Как новая стратегия персонализированной медицины изменит общество и здравоохранение
Валентин Викторович Власов, Доктор наук, профессор, Академик РАН, научный руководитель Института химической биологии и фундаментальной СО РАН, заведующий кафедрой молекулярной биологии Новосибирского государственного университета, основатель ЦНМТ.
Елена Николаевна Воронина, кандидат биологических наук, научный сотрудник лаборатории фармакогеномики ИХБФМ СО РАН, доцент СУНЦ НГУ
На всём протяжении истории, если человек заболевает — пытается найти ответы на важные для себя вопросы: «Что случилось?» (диагноз), «Какие могут быть последствия болезни?» (прогноз), «Как вылечиться?» (лекарство), «Какие принять меры, чтобы вновь не заболеть?» (профилактика).
В XXI веке, в эпоху информационной революции, ответить на эти вопросы помогают самые современные достижения цивилизации.
В этой статье мы поговорим о здравоохранении будущего. Узнаем, что такое персонализированная медицина, какие ключевые понятия заложены в аббревиатуре 4П и как применяются в медицине цифровые технологии.
Что такое телемедицина
В первую очередь телемедицина предусматривает возможность дистанционного оказания медицинской помощи в рамках врачебных онлайн-консультаций и удаленного наблюдения за состоянием здоровья пациентов. Полноценное введение подобной практики требует современных высокотехнологичных решений.
Поэтому созданный консорциум будет разрабатывать и согласовывать основные технологические стандарты, по которым и начнет развиваться российская цифровая медицина. Также «Цифровое здравоохранение» будет заниматься продвижением согласованных интересов участников процесса и их общего видения перспектив цифрового здравоохранения в госструктурах и органах местного самоуправления, включая программу «Цифровая экономика РФ».
Параллельно с разработкой инновационных продуктов и решений будут проработаны и меры государственной поддержки и регулирования в данной области. Тестирование новейших технологий и архитектур будет проведено сначала в нескольких российских регионах, которые определятся в первом полугодии 2018 года.
Что может ИИ в медицине?
Диагност и ассистент лечащего врача
Врачу бывает сложно верно диагностировать заболевание, особенно если у него не слишком много практики или конкретный случай далёк от его профессионального опыта. Тут на помощь может прийти искусственный интеллект, имеющий доступ к базам с тысячами и миллионами историй болезни (и другой упорядоченной информацией). С помощью алгоритмов машинного обучения он классифицирует конкретный кейс, быстро просканирует вышедшую за определённый интервал времени научную литературу по нужной теме, изучит имеющиеся в доступе похожие случаи и предложит план лечения. Более того, ИИ сможет обеспечить индивидуализированный подход, приняв во внимание сведения о генетических особенностях пациента, паттернах движения, собранных его носимыми устройствами, предыдущей истории болезней — всём анамнезе жизни. ИИ вероятно (по крайней мере, на текущем этапе развития технологий) — не заменит врача, но может стать — уже стал — полезным инструментом, помощником в деле диагностики и лечения.
Приведу некоторые примеры.
IBM Watson for Oncology. IBM Watson — суперкомпьютер, умеющий отвечать на вопросы, сформулированные на естественном языке (то есть не на языке программирования). У него есть доступ к различным источникам данных: энциклопедиям, базам научных статей, антологиям знаний. Благодаря огромным вычислительным мощностям, обработав источники, он выдаёт максимально точный ответ на заданный вопрос.
IBM Watson for Oncology — программа применения мощностей IBM Watson для определения оптимальной доказательной основанной на данных стратегии лечения рака. Перед запуском этой программы в Watson для обучения были загружены сотни тысяч медицинских документов, в том числе 25 тысяч историй болезни, более 300 медицинских журналов и более 200 учебников, всего около 15 млн страниц текста. В 2011 году было объявлено о совместном исследовательском проекте IBM и Nuance Communications , результатом которого должен был стать коммерческий продукт для клинического применения в области принятия врачебных решений. В подготовке к клинической практике суперкомпьютеру помогали исследователи-клиницисты из Колумбийского университета (Columbia University) и Университета Мэриленда в Балтиморе (University of Maryland, Baltimore).
С 2013 года IBM Watson используется в Мемориальном онкологическом центре им. Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке (Memorial Sloan Kettering Cancer Center, MSK) для помощи в принятии управляющих решений (Utilization management) при лечении больных раком лёгких и уходе за ними. Разумеется, его база постоянно пополняется новыми историями болезни.
