Как искусственный интеллект и блокчейн преобразят медицину

А это действительно серьезные темы. Согласно прогнозам PricewaterhouseCoopers, одна технология искусственного интеллекта обеспечит прирост мирового ВВП к 2030 г. на 14%, или на 15,7 трлн долл. Уже сегодня практически любая отрасль ощущает поворот в развитии благодаря новым технологиям. В условиях широкого выбора качественных продуктов и услуг компаниям приходится бороться за комфорт и удобство клиента. Это кардинально меняет представления о конкуренции: лидеры оставляют далеко позади компании-ретрограды. 

Дары технологий 

Для тех, кто идет в ногу со временем, технологии, например блокчейн, существенно упрощают бизнес-процессы. Принципиально новый механизм обмена и хранения данных о транзакциях позволяет сократить сроки проведения международных сделок (в 2016 г. ирландский производитель молочной продукции Ornua впервые провел сделку посредством блокчейн, что позволило ему уменьшить время на ее совершение с 10 дней до 4 часов). При помощи этой технологии становится удобней искать сотрудников: появляются HR-компании, которые таким образом выстраивают глобальную систему оценки репутации кандидатов. А главный институт развития в России – Внешэкономбанк – и пенсионные ассоциации тестируют блокчейн для внедрения в систему учета клиентов.  

Искусственный интеллект помогает более точечно работать с клиентом, например, он может направлять предложения о товарах и услугах именно в том момент, когда в них появляется потребность. Вы решили прокатиться в парке на велосипеде и оформляете его прокат? Вам тут же приходит пуш-оповещение на смартфон: предложение о страховке здоровья. Это не утопия, а ближайшая реальность, над воплощением которой уже работают страховые компании. 

Страховка от ошибок 

Если говорить о медицине, мы уже считаем обыденностью новости о появлении оборудования нового поколения. Но посетителю поликлиник пока трудно представить, что определение диагноза и выписка схемы лечения когда-нибудь станут настолько же простыми, как банковский перевод с карты на карту в мобильном приложении, а общение с врачом будет проходить через сервис, похожий на Uber. Но что мы имеем уже сегодня? 

Если выделить основные направление, то работа с большими данными в медицине обычно развивает два направления: диагностику и «домашний стационар». 

В России порядка 10–15% диагнозов ставится неверно. Помимо того, что это неоправданные временные затраты, в некоторых случаях может возникнуть риск необратимых последствий для здоровья пациента. Обычно некорректная диагностика происходит из-за недостаточного обследования или неверной интерпретации информации анализов. Искусственный интеллект существенно снизит как число ошибок, так и ускорит время определения типа болезни.  

Искусственный интеллект на практике 

Один из главных игроков на этом рынке – компания IBM. В основе ее системы Watson лежит пласт медицинских данных, генетической информации, рефератов и научной литературы. Обычно врач использует около 15% данных медицинской карты, однако машина видит всю картину, что помогает ей детально вникнуть в суть проблемы. В итоге диагноз Watson зачастую оказывается корректней. Машина также может пояснять врачам, почему их ход мысли неверный.   

Тем же занимается система Google DeepMind Health, разработчики который поставили перед собой цель трансформировать медицинское обслуживание. Не менее любопытна разработка NeuroLex.co – ее идея в том, что человек должен в течение 30 секунд рассказать о прожитом им дне, а машина по темпу и особенностям речи определит наличие ментальных расстройств. 

Можно пойти дальше и создавать с помощью блокчейн персонализированный контакт с пользователем. Так, GANA выдает таргетированное предложение, анализируя индивидуальную клиентскую статистику и консультируясь с медицинскими учреждениями. 

***

Примерно так выглядят зачатки промышленной революции в медицине. Это стоит учитывать как пациентам, которые хотели бы уже сегодня получить квалифицированную «техпомощь», так и работникам отрасли – ведь уже через несколько лет персонал поликлиник может существенно сократиться.