Муслим Муслимов:

С вами Муслим Муслимов на канале Mediadoctor, программа «Медицинский менеджмент». В гостях у меня сегодня Каем Кирилл Владимирович, старший Вице-Президент по инновациям Фонда «Сколково».

Прежде всего, хотел вас поблагодарить за то, что вы в своем графике нашли время поделиться, так скажем, сакральным. Сакральной, любимой темой.

Сегодня тема передачи «Мир будущего. Медицина завтрашнего дня». Традиционный вопрос на моей радиопередаче – это вопрос, завязанный на трендах здравоохранения. Какие тренды в здравоохранении видите вы? Я почитал о вас, посмотрел несколько интервью. Конечно, уровень знаний и широта объемные, и ответ про тренды может занять всю нашу передачу. Но, если коротко, основными вехами?

Кирилл Каем:

Давайте, наверное, проговорим про тренды в подходах к здравоохранению. Тренды, связанные с изменением модели здравоохранения как с точки зрения пациента, так и с точки зрения плательщика, а как третий блок – это наиболее горячие технологические темы, которые сейчас важны для здравоохранения.

С точки зрения подходов к здравоохранению я, наверное, не буду оригинальным и поговорю про 4П-медицину. Это медицина, которая является предиктивной, превентивной, персонализированной и которая требует персонального участия пациента в своем здоровье. 4П – это модное, расхожее мнение. На самом деле, в свое время, достаточно давно, такого рода документ с 4П-подходом был опубликован в 2010 или в 2011 году. Он был связан с тем, что биология приблизилась очень близко к медицине. Вопрос трансляционной медицины из теоретизирования стал вопросом, связанным с реальным внедрением технологий по трансляционной медицине в практическое здравоохранение. Сейчас этот тренд (4П-подход) во многом обуславливается еще большим объемом знаний, которые мы собираем из биологии, и еще большим объемом знаний о пациенте, о состоянии его здоровья, которые мы собираем, благодаря цифровой медицине и возможности обрабатывать большие массивы данных, выводя неочевидные закономерности. По сути, когда мы говорим о предиктивной медицине, – это возможность создания глобальных массивов данных, глобальных баз данных, куда складываются все медицинские записи большого пула пациентов.

Муслим Муслимов:

Big Data?

Кирилл Каем:

Да, Big Data подходы, куда складываются генетические данные большого пула пациентов, складываются медицинские изображения большого пула пациентов. В мире есть такие проекты, в России такие проекты пока только зарождаются, – это возможность еще и хранения большого объема данных биологических образцов. Таким образом, у нас появляется растянутая во времени картинка здоровья пациента, поддержанная его генетическими данными, которые можно динамически измерять. Под генетическими данными понимаем не только сам геном, но и весь омикс, то есть и транскриптом, и метаболом, чтобы смотреть, каким образом не только закодирован белок, но и как происходит транскрипция белка, и каким образом это влияет на состояние здоровья. Свалив все это в большую кучу, хорошенечко смешав и взболтав, и допустив к этому пулу данных правильно обученные нейросети, правильно обученные алгоритмы, можно выявлять те закономерности, которые в текущий момент мы не считаем признаками заболевания или мы не оцениваем диагнозами. Мы, по сути, можем делать предварительные выводы о предрасположенности пациентов к тому или иному заболеванию с высокой степенью точности, что нас приводит к другому пониманию, что такое пациент; мы начинаем заботиться, не скажем «лечить», но заботиться о потенциальном заболевании пациента еще задолго до наступления его симптоматики.

Это вопрос как раз той самой превентивной или профилактической медицины. Он очень тесно связан с персональным участием пациента, потому что, увы, в российском обществе – в какой-то мере это, наверное, наше постсоветское наследие – ответственность за собственное состояние здоровья очень низкая, к сожалению. С какой-то стороны это непонимание, с какой-то стороны это отсутствие социального контракта между человеком и обществом о состоянии собственного здоровья. Люди в постсоветское время привыкли, что государство за все в ответе. Если заболит, то меня вылечат. Есть бесплатная медицина. Этот социальный контракт, поскольку он материально не поддержан со стороны нашего здравоохранения, приводит к безответственности граждан. Человек, ведя неправильный образ жизни, понимает, что общество все равно заплатит за его риски, общество берет на себя его риски. Но, если мы с вами выйдем на предиктивные модели, когда пациенту будут выданы жесткие рекомендации о том, что он может делать, чего он не может делать, какой образ жизни должен вести, сколько минут бегать или, наоборот, лежать, или спать ― это позволит, по сути, делать скоринг пациентов. В зависимости от наложения их модели поведения и их предиктивных моделей здоровья, можно, условно, например, выстраивать страховые модели и соплатеж со стороны пациента в рамках страховых моделей покрытия медицинского обслуживания, исходя этой сетки. Вот это такая идеальная картина мира.

Понятно, что всегда возникают определенные группы пациентов, затраты на которых будут больше. Во-первых, это те, кому надо закладывать больше в бюджет на поддержание здоровья. Каждая жизнь, каждый человек для нас важен. Второе – это все, что связано с травмой, с несчастным случаем. К сожалению, на это повлиять мы не всегда можем, хотя определенные закономерности уже сейчас можно выводить, исходя из больших данных. Есть люди с определенными моделями поведения, это в том числе комплекс генетических данных, их бихевиоральные модели, которые можно отслеживать.

Муслим Муслимов:

То есть при высоком тестостероне риски получить травму выше?

Кирилл Каем:

Например, да. Условно говоря, такого рода подходы – это еще и золотая жила для оценки рисков не только в рамках добровольного медицинского страхования, но и рисков, связанных со страхованием жизни, особенно с долгосрочным страхованием жизни. Это тоже ценная информация и для страховых компаний. Так вот, если модель соплатежа изменится, то человек будет материально заинтересован соблюдать ту модель, предиктивную модель охраны его личного здоровья, которая будет выдана. Это и есть participate -- персональное участие человека в том, как он занимается своим здоровьем.

Последний тренд, который входит в 4П, – это персонализированная медицина. Здесь можно говорить как о диагностических подходах, так и терапевтических. Предиктивные модели связаны с генетическими данными. В первый раз стоимость генома обошлась в миллиарды долларов, сейчас стоимость снижается, и полногеномное секвенирование сейчас в районе 10-15 тысяч долларов. Мы ожидаем, что через 3-5 лет оно будет около 3-5 тысяч долларов, а потом, может быть, полногеномное секвенирование и не нужно будет, надо будет определенные сниппеты делать, чтобы выяснять основные рисковые модели. Это первый этап технического прогресса.

Второй – это высокий уровень цифровизации. По сути, цифровая медицина – это не будущее, это то, что существует уже сейчас. Этот технологический тренд начал развиваться с появлением нейросетей и обусловил предиктивность. Персонализация медицины, как одна из 4П, тоже весьма связана с цифровизацией, но не только, потому что здесь еще вмешиваются терапевтические подходы. Но, как мы с вами жили и как мы с вами лечили людей раньше, в XVIII – XIX веках? Мы лечили симптоматически. Хороший врач должен был определить симптомы, которые говорили об отклонении в здоровье и пытаться эти симптомы устранить: сбить повышение температуры, убрать воспаление. Порою, это даже не соотносилось с механизмами возникновения заболевания или причиной заболевания.

Муслим Муслимов:

То есть не причину, а следствие.

Кирилл Каем:

Следствие, да, совершенно верно. Постепенно росли наши биологические знания, росли наши медицинские знания. Постепенно доктор научился в рамках сложной дифференциальной диагностики определять истинную причину заболевания и пытаться на неё влиять. Со временем мы все ближе и ближе подходили к таргетной терапии, когда медицина определяла конкретную мишень или группу мишеней, которые автоматически являлись причиной и влияли на развитие заболевания. Это могло быть изменение генома или инфекции. Мы тогда начали работать таргетной терапией. Против инфекционных заболеваний мы имеем высоко таргетные группы антибиотиков или других средств, влияющих на простейших в случае инфекции, которые позволяют устранить источник инфекции. Например, мы поговорим про онкологию. Онкология – очень хороший пример, когда таргетная терапия следующим шагом перерастает уже в персонализированную терапию. Онкологию как заболевание мы вначале считали чуть ли не единым. Потом начали его дробить по группам органов, потом по подтипам онкологических заболеваний, потом в каждом из подтипов онкологических заболеваний – по причинам возникновения того или иного клинического заболевания. Это делалось не для того чтобы говорить много красивых и сложных диагнозов, а для того чтобы правильно подбирать терапию. Потому что, выясняя причину, можно выбрать средство, которое влияет строго на эту узкую причину.

Но, к чему это привело? По сути, лекарства у нас сейчас уже псевдо-персонализированные. Раньше одно лекарственное средство разрабатывалось для сотен тысяч пациентов. Сейчас лекарства работают строго на одну причину, при этом вызывая минимальное количество побочных эффектов, потому что не затрагивают другие биологические мишени. Это привело к тому, что популяция пациентов по данному заболеванию серьезно сузилась. В этом есть плюсы, потому что пациент точно выигрывает от этой ситуации: меньше побочных эффектов, более высокая эффективность терапии. Но, с точки зрения общества, это очень сложный момент, поскольку стоимость разработки узкого лекарственного средства или такая же, или возрастает. Это никогда не было дешево. Стоимость прохождения регуляторных барьеров возрастает с учетом того, что растет наше знание о механизмах, знание регулятора механизма заболеваний и о рисках. Стоимость именно регуляции, сама разработка может не столь быстро возрастать.

Современные технологии позволяют разрабатывать почти персональные лекарства, высокоэффективные, с минимальным количеством побочных эффектов.

Сейчас мы значительно улучшаем скорости разработки и, соответственно, снижаем стоимость разработки благодаря использованию компьютерных алгоритмов, благодаря разработке лекарственных препаратов. Там, где раньше был простой перебор химических веществ, сейчас в компьютерах можно делать докинг, понимать, с какой мишенью это будет связано. Более того, прежде чем синтезировать лекарственный препарат, если говорить о простых лекарственных средствах (о молекулах), можно сначала его собрать в компьютере. Посмотреть, как оно будет влиять, только потом поставить задачу по синтезу. Это сокращает стоимость самой разработки, в вот стоимость регулирования возрастает. Я при этом безоценочно говорю. Это не плохо, что стоимость регулирования возрастает – это позволяет сделать большую безопасность для пациентов. Но, в конечном итоге, происходит орфанизация разработки лекарственных средств, именно поэтому каждое лекарственное средство не становится дешевле – оно, увы, становится дороже. Панацеи нет. В рамках разработки происходит все более узкая специализация.

Высшим пилотажем, высшей степенью персонализации в рамках 4П-подхода, про который я начал говорить, является индивидуальное лекарство. Самым простым примером индивидуальных лекарств являются лекарства, связанные с регенеративной медициной, когда берутся собственные аутологичные клетки, определенным образом модифицируются, амплифицируются и вводятся назад пациенту. Из материала пациента мы получаем лекарства. Второй вариант – то, к чему сейчас быстрыми шагами движется вся фармацевтика, – это генетические лекарства. Там будет еще большее заужение групп пациентов. Поэтому тренд персонализации в том числе и касается того, как нас с вами будут, и наших с вами детей будут лечить.

Муслим Муслимов:

Я вспомнил анекдот. К врачу одной из военных частей приходит пациент, солдат, и говорит: «У меня болит голова». Врач ломает таблетку аспирина, даёт ему половинку. Через некоторое время заходит другой солдат, говорит: «У меня болит живот». Врач вторую половинку даёт второму. Как я понимаю, теперь зеленкой мы всех лечить не сможем.

Кирилл Каем:

Да-да, и главное, не перепутать эти половинки, была рекомендация.

Муслим Муслимов:

Хочу сказать, что в таком конструкторе будущее и продуктивность, я с вами абсолютно солидарен. Я считаю, что, действительно, мы идем в этом направлении. Я не уверен, что такая терапия, или такая схема здравоохранения будет доступна всем слоям населения. Вы также сказали про регуляторику. Мне кажется, к регуляторике будут иметь доступ не все люди, да и сейчас слои нашего общества разделены. Некоторые граждане выезжают за рубеж, и к зарубежным методам лечения граждане других социальных групп нашей страны не имеют доступа.

У меня в этой связи вопрос. Какую роль будет занимать врач при этом конструкторе?

Кирилл Каем:

Давайте, я по частям отвечу. Потому что ваш стейтмент по поводу неравноправия в области медицины, и как же с усложнением и с удорожанием медицины будут жить люди, которые не способны за себя заплатить. Но я, все-таки, начну с первой части, о которой я говорил. Это вопрос страховых моделей, которые учитывают как предрасположенность, так и ответственность за состояние собственного здоровья. Во всем мире существуют правильно выстраиваемые страховые модели, способные в достаточной мере помочь населению, которое меньше зарабатывает, с тем, чтобы поддерживать уровень здоровья населения.

Муслим Муслимов:

Скажите, а вы верите, что наша страховая медицина в течение десяти лет может заработать?

Кирилл Каем:

В текущей модели, сейчас, она не работает, совершенно верно. Но, у меня работа такая, я вообще верю во все новое и хорошее. Я думаю, что выхода другого нет. Поэтому да, верю. Сейчас уже, в текущем моменте понятно, сколько, какую долю ВВП Россия тратит на здравоохранение, какую долю тратят другие страны, вопросы эффективности этих затрат. Это длинная и отдельная тема. Но, даже при повышении эффективности этих затрат с точки зрения здравоохранения невозможно будет в рамках текущего именно технологического тренда, о котором я говорил, обеспечить качественные современные методы помощи населению без изменения модели соплатежа и без введения личной ответственности за состояние собственного здоровья. Поэтому я верю, что государство вынужденно к этому придет.