В том же году IBM и Онкологический центр им. М. Д. Андерсона (University of Texas MD Anderson Cancer Center) запустили пилотный проект «миссии по искоренению рака». Однако вскоре было объявлено, что проект (на который на тот момент уже было потрачено 62 млн долларов) не оправдал ожиданий и будет отложен.
В июле 2016 года программа IBM Watson for Oncology была запущена в коммерческую эксплуатацию на базе Manipal Hospitals (ведущая сеть больниц в Индии) — для помощи врачам и пациентам в определении персонализированных методик борьбы с раком. Также сеть Manipal Hospitals предлагает онкологическим больным узнать «мнение Ватсона» онлайн, на своём веб-сайте.
В феврале этого года Медицинский центр Джупитера (Jupiter Medical Center), Джупитер-Айленд, Флорида, США, также объявил о начале использования IBM Watson for Oncology. В пресс-релизе, посвящённом запуску программы, сообщалось, что «Ватсон» уже способен оказывать действенную помощь клиницистам в разработке планов лечения рака груди, лёгких, толстой кишки, шейки матки, яичников и желудка. До конца года IBM и MSK планируют обучить IBM Watson for Oncology лечению ещё 9 типов рака, покрыв тем самым потенциально 80% заболеваемости раком в мире.
IBM Medical Sieve (проект в стадии разработки). Чтобы оценить результаты МРТ, рентген-снимков, кардиограмм, врачу в среднем нужно потратить значительно больше времени на изучение картинки, чем системе машинного обучения. При этом точность компьютерного анализа в среднем выше, что позволит выявить дефекты и образования, которые врач может и пропустить. Особенно под конец смены, когда медики устают и теряют концентрацию. Более того, за счёт уменьшения количества времени на распознавание и обработку данных, может быть обслужено больше пациентов.
Google DeepMind Health — подпроект Google DeepMind, применяющий технологии ИИ к медицине. В данный момент известно о сотрудничестве DM Health и лондонской больницей «Мурфилдс Ай» (Moorfields Eye Hospital): тысячи анонимных глазных снимков будут проанализированы с целью найти первичные симптомы слепоты. Также, в сотрудничестве с больницей Университетского колледжа Лондона (University College London Hospital), ИИ будет задействован в проекте по разработке алгоритма, который сможет автоматически различать здоровые и раковые ткани в области головы и шеи.
NeuroLex.co. Люди, когда говорят, сообщают значение произносимого не только словами, но и интонацией, промежутками между словами, скоростью и громкостью речи. Из психиатрической практики известно, что психические расстройства обычно сопровождаются определёнными речевыми изменениями. Поэтому можно научить нейронные сети расставлять соответствия между речевыми паттернами и диагнозами (на основе уже имеющейся клинической практики), таким образом сделать процесс установления диагноза более быстрым и точным.
Не следует путать NeuroLex.co и NeuroLex.org — wiki-проект по составлению актуального динамического лексикона нейронауки.
Face2Gene — программа, позволяющая диагностировать по фото многие генетические заболевания (в основном, у детей). Целевая аудитория — практикующие врачи и исследователи. Подробнее см. в нашем материале «Диагностирование генетических болезней по фото».
Human Diagnosis project (Human Dx) — амбициозная инициатива молодых врачей из Сан-Франциско, сочетающая, по их словам, «усилия коллективного разума» и машинное обучение. На сайте Human Dx утверждается, что это «крупнейший проект в мире по числу участвующих авторов-клиницистов». Предполагается, что здесь будут собраны описания симптомов, результаты медосмотров, личные и семейные медицинские истории, показания диагностических приборов и носимых устройств, результаты лабораторных исследований, медицинские визуализации, генетические и эпигенетические данные, научные публикации в области биомедицинских наук, медицинская статистика и т. п. На основе всего этого будет разработана фундаментальная структура данных, к которой сможет обращаться любой врач, пациент, исследователь, вообще любые люди, организации, устройства или приложения. Краткосрочная цель проекта — оказывать помощь в своевременной и верной диагностике заболеваний и назначении лечения, а также в медицинском образовании. Долгосрочная — радикально изменить в лучшую сторону стоимость, доступность и эффективность медицинской помощи во всём мире. Конечной цели у проекта нет. Предполагается, что он будет аккумулировать, систематизировать и стараться делать максимально доступными и легко применимыми все возможные медицинские данные до тех пор, пока у участников будут для этого средства и силы.
Это на словах. На деле, информацию в проект сейчас поставляют, по словам руководителя стартапа Джея Комарнери (Jay Komarneni), «тысячи врачей» из 400 учреждений в 60 странах. Это значит, что их может быть, например, две тысячи (или пять тысяч: именно такое число фигурирует в публикации 19 марта на сайте Американской медицинской ассоциации). Немало, но явно недостаточно, чтобы переломить ситуацию в мировой медицине. Якобы в базе проекта есть уже «сотни тысяч» описанных случаев, но и этого мало для функциональной классификации всех известных медицине диагнозов.
Не очень понятно, проводится ли уже на полученных данных обучение некоего ИИ или это тоже только в планах. Что точно есть, так это мобильное приложение, с помощью которого врачи-волонтёры могут отправлять информацию на серверы проекта. Основатели надеются в ближайшем будущем привлечь в свои ряды не менее ста тысяч волонтёров. И у них, видимо, есть на то основания: Human Dx финансируют сразу пять венчурных фирм. Одна из них, описывая вкратце политику инвестирования, сообщает, что вкладывает в компанию на всём этапе её развития от 50 до 100 млн долларов. На сайте другой написано, что она не даёт благотворительных грантов. То есть, «бизнес-ангелы» в Human Dx не только прилично вложились, но и, похоже, ожидают от него прибыли, а значит и развития, видят потенциал.
15 февраля этого года Human Diagnosis project был объявлен полуфиналистом конкурса Фонда Макартуров 100&Change. Всего полуфиналистов восемь. Победитель будет назван в сентябре и получит 100 млн долларов. Хочется верить, что если эти деньги попадут в руки Human Dx, они приблизят день, когда медицина в мире станет доступнее и эффективнее.
А пока Human Dx пытается делать полезное теми средствами, которые у него уже есть: каждое утро проект рассылает в сотни клиник так называемый «ежеутренний кейс» — описание случаев неочевидной диагностики из присланных волонтёрами. Также ссылки на кейсы регулярно выкладываются в твиттере проекта. Правда, сами кейсы доступны только зарегистрированным на сайте врачам.
ИИ-программы, обеспечивающие условия «домашнего стационара»
Как я уже говорила, в настоящее время фокус лечения сместился с острых заболеваний (распространённость которых, благодаря прогрессу в медицине за последнее столетие, удалось значительно сократить) на хронические. И «хроническим» больным необходимо быть постоянно осведомлёнными о состоянии собственного здоровья. Им на помощь приходят носимые устройства (wearables), которые позволяют мониторить пульс, давление, дыхание и другие показатели здоровья. Согласно полученной информации эти устройства извещают владельцев о действиях, которые необходимо совершить в данный момент (принять лекарство, изменить тип физической активности и т. д.). Показатели, снимаемые этими приборами, могут передаваться через смартфон непосредственно врачу, чтобы тот всегда «держал руку на пульсе» и мог давать рекомендации по ходу изменения показателей. Простейшие советы могут быть «зашиты» непосредственно в приложения и реагировать на получаемые данные автономно и быстро. Но главное — с помощью таких носимых устройств и мобильных приложений как раз и можно собирать массивы данных, по мере роста которых будет расти и качество работы обучающегося на них ИИ.
Sense.ly (iOS, Android) — это «приложение-медсестра». На экране телефона — анимированное изображение медсестры, она спрашивает, как вы сегодня себя чувствовали сегодня, хорошо ли спали, в норме ли давление, нет ли жалоб. Отвечать можно вслух — ИИ распознаёт речь и сразу же отправляет информацию лечащему врачу. Если в вашем ответе есть триггеры, соответствующие тем или иным симптомам, на экран будет выведена краткая справка по ним, после чего «сестра» напомнит о приёме лекарств или процедурах или поинтересуется, не хотите ли вы связаться с врачом. Если хотите, приложение немедленно соединит вас по видеосвязи.
AiCure (iOS, Android) — нужно сфотографировать приём таблетки; приложение визуально распознает тип лекарства, определит время приёма и отправит эту информацию врачу. Задача приложения — обеспечить регулярность приёма лекарств.
