Айти в здравоохранение: эволюция от ЭВМ до рынка женских технологий

Когда говорят об IT в здравоохранение часто представляют что-то революционное: искусственный интеллект (ИИ), роботы, умные девайсы. По факту же цифровизация медицины началась задолго до того, как слово «ИИ» стало слышно в каждом стартапе.

Исторические очерки

В 60-е годы появились первые информационные технологии в России в сфере здравоохранения. Сейчас для нас это является обыденностью, особенно после пандемии, но это направление начало формироваться в 1950-60-х годах. Первая в СССР телемедицинская система была создана в 1974 году и предназначалась для передачи ЭКГ и выявления кардиопатологии. Архитектура системы была простой: сигнал ЭКГ от пациента передавался как звуковой сигнал через телефон и преобразовывался в график через приемное устройство у врача и распечатывался на бумажной ленте.

Никакого UX/UI дизайна, искусственного интеллекта и облачных хранилищ…

В 1976 году Е.И. Воробьев и А.И. Китов выпустили монографию «Автоматизация обработки информации и управления в здравоохранение». В ней рассматривали внедрение электронно-вычислительной техники для оптимизации административной работы и лечебных процессов. Они подробно расписали первую и вторую очередь внедрения решений, но полностью реализовать их не удалось. Это первая попытка систематизации и  цифровизации здравоохранения.

Сгенерировано ChatGPT

1993 год- произошел переход от больших вычислительных машин и бюджетного финансирования к персональным компьютерам на рабочих местах и медико-экономическим стандартам. Появление страховой медицины дало новый виток развития цифровизации.

2011 год- появление единой медицинской информационно-аналитической системы (ЕМИАС) в Москве. Позже это станет плацдармом для улучшения качества помощи со стороны пациента (внедрение чат-ботов, удобства записи и мониторинга анализов) и врача (создание системы поддержки врачебных решений).

Первые телемедицинские центры развивались еще с 1997 года. Во время пандемии Covid-19 и изоляции мир столкнулся с новыми вызовами, это дало толчок для развития технологии и открытия центров для оказания помощи населению. Также начали внедрять искусственный интеллект в расшифровке диагностических процедур для снижения врачебной нагрузки. Новые обстоятельства требовали новых решений, позже к созданию таких центров и других инноваций подключились и корпорации.

В послековидное время

За последние несколько лет бум ИИ не обошел и такое консервативное направление как здравоохранение. Все даже начали верить, что он сможет заменить врачей.

Сможет ли? 

Спойлер! Нет, не сможет, это всего лишь инструмент.

Тут мы сталкиваемся с еще одним вопросом: кто должен создавать такие решения в медицине , чтобы они действительно работали? поговорим об этом чуть позже...

Ещё недавно медицина жила в бумажном мире. Карта пациента, направления, результаты анализов, назначения, выписки. Всё это требовало временных затрат и терпения за счет ручной работы. Информация существовала, но была не систематизирована и не доступна в одно нажатие.

Электронная карта сделала историю болезни доступной в любое время. Телемедицина дала возможность консультировать пациентов в других городах и даже странах, в последнее время даже проводить операции дистанционно. Аналитика превратила поток пациентов из хаоса в управляемый процесс.  Это и есть настоящая революция IT в медицине, меняющая инфраструктуру. Несмотря на огромную проделанную работу еще есть сложности с масштабированием такой архитектуры данных по всей стране. ЕМИАС доступен для Москвы, в остальных городах другие МИС, где-то еще существует бумажный мир...

На фоне этой цифровизации особенно громко звучит тема искусственного интеллекта. И здесь легко попасть в ловушку завышенных ожиданий. Кажется, что искусственный интеллект умеет все: по анализу крови ставит диагноз, по снимку УЗИ определяет патологию, по голосу распознает депрессию, а по приложению предсказывает болезнь еще до симптомов.

На практике все сложнее.

Невозможно на данный момент заменить клиническое мышление. ИИ не несёт ответственность за решение и не понимает контекст жалоб так, как понимает это врач.

Именно поэтому мы не задаемся вопросом о замене врача, а пытаемся решить другую дилемму- как встроить ИИ в медицину так, чтобы он усиливал врача, а не создавал иллюзию помощи.

Это особенно важно в тех областях, где ошибки стоят дорого. Например, в акушерстве и гинекологии, где цена поздней диагностики может быть материнская смертность или инвалидизация.

От общего к частному: FemTech

Долгое время женское здоровье не выносили отдельно, это было табуированной темой. Где-то это существует и по сей день

В 2013 году появилось много простых трекеров  регулярного цикла, наиболее популярным из которых был Glow, запущенный Максом Левчиным. В 2016 году основательница трекера цикла Clue Ида Тин ввела термин FemTech. не путать с женщинами в IT 

Что это? Это продукты и технологии в сфере женского здоровья. Как акушер-гинеколог, именно тут хочется остановиться подробнее.

 В 2016 на рынок вышел всеми известный Flo, в основе которого встроен искуственный интеллект для предсказания в том числе  нерегулярного цикла. Основатели-программисты были первыми, кто совместно с медицинскими экспертами из университетов Гарварда, Оксфорда, Йеля, а также Ассоциации EBCOG (European Board & College for Obstetrics and Gynecology)  разработали пользовательский контент, курсы, чат-боты для поддержки пользовательниц. С того момента появилось много разных технологий.

Сгенерировано ChatGPT

Большинство из них лоцируется на западном рынке и данные пользователей хранятся на их серверах. 

С первыми конфликтами  уже столкнулись единороги. Никто не хочет, чтобы их интимные показатели были слиты в открытый доступ и стали основой для управления пользовательским выбором в маркетинге или использовались в научных целях без разрешения. Это можно сравнить с походом к гинекологу, думаю, практически каждая женщина хоть раз сталкивалась с таким приемом. Когда идешь со своей проблемой в надежде, что тебе помогут и поддержат, а в ответ получаешь «родишь-пройдет», хотя в ближайшие планы это вовсе не входило. Такие казусы рушат доверие моментально. А основная цель технологий- улучшение качества жизни и ощущение чувства безопасности благодаря контролю состояния своего здоровья в режиме 24/7. 

 С изменением мирового порядка появилась еще одна трудность- проблемы с оплатами. Что подтверждает необходимость создания своих наукоемких технологических решений в Российской Федерации .

Femtech -это не просто розовые календарики, а большой пул технологий, который касается репродуктивного здоровья от менархе до менопаузы, контрацепции, послеродового восстановления, тазового дна, гинекологических и онкологических заболеваний.

На первый взгляд может показаться, что рынок слишком маленький, и все уже занято.  В 2025 году по данным Forbes объем рынка онлайн-сервисов для женщин не превышал 9 млрд рублей, но по прогнозам в ближайшие 5–7 лет может вырасти более чем в десять раз- до 110 млрд рублей. В России численность женского населения составляет 78 млн человек. Но тем не менее, многие проблемы в этой области остаются недостаточно  исследованными и финансируемыми.

От трекеров к медицинским продуктам

На данный момент в Femtech много wellness -приложений с понятными пользовательскими сценариями:

• трекинг цикла;
• напоминания о приеме препаратов;
• мониторинг симптомов;
• образовательный контент;
• ИИ- ассистенты для поддержки;
• поддержка беременности и восстановление после родов.

На мой взгляд в 2026 году фокус смещается на интеграции и предиктивные технологии, пользователи устали от большого количества различных приложений и хотят тщательнее контрольровать свое здоровье.

От трекеров к партнерству врача и пациента посредством цифровизации :

• ранняя диагностика осложнений беременности;
• сокращение пути к диагнозу у женщин с эндометриозом и хронической тазовой болью ;
• расчет фертильности ;
• анализ дополнительной диагностики в купе с клиникой;
• персонализированные модели наблюдения.

Необходимо пройти рубеж и перейти к медицинским продуктам.

Проводить глубокое обучение ассистентов на собственных данных, формируя уникальную модель поведения. Наша главная цель - не сделать еще один интерфейс и вывести его на рынок, а помочь врачу быстрее принять решение и поставить правильный диагноз, тем самым снизив уровень инвалидизации пациентов и затраты системы здравоохранения.

Мир меняют команды 

 Мы живем в иллюзии, что хороший продукт можно собрать только силами IT-команды. Конечно, предварительно изучить  рынок, посчитать  бизнес модель и проверить гипотезы. На бумаге это выглядит логично. Что еще нужно?

В этой системе нет главного- клинического мышления.

И тут мы возвращаемся к вопросу в начале статьи. 

Врач видит то, что не видит разработчик: на что пациенты жалуются , где они теряются, как устроена маршрутизация пациента и где происходят задержки, ошибки и потеря времени, почему одна и та же симптоматика требует различных алгоритмов.

