В условиях пандемии COVID-19, роста расходов на здравоохранение и старения населения спрос на технологии искусственного интеллекта, адресованные отрасли здравоохранения, растет. Показательна динамика мирового рынка венчурного капитала: более 40 стартапов привлекли довольно значительное финансирование (20 млн долл. и более) для создания отраслевых решений на базе искусственного интеллекта. Как же на самом деле искусственный интеллект используется в здравоохранении?

Опрос '2022 AI in Healthcare Survey', в котором принимали участие более 300 респондентов со всего мира, был направлен на улучшение понимания проблем, достижений и примеров использования искусственного интеллекта в здравоохранении. Это второй такой отчет; по сравнению с первым результаты существенно не изменились, но указывают на некоторые интересные тенденции, предвещающие, куда качнется маятник в ближайшие годы. И если некоторые аспекты этой эволюции носят позитивный характер (демократизация искусственного интеллекта), то другие не вызывают особого энтузиазма (гораздо более протяженный фронт исследований и рост числа уязвимых мест). Перечислим три тенденции, о которых необходимо знать специалистам.

1. Простота использования и демократизация искусственного интеллекта; инструменты low-code/no-code

По оценкам Gartner, к 2025 году 70% новых приложений, разрабатываемых предприятиями, будут использовать технологии, не требующие написания программного кода или предполагающие минимизацию его объема (в 2020 году их доля не превышала 25%). Разработка в парадигме low-code снижает нагрузку на программистов, но наибольшее влияние окажут решения, не требующие написания кода и освоения науки о данных. Сегодня в среде пользователей систем искусственного интеллекта интересно наблюдать за явным сдвигом от технических специалистов непосредственно к экспертам в предметной области.

Более половины (61%) респондентов своими целевыми пользователями назвали практикующих врачей, далее следуют плательщики медицинских услуг (45%) и ИТ-компании, работающие в сфере здравоохранения (38%). В сочетании со значительными разработками и инвестициями в приложения искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, а также с доступностью технологий с открытым кодом все это свидетельствует о расширении внедрения соответствующих технологий в отрасли.

Важный момент: наделение медицинских работников инструментами для разработки программ на базе искусственного интеллекта по образу и подобию обычных офисных инструментов, таких как Excel и Photoshop, уже изменили сферу применения искусственного интеллекта к лучшему. Технология не только стала более доступной, но и обеспечивает более точные и надежные результаты, поскольку управляет ею теперь медицинский работник, а не специалист по программному обеспечению. Изменения эти не происходят в одночасье, но рост числа экспертов в предметной области, выступающих в качестве основных пользователей искусственного интеллекта – уже большой шаг вперед.

2. Совершенствование средств обработки текстов и естественного языка

В ответ на вопрос о технологиях, которые планируется внедрить к концу 2022 года, руководители назвали интеграцию данных (46%), бизнес-анализ (44%), обработку естественного языка (43%) и аннотацию данных (38%). В настоящее время наиболее распространенным типом данных в приложениях искусственного интеллекта является текст с акцентом на обработку естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и аннотирование данных.

Эти инструменты позволяют решать такие важные задачи, как поддержка принятия врачебных решений, выбор лекарств и оценка плана лечения. После двух лет пандемии, разработки новых вакцин и поиска способов улучшения поддержки потребностей системы здравоохранения в свете новых массовых тенденций становится ясно, насколько важен прогресс в этих областях. Вместе с тем, использование искусственного интеллекта в здравоохранении сильно отличается от других отраслей и требует другого подхода.

Неудивительно поэтому, что наиболее важным требованием для оценки локально установленных программных библиотек или решений категории SaaS руководители назвали доступность моделей и алгоритмов, специфичных для здравоохранения. Оптимизм венчурного капитала, доступные на рынке решения и спрос со стороны пользователей убеждают, что модели, ориентированные на здравоохранение, в ближайшие годы продолжат активно развиваться.

3. Усиление угроз безопасности

Помимо прогресса в области искусственного интеллекта прошедший год продемонстрировал целый ряд новых векторов атак. На вопрос о том, какие типы программного обеспечения используются для создания приложений искусственного интеллекта, наиболее популярными вариантами ответов были: локально установленное коммерческое ПО (37%) и ПО с открытым кодом (35%). Наиболее заметным оказалось снижение использования облачных сервисов на 12% по сравнению с прошлогодним опросом (о них упомянули 30% опрошенных). Скорее всего, происходит это из-за проблем с конфиденциальностью при обмене данными.

Большинство респондентов (53%) при проверке моделей предпочитают полагаться на свои собственные данные, а не на показатели сторонних поставщиков программного обеспечения. 68% явное предпочтение отдают внутренней оценке и самостоятельной настройке своих моделей. С учетом строгого контроля и процедур, связанных с обработкой медицинских данных, очевидно, что пользователи искусственного интеллекта хотели бы, чтобы соответствующие операции выполнялись внутри компании — конечно, при наличии такой возможности.

Впрочем, независимо от предпочитаемых типов программного обеспечения и способов проверки моделей, рост угроз безопасности в сфере здравоохранения, судя по всему, окажет существенное влияние на происходящее. С определенными трудностями сталкиваются и в других сегментах критически важной инфраструктуры, но нарушения в сфере здравоохранения могут иметь последствия, выходящие за рамки репутационных и финансовых потерь. Потеря данных или вмешательство в работу медицинских устройств становятся в прямом смысле вопросом жизни и смерти.

По мере того, как технология попадает в руки обычных пользователей, решения на базе искусственного интеллекта демонстрируют стремительный рост. Но по мере повышения уровня их доступности и продолжающегося совершенствования моделей и инструментов особое внимание необходимо уделять безопасности и вопросам этики. Интересно будет наблюдать, какое развитие получат ИИ-решения и какое влияние это окажет на всю отрасль здравоохранения.