Препаратный работник: как генеративный искусственный интеллект трансформирует MedTech
Победной поступью
Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) — продвинутая модель искусственного интеллекта, которая может анализировать большие объемы данных и алгоритмов машинного обучения, создавать новый оригинальный контент на основе этих данных, а также выявлять закономерности и принимать обоснованные решения. ИИ нового поколения состоит из двух компьютерных нейросетей: одна генерирует контент (текст, видео, изображения, речь, автоматизированный дизайн или программный код), а другая пытается найти ошибку и отличить правильные образы от неправильных. В этом тандеме рождаются очень правдоподобные результаты. Примеры генеративных нейросетей — это нашумевший ChatGPT, а также Bard, Claude и Midjourney.
В 2022 году в IMARC Group оценили мировой рынок нейросетей нового поколения в $10,3 млрд, а в ближайшие пять лет доходы этого сектора могут превысить $1,3 трлн. Эксперты также прогнозируют, что к 2025 году с помощью технологий ГИИ будет производиться от 10% до 12% всех данных (сейчас этот показатель составляет менее 1 %), а к 2027 году 30% производителей будут использовать ГИИ для эффективной разработки своих продуктов.
Сегодня возможности ГИИ активно осваивает сектор финансовых и банковских услуг для автоматизации различных задач: обнаружения мошенничества, оценки кредитоспособности и обслуживания клиентов. ГИИ выводит автоматизацию на новый уровень, позволяя компьютерам создавать контент, а не просто обрабатывать и анализировать данные.
Нейросети в здравоохранении
Технологии ИИ трансформируют многие отрасли здравоохранения от разработки лекарств до ухода за пациентами. За последние три года венчурные компании инвестировали более $1,7 млрд в технологии на основе ГИИ, при этом наибольшее финансирование получили разработки лекарств наряду с кодированием программного обеспечения.
В среднем стоимость разработки и выпуска на рынок лекарства составляет $1,8 млрд и занимает пять-шесть лет. С помощью ГИИ этот процесс сокращается до нескольких месяцев, что позволяет фармацевтическим компаниям оптимизировать затраты и сокращать сроки разработки лекарств.
Генеративный ИИ — это один из способов создания синтетических данных. Например, медицинские данные могут быть искусственно сгенерированы для исследований и анализа без раскрытия личности пациентов, чьи медицинские записи использовались для обеспечения конфиденциальности. Кроме того, модели ИИ могут генерировать медицинские изображения в 3D на основе входных 2D-данных, давая более полное представление об анатомии пациента и состоянии заболевания.
Технология ГИИ еще развивается, и говорить о ее широком внедрении в диагностику (в особенности в дистанционную диагностику) или непосредственное оказание медицинской помощи пациентам рано. В отличие от других крупных инноваций, эволюция генеративного ИИ будет происходить параллельно с внедрением. Однако уже сегодня есть перспективные разработки, которые демонстрируют, каким может быть будущее ГИИ в индустрии здравоохранения.
Перспективы прорыва
За последнее время вырос целый ряд стартапов, которые используют ГИИ и предоставляют медицинским компаниям большие возможности для цифровизации и автоматизации части работы, а также повышения качества обслуживания пациентов. Рассмотрим подробнее, какие мировые компании и в каких отраслях успешно используют самую прорывную технологию.
1. Ранняя диагностика и оценка рисков
ГИИ может обрабатывать и анализировать огромные объемы медицинских данных, таких, как записи пациентов, генетические данные и медицинские изображения, чтобы помочь в постановке диагноза пациенту.
Tempus — чикагский стартап, использующий возможности ГИИ для анализа клинических и молекулярных исследований, на основе которого врачи могут подбирать наиболее подходящие методы лечения пациентов, больных раком. Платформа способна обрабатывать данные из разных источников, например, электронных медицинских записей, отчетов о патологии и данных геномного секвенирования, и выявлять закономерности.
