апрель    2024

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
1	2	3	4	5	6	7
8	9	10	11	12	13	14
15	16	17	18	19	20	21
22	23	24	25	26	27	28
29	30

показать все 

18.04.2024

Ассоциация разработчиков «Отечественный софт» отметила 15-летие

Читать далее 

17.04.2024

РДТЕХ представил Технологическую карту российского ПО 2023

Читать далее 

16.04.2024

RAMAX Group получила партнерский статус уровня Gold по продукту Tarantool

Читать далее 

12.04.2024

На RIGF 2024 обсудили ключевые вопросы цифрового развития России

Читать далее 

показать все 

18.04.2024

5 способов повысить безопасность электронной подписи

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

18.04.2024

Неочевидный САПР: выход ПО за рамки конструкторской деятельности

Читать далее 

18.04.2024

Скоро некому будет делать сайты и заниматься версткой

Читать далее 

18.04.2024

Цифровая трансформация в энергетике: как запустить проект с максимальным финансовым эффектом?

Читать далее 

05.04.2024

Мотивируй, не то проиграешь!

Читать далее 

22.03.2024

В 2024 году в России и мире вырастут объемы применения AR/VR 

Читать далее 

25.02.2024

Цифровые технологии: надежды и риски

Читать далее 

05.02.2024

Будут ли востребованы услуги технической поддержки софта Oracle в России в ближайшие годы?  

Читать далее 

31.01.2024

Здания с признаками интеллекта. Как Сергей Провалихин автоматизирует дома и производства

Читать далее 

показать все 

Главная / Статьи / Опросы / Цель есть: что дальше?

Цель есть: что дальше?

Мы все хотим жить дольше и лучше. Поэтому Россия провозгласила цифровизацию здравоохранения одной из основных, приоритетных задач своего развития.

1. В чем заключается смысл этого процесса, по вашему мнению? Могут ли новейшие технологии существенно повлиять на продолжительность и качество жизни?
2. В качестве одной из основных проблем цифровизации здравоохранения на Ассамблее «Здоровая Москва 2020» была указана нехватка дата-сайентистов – специалистов по программированию искусственного интеллекта. С одной стороны, основной язык программирования ИИ – Python способен освоить даже школьник, а любой студент старших курсов профильного вуза должен уметь создавать и обучать довольно сложные нейронные сети с использованием этого языка. С другой стороны, топовых дата-сайентистов, работающих в России, можно пересчитать по пальцам. Насколько серьезна эта проблема и каким, на ваш взгляд, может быть ее решение?
3. Еще одна проблема цифровизации здравоохранения – отсутствие единого формата хранения/обработки медицинских данных. Пока каждый вендор решает эту задачу самостоятельно, поэтому данные из разных медицинских систем несовместимы между собой, что исключает возможность масштабирования таких систем и затрудняет их потенциальное взаимодействие. Если раньше Россия использовала уже готовые форматы протоколов в области ИТ, которые были предварительно согласованы международными комитетами и комиссиями, то сейчас наша страна в числе первопроходцев в малоисследованной области, где фактически нет никаких правил. Государственное регулирование в этой области может полностью застопорить весь процесс, а опыта самостоятельного создания свободных/ открытых комитетов в качестве регулирующих организаций в нашей стране не существует. Что делать?

На вопросы «БИТа» отвечают эксперты компаний

Михаил Кауфман, директор проектов в ИТ-компании «ТехЛАБ»

«Мы просто слишком быстро проходим путь, на который западные страны потратили десятилетия»

2. Нехватка квалифицированных кадров, способных обрабатывать ценные промежуточные результаты, вполне может быть серьезной проблемой, достойной обсуждения. Но ограничивать обработку данных только технологией ИИ и говорить именно о нехватке специалистов по искусственному интеллекту, на мой взгляд, не совсем корректно. Это всего лишь одна из технологий, при этом даже не главная. Мы просто слишком быстро проходим путь, на который западные страны потратили десятилетия: получили информацию в необрабатываемом виде, недостаточно достоверную и нормализованную – и в результате не можем сообразить, какой с нее толк. Сначала надо работать над качеством: нормализованностью данных, их полнотой валидированностью процесса сбора. Пока это упущено в обмен на номинальное наличие цифрового массива. Когда собранные данные станут более осмысленными, будет гораздо проще находить им применение.
3. Во-первых, не все так плохо у нас. Есть nsi.rosminzdrav.ru и ЦНИИОИЗ. Последний хотя и критикуют, но нельзя не отметить, что они все же не стоят на месте, а движутся. А во-вторых, насчет того, что в области хранения/обработки медицинских данных никто и ничего не придумал про НСИ. Это не совсем так. За рубежом есть PubMed, HL7, SNOMED CT – все они борются с хаосом. Что можем сделать мы? Вступить в SNOMED CT или взяться за свою онтологию медицины, если хотим разработать что-то уникальное. Над этим может работать МЗ РФ с привлечением его ФГУП. А если говорить про размеченные наборы для ИИ, то, на мой взгляд, их можно собирать в государственный репозиторий и раздавать по подписке за небольшие деньги всем желающим, а зарубежным компаниям – дороже на 30 %. 

