Привет!
Я Даниил Васильев, технологический предприниматель.
У меня 2 действующие IT-компании.
Летом 2024 я начал делать medtech-стартап c AI.
С этого момента мы с командой активно изучаем искуственный интеллект и медицинские технологии.
В этом канале делюсь интересным из сфер medtech и AI: новости индустрии, обзоры IT-продуктов, ИИ-моделей, промты, работа с даными, RAG, дообучение и т.д.
Показываю путь развития нашего стартапа "Я здоров" yazapp.ru.
Я здоров - цифровой ассистент вашего здоровья.
Универсальная медицинская карта, дневник и планировщик.
AI-ассистент по здоровью и медицине.
Онлайн-взаимодействие с медицинскими специалистами, клиниками и лабораториями.
Все, кому интересен AI, медтех, или AI в медтехе - подписывайтесь, будет интересно)
Ещё мы ведем youtube-канал "Лучшее время" про технологии, продукты и бизнесы, которые меняют мир: youtube.com/@asap_best_time
Там тоже много про AI и medtech)
Я Даниил Васильев, технологический предприниматель.
У меня 2 действующие IT-компании.
Летом 2024 я начал делать medtech-стартап c AI.
С этого момента мы с командой активно изучаем искуственный интеллект и медицинские технологии.
В этом канале делюсь интересным из сфер medtech и AI: новости индустрии, обзоры IT-продуктов, ИИ-моделей, промты, работа с даными, RAG, дообучение и т.д.
Показываю путь развития нашего стартапа "Я здоров" yazapp.ru.
Я здоров - цифровой ассистент вашего здоровья.
Универсальная медицинская карта, дневник и планировщик.
AI-ассистент по здоровью и медицине.
Онлайн-взаимодействие с медицинскими специалистами, клиниками и лабораториями.
Все, кому интересен AI, медтех, или AI в медтехе - подписывайтесь, будет интересно)
Ещё мы ведем youtube-канал "Лучшее время" про технологии, продукты и бизнесы, которые меняют мир: youtube.com/@asap_best_time
Там тоже много про AI и medtech)
👍3❤2
Для знакомства расскажу немного подробнее о модулях нашего проекта.
Медицинская карта и планировщик. Мобильное приложение пользователя
Распознавание, хранение и структурирование данных медицинской карты: анализов, обследований и назначений.
Предоставление доступа к мед карте врачу.
Календарь\планировщик задач по здоровью: приём лекарств, записи на анализы и обследования, дневники показателей, питания, активности и т.д.
Текстово-голосовой помощник для работы с данными и функционалом приложения.
Web-сервис для медицинских специалистов
Онлайн-кабинет для работы с пациентами:
Работа с данными мед карты.
Назначение анализов, обследований, опросов, направление рекомендаций.
Мы не делаем МИС-систему для клиник, по крайней мере пока.
Это скорее инструмент для обмена данными между человеком и медицинским специалистом, не ограниченный данными конкретной клиники или лаборатории.
Медицинская карта и планировщик. Мобильное приложение пользователя
Распознавание, хранение и структурирование данных медицинской карты: анализов, обследований и назначений.
Предоставление доступа к мед карте врачу.
Календарь\планировщик задач по здоровью: приём лекарств, записи на анализы и обследования, дневники показателей, питания, активности и т.д.
Текстово-голосовой помощник для работы с данными и функционалом приложения.
Web-сервис для медицинских специалистов
Онлайн-кабинет для работы с пациентами:
Работа с данными мед карты.
Назначение анализов, обследований, опросов, направление рекомендаций.
Мы не делаем МИС-систему для клиник, по крайней мере пока.
Это скорее инструмент для обмена данными между человеком и медицинским специалистом, не ограниченный данными конкретной клиники или лаборатории.
🔥6
Второй модуль - медицинский консультант с искусственным интеллектом.
Мы хотим сделать консультанта, который сможет общаться на темы медицины и здоровья: собирать информацию, формировать варианты диагнозов, рекомендации дальнейших шагов и т.д.
При этом он должен опираться на данные доказательной медицины и быть максимально безопасным.
Мы тестируем разные LLM-модели, разрабатываем наборы промтов и ассистентов.