 Программист видит то, что не всегда видит врач: как превратить клинические алгоритмы в архитектуру, выстроить и сохранить  базу данных и обеспечить их безопасность. По отдельности этих компетенций недостаточно, но их синтез дает настоящую ценность. Вот почему будущее медицинских технологий не в отдельном стартапе, а в интеграции наукоемких технологий  и обучение на реальных данных.

 Почему важна валидация

 Что это? Нам нужно проверить гипотезы и подтвердить на большом количестве данных, в идеале учитывая клинико-анамнестические особенности каждой страны. 

Продукт может быть красиво упакован, удобен в использование, но если он не проверен и не обучен на большом количестве  данных, доверять ему нельзя.

Это особенно заметно в сфере медицинского ПО. Любое решение, которое влияет на диагностику, маршрутизацию или клиническое решение, должно быть научно доказанным. Но для этого необходимо желание государства и корпораций для внедрения таких решений и должное финансирование. 

Иначе под видом инновации рынок получает очередное wellness-приложение, которое может быть нужным трекером, но не обладать клинической ценностью.

Восточная модель: университетские стартап студии и инвестиции 

Важно, чтобы инновации были не только полезными, но закрывали потребности рынка. В этом преуспевает модель  взращивания технологий  на Востоке. Университетские стартап студии дают плацдарм и опору для реализации наукоемких технологий и доведения их до рынка за время обучения. Это достигается только триадой врач-исследователь- программист- бизнес/государство. 

Это значит, что идея не просто рождается в голове или на слайде — её сразу бросают в реальный бой: проверяют на живых людях, адаптируют на ходу и доводят до продукта, который реально работает.

В медицине это критично. Нельзя сделать крутой продукт, если ты никогда не был на приеме в больнице и не видел, как врач за 12 минут принимает 15 пациентов. Нельзя создать нормальный медицинский сервис, не зная, формулировки проблем пациентов и не имея насмотренности для их решения. 

Именно поэтому такая модель выглядит очень перспективной. Она не противопоставляет науку и бизнес, а сшивает их через практику, как хирург сшивает ткани.

В России предпринимаются попытки создать аналогичную систему, согласно указу президента о десятилетии науки и технологий. Но между «есть идея» и «это уже работает в клинике» у нас до сих пор пропасть размером с Байкал. Университетская разработка гниёт в столе. Клинический запрос тонет в Excel-таблицах. Бизнес говорит на языке метрик, а врач — на языке анамнеза. И никто друг друга не слышит.

Поэтому нам нужны не просто стартапы. Нам нужны целые экосистемы.

Резюмируя 

Картина, если смотреть без розовых очков,  складывается неоднозначная. С одной стороны - сильные команды, научные технологии, отдельные громкие кейсы и акселераторы. С другой -нехватка финансирования, недостаточная коммуникация технических и медицинских специальностей. 

Во-первых, исследование почти никогда не доходит до продукта.

Во-вторых, почти нет нормальных механизмов валидации.

В-третьих, врачи и разработчики живут в параллельных вселенных.

В-четвёртых, данные разрознены, как пазлы до сборки целостной картины.

В-пятых, система по понятным причинам боится рисковать, когда речь идёт о здоровье.

Это не приговор. Это просто реальность, с которой надо работать.

Именно поэтому в России бессмысленно копировать западные wellness-приложения с трекерами настроения и милыми аватарками. Нам нужны продукты, которые решают реальные боли: позднюю диагностику, умную маршрутизацию, контроль хронических заболеваний, мониторинг беременности, помощь врачу в принятии решений и разгрузку всей системы.

В этой парадигме можно занять долю рынка в российском ФемТех. Потому что в женском здоровье полно слепых зон, где цифровой инструмент может быть настоящим спасением.

Немного футурологии 

Будущее медицинских технологий - не в том, чтобы заменить врача искусственным интеллектом, а в том, чтобы создать мощный союз врача и разработчика, который делает медицину точнее, быстрее и человечнее.

ИИ — это круто. Но без клинической задачи он просто красивая игрушка.

Стартап сам по себе ничего не стоит, пока не прошёл проверку практикой.

Цифровой продукт бесполезен, если он просто повторяет то, что и так можно найти в открытых источниках информации.

Настоящая ценность рождается только там, где встречаются все элементы:

• реальная клиническая проблема,
• врач, который её ощущает,
• разработчик, который умеет превратить решение в удобный продукт,
• и система, готовая это принять.

Именно такой путь нужен нашему здравоохранению. Особенно в женском здоровье, где слишком долго было мало внимания, мало данных и мало технологических решений.