Искусственный интеллект нашел применение в медицине

– Алуа Зенураиновна, с чего начался Ваш путь по использованию искусственного интеллекта в медицине?

– Все началось в феврале этого года, хотя на самом деле идея появилась гораздо раньше. У меня были проблемы со здоровьем, и в течение восьми лет мне не могли поставить диагноз. Я долгое время жила в Германии. Ходила по клиникам Берлина, Штутгарта. Затем посещала отечественных врачей в ­Казахстане, и все как один говорили, что с моими анализами все в порядке, и я «придумываю» проблему. Некоторые рекомендовали исключить из рациона определенные продукты, ставили также предгастрит, гастрит, синдром раздраженного кишечника.

А два года назад я нашла врача, который определил, что мой организм куда-то тратит ресурсы. Никакого гастрита не было, а непереносимость лактозы оказалась приобретенной. И если бы еще немного, то у меня развилось бы аутоиммунное заболевание. Прошла лечение, сейчас все нормально. Поэтому лучше лечить и решать проблему в начале, когда нет еще страшных диагнозов.

– И этот случай подвиг Вас на соз­дание приложения?

– Да. Начну с того, что по первому образованию я инженер-электротехник, разрабатывала модули безопасности для немецких концернов. А веб, IOS, мобильными приложениями раньше никогда не занималась, для меня это был другой мир. Но вот в прошлом году я окончила Московский физико-технический институт. А будучи студентом, участвовала в инкубаторе Nfactorial, где заняла второе место. Там меня и научи­ли делать продукты от идеи до MVP (первой работающей версии).

Я создала свое приложение по генерации сказок и озвучиванию их любым голосом на основе искусственного интеллекта, однако этот проект «не взлетел». Искусственный интеллект еще не дошел до уровня генерации книг самостоятельно и без интерактивных манипуляций профессионалами, чтобы их было бы интересно читать и детям, и взрослым.

Тогда поняла, что нужно что-то другое. Вспомнила про свою боль, провела исследования, опросила людей. Оказывается, многие сталкиваются с похожими проблемами. Они также используют Интернет, чтобы делать расшифровку анализов, самостоятельно изучают дополнительную информацию. То есть Интернет используется людьми при диагностике, для понимания своих симптомов.

После такого мини-исследования начала думать о концепте, как вообще эту проблему можно решить. Спонтанно решила слетать в Саудовскую Аравию на Технологический форум LEAP-2024. Там приняла участие в хакатоне, где за 72 часа разработала алгоритм, который послужил основой моего проекта.

На данный момент у нас готов сайт, который делали с февраля. Там любой желающий может сделать расшифровку анализов с последующими рекомендациями. Мы также подскажем, какие дополнительные анализы в случае необходимости нужно досдать. Расшифровка включает в себя получение списка потенциальных заболеваний. ИИ проводит анализ, база при этом составлена высококвалифицированными врачами, проверена экспертами.

Хочу добавить, что архитектура нашего ИИ без галлюцинаций: это когда ты не знаешь, в какой момент он решит сочинить спонтанный ответ, то есть сказать несуществующие вещи. У больших моделей это часто встречается. Но у нас такого нет, потому как в подобном проекте, где речь идет о здоровье, это критично.

Сейчас мы уже на другом этапе, где искусственный интеллект и алгоритмы проводят оценку симптомов и анализов, делают преддиагностику и дают рекомендации. Все работы проводятся совместно с врачами. То есть мы сможем давать более подробные рекомендации, к примеру, в виде диеты, приема бадов и витаминов.

– Как это происходит? Человек сдает кровь, смотрит данные, загружает их в приложение и получает информацию?

– Не совсем так. Вы заходите в приложение, проходите опросник, где вас спрашивают о жалобах: есть ли, к примеру, головокружение, быстрая утомляемость, частые инфекции. Такие симптомы присутствуют почти у каждого второго, но и у каждого второго, по официальной статистике, есть анемия, гипотиреоз или диабет. Мы сейчас акцентируем внимание на вот этих трех заболеваниях, а в ближайшем будущем охватим заболевания печени и кишечника.

После, понимая, что у вас, возможно, есть анемия, либо диабет, либо преддиа­бет, мы даем список дополнительных анализов, а также дополнительную информацию по этим заболеваниям. Когда вы, получив рекомендацию, сдали анализы, то снова загружаете их в сис­тему. Наши алгоритмы начинают анализировать, подтверждая или отрицая наличие заболеваний. Если они есть, то мы даем рекомендации по желательному образу жизни, диете и направляем к врачу. Мы верим, что это будет сокращать путь к окончательному диагнозу и сэкономит как время, так и деньги.

Хочу обратить внимание, что мы не пытаемся заменить врачей. Это просто второе мнение, к которому можно обратиться, чтобы узнать, понять возможные проблемы, а после этого уже идти к врачам. Основная цель – это снизить ошибки в диагностике. Также не у всех есть доступ к хорошим медицинским работникам, которые могут правильно диагностировать заболевания или сказать о каких-либо нарушениях в организме.

К слову, мы регулярно проводим встречи с экспертами. Я вижу, что у многих врачей есть интерес к технологиям ИИ. Например, прошел эфир с одним из ведущих специалистов из Швейцарии, который создает алгоритмы диагностики для корпораций.

– Какова коммерческая составляющая проекта? С кем налажено сотрудничество?

– Как я уже сказала, мы даем рекомендации по диете, витаминам, более точной диагностике. Эти рекомендации платные. Также платная расшифровка анализа крови. Например, у вас понижен гемоглобин. Обычно это указывает на анемию. Однако это поверхностно, поэтому направляем сдать УЗИ, проверить печень, чтобы исключить другие варианты заболевания и точно определить болезнь. Стоимость всего – 1 350 тенге.

Конечно, у нас есть готовая большая модель, на основе которой мы формируем данные. Но оценка и анализ с рекомендациями – исключительно наша работа. Это все я лично прописывала, разрабатывала, выстраи­вала архитектуру.

Сейчас мы работаем со SmartLab Казахстан, они дают нам обезличенные данные, на которых мы также тренируем наши модели для улучшения алгоритмов диагностики. Главная трудность моделей диагнос­тики – в необходимости их большого количества для обучения ИИ.

Также недавно, закончив инкубационную программу, мы выступали на Demo Day NURIS, где получили приз в номинации Potential Unicorn. То есть наш стартап имеет потенциал дорасти до капитализации в один миллиард долларов. Помимо этого, получили полтора миллиона тенге инвестиций. Но мы только в начале пути. Мы наде­емся на быстрый рост и масштабирование проекта.