Ищем наборы данных для RAG, дообучения моделей и тестирования пайплайнов.
Тут предстоит решить много сложных задач: технических, поиска и агрегации данных, этических и многих других.
Но если получится сделать достаточно хорошо, верю что это будет полезно и в качестве консультанта для людей, и как система поддержки принятия врачебных решений.
Мы не планируем заменять врача.
Мы хотим сделать для людей альтернативу поиску ответов на медицинские вопросы в поисковых системах.
Более быструю, надёжную и безопастную.
Мы хотим сделать консультанта, который сможет общаться на темы медицины и здоровья: собирать информацию, формировать варианты диагнозов, рекомендации дальнейших шагов и т.д.
При этом он должен опираться на данные доказательной медицины и быть максимально безопасным.
Мы тестируем разные LLM-модели, разрабатываем наборы промтов и ассистентов.
Ищем наборы данных для RAG, дообучения моделей и тестирования пайплайнов.
Тут предстоит решить много сложных задач: технических, поиска и агрегации данных, этических и многих других.
Но если получится сделать достаточно хорошо, верю что это будет полезно и в качестве консультанта для людей, и как система поддержки принятия врачебных решений.
Мы не планируем заменять врача.
Мы хотим сделать для людей альтернативу поиску ответов на медицинские вопросы в поисковых системах.
Более быструю, надёжную и безопастную.
👍5😁1
До лета 2024 я никогда не работал с медтехом.
То, что 7 лет назад мы сделали 5 сайтов для стоматологий не в счёт)
С AI аналогично.
Пользовался нейросетями, но внедрять в собственные IT-продукты, сравнивать модели, дообучать, формировать пайплайны с оркестраторами, ассистентами, RAG - ещё пол года назад я и слов таких не знал)
Что я делал последние полгода, чтобы погрузиться в медтех и AI:
1. Общался с людьми из индустрии - от врачей и нутрициологов до разработчиков IT-решений для медицины.
2. Проанализировал десятки IT-продуктов, связанных с medtech и healthtech - электронных медицинских карт, МИС-систем, сервисов телемедицины, ИИ-продуктов для здравоохранения, фитнес-трекеров, счётчиков калорий и т.д.
3. Посетил конференцию Цифровое здравоохранение от Cnews
4. Прошёл онлайн-обучение по анализу рынка в медицине от Сетевого университета медицинских технологий
5. Прошёл курс Бизнес на GPT от Александра Горного
6. Вступил в бизнес-клуб предпринимателей в сфере ИИ от него же
7. И самое интересное - начал делать 2 medtech стартапа)
Сейчас я точно лучше разбираюсь в medtech и AI, чем пол года назад)
Но это только начало, можно сказать я начинаю понимать основы)
Продолжаю активно изучать эти сферы, общаться с людьми из отрасли.
В этом канале буду делиться всем что изучаю сам, рассказывать что и как мы как мы используем на своих проектах.
То, что 7 лет назад мы сделали 5 сайтов для стоматологий не в счёт)
С AI аналогично.
Пользовался нейросетями, но внедрять в собственные IT-продукты, сравнивать модели, дообучать, формировать пайплайны с оркестраторами, ассистентами, RAG - ещё пол года назад я и слов таких не знал)
Что я делал последние полгода, чтобы погрузиться в медтех и AI:
1. Общался с людьми из индустрии - от врачей и нутрициологов до разработчиков IT-решений для медицины.
2. Проанализировал десятки IT-продуктов, связанных с medtech и healthtech - электронных медицинских карт, МИС-систем, сервисов телемедицины, ИИ-продуктов для здравоохранения, фитнес-трекеров, счётчиков калорий и т.д.
3. Посетил конференцию Цифровое здравоохранение от Cnews
4. Прошёл онлайн-обучение по анализу рынка в медицине от Сетевого университета медицинских технологий
5. Прошёл курс Бизнес на GPT от Александра Горного
6. Вступил в бизнес-клуб предпринимателей в сфере ИИ от него же
7. И самое интересное - начал делать 2 medtech стартапа)
Сейчас я точно лучше разбираюсь в medtech и AI, чем пол года назад)
Но это только начало, можно сказать я начинаю понимать основы)
Продолжаю активно изучать эти сферы, общаться с людьми из отрасли.
В этом канале буду делиться всем что изучаю сам, рассказывать что и как мы как мы используем на своих проектах.
👍3
Пару недель назад Т-технологии (Т-Банк) выложиди в открытый досутуп модели T-Pro и T-Lite.
https://vc.ru/ai/1702562-t-tehnologii-vylozhila-ishodnyi-kod-bolshih-yazykovyh-modelei-na-32-mlrd-i-7-mlrd-parametrov
Мы первично протестировали T-Pro для нашего консультанта.
Сравнили с Mistral (это была первая модель, которую мы пробовали on-premise)
На примерах наших промтов по качеству ответов T-Pro кажется поинтереснее.
Но при этом в 10 раз медленнее.
К разговору о моделях, кроме описанных выше, мы пробовали Claude 3.5 Sonnet, GPT 4o и Liquid AI.
Ещё интересно будет попробовать новую GigaChat Lite.
Нашёл про неё такую информацию:
Флагманом релиза стала GigaChat Lite — первая русскоязычная MoE-модель (Mixture of Experts), насчитывающая 3 млрд активных параметров. Модель превосходит все существующие 8-миллиардные модели в работе с русским языком, хотя немного уступает им в англоязычных тестах.
MOE-модели обычно быстрее трансформеров, интересно посмотреть скорость и качество ответов на наших достаточно сложных промтах.
Пока наши оценки моделей субъективны\, потому что мы ещё не сформировали тестовые наборы данных и бенчмарки для оценки применяемых моделей и в целом пайплайнов на задачах медицинского консультирования.
Но мы уже работаем над этим)
https://vc.ru/ai/1702562-t-tehnologii-vylozhila-ishodnyi-kod-bolshih-yazykovyh-modelei-na-32-mlrd-i-7-mlrd-parametrov
Мы первично протестировали T-Pro для нашего консультанта.
Сравнили с Mistral (это была первая модель, которую мы пробовали on-premise)
На примерах наших промтов по качеству ответов T-Pro кажется поинтереснее.
Но при этом в 10 раз медленнее.
К разговору о моделях, кроме описанных выше, мы пробовали Claude 3.5 Sonnet, GPT 4o и Liquid AI.
Ещё интересно будет попробовать новую GigaChat Lite.
Нашёл про неё такую информацию:
Флагманом релиза стала GigaChat Lite — первая русскоязычная MoE-модель (Mixture of Experts), насчитывающая 3 млрд активных параметров. Модель превосходит все существующие 8-миллиардные модели в работе с русским языком, хотя немного уступает им в англоязычных тестах.
MOE-модели обычно быстрее трансформеров, интересно посмотреть скорость и качество ответов на наших достаточно сложных промтах.
Пока наши оценки моделей субъективны\, потому что мы ещё не сформировали тестовые наборы данных и бенчмарки для оценки применяемых моделей и в целом пайплайнов на задачах медицинского консультирования.
Но мы уже работаем над этим)
vc.ru
«Т-Технологии» выложила исходный код больших языковых моделей на 32 млрд и 7 млрд параметров
Компания утверждает, что это «лучшие в мире открытые модели на русском языке».
Nvidia представила доступный компьютер для генеративного ИИ за 249$.
https://mltimes.ai/nvidia-predstavila-samyj-dostupnyj-superkompyuter-dlya-generativnogo-ii/
Мы немного погуглили производительность.
На формах пишут, что эта штука дает 1 токен/с, что явно не быстро.
При этом, если поискать её в России, то цена будет от 100 000 рублей)
Для сравнения, в районе 200 000 можно собрать компьютер с видеокартой, которая будет давать 10 токенов/с.
В общем мы пока доступности не ощутили, смотрим дальше.
https://mltimes.ai/nvidia-predstavila-samyj-dostupnyj-superkompyuter-dlya-generativnogo-ii/
Мы немного погуглили производительность.
На формах пишут, что эта штука дает 1 токен/с, что явно не быстро.
При этом, если поискать её в России, то цена будет от 100 000 рублей)
Для сравнения, в районе 200 000 можно собрать компьютер с видеокартой, которая будет давать 10 токенов/с.
В общем мы пока доступности не ощутили, смотрим дальше.
MLTimes
Nvidia представила самый доступный суперкомпьютер для генеративного ИИ - MLTimes
❤2
В рамках разработки медицинской карты, одна из сложных задач над которой мы работаем - распознавание бланков анализов.
Мы хотим дать пользователю возможность отслеживать динамику изменения показателей анализов, даже если он сдавал их в разных лабораториях.
Сложность в том, что у каждого биомаркера десятки синонимов и несколько единиц измерения.
Референсные значения также могут отличаться.
Естественно на бланках разных лабораторий всё по своему.
Единой базы биомаркеров нет.
Чтобы хорошо структурировать данные мы должны научиться распознавать любой бланк, понимать все синонимы и пересчитывать единицы измерения.
У нас в разработке 2 варинта, но пока ни в одном мы не дошли до результата, который бы нас устроил на 100%.
1. Подключаем библиотеку распознавания картинки в текст. С помощью парсинга сайтов лабораторий наполняем базу данных биомаркеров, единиц измерения и референсных значений. Дальше достаточно сложными алгоритмами с векторным поиском пытаемся разобрать в распознанном тексте бланка что есть что и структурировать эти данные.
Неплохо продвинулись в такой реализации, но пока не на всех бланках работает идеально.
2. Подключить готовую нейросеть, которая будет сразу распознавать данные с бланков и отдавать нам в нужной структуре.
Почему-то мы не подумали о таком варианте сразу и сначала пошли по первому.
Но и тут не всё гладко.
Пока, из всех моделей, которые мы протестировали, впечатляющий результат в распознавании бланков показал только Claude 3.5 Sonnet.
Но его API для России официально недоступно. А это значит сервер за границей для этого микросервиса.
Да и сомневаюсь что юридически мы сможем распознавать данные с бланков российских пользователей через API американской модели.
Если кто-то знает российскую модель, подходяющую для данной задачи, или любой другой способ её решения - напишите мне пожалуйста)
Мы хотим дать пользователю возможность отслеживать динамику изменения показателей анализов, даже если он сдавал их в разных лабораториях.
Сложность в том, что у каждого биомаркера десятки синонимов и несколько единиц измерения.
Референсные значения также могут отличаться.
Естественно на бланках разных лабораторий всё по своему.
Единой базы биомаркеров нет.
Чтобы хорошо структурировать данные мы должны научиться распознавать любой бланк, понимать все синонимы и пересчитывать единицы измерения.
У нас в разработке 2 варинта, но пока ни в одном мы не дошли до результата, который бы нас устроил на 100%.
1. Подключаем библиотеку распознавания картинки в текст. С помощью парсинга сайтов лабораторий наполняем базу данных биомаркеров, единиц измерения и референсных значений. Дальше достаточно сложными алгоритмами с векторным поиском пытаемся разобрать в распознанном тексте бланка что есть что и структурировать эти данные.
Неплохо продвинулись в такой реализации, но пока не на всех бланках работает идеально.
2. Подключить готовую нейросеть, которая будет сразу распознавать данные с бланков и отдавать нам в нужной структуре.
Почему-то мы не подумали о таком варианте сразу и сначала пошли по первому.
Но и тут не всё гладко.
Пока, из всех моделей, которые мы протестировали, впечатляющий результат в распознавании бланков показал только Claude 3.5 Sonnet.
Но его API для России официально недоступно. А это значит сервер за границей для этого микросервиса.
Да и сомневаюсь что юридически мы сможем распознавать данные с бланков российских пользователей через API американской модели.
Если кто-то знает российскую модель, подходяющую для данной задачи, или любой другой способ её решения - напишите мне пожалуйста)
👍1
Рынок медтеха вырос на 40% в 2024 году.
В частности рост сегмента специализированного медицинского ПО на 43,02%, до 5,6 млрд руб.
Я верю, что тенденция роста будет только усиливаться, кажется что 5,6 млрд - слёзы для рынка, пользователи которого так или иначе вся страна.
Ну и конечно одним из драйверов роста рынка медтеха становится развитие нашего любимого ИИ)
https://www.kommersant.ru/doc/7382859
В частности рост сегмента специализированного медицинского ПО на 43,02%, до 5,6 млрд руб.
