Искусственный интеллект

О. Дружбинский:

Привет, друзья. Канал «Медиадоктор», программа «Инвестиции в медицину». Сегодня в студии Олег Дружбинский. И я рад приветствовать Сергея Сорокина – генерального директора ООО «Интерлоджик», и поздравить его с первой инвестицией в платформу «TeleMD».

С. Сорокин:

Да, спасибо большое.

О. Дружбинский:

Здравствуйте, Сергей, рад вас видеть. Я знаю, что это новая штука, которой вы занимаетесь. По-моему, даже никто не занимается еще в стране, и ваша платформа «TeleMD» занимается технологиями искусственного интеллекта для диагностики и оценки рисков развития заболеваний, и в первую очередь онкологических. Правильно я понимаю?

С. Сорокин:

Да, совершенно верно.

О. Дружбинский:

Давайте Вы так чуть поподробнее расскажете, как Вы к этому пришли, если можно, коротко и чего уже добились.

С. Сорокин:

Ну как это говорят, шли мы к этому долго. Что касается меня, я больше 10 лет занимаюсь разными проектами, связанными с информационными технологиями в здравоохранении, были разные проекты, связанные, сначала были с фармой, потом все-таки больше именно со здравоохранением и с лечебными учреждениями. Это и медицинские информационные системы, также работал в компании «Ростелеком» руководителем управления здравоохранения. В течение последних двух лет собственные проекты, компания «Интерлоджик» и сейчас мы концентрируемся на проектах, связанных с использованием искусственного интеллекта в здравоохранении, потому что считаем, что это наиболее такая сейчас интересная современная область использования информационных технологий в здравоохранении. И, собственно, да, вы правильно сказали, платформа, которую мы сейчас построили и строим и развиваем сейчас благодаря нашим новым инвесторам и партнерам, мы планируем значительно сейчас улучшить эту платформу и масштабировать на другие области использования, там, где можно, искусственный интеллект в здравоохранении. Но сейчас – да, мы концентрируемся на онкологии.

О. Дружбинский:

Отлично, давайте мы попробуем сейчас разобраться с таким, условно говоря, подходом для… То есть, знаете, простыми словами, попробуем рассказать слушателям, что на самом деле будет происходить. Вот я буду как-то представлять, а вы меня поправите, правильно это будет или нет.

Благодаря тому, что есть ваша платформа, в которой есть, назовем это нейронная сеть, или искусственный интеллект, или некая программа, чтобы было понятно, которая считает данные. В эту платформу надо загрузить какие-то данные, то есть, человек, проще говоря, может туда загрузить свою МРТ и еще какие-то данные и получить ответ, есть у него онкология или нет. Вы знаете, бывает достаточно обидно, когда тебе где-то там поставили диагноз ужасный – рак, и ты с перепугу летишь в Германию, в Израиль или еще куда-нибудь проверяться, действительно ли это так, уже со всеми попрощался и практически себя похоронил, а потом тебе в Израиле говорят: «Да нет у тебя никакого рака, лети домой, всё хорошо». Так вот, и лететь никуда не надо будет, я правильно понимаю? Давайте, я так утрирую немножко, но вы расскажите, что будет.

С. Сорокин:

Да, небольшая, но важная поправка. Все-таки, наверное, не совсем будет корректно говорить, что результатом использования нашей технологии будет постановка диагноза, все-таки у нас диагноз, и это правильно, ставит врач. ТО, что у нас, мы можем говорить, сейчас есть распространенный такой термин – система поддержки принятия врачебных решений, то есть, мы помогаем врачу. В результате, в идеале выходит, скажем так, некое предположение с вероятностями о том, какой это может быть диагноз, то есть, скажем так, что на основании изученной информации с вероятностью такой-то это такая-то нозология с такой-то формой. С вероятностью меньшей это может быть вот это. Вот это мы даем врачу либо тому, кто к нам обратился.

О. Дружбинский:

То есть, в данном случае, я правильно понимаю, что это врач может в эту платформу загрузить некие данные, которые он собрал от пациента, давайте, вы могли бы определить, какие данные он может… Я понимаю, но давайте представим условно какой-нибудь коми-пермяцкий округ, в котором есть небольшой городок под названием Пыжма, ну например. И вот там действительно есть врач, который очень давно учился на онкологию, может, он там один или их двое, и он еще может там как-то собрать данные. Какие он может собрать данные, чтобы не отправлять пациента в Москву, а просто загрузить их в платформу и получить ответ, что 85% здесь вероятность есть?

С. Сорокин:

Ну какой именно состав данных, все-таки зависит от нозологии, потому что каждая нозология…

О. Дружбинский:

От чего?