Babylon Health (iOS, Android) — мобильное приложение, позволяющее из любой точки Земного шара, в любой день и любое время суток получить онлайн-консультацию британского или ирландского врача с врачебным стажем не менее 10 лет. На английском, разумеется. Вы спросите: при чём тут искусственный интеллект? При том, что перед консультацией можно пройти, здесь же, в приложении, нехитрый тест, а также загрузить параметры ежедневной активности, в т. ч. непосредственно с различных носимых устройств. Система проанализирует данные и выдаст вам предварительный диагноз, а врача порекомендует, уже опираясь на него. Если верить разработчикам, практика показывает, что предварительные диагнозы Babylon Health уже сейчас ставит не хуже опытного терапевта.
К сожалению, некоторые из перечисленных выше приложений (такие как AiCure или Sense.ly) приспособлены для работы с медициной «западного типа», то есть системой, где у пациента есть постоянный лечащий врач (general practitioner, GP), которому есть дело до состояния здоровья пациента. В России и других странах, где массовая медицина построена на других основаниях, они едва ли применимы. С другой стороны, приложения для диагностики заболеваний как раз могут сильно пригодиться и российским участковым, и врачам, работающим в африканской глубинке, где перед ними проходят тысячи пациентов, постоянно новых, с незнакомыми симптомами, и где нет даже нормальной лаборатории, чтобы сделать анализы.
ИИ в научных разработках в области медицины
Помимо клинической практики, ИИ находит применение в проведении биомедицинских исследований. Например, система машинного обучения может использоваться для проверки совместимости лекарств или для анализа генетического кода (да для чего угодно, на самом деле — для любых задач, требующих глубокого обучения, поиска корреляций в больших данных, визуального и аудиального распознавания и т. п.).
Deep Genomics — это проект системы, которая позволит изучить, предсказывать и интерпретировать, как генетические вариации изменяют важные клеточные процессы, такие как транскрипция, сплайсинг и др. Изменение в этих процессах может вести к болезням, а соответственно знание причины болезни может сделать терапию более эффективной.
Барьеры
К сожалению, очень часто люди не готовы брать на вооружение новые технологии. Как и вокруг любой инновации, вокруг ИИ в медицине бытует множество как предрассудков, так и обоснованных опасений.
Боязнь восстания машин
Известный страх — вера в то, что ИИ — это сверхинтеллектуальный робот, который может стать угрозой человечеству (стереотип, навязанный, в основном, популярным кинематографом). Слыша выражение «искусственный интеллект», люди вспоминают SkyNet из «Терминатора», пугаются и выступают против.
Чиновники в правительствах часто тоже являются носителями вышеописанного стереотипа. Поэтому одной рукой подписывают инновационные программы и перспективные планы, другой же — законы и подзаконные акты, душащие всякую реальную инновацию в колыбели.
Утрата контроля над личными данными и неясное распределение ответственности за это
В случае ИИ в медицине (и не только в медицине) добавляется реальная проблема нарушения приватности ради эффективности.
Следствием утраты приватности могут стать реальные проблемы и непосредственно для пациентов. Так, данные из истории болезни, используемые для обучения искусственного интеллекта, могут попасть в руки, допустим, страховой компании, с ожидаемым последствием повышения цены медицинского полиса и страхования жизни (если, например, человек не ведёт «здоровый», с точки зрения страховщиков, образ жизни). Работодатель может отказать соискателю, если будет знать, что тот страдает хроническими болезнями или генетически предрасположен к тем или иным видам заболеваний.
И, в конце концов, становится непонятным: кто владелец медицинских данных — пациент, врач, клиника, вычислительный сервис или кто-то ещё? И кто, в какой мере может ими распоряжаться?
Google как преступник, медсестра и медицинский прибор
Компании Google, вернее — её подразделению DeepMind Health, проекту использования ИИ в целях здравоохранения, сотрудничающему с «Королевской бесплатной больницей» (Royal Free Hospital) и другими лечебными учреждениями в Лондоне, уже неоднократно пытались устроить неприятности из-за персональных данных.
В 2016 году Google DeepMind и фондом Royal Free London NHS Foundation Trust подписали меморандум о взаимопонимании, в результате чего DeepMind Health получил полный доступ к записям об историях болезни, вызовах скорой и неотложной помощи, данных радиологии и патолого-анатомического отделения — ко всей информации о пациентах, зафиксированной клиниками «Королевской бесплатной», Барнет (Barnet Hospital) и Чейз Фарм (Chase Farm Hospital) за пять лет, включая данные об инфицированности ВИЧ, пережитых абортах и перенесённых клинических депрессиях. В год через эти три клиники проходит 1,6 млн пациентов. О меморандуме стало известно журналистам New Scientist. Последовавшие публикации повлекли за собой жалобу в британский Офис уполномоченного по информации (Information Commissioner’s Office, ICO; британский оператор защиты персональных данных).
