А что там с ИИ в MedTech?

Немножко историй ИИ и MedTech

А нет историй :-). Сейчас большое количество компаний пытается внедрить ИИ во все сферы, так как это действительно может улучшить жизнь, удешевить и ускорить определенные процессы, но а что же в медицине?

Ну, начнем с похвалы, Россия на данный момент занимает топ лидирующих мест, среди стран, применяемых ИИ.

Вы конечно можете сказать, а как же Китай, Америка, там вообще все в ИИ, а вот и нет. Как и писал в своей статье про конференцию и свои разработки в ИИ, Китай на данный момент занимает лидирующие позиции по созданию ИИ, а вот применяет лишь в сфере услуг, да и парочке решений B2C, остальные применения — ожидают опробации в мире. Похожая ситуация происходит в Америке, как говорится «Мы создали, поюзайте — а мы подумаем внедрять ли у нас или нет».

И в данном ключе, мы с вами выходим на высокий уровень применения ИИ в нашей стране, а теперь пойдем в медицину.

На первый взгляд, да куда же там ИИ? Ведь, врач консультирует пациента 10 минут, МИС (медицинская информационная система) уже обладает алгоритмами ML, приложений связок написана куча, так что все автоматизировано на 100%, куда там ИИ?

А я тут отвечу - это и есть главная ошибка. Не существует 100% автоматизации, это как точность расчетов, мы приближаемся к 100, но потом проходит год, а мы уже отстали на половину.

Самое простое применение ИИ - это консультант врача. С этого момента, и появились решения Neuromed AI!

MedTech ИИ в России тоже есть, не будем скрывать, но мало кто действительно улучшает работу ИИ, мало кто создает свои RAG/CAG системы применимые в конкретных медицинских областях, тем более не все обладают медицинской командой тестирования релизов.

Продукты, которые уже существуют с ИИ

Во-первых, началось все с Neuromed AI, как мини-консультант врача, который в режиме справочника может подсказать необходимую информацию. Больше не нужно хранить в голове, долго ждать результаты от информационных систем, пошел - написал запрос - получил структурированный ответ. Это может быть, как рекомендации к дальнейшим обследованиям, к посещению других специалистов, краткому анамнезу заболевания, и тд.

Так еще и за актуальностью не нужно следить, ведь ИИ Neuromed обновляется согласно последним рекомендациям МинЗдрава, лучшим сборникам статей с профильных конференций и других изданий, рекомендуемых для медицинского профиля. Так что, актуальная информация будет всегда под рукой, а любой ответ будет сформирован только на основе достоверных источников (которые можно ссылочно просмотреть вручную)

Во-вторых, сервис звуковой обработки (скрайбинг). Представьте себе картину, на прием к врачу приходит пациент, и за 10 минут врач должен успеть всё, но как было бы классно, если бы врач просто нажал 1 кнопочку, а весь диалог структурировался в протокол первичного осмотра, и ждал согласования и редакции врача. А это уже существует!

Более того, врач получает краткую выжимку разговора, список рекомендуемых вопросов по ходу приема, а в результате будут учитываться не только аудио, которое проанализировал ИИ, но и данные из медкарты пациента.

В-третьих, сервис анкетирования (сканум). Давно были в США? Я не был, но знаю один интересный момент. Перед тем, как попасть на прием к врачу, вы заполняете огромное число бумаг с вопросами о вашем состоянии здоровья. Такая практика осуществима много где по миру, но есть один плачевный момент - лишнее время врача на анализ этих анкет. У нас, с таким вы могли столкнуться в павильонах здоровая Москва - летом. Перед диспансеризацией заполняется большая анкета. Но что же будет, если мы хотим улучшить этот процесс? Ускорить для врача анализ, а для пациента повысить удобство, сконцентрировавшись на его проблемах или проведя полную диагностику. Так и появился сканум! Пациент может коротко вводить данные анкетирования, и получать все результаты в виде протокола первичного осмотра. А самое прикольное, сервис построен в виде диалоговой системы, где в любой момент можно задать новую информацию, или же просто "идти по квесту". И для врача плюс, и для пациента новый MMO RPG опыт. Квест "Пройди опрос перед посещением врача" завершен.

