• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

Не копировать, а включить мозги

Вкладывать средства в разработку систем поддержки решений врача, конечно, необходимо, но внедрять их нужно очень и очень аккуратно. 

У нас есть много сторонников идеи копирования системы Watson или внедрения ее оригинала в России. На мой взгляд, делать это категорически не стоит. Посмотреть, как работает Watson, – да, необходимо. Внедрять эту систему, развивая ее способности за счет наших клинических данных, – нет. У нас свой генофонд, свои климатические условия, своя специфика заболеваний и их лечения. Простое копирование опыта иностранных коллег попросту не сработает.

Watson – это нейронная сеть, которая выявляет и выстраивает паттерны. В каком-то смысле это смесь искусственного интеллекта с Big Data. На сегодняшний день это единственная в своем роде система, основанная на огромном количестве медицинских данных. Но несмотря на потраченные на разработку 10 лет и $1,5 млрд, она специализируется лишь на нескольких, пусть и наиболее распространенных, онкологических заболеваниях. У нас нет ни одной компании, которая способна «закопать» миллиард долларов в исследования и разработку подобной экспертной системы. Но это не значит, что мы ничего не можем сделать.

Нужно начинать работу с более простых нозологий, учитывая при этом российскую специфику. Основная проблема – в данных, которые можно было бы анализировать. Где их взять? У нас, например, есть ЕГИСЗ, где уже накоплен определенный массив данных, есть и отдельные внедрения ЭМК. Вот с этого и надо начинать. Нужно собирать информацию, унифицировать и анализировать ее. Пока ее немного, и суперкомпьютер для ее обработки не нужен, тем более что у нас есть отличные математики и программисты. Мы можем попытаться решить задачу малыми ресурсами, но бОльшим количеством человеческих мозгов.

На текущий момент реально работающих систем поддержки решений врача у нас нет. Но есть много стартапов, рожденных зачастую в недрах федеральных медицинских институтов и специализирующихся на какой-то одной нозологии. Большая часть их систем представляет собой некие справочники. Самая простая система поддержки принятия решений, которая работает на деле и уже потихоньку внедряется в виде модулей для МИСов, – это система проверки совместимости лекарственных средств. Дальше можно переходить к решению более сложных проблем – проверке диагнозов, проверке соответствия стандартам лечения и т.д. Хорошо, что эти вещи начали появляться в принципе. И отрадно, что в подобные проекты начали инвестировать такие локомотивы нашей ИТ-индустрии, как Mail.Ru и «Яндекс». Это дает надежду стартапам на получение финансирования.