Проведённое расследование показало, что, хотя по закону 1998 года о персональных данных, вся информация, передаваемая больницей для каких-либо целей третьим лицам и организациям без информированного согласия пациента, должна быть зашифрована и анонимизирована или псевдоанонимизирована, меморандум, подписанный Free и Google, косвенно сообщает, что в данном случае ни шифроваться, ни анонимизироваться ничего не будет, так как информацию предполагается использоваться только для помощи пациентам. Также Google и Free ссылались на предполагаемое согласие, как в ситуациях, когда врач показывает историю болезни или результаты лабораторных исследований другому врачу или медсестре. Подразумевается, что такие ситуации само собой разумеются и получать для таких действий специальное информированное согласие пациента не нужно. Имелось в виду, что то, чем занимается DeepMind Health, сопоставимо с тем, что делают для больных врачи и медсёстры. Однако информационный уполномоченный заметил, что предполагаемое согласие применяется обычно в ситуациях, когда оба врача или врач и медсестра находятся под одной крышей. Если ж врач хочет показать историю болезни коллеге в другой клинике или дома, для этого уже требуется согласие пациента. Когда речь об огромных массивах данных — согласие каждого пациента. Иные возможности: либо чрезвычайная ситуация в области здравоохранения, когда персональные данные используются в национальных интересах, либо решение суда. Последнего у Google нет, а попытка представителей сторон, подписавших меморандум, оперируя статистикой смертности от заболеваний, на борьбу с которыми направлены производимые DeepMind вычисления, представить ситуацию как чрезвычайную не встречают понимания среди их оппонентов. В поисках решения Google и Royal Free пытались также представить дело таким образом, будто никакая информация никуда не передавалась, а была всего лишь загружена в новый медицинский прибор, каковым и является DeepMind Health. Но оппоненты и здесь нашли, к чему придраться: по закону, перед вводом в эксплуатацию любой медицинский прибор должен получить одобрение Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA, британский регулятор в сфере здравоохранения). Однако ни фонд, ни Google такого одобрения не получали.
С точки зрения закона Google всюду неправ, но пока всё ограничивается публичными спорами: преследуются подобные нарушения лишь в том случае, когда их результатом становится совершение тяжкого преступления. Тогда нарушителю грозит штраф в размере 5000 фунтов стерлингов или тюремное заключение сроком 6 месяцев.
Отвечая на опасения защитников персональных данных, соучредитель DeepMind Мустафа Сулейман сказал в заявлении для Computer Weekly:
«Мы работаем с клиницистами Royal Free, чтобы понять, как технологии могут помочь врачам вовремя заметить ухудшение состояния пациента, в данном случае — острую почечную недостаточность. Мы всегда придерживаемся самых высоких стандартов защиты данных пациентов. Они будут использоваться только в целях улучшения здравоохранения и никогда не будут связаны с учётными записями или продуктами Google».
Ранее британские защитники персональных данных возмущались, напротив, тем, что DeepMind Health использует как раз анонимизированные данные (речь об упоминавшемся выше сканировании миллиона анонимизированных снимков сетчатки в сотрудничестве с больницей «Мурфилдс Ай»). Недовольные утверждали, что пациент может потребовать удаления так или иначе связанных с ним данных из любого массива, в том числе и анонимизированного, и требовали от Google обеспечить такую возможность.
Киберпреступность и кибертерроризм
Бре́ши в информационной безопасности ИИ-систем и их периферии чреваты не только нарушением приватности, но и прямыми угрозами жизни и здоровью. Самые популярные у алармистов примеры: удалённый взлом кардиостимулятора и намеренное «переучивание» диагностическо-рекомендательной системы на предложение смертельно опасного лекарства или процедуры. В критическом случае это может привести к массовым убийствам. Поэтому носимые устройства должны быть надёжно защищены от внешних атак. Но какую защиту считать надёжной? И кто оценивает надёжность? А кто будет отвечать, если что-то такое всё же произойдёт? Врач? Клиника? Разработчик интеллектуальной системы? Специалист по информационной безопасности?
Самолечение и сокращение числа рабочих мест в медицине
Вряд ли средний врач обдумывает возможность стать виноватым из-за ошибки ИИ, но в целом у врачей тоже отсутствует стимул к внедрению интеллектуальных систем. Где-то функционирует система, согласно которой вознаграждение врача прямо пропорционально затраченному на пациента времени, и, если ИИ будет ставить правильный диагноз за пять секунд, услуги врача немедленно обесценятся, как минимум, «в среднем по больнице». И если один врач, благодаря ИИ, сможет принимать в пять раз больше пациентов, четверых из-за этого придётся уволить.
Есть также целые регионы, жители которых уже сегодня массово предпочитают врачу поиск в Google. Если же им будет доступен искусственный интеллект, ставящий диагноз и предлагающий терапию, при рабочих местах там из медиков останутся разве что хирурги, стоматологи и процедурные сёстры. Не факт, что это пойдёт на пользу общему уровню здоровья, но — как убедить ходить к врачу человека, который и раньше ему не доверял, а теперь ещё и имеет доступ к машинной диагностике? И куда деваться тем медикам, которые останутся из-за ИИ без работы?
Пока не врачи, но уже рядом
Как сообщает The Guardian, 5 января сего года японская компания Fukoku Mutual Life Insurance, занимающаяся преимущественно медицинским страхованием, объявила об увольнении 34 сотрудников в связи с началом эксплуатации удалённого интерфейса когнитивной системы IBM Watson — Watson Explorer.
Fukoku Mutual Life Insurance полагает, что, благодаря ИИ, увеличит производительность на 30% и окупит вложения в него менее чем за два года, а также сэкономит в этом году более 100 миллионов иен на текущих расходах.
Watson Explorer понимает естественный язык, распознаёт символы и изображения и сможет читать десятки тысяч медицинских справок и учитывать продолжительность пребывания в больнице, медицинские истории и любые хирургические процедуры для расчёта страховых выплат. Причём будет делать всё это значительно быстрее и качественнее, чем уволенные 34 сотрудника. Последних, впрочем, всё это едва ли обрадует.
«Серая» правовая зона и законодательные барьеры
Гигантские массивы данных, в т. ч. персональных, всё равно, так или иначе, собираются и используются — в эпоху глобальных информационных сервисов с миллиардами пользователей иначе и быть не может, но легальность этого — под вопросом. Права собственности, права на использование открытых для ИИ персональных данных, а также вопросы разграничения ответственности при эксплуатации искусственного интеллекта в медицине требуют законодательного регулирования.
И тому, чтобы это регулирование происходило быстро, трезво, эффективно и с пользой для людей, есть несколько серьёзных препятствий.
Во-первых, это недостаточный уровень экспертизы, понимания законодателями и правительственными чиновниками, что собственно нужно сделать, так как отрасль новая и готовых кейсов попросту не существует. Придётся действовать методом проб и ошибок, а ошибки в деле здравоохранения особенно опасны, ведь идёт о жизни и здоровье людей.
Во-вторых, национальные государства не очень-то охотно отдают права на оперирование данными граждан кому-то, кроме более или менее подконтрольных им структур. Особенно опасаются они делиться этим ресурсом с международными организациями и частными, более всего — иностранными, компаниями. Им видится в этом, и не без оснований, частичная потеря суверенитета над гражданами, потеря существенного ресурса и утрата толики властных функций. Именно отсюда проистекает, например, вся отечественная катавасия последних лет — с «иностранными агентами» и требованием к транснациональным сервисам держать серверы с данными граждан РФ на её территории.
Наконец, законодатели, как и простые люди, в какой-то степени находятся в плену стереотипов и страхов, начиная от страха перед реальными опасностями, тем же кибертерроризмом, тем возможным ростом безработицы среди медиков, и заканчивая элементарными неофобией и мракобесием.
При отсутствии же законодательного регулирования, тот, кто взялся бы развивать и продвигать ИИ-сервисы на конкретной территории (развитие клиентской базы, налаживание взаимодействия со структурами местной здравоохранительной системы, языковая локализация и т. п.), вынужден был бы действовать на свой страх и риск и быть готовым к тому, что в любой момент всё, что он делает, может оказаться уже не в «серой», а в «чёрной» зоне, то есть вне закона. Со всеми вытекающими экономическими, правовыми и моральными последствиями.
Безусловно, прогресс не остановить, потребность в широком медицинском применении ИИ существует, основанные на нём услуги всё чаще востребованы и так или иначе будут оказываться. Но если они окажутся на символической территории «чёрного рынка», это не только отпугнёт от данной отрасли многих специалистов и пациентов, но и лишит людей гарантий контролируемого стандарта и защиты, создаст условия для процветания имитаторов и поставщиков заведомо некачественных услуг.
