Webiomed стала первой российской системой искусственного интеллекта для здравоохранения, которая успешно прошла независимые клинические испытания и была зарегистрирована Росздравнадзором. Она может использоваться и врачами как система поддержки принятия врачебных решений, и руководителями для принятия управленческих решений в области управления здоровьем. Это дает увеличение потенциала профилактической медицины и сокращения предотвратимой заболеваемости. Историей создания платформы и ее нынешними успехами делится Александр Гусев, директор по развитию системы Webiomed.

— Что стало причиной появления платформы Webiomed?

Идея попробовать свои силы на новом для нас рынке искусственного интеллекта пришла к нам в 2017 году. В то время все наши усилия были посвящены работе в компании «Комплексные медицинские информационные системы» (К-МИС), которая к тому времени стала одним из лидеров рынка информатизации медицинских организаций. Несмотря на то, что наша команда развивала собственный стек самых разных программных продуктов для здравоохранения, мы стали понимать, что рынок информатизации России в целом сформирован, идет его консолидация и поэтому возможности дальнейшего развития бизнеса стали выглядеть не очень перспективными. Стало ясно, что с точки зрения технологий и интересов государства целесообразно поддерживать развитие только самых крупных разработчиков и переходить к централизованному продвижению продуктов на этом рынке.

Мы стали искать новую нишу и идею, которая потенциально могла бы открывать возможность для выхода на рынки других стран и пробовать применять новые технологии. Мы около года потратили на анализ различной аналитики, изучение глобальных рыночных тенденций и обсуждения возможных идей. На одном из таких обсуждений нам порекомендовали подумать над рынком искусственного интеллекта, который как раз стал заметно расти в США. Нам эта идея понравилась, и мы стали углубленно исследовать эту тему. Почти сразу мы отказались от идеи выхода в сектор анализа медицинских изображений, потому что уже тогда в мире было много сильных продуктов и конкуренция казалась слишком сложной. Мы нащупали идею прогнозирования возможных негативных проблем со здоровьем у пациентов. Именно в решении прогнозных задач алгоритмы машинного обучения показывали большие перспективы, а вариантов применения их было гораздо больше, чем у анализа изображений. Так и появилась идея создать сервис, который мог бы анализировать электронную медицинскую карту, извлекать из нее с помощью технологий обработки естественного языка (natural language processing, NLP) важную клиническую информацию и затем строить индивидуальные прогнозы возможного появления серьезных проблем со здоровьем в ближайшем будущем. Мы предположили, что такая предиктивная аналитика может быть полезна широкому кругу заказчиков, включая руководителей в области здравоохранения, страховые компании и конечно врачей.

— Каковы возможности решения?

Система умеет анализировать разнообразные данные о состоянии здоровья пациента с помощью интеллектуальных методов обработки больших данных. Она включает систему поддержки принятия врачебных решений, а также аналитическую систему для работы руководителей в области профилактики и управления здоровьем.

В настоящий момент система поддерживает 14 заболеваний в части оценки рисков их развития или ухудшения, 40 подозрений на наличие заболеваний. Основные нозологии: сердечно-сосудистые заболевания, сахарный диабет, хроническая болезнь почек, заболевания органов дыхания, патология при беременности, инфекционные заболевания (в том числе COVID-19), орфанные заболевания.

Webiomed – первая российская система искусственного интеллекта для здравоохранения, которая успешно прошла независимые клинические испытания и зарегистрирована Росздравнадзором как программное медицинское изделие. И мы стали первой ИИ-системой, получившей официальную регистрацию в качестве так называемой «Иной информационной системы», что дает нам правовые основания для взаимодействия с Единой государственной информационной системой здравоохранения (ЕГИСЗ).

— Что собой представляет бизнес компании? Кто основные заказчики?

За время реализации проекта мы несколько раз пересматривали стратегию и фокусировку проекта, поскольку шла проверка выдвигаемых командой гипотез и анализ обратной связи с рынка на предлагаемые нами идеи. Так была найдена текущая схема, согласно которой мы развиваем платформу, на которой одновременно могут работать врачи и руководители медицинских организаций. Применение этих продуктов позволяет платформе накапливать большие объемы обезличенных медицинских данных. Используя технологии NLP и ряд других возможностей, мы извлекаем и формируем большие массивы очищенных структурированных данных, на основе которых можем проводить исследования реальной клинической практики, заказные разработки алгоритмов и моделей машинного обучения и другие научно-исследовательские работы. Заказчиками таких услуг выступают научно-исследовательские организации, контрактно-исследовательские фирмы, а также фармацевтические компании.

— Какими вы видите перспективы рынка, какова ваша стратегия на нем?

