Уже завтра в 19:00 проведу демо нашего сервиса Я здоров!
Если кто-то ещё хочет послушать - регистрируйтесь @yazdorov_demo_bot.
Если что, я не прям как-то супер готовился, так что просто расскажу своими словами что мы сделали и какие планы)
И отвечу на вопросы конечно)
Очень хочу, чтобы получился диалог.
Но если никто не придет онлайн - запись тоже опубликуем)

Друзья, прошу прощения, из-за технических проблем с трансляцией мы вынуждены перенести наше демо.
Ошиблись с выбором платформы и недостаточно подготовились.
Спасибо всем кто зарегистрировался!
Завтра напишу новую дату Демо на следующей неделе, к которой мы подготовимся лучше!

Хочу поделиться презентацией доклада с конференции Город ИТ в Томске в прошлую пятницу.
На секции Медицинское ПО от идеи до внедрения рассказал про кейс запуска нашего medtech AI стартапа Я Здоров.

Основные тезисы:
- Тренды индустрии здравоохранения, которые как мне кажется влияют на формирования рынка для сервисов подобных нашему и делают их актуальными
- Видение нашей глобальной концепции универсального цифрового ассистента здоровья, что это в себя включает
- С решения каких пользовательских задач мы начинаем и как будем расширять функционал двигаясь к этой глобальной концепции
- AI в медицине: технические, юридические, регуляторные и этические особенности его применения

Первый раз у меня не было полностью написанного текста выступления, только тезысы и презентация.
Но всё равно получилось хорошо.
Видимо эта тема для меня настолько комфортная, что могу говорить про это вечно)

Спасибо за приглашения нашим хорошим знакомым и уверен будущим партнерам из СибМГУ.

Стартап Миры Мyратти Thinking Machines Lab впервые рассказал чем он занимается.

LLM часто дают разные ответы на один и тот же вопрос и пока считается что эту их особенность не исправить.
Thinking Machines Lab говорят что можно)

Их гипотеза, что это происходит из-за особенностей взаимодействия GPU-ядер Nvidia друг с другом.
Научившись контролировать этот процесс они сделают поведение моделей более предсказуемыми, а ответы стабильными.

Возможно результаты их работы подкинут новых идей как снижать эффект черного ящика в LLM?
Из-за этого эффекта в частности в мире ещё не зарегистрированного ни одного медицинского изделия с ИИ на основе LLM.

https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/

Друзья, новая дата демо нашего проекта Я Здоров в следующий понедельник, 22 сентября в 18:00 МСК.

Обязательно опубликуем запись, но будем особенно рады пообщаться с вами онлайн)

Напоминаю, что почитать подробнее про наш проект можно на сайте https://yazapp.ru/,
А зарегистрироваться на демо через бот @yazdorov_demo_bot

В мире среди стартапов с искусственным интеллектом в здравоохранении - одна из самых популярных, высокодоходных и с наибольшим объемом инвестиций категория, это разработка лекарств.

Я в этой сфере не понимаю примерно ничего, это уже скорее биотехнологии, поэтому мы пока не думаем лезть в эту тему.
Но направление очень значимое, поэтому какой-то минимальный контекст знаний по нему пытаюсь себе создавать.

Прогнозируют, что ИИ может помочь сократить срок разработки лекарств в 2 раза уже в течение ближайших 3-5 лет.

С учётом того, что сейчас на разработку нового лекарства уходит в среднем 15 лет и около 2 млрд долларов - это существенно изменит индустрию здравоохранения.

В процессе разработки лекарств ИИ работает на нескольких уровнях:
- Формирует 3D-модель белка мишени на основе формулы
- Предлагает новые молекулы и прогнозирует их эффективность
- Оценивает риски побочных эффектов

За счёт этого новые лекарства будут быстрее доходить до клинических испытаний, вероятность успешного их прохождения будет выше.
И стоимость разработки будет снижаться.

А там и до разработки персонализированных лекарств доберемся рано или поздно.

Записали сегодня новый выпуск подкаста Лучшее время с Александром Садовским

Александр сфере ИТ с 1990 года.
Стоял у истоков Яндекса, отвечал за технологии поиска с 2003 по 2017.
Работал в Лаборатории Касперского, в Сбере.
В 2018 году стал победителем конкурса управленцев «Лидеры России», это крупнейший кадровый конкурс для менеджеров в мире.

Говорили как обычно про искуственный интеллект)
Обычно мы говорим про применение технологий в конкретных продуктах и отраслях.
В этот раз сделали исключение и говорили на более фундаментальные темы: как изменится жизнь и работа людей, в частности руководителей, общество и мир в целом при распространении технологий ИИ.
Затронули даже темы сходства и различий искуственного интеллекта с человеческим и потенциальную возможность того, что ИИ когда-то станет правосубъектен.


Несколько фактов и инсайтов из интервью с Александром:

Поиск Яндекса (как минимум в определённые периоды) времени по качеству продукта в руссокязычном сегменте превосходил поиск Гугла за счёт прорывных на тот момент моделей машинного обучения.

В настоящее время прошлые регалии и резюме человека отходят на вторую роль.
Важнее совокупность полученных навыков, опыта, способностей и подходов к развитию.
Которые выражены в том, как ты мыслишь, говоришь и главное действуешь в текущий момент.

Мир слишком быстро меняется, и фиксация на прошлых регалиях останавливает твоё развитие.

Тренд важнее начальной точки.
Если ты развиваешься постоянно и в правильном направлении - то начальная точка не важна, в итоге ты всё равно окажешься в нужном состоянии.
Это применимо к человеку, продукту, компании.

Система сбора и обработки обратной связи является одним из главных драйверов развития.

Будущее у здесь, просто оно неравномерно нераспределенно.
Мир меняется, и ты меняйся)

НИИ медицинский приматологии

Оказывается у нас в Сочи находится единственный в России НИИ медицинской приматологии.

95 гектаров, 5,5 тысяч обезьян 21 вида, 400 человек персонала из которых 40 научных сотрудников.

Исследования на обезьянах очень важны для медицины.
Они служат модельными объектами для человека, ввиду анатомических и физиологических сходств.
Это позволяет изучать человеческие болезни, тестировать новые лекарства и методы лечения, а также понимать фундаментальные аспекты физиологии, иммунитета и других биологических процессов человека.

История НИИ

Первый питомник обезьян организовали в СССР в Сухуми.
В субтропическом климате условия для обезьян близкие к естественным, чтобы они могли размножаться.
Позже у питомника открывается несколько филиалов, один из которых в Адлере в 1983 году.
В 1992 году начинается грузино-абхазская война и большую часть учреждения перевезли в Адлