ICT.Moscow поговорил с Игорем Пивоваровым — главным аналитиком Центра искусственного интеллекта МФТИ, создателем регулярного отчета «Альманах Искусственный интеллект», организатором конференции OpenTalks.AI, исследователем и предпринимателем. Эксперт поделился своим мнением в том числе и о том, что во время пандемии COVID-19 стали чаще говорить о технологиях ИИ.
— Ощутили ли компании возросший спрос на свои решения в связи с коронавирусом или нет?
— Да, конечно. Мы этот факт еще не опубликовали — про рост рынка в 2020 году, но за тот год рынок сильно вырос — и в мире, и в России, именно из-за COVID-19. Пандемия подтолкнула в основном онлайновые истории, то, что связано с заочным взаимодействием людей, и там ИИ тоже как-то включен. Но и, конечно, то, что связано со здравоохранением, диагностикой, потому что с помощью технологии машинного обучения можно быстрее классифицировать снимки, быстрее на них реагировать, быстрее прогнозировать, что будет, и тем самым быстрее влиять на ситуацию.
В этом смысле ИИ оказался сильно востребован, хотя мне кажется, что пока еще он с трудом находит свою дорогу в здравоохранении. Там слишком уж осторожное сообщество, очень жесткие регуляторы. Чем дальше, тем становится хуже с точки зрения регулирования. Но COVID-19 стал той экстренной ситуацией, в которой человек вынужден ехать, нарушая правила, где-то на красный проскочить, потому что у него что-то случилось чрезвычайное, вопрос жизни и смерти. В этом смысле COVID-19, безусловно, придал толчок. Но если ситуация нормализуется, то, скорее всего, все вернется обратно, к более осторожному восприятию врачами тех же технологий машинного обучения. Видимо, это неизбежно.
— Какие в целом в России перспективы применения ИИ в здравоохранении?
В России есть три большие проблемы с ИИ в здравоохранении. Одна из них — это данные. Данные в медицине сложные, неструктурированные, с ошибками, да еще и персональные. Там все сложно.
Другая большая проблема — сертификация. Не очень понятно, как сертифицировать то, у чего нет четкого порядка действия, алгоритма. Если у тебя есть прибор — нажал кнопку, он выдает импульсы; нажал кнопку — он перестал выдавать импульсы, там все ясно. А с алгоритмами даже сами разработчики не могут объяснить, почему одна фотография классифицирована, а другая нет. Говорят: потому что такой датасет. А как получен этот датасет? Он валидирован? Нет, не валидирован. Давайте валидируем датасет. А как? В общем, там есть масса вопросов по сертификации и валидации, на которые пока нет хороших ясных ответов. В ковидное время все просто вынуждены были прикрыть на это глаза, чтобы получить результат, а в мирное время все говорят «ну нет, давайте мы разберемся, как данные сформированы». И на это уходят годы.
А третья проблема — специфическая для России и вообще очень сложная, до которой большинство наших компаний даже еще не дошли, но скоро дойдут. Это проблема оплаты. У нас, как во всем мире, все оплачивается через страховую медицину, ОМС. И чтобы нечто было оплачено по ОМС, оно должно быть внесено в стандарт, внесено в клинические гайдлайны. И тут начинаются новые сложности. Клиники покупают все на тендерах, руководствуясь 44-м и 223-м ФЗ, и вынуждены брать самое дешевое. А сервисы с искусственным интеллектом неизбежно дороже. Дальше вопрос: как их оплачивать? Например, если у вас в клинике есть МРТ-аппарат, то все понятно — это оборудование, на него есть бюджет. Вот для него нужны расходные материалы, на них тоже есть статья в бюджете. А онлайн-сервис для диагностики снимка и помощи врачу — это что? Если его нет в клинических гайдлайнах, как его оплачивать? А никак! Поэтому врачи говорят: «Да, нам ваши сервисы очень нужны, давайте их нам. Только, вы знаете, оплачивать вам их мы не можем. Или можем, но давайте мы их оплатим как ремонт аппаратуры». И начинается всякая схемотехника. А что еще остается делать? Это объективная реальность.
— Почему это характерно именно для России?
Внесение нового продукта в оплату в медицине — это всегда длинная история, но в мире хотя бы известно, как это делается, а в России никто толком не знает. Я говорю авторитетно, потому что несколько лет назад был гендиректором компании, которая пыталась новый продукт (диагностический тест) внести в ОМС. А как это сделать, не знают даже в Минздраве. Никаких инструкций, нет формы подачи, процедуры рассмотрения, сроков. Ну и как делать продукт для медицины, если неизвестно, как и когда за него заплатят? Какой смысл его делать?
До этого российская отрасль еще только доживает. Несколько компаний, у которых есть продукт, уже это осознали и теперь думают, что делать. Остальные просто даже об этом не подозревают. Им кажется, что они сделают хороший сервис и все будет круто. Тут мы, кстати, возвращаемся ко второй проблеме России, к тезису про рынок и государственные компании. Я бы сказал, что в России действительно рынок слишком сильно определяется государством и правилами игры, которые государство устанавливает. Надо что-то делать, чтобы давать возможность компаниям развиваться. Государство должно быть прозрачным, ясным, быстрым и гарантированным покупателем услуг.
А пока бывает так, что объявляется тендер, а через три месяца заказчик передумал или не заплатил, и компания, выполнившая обязательства, разорилась. Это печально. Раз уж у государства влияющая роль, то, чтобы двигать технологии, государство должно стать хорошим плательщиком.
— Если в России такая сложная ситуация для ИИ, может быть российским компаниям следует ориентироваться в первую очередь на зарубежные рынки? Насколько силен их интерес к экспорту?
Я бы не сказал, что в России так все плохо. Люди как-то существуют, пытаются продавать. Но российский внутренний рынок объективно маленький. По сравнению, например, с Китаем, где компании в первую очередь зарабатывают деньги на внутреннем рынке, на соседних компаниях, а уже потом выходят вовне. В России в этом плане сложнее.
Многие российские компании понимают, что нужно выходить сразу на международный уровень, но продаваться за рубежом тоже непросто, это отдельная большая история. Для этого нужно иметь продукт, который был бы конкурентоспособным на мировом уровне, а для этого нужно в принципе понимать, как делать такие продукты, как с ними работать.
Но в принципе у нас есть кейсы, мы знаем, что такие вещи возможны. Например, было приложение Prisma для мобильных телефонов, которое стало суперпопулярным. В России ребята вполне могут делать хорошие продукты мирового уровня.
Полный текст интервью: https://ict.moscow/projects/ai/?newsId=6106e8766084df7fb50a5752