Но вы меня спросите, а что под капотом? Как это получилось? А как же лекарства, назначения рецептов - это все уходит под контроль ИИ? - НЕТ!

Под капотом

Как вы уже понимаете, Neuromed это классическая RAG/CAG структура взаимодействия с моделью. Но в медицине все по особенному, чем например, использовать ИИ в скриптах или писать отчеты по учебе.

Есть несколько краеугольных моментов, которые необходимо знать!

1) Модели запрещено придумывать! Как мы все с вами знаем, языковые модели любят добавить вишенку на торте "от себя", убить решение на повал лишь одним неправильным предложением. А если это медицина - цена ошибки слишком велика, такого допустить нельзя! Поэтому, в нейромеде тщательно следят за галлюцинациями моделей, а также постоянно поддерживают качество на выходе.

2) Датасеты - не просто книги. Датасеты это самое важное в строительстве будущего результата, здесь необходимо брать только подтвержденные клинические рекомендации Минздрава, новейшие научные статьи, результаты симпозиумов и научных конференций. Все данные обязаны быть не устаревшими, подтвержденными, а так же, иметь историю. Например, была научная конференция А, на ней постановили, что лечить болезнь А1 необходимо по такому регламенту, спустя пол года проходит конференция Б, на которой подтверждают неэффективность лечения болезни А1 из конференции А и показывают лечение Б1, и так далее. Вся история тоже должна учитываться моделью, для помощи врачу, ведь он не может следить за всеми изменениями 24/7.

3) Автообновление - главный ключ! Любая информация устаревает, это знают все. В медицине актуальность датасетов - это ключевая вещь, отличающая отличный продукт от фановой разработки. Neuromed следит за актуальностью, ведь каждый день ситуация может измениться, поэтому клиенты ИИ должны получать только актуальные ссылки на источники и только актуальную информацию. Поэтому была выстроена агентная система по автообновлению датасетов. Каждый день ИИ агенты на страже актуальности медицинской информации.

4) Тесты, тесты и еще раз тесты. Почти все знают про LLM as Judge, RAGAS метрики, но очень мало компаний понимают, что при применении ИИ, важно ручное тестирование как никогда. В Neuromed выстроены целые медицинские команды и тесты под такие критерии. Каждый новый релиз модели, запускается аттестация виртуального помощника. Замеряется каждый результат, каждый тест показывает не только аналитическую оценку от определенных видов тестирования, но и врач, проверяет правильный ли ответ дает LLM? А не лучше ли был ответ до изменений? и так далее.

5) Особенности промптов. Это наверное, самое больное, что существует при реализации общения с ИИ. Не то слово - и все идет крахом. В медицине огромное количество правил, да и не только правил, поэтому, Neuromed тщательно редактирует выдачу результата, поскольку - модель не имеет права рекомендовать лечение, лекарства (только если они не написаны в клинических рекомендациях), и еще большую кучу всего.

Поэтому результат LLM - это выверенный, четкий и проверенный результат работы технической и медицинской команды.

А еще, не забываем, что каждый анализ или что-то подгруженное в ИИ обязано проходить процедуру обработки, полного обезличивания, минимального хранения на сертифицированных серверах, и полнейшего соблюдения законодательства в области обработки перс данных и мед данных.

Вот и изучили Neuromed

Так Neuromed AI вошел в 2026, имея 3 важных для врача функциональных приложения, с желанием помочь каждому медицинскому сотруднику клиники, фармкомпании, да кому угодно!

Как говорится, бороться с мемом «Прогугли заноза в пальце — выйдешь на рак» необходимо современными методами!

Будет ли создано что‑то новое? Да, по мере спроса на такие продукты и по мере возникновения требований от врачей.

Началась история как ИИ‑консультант для онколога, а сейчас уже компания перешла рубикон общей медицины, очень классно специализируется в онкологии, неврологии, кардиологии и урологии, а еще каждый день растет и обучает ИИ на все медицинские направления деятельности!

А как обстоят дела у вас? Смело делитесь своим MedTech опытом и задавайте вопросы! До встречи в будущих статьях!

Источник