Роботизация, развитие искусственного интеллекта и сдувание пузырей на рынке биотехнологий двигают медицину вперед

РБК

Тема номера — Индустрия будущего

Новая медицина

Роботизация, развитие искусственного интеллекта и сдувание пузырей на рынке биотехнологий двигают медицину вперед

Текст: Иван Осипов

В начале июня 2016 года журнал Forbes «обнулил» состояние самой молодой женщины в списке миллиардеров — основательницы биотехнологического стартапа THERANOS Элизабет Холмс. Компания, которую инвесторы оценивали в $9 млрд, ранее была уличена в мошенничестве: якобы инновационная технология анализа крови от Theranos оказалась неэффективной в сравнении с традиционными методами анализа. Ущерб был нанесен по репутации не только отдельного стартапа, но и всего рынка, надувающего пузыри вокруг революционных (на словах!) идей, не доказавших состоятельность на деле.

Компании, которые разрабатывают инновационные технологические решения для медицины, могут извлечь для себя урок из провала Theranos. «Бизнес не должен достигать таких масштабов без должного уровня раскрытия и верификации результатов диагностики», — говорил в интервью Wired профессор Университета Мичигана Муниш Тевари. Стратегия «сделать шаг назад, чтобы затем сделать два вперед» иногда срабатывает. Например, компания бывшей жены Сергея Брина Анн Войжитски 23andMe, которой Управление по надзору за качеством продуктов и медикаментов США (FDA) в 2013 году запретило проводить генетические тесты для физлиц, изменила бизнес-модель, переключившись на клинические исследования накопленных результатов. В итоге в 2015-м стартап привлек новые инвестиции в размере $115 млн, вышел на операционную рентабельность и убедил FDA в эффективности как минимум одного теста для конечных потребителей (по выявлению генетической предрасположенности к синдрому Блума), которому был снова дан зеленый свет.

Рынок постоянно находится в поиске прорывных проектов. В мае 2016-го в Нью-Йорке начался эксперимент с участием 21 больницы: доктора при приеме пациентов по результатам опроса заполняют форму в программе диагностирования, основанной на анализе больших массивов данных. По итогам «машина» оценивает вероятность того или иного заболевания. Список диагнозов от искусственного интеллекта пока невелик, но с высокой долей вероятности определить риск пневмонии он уже умеет. По расчетам разработчиков программы, их решение поможет экономить на анализах и лекарствах, например до 25% на употреблении антибиотиков.

Google обучает свои алгоритмы диагностике диабета, которым болеют более 420 млн людей во всему миру: нейросеть распознает признаки заболевания по фотографии сетчатки глазного дна, сравнивая изображение с базой из почти 130 тыс. фото. Первые клинические результаты тестов по эффективности не уступали обследованиям высококлассных офтальмологов, поучаствовавших в проекте. Роль исследований с помощью машинного обучения неизбежно будет расти: по расчетам аналитика Питера Хинссена, только в 2011 годe совокупный объем данных, накопленных в здравоохранении, составил 150 экзабайт и с тех пор растет на 1,2–2,4 экзабайта в год (1 экзабайт — объем данных, которые поместятся на 250 млн DVD-дисков).

$4,5 млрд — оценка состояния основательницы Theranos Элизабет Холмс до 2016 года 

Источник: Forbes

Перспективные разработки исследователям позволяет вести и робототехника. Например, в июне FDA одобрила проведение диагностики новым медицинским роботом ARES от засекреченного стартапа Auris Surgical, созданного Фредериком Моллом, основателем компании-производителя самого известного на рынке робота-хирурга da Vinci — Intuitive Surgical (более 3 тыс. da Vinci — каждый стоимостью около $2 млн — с 2012 года провели по всему миру более 200 тыс. операций под управлением хирургов-операторов). ARES, по данным источников IEEE Spectrum, в перспективе будет проводить операции без помощи человека на горле, легких и желудке. Auris в 2015 году привлек $150 млн от ведущих венчурных инвесторов Кремниевой долины, включая Питера Тиля.

Еще один пример медицинского робота — Hero от одноименного стартапа из Техаса. Похожий на кофе-машину аппарат помогает пациентам четко соблюдать график приема лекарств: в программу Hero заносятся данные о периодичности и длине срока приема, а также загружаются контейнеры с таблетками или пилюлями. Остальное Hero делает сам: ровно в назначенное время он «просыпается» и выдает необходимую дозу медикаментов.

Миссия стартапа — снизить число ошибок при приеме лекарства: только в США, согласно статистике Национального института наркологии, от последствий неправильной дозировки или нарушения срока приема медикаментов в год страдают 4,6 млн человек. Hero вышел на рынок летом 2016 года по цене $399 за штуку, его создатели надеются, что робот будет полезен как клиникам, так и частным пользователям. Самые перспективные и не ориентированные на коммерческий успех роботы производятся в недрах исследовательских лабораторий университетов. В ноябре 2016 года ученые Гарварда, к примеру, обнародовали в журнале Cell Systems статью, описывающую робота-курильщика. Он представляет из себя искусственный бронх с живыми человеческими клетками. Робот подкрепил научную статистику о негативном эффекте курения в виде повышения риска развития хронической болезни легких.

Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Созвездие Евы Созвездие Евы

Кинокритик Егор Беликов встретился с Евой Грин, чтобы проверить свою теорию

Esquire
От синтеза клетки до зрелого цветка От синтеза клетки до зрелого цветка

Как выращиваются орхидеи рода фаленопсис на базе тепличного комбината

Агроинвестор
Изогнутый экран смартфона — это удобно? Изогнутый экран смартфона — это удобно?

Стоит ли покупать смартфоны с изогнутыми экранами?

CHIP
Я работаю мамой Я работаю мамой

Валентина Красникова, мама 17 детей, о семье и хобби

Лиза
Больше движений! Больше движений!

Нужно больше двигаться, а не искать отговорки, почему не можешь

Y Magazine
Иван Соснин: Хочется находить крупицы хорошего Иван Соснин: Хочется находить крупицы хорошего

Режиссер Иван Соснин — о пути в кино, сказках и нейросетях в кинопроизводстве

Ведомости
Минус вайб Минус вайб

Чем опасно доверять написание кода нейросетям?

N+1
Пресноводные русалки Пресноводные русалки

Когда-то давно, 200 тысяч лет назад, в Евразии появился необыкновенный зверь

Знание – сила
Будь в форме Будь в форме

Мы собрали семь причин, из-за которых вы никак не можете обрести фигуру мечты

Moodboard
Нажми на кнопку: фильмы по мотивам азиатских игр Нажми на кнопку: фильмы по мотивам азиатских игр

Гид по экранизациям азиатских видеоигр

Правила жизни
5 самых странных (но прикольных) видов велоспорта: вы точно захотите попробовать 5 самых странных (но прикольных) видов велоспорта: вы точно захотите попробовать

Топ-5 самых необычных спортивных дисциплин с велосипедом

ТехИнсайдер
Индивидуалистка из СССР: как Айн Рэнд боролась с коммунизмом и создавала бестселлеры Индивидуалистка из СССР: как Айн Рэнд боролась с коммунизмом и создавала бестселлеры

Как Айн Рэнд, дочь аптекаря из Петербурга, смогла покорить США

Forbes
От Тегерана до Потсдама: большая дипломатия в конце Второй мировой войны От Тегерана до Потсдама: большая дипломатия в конце Второй мировой войны

Как Сталин, Рузвельт и Черчилль преодолевали взаимное недоверие

Монокль
Франшиза: Что скрывается за этим словом? Франшиза: Что скрывается за этим словом?

Франшиза — идеальный рецепт успеха или сложная система с подводными камнями?

Наука и техника
7 неверных установок 7 неверных установок

Они накрепко засели у нас голове еще с детства – и сильно отравляют жизнь

Лиза
Подводный флот Ирана Подводный флот Ирана

Главная сила ВМС Ирана — подводные лодки

Наука и техника
Заменили отцов на заводах Заменили отцов на заводах

Юные герои тыла: как дети работали на заводах во время Великой Отечественной

Ведомости
Привычка худеть Привычка худеть

Думаешь, как сбросить вес без изнурительных тренировок и жестких диет?

Лиза
Секреты мастерства Секреты мастерства

Princess F58: свежая модель в линейке британской верфи

Y Magazine
Разделяй и властвуй Разделяй и властвуй

7 необычных идей для зонирования в маленькой квартире

Лиза
Мифы и научные данные о животных-долгожителях Мифы и научные данные о животных-долгожителях

От чего зависит скорость старения у разных животных?

Наука и техника
Дачная палитра Дачная палитра

Как цвета растений на садовом участке влияет на тонус и настроение

Лиза
«Нам пора сформулировать закон сохранения цивилизации» «Нам пора сформулировать закон сохранения цивилизации»

Можно ли подружиться с умной машиной? Не может ли она вытеснить человека?

Знание – сила
Прекрасная Агнета Прекрасная Агнета

55 метров роскоши: Project Agnetha от дизайнера Луки Дини

Y Magazine
Пять штрихов к портрету «Афгана» Пять штрихов к портрету «Афгана»

Ключевые задачи и решения 40-й армии в Афганистане

Монокль
Раннее взросление Раннее взросление

История одной семьи, переданная в письмах

Знание – сила
Моя лучшая подруга Моя лучшая подруга

Даже после ссоры вернуть лучшую подругу реально. Главное – знать, с чего начать!

Лиза
Ловушка стереотипов: пять страхов, которые мешают зумерам строить карьеру Ловушка стереотипов: пять страхов, которые мешают зумерам строить карьеру

Как зумерам справиться с пятью страхами, связанными с трудоустройством

Forbes
Тянет в Италию Тянет в Италию

Италия — точка притяжения художников, моряков и мечтателей

Y Magazine
Напитки с плюсом Напитки с плюсом

Почему растет рынок функциональных продуктов

Агроинвестор
Открыть в приложении