Пандемия ускоряет внедрение ИИ в медицине, но сил одних венчурных фондов может не хватить.
Пока рынок медицинских технологий искусственного интеллекта в России не сформирован.
В начале пути
"Оценить объём рынка можно двумя способами. Первый — посчитать, какие средства регионы могут выделить из бюджета на его развитие. Тогда получается порядка 200–300 млн рублей в год, из которых 50% приходится на Москву. Второй метод подсчёта связан с телемедициной. Там объёмы будут выше", — говорит директор по проектной деятельности ассоциации "Национальная база медицинских знаний" Андрей Алмазов.
Искусственный интеллект применяется, например, как инструмент для работы с данными — для анализа рентгеновских снимков, результатов КТ, МРТ, маммографии. "Нейросеть также определяет патологии в организме. Её используют, например, при ведении беременности, когда с пациенткой общается чат–бот", — рассказывает генеральный директор ООО "Виста" Александр Савватеев.
Также высока эффективность ИИ в части анализа назначаемых препаратов, добавляет исполнительный директор ООО "Решение" Алексей Богданов (развивает информационную систему для медучреждений). "Как показывает практика, порой до 15–20% назначений врачей осуществляется без контроля и учёта совместимости. Особенно когда лечение назначают одновременно несколько врачей разных профилей. ИИ позволяет снизить риск таких ошибок", — говорит эксперт.
Пандемия дала толчок и для применения ИИ. В дни, когда нагрузка на докторов сильно выросла из–за распространения коронавируса, роботы помогли, например, читать снимки грудной клетки.
Важным шагом для развития рынка должно стать включение расходов на сервисы и решения в систему ОМС, подчёркивают опрошенные эксперты. Тем более что большую востребованность могут обеспечивать только государственные медучреждения. Частники если и экспериментируют, то это не даёт больших объёмов на рынке. "Но пока даже открытие тарифов ОМС на оказание телемедицинских консультаций — непосильная задача для территориальных фондов ОМС многих регионов. Что уж говорить про средства на искусственный интеллект", — сетует Алексей Богданов.
Импульс от стартапов
Пока государство не торопится напрямую оплачивать услуги машины, за новые технологические разработки платит венчурный капитал. По крайней мере пока именно стартапы формируют основу рынка.
Подобных решений в России около десятка, большинство из них — резиденты "Сколково". Директор по акселерации, руководитель направления Digital Health Сергей Воинов отмечает, что по технологическому составу эти проекты не отстают от западных. В мае 2019 года продукт, создаваемый в петербургском центре разработки компании Botkin.AI (скрининговая система анализа медицинских изображений с применением ИИ), привлёк инвестиции 100 млн рублей. Сейчас в Botkin.AI масштабируют проект, выстраивают алгоритм, который позволил бы выявлять большее количество патологий по снимкам, сообщил создатель компании Сергей Сорокин.
Летом 2020 года компания "К–Скай" из Петрозаводска привлекла более 130 млн рублей инвестиций на развитие системы предиктивной (предсказательной) аналитики для здравоохранения Webiomed. Это решение с помощью ИИ анализирует состояния пациента, предсказывает возможные заболевания и даёт рекомендации по их предотвращению.
В Петербурге скоро начинается тестирование продукта Care Mentor AI — ПО на основе компьютерного зрения для лучевых исследований. "Мы сотрудничаем с государственными медорганизациями и научно–клиническими центрами Северной столицы при разработке наших сервисов. В частности, проводим тестовые и клинические испытания в Мариинской больнице. Помимо выполнения НИОКР в Петербурге мы также планируем проводить внедрение наших продуктов для помощи врачам в диагностике патологических состояний", — указывает директор по развитию бизнеса Care Mentor AI Инна Мороз. Для расширения продуктовой линейки создатели стартапа ищут инвестиции от 30 млн рублей.
За рубежом не легче
В целом создавать подобные решения — перспективно, считает Сергей Воинов, инвесторы, готовые вкладываться в масштабирование продуктов, есть. Инвестиции в разработку раннего прототипа таких решений, по его словам, могут ограничиться несколькими миллионами рублей, но, чтобы масштабировать проект и провести клинические исследования, потребуются вложения порядка 50 млн рублей. "Клинические испытания этих стартапов, как правило, занимают около года, как и у медицинского оборудования. Это не идёт в сравнение с фармпрепаратами, которые тестируют по 5–10 лет", — отмечает Сергей Воинов.
Сами разработчики констатируют: выходить на мировые рынки гораздо перспективнее, чем ориентироваться только на российского заказчика. "Но, чтобы стартовать с международных рынков, нужно вложить в 3–5 раз больше собственных средств: снимать офис, собирать команду, устанавливать сервера, получать юридическую поддержку будет намного дороже. При этом и инвестиции можно привлечь в разы солиднее", — комментирует сооснователь Webiomed Александр Гусев.
Инна Мороз считает, что основная сложность сводится к сертификации. Однако в России получить регистрационное удостоверение пока что даже сложнее.
Потенциал различен
В ближайшей перспективе технологии смогут использовать и для расшифровки гистологических и цитологических изображений, которые сегодня врачи рассматривают под микроскопом: машина сможет обнаруживать патологические клетки и тканевые структуры в организме, рассказывает руководитель направления цифровой медицины "Инвитро" Борис Зингерман. Второе ключевое направление, по его словам, — ведение электронной истории болезни, которое развивается довольно медленными темпами.
"Ещё одним новшеством может стать информационная поддержка пациентов. Сейчас после очного приёма у врача люди начинают обращаться к “доктору Гуглу” и зачастую находят на просторах интернета информацию, не имеющую никакого отношения к реальной медицине. Искусственный интеллект мог бы стать агрегатором — позволял бы анализировать историю болезни пациента и подбирать перечень ресурсов с достоверной подтверждённой медицинским сообществом информацией", — добавляет эксперт.
С помощью ИИ можно анализировать лабораторные исследования. Также на рынке появляются скрининговые системы первичного обследования бессимптомных пациентов.
В ещё более отдалённом будущем нейросети можно будет "обучать" работе с электронными медкартами, что поможет больше автоматизировать принятие решений, добавляет Александр Савватеев.
Материал подготовлен в рамках
Рейтинга аптечных сетей — 2020
