Директор Центра индустрии здоровья Сбербанка – об ИИ-трансформации отрасли
В 2025 году Сбер оказался в числе ньюсмейкеров по теме применения искусственного интеллекта в сфере здравоохранения. Партнерство с ГК «Р-Фарм» и Институтом AIRI по разработке препаратов, создание медицинского LLM-агента для врачей, запуск «умного» кольца и банкомата с экспресс-оценкой 10 ключевых показателей здоровья – далеко не полный список того, с чем «выстрелил» Сбер в сфере HealthTech. О том, почему нужно избегать избыточного регулирования на ранних этапах разработки ИИ-инструментов и почему отечественному здравоохранению необходима цифровая независимость, в интервью Vademecum рассказал директор Центра индустрии здоровья Сбербанка Сергей Жданов.
– В ноябре «Р-Фарм» и Институт AIRI представили проект по созданию препаратов для лечения нейродегенеративных заболеваний мозга. Сбер деятельно поддержал эту затею, а кто выступил инициатором? Как она родилась?
– В прошлом году при поддержке Сбера в AIRI был создан центр ИИ-разработки новых лекарственных препаратов AIDD. Ученые в процессе работы пришли к выводу, что технологии больших языковых моделей сейчас позволяют революционно изменить подходы к созданию новых лекарств. Все это происходило в тесном сотрудничестве с «Р-Фарм». Одним из первых этапов работы центра стало подписание на ПМЭФ-2025 трехстороннего соглашения о сотрудничестве между Сбером, «Р-Фарм» и Институтом AIRI.
– Когда будут представлены первые результаты вашей совместной с «Р-Фарм» работы?
– Уже в следующем году мы ожидаем результаты первых доклинических испытаний. Речь идет о препарате для терапии болезни Альцгеймера. Это большая проблема для большинства стран мира: количество нейродегенеративных заболеваний заметно растет, что снижает качество жизни человека и его родных. Если мы сможем победить эту болезнь, снизить скорость ее развития, то это будет колоссальным вкладом в благосостояние страны.
– Какие профиты способна принести кооперация отечественных фармкомпаний и ИТ-разработчиков?
– Фармацевтические компании наукоемкие по своей сути, и, конечно, основные игроки рынка пристально изучают возможности по использованию ИИ в своей деятельности. Вопрос заключается не только в применении искусственного интеллекта, но и, в целом, в цифровой независимости фармацевтической отрасли. Некоторые продукты, которые мы выпускаем, мы можем делать лучше, чем западные компании.
GenAI позволяет анализировать природу заболеваний на молекулярном уровне и генерировать тысячи виртуальных вариантов молекул-кандидатов. Самые перспективные отбираются специалистами для дальнейших исследований, что в разы сокращает сроки и стоимость доклинической разработки. В итоге жизненно важные препараты смогут поступать к пациентам на годы раньше, чем прежде.
– Какие для этого старта должны сложиться условия?
– На самом деле все условия уже есть. У нас очень хорошая научная база, но работать надо еще быстрее. В «Р-Фарм» все это очень хорошо понимают, поэтому у нас сложилось эффективное сотрудничество, которое начинает давать свои первые плоды.
– В мире очевиден тренд по переходу фармкомпаний на цифровые платформы для поиска новых препаратов. Как вы оцениваете наши перспективы?
– В России традиционно сильны школы в области математики, физики, биоинформатики и компьютерных наук. Это кадровый фундамент для создания и развития цифровых платформ. Ведущие научно-исследовательские центры – МГУ, AIRI, МФТИ, университет «Сириус», ИТМО и другие – публикуют работы по прогнозированию свойств молекул, дизайну лекарств и анализу биомедицинских данных.
Фармацевтическая отрасль одна из самых консервативных, и понятно почему. Для того чтобы лекарство вышло на рынок, нужно быть максимально уверенным в его эффективности и безопасности, а значит, должны быть соблюдены все протоколы его проверки. Одной из ключевых задач, стоящих перед ИИ-командами, становится подтверждение технологической зрелости их решений и повышение доверия к новым методам разработки лекарств.
– Вместе с тем на рынке уже появились разнообразные «наборы» для виртуальных клинических испытаний. Сбер предполагает работать с синтетическими данными?
– Клинические испытания – это проверка безопасности и эффективности нового лекарственного препарата. Заменить этот этап симуляцией на текущий момент невозможно. Однако ИИ позволяет оптимизировать более ранние этапы разработки. С помощью технологий генеративного искусственного интеллекта уже сейчас создаются молекулы, которые в доклинических экспериментах оказываются эффективнее аналогов, полученных классическими методами.
