Отечественные ИТ-компании всерьез взялись за работу в области искусственного интеллекта и намерены не просто создавать аналогичные зарубежным продукты, но выйти на качественно новый уровень в этом направлении. Перспективных проектов немало, многие из них уже активно применяются на практике. В том числе и в медицине.
Генеративный ИИ может «переизобрести» целые отрасли
— Насколько популярны, по опыту вашей компании, нейросети и технологии на основе машинного обучения среди российских компаний и госучреждений? В каких сферах эти технологии наиболее активно находят применение?
— Развитие ИИ не показывает сбавления темпов и будет продолжать набирать обороты. Крупные мировые компании уже поняли, что, хотят они того или нет, уже находятся в технологической гонке. Если рассматривать генеративный ИИ как отдельный продукт, то мы сейчас находимся на стадии «раннего большинства». Генеративный искусственный интеллект, можно считать, преодолел пропасть, которая отделяла ранних последователей и инноваторов технологии Трансформеров (архитектура нейронных сетей — не путать с персонажами из одноименной вселенной) и основным (мейнстрим) рынком.
ИИ в целом применяется уже везде. Биометрия, обеспечение безопасности, прогнозирование выхода из строя оборудования, рекомендательные системы. По большей части у нас заказывают разработку систем компьютерного зрения, анализа текстов, голосовых роботов. Разработки «Наносемантики» охватывают большой спектр нейросетевых решений для различных отраслей: производство, финансовую сферу, энергетику, медицинские организации и др.
— Есть ли среди ваших партнеров учреждения здравоохранения? Какие проекты были реализованы в сфере медицины?
— В медицине особенно актуальна оптимизация процесса разработки новых лекарств. Наш проект «Синтелли», входящий в группу компаний «Наносемантика», который когда-то возник в Сколтехе, сегодня развивается как крупный научный стартап и показывает очень большой потенциал. На основе накопленной в «Синтелли» базы данных ученые смогут гораздо быстрее разрабатывать новые эффективные лекарственные формы и заранее предсказать их физические и химические свойства, без лишних затрат денег и времени. Это позволяет нам создавать формулы веществ и инструкцию по их синтезу, которые продемонстрируют нужные нам свойства: например, будут растворимы в воде или будут обладать болеутоляющими свойствами. Это позволяет существенно сократить время поиска нужного лекарства и снизить стоимость его разработки.
Также у нас есть специальные медицинские разработки под конкретные запросы заказчиков, например, мы разработали ИИ для диагностической системы, позволяющей выявлять на МРТ‑снимках центральный, латеральный и фораминальный стенозы поясничного отдела позвоночника, артрозы и грыжи.
В наших продуктах мы учитываем и особенности слабослышащих пациентов, например, в NLab Speech ASR — новом модуле распознавании речи. Разработанная «Наносемантикой» технология KWS в связке с детектором голосовой активности Voice Activity Detection (VAD) может повысить точность распознавания голосовых запросов и улучшить качество работы цифровых помощников: «умных» колонок и цифровых ассистентов на онлайн-платформах и в приложениях.
— Что, по вашему мнению, ждет сферу ИИ в ближайшие 5–10 лет?
— Думаю, что основной фокус будет сделан на демократизации, безопасности и развитии дополненных возможностей искусственного интеллекта. Среди ключевых трендов, на которые необходимо обратить внимание: управление доверием, рисками и безопасностью ИИ, развитие расширенных возможностей ИИ, создание цифровых аватаров и применение ИИ для антифрода, например, выявления дипфейков.
При этом расходы компаний на решения на основе генеративного ИИ (GenAI) в ближайшие пять лет будут расти в среднем на 73,3% в год — это в 2 раза быстрее, чем расходы на ИИ в целом, и в 13 раз быстрее инвестиций в ИТ. И если в 2023 году только 5% компаний освоили GenAI, то к 2026 году — более 80% организаций будут использовать генеративные нейросети в бизнесе. Генеративный ИИ может «переизобрести» целые отрасли и изменить до неузнаваемости жизнь и работу людей.
— Говоря об искусственном интеллекте и нейросетях, для многих людей важна этическая сторона этого вопроса. Расскажите о кодексе этики искусственного интеллекта, который вы вместе с другими компаниями подписали в 2021 году. На ваш взгляд, чего действительно стоит опасаться в связи с развитием ИИ? Есть ли риски?
— Когда мы говорим про этику ИИ, то имеем в виду свод правил, который определяет, как технологию нужно разрабатывать и как ее можно и нельзя использовать. Например, в этическом кодексе можно решить, разрешается ли при оценке кандидата на вакансию учитывать его пол, или можно ли дать рекомендательной системе доступ к некой чувствительной информации в постах пользователя, чтобы использовать затем ее для таргета рекламы.
В ряде стран приняты документы, которые условно можно назвать Кодексом этики ИИ. В России он тоже есть: в 2021 году наша компания «Наносемантика», в том числе, подписала отечественный Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта, который постулирует общую политику для всех участников рынка на всех его уровнях — от государства до начинающих стартапов. Документ базируется на гуманитарных и этических принципах, отказе от использования технологии для дискриминации по любому признаку, а также исходит из важности вопроса безопасности и уважения к свободной воле человека, ответственности за разработку.
«БАРС Груп»: цифровая трансформация медицины
— Одно из направлений нашей компании — разработка решений для анализа первичной информации в процессе оказания медицинских услуг для составления обязательной статистической и управленческой отчетности. Свою эффективность доказала визуализация показателей в виде интерактивных аналитических панелей: графиков, диаграмм, схем с глубокой детализацией по каждому показателю. Пользователям доступны более 25 аналитических панелей, которые отображают показатели заболеваемости населения, проведения профилактических мероприятий, выполнения мер по достижению показателей региональных и федеральных программ. ИТ‑решение входит в Единый реестр российского ПО.
Оперативная всесторонняя аналитика обеспечивает повышение эффективности управления на местах, а мониторинг показателей и KPI внутри структурных единиц медицинских организаций — координирование их работы.
Искусственный интеллект в системе здравоохранения помогает решать прикладные задачи. Представим систему аналитики для работы с данными по эффективности медицинских препаратов. ИИ способен выполнить прогнозные сравнения планов терапии пациентов исходя из ретроспективных данных. Сотрудник медицинского учреждения получает аналитического помощника для принятия решений, а также набор вариаций по вспомогательным препаратам для сопутствующих или хронических заболеваний. Такие возможности облегчают работу как медицинских учреждений, так и операционную работу региональных министерств здравоохранения с точки зрения оптимизации закупочной деятельности. Возможность составления прогноза закупок позволяет формировать на несколько лет вперед бюджеты на закупку наиболее эффективных препаратов с учетом их потребления. В связи с этим возрастает потребность в аналитиках, которые будут интерпретировать полученные данные. Цифровая трансформация медицины — это ключ к успешному функционированию медицинских услуг в стране на ближайшее десятилетие.
Перспективы у ИИ в медицине очень большие. Его применение способно изменить к лучшему систему диагностики, повысить качество оказания медицинских услуг, быстрее определять риски возникновения заболеваний.
В какие бы направления здравоохранения технологии ИИ ни внедрялись, его необходимо рассматривать как систему поддержки принятия врачебных решений. Врач непосредственно общается с пациентом, а ИИ ему нужен для сокращения времени на выполнение рутинных операций.
Нет комментариев