Главные сложности, с которыми могут столкнуться разработчики ИИ-сервисов в медицине

По мере роста интереса к внедрению искусственного интеллекта в медицину увеличивается число компаний, разрабатывающих ИИ-сервисы. С какими вопросами чаще всего сталкиваются разработчики и как их решить — ко Дню российской науки нам рассказала Елена Соколова, директор департамента по продуктам ООО «СберМедИИ», компании-участника рынков НТИ «Хелснет» и «Нейронет».  

«Одна из самых сложных задач для разработчиков ИИ-сервисов в медицине — создание универсальной системы, которая отвечала бы всем интересам пользователя. Разработчик должен не просто предложить ИИ-сервис, а продумать, как встроиться в существующие медицинские бизнес-процессы, IT-инфраструктуру каждого региона, персонализировать продукт таким образом, чтобы он помогал повысить эффективность работы конкретного звена», — рассказала Елена Соколова.

Эксперт отметила, что создание качественных и востребованных ИИ-сервисов для здравоохранения возможно только в тесном взаимодействии с медицинским сообществом. Разработчикам может помочь прямой контакт с медицинскими организациями. Чтобы облегчить стартапам выход на medtech-рынок, уже сегодня в нашей стране создаются референсные наборы данных для обучения и тестирования ИИ-решений. 

«Стоит отметить, что в России на уровне регионов накоплены в медицинских информационно-аналитических центрах большие массивы визуальных данных, и этот процесс продолжается. Плюс к этому экспериментально-правовые режимы использования таких данных масштабируются в другие регионы по примеру успешного опыта Москвы», — добавила Елена Соколова.

Кроме того, любой компании важно правильно выстраивать бизнес-модели и планировать монетизацию своего будущего продукта. Разработчики по-разному решают, как оплачивать услуги ИИ-сервиса. Один из вариантов — лицензия (подписка на определенный срок) с интеграцией в инфраструктуру заказчика. Еще один формат — интеграция ИИ-сервиса в тяжелое оборудование. При этом важно учесть все затраты и не ошибиться с конечной стоимостью. Могут также возникнуть проблемы на этапе закупок, если другое оборудование будет выигрывать в тендерах за счет более привлекательной цены. Третий формат — это оплата за единицу исследования, обработанного алгоритмом ИИ. Так, например, в этом году в тариф ОМС в Москве вошел анализ рентгеновских снимков с помощью нейросетей.

Также необходимо преодолеть недостаточность доверия к технологиям со стороны врачебного сообщества. 

«Врачи — крайне консервативные люди. Это во многом объясняется высоким уровнем образования, подготовки и самой сферой деятельности, где цена ошибки очень велика. Лояльность и доверие к новым технологиям строится на активной и долгосрочной популяризации ИИ-технологий, поддержке развития отрасли государством, и сейчас мы видим значительные позитивные изменения в этом направлении в нашей стране», — отметила Елена Соколова.

Источник: InScience

Автор: Mariam