С. Сорокин:

От нозологии, то есть, от заболевания. То есть, каждое заболевание имеет свой какой-то ключевой набор данных. Ну, условно говоря, если мы говорим, например, о раке легких, то… Это условно.

О. Дружбинский:

Ну для примера.

С. Сорокин:

Да, для примера. То есть, кроме рентгена легких или КТ легких хорошему врачу нужно еще знать определенный перечень информации о пациентах – условно говоря, курильщик, не курильщик, есть ли у родственника, то есть, этот набор данных, он зависит от патологии. Ну и плюс еще ряд…

О. Дружбинский:

Ну понятно. То есть, если мы представим себе это так, что на вашу платформу загружается рентген, ваш, что называется, искусственный интеллект, он может распознать по рентгену – это раз. Во-вторых, условно говоря, заполняется некая анкетка, где ставятся галочки, близкие родственники, например, страдали онкологическими…

С. Сорокин:

Да, набор данных, соответствующих этой патологии.

О. Дружбинский:

Или курит, рост, вес и всё такое прочее, возраст.

С. Сорокин:

Ну да, условно говоря, да.

О. Дружбинский:

Да, и в итоге больше вероятность, соответственно заболевания. Но тем не менее, какие-то данные вы загружаете фактически, да, то есть, гистологию, например, или как?

С. Сорокин:

Гистологию – да, это хорошо, если она есть, но, собственно, если есть гистология, ну, гистология – это обычно уже последние данные, которые необходимы для подтверждения диагноза, связанного с онкологией, так обычно принято. Поэтому мы, наверное, пропустили первый важный шаг в нашей технологии. До того, как, то есть, мы уже да, с другого конца, как используется с точки зрения врача, с точки зрения пациента, но сначала нам нужно обучить нейронную сеть, обучить с помощью технологии машинного анализа и искусственного интеллекта для того, чтобы построить математическую модель. И это, собственно, является сейчас как раз и предметом, важной частью нашей платформы.

О. Дружбинский:

Основным приложением сил, прямо скажем.

С. Сорокин:

Да, мы сейчас патентуем уникальную, на наш взгляд, технологию, которой нет еще в мире. Это технология, связанная с построением цифровой модели пациента, в которой для построения этой цифровой модели используется 3 типа данных – это данные - изображения диагностические, второе – это структурированные медицинские данные, то есть, всё, что относится к электронной истории болезни и оно каким-то образом структурировано. И третье – это неструктурированные данные, то есть, любые записи. Ну, например, часто рентгенолог описывает изображение просто в текстовом редакторе, то есть, без всякой структуры. Вот это неструктурированные данные. Это тоже мы берем эти три типа данных, такие гетерогенные данные, и из них делаем цифровую модель пациента.

О. Дружбинский:

И по цифровой модели пациента уже врач может поставить диагноз, правильно я понимаю? То есть, ему выдается какая-то модель?

С. Сорокин:

Нет. Эта модель, она не для врача, это модель для технологии, для дальнейшего использования. Вот там есть еще ряд технологических особенностей, потому что мы используем не только математические модели, мы используем еще так называемые медицинские антологии, то есть, это графы знаний, в определенной структуре собранные медицинские знания для того, чтобы там нам получать эту модель наиболее таким точным образом.

О. Дружбинский:

Понятно.

С. Сорокин:

Дальше при наличии этой модели, когда пациент приходит пациент и приходит какой-то запрос на то ли распознавание изображений, то ли на оценку рисков, мы на данных конкретного пациента строим также математическую модель, которую затем мы сравниваем с построенной моделью, исходя из запросов, которые необходимы для этого пациента. И вот, условно говоря, вот эти 2 модели – модель наша идеальная, построенная на базе тысяч и тысяч, сотен тысяч историй болезней и изображений, с одной стороны, с другой стороны, построенная математическая модель одного взятого пациента. Вот эти вот две сущности, они определенным образом сравниваются и выдается результат, связанный как раз с использованием вот этой нашей цифровой модели.

О. Дружбинский:

Понятно. То есть, в данном случае, если так более просто, я понимаю, что вы говорите математическими терминами, но если можно сказать более проще, где-то база, у вас есть большая база набранных вот таких вот моделей, и человек, если он собрал с себя правильные данные, вы его сравниваете и говорите, что «У вас 92% ничего нет, у вас всё хорошо», да, или: «92% вероятность, что у вас метастазы», не дай бог.

С. Сорокин:

Да, да.