Я верю, что тенденция роста будет только усиливаться, кажется что 5,6 млрд - слёзы для рынка, пользователи которого так или иначе вся страна.
Ну и конечно одним из драйверов роста рынка медтеха становится развитие нашего любимого ИИ)
https://www.kommersant.ru/doc/7382859
🔥4👍2
Встретил в последнее время немало новостей и статей про то, что ИИ угрожает медицине, потому что может ошибаться и т.д..
Например вот:
https://mltimes.ai/eksperty-iz-58-stran-reshayut-problemy-predvzyatosti-ii-v-mediczine/
Или вот:
Некоммерческая организация ECRI поставила искусственный интеллект на первое место среди технологических рисков в медицине.
Если резюмировать описание рисков из этих статей, то получим примерно следующее:
ИИ может галлюцинировать, ошибаться, выдавать ложные результаты, быть предвзятым, качество работы может быть нестабильным.
Безусловно все разработчики ИИ-решений для медицины должны осознавать риски и уделять максимальное внимание вопросам безопастности и этики.
Но, при этом не нужно сваливать всё на ИИ)
Все те же риски (ошибки, предвзятость) относятся и к врачам.
И вопросы качества подготовки медицинских специалистов не менее важны, чем контроль ИИ.
Закончу мысль цитатой, которая хорошо синхронизируется с моей позицией:
"Поиск баланса между инновациями в ИИ и безопасностью станет одной из самых сложных и определяющих задач современной медицины".
Например вот:
https://mltimes.ai/eksperty-iz-58-stran-reshayut-problemy-predvzyatosti-ii-v-mediczine/
Или вот:
Некоммерческая организация ECRI поставила искусственный интеллект на первое место среди технологических рисков в медицине.
Если резюмировать описание рисков из этих статей, то получим примерно следующее:
ИИ может галлюцинировать, ошибаться, выдавать ложные результаты, быть предвзятым, качество работы может быть нестабильным.
Безусловно все разработчики ИИ-решений для медицины должны осознавать риски и уделять максимальное внимание вопросам безопастности и этики.
Но, при этом не нужно сваливать всё на ИИ)
Все те же риски (ошибки, предвзятость) относятся и к врачам.
И вопросы качества подготовки медицинских специалистов не менее важны, чем контроль ИИ.
Закончу мысль цитатой, которая хорошо синхронизируется с моей позицией:
"Поиск баланса между инновациями в ИИ и безопасностью станет одной из самых сложных и определяющих задач современной медицины".
MLTimes
Эксперты из 58 стран решают проблемы предвзятости ИИ в медицине - MLTimes
👍1
В конце декабря мой интерес к AI привёл меня к тому, что я захотел хотя бы базово разобраться в устройстве нейронных сетей.
Тестировать разные модели, промты, базы для RAG и т.д. мне оказалось недостаточно)
Захотелось копнуть глубже, чтобы понять как устроены технологии машинного обучения и более объективно понимать их возможности.
Так вот, прежде чем пытаться понять устройство нейронных сетей, нужна база алгебры и математического анализа.
Я изучал математику в университите, причём даже неплохо.
Но последние 10 лет занимался преимущественно менеджментом, и естественно забыл примерно всё.
Поэтому сейчас она даётся мягко говоря с трудом.
Среди всего многообразия контента, я нашёл канал в котором сериями видео достаточно простым (насколько это возможно для высшей математики) языком объясняют суть линейной алгебры, математического анализа и нейронных сетей:
Линейная алгебра
Математический анализ
Нейронные сети
После этих видео, следующие математические статьи начали становиться немного понятнее)
Для ML/DS-специалистов эта база явно не будет интересна.
Но для таких как я, кто хочет вспомнить математику после длительного перерыва - думаю будет хорошим стартом.
А как Вы провели праздники?)
Тестировать разные модели, промты, базы для RAG и т.д. мне оказалось недостаточно)
Захотелось копнуть глубже, чтобы понять как устроены технологии машинного обучения и более объективно понимать их возможности.
Так вот, прежде чем пытаться понять устройство нейронных сетей, нужна база алгебры и математического анализа.
Я изучал математику в университите, причём даже неплохо.
