ИИ в медицине: почему внедряется только каждый десятый проект

ИТ-решения создаются для автоматизации процессов, и их конечная цель — получение ощутимой выгоды для организации или пользователя. Поэтому при принятии решения о внедрении ИТ-продукта сначала оценивается, насколько эффективнее он решает поставленные задачи по сравнению с существующими инструментами. Это касается и решений на основе искусственного интеллекта. Если продукт в ходе апробации, испытаний или пилотных проектов доказывает свою эффективность, он будет востребован. Однако многие сервисы на базе искусственного интеллекта, созданные на волне популярности технологии, оказались невостребованными из-за низкой эффективности или ненадежности в решении практических задач.

Как обстоят дела с внедрением искусственного интеллекта в медицине

Главный тренд цифровизации в медицине — не просто автоматизация, а создание инструментов, повышающих доступность медицинской помощи для пациентов. Технологии искусственного интеллекта активно внедряются, так как помогают эффективно решать эти задачи. Высокотехнологичная отрасль лабораторной диагностики — яркий пример успешного применения таких решений.

Однако к медицинским решениям на основе искусственного интеллекта регуляторы предъявляют особо строгие требования, поскольку их некорректная работа может напрямую влиять на здоровье пациентов. Для внедрения такого решения в медицинскую практику необходимо получить регистрационное удостоверение на программное обеспечение — процесс, схожий с регистрацией медицинского изделия. Это требует значительных ресурсов: продукт должен соответствовать множеству требований, а его безопасность должна быть доказана в ходе клинических испытаний.

По нашим оценкам, только 10-15% от всех разрабатываемых в последние пять лет решений, использующих искусственный интеллект для медицины, дошли до стадии практического внедрения.

Любые инновации требуют значительных инвестиций. Разработка решений на основе искусственного интеллекта возможна только при наличии серьезной ИТ-инфраструктуры в компании. Даже при внутренней разработке требуются существенные вложения, не говоря уже о необходимости перестройки бизнес-процессов, к чему бизнес не всегда готов.

В Международной медицинской лаборатории Хеликс технологии искусственного интеллекта применяются как в процессах лабораторной диагностики, так и для улучшения клиентского сервиса. Компания не только разрабатывает собственные решения, но и часто становится первопроходцем в их внедрении в отрасли.

Пример — мобильное приложение Helix Express для бесконтактной сдачи анализов, где реализованы:

• Персональные рекомендации на основе истории заказов,
• Распознавание врачебных назначений, включая рукописный текст,
• Интерпретация результатов лабораторных исследований.

Хеликс внедрил систему автоматической интерпретации анализов, помогающую своевременно замечать значительные отклонения и обращаться к врачу.

В лабораторных комплексах компании алгоритмы машинного обучения:

• автоматизируют рабочие процессы,
• снижают риск ошибок,
• ускоряют выдачу результатов,
• проводят автоматическую проверку данных, сопоставляя текущие результаты с историей клиента и согласованностью различных тестов.

Уверены, что именно практическая польза, а не технологический ажиотаж, в итоге определит будущее искусственного интеллекта в медицине.