О. Дружбинский:

В любом случае, я считаю, что человек важно знать, что с ним происходит, потому что а) чем раньше ты узнаешь, тем больше шансов спастись…

С. Сорокин:

Конечно, особенно в онкологии.

О. Дружбинский:

Особенно в онкологии, потому что, друзья мои, как бы мы ни боялись и ни стигматизировали слово «Рак», мое общение с онкологами говорит о следующем, что чем раньше ты его поймаешь, тем больше шансов того, что ты вообще умрешь не от рака, а от чего-нибудь другого. И это правда, потому что чем быстрее ты поставишь себе диагноз, тем быстрее тебе лечиться, тем меньше мучений будет и, может быть, ты проживешь долгую, счастливую жизнь.

С. Сорокин:

Абсолютно так.

О. Дружбинский:

Не надо этого бояться.

С. Сорокин:

Поэтому все говорят, уже некая мантра стала, о раннем распознавании, ранняя диагностика.

О. Дружбинский:

Да, ранняя диагностика, да, совершенно верно. К сожалению, действительно у нас огромная страна и если в Москве тут где-то можно быстро попытаться это сделать, то в небольших городах нашей страны человек ходит месяцами, ему не могут поставить диагноз и что с ним происходит, а за это время у него развивается быстро всё. Может, у него, условно говоря, и средства есть все это как-то сделать, просто уже поздно оказывается. Так вот, вы занимаетесь благородным делом и даете возможность как можно скорее ответит на этот вопрос – что делать? Правильно я понимаю?

С. Сорокин:

В общем-то – да, да. То есть, мы решаем ключевые болевые точки здравоохранения, а именно доступность медицинской помощи и ее качество. Соответственно, это понятно, это во многих странах есть проблемы, не только в наших, и в более таких благополучных, развитых странах, что врачей не хватает. Врачей не хватает вообще, а в частности - врачей хороших. Это в любой стране.

О. Дружбинский:

Ну естественно, да, это понятно. Вы знаете, несколько врачей, которые у меня были в эфире, некоторые говорят даже о том, что у нас в стране 10% нормальных врачей, а остальные или просто ничего не знают, а есть просто совсем, совершают такие ошибки, что лучше вообще не надо никаких врачей. Но тем не менее, давайте перейдем к разговору о деньгах, потому что у нас программа «Инвестиции в медицину». И вы все-таки, как руководитель компании и создатель платформы, давайте поговорим об инвестициях. Только что у вас прошел раунд, насколько я знаю про 11 миллионов рублей, фонд вас инвестировал, соответственно, некие вложения и должен быть некий выхлоп, как говорят на сленге бизнесменов. Расскажите мне, что надо вкладывать в похожие истории и какой вы ожидаете, что называется, выход, или какие прибыли ждут в конце как раз такой уникальной, на мой взгляд, истории, как искусственный интеллект в диагностике.

С. Сорокин:

На самом деле сегодня буквально официальный прессрелиз был опубликован о закрытии сделки. Нам просто повезло, мы познакомились с потрясающей командой профессиональной фонда «Праймер Кэпитал», который сейчас является партнерами нашей компании, и они проинвестировали сейчас пока еще небольшие средства, но почему я говорю профессиональная и отличная компания? Потому что на самом деле сейчас та стадия, на которой находится наш проект, он несколько такой необычный с точки зрения обычных метрик венчурных инвесторов, которые инвестируют в проект, которые, понятно, что даже там на ранних стадиях им нужно показывать какие-то продажи, показывать работающий MVP и так далее и так далее. Да, у нас есть продажи, но не продажи конкретно этой технологии, потому что всё-таки это не из разряда Убер для чего-то, это достаточно серьезная наукоемкая история, которая требует значительно больших инвестиций, чем построение небольшого MVP, сайта, на котором можно дальше продавать. Поэтому деньги – да, здесь очень важны, для этой области 11 миллионов – это не очень большие деньги, по опыту международных…

О. Дружбинский:

Ну понятно. Но с другой стороны, лиха беда начало, тут тоже, знаете, тоже дело хорошее.

С. Сорокин:

Ну просто для примера, скажем, подобные проекты на западе, они измеряются такими же суммами, но в долларах. И, соответственно, если взять статистику по прошлому году, то как раз средний чек инвестиций именно в подобные проекты на западе, он как раз в районе 10 миллионов долларов.

О. Дружбинский:

Я понимаю, что какие-то подробности сделки вы не раскрываете, доли какие вы отдаете, или раскрываете?

С. Сорокин:

Ну, собственно, есть публичная информация о структуре акционеров, поэтому здесь, наверное, не раскрой ее, она есть публично, сумма, равная сделке.