Но последние 10 лет занимался преимущественно менеджментом, и естественно забыл примерно всё.
Поэтому сейчас она даётся мягко говоря с трудом.
Среди всего многообразия контента, я нашёл канал в котором сериями видео достаточно простым (насколько это возможно для высшей математики) языком объясняют суть линейной алгебры, математического анализа и нейронных сетей:
Линейная алгебра
Математический анализ
Нейронные сети
После этих видео, следующие математические статьи начали становиться немного понятнее)
Для ML/DS-специалистов эта база явно не будет интересна.
Но для таких как я, кто хочет вспомнить математику после длительного перерыва - думаю будет хорошим стартом.
А как Вы провели праздники?)
🔥5😁1
Посмотрел обзор российского медицинского рынка от консалтинговой компании Kept.
Общий объём рынка медицинских услуг за 2023 год составил 7,6 трлн. рублей.
Отсюда - 5,9 трлн. - государственная медицина, 1,7 трнлн. - коммерческий сегмент.
Рост рынка в среднем 12,3 % в год.
Коммерческая лабораторная диагностика - 125 млрд. рублей.
На фоне общих цифр медицинского рынка, достаточно скромным кажется рынок цифровой медицины - 38 млрд. рублей.
Но среднегодовой рост этого рынка за период 2019-2023 значительно опережал общий рынок медицины - 36.2% против 12.3%.
Прогноз роста к 2030 больше чем втрое, до 123 млрд.
Cубъективно мне эти цифры кажутся немного заниженными.
Предполагаю, что там может быть не учтена часть бюджетов на цифровизацию в гос. секторе медицины.
И, например, партнерские вознаграждения, которые платят медицинские клиники и лаборатории IT-сервисам за привлечение пациентов.
Но это не изменит цифры на порядки, поэтому опираться на данные из обзора можно.
Ещё посмотрите на скриншоте, как исследователи декомпозировали рынок цифровой медицины и прогнозы роста по сегментам.
Максимальный рост в телемедицине, СППВР и приложениях для здоровья.
Сильно верю в СППВР и приложения для здоровья, в телемедицину немного меньше.
Ну и конечно я сильно верю в ИИ-ассистенты для пациентов, рынка которых по сути пока нет.
Но интересно, от какого рынка они откусят свой кусок - от цифровой медицины или от медицинских услуг?
Ссылка на обзор:
https://assets.kept.ru/upload/pdf/2024/12/ru-commercial-medicine-market-in-russia-kept-survey.pdf
Общий объём рынка медицинских услуг за 2023 год составил 7,6 трлн. рублей.
Отсюда - 5,9 трлн. - государственная медицина, 1,7 трнлн. - коммерческий сегмент.
Рост рынка в среднем 12,3 % в год.
Коммерческая лабораторная диагностика - 125 млрд. рублей.
На фоне общих цифр медицинского рынка, достаточно скромным кажется рынок цифровой медицины - 38 млрд. рублей.
Но среднегодовой рост этого рынка за период 2019-2023 значительно опережал общий рынок медицины - 36.2% против 12.3%.
Прогноз роста к 2030 больше чем втрое, до 123 млрд.
Cубъективно мне эти цифры кажутся немного заниженными.
Предполагаю, что там может быть не учтена часть бюджетов на цифровизацию в гос. секторе медицины.
И, например, партнерские вознаграждения, которые платят медицинские клиники и лаборатории IT-сервисам за привлечение пациентов.
Но это не изменит цифры на порядки, поэтому опираться на данные из обзора можно.
Ещё посмотрите на скриншоте, как исследователи декомпозировали рынок цифровой медицины и прогнозы роста по сегментам.
Максимальный рост в телемедицине, СППВР и приложениях для здоровья.
Сильно верю в СППВР и приложения для здоровья, в телемедицину немного меньше.
Ну и конечно я сильно верю в ИИ-ассистенты для пациентов, рынка которых по сути пока нет.
Но интересно, от какого рынка они откусят свой кусок - от цифровой медицины или от медицинских услуг?
Ссылка на обзор:
https://assets.kept.ru/upload/pdf/2024/12/ru-commercial-medicine-market-in-russia-kept-survey.pdf
🤔2👍1