Задача
Создать «умную» систему мониторинга и управления состоянием здоровья на базе искусственного интеллекта.
Предпосылки и мотивация
Основатели bioniq изначально ориентировались на data-driven подход к управлению здоровьем. Компании требовались решения, способные агрегировать и анализировать в динамике результаты анализов, а затем формировать персональные рекомендации для пациентов.
Для анализа данных — например медицинских карт и изображений — в здравоохранении уже успешно применяют искусственный интеллект. Однако полностью полагаться на ИИ в такой сложной области, как медицина, не стоит, уверен сооснователь и CEO bioniq Вадим Федотов.
Решение
В bioniq решили использовать гибридный подход, совместив элементы искусственного интеллекта с алгоритмами без применения ИИ. Кроме того, на каждом этапе — от разработки и обновления алгоритмов до проверки рекомендаций — компания привлекает медицинских экспертов.
Реализация
«Умная» система мониторинга здоровья и предоставления рекомендаций опирается на собственную базу данных bioniq. В нее включены миллионы биохимических параметров, полученных у 12 тыс. человек в течение последних восьми лет. Данные постоянно пополняются и обновляются, позволяя непрерывно обучать и совершенствовать ИИ.
После того как клиент сдает анализ крови, каждый параметр сравнивается с базой данных. Результаты анализируются с участием ИИ, который помогает формировать рекомендации. Система советует, к каким врачам стоит обратиться и как скорректировать образ жизни, предлагает индивидуальную программу питания и тренировок, а также разрабатывает персонализированные витаминные комплексы.
В качестве примера диагностики по биохимическим параметрам медицинский директор bioniq Константин Карузин приводит выявление анемии у женщин. На скрытую анемию может указывать, в частности, содержание ферритина в крови менее 30 мгк/л, а также пониженное количество эритроцитов, гемоглобин и другие показатели. При этом уровень железа не обязательно снижен, отмечает эксперт. Чтобы точно подсчитать, какие значения связаны с анемией, а какие — нет, используется машинное обучение.
Если уровень ферритина низкий и у пациентки нет других отклонений в анализах, система рекомендует дополнительный прием микроэлементов. Если же понижены другие критические показатели, алгоритм посоветует обратиться к врачу.
В системе всегда присутствует элемент перестраховки. Иногда алгоритм отправляет человека на консультацию, а врач при детальном обследовании не находит проблем со здоровьем.
Результаты
Система мониторинга с использованием ИИ выдает десятки тысяч персональных рекомендаций ежемесячно. В компании заверяют, что улучшение ментальных и физиологических параметров здоровья при использовании системы подтверждены мировыми медицинскими изданиями после независимой оценки ведущими международными экспертами.
Планы и перспективы
По словам Федотова, сейчас команда развивает направление биохимических анализов, ДНК-тестов и исследований микробиома организма. Основатели компании рассчитывают, что это позволит расширить базу данных и усовершенствовать рекомендации.