить их стоимость и продолжительность на 20%.
Однако, несмотря на положительные прогнозы, Алексей Владимирович проявляет скептицизм по поводу быстрого прорыва в фармацевтической разработке с помощью AI. На его взгляд, исследования человеческого организма слишком сложны, чтобы полагаться исключительно на искусственный интеллект на данном этапе.
AI в обработке данных и автоматизации процессов
Один из наиболее перспективных вариантов использования AI — это обработка больших объемов данных. Например, IBM watsonx использует генеративные нейросети для автоматизации внутренних процессов, управления базами данных и повышения эффективности в обслуживании клиентов и HR. В медицине нейросети могут помочь в обработке данных для диагностики и выявления закономерностей, но они вряд ли создадут что-то принципиально новое.
В 2023 году FDA одобрила первую систему AI для диагностики глазных заболеваний, вызванных диабетом, которая не требует вмешательства врача.
Закон Амары и перспектива AI в медицине
Алексей Владимирович напоминает о знаменитом законе Амары, который утверждает, что люди склонны переоценивать краткосрочные перспективы новых технологий и недооценивать их долгосрочное влияние. Он приводит в пример интернет, который не сразу оправдал высокие ожидания, но в конечном итоге стал важнейшей частью нашей жизни. В контексте AI в медицине он прогнозирует, что в ближайшие годы будет больше неудачных проектов, чем успешных.
Перспективы AI в здравоохранении России
Что касается России, то ситуация с внедрением AI в медицину выглядит сложнее, чем на глобальном уровне. Несмотря на активное развитие цифровых технологий в стране, для успешной интеграции AI в здравоохранение требуются большие инвестиции и высокие компетенции. Приватный капитал пока осторожен в вложениях в HealthTech, в основном из-за неопределенности в экономической отдаче, и основной всплеск инвестиций был зафиксирован более пяти лет назад, в основном в область телемедицины.
Роль государства в внедрении AI в медицину
Башкиров уверен, что государство может стать ключевым игроком в интеграции технологий AI в российскую медицину. Он отмечает, что для этого есть хорошие предпосылки: высокая централизация амбулаторного лечения, активная работа Минздрава РФ по цифровизации здравоохранения, а также создание программ цифрового профиля пациента и единой информационной базы. Важную роль в этом могут сыграть крупные технологические компании, такие как Яндекс и Сбер, которые обладают необходимыми компетенциями и финансовыми ресурсами для реализации масштабных проектов в сфере HealthTech.
Лингвистические модели и их будущее в медицине
Особое внимание Алексей Владимирович уделяет применению больших лингвистических моделей в медицине. Российские технологические компании уже достигли значительных успехов в этом направлении. Применение лингвистических моделей может открыть новые возможности, такие как виртуальные помощники для взаимодействия с пациентами, а также обработка и структурирование информации из неструктурированных источников и анализ живой речи. В случае успеха в этой области может появиться возможность для привлечения частных инвестиций в медицинские технологии AI.
Таким образом, технологии искусственного интеллекта имеют значительный потенциал для трансформации медицины, однако их внедрение будет сопровождаться как рисками, так и долгосрочными перспективами.
Анна С. (МЛ)
