При составлении отчета АНО «Цифровая экономика» классифицировала тренды в разрезе временных категорий: краткосрочные тренды (настоящее время – 2 года; внедряются сейчас, но пока не охватывают все компании и отрасли), среднесрочные тренды (3–5 лет; находятся на этапе пилотных проектов и частичного внедрения без масштабного распространения), долгосрочные тренды (5 и более лет; концепции и технологии, которые только обсуждаются либо реализуются в ограниченных проектах, так как их внедрение затруднено).
В настоящее время и ближайшие два года будут применяться интеллектуальные помощники для поддержки медицинских работников в постановке диагнозов и выборе метода лечения, такие как российский DIMA (MD AI) и американский Microsoft DAX Copilot. Согласно отчету, это решит проблемы перегрузки врачей «рутинной административной работой и документацией» и недостаточной оперативности и точности в сборе анамнеза и первичной диагностики из-за человеческого фактора.
Кроме того, в АНО считают, что в скором времени распространятся устройства для мониторинга показателей состояния здоровья и проведения диагностических тестов. В них входят «умные» девайсы, фитнес-браслеты, приборы для самостоятельной проверки состояния здоровья и удаленной диагностики. С их помощью станет легче и доступнее контролировать состояние пациентов, особенно это касается людей с хроническими заболеваниями и тех, кому сложно регулярно посещать медучреждения.
В отчете указаны примеры устройств мониторинга: Neyrox от российских производителей отслеживает такие параметры, как пульс, ЭКГ, дыхание, температура, уровень глюкозы и насыщение кислородом, а также реакции нервной системы. С помощью ИИ Neyrox анализирует данные и прогнозирует эпилептические приступы за 40–50 секунд до их начала с последующим предупреждением пользователя. Также упоминается устройство EmbracePlus от Empatica для мониторинга физиологических показателей и раннего выявления заболеваний, включая COVID-19.
Электронные медицинские карты (EMR/EHR) позволят решить проблему отсутствия единой базы данных, что затрудняет коммуникацию между медучреждениями. Они также избавят от ошибок из-за человеческого фактора и сохранят время пациентов и врачей. АНО приводит в качестве примеров отечественную «Электронную медицинскую карту» с ИИ для анализа данных и поддержки принятия решений и разработку от американской компании Epic Systems.
В течение следующих 3–5 лет будет внедряться генеративный ИИ (для создания новых данных), его использование в медицине «меняет подходы к диагностике, лечению и разработке лекарств». По мнению аналитиков, благодаря применению такого искусственного интеллекта будут решены проблемы недостаточной поддержки врачей в постановке диагноза и выборе оптимального лечения, ограниченности традиционных методов анализа больших объемов информации. Среди технологий с генеративным ИИ – российская платформа Syntelly, анализирующая токсикологические и физико-химические свойства соединений, и технология для разработки новых лекарственных препаратов от компании Insilico Medicine.
Авторы отчета также выделили тренд на создание индивидуальных программ медицинского страхования с применением искусственного интеллекта. С помощью персонализированных страховых продуктов, анализирующих уникальные медицинские данные и поведение каждого клиента, страховые компании смогут предлагать гибкие тарифы и программы. Эти программы будут адаптированы к потребностям и рискам, связанным с человеческим фактором, что повысит качество обслуживания и эффективность страхования. Организация приводит в качестве примера платформу страховой медицины от «СберЗдоровья» и Lightbeam Health, анализирующую более 4 500 факторов, включая клинические, социальные и экологические для определения скрытых рисков.
Среди долгосрочных трендов выделены автономные ИИ-агенты, программы, самостоятельно анализирующие медицинские данные пациента. Они также способны ставить диагноз, рекомендовать лечение и проводить некоторые процедуры без непосредственного участия врача. Автономные ИИ-агенты работают на основе больших объемов данных и алгоритмов машинного обучения, что поможет автоматизировать рутинные процессы и принятие решений, ускорит реагирование на изменения в состоянии пациентов. Среди примеров технологии – Grace от компании Hippocratic AI.
Долгосрочным трендом выступает и персонализированная медицина на основе ИИ и геномики. Она позволяет объединить генетические данные человека с клиническими показателями. Аналитики утверждают, что разработка персонализированных схем лечения на основе индивидуальных особенностей организма повысит эффективность терапии и снизит риск побочных эффектов. Примером «Цифровой экономики» служит канадский стартап Deep Genomics, с помощью ИИ прогнозирующий влияние генетических мутаций и разрабатывающий таргетные лекарства.
Помимо этого, в долгосрочные тренды вошли ИИ-управляемые имплантаты и нейропротезы, способные собирать и анализировать физиологические показатели, автоматически регулировать свою работу и предупреждать развитие осложнений.
По данным отчета, технологии ИИ для эпидемиологического мониторинга и раннего предупреждения вспышек инфекционных заболеваний стали трендом, который может реализоваться через 5 лет и позже. Как пример приводится канадская компания BlueDot, которая первой в мире предупредила о COVID-19 в декабре 2019 года, анализируя миллионы источников данных с помощью ИИ.
Цифровые двойники пациентов будут широко применяться только в долгосрочной перспективе, считают аналитики. Для их создания разрабатываются виртуальные модели с информацией о здоровье пациента и назначенных лечебных процедурах. В числе тех, кто работает над технологией, – Сеченовский университет и стартап Q Bio Gemini.
В долгосрочные тренды включено использование технологий виртуальной и дополненной реальности (VR/AR) в различных областях, «от обучения медицинского персонала и подготовки к операциям до реабилитации и лечения различных заболеваний». Среди разработчиков – СамГМУ с модульной экспертной виртуальной системой «МЭВИС» и система для симуляции хирургических процедур от FundamentalVR.
Роботы-хирурги также стали долгосрочным трендом, они могут уменьшить риск ошибок и ограниченной точности при традиционных хирургических вмешательствах. В России, например, разработан робот-хирург «Левша» от компании «Нейроспутник», позволяющий хирургу «чувствовать» манипуляции, как при традиционной хирургии.