О. Дружбинский:

Ну вы просто озвучьте тогда.

С. Сорокин:

Ну, собственно, фонд «Праймер Кэпитал» стал миноритарным владельцем компании, ну и в дальнейшем, надеемся, будем и дальше сотрудничать с ними.

О. Дружбинский:

А на какую долю?

С. Сорокин:

Согласно открытым источникам, сейчас вы можете увидеть 20%. Подробности дальнейшей истории – это уже регулируется корпоративным договором.

О. Дружбинский:

Понятно, да, я знаю. Я спросил, то, что вы можете, вы озвучиваете.

С. Сорокин:

Ну это в открытых источниках видно.

О. Дружбинский:

Хорошо, понятно. То есть, сейчас на самом деле вам деньги нужны на разработку вашей модели. Пока с продажами вы еще не планируете, или планируете на какое-то время?

С. Сорокин:

Да. Я бы не сказал, на разработку модели, потому что технология, она фактически есть. Нам нужно эту технологию сейчас, средства для того, чтобы ее закончить в виде коммерческого продукта и есть уже определенный интерес со стороны ряда игроков на рынке, которые уже готовы эти технологии внедрять. Здесь нужно сказать, что мы смотрим не только сегмент здравоохранения, это клиники, но еще очень важный сегмент – это фармацевтические компании, которые также заинтересованы в этих продуктах и будут лечить…

О. Дружбинский:

А в чем они заинтересованы могут быть?

С. Сорокин:

Да, здесь очень интересная история. То, в чем заинтересованы клиники, мы в двух словах сказали. У фармкомпаний, как известно, порядка половины их немаленького бюджета это RND, то есть, это исследования и разработки. А собственно, в исследованиях и разработках достаточно серьезная доля затрат на несколько сегментов, например, на клинические исследования – это одна из таких самых серьезных затрат именно в разработке. А в свою очередь, в клинических исследованиях есть серьезные затраты на привлечение участников клинических исследований, то есть, пациентов, которые принимают участие в клинических исследованиях. И очень важно найти быстро и правильных, условно говоря, пациентов с точки зрения препарата, лекарства, которые будут исследованы.

О. Дружбинский:

Предложены.

С. Сорокин:

Да. Вот наша технология как раз позволяет очень точно найти для фармкомпаний тех пациентов, которые им необходимы и снизить их… Набор пациентов, он происходит обычно в 2 этапа. Сначала в целом пациентов находят, которые удовлетворяют тем или иным запросам фармкомпании, затем эти пациенты проходят определенную еще диагностику и уже из этого первого состава пациентов получается порядка только 20% дальше участвуют в клинических испытаниях. То есть, вот эта итерация на поиск пациентов, она достаточно затратная.

О. Дружбинский:

Понятно, я понимаю.

С. Сорокин:

Она, во-первых, затратная и еще есть там ряд таких этических факторов, когда человек уже понимает, что он будет принимать участие в клинических исследованиях, для него это часто определенная надежда, связанная с его заболеванием и только 20% тех человек, которые, он приехал, может, в Москву жить, например, у него есть какие-то определенные ожидания и оказывается, что он не подходит. Вот это определенные и затраты, и определенная этическая часть. Это один из примеров. То есть, одна из сфер применения нашей технологии – это как раз отбор пациентов для клинических исследований. Есть еще ряд областей, где также важны математические модели для исследований и разработки фармкомпаний. И мы собираемся, да…

О. Дружбинский:

Понятно. Скажите продукт будет существовать следующим образом, это будет ваш, ну назовем так, ресурс, на который что-то будет загружаться, или вы будете отгружать вашу программу, то есть, упаковывать ее отдельно, она будет как бы в коробочном решении кому-то отдана. Как у вас будет?

С. Сорокин:

И так, и так. То есть, это будет и самодостаточный облачный сервис, в котором возможно будет использовать ряд инструментов, которые мы разрабатываем, в частности, распознавание изображения. И это будут интегрируемые модули, которые можно интегрировать в другие информационные системы, например, то, что уже сейчас есть на рынке, несколько похожие инструменты, которые наши коллеги – конкуренты делают в западных странах, например, они интегрируют модули распознавания изображений в декомвьюер и в пакс, то есть, это программное обеспечение, которое используют рентгенологи. То есть, условно говоря, компания «Дженерал Электрик», например, поставляет КТ и МРТ, вместе с этим КТ и МРТ она поставляет определенное программное обеспечение для работы с этими КТ и МРТ.

О. Дружбинский:

По-моему, еще, я слышал, Филипс, по-моему, что-то такое делает, или я ошибаюсь?

С. Сорокин:

Да, да. Ну есть там большая четверка поставщиков, может быть, больше, чем четверка.

О. Дружбинский:

Рвут у нас подметки, я не побоюсь этого слова, они отгружают оборудование и к нему сразу программное обеспечение по тому, собственно, что вы делаете.

С. Сорокин:

Да. Ну вот то, что мы делаем, как раз пока это еще очень мало. Есть так называемые кат-системы – Компьютер Эдит Диагностик, то есть, это некое дополнение к тому, что врач просто делает, смотрит на экране, это некие предыдущего поколения системы, которые делают некий постпроцессинг, какие-то локализации, что-то делают. Это плохо прижилось сейчас у рентгенологов, потому что не эффективно, то есть, рентгенологи фактически двойную работу делают, исправляя работу таких систем. А вот как раз системы, основанные на искусственном интеллекте, сейчас наиболее интересны для производителей диагностического оборудования и есть уже примеры. Вот буквально, наверное, несколько месяцев назад первая такая система была сертифицирована FDA в Америке на использование в клинической практике, связанной с сердечно-сосудистыми заболеваниями. И вот как раз эту систему поставляет компания «Дженерал Электрик».

О. Дружбинский:

Понятно. Хорошо. То есть, у вас еще такая своя, что называется, ниша, как раз связанная с онкологией. Но насколько я знаю, онкология – это чуть ли не самое сложное, с чем имеет смысл разбираться, именно вот, знаете, считывая рентген, правильно я понимаю?

С. Сорокин:

В общем-то, да. И здесь, наверное, можно говорить, прежде всего, не о рентгене, а о КТ и особенно МРТ, то есть, это трехмерные сложные такие модели.

О. Дружбинский:

Слои изображения, я правильно сказал.

С. Сорокин:

Да, да, абсолютно, слои. И вот мы работаем с этим. Да, мы можем работать с рентгеном, мы можем работать с маммографией, но это, мы считаем, такой достаточно уже пройденный во многих хороших компаниях этап, мы это тоже можем делать, в том числе там это для скрининга рака легких может рентген. Но мы, прежде всего, сейчас акцент делаем на более сложной задаче, связанной с КТ и МРТ.

О. Дружбинский:

Да, понятно. Ну вот смотрите, вы меня поправьте, если я неправильно понял. Пациент, который пришел к врачу и дает ему, например, свою КТ, записанную в виде картинок или диска, или МРТ, ну это, собственно, условно, похожие вещи очень, он дает ему какие-то свои анализы, которые показывают что-то, ну, я не знаю, вот есть так называемые онкомаркеры, например, которые, говорят, что могут ничего не показывать, но если уже болезнь есть, то они тоже что-то значат. Соответственно, он заполняет некую анкетку, которая дает основания подозревать его в том, что у него вероятности чего-то больше, и всё это там загружается или в программу, или, соответственно, это, если это какая-то медицинская сеть, там это всё внутри этой истории, выдается там некий ответ. ТО есть, в итоге квалификация врача становится намного меньше важна?

С. Сорокин:

Хороший вопрос и это очень серьезная наша задача и проблема в выстраивании коммуникации с врачами, потому что…

О. Дружбинский:

Врач скажет, врач ведь обидится и скажет: «Я сам большой специалист».

С. Сорокин:

Абсолютно. И в этом очень серьезная действительно проблема в коммуникациях с врачами. У них возникает вопрос иногда явно, иногда не явно: «А мы-то что будем делать?».

О. Дружбинский:

Да, да, «Вы у нас отнимаете хлеб».

С. Сорокин:

Ну, во-первых, там «А мы что будем делать?», а во-вторых: «А как вы это делаете? Вот мы учились 6 лет, потом еще, потом еще, потом 20 лет у нас практики, а вы то что? И мы куда потом?». Ну естественно, мы говорим, что «Мы не заменяем вас». Но правда жизни такая, наверное, что хороших врачей действительно мы не заменяем, их нельзя заменить и, как я говорил, что мы как раз понимаем, что диагноз как раз ставит не искусственный интеллект, диагноз ставит врач.

О. Дружбинский:

Ну вы знаете, я все-таки вас перебью, потому что, вы знаете, пациенту, в общем, всё равно – врач ставит диагноз, не врач ставит диагноз, понимаете?

С. Сорокин:

Но мы работаем с врачами.

О. Дружбинский:

Но тем не менее, вы знаете, если он загрузил свои данные все куда-то на ваш сайт или ресурс, вот он закачал это всё, там эта программа обработала и дает тебе 87% вероятности. А врач, я подозреваю, может ошибиться и на 50%, ну вот знаете, он может что-то сказать и ошибиться, потому что человеческий фактор, опыта недостаточно. Потом, если мы уж берем онкологию, извините, у нее такое огромное количество разных вариантов, связанных с разными органами, со скоростью роста опухоли ну и так далее, что, знаете, даже онкологи, кто специализируется, например, в проктологии, он не будет заниматься раком легких, потому что это вообще, извините, это в разных местах, понимаете? Он не может быть онколог общего профиля.

С. Сорокин:

Абсолютно так.

О. Дружбинский:

Да, так вот, пациенту на самом деле важен результат какой-то, знаете, вот 87% - это намного может быть больше, чем тот врач, который это сделал. То есть, вы не боитесь противодействия врачебного сообщества?

С. Сорокин:

Боимся. Скажем так, мы понимаем, что это определенная для нас задача, то есть, это проблема, которую можно переводить в разряд задач и просто работать конструктивно с врачами, прежде всего – с хорошими врачами. То есть, понятно, что, прежде всего, обоснованную угрозу от такой технологии должны испытывать, скажем так, не очень квалифицированные врачи, потому что действительно наша технология, она позволяет минимизировать риск ошибки как раз не очень квалифицированного врача. Соответственно, мы-то вот говорим хорошим врачам, что «Мы помогаем вам, чтобы не загружать какой-то, условно говоря, рутиной». Мы можем говорить, не второе мнение, а можем говорить, например, нулевое мнение, нулевое мнение, с которым придет к вам уже подготовленное какое-то на половину шаблонно распознанное диагностическое изображение – это раз. Во-вторых, мы можем делать ретроспективный анализ уже сделанных заключений, условно говоря, в том же раке легких мы можем взять некий массив данных, массив уже описанных изображений и еще раз его проверить с помощью наших технологий для того, чтобы выловить некие ошибки, которые могут быть сделаны и которые стоят действительно судеб многих людей, которые не выловили на ранней стадии тот же самый рак легких.

О. Дружбинский:

ДА, я понимаю. Скажите, а у вас есть какая-то уже примерная цифра стоимости продажи вашего коробочного решения, ну, допустим, для сети частных клиник, либо пока еще вы маркетинг такой не проводили?

С. Сорокин:

Ну вот я не думаю, что мы быстро дойдем до того, что это будет коробочное, все-таки это не коробочное решение. Мы можем говорить сейчас, в части цифр можем говорить об ориентировочной себестоимости, например, распознавания одного изображения, исходя из затрачиваемых машинных ресурсов, то есть, понятно, чтобы распознать одно изображение, даже если не брать какие-то отчисления на поддержку какую-то, на маркетинг и так далее и так далее, есть совершенно объективные цифры, связанные с использованием машинных ресурсов.

О. Дружбинский:

Хорошо, и сколько это?

С. Сорокин:

По нашим расчетам, в зависимости, опять же, от объема необходимого, от объема работ, это от 20, наверное, до 60 рублей за одно распознанное изображение. Соответственно, это можно…

О. Дружбинский:

Как-то куда-то подсчитать, умножить и прибавить?

С. Сорокин:

Подсчитать, да, умножить и прибавить на стоимость, условно говоря, зарплаты рентгенолога и соотнести это, например, с, ну если можно так грубо сказать, экономическим эффектом от того, что мы сможем распознать на ранней стадии какое-то заболевание, соответственно, которое стоит, условно говоря, лечение рака молочной железы на первой стадии – это где-то порядка 500 долларов, как мне говорили врачи, на последней стадии – это 50 000, например. Соответственно, это экономический эффект, такой как бы виртуальный, к сожалению, того, что мы на ранней стадии распознаем. Как этот экономический эффект превратить в реальные деньги – это уже большой вопрос, связанный, если смотреть какие-то региональные, национальные и государственные программы, мы, наверное, можем говорить о такой постановке вопроса, потому что у нас здравоохранение государственное, то здесь нужно, чтобы компетентные люди, связанные с государственным здравоохранением, понимали перспективы использования такой технологии.

О. Дружбинский:

Да, понятно, очень понятно. Ну я, честно говоря, даже затрудняюсь сказать, насколько Росздравнадзор должен это у вас там сертифицировать или нет, или это просто программное обеспечение, которое не сертифицируется?

С. Сорокин:

Да, хороший вопрос. Сейчас речь заходит, насколько я понимаю, в определенных уже на уровне о сертификации тех самых систем поддержки принятия врачебных решений. Много здесь вопросов, много вариантов, опять же…

О. Дружбинский:

Вы потому что по совершенно новому полю идете.

С. Сорокин:

Да, да. Поэтому мы, прежде всего, вот еще раз подчеркиваю, говорим, что это не система, которая ставит диагноз, но тем не менее, наверное…

О. Дружбинский:

Это консультационно-информационная, скажем, такая система, правильно?

С. Сорокин:

Да, наверное, какой-то вариант сертификации должен быть, ну, как минимум, есть прецеденты у наших, как говорят, партнеров зарубежных, когда сертифицируют. Есть практика сертификации отдельных IT продуктов, то есть, сейчас, например, в России не сертифицируются так называемые медицинские информационные системы и там функционал, связанный именно с диагностикой, с поддержкой принятия врачебных решений практически отсутствует. А здесь мы уже приходим к понятию все-таки связанному, так или иначе, с врачебным решением и, на мой взгляд, наверное, необходимо сертифицировать.

О. Дружбинский:

Ну вы знаете, сертификация у нас занимает довольно много времени, по слухам. Особенно понимая, что вы идете по некому новому совершенно полю, и как это проверить, насколько это… Потому что все-таки, мне кажется, у вас больше такой будет информационный ресурс в помощь доктору, да?

С. Сорокин:

Да.

О. Дружбинский:

ТО есть, если он бы пошел, например, в интернет читать медицинский справочник, ну это же не сертифицируется, когда-то этот справочник кто-то написал. А у вас просто программа, ну я утрирую, конечно, но программа, в которую ты что-то там загружаешь некие данные и она тебе дает какой-то ответ с какой-то вероятностью.

С. Сорокин:

Это да, с одной стороны. С другой стороны, все-таки, наверное, какая-то сертификация нужна, потому что с процессом, скажем так, развития этих технологий снижается порог входа на этот рынок. Грамотные люди уже сейчас могут найти достаточно большое количество опенсорсных продуктов с уже сделанными какими-то там уже алгоритмами, алгоритмами, сделанными студентами в рамках мероприятий, связанных с конкурсами, ХК-тонами и так далее и так далее. И вот коммерческая жилка, она играет – взять и прийти в медицинское учреждение и сказать: «А вот у нас есть…». Поэтому да, для того, чтобы вот как раз не…

О. Дружбинский:

Ну так шарлатанов от медицины как-то отсечь, назовем это так, своими словами, да, правильно я понимаю?

С. Сорокин:

ДА, да. Какой-то порог вхождения, он достаточно должен быть такой серьезный.

О. Дружбинский:

Ну он должен быть, да, да, должен быть, потому что они будут… Ну если вы там достаточно долго работали и вложили в это много средств и сил, то появляется какой-то там мальчишка, который, там выдается результат рандомно, да, но…

С. Сорокин:

Да. Мы, во-первых, вложили силы, во-вторых, все-таки должно какое-то быть исследование, не так, как происходит, конечно, лекарственного средства клиническое исследование, но всё равно какое-то подтверждение от врачей в каком-то виде о том, что это да, действительно, оно работает, статистика распознавания, условно говоря, она такая-то и она подтверждена каким-то клиническим исследованием.

О. Дружбинский:

Клиническими исследованиями, испытаниями. Да, это понятно. Хорошо, да, вот с этим мы более-менее понимаем что происходит. Теперь у меня к вам такой вопрос, который мне кажется достаточно таким не очень тактичным с моей стороны. Вы можете не отвечать. Но тем не менее, вопрос: где вы берете данные, из которых составляете базу и как вы ее составляете вообще? Вот вы ведь все-таки не медик. Или медик? Ведь это отдельная история – разобраться даже вот с теми данными, которые вы берете.

С. Сорокин:

Да, я скорее айтишник, который, как я сказал, достаточно давно в здравоохранении. Но у нас, конечно же, есть замечательный штат и советников – достаточно известные на рынке в научном сообществе люди, и просто аналитики и врачи. Где берем данные? Здесь вопрос действительно такой сложный. Можно сказать следующим образом: есть несколько источников данных. Есть так называемые публичные датасеты, их достаточно уже много. Это особенно что касается онкологии, поскольку это такая социально значимая область, есть достаточно много спонсоров, меценатов, которые выкупают данные для дальнейших исследований у клиник. Естественно, они все анонимизированы, они деперсонифицированы и они выкладываются в том числе вот как раз для конкурсов, которые, опять же, спонсируются частными фондами. Это вот много таких историй в Америке. Соответственно, в онкологии очень много денег спонсорских. Соответственно, есть достаточно большое количество качественных датасетов публичных. В качестве одной из основ эти источники информации, они вполне нормальные. Ну понятно, что нужны еще и клинические данные. Здесь у нас есть ряд сейчас соглашений, связанных с сотрудничеством с российскими клиниками, которые понимают важность этого направления. Опять же, здесь речь идет исключительно о деперсонифицированных данных. И речь не о том, что мы у них каким-то образом покупаем эти данные, мы эти данные используем в целях, собственно, обучения нейронных сетей. Но вопрос это очень важный, такой очень чувствительный.