Нужно понимать, что эти технологии, по своей сути, дополняют и расширяют уже существующий био- и хемоинформатический инструментарий, а не переписывают всю историю фармотрасли с нуля. Классические фармацевтические пайплайны и раньше включали в себя работу с синтетическими данными: виртуальный скрининг молекул, квантово-механические симуляции, молекулярная динамика и многое другое. Новые методы делают эти процессы точнее и позволяют их масштабировать.
– Многие глобальные фармкомпании покупают для ИИ-разработки препаратов профильные стартапы. Проявится ли такой подход у нас в России?
– В России такой подход только начинает проявляться – некоторые фармкомпании уже создают собственные AI-подразделения в R&D-департаментах, примерно то же самое происходило 10–15 лет назад по всему миру. Наш проект с «Р-Фарм» – первая ласточка трансформации отрасли, показатель того, что и фарминдустрия, и ИИ-команды созрели для больших совместных проектов на отечественном рынке.
Сбер системно развивает технологическое предпринимательство в стране, в том числе через акселераторы. Sber500 – это международная программа для зрелых проектов, готовых к масштабированию. Демо-день последней волны Sber500 прошел в начале октября на Moscow Startup Summit, где лучшие стартапы потока презентовали проекты инвесторам и представителям корпораций и получили 1,4 млрд рублей инвестиционных предложений. Среди финалистов, например, был стартап, который представил платформу для производства передовых CAR-T-клеток, способных эффективно бороться с онкогематологическими заболеваниями. Решение помогает сделать клеточную терапию доступнее и безопаснее, а также ускоряет разработку новых методов лечения рака крови.
Кроме Sber500, у Сбера есть школьный и студенческий акселераторы – две бесплатные программы, которые помогают старшеклассникам, учащимся колледжей, студентам и молодым исследователям пройти путь от идеи до работающего продукта. Ребята учатся тестировать гипотезы, создавать прототипы, собирать команды и управлять ими, представлять свой проект инвесторам и топ-менеджерам. С 2021 года через молодежные акселераторы Сбера прошло более 200 тысяч человек, создано свыше 5 тысяч проектов. Более сотни выпускников уже вывели свои решения на рынок, привлекли свыше 700 млн рублей инвестиций и провели свыше 190 пилотных запусков с крупными компаниями, а не только со Сбером. Среди выпускников молодежных акселераторов – инициаторы старта, разрабатывающего внутриротовой сканер без излучения для ранней диагностики стоматологических и онкологических заболеваний.
Несколько кейсов выходцев из акселераторов Сбера мы пилотируем в «СберЗдоровье», но пока не хотелось бы их раскрывать.
– Все эти процессы завязаны на очень чувствительной области – сохранности персональных данных, поэтому эксперты постоянно говорят о необходимости настройки этических и правовых аспектов интеграции ИИ. Какие шаги в этой области, по вашему мнению, необходимы? В каких случаях российским разработчикам особенно нужна регуляторная свобода?
– Сейчас все страны разделились на три типа регулирования. Первый – это стимулирующий способ поддержки, очень низкая степень регулирования. Второй тип – комплексное регулирование. В странах ЕС принят акт об ИИ, но сам ИИ развивается крайне медленно. Третий тип – страны с гибридным регулированием, где есть регулирование и поддержка. Россия относится к таким. У нас создан Альянс в сфере ИИ, утвержден Кодекс применения ИИ в медицине и здравоохранении. Важно отметить, что Минздрав подтвердил соответствие положений кодекса внутреннему кодексу регулятора.
Действительно, внедрение ИИ в разработки в области здравоохранения невозможно без ответственного обращения с персональными данными, при этом важно избегать избыточного регулирования на ранних этапах разработки. Гибкость нужна на уровне пилотных зон, например, когда тестируются новые диагностические решения или модели профилактики на деперсонализированных данных. Регулирование должно быть принципиальным, но не тормозящим. Баланс между инновациями и защитой прав достигается через прозрачность, ответственность и адаптивную регуляторику.
– В то же время в России очень многие специалисты, и врачи не исключение, уже привыкли к нейросетям, причем пользуются в том числе и зарубежными решениями. Можно ли это считать проблемой?
– Порядок лечения в разных странах может существенно отличаться. Соответственно и рекомендации, которые ложатся в основу ИИ-моделей и агентов, могут быть нерелевантны российским протоколам и клиническим рекомендациям.
Поэтому мы за то, чтобы наши врачи пользовались отечественными инструментами, созданными на базе знаний о наших гражданах, на наших протоколах и стандартах.
