Всего за 549 руб. Купить полную версию
Система OEA позволяет нам обеспечивать более качественный, более персонализированный уход посредством точных, эмпирически обоснованных рекомендаций по лечению, исходя из характерных особенностей пациента и особенностей его лейкемии. OEA также помогает докторам определять лучший курс лечения для конкретного пациента, находя стандартные варианты лечения и клинические исследования, в которых может принять участие этот пациент… Кроме того, вместе с врачом наблюдая за пациентом на протяжении длительного времени, OEA помогает минимизировать риск возникновения побочных эффектов и непрестанно оптимизировать лечение пациента[2].
Проект профинансировал азиатский миллиардер, который выделил Центру Андерсона $50 млн на разработку системы. Результатов пришлось подождать. В прессе приводились высказывания сотрудников Центра Андерсона, а сам проект сравнивался с «обучением Watson в медицинском институте». В 2013 г. в The Wall Street Journal была опубликована тревожная статья, в которой приводились слова главы подразделения Watson, утверждавшего, что проект Центра Андерсона «накрылся медным тазом»[3]. Однако остальная пресса по-прежнему была настроена благосклонно, что иллюстрирует статья в The Washington Post:
Кандида Витале и другие врачи Онкологического центра имени М. Д. Андерсона, занимающегося лечением лейкемии, знали друг друга всего несколько месяцев, но уже создали сплоченную команду. Девять из них ютились в маленьком кабинете и часто встречались по выходным… Однако новенький был для нее загадкой… Ходили слухи, что он окончил медицинский институт за два года и мог похвастаться фотографической памятью, которая позволяла ему запоминать тысячи статей и результатов клинических исследований. Когда врачи по утрам давали старшему персоналу сводку о состоянии пациентов, новенький отвечал лучше всех… «Я не переставала удивляться, – сказала 31-летняя Витале, которая училась на врача в Италии. – Собрать и структурировать такое количество информации невозможно, даже если работать всю ночь напролет»… У новенького оказалось сложное имя, поэтому коллеги дали ему короткое прозвище Watson[4].
Однако в ноябре 2016 г. аудиторская проверка Системы техасских университетов (к которой относится Центр Андерсона) выявила проблемы в хьюстонской больнице. Был опубликован сенсационный отчет «Специальная проверка закупочных процедур по проекту Oncology Expert Advisor Онкологического центра имени М. Д. Андерсона». Аудит показал, что на разработку ОЕА уже ушло $62 млн, что система еще не использовалась для лечения пациентов и вообще не была интегрирована в электронную систему медицинских карт больницы и что подходы к управлению проектом и ведению отчетности оставляли желать лучшего. Проект OEA был приостановлен на неопределенный срок – фактически Watson ушел в академический отпуск, так и не увидев больного. Руководитель проекта в 2015 г. перешел на другую работу в Системе техасских университетов. Через несколько месяцев после публикации аудиторского отчета в отставку подал и генеральный директор.
Тем не менее, пока шла разработка проекта OEA, в Центре Андерсона осуществлялись и другие проекты, связанные с ИИ. Они реализовывались под руководством директора по информационным технологиям Криса Белмонта (чья ИТ-служба, как указывалось в аудиторском отчете, практически не участвовала в проекте OEA) и являлись гораздо менее амбициозными и дорогостоящими. Среди них были программы «эксклюзивного медицинского обслуживания», которые дают рекомендации по отелям и ресторанам для семей пациентов, приложение, определяющее пациентов, нуждающихся в помощи с оплатой счетов, а также автоматизированная «когнитивная служба поддержки» для решения ИТ-проблем персонала. После включения рекомендаций в портал для пациентов больницы началась разработка множества новых познавательных проектов. Новые системы способствуют повышению удовлетворенности пациентов и финансовых показателей в больнице, а также сокращению времени, затрачиваемого на ввод данных сотрудниками больницы. Несмотря на неудачу в зондировании возможностей лечения рака, Центр Андерсона ориентирован на внедрение когнитивных технологий и развивает центр компетенции для решения этой проблемы.
Центр Андерсона также не отказался от использования ИИ для диагностики и лечения рака. Еще одна программа зондирования получила название APOLLO (Программа адаптивного, пациент-ориентированного долгосрочного обучения и оптимизации). Она использует машинное обучение для генерации детальных прогностических моделей того, как пациенты с различными геномными профилями и историями болезни реагируют на лечение рака[5]. Хотя проект использует (возможно, не слишком удачно) чересчур общую и громкую терминологию, применявшуюся ранее при описании Oncology Expert Advisor, он опирается на методы машинного обучения, которые отлаживались десятилетиями, и похож на проекты, осуществляемые в ряде других центров исследования рака.
Сингапурский банк DBS – крупнейший банк Юго-Восточной Азии и лидер в использовании технологий для улучшения обслуживания и операционной деятельности. Когда-то его называли «чертовски медленным», но в 2016 г. журнал Euromoney объявил DBS лучшим цифровым банком в мире. Уже несколько лет банк уделяет особенное внимание ИИ. Он стал одной из первых коммерческих организаций, заключивших контракт с IBM на разработку приложения на базе искусственного интеллекта. Приложение, о грядущем выходе которого было объявлено в январе 2014 г., должно было стать интеллектуальным роботом-советником, который консультировал бы клиентов DBS по вопросам управления активами и возможностей для инвестирования. Роботы-советники есть и в других финансовых учреждениях, но их рекомендации, как правило, недостаточно хороши, поскольку им недостает интеллекта.
DBS хотел получить систему, которая могла бы переваривать различные вводные данные – исследовательские отчеты, новости компании, индикаторы настроений на рынке и существующий портфель клиента, а затем давать рекомендации банковским менеджерам по работе с клиентами и самим клиентам. Но директор по информационным технологиям DBS Дэвид Гледхилл отметил, что технология не готова решить столь серьезную проблему:
Мы начали очень рано, и в то время технология Watson еще не достигла зрелости. Она не была готова стать новейшим разносторонним консультантом по благосостоянию, как планировали и DBS, и IBM. Приступив к реализации этого проекта, мы опередили время. Оглядываясь назад, можно понять, что технология не была достаточно зрелой. Она не была подготовлена для многих из наших сценариев использования. Отчасти проблема заключалась в том, что программное обеспечение не могло понять множество диаграмм и графиков, которые должно было понимать. Кроме того, исследовательские отчеты банка были представлены в различных форматах, а это затрудняло анализ данных системой Watson без особого вмешательства человека. Таким образом, хотя мы и разработали пилотного робота-советника, он был вдвое менее эффективен и продуктивен, чем средний менеджер по работе с клиентами. Мы извлекли из этого урок и остановили проект на ранней стадии.
Гледхилл и его коллеги продолжают оценивать новые технологии, которые могут быть полезны для совершенствования интеллектуального робота-советника, но пока они ничего не нашли. Однако по-прежнему верят в ценность ИИ. Они сосредоточили внимание на важных, но несколько менее масштабных проблемах своего бизнеса, которые могут быть хотя бы частично решены с помощью когнитивных технологий.