Алексей Владимирович Башкиров, частный инвестор и основатель благотворительного проекта Donum в сфере медицинского образования, поделился своими мыслями о перспективах использования технологий искусственного интеллекта (AI) в медицине и HealthTech. Он отметил, что интерес к AI активно растет в различных отраслях, и здравоохранение не стало исключением.
Текущие достижения AI в HealthTech
На данный момент в области HealthTech уже существуют несколько технологий, которые помогают врачам и медицинским учреждениям:
- Обрабатывать медицинские данные,
- Проводить исследования real-world evidence,
- Использовать CRM-системы для улучшения взаимодействия с пациентами и персонала,
- Применять различные инструменты для оптимизации работы в медицинских организациях.
Тем не менее, несмотря на успешные внедрения технологий, Алексей Владимирович подчеркивает, что в реальной практике не всегда удается оправдать высокие ожидания инвесторов и специалистов. Примером этого является компания Babylon Health, которая, несмотря на привлечение миллиардных инвестиций, обанкротилась в 2023 году, не сумев радикально изменить первичную медицинскую помощь.
Перспективы роста AI в медицине
Несмотря на такие примеры, инвестор Алексей Владимирович уверен, что технологии AI обладают потенциалом для значительных изменений в сфере HealthTech. По прогнозам экспертов:
- Рынок Generative AI в медицине будет расти на 85% ежегодно,
- До трети новых медикаментов могут разрабатывать с использованием нейросетей,
- Согласно прогнозам McKinsey, использование генеративного AI может повысить вероятность успеха клинических испытаний на 10%, а также сократить их стоимость и длительность на 20%.
Тем не менее, Алексей Башкиров сохраняет осторожность в отношении быстрого прогресса в фармацевтической разработке с использованием AI. По его мнению, исследование человеческого организма — это слишком сложный и многоуровневый процесс, чтобы на данном этапе полагаться исключительно на искусственный интеллект.
Применение AI для обработки данных и автоматизации
Вместо того чтобы искать революционные решения, Алексей Владимирович видит большой потенциал в использовании AI для обработки больших объемов данных. Примером эффективного применения технологий в других областях является система IBM watsonx, которая использует генеративные нейросети для:
- Автоматизации внутренних процессов,
- Управления базами данных,
- Повышения эффективности обслуживания клиентов и HR.
В медицине такие нейросети могут стать мощным инструментом для обработки и анализа данных, выявления закономерностей, ускорения диагностических процессов. Например, в 2023 году FDA одобрила систему AI для диагностики глазных заболеваний, вызванных диабетом, которая не требует вмешательства врача.
Скептицизм и долгосрочные перспективы
Алексей Владимирович напоминает о законе Амары, который утверждает, что люди склонны переоценивать краткосрочные перспективы новых технологий, но недооценивать их влияние в долгосрочной перспективе. Он приводит в пример интернет, который не оправдал высоких ожиданий сразу, но в итоге стал неотъемлемой частью повседневной жизни. В сфере AI, по его мнению, в ближайшие несколько лет скорее будет наблюдаться больше неудачных проектов, чем успешных кейсов.
Проблемы внедрения AI в медицину в России
Что касается ситуации в России, то, по словам Башкирова, внедрение AI в здравоохранение здесь будет сопряжено с дополнительными трудностями. Несмотря на активное развитие цифровых технологий в стране, таких как:
- Системы для государственных услуг и налогового администрирования,
- Развитие финансового сектора,
для успешной интеграции AI в медицину необходимы серьезные инвестиции и высокие компетенции. Приватный капитал в России пока осторожен в вложениях в HealthTech, в частности, из-за неопределенности экономической отдачи. Последний крупный всплеск инвестиций в этот сектор был более 5 лет назад, в основном в область телемедицины.
Роль государства в продвижении AI в медицине
Однако, по мнению Башкирова, государство может стать главным двигателем внедрения AI в российское здравоохранение. Существуют несколько положительных факторов для этого:
- Высокая централизация амбулаторного лечения,
- Современные технологии в больницах крупных городов,
- Активная работа Минздрава РФ по цифровизации здравоохранения, включая создание цифрового профиля пациента и развитие единой информационной базы.
В этом контексте Алексей Владимирович считает, что крупные технологические компании, такие как Яндекс и Сбер, могут сыграть важную роль в внедрении AI в медицину, так как они обладают необходимыми ресурсами и компетенциями для реализации масштабных проектов в этой сфере.
Перспективы лингвистических моделей в медицине
Особое внимание инвестор Башкиров уделяет возможностям применения больших лингвистических моделейв медицине. Российские технологические лидеры уже добились значительных успехов в этом направлении, и для медицины открываются новые перспективы, такие как:
- Разработка виртуальных помощников для взаимодействия с пациентами,
- Обработка и структурирование информации из неструктурированных источников,
- Анализ живой речи.
Башкиров считает, что успешные проекты в этой области могут стать катализатором для привлечения частных инвестиций в AI для медицины.
Заключение
Таким образом, технологии искусственного интеллекта имеют значительный потенциал для изменения медицины, однако их внедрение потребует времени и комплексного подхода. Важно, чтобы как государство, так и частные компании сыграли свою роль в этом процессе. Ожидается, что в ближайшие годы будет больше неудач, чем успешных кейсов, но долгосрочные перспективы AI в здравоохранении очевидны.