Алексей Королюк, генеральный директор хостинг-провайдера REG.RU

«Отсутствует необходимая инфраструктура, которая бы объединяла все лаборатории и все системы предоставления услуг здравоохранения, из-за чего возникают несоответствия»

1. Ключевой вопрос цифровизации здравоохранения – построение информационных систем с полными данными о нескольких элементах инфраструктуры и инфосистем (граждане, которые приходят на осмотр, имеют личные медкарты). Основная проблема в том, что данные фрагментарны. Отсутствует необходимая инфраструктура, которая бы объединяла все лаборатории и все системы предоставления услуг здравоохранения, из-за чего возникают несоответствия. Одна организация обладает всей историей болезни гражданина, а другая нет – возникает дисфункция. Второй аспект – системы организаций должны быть строго сертифицированы по стандартам информационных систем.

Если достичь высокой степени синхронизации, то данные будут храниться в единых форматах и подчиняться единым правилам. Истории болезни будут строиться по определенному алгоритму и в определенной ячейке. Такая систематизация позволит применять AI, автоматически анализировать эти данные и делать выводы. Это превратится в действительно полезные сведения, оформленные по единому стандарту. И тогда выигрывает как гражданин, так и организации.

2. Фактически мы наблюдаем эффект ножниц: с одной стороны, сумасшедший интерес к теме Data Science, с другой – демографическая яма, которая не позволяет рассчитывать на большое количество молодых специалистов. Но через два года мы выйдем из нее, появятся молодые кадры на рынке, которые будут изучать только самые перспективные технологии, включая Data Science, работа на Python и все, что связано с AI. Плюс ко всему активно разрабатываются и внедряются специализированные фреймворки, упрощающие разработку и работу с большими данными в спецсистемах. С ними могут взаимодействовать уже специалисты другого класса – аналитики, экономисты, то есть люди, которые привыкли работать с цифрами, но при этом не обладают навыками программирования. Поэтому здесь тоже наблюдается эффект ножниц: растет количество человек, которые хотели бы заниматься AI, и в то же время снижается порог вхождения при помощи специализированных программных продуктов. В основном, которые работают в облаке по методу SaaS.
3. Ритм в этих изменениях задают производители оборудования, которые занимаются инструментальным контролем. Их инфосистемы – база для размышлений и законодателей и практиков, которые создают специализированный софт.

Мы в любом случае отталкиваемся от тех полей, которые заложены внутри аппаратного обеспечения. Но стоит отметить, что и процессы внутри законотворческого объединения достаточно прогрессивны – здесь много профессионалов из отрасли. И так как это во многом связано с информатизацией и цифровизацией, есть надежда на новое правительство, сформированное по особым принципам: много людей из цифровой среды, со знанием цифровой среды.

Будем надеяться, что это повлечет за собой изменения, в том числе и на местах в различных организациях, которые связаны с регулированием этой отрасли в части здравоохранения.

Денис Силантьев, Project Manager

«Проблема российских компаний не в нехватке опытных специалистов. Высокая квалификация не требуется на первых этапах. Проблема заключается в нехватке данных»

1. Цифровизация, в том числе в медицине, безусловно делает услуги качественнее, быстрее, дешевле, доступнее. Цифровые продукты можно условно разделить на алгоритмические (их разработка и улучшение полностью осуществляется разработчиками) и технологии с применением нейронных сетей («черные ящики», которые обучаются и делают прогнозы самостоятельно). Программы первого типа ограничены навыками экспертов, которые заложили свой опыт в алгоритмы. Нейронные сети же способны научиться принимать решения лучше людей.

Благодаря цифровизации, государство сократило очереди в поликлиниках, сделало быстрый доступ к медицинским карточкам, распределило нагрузки на врачей. Компании развивают шеринг (пользование вместо владения) медицинских услуг и оборудования. Можно выбрать подходящую клинику, получить по видеосвязи консультацию врача, диагноз и рецепт. В агрегаторе аптек найти неподалеку лекарства дешевле, сделать предзаказ. Жаль, нет возможности доставки из-за ограничений законодательства.

Если говорить о нейронных сетях, можно уже сейчас сфотографировать родинку в мобильном приложении и узнать вероятность рака. Крупные компании вместо 1000 физических проверок, получают новые формулы лекарств за доли секунд. IBM Watson на основе большого количества клинических данных ставит диагноз, назначает лечение лучше врачей.

