Более 1 млн диагнозов в месяц врачи-терапевты в Подмосковье ставят с помощью диагностического ассистента AIDA, а ИИ-сервис для расшифровки анализов уже используют свыше 5 тыс. жителей региона ежемесячно. Для рынка ИИ в здравоохранении это важный сигнал: нейросети в России все чаще показывают не презентации для форумов, а вполне приземленную работу в поликлиниках, где на кону не KPI по инновациям, а время врача и маршрут пациента.
О первых итогах цифровой трансформации здравоохранения Московской области сообщает CNews. По данным издания, Сбербанк и правительство региона запустили комплекс медицинских сервисов на базе искусственного интеллекта, который уже используется и врачами, и пациентами. Ключевой элемент этой схемы — диагностический ассистент AIDA от компании «СберМедИИ», входящей в индустрию здоровья Сбербанка. Система работает во всех поликлиниках Московской области и помогает врачам первичного звена в постановке предварительного диагноза.
Логика сервиса выглядит достаточно прагматично, без магии и маркетингового дыма. AIDA анализирует данные электронной медкарты пациента за последние два года: жалобы, анамнез, результаты осмотров и исследований. После этого ассистент предлагает врачу варианты диагноза. По сути, это цифровое «второе мнение», встроенное в повседневный прием. Решение, как подчеркивают в Сбере, остается за врачом, но рутинная аналитика уходит машине. Для перегруженной первички это, пожалуй, и есть главный эффект: не заменить специалиста, а снять с него часть механической работы и ускорить движение от симптомов к рабочей гипотезе.
Вторая часть истории адресована уже пациентам. Жители Подмосковья используют ИИ-помощника для расшифровки лабораторных анализов в мобильном приложении «Добродел Здоровье». Сервис работает на базе «ГигаЧата»: он анализирует результаты и объясняет их простым языком, а при необходимости рекомендует обратиться к конкретному специалисту. Здесь важен не только комфорт пользователя, которому больше не нужно гуглить показатели и пугаться форумов образца 2011 года. Для системы здравоохранения это еще и способ снизить лишнюю нагрузку на поликлиники, когда часть базовых вопросов закрывается до очного приема.
Руководитель индустрии здоровья Сбербанка Ростислав Павлов формулирует задачу без лишней патетики: дать людям инструменты для повседневной заботы о здоровье, а врачам — сократить рутину и повысить скорость и эффективность диагностики. В его словах есть важная для ИТ-аудитории деталь. Успех таких проектов измеряется не самим фактом внедрения ИИ, а тем, насколько незаметно он встраивается в существующий контур работы. Если врачу нужно переключаться между тремя окнами, перепроверять выводы системы вручную и еще объяснять пациенту, почему алгоритм «так решил», никакой цифровой трансформации не получится. Если сервис органично ложится в электронную медкарту и экономит минуты на каждом приеме, цифры быстро начинают говорить сами за себя.
Подмосковный кейс интересен еще и как пример того, каким становится ИИ в здравоохранении на зрелой стадии внедрения. Не чат-бот ради чат-бота и не пилот «на одной площадке», который потом тихо исчезает из новостей, а набор инструментов для двух разных сценариев: клинического и пользовательского. Врач получает поддержку при принятии решения, пациент — понятную интерпретацию своих данных. Для разработчиков это напоминание о простой вещи: наибольшую ценность в медтехе создает не самая эффектная модель, а та, что умеет работать с реальными данными, понятным интерфейсом и ограничениями отрасли. Для продактов и ИТ-директоров — кейс о том, что хороший AI-проект в медицине почти всегда строится вокруг интеграции в процесс, а не вокруг красивого демо.
Есть и следующий шаг. Сбербанк вместе с правительством Московской области уже работает над внедрением дистанционного мониторинга пациентов с хроническими неинфекционными заболеваниями. Это логичное продолжение текущей линии: после помощи в диагностике и интерпретации анализов система движется к постоянному сопровождению пациента вне кабинета врача. Если проект дойдет до масштабной эксплуатации, ИИ в здравоохранении окончательно перестанет быть историей только про прием в поликлинике и станет частью непрерывного наблюдения. А вот это уже меняет требования и к данным, и к интеграциям, и к ответственности за результат.
Для рынка вопрос теперь не в том, может ли искусственный интеллект пригодиться медицине, а в другом: где проходит граница между полезным ассистентом и новой обязательной цифровой прослойкой, которая должна действительно экономить время, а не просто отчитываться о собственной полезности. Подмосковье показало цифры, которые заставляют смотреть на такие внедрения серьезнее. Следующий рубеж — доказать, что масштабирование ИИ в здравоохранении сохраняет качество не хуже, чем впечатляет объемом.