ИИ-агент предполагает автономную работу и автономное принятие решений. При этом, традиционно, в медицине ставка делается на создание "помощников врачей", которые только подсказывают решение, которое принимает врач. Поэтому их продвижение в медицине будет сталкиваться с определенными регуляторными трудностями, отмечает основатель компании "АйПат" (резидент Фонда "Сколково") Борис Зингерман.
По его словам, ИИ-системы, используемые в медицине, требуют регистрации в качестве Медицинского изделия (МИ), причем самого высокого третьего класса риска. Это требует очень значительных временных и финансовых затрат на проверку и регистрацию ИИ-решений. Зингерман отмечает, что на взгляд экспертного сообщества третий класс риска в отношении ИИ-алгоритмов часто не оправдан, но в отношении медицинских автономных ИИ-агентов с этим трудно спорить.
Именно поэтому автономные ИИ-агенты в медицинской деятельности пока очень слабо представлены. Всего в мире зарегистрировано менее десяти медицинских изделий с ИИ, способных принимать автономные решения и в этом заменять медработника.
Но при этом в здравоохранении неплохо развиваются ИИ-агенты, связанные с организацией деятельности медорганизаций. Например, голосовые ИИ-агенты успешно работают в контакт-центрах, при записи на прием, информировании пациентов, напоминаниях о визитах, сборе предварительного анамнеза.
"Очень активно развиваются ИИ-агенты, которые "слушают" диалог врача и пациента и генерируют врачу подсказки и рекомендации на приеме, а после приема формирующие профессиональную и пациентскую документацию. Эти агенты не совсем автономны, но некоторые черты автономности уже имеют", - рассказал Зингерман.
Еще одно важное и быстро развивающееся направление - это контроль качества медицинской помощи. В частности, уже активно используются агенты, анализирующие медицинскую документацию на соответствие требованиям клинических рекомендаций и дополнительных требований, их полноту и непротиворечивость.
"Думаю, в здравоохранении также будут активно использоваться ИИ-агенты общего профиля для подборов кадров, работы с финансами, в логистике и для отчетности, но со значительной медицинской спецификой. И совершенно отдельным сегментом являются ИИ-агенты, взаимодействующие напрямую с пациентом, без участия врачей. Таких агентов становится все больше", - добавляет эксперт.
Сегодня зарубежные клиники широко применяют инструменты автоматизации медицинской документации. Наиболее распространены сервисы, которые преобразуют голосовые заметки во врачебные записи, заполняют стандартные формы и частично автоматизируют ведение историй болезни. Многие исследования демонстрируют заметное сокращение административной нагрузки за счет применения ИИ.
"За рубежом в области лекарственной терапии применяются ИИ для поддержки принятия решений, которые анализируют данные пациента, подбирают дозировки и проверяют лекарственные взаимодействия. Различные исследования подчеркивают потенциал таких технологий в повышении безопасности фармакотерапии", - рассказал главный врач Центра диагностики и телемедицины ДЗМ Юрий Васильев.
Внедрение автономных ИИ-агентов в национальную систему здравоохранения может привести к переходу от вспомогательного использования ИИ к перепроектированию ключевых процессов: диагностики, лечения и сопровождения пациентов.
Юлия Щеглова, директор направления "Медицинские и ассистивные технологии" Фонда "Сколково", рассказала, что в России уже сформировалось активное сообщество разработчиков ИИ для медицины. Так, над ИИ-агентами работают некоторые резиденты экосистемы "Сколково": разрабатывают платформы для врача, медицинской организации и пациентские приложения.
"В то же время стоит отметить, что стартапам непросто преодолеть регуляторный барьер для медицинского программного обеспечения с искусственным интеллектом. Важнейшим вызовом становится сегодня изменение регуляторной базы, которое неизбежно для безопасного внедрения автономных ИИ-решений", - говорит Щеглова.