К сожалению, Россия находится в позиции догоняющего, но все-таки технологии доходят и до нас. Правительству достаточно не мешать малому бизнесу, делиться данными, пересматривать ограничения. Тогда наши дети станут жить еще дольше и лучше, чем мы.

2. В наше время высокие технологии очень быстро становятся доступными широкому кругу специалистов. Сейчас практически каждый по видеоурокам может освоить Python, подключить готовую библиотеку и сделать свою нейронную сеть. Действительно, топовых дата-сайентистов не так много. Это связано с небольшим рынком таких разработчиков. Правда, нельзя не упомянуть, что за 2018 год он показал самый большой рост – 226 %, согласно исследованию hh.ru и Яндекса.

Если говорить о развитии ИИ в медицине, то проблема российских компаний не в нехватке опытных специалистов. Высокая квалификация не требуется на первых этапах. Проблема заключается в нехватке данных. Дело в том, что нейронной сети для обучения требуются входные данные (например уровень сывороточного альбумина в крови) и результат (обнаружился у пациента рак или нет). В свободном доступе такой информации нет.

Данную проблему пытается решить ассоциация «Объединенная База Медицинских Знаний». Они собирают и обмениваются между участниками данными. Правда, пока проекты участников, на мой взгляд, выглядят размытыми. Надеюсь на рост сообщества и появление новых компаний с амбициозными целями. 

Алексей Никифоров, руководитель департамента технологических решений Hitachi Vantara в России и странах СНГ

«Как такового единого медицинского документооборота нет, что существенно затрудняет цифровизацию здравоохранения и аналитику данных как на региональном, так и на всероссийском уровне»

1. Конечно, новейшие технологии могут существенно повлиять на рост средней продолжительности жизни. На данный момент в числе наиболее частых причин смертности находятся те болезни, которые мы уже умеем если не лечить, то хотя бы купировать: рак, ВИЧ, заболевания сердечно-сосудистой системы. Крайне важно своевременное выявление таких заболеваний на ранних стадиях, а также правильно назначенное лечение. По косвенным признакам заболевания искусственный интеллект уже может поставить предварительный диагноз и дать рекомендацию обратиться к врачу, а в дальнейшем, на основе полученных исследовательских данных, назначить примерный план лечения. Помимо этого, сейчас мы видим развитие технологий, связанных с протезированием.

Современные протезы создаются из материалов, приближенных к органике, хорошо координируются, в связи с чем комфортность жизни людей, по тем или иным причинам получившим такие травмы, существенно возрастает. Конечно, не стоит упускать из внимания развитие оборудования, в том числе хирургического, которое в разы упрощает работу врачей и делает даже самые сложные операции возможными.

2. Нехватка дата-сайентистов – это действительно довольно серьезная проблема, которая актуальна не только для здравоохранения, но и для других отраслей. И, конечно, для специалистов такого профиля необходимо владеть Python, а также нужно знать SQL, Git, С++, Java, С#, владеть data analysis и data mining, знать английский. Набор этих компетенций человек получает уже в высшем учебном заведении и на практике.

Как таковая нехватка кадров вызвана ситуацией на рынке: дело в том, что в последние пару лет новые технологии приобрели колоссальное влияние, ими заинтересовались все ведущие компании, а нужных специалистов готовят не так много вузов. На мой взгляд, это не самая серьезная проблема, которая существует в области цифровизации здравоохранения, и она будет постепенно решаться по фундаментальным законам: где есть спрос, там есть и предложение. Со временем все больше вузов будет готовить таких специалистов, больше компаний будет отправлять своих сотрудников на курсы переподготовки и повышения квалификации, по-прежнему высокие зарплаты в этой области будут заинтересовывать молодежь, которая сейчас только решает, в какой области она хочет реализоваться.

3. Да, действительно, насколько я знаю, в каждом регионе есть свои серверы, которые содержат базы данных с картами, амбулаторными приемами пациентов и т. п. В каждом регионе за это отвечают свои организации, поэтому как такового единого медицинского документооборота нет, что существенно затрудняет цифровизацию здравоохранения и аналитику данных как на региональном, так и на всероссийском уровне. Как мне кажется, здесь речь идет не о государственном регулировании, а о выработке единых норм хранения и обработки данных в масштабе страны с опорой на международную практику. И, как правило, такие стандарты появляются как только тот или иной тренд становится чуть более разработанным, чуть более понятным, встраивается в повседневную практику, что, безусловно, случится в самом скором времени.

