Государственный фонд фондов
Институт развития Российской Федерации

Media Review

Новая медицина

01.01.2017
Источник: РБК

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

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).

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.

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

Источник: Forbes


Место проведения: