Российский разработчик решений в области распознавания лиц и силуэтов VisionLabs (на 99% принадлежит МТС) разработал решение для распознавания злокачественных образований почек на снимках компьютерной томографии, рассказал «Ъ» представитель компании, добавив, что на проект ушло около года.
Основными потребителями продукта в компании видят крупные медицинские центры, клиники и лаборатории: «Сейчас решение доступно в Центре диагностики и телемедицины при департаменте здравоохранения Москвы. Также мы проводим несколько „пилотов“, но эти проекты находятся под договорами о неразглашении».
В течение этого года VisionLabs рассчитывает заработать на внедрении решения около 50 млн рублей.
VisionLabs — не единственный вендор решений в области распознавания лиц, который решил выйти на рынок медицинских технологий. Развитием проектов, связанных с распознаванием медицинских снимков, намерен заняться и один из крупнейших поставщиков ПО для распознавания лиц и образов NTech Lab.
Компания летом 2023 года зарегистрировала три патента на программное обеспечение, связанное с поддержкой принятия врачебных решений, обнаружил «Ъ» в базе «СПАРК‑Интерфакс». Это NTechMed Norm Brain, NTechMed MRI Brain и NTechMed CT Brain — все они касаются анализа снимков МРТ головного мозга.
В компании пояснили, что уже располагают несколькими готовыми продуктами для аналитики медицинских снимков. Гендиректор NTech Lab Алексей Паламарчук добавил, что компания в целом расширяет линейку продуктов на основе искусственного интеллекта и «готовит к выводу на рынок решения для сельского хозяйства, социальной сферы, в целом сегмента B2C».
«Внятных и независимых» оценок объёма рынка ИИ-решений в здравоохранении сейчас нет, говорит директор по развитию Webiomed Александр Гусев: «С учётом имеющихся данных об объёмах госзакупок медицинских изделий с ИИ за прошлый год — а это порядка 500 млн рублей, а также информации о точечных внедрениях решений в коммерческих клиниках, я бы оценил объём рынка ИИ-решений в медицине в РФ в 1 млрд рублей».
Одним из рисков развития направления может стать повышенное число регуляторных барьеров в медицинской отрасли, обращает внимание эксперт по машинному обучению и компьютерному зрению «Ауриги» Дмитрий Малышев.
По его словам, «типичный проект в области ИИ» в медицине может столкнуться с рядом сложностей при получении обучающих данных от медицинских организаций, погружении в сложную предметную область отдельных направлений медицины, с повышенными требованиями к тестированию и апробации новых методов и с прохождением сертификационных процедур.