Pictor Labs — технология виртуального гистологического окрашивания с помощью высокочастотных генеративно-состязательных сетей (GAN), которая помогает улучшить качество медицинских изображений и повысить точность диагностики заболеваний. Получая изображение необработанного образца ткани (без меток), сделанное с помощью стандартного флуоресцентного микроскопа, нейросети за считаные секунды способны преобразовать его в серию окрашенных изображений, которые раньше можно было получить только в гистологической лаборатории.
2. Персонализация
Используя данные о генетических предрасположенностях, образе жизни и истории болезни пациента, генеративный ИИ может предлагать персонализированные методы лечения.
FiNC — японский стартап, который представляет собой онлайн-сервис по подбору персональных планов тренировок, коррекции питания и сна на основе генетического тестирования. Пользователи FiNC могут получить онлайн-консультации по снижению веса от команды опытных тренеров и диетологов.
3. Виртуальные ассистенты
Технология ГИИ упрощает создание виртуальных помощников. Примечательно, что если традиционные чат-боты полагаются на подбор ключевых слов, то генеративные модели ИИ (например, GPT-3) могут давать беглые ответы, исходя из контекста беседы.
Babylon Health — приложение, которое предоставляет возможность проверить симптомы и получить оперативную консультацию врача. Чат-бот анализирует информацию о самочувствии пользователя и сопоставляет с данными на основе медицинских карт пациентов. Babylon Health — один из самых популярных MedTech-стартапов.
PalGPT.ai — чат-бот, разработанный DiagnaMed, компанией по созданию продуктов на основе ГИИ для MedTech. Разработчики утверждают, что PalGPT.ai нацелен на улучшения ментального здоровья человека: общение с чат-ботом позволит обрести эмоциональную поддержку и душевное равновесие или получить практические советы в любой области. После того как пользователь зарегистрируется на платформе и начнет общение с ботом, PalGPT.ai будет генерировать персонализированные сообщения. При этом платформа не предназначена для диагностики заболеваний и создана исключительно для мотивационной поддержки.
4. Разработка новых продуктов и препаратов
Recursion Pharmaceuticals — биотехнологическая компания из США, которая использует большие данные и искусственный интеллект, чтобы ускорить разработку методов лечения редких заболеваний. Рекурсивная операционная система (Recursion Os) разработана специалистами компании для генерации, анализа и извлечения информации из большого набора биологических и химических данных с целью открытия новых препаратов.
BlackThorn Therapeutics — калифорнийская биофармацевтическая компания, специализирующаяся на открытии и разработке лекарств для лечения расстройств ЦНС: аутизма, аффективных и тревожных расстройств.
5. Хирургия
ActivSight Intelligent Light — стартап в области цифровой хирургической визуализации. Модель ActivSight с помощью технологии дополненной реальности позволяет во время операции в режиме реального времени видеть участки, которые находятся за пределами зрительного спектра. Модель крепится к лапароскопу и роботизированным системам, которые соединяются с мониторами. Первая операция с использованием ActivSight Intelligent Light была произведена в декабре 2022 года.
HIPAA — продукт Kaliber.ai, компании-разработчика программных решений на основе ИИ нового поколения для развития инвазивной хирургии. Сервис HIPAA оказывает информационную поддержку пациентам в предоперационный период.
Таким образом, технологии ГИИ меняют цепочку взаимодействия человека с аппаратным и программным обеспечением — от оцифровки данных и сетевого взаимодействия мы переходим к интеллектуальному.
В ближайшее время мы увидим сильный рост числа ГИИ-стартапов в индустрии MedTech. Наиболее активное развитие в течение нескольких лет ожидает компании, которые создают решения в сфере персонализации: для принятия эффективных врачебных решений необходимы инструменты, позволяющие быстро анализировать большой объем данных по каждому отдельно взятому человеку или группе пациентов. Также ожидается, что ГИИ будет играть все более важную роль в диагностике, лечении и управлении заболеваниями. С развитием технологий и накоплением большего объема данных генеративный ИИ может стать неотъемлемой частью медицинской практики.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора