Трудовой Кодекс РФ с комментариями ТК РФ, бесплатные консультации юристов
Онколог-диагност, хирург и сиделка — искусственный интеллект постепенно заменяет человека в медицине.
Искусственный интеллект помогает человеку в областях, которые еще вчера казались закрытыми для машин. Роботы становятся компаньонами для одиноких пожилых людей, сиделками для больных и соревнуются с квалифицированными врачами в точности диагностики и виртуозности хирургических операций. Уже к 2022 году, по оценке BCG, рынок медицинской робототехники достигнет $8 млрд, наибольшую долю в нем займет автоматизированная диагностика ($1,3 млрд), оценка рисков и разработка соответствующего лечения пациента ($2,8 млрд).
Если рисовать картину крупными мазками, процесс роботизации в медицине идет по двум направлениям. Во-первых, это внедрение ранее недоступных инновационных технологий лечения и диагностики, позволяющих повысить их точность и эффективность. Ко второму направлению относится появление систем и аппаратов, позволяющих существенно оптимизировать затраты на организацию лечебного процесса.
ИИ-технологии позволяют значительно повысить точность и эффективность медицинских манипуляций. Именно этим объясняется успех аппарата кибер-нож (CyberKnife), который компания Accuray представила миру еще в 1987 году. Первая и единственная в мире роботизированная радиохирургическая система, предназначенная для лечения новообразований любой локации, способна с субмиллиметровой точностью доставлять фотоны в злокачественные клетки. В мире сегодня работает более 250 кибер-ножей, в России не менее десятка. Универсальный робот-хирург Da Vinci успешно используется в сотнях клиник по всему миру, в том числе в двух десятках российских медицинских учреждений.
С 2013 года в нескольких клиниках США используется в качестве онколога-диагноста суперкомпьютер IBM Watson. Искусственный супермозг, ориентируясь на огромное количество проанализированных данных о ходе онкозаболеваний, превосходит в точности и скорости постановки диагноза среднестатистического врача. Компания IBM Watson предложила российским разработчикам сотрудничество в автоматизации диагностики рака, и недавно Минздрав РФ заявил о поддержке этого направления. К сожалению, инициатива Института развития интернета, который планировал в 2017 году запустить похожее отечественное мобильное приложение для автоматизированной постановки диагноза на основе данных визуальных аппаратных исследований, споткнулась о недостаток финансирования.
Второй глобальный тренд в развитии робототехники представляет наибольший интерес для медицинских учреждений, ориентированных на выполнение рутинных диагностических и лечебных процедур. Роботы, помогающие специалистам–людям выполнять их профессиональные функции, или «коботы», справляются с тяжелой, монотонной работой и действиями, требующими точности, быстрее и лучше человека. Освобождая сотрудников от утомительных или повторяющихся задач, машины повышают не только производительность труда, но и удовлетворенность персонала работой. Так, японская система HOSPI заменила медперсонал на развозке и раздаче лекарств пациентам больниц. Робот телеприсутствия RP-VITA обеспечивает врачу возможность дистанционно общаться с пациентом, при необходимости получая актуальные данные о его температуре, давлении и т.д.
В Японии, США, некоторых странах Европы уже сегодня реализуются проекты по роботизации медицинского ухода за инвалидами и пожилыми людьми. Роботы-сиделки VGo содействуют реабилитации пациентов и поддерживают их связь с внешним миром. Роботы-поводыри Lightbot японской компании NSK при помощи трехмерного датчика помогают незрячим людям безопасно передвигаться по городу. Японский робот PARO (производитель AIST), похожий на детеныша гренландского тюленя, с начала 2000-х годов используется в больницах как альтернатива зоотерапии: общение с ним успокаивает и настраивает на позитивный лад больных детей и стариков.
В перспективе роботизация в медицине способна решить проблему дефицита персонала среднего уровня, сыграть ведущую роль в становлении дистанционной диагностики и контроля правильности лечения, и, как следствие, сократить затраты, связанные с организацией лечебной деятельности. Однако в российском здравоохранении это направление роботизации приживается медленнее, чем инновационные методы лечения, внедрение которых стало возможно благодаря искусственному интеллекту.
Роботизация клиники: шаг за шагом
Получение преимуществ в области робототехники предполагает поиск новаторских, неожиданных способов использования технологий для отстройки от конкурентов и достижения стабильного уровня качества диагностики, лечения и медицинского ухода. Но даже ориентированные на инновационные подходы представители медицинского бизнеса нередко медлят на старте из-за отсутствия ясного представления об оптимальном алгоритме действий.
Первое, что следует прояснить: роботизация какой части бизнес-процесса обеспечит дополнительную ценность компании. Необходимо понимать, что внедрение ИИ в устоявшуюся бизнес-модель является стратегическим решением, требующим не только и не столько серьезных инвестиций, сколько выстраивания долгосрочной программы преобразования предприятия. На реализацию этой программы уйдет немало времени, и, чтобы опередить конкурентов, не стоит медлить на старте.
Следующий шаг — выбор между готовым аппаратом/программным продуктом и разработкой индивидуального решения. Оно потребует больших временных и денежных затрат, зато способно обеспечить долгосрочное лидерство компании в ее сегменте рынка. После можно переходить к практическим действиям: заказывать и апробировать тестовые и экспериментальные роботизированные приложения, инвестировать в переустройство инфраструктуры, параллельно работая над переосмыслением устоявшей бизнес-модели и позиционированием бренда с учетом новых возможностей клиники.
Наибольшие изменения, безусловно, коснутся кадровой политики и не только из-за пересмотра штатного расписания, но также в силу новых требований к персоналу клиники. Кадров, готовых работать рука об руку с ИИ, в данный момент на рынке труда практически нет. Отечественная система образования, в последние десятилетия не способная удовлетворить реальные потребности бизнеса, безнадежно отстает от развития технологий. Компаниям, решившимся на роботизацию, необходимо будет самостоятельно организовать обучение сотрудников навыкам установки, программирования, эксплуатации и поддержки приложений для робототехники, а нередко – и английскому языку, на котором написана практически вся сопроводительная документация к программным продуктам. Большой проблемой станет сохранение прошедших обучение кадров, ведь спрос на умеющих сотрудничать с роботами специалистов будет перманентно расти.
Кооперация с искусственным интеллектом изменит требования к основной профессиональной квалификации работников. Поскольку роботы возьмут на себя простые, структурированные и рутинные манипуляции, у врачей и среднего медперсонала высвободится время для более сложных и творческих задач, успешное выполнение которых потребует более глубоких знаний и новых навыков. Наконец, руководители медцентров должны включить в свой график еще одну задачу — взаимодействовать с такими же инновационно настроенными коллегами, компаниями-разработчиками и представителями госвласти для выработки общих принципов и правил роботизации здравоохранения.
Не упустить шанс
Сегодня место мирового лидера в сфере робототехники прочно занял Китай, хотя еще четыре года назад там не было собственного производства роботов. Россия вполне способна сделать такой же рывок, предпосылки для этого есть: достаточно сильная кадровая база в области точных наук, большой «неокученный» рынок медицинских провайдеров, относительно низкий курс рубля, удешевляющий строительство и создание инфраструктуры для разработки и внедрения ИИ-решений.
При этом перечень барьеров для внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранение России пока остается длиннее. На ментальном уровне – это неготовность российского общества к новой технологической вехе в медицине (например, неоднозначное восприятие автоматизированной диагностики как врачами, так и пациентами). На инфраструктурном – не создана среда, в которой идея роботизации медицины смогла бы трансформироваться в широко применяемые практики. Стоит упомянуть ограниченное количество акселераторов для развития стартапов, предоставляющих доступ к финансовым и человеческим ресурсам, и отсутствие централизованных баз медицинских данных, позволяющих тестировать и обучать ИИ-алгоритмы.
На правовом уровне видим отсутствие законодательной базы. Закон «О внесении изменений в отдельные законодательные акты РФ по вопросам применения информационно- телекоммуникационных технологий и введения электронных форм документов в сфере здравоохранения», который позволит создать большую базу данных для тестирования и обучения медицинских роботов, находится на рассмотрении в Госдуме РФ (но он не закроет все лакуны в правовом поле).
Второй момент, где не обойтись без участия государства, – нехватка финансирования. Сегодня роботы в российское здравоохранение приходят исключительно благодаря частным инверторам, но для тектонического сдвига в отрасли необходимы целевые госинвестиции.
Без внимания правительства сложно решить и проблему дефицита кадров, способных включиться в процесс роботизации сферы медицинских услуг. Две ключевые для формирования человеческого капитала отрасли — здравоохранение и образование — должны стать приоритетными на системном уровне, как с точки зрения оплаты труда, так и с точки зрения общего уровня требований к профессиям, доступа к лучшим практикам и международному опыту, престижа и уровня конкуренции. Иными словами, для прорыва в роботизации здравоохранения необходимо проявить политическую волю и способность к стратегическому системному мышлению. В противном случае шанс на лидерство будет упущен.