Объективно российский рынок искусственного интеллекта для медицины недостаточно динамично развивается, выручка компаний невелика, мы пока не вносим ощутимую долю в ВВП. У многих компаний длительный цикл разработки продуктов. Отсюда и отставание от других стран, и сложности с решением финансовых проблем, и с поиском заказчиков и ростом инвестиций.

В 2020 году мы решили трансформировать проект Webiomed: вместо используемой в то время модели SaaS сосредоточиться на научно-исследовательских работах на базе обезличенных медицинских данных. Для этого разработали стратегию продвижения платформы на основе fremium. Мы предлагаем медицинским организациям и субъектам РФ подключение к платформе Webiomed бесплатно в обмен на право собирать обезличенные данные и выполнять коммерческие заказы от научных и исследовательских организаций на анализ данных, проведение научных исследований и т.д.

Следуя такому подходу, мы сумели накопить большое количество очищенных данных, пригодных для формирования датасетов и работы моделей машинного обучения.

— Каких результатов удалось достичь?

В настоящее время в платформе Webiomed содержатся обезличенные медицинские данные свыше 3 млн пациентов, свыше 130 млн медицинских протоколов, из которых извлечено больше 500 млн различных признаков. Эти данные можно использовать для автоматического выявления и анализа самых разных показателей, характеризующих население России, а также проводить исследования рутинной клинической практики для фармацевтических компаний, научных и образовательных организаций.

Результатами внедрения платформы в региональных медицинских организациях стало сокращение в 10 раз затраченного времени и трудоемкости обработки врачом медицинских данных пациента при диагностике, повышение до семи раз выявляемости пациентов высокого риска.

— Можете ли поделиться финансовыми результатами?

В прошлом году нам удалось увеличить свою выручку в 6,8 раза, что стало мощным драйвером для развития проекта. Минувший 2021 год также закончился существенным ростом – выручка проекта увеличилась в пять раз. Для технологического стартапа существенный рост основных показателей – таких как выручка и интеллектуальная собственность – являются жизненно важными. Они демонстрируют, что команда не просто способна создать интересный продукт, но и то, что этот продукт востребован рынком, а команда реально способна на активное продвижение на новых рынках.

— Что вы сами считаете главным эффектом использования Webiomed?

Самый главный результат, который мы пытаемся дать здравоохранению – это увеличение реального использования и потенциала профилактической медицины, сокращения предотвратимой заболеваемости, а значит – и сокращение неэффективных затрат. Анализируя электронные медицинские карты и развивая алгоритмы прогнозной аналитики, мы постоянно учим систему более точно выявлять пациентов высокого риска и обращать внимание врачей и руководителей на этих пациентов. Это очень важно, поскольку очень часто таким пациентам можно назначить точечное дополнительное обследование и эффективное лечение, которое будет предотвращать тяжелые осложнения: инфаркты, инсульты, госпитализации, а в итоге – и фатальные исходы.

— В чем роль проекта и его социальная значимость?

Платформа помогает врачам лучше понимать возможные негативные события со здоровьем пациента в будущем и обнаруживать заболевания на ранней стадии. Это дает возможность оказывать профилактическую медицинскую помощь, а также эффективно организовать профилактику хронических заболеваний и снижать уровень смертности от них.

Использование системы как «второго мнения» позволяет выявить факторы риска и высокую вероятность развития некоторых опасных заболеваний у 45% пациентов.

В целом, внедрение автоматизированных систем мониторинга пациентов позволит вести персональную профилактику, эпидемиологический мониторинг и принимать своевременные управленческие решения по сокращению заболеваемости и затрат на оказание медицинской помощи.

— Каковы направления развития платформы?

Мы видим, что в целом нашли эффективную схему монетизации, основанную на сборе и обработке больших данных с помощью технологий искусственного интеллекта и прогнозной аналитики. Результаты такого накопления и обработки позволяют нам предлагать все новые услуги и идеи, которые мы продолжим продвигать на рынке и проверять спрос и рентабельность масштабирования бизнеса компании на их основе.

Одним из самых перспективных направлений, которое мы выбрали для отработки в 2022 году, является привлечение пациентов к использованию результатов работы наших ИИ-алгоритмов. Мы хотим выпустить пациентское приложение, которое усилит эффективность инвестиций наших заказчиков в профилактику заболеваний. Не секрет, что именно вовлечение пациентов в собственную заботу о здоровье, повышение их осведомленности об имеющихся проблемах и рисках здоровья, а также улучшение приверженности подобранного врачами лечения – это ключевой вызов перед профилактической медициной сегодняшнего дня. С другой стороны, обогащение накапливаемых нами цифровых профилей пациентов их собственными данными, включая данные о соблюдении врачебных рекомендаций, приеме лекарств, достижении целевых уровней модифицируемых факторов – это крайней перспективное направление в повышении ценности самой платформы. Именно на проработке этой стратегии в данное время сосредоточена команда.