О. Дружбинский:

Но ведь вы понимаете, что мне приходилось не раз сталкиваться с тем, что в связи с низкой квалификацией врачей, я не буду сейчас никого ругать, что называется, но не раз приходилось сталкиваться с тем, что даже КТ и МРТ сделано недостаточно профессионально, даже рентген неправильно выкладывают, там неправильно вешаются эти катушки и так далее, я не буду перечислять. ТО есть, не всегда бывают основные данные корректны.

С. Сорокин:

Качественны, да.

О. Дружбинский:

Качественными, да.

С. Сорокин:

Ну это всё решается математическими методами.

О. Дружбинский:

А масса и решаемо объемом, да?

С. Сорокин:

Абсолютно математический метод, так называемые шумы, когда не только эта проблема, а еще там проблема, например, КТ и МРТ изображение разных производителей, они могут немножко отличаться по своей, в целях распознавания, да, поэтому вот в, скажем так, для первичного хотя бы вот такого более-менее нормального анализа требуется не менее 10 000 изображений. Причем эти изображения, они не просто должны быть сырые, условно говоря, взятые из клиник, из датасетов, а дальше там еще определенный процесс под названием разметка, то есть, они там должны быть специальным образом подготовлены. Это достаточно такая затратная часть. Но тем не менее, совершенно правильный вопрос в достоверности данных и в корректности, да. И здесь как раз нам приходит на помощь математика, наши замечательные математики могут понимать о том, что там в 10 000 изображений есть там вот у некоторых какие-то проблемы. Понятно, что если там из 10 000 изображений в 9 000 будут какие-то проблемы, будут проблемы…

О. Дружбинский:

Базовые.

С. Сорокин:

Базовые, да. Как раз у математиков есть хороший, не очень печатный слоган, связанный с тем, что, условно говоря, какие данные будут, такой выход вы и получите.

О. Дружбинский:

Понятно. Сергей, наша программа подходит к концу, но я хотел, вы знаете, на более оптимистичной ноте ее закончить. Когда мы говорили о том, что врачебное сообщество взбунтуется и скажет: «Что же вы нас лишаете работы?», я хотел напомнить слушателям: вы знаете, в свое время была такая большая маркетинговая конференция вначале 90-х, в конце 80-х, когда появились первые принтеры и ряд маркетологов объявил о том, что теперь будут все печатать внутри компьютера и поэтому мы подразумеваем, что будет снижение печатной, собственно, бумаги, она будет не нужна, все будут печатать в компьютерах, а на печатных машинках не будут.

С. Сорокин:

В итоге бумаги больше теперь надо.

О. Дружбинский:

Бумаги увеличилось, как я понимаю, в 10 раз, потому что каждая секретарша распечатывала на принтере новый лист бумаги.

С. Сорокин:

Это так.

О. Дружбинский:

ТО есть, это совершенно на оборот произошло в связи с прогнозом. Я подозреваю, что в связи с новыми технологиями в медицине как раз количество более квалифицированной работы у врачей вырастет на порядок и спрос на услуги намного будет превышен, потому что люди смогут себя сами, скажем так, условно говоря, проверить и пойти уже к врачу за более качественным лечением. Правильно я понимаю?

С. Сорокин:

Ну в общем-то, да, но то, что врачей меньше не надо будет, это абсолютно точно. Другое дело, что, может быть, дефицит врачей просто таким образом несколько сократится.

О. Дружбинский:

Да, друзья. Ну что ж, наша программа подошла к концу. В гостях у меня был сегодня Сергей Сорокин, генеральный директор «Интерлоджик» и руководитель платформы «TeleMD», который занимается искусственным интеллектом в сфере, как бы это правильно сформулировать, в диагностике и оценке рисков в том числе онкологических заболеваний, очень прогрессивная и перспективная технология. Спасибо вам, что вы пришли, так достаточно интересно поговорили.

С. Сорокин:

Спасибо, что пригласили. Да, очень интересно было.

О. Дружбинский:

Да, интересный разговор. Программа «Инвестиции в медицину», вел ее сегодня Олег Дружбинский. Канал «Медиадоктор». Не болейте, будьте здоровы и счастливы, всего доброго.

С. Сорокин:

До свидания, спасибо.