Отдельный акцент делают на качественных медицинских данных, которые нужны для внедрения ИИ. Благодаря им можно эффективно обучить ИИ, снизить издержки и повысить качество оказания медпомощи. Поэтому данные — важное конкурентное преимущество.
В России рынок медицинских данных находится на стадии формирования: их много, но у участников нет единой платформы доступа к информации.
ComNews поговорил с экспертами в области ИИ и выяснил, насколько актуальны выводы исследования для России.
Российские эксперты считают, что наиболее реалистичный сценарий — гибридная модель: государственная платформа-фундамент (аналог Мосмед ИИ) и подключаемые к ней по API отдельные модули.
В России рынок медицинских данных находится на стадии формирования: их много, но у участников нет единой платформы доступа к информации.
ComNews поговорил с экспертами в области ИИ и выяснил, насколько актуальны выводы исследования для России.
Российские эксперты считают, что наиболее реалистичный сценарий — гибридная модель: государственная платформа-фундамент (аналог Мосмед ИИ) и подключаемые к ней по API отдельные модули.
Модульный принцип будет обусловлен логикой бизнеса: создание монолитной системы с широким функционалом требует объединения всех сервисов в руках одного игрока — на практике один поставщик не может быть экспертом во всех областях медицины. Модульная же архитектура способствует развитию малого и среднего бизнеса, специализирующегося на высококлассной реализации отдельной подсистемы, способной добиваться значительных глубин», — объяснил Илья Налетов, руководитель ИИ-направления «Платформа Третье Мнение».
Модульная архитектура, к которой придет российский рынок, будет набором систем хранения данных и аналитических систем, в том числе нейросетевых с центральным агентом, координирующим работы каждого из модулей. Такая система требует централизованного доступа к разным «экспертным» системам из единой точки.
Объединение разных решений в единую систему сложнее, чем внедрение отдельных ИИ, но именно этот путь сегодня рассматривается как наиболее устойчивый для масштабирования медицинского ИИ.
Объединение разных решений в единую систему сложнее, чем внедрение отдельных ИИ, но именно этот путь сегодня рассматривается как наиболее устойчивый для масштабирования медицинского ИИ.
Читайте статью на сайте ComNews.