luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Роботы в белых халатах: как оптимизировать затраты на персонал в медицинском бизнесе



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.

Tags: медицина, робот
Subscribe

Posts from This Journal “робот” Tag

promo luckyea77 july 4, 2016 11:42 2
Buy for 10 tokens
Публикую рейтинги форекс-компаний по таким параметрам, как суммарные капиталы инвесторов, суммарные капиталы управляющих и суммарные доходы ПАММ-счетов за все время по 20 самым крупным ПАММ-счетам. Капитал инвесторов (КИ) 1. PrivateFX - 11 636 000 $ 2. Альфа-Форекс - 7 007 000 $ 3. Alpari…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 2 comments