В рамках текущего технологического тренда невозможно будет обеспечить качественные методы помощи населению без введения личной ответственности за состояние собственного здоровья.

Муслим Муслимов:

Рынок. Рынок и государство к этому придет?

Кирилл Каем:

Технология заставит рынок, рынок заставит государство, я вот так скажу.

А с точки зрения роли врача (второй вопрос) ― врач никуда не денется. Во-первых, давайте начнем с определения, что такое врач. Врач – это не единый организм, не единая специальность. В связи со сложностью медицинской помощи и медицинской науки, которая стоит буквально плечом к плечу с медицинской помощью, сейчас врач – это большая группа разносторонних специалистов, которые специализируются в той или иной области и которые, конечно же, обладая общими медицинскими знаниями, зачастую являются экспертом в узкой области. Так получается. Я сам врач по образованию, и люди, работая в «Сколково», если у кого-то кто-то заболел, то спрашивают у меня. То, чем я занимаюсь, – это не собственно лечение пациента. Я пытаюсь правильно маршрутизировать людей с тем, чтобы они получили у правильного специалиста качественную медицинскую помощь. Я понимаю, кто в чем силен. Это частично ответ на ваш вопрос: а что будет с врачом? То есть, будет ли искусственный интеллект являться заменой врача – с моей точки зрения, еще длительное время нет.

Отдельный мой интерес – это, вообще, система искусственного интеллекта. На текущий момент когнитивные механизмы, которые встраиваются в искусственный интеллект, в принципе отличаются от тех когнитивных механизмов, которыми пользуемся мы, как люди. Я говорил со специалистами, у нас есть конференция по роботам, там была интересная дискуссия с ведущими мировыми специалистами по искусственному интеллекту. Вопрос в том, как мы воспринимаем действительность, говоря про наши органы чувств, говоря про синтез мышления, который обеспечен слухом, зрением, тактильными ощущениями, запахами, про то, как мы передаем и получаем информацию, постепенно ее наращиваем. Это условия, которые определяют наши когнитивные механизмы, плюс еще, сама сложность, так сказать, "технологическая" сложность, нашего мышления, количество взаимосвязей. Пока имитировать это нельзя. То, что делают ученые, работающие в области искусственного интеллекта, – они искусственно накачивают, условно, мышцу мизинца нашего мышления, которое специализируется на узкой области. Условно, искусственный интеллект – это то, что, внимательно анализируя большой объем медицинских изображений, будет безошибочно выделять то, что врач по усталости, по невнимательности, может быть, по незнанию мог бы пропустить. Искусственный интеллект может это изображение четко проанализировать.

Другой пример отличного помощника, накачанного мизинца, накаченного бицепса мышления врача, – это обработка гигантского количества данных в рамках системы. На текущий момент крупных универсальных систем с медицинским данными – раз, две, и обчелся. Самый крупный проект, Watson IBM, начал работу с семантикой медицинских записей, и только сейчас они доливают туда генетические данные. Это попытка унифицировать алгоритмы, связанные с несколькими слоями информации. Но, большей частью, разработчики, биоинформатики дрессируют нейросеточки, для того чтобы работать с генетическими данными, по одной простой причине: человеческое сознание не в состоянии охватить все факторы, которые они видят в омиксах. Чтобы вычислить закономерности, даже известные, требуется очень большое количество времени.

Исходя из вышесказанного, совершенно точно врач не сможет работать без искусственного интеллекта, без поддержи врачебных решений в течение следующих пяти лет. Уже сейчас не хватает мышления. Но инструменты творческого синтетического мышления, которые есть у человека, искусственному интеллекту пока не доступны. Возможно, медицина – это хороший, сложный пример, где его стоит развивать, где через 5-7-8 лет такие сложные системы возникнут. Но пока принятие медицинского решения, грамотного, с учетом большого числа факторов… Даже хороший врач – все еще врач, который слушает, смотрит, нюхает, пальпирует, чувствует, все факторы используются. Плюс, лабораторная диагностика, только потом уже принимает синтетическое решение. Этого пока еще маловато. Поэтому искусственный интеллект – это то, что позволит обрабатывать большие данные.

Второе, в чем будет полезно. Наверное, если вшить базовую алгоритмику в дерево принятия врачебного решения, это будет та поддержка, которая явится дополнительной проверкой работы врача: не заблудился ли он, и все ли шаги и все развилки он прошел в рамках диагностики, особенно ― в рамках сложной дифференциальной диагностики. Некий информационный помощник-гид. Важно, чтобы при развитии данных систем использование таких развилок и использование алгоритмов не стало обязательным, потому что во многих случаях врач может идти парадоксальным путем и принимать решения, которые по алгоритму уходят в другую ветку. Он, возможно, по какой-то причине три раза захочет получить ответ «нет», для того чтобы точно исключить это заболевание. Здесь элемент творчества, который пока машина не способна синтезировать.