Андрей Шолохов, директор по развитию национальных проектов группы компаний Softline

«ИТ-системы действительно могут помочь достигнуть поставленных целей и последовательно повлиять на продолжительность и качество жизни»

1. Вопросы цифровизации здравоохранения, как их понимает российское государство, описываются в федеральном проекте «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ)». Проект ставит перед министерствами три основные цели, реализовать которые нужно к 2024 году.

Первая – это увеличение количества людей, пользующихся услугами личного кабинета «Мое здоровье» на портале Госуслуг, в 10 раз.

Вторая – использование всеми медучреждениями медицинских информационных систем для оказания услуг населению.

И, наконец, необходимо добиться преемственности оказания медицинской помощи во всех регионах страны путем централизованного обмена информацией между медучреждениями. ИТ-системы действительно могут помочь достигнуть поставленных целей и последовательно повлиять на продолжительность и качество жизни.

2. Нехватка специалистов по работе с данными действительно является одним из барьеров для развития систем на основе нейросетей в России. Тем не менее нужно отличать школьника, который может изучить язык Python, от системного архитектора, который может решить задачу из реальной практики. Обучение высококвалифицированных специалистов стоит дорого и занимает много времени. Вопрос необходимости их подготовки отражен в федеральном проекте «Кадры для цифровой экономики» и уточняется в ныне разрабатываемом федеральном проекте «Искусственный интеллект».

Думаю, что данные планы вполне способны существенно увеличить количество квалифицированных кадров в данной области в ближайшее время, но надо понимать, что рост числа предложений на рынке, возможно, сделает данную специальность не столь интересной для кандидатов, так как упадет и средняя оплата их труда.

3. Я не могу согласиться с тем, что существует заметное различие в форматах данных, которое является существенным барьером для развития медицинских информационных систем.

Отрасль производства сложного медицинского оборудования централизована и хорошо стандартизует медицинские данные, чего нет, например, в образовании или отдельных промышленных системах. Основная проблема существует в области разработки систем на основе нейросетей в сквозном анализе, например, не только на основе данных от аппарата МРТ, но и от всех доступных цифровых медицинских показателей пациента.

Владимир Соловьёв, директор по развитию направления «Здравоохранение» группы компаний «Нетрика»

«Чем больше информации о здоровье пациента и чем быстрее ее получает врач, тем качественнее может стать диагностика и лечение» 

1. Вообще смысл цифровизации здравоохранения заключается в переводе управления здравоохранением на data-driven-методы. Проект «Единый цифровой контур здравоохранения» – один из этапов этого процесса. По сути он заключается в переводе сведений об оказанных медицинских услугах в электронный вид и уходе от рукописных документов. Также он предполагает, что информация будет «следовать» за пациентом; станет доступна для всех специалистов во всех организациях, в которые он обращается за помощью. И, конечно, доступ к информации получит сам пациент. Для этого надо оснастить рабочие места врачей соответствующей техникой и программным обеспечением.

Технологии косвенно, но серьез­но скажутся на продолжительности и качестве жизни. Чем больше информации о здоровье пациента и чем быстрее ее получает врач, тем качественнее может стать диагностика и лечение.

2. Дефицит дата-сайентистов в медицинской отрасли действительно существует. Но звучит она, скорее, как «у нас не хватает дешевых топовых дата-сайентистов». И причины у этого две.

Во-первых, чтобы выявлять какие-либо закономерности в данных о здоровье, такие специалисты должны, как минимум, глубоко знать отрасль и иметь медицинскую специализацию. В здравоохранении копятся большие массивы данных и проанализировать их $ непростая задача.

Решение проблемы – создание новых образовательных программ. На данный момент направления подготовки, связанные с медицинской информатикой и кибернетикой, существуют в единицах российских вузов. И это медицинские университеты. Возможно, если такие программы появятся в технических вузах, количество специалистов в области медицинских данных возрастет.

И вторая причина – заработок. За рубежом дата-сайентист может заработать около $100 000 в год. В России же заработная плата таких специалистов достигает $20 000–30 000, причем в Москве в банковской сфере или ритейле.

Не секрет, что сейчас практически любой ИТ-специалист работает без каких-либо государственных границ. Поэтому отечественные топовые дата-сайентисты заняты преимущественно в других отраслях и в иностранных компаниях. Решение лежит на поверхности: платить конкурентные заработные платы.

3. На мой взгляд, не совсем верно говорить о существовании такой проблемы как отсутствие единого формата хранения и обработки данных. Руководство отрасли здравоохранения задало вектор развития: обмен данными производится по международному стандарту HL7. Что касается совместимости данных, то решения для этого уже существуют – например, наша компания обеспечивает совместимость МИС различных разработчиков.

Однако часто это вопрос к самим разработчикам: некоторые игроки рынка не готовы к обмену данными, так как стремятся монополизировать свой сегмент рынка.

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи