Пионерами эры больших данных (big data) в отечественном здравоохранении стали два типа игроков рынка – вовлеченные в эту индустрию крупные госкорпорации и небольшие частные компании, созданные энтузиастами, сумевшими «продать» свои идеи инвесторам. Однако сказать, что отрасль переживает бум, никак не получается – на российском рынке Vademecum насчитал не больше десятка таких стартапов, получивших в общей сложности всего около 44 млн рублей инвестиций. Предприниматели надеются, что перелом произойдет, когда удастся заинтересовать своими «большими» идеями широкий круг клиентов – от медицинских центров до страховщиков и фармкомпаний.
«Видно, что перспектива огромная, но как именно применять эти технологии, пока никто не придумал. Я пробовал сервисы проверки симптомов – они не работают. Я задал, например, что у меня колет в груди, и сервис показал, что у меня инфаркт, но это была его единственная мысль. Системы поддержки принятия решений врачом тоже не работают», – говорит соучредитель Медицинской инвестиционной группы Илья Иванов, объясняя, почему интерес инвесторов к проектам в сфере больших данных вылился в такую скромную цифру. Но тем не менее на рынке есть отважные люди и компании, которые пытаются осваивать неизведанную область.
Корпоративный интерес
По словам представителей ОАО «РЖД», компания начала внедрять системы искусственного интеллекта и анализа больших данных в свою корпоративную медицину в 2012 году, чтобы снизить риск «кардиособытий» среди железнодорожников и пассажиров. Система автоматического расчета рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний была впервые установлена на Забайкальской железной дороге – задача заключалась в том, чтобы вовремя определять вероятность возникновения заболеваний сердца и сосудов и отправлять персонал с повышенным риском на более тщательную диагностику.
Разработкой такого решения занялась IT-компания Medesk. «Сотрудникам РЖД регулярно проводят предрейсовые и профилактические осмотры на уровне цехового врача, – рассказывает генеральный директор Medesk Владимир Ковальский. – Эти данные поступают в Medesk, а программа анализирует всю поступающую информацию о пациентах по специализированным медицинским шкалам Procam, Score и Framingham – их во всем мире используют для предсказания развития сердечно-сосудистых заболеваний». Пять лет назад проект удалось запустить всего за 2 млн рублей, «но тогда это еще не называлось big data», вспоминает Ковальский.
Представители РЖД утверждают, что использование такого массива данных действительно помогло врачам предотвратить развитие заболеваний. «Внедрение новой программы позволило повысить в пять раз пропускную способность врачебно-экспертной комиссии по сравнению с нормативом. Качество профилактических осмотров поднялось, и, кроме того, за счет предварительной дистанционной диагностики удалось практически полностью устранить очереди, то есть облегчить нагрузку на врачей и повысить комфорт пациентов», – гордится ведущий инспектор-врач Дальневосточной дирекции здравоохранения ОАО «РЖД» Анна Лазуткина. По итогам этой работы Лазуткина даже написала диссертацию, посвященную вопросам профилактики острых сердечно-сосудистых заболеваний у мужчин трудоспособного возраста.
Правда, будет ли опыт Дальнего Востока распространен на всю сеть РЖД, в корпорации уточнить не смогли. Вслед за РЖД темой big data заинтересовалась госкорпорация «Ростех». В 2015 году дочерняя компания Национального Центра Информатизации Ростеха «Барс Груп» запустила стартап «Ген-Эксперт», нацеленный на анализ больших объемов генетических данных. Апробировать технологию, как и в РЖД, решили в регионах: Новосибирской области, республиках Якутии и Хакасии. Руководит проектом главный внештатный специалист по генетике Минздрава в Северном федеральном округе Людмила Назаренко. Как рассказали Vademecum представители «Барс Груп», в систему был загружен генетический регистр наследственной и врожденной патологии в рассматриваемых регионах. Программа должна анализировать имеющиеся данные и помогать медорганизациям выбирать лечение для пациентов. По словам представителей «Барс Груп», работы над сервисом «Ген-Эксперт» еще ведутся, но его уже успели внедрить в нескольких генетических медицинских центрах, правда, каких именно, в компании не уточнили, заверив лишь, что «Ген-Эксперт» легко интегрируется с любыми медицинским информационными системами, установленными в государственных и частных клиниках.
Сколько в «Сколково»
Вторая категория медицинских проектов в сфере big data включает в себя стартапы резидентов «Сколково». «Сейчас в кластере 430 проектов в области life sciences [«науки о жизни», то есть все, что связано с изучением живых систем. – Vademecum], из них около 10% – это компании, которые в том или ином виде связаны с работой с большими данными», – рассказывает исполнительный директор кластера биомедицинских технологий фонда «Сколково» Кирилл Каем. По его словам, эти проекты нацелены на решение задач в разных областях медицины, фармацевтики и биотехнологий – от геномики до создания программ искусственного зрения, но в большинстве случаев привязаны к молекулярной биологии, помогая изучать информацию о генетике и молекулярной структуре живых организмов. Финансовую поддержку своим многочисленным проектам фонд «Сколково» оказывает совместно с частными инвесторами, которые обычно вкладывают около 50% от общего финансирования стартапа. Среди них доминируют венчурные фонды, как отечественные, так и зарубежные, говорит Каем.
Самым успешным из сколковских проектов в сфере big data, по мнению Каема, стал ориентированный на фармотрасль стартап «Инсилико». Основная его задача – научиться при помощи специальных программ прогнозировать, как то или иное лекарство будет воздействовать на организм человека. Создание такого сервиса позволит существенно сократить и удешевить процесс разработки новых лекарственных препаратов.
Еще один интересный проект «Сколково» – стартап «Соцмедика», основанный группой врачей и ИТ-специалистов, выходцев из Национального медицинского исследовательского центра сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева. Еще работая в Бакулевском центре, основатели «Соцмедики» в 2007 году разработали «Электронный клинический фармаколог» (ЭКФ) – сервис экспертной поддержки принятия медицинских решений, помогающий врачу определить, корректное ли лечение назначили пациенту. Потом развитие проекта продолжили самостоятельно. Один из его основателей – Геворг Бледжянц – говорит, что инвестиции в стартап были смешанными: «Около 29 млн рублей совокупно дали частные инвесторы, один из которых когда-то сам пострадал от врачебной ошибки. Мы вложили средства, как акционеры, плюс гранты, но это небольшие деньги», – рассказывает Бледжянц. Имена частных инвесторов он не раскрывает.
В «Соцмедике» укладывают в математическую модель истории болезней, научные статьи, справочники, инструкции к лекарственным препаратам по любым направлениям. Главный фокус проекта – лекарственная терапия. По словам Бледжянца, сейчас на базе первоначальной интеллектуальной системы ЭКФ в компании готовят еще два продукта – систему выписки электронных рецептов «Фармтакси» и экспертную систему «Электронный терапевт», которая на основании истории болезни будет предлагать предварительный диагноз и оценивать риски развития осложнений. Поначалу программными продуктами «Соцмедики» заинтересовались страховые компании, нуждающиеся в том, чтобы ориентироваться в назначениях по полисам добровольного медицинского страхования и прогнозировать риски заболеваний. Имена своих клиентов разработчики «Соцмедики» не афишируют, но Геворг Бледжянц говорит, что в последнее время среди них все больше врачей. «Если раньше мы не видели поддержки со стороны прямых пользователей, обычных медиков, то сейчас врачи говорят, что как раз это им и нужно. Каждый раз, когда презентуем проект, слышим положительные отзывы. Думаю, ими движет страх случайной ошибки», – рассуждает он. Биоволки-одиночки
Помимо резидентов «Сколково», Vademecum обнаружил еще как минимум три проекта, самостоятельно сумевших привлечь инвестиции под big data в медицине. Среди них – система автоматической диагностики рака легких по КТ и МРТ TeleMD, разработанная два года назад компанией «Интеллоджик». С момента основания компания успела поработать с РОНЦ им. Н.Н. Блохина, Московским физико-техническим институтом, переименовать проект в Botkin AI и получить инвестиции в размере 11 млн рублей от фонда Primer Capital. На эти средства «Интеллоджик» дорабатывает свое решение – с помощью технологий нейронных сетей специалисты формируют систему, способную не только диагностировать, но и прогнозировать онкологические заболевания. По словам основателя стартапа Сергея Сорокина, в компании рассчитывают, что новое решение заинтересует региональные стационары, которые борются за снижение показателей смертности. Сорокин надеется на привлечение дополнительных инвестиций от специализированных фондов и стратегических партнеров, производителей диагностического оборудования, специализированных информационных систем.
На механико-математическом факультете Пермского медицинского университета пытаются прогнозировать сердечно-сосудистые заболевания. Факультет уже запустил бета-версию сервиса и получил грант в 1,35 млн рублей на развитие математических моделей от Российского фонда фундаментальных исследований. О коммерческом применении системы речи, похоже, пока не идет.
Компания Ocutri, созданная выпускниками факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ (ВМиК) пришла к работе с медицинскими большими данными иным путем – отталкиваясь от потребностей клиента. «Мы занимались программированием, исследованиями, концентрировались на нестандартных и наукоемких задачах в разных сегментах рынка, не фокусировались именно на медицине. Но к нам начали все чаще обращаться медицинские организации. Так мы начали работать с лабораторными изображениями и биомедицинскими сигналами. Сейчас, например, разрабатываем систему автоматического анализа снимков зубов для одного калифорнийского стартапа в сфере телемедицины», – рассказывает гендиректор компании Ocutri Богдан Севрюков. В итоге медицина наряду с финансовым и банковским секторами вошла в число приоритетных направлений Ocutri.
Большие надежды
Мощный толчок развитию сегмента больших данных в медицине могла бы дать инициатива со стороны самих клиник, которая пока на рынке не оформилась, считают эксперты. Движение в этом направлении только начинается. Например, о планах Института нейрохирургии им. академика Н.Н. Бурденко начать системно работать с большими данными заявил заместитель главного врача института Антон Назаренко на форуме SAS Russia в сентябре 2017 года.
В лаборатории «Гемотест» планируют создать систему обработки анализов, которая займется выявлением закономерностей и вычислением предпосылок развития заболеваний. «Потенциальные игроки рынка big data – это именно медицинские лаборатории. Самое ценное – это огромный объем обезличенной информации, которую мы получаем. Ежедневно мы обрабатываем 6 тысяч обращений к врачам-консультантам и специалистам контакт-центра, проводим исследования для 3,5 млн пациентов в год. Таким образом мы аккумулируем реальную статистику cостояния здоровья населения и можем использовать ее не только для нужд собственной аналитической службы, но и для больших исследований», – считает генеральный директор «Гемотеста» Рудем Газиев.
«Уже сейчас такая исследовательская работа ведется во многих организациях, в том числе в Первом МГМУ им. И.М. Сеченова, строятся модели принятия решений, отрабатываются методы обучения нейронных сетей, искусственного интеллекта и так далее. Врач-исследователь должен иметь возможность применять такие методы и средства, то есть обратиться к одной системе – получить результат, к другой – получить еще результат. Дальше проводится какой-то научный синтез, и на основании этого можно понять, как лучше действовать в той или иной ситуации. Это правильно и за этим будущее», – уверен руководитель комитета «Интернет+Медицина» Института развития интернета (ИРИ) Георгий Лебедев.
