Учредитель сети «Открытая клиника» Филипп Миронович – о подводных камнях при использовании новых технологий в рабочих процессах врача.
Вокруг искусственного интеллекта (ИИ) сейчас много хайпа. В основном попытки внедрить эти технологии в медицину объясняются стремлением помочь врачу. ИИ может проанализировать большой объем данных, его можно обучить, и он покажет врачу, где на снимке МРТ, КТ или в медицинской карте что-то пропущено. Именно таких проектов сейчас множество, в том числе в России.
Вместе с тем я вижу, что в развитии этого направления есть барьеры. Первый — это настрой самих врачей, которые являются очень консервативным сообществом, плохо принимающим перемены. Второй — недостаточная адаптация технологий для решения практических задач.
Приведу пример. Мы пробовали применять технологию машинного зрения при анализе КТ. Но, к сожалению, не увидели ажиотажного спроса на использование решения ни со стороны специалистов, ни со стороны пациентов. Из-за того, что система размечала не все нозологии, врачи предпочитали ею не пользоваться, чтобы не делать двойную работу. И тут дело не в том, что внедренное решение было недоработано, а в том, что любым ИИ-продуктам еще нужно пройти космический путь оценки их usability.
Чтобы эти системы реально начали приносить пользу, над ними нужно еще очень много работать, прежде всего с точки зрения бесшовного внедрения в рабочие процессы. Такие системы должны стать по-настоящему полезными для врача, чтобы у него возникла мотивация ими пользоваться.
Поэтому я считаю, что нельзя бездумно внедрять искусственный интеллект. Толк будет только от выверенных бизнес-процессов, которые вписывают инновации в привычную работу врача.
Приведу пример более рационального использования алгоритмов на практике. У нас в клинике есть информационная система, которая помогает организовать прием у врача. В зависимости от диагноза система выдает врачу некий набор клинических рекомендаций. Это позволяет избавить его от необходимости каждый раз искать эти диагностические процедуры в справочнике и заново записывать назначение. У врача уже есть готовый лист назначений, который он может лишь подредактировать. Процессами формирования листа назначений руководит алгоритм. Он использует медицинские стандарты, дополнительную информацию о назначениях других врачей, математическую модель с персонализацией. Хотя это и примитивная система, она показала себя полезной на практике.
ИИ всего лишь метод — у него есть зона полезного применения, так же как и зона практической бесполезности
Этими двумя примерами я хотел показать, к чему в итоге должна прийти отрасль. Если коротко: меньше хайпа, больше usability. Когда любую задачу вам предлагают решить внедрением искусственного интеллекта, это говорит о том, что никто представления не имеет, как эту задачу на самом деле решать. ИИ всего лишь метод. У него есть зона полезного применения, так же как и зона практической бесполезности.
Чтобы понять, в какой ситуации оправданно внедрение ИИ, нужно провести аналитику бизнес-задачи, составить карту автоматизации, а потом исходя из имеющихся данных подбирать наиболее эффективную технологию. Сейчас, к сожалению, многие компании еще действуют по принципу «у всех есть, значит, нам тоже надо».
Сегодня в стране взят курс на широкое внедрение ИИ в медицину. Действительно, если технология перспективная, нужно ее развивать. Но у любого конкретного проекта должны быть измеримые показатели успешности. Не обязательно деньги — это может быть сэкономленное время пациента или врача, увеличение пропускной способности медучреждения и так далее.
Я часто провожу собеседования с главными врачами, медицинскими директорами, то есть с высшим медицинским персоналом, и могу сказать, что они чаще всего имеют только базовое представление о медицинской аналитике. Все знают про выручку, средний чек, количество пациентов и процент загрузки – а про то, что есть другие показатели, не знает почти никто.
Однако, чтобы оценивать все в комплексе, необходимо стандартизировать культуру менеджмента и управление медициной. Потому что, внедряя ту или иную технологию, вы должны обучить врачей ею пользоваться, а потом еще проверять, как они ее освоили. Это невозможно сделать без контрольных показателей по каждому врачу.
В целом внедрение определенных технологий сейчас может быть даже преждевременно, потому что мы пока не знаем, насколько быстро оно окупится и как упростит различные процессы. В настоящее время на кривой Гартнера по ИИ мы находимся на этапе активного инвестирования. То есть технологии еще не нашли своей ниши, но они всех будоражат, в них вкладываются деньги. Предсказать, что в итоге не оправдает себя, а что войдет в обиход, пока невозможно. Уже ясно, что технология еще даже не приблизилась к пику своего развития. Поэтому не стоит торопиться с внедрением ИИ в бизнес-процессы, если вы не уверены в практической эффективности того или иного решения.