Муслим Муслимов:

По моим последним данным в «Сколково» сейчас порядка 430 проектов, идущих на стыке информационных технологий и медицины. Насколько продуктивными вы считаете проекты в медицине для выхода на международный рынок и для применения в России? Есть ли проекты, которыми действительно можно похвастаться?

Кирилл Каем:

Да, такие проекты есть, конечно же. Первое, наверное, сама специфика «Сколково» как проекта, потому что все проекты, которые входят в контур «Сколково», проходят обязательную внешнюю независимую слепую экспертизу, и одним из обязательных оцениваемых факторов является уникальность технологического подхода. Причем, уникальность не в рамках Российской Федерации, а уникальность в международных рамках. Соответственно, если проект прошел фильтр нашей экспертизы, а проходит только 1/5 проектов с первого раза (большой отсев), это означает, что зернышко, которое позволит ему стать уникальным и быть успешным на международной арене, уже заложено. Приблизительно 15 % проектов «Сколково» уже осуществляют различные международные продажи и выходят на международные рынки.

Второе: сама по себе медицина как отрасль в текущем моменте – это глобальная наука, глобальные подходы. Честно говоря, я в российскую медицину совершенно не хочу бросать камень. Совершенно точно есть и правильные научные сотрудники, и правильные врачи, и люди, которые оценены международным и научным и врачебным сообществом, здесь, в Российской Федерации, лучшие врачи в мире. У нас, к сожалению, очень высока неравномерность качества оказания медицинской помощи и качество врачей, это да. У нас есть яркие всплески, но хотелось бы, чтобы сама система была более высокого уровня и ровнее, но яркие всплески точно исключить нельзя. Поэтому та разработка, которая есть, особенно, в рамках цифровой части и цифровизации медицины, однозначно, имеет международный потенциал. Это базируется на третьем факторе: кроме тех хороших врачей, которые ведут разработки, в России традиционно хорошие IT-специалисты и хорошие математики. А то, что сейчас происходит с цифровизацией медицины, уже делают не программисты, а это делают data scientist – ученые, которые изучают большие объемы данных, математические подходы, алгоритмизацию. Это не кодеры «черные воротнички», которые есть и в других странах в достаточном количестве, а здесь требуется творческий научный подход. Приведу несколько примеров проектов, которые мне интересны.

Например, есть компания «ЮНИМ». Они лицензированы как медицинская организация. Золотым стандартом онкологической диагностики является патоморфология, когда берётся образец биопсии, выискиваются клетки, которые ведут себя неправильно, и при специальных методах окрашивания, при специальном подходе, при специальных освещениях можно совершенно стопроцентно подтверить онкологическое заболевание. Компания «ЮНИМ» сделала две вещи. Первая уже реально полностью работает. Они сделали платформу, которая называется «Digital Pathology». Она позволяет сканированные образцы тканей выкладывать в облако в очень высоком разрешении с очень высокой скоростью и получать одновременно консилиумные решения, используя мнения морфологов нескольких стран (компания работает с несколькими сотнями лучших морфологов в мире), для того чтобы совершенно точно исключить проблему или найти проблему. Условно, это услуга по предоставлению второго мнения, хотя сейчас уже компания для многих российских онкологических центров является первой морфологической лабораторией. То есть они, в первую очередь, показывают успех.

Второй шаг развития этого проекта (то, что сейчас делает компания) – это, как раз, поддержка искусственным интеллектом принятия решения врача. Они сейчас сделали нейросетку. У них уже очень большое количество отсканированных образцов, они уже в цифровом виде. Эти образцы уже размечены при постановке существующих диагнозов. Сейчас они обучают нейросетку, и она в рамках тренировки выдает подсказку врачу, а врач проверяет, правильно ли она определила патологические клетки. Такого рода решение совершенно точно. Оно, с учетом качества врачей (потому что тренировку нейросети, тренировку искусственного интеллекта обеспечивает врач, качество разметки) сможет стать одной из ведущих в мире. Они сейчас смотрят уже и иностранных пациентов. Это проект, который уже работает.

Можно ради примера рассказать про более ранний проект, тоже очень интересный. Есть компания из Томска, называется «Комсиб», тоже резидент «Сколково». В изучении деятельности мозга есть подход, который называется функциональная МРТ, когда в рамках дополнительных исследований и дополнительного моделирования воздействия на пациента под контролем МРТ исследуется деятельность головного мозга. Коллеги пришли из науки. Они первоначально для реабилитации пациентов с инсультом использовали функциональную МРТ, для того чтобы смотреть, каким образом возбуждаются те или иные зоны мозга в качестве обратной связи при попытке обучить пациента восстановить двигательную активность после инсульта, когда одни зоны мозга переключаются на другие, функция происходит в рамках реабилитации. Это очень дорогой подход, но они смогли при помощи математического инструментария сопоставить развернутый ЭЭГ (электроэнцефалограмму) с данными, которые они получали на функциональной МРТ, что позволило им создать прибор для более эффективной реабилитации пациентов с инсультом только за счет правильной дешифровки данных в рамках электроэнцефалографии. То есть достаточно один раз сделать пациенту функциональную МРТ, после этого сделать ЭЭГ, наложить эти паттерны, и дальше, делая ЭЭГ, постоянно ускорять процессы реабилитации. Вот такой проект.

Достаточно много проектов, которые занимаются искусственным интеллектом. Есть проект, который называется Botkin.AI. Это аналитика медицинских изображений самого разного плана, рентген и компьютерная томография. Более того, коллеги замахиваются на динамические изображения, потому что это гораздо более сложно для искусственного интеллекта. Например, УЗИ – это динамическое изображение, и для того чтобы расшифровать ультразвуковое исследование, искусственному интеллекту нужно работать с динамическим изображением. Тем не менее, сейчас разработчики, все-таки, больше ориентируются на скрининговые методы. Понятно, что от ранней диагностики можно получить больший эффект, просматривая тысячи изображений.

Муслим Муслимов:

И для пациента больше пользы, и государству меньше затрат.

Кирилл Каем:

Пользы для здравоохранения больше. Для пациента, может быть, детальное рассмотрение было бы правильнее, но сначала надо этого пациента выделить. При скринировании большого количества пациентов можно выбрать тех, у кого привлекает внимание то или иной отклонение, а дальше анализировать уже более детально.

Есть известный вам проект «Третье мнение». Предполагаю, что в этой студии его неоднократно обсуждали. Схема та же. Используется несколько таргетных категорий медицинских изображений, с которыми работает «Третье мнение». Вот такого рода есть проекты, с которыми интересно.

Муслим Муслимов:

Я бы поговорил еще о нейротехнологиях. Современные нейротехнологии и их влияние на развитие человеческого капитала. Но, мы с вами очень много тем затронули, и вы, практически, на весь лист вопросов, который у меня был намечен, так или иначе, косвенно или напрямую ответили. Действительно, мы говорим сейчас о ноу-хау, трендах, о тех инновационных моделях, которые берет на себя «Сколково». Тем не менее, я хотел бы быть более понятным нашим обычным врачам, так скажем, из глубинки, которые могут услышать нас и сказать: «Ребята, вы там говорите о многом, но до нас это дойдет лет через двадцать». Понятно, что в мегаполисах и в современных диагностических лечебных комплексах нейротехнологии будут в первую очередь рассмотрены и внедрены, а как эти технологии будут внедряться в глубинке? Возможно ли это в ближайшее время?

Кирилл Каем:

Давайте, начнем с определения, что такое нейротехнологии и с тех реальных применений, которые сейчас возможны. Во-первых, с точки зрения нейротехнологий мы еще детские шаги делаем. Я слегка затрагивал вопросы когнитивных механизмов (механизмов нашего мышления): на техническом уровне они еще не решены, не открыты. Есть масса проектов. Из самых известных, наверное, «ENIGMA». Это международный консорциум ученых, которые по всему миру собирают медицинские изображения функциональных МРТ, fMRI очень много собирают, пытаясь понять, как же работает мозг, каковы взаимосвязи. У него и название соответствующее: «Загадка», «ENIGMA». Поэтому, увы, для того чтобы наше воздействие с точки зрения нейроинтерфейсов или же наша возможность научить компьютер мыслить, как человек, требует очень глубокой и очень большой научной работы.

К слову говоря, у нас есть сестринский университет, который называется Сколтех. У нас большое событие: 1 сентября открывается новый большой кампус Сколтеха в Сколково, и Сколтех открывает большую лабораторию, которая будет заниматься нейротехнологиями и изучением вопросов мышления в целом (когнитивных механизмов). Это международный проект с участием профессоров из ECUA, с участием российских профессоров. То есть будет большая интересная научная работа. Поэтому наши пока еще детские шажки, мы пока еще в ползунках ползаем в этом вопросе, еще даже не шагаем, – это возможность использования текущих механизмов взаимодействия человека и машины в рамках нейроинтерфейсов, а также возможность отслеживания реакции человека с тем, чтобы упростить диагностику, например.

Инструменты творческого синтетического мышления, которые есть у человека, искусственному интеллекту пока не доступны.

Давайте поговорим, про нейроинтерфейсы, они всем интересны. Все ожидают с большим напряжением, когда же будет тот самый чудесный шлем, который позволит читать мысли и записывать сны, чтобы потом на цветном экране показать супруге, что ничего грешного не снилось.

На текущий момент де-факто, с чем мы можем работать, – это электроэнцефалограмма и снятие определенных дополнительных реакций, как то: электрические потенциалы, микродвижения мышц и движения глазных яблок, для того чтобы понять ту или иную реакцию человека. Первое – это можно использовать для диагностики. У нас есть компании, которые используют это в маркетинговых целях, например. В «Сколково» есть компания, называется «Нейротренд», которая в рамках проведения маркетинговых исследований может понять реакцию более точно, и не вербализованную, а реальную реакцию фокус-групп на тот или иной товар или то или иное маркетинговое сообщение, используя все вышеперечисленные методики. Вторая возможность, которая практически используется с точки зрения нейротехнологий, – это использование тех же механизмов, но для получения связи от пациентов с расстройствами здоровья. В первую очередь, от пациентов, которые в связи с травмой или в связи с развитием заболеваний не могут нормально общаться с миром. Снятые с них определенные электрические потенциалы можно использовать для передачи команды машине. При этом требуется определенный цикл обучения.

Есть, например, у нас проект, называется «НейроЧат». Это проект, который позволяет натренировать пациента таким образом, чтобы он силой своей воли изменял энцефалограмму так, что через датчики энцефалографа мог передавать по Bluetooth сигнал компьютеру и управлять, например, курсором на компьютере. Или к компьютеру можно привязать какие-то дополнительные функции. Таким образом, люди, которые полностью парализованы, могут общаться с миром, то есть могут передавать миру информацию. Это значительно проще, чем было раньше: при помощи количеств подмигиваний продиктовать цифру и т.д., то есть гораздо более сложные механизмы.

Еще есть стартап, который называется «НейроДрайв». Более сложная тема. Все, что относится к опасным производствам ― к управлению самолетом, к гоночным автомобильным командам. Или, например, интересное приложение ― компьютерные игры, профессиональные компьютерные игроки. При помощи снятия с них реакции, при помощи нейроинтерфейсов, сложной аналитики движения глазных яблок, микродвижений мышц, можно соответствующим образом: а) построить диагностику: в состоянии ли человек выполнять ту сложную или опасную работу, которую он выполняет, б) выстраивать программы тренингов для этих людей, в том числе стресс тренингов, которые позволяют улучшить их навыки.

Есть такого рода проекты. Но, тем не менее, мы с вами еще пока только то, что называется, трогаем воду, touch the water, потому что фундаментальных знаний нам не хватает. Это большой тренд, но это сложная, действительно, в том числе и по сложности предмета изучения, наука. Многоуровневые и базовые механизмы передачи нервного импульса понимаем, но в какой степени эти взаимосвязи выстроены – пока у нас только гипотезы. Каким образом имитировать их или управлять – мы пока не знаем. Когда мы с вами говорим, что искусственный интеллект – это нейросеть, – это очень примитивная даже не имитация, а подражание тому, что представляет из себя система взаимосвязей в рамках человеческого мышления. Поэтому мы пока на очень-очень-очень поверхностном уровне.

Муслим Муслимов:

Илон Маск уверен в том, что рано или поздно «восстание машин» будет иметь место, но на каком поколении оно отразится – непонятно. Как вы считаете, насколько мы защищены от так называемого «восстания машин» и насколько это грозит человечеству?

Кирилл Каем:

Я уважаю гениальность Илона Маска, но он во многом, все-таки, маркетинговый гений. Подобного рода заявления 100 % помогают ему привлечь внимание к проекту, и предполагаю – финансирование, который будет иметь значительно более приземленное техническое значение с точки зрения, как раз, развития индустрии нейротехнологий и интерфейсов (человек-машина и т.д.), которые ему нужны. Вопрос «восстания машин», я думаю, скорее, провокативное заявление, чем то, что мы, наши дети, наши внуки и наши праправнуки могут ожидать в виде реальных сценариев. Плюс, все-таки, создание супер-интеллекта, который объединит все-все-все компьютеры мира, все-все искусственные интеллекты, которые узко специализированы, как раз те самые «накачанные мизинцы» или «накачанные бицепсы», – того, что нашему мышлению не хватает сделать, – не приведет к рождению, к изменению механизменных мышлений, к тем самым синтетическим и творческим началам, которые будут необходимы для «восстания машин». Первое.

Второе – это вопрос: а будет ли искусственный интеллект враждебным? Честно говоря, искусственный человек – это создание человека (Homo sapiens), и он будет таким, каким мы его научим быть, не более и не менее. Достаточно встраивать механизмы безопасности, для того чтобы это нормально работало. Поэтому я не верю в «восстание машин», нет. Я считаю, что наши машины будут помощниками и будут нам помогать. В качестве анекдота вспомню случай. Когда появился и начал развиваться автомобильный транспорт, то многие газеты писали о том, что «это, конечно, перспективное направление, но мы должны понимать, что это приведет к ужасному количеству смертей, потому что, если автомобильный транспорт начнет двигаться быстрее, чем 30 км/час, то человек просто задохнется, поскольку встречный поток воздуха не будет давать ему возможности дышать». Мне кажется, это из той серии.

Муслим Муслимов:

Встречный поток воздуха побороли, а вот количество смертей пока еще нет. Короткий вопрос. Как вы считаете, какова формула успеха команд, которые приходят в «Сколково», преподнося медицинский проект для реализации?

Кирилл Каем:

Надо честно сказать, что медицинские проекты – одна из самых сложных категорий для «Сколково». «Сколково» как фонд – это фонд поддержки и развития коммерческой составляющей проекта, а коммерциализация медицинских проектов имеет самые длинные циклы. Плюс, это также сложно, потому что в Российской Федерации плательщик во многом и регулятор, эти две функции сконцентрированы в рамках одного конгломерата организаций, который имеет отношение к государству. Поэтому, если говорить в целом об успехах проекта, любого, включая медицинский, просто медицинский – те сложности, о которых я сказал, будут влиять на определенные решения.

Первое, что мы проверяем, – это состоятельность научной идеи. В базисе любой технологии должна быть идея, которая проверена экспериментальным путем, за которой стоит нормальная фундаментальная наука. Как только в фундаментальной части начинает быть завирательство или фантазии – это означает, что технологию нельзя сделать. Поэтому мы смотрим статьи, мы смотрим, действительно, чтобы это был правильный научный коллектив, мы смотрим подтверждение экспериментальной базы того, что делает компания. Второе – это то, что на базе научной теории, или научной гипотезы, или научной серии экспериментов можно сделать технологию. Очень часто наука превосходна, но внедрение и перевод её в технологию, которая должна быть повторяема, должна быть воспроизводима в рамках существующих производственных масштабов. Иногда наука отличная, но технология будет столь дорогая, что существующие альтернативные механизмы значительно дешевле, хотя и значительно проще, и, может быть, не столь точны.

Третье – это востребованность. Мы всегда смотрим, насколько команда понимает, кто их потребитель на рынке. В медицинском случае тот самый unsatisfied medical need, неудовлетворенная медицинская потребность. Кто та группа пациентов, с которой нужно работать? Какие альтернативные методы терапии или диагностики существуют для этой группы пациентов? Более того ― кто плательщик за ту технологию, которую они развивают? У нас сейчас в Российской Федерации большая сложность, это сочетание регуляторки и того, кто плательщик. Хотя, ситуация меняется. Минздрав сделал очень правильный шаг. Минздрав сделал институт, который связан с экономической оценкой внедряемых медицинских технологий, сделали специальный ФГУП. Государственное унитарное предприятие занимается только этим, доказывая Минздраву как или подведомственный Минздраву, или в рамках нашего федерального устройства, когда субъекты федерации будут закупать ту или иную технологию, доказывая экономическую состоятельность этой технологии. Мы задаем тот же самый вопрос.

Четвертый, наверное, один из самых важных факторов в рамках оценки потенциального успеха, – это команда. У нас есть ложное понимание о Сколково, что там собираются молодые новаторы. Это совершенно ложное впечатление. У нас есть молодые новаторы, и 50, и 60, и 70 лет. Когда речь идет о хорошей фундаментальной науке, как правило, ее делают люди, вполне себе убеленные сединами, а люди, которые переводят это в технологию, и, более того, продают это все, – 30-40, 20-30 лет. У нас очень часто получается разновозрастная команда, когда есть академическая величина, которая занималась академической наукой, есть люди, которые это делают ― или пришедшие из индустрии, или молодые кандидаты, доктора наук, которые из этого делают технологию, и есть группа агрессивных ребят, которые занимаются подходом к рынку, бизнес-администрированием и продажами. Такая правильная команда (ее также оценивает экспертиза) – это одна из составляющих успеха. Хотя, бывают чудеса. Иногда сам академик, в возрасте, но прекрасно понимает рынок, толкает идею, но это на уровне, скорее, статистических выбросов. Это редкость.

Муслим Муслимов:

Спасибо вам за ответы! Наша передача подошла к концу. Пожелаю вам успеха в реализации проектов, которые подаются в фонд «Сколково». Успехов вам!

Кирилл Каем:

Спасибо большое!