Опять, этот Мастрюков =)
------
Я вот сижу в кальянной, и испытываю неудержимое желание поделиться с кем-то мыслями про искусственный интеллект=) Группа дам за соседним столиком, явно злоупотребляющих теосеалем, судя по всему, не оценит, поэтому буду рассказывать вам=)
Последние годы идет бум на все, что связано с ИИ (я вот тут совершенно волюнтаристски объединю ML, NN и прочее BD, не кидайтесь в меня тапками, но так проще). Причем развитие проектов идет по принципу – а давайте ка мы сделаем что-то с ИИ. Пофиг что, главное – с ИИ, ведь это модно/стильно/молодежно.
Я, скажем так, вовлечен сейчас в пару проектов в этой области, и мне есть что сказать:
1. Прежде чем проектировать любое ИИ решение, надо очень четко понимать, что же мы можем и хотим получить на выходе, и как мы это применим в бизнесе. Сейчас же, по факту, подавляющее большинство проектов идет по принципу – давайте возьмем что-то и накрутим сверху ИИ, будет круто!
2. 80% любого ИИ проекта – это проектирование логики, структурирование данных, построение архитектуры процессов, которые будут зашиты в логику ИИ, анализ бизнеса и его процессов, анализ действий людей, и только потом, в самом конце – разработка ИИ. Точно так же, как в любом внедрении МИС/ERP 80% - это именно понимание, оптимизация бизнес-процессов и поиск точек ускорения в клинике заказчика, и только потом уже код. Коробочный энтерпрайз – это миф.
3. Ни одна ИИ система не будет делать работу за вас, или же контролировать качество вашей работы. На текущем уровне развития ИИ это, к сожалению, пока не очень достижимо. Даже тот же IBM Watson, в который вложено крайне много денег и сил, все еще не может лечить за онколога (спойлер – и еще достаточно долго не может)
4. Все текущие проекты в области медицинского ИИ, которые призваны «лечить за врача», в любом виде, пока не дотягивают до уровня продвинутого интерна, и, как правило, могут заниматься только достаточно очевидными кейсами, которые ясны и без того.
5. Точно так же, системы ИИ страхующие от ошибок – это несколько миф. Объяснение простое – для того, чтобы страховать от ошибок, система априори должна иметь более стабильный гарантированный результат, чем кожаный врач. Условно, если врач ставит корректный диагноз в 95% случаев, то ИИ, для того, чтобы выполнять функции контроля, должна давать корректный результат в 99+ процентах случаев, что пока не достижимо.
Я смотрел на реально работающие системы ИИ в крупном не медицинском бизнесе, смотрел на системы в медицине, и я пришел к одному достаточно простому выводу.
Я считаю, что в настоящее время единственным рабочим вариантом работы ИИ в реальной медицине являются системы ПРЕДЛОЖЕНИЙ. Иными словами, не система, которая типа принимает решения за пользователя, а которая предлагает пользователю вариант в том или ином кейсе.
Уважаемый доктор, похоже, в данном случае было бы недурно назначить консультацию эндокринолога. Или – мне кажется, что у пациента волчанка. Администратор, пациенту с данным соцдемом и заявленными проблемами лучше всего подойдет этот врач. Эй, колл-центрист, мне кажется пора позвонить этому пациенту и пригласить его на чек-ап.
Такие системы реальны, полезны, и могут приносить конкретную пользу в медицинском бизнесе.
Я подумал эти мысли где-то осенью, и с тех пор мы начали пилить. Я, как вы знаете, не настоящий врач, и верю только в проектирование систем, которые понимаешь (ну и врачебный ИИ, как я все больше убеждаюсь, слишком сложен на текущем уровне развития), поэтому мы начали делать такую систему предложений на основании ИИ для колл-центра и администраторов в медицине. Узкий, понятный, алгоритмизируемый процесс, явные KPI и палитра аналитики.
В планах она позволяет снять с администраторов необходимость думать над апсейлом и повышением конверта, переводя аналитику низкого уровня в плоскость machine learning. Рекомендации по врачу для записи, рекомендации по апсейлу, рекомендации по сервису, рекомендации в клинике, и иные рекомендации в рамках процесса обслуживания пациента.
Администратор волен принять или не принять рекомендацию, но она у него будет. И если он ее примет, то дальнейшие действия тоже буду проанализированы и учтены для последующих рекомендаций.
Рабочее название – Solaria (да, я фанат Азимова). Это будет надстройкой над нашей Операцинной системой мед бизнеса, и мы ее поставим всем нашим клиентам по МИС free of charge (ну тем, кто согласится=))