Так, уже сейчас на базе «ГигаЧата» работает наш AI-помощник – первый в России медицинский LLM-агент от Сбера. Сейчас этот продукт включает три модуля: «Сбор анамнеза и симптомов», «Расшифровка анализов» и «Свободный медицинский диалог». AI-помощник собирает анамнез и симптомы, формирует три наиболее вероятных диагноза и рекомендует дальнейшие шаги, автоматически расшифровывает анализы и ведет свободный медицинский диалог, помогая как пациентам, так и врачам. Система интегрируется в медицинские ИТ-сервисы, фильтрует немедицинские запросы и при выявлении угрозы жизни оперативно рекомендует обратиться за помощью. Уже сегодня AI-помощник работает в приложении медицинской компании «СберЗдоровье».
– Если говорить о гаджетах, какими устройствами может пополниться линейка Сбера?
– Следующий этап – это интеграция HealthTech в неочевидные, но массовые точки контакта, например, банкоматы. На площадке AI Journey Сбер представил уникальное решение собственной разработки: многофункциональный банкомат, где можно не только снять наличные, но и за несколько секунд сделать экспресс-оценку по 10 ключевым показателям здоровья. Цифровизация и смена парадигмы в сторону предикции и профилактики выводят здравоохранение за пределы клиник. HealthTech больше не ждет, пока человек заболеет, забота о здоровье становится частью повседневной жизни. Это не просто технологичный шаг, но глобальная смена уклада – забота о здоровье перестает быть реактивной, а становится проактивной. Еще один яркий пример – бесплатная оценка состояния через камеру смартфона. Пользователи мобильного приложения «СберЗдоровья» могут воспользоваться технологией медицинского ассистента GigaDoc от Сбера. Всего за несколько секунд сканирования лица система анализирует ключевые показатели и формирует персонализированную оценку рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний, атеросклероза, артериальной гипертензии и сахарного диабета II типа. После экспресс-анализа пользователь получает пуш-уведомление со ссылкой на подробный отчет и персонализированные рекомендации.
– То, что мы обсуждали, касается в основном пациента. А что Сбер делает для врачей?
– Все наши решения разработаны с учетом потребностей как медицинских специалистов, так и пациентов – обе стороны являются ключевыми пользователями наших продуктов.
Если говорить про последние решения, например, мы представили совместно с НМИЦ им. В.А. Алмазова AI-модель «Риски» для предупреждения осложнений у пациентов, находящихся в стационаре. Модель способна выявлять потенциальные осложнения задолго до их клинического проявления, что дает возможность врачам предотвратить развитие серьезных заболеваний. «Риски» анализирует историю болезни каждого пациента в режиме реального времени и прогнозирует вероятность осложнений, возникающих на этапе стационарного лечения, таких как сердечно-сосудистые катастрофы, нарушение ритма сердца, пневмония и сепсис. Обучение модели проводилось на массиве из 300 тысяч деперсонализированных электронных медицинских карт пациентов НМИЦ им. В.А. Алмазова. Система не просто ускоряет обработку данных пациента, а освобождает время врача, автоматически формируя анкеты и выделяя пациентов с высоким риском осложнений. Это позволяет своевременно принимать профилактические меры и назначать индивидуальное лечение. За последнее время мы предложили целый ряд подобных решений, которые уже повышают точность диагностики, снижают риски и делают медицинскую помощь более качественной и доступной.
Вторая разработка – AI-модель «Сердце». Эта технология помогает врачам быстро и точно оценить состояние сосудов сердца. Модель анализирует медицинские снимки (коронограммы) в формате DICOM, распознавая места сужений, закупорок и другие нарушения в сосудах. Затем рассчитывается индекс SYNTAX Score – числовой показатель, отражающий степень тяжести поражения сосудов сердца. Врачи используют его, чтобы выбрать наиболее подходящий метод лечения – хирургическое вмешательство или установку стентов. Точность при подсчете балла Syntax Score достигает 94,74%, что является высоким показателем для AI-моделей в медицинской диагностике. Для обучения модели использовались тысячи изображений сосудов.
У нас есть несколько решений на базе ИИ от компании SberMedAI, например, система поддержки принятия врачебных решений – умный помощник врача «ТОП-3». Мы разработали этот продукт вместе с правительством Москвы, и сейчас он используется во всех поликлиниках столицы и 19 регионах России. ИИ предлагает врачу три наиболее вероятных диагноза по жалобам пациента. Решение уже помогло московским врачам обработать 14,4 млн случаев: специалисты получили дополнительную информацию, варианты диагнозов и «второе мнение» для более точной диагностики в каждом индивидуальном случае.
Мы считаем, что следующим шагом развития ИИ в здравоохранении станет создание мультиагентных систем. Мы развиваемся в этом направлении, уже пилотируем ИИ-агента помощника врача, который проверяет назначения на соответствие клиническим рекомендациям. Кроме этого, разрабатываем еще целый ряд ИИ-агентов – помощников пациента, врача и организатора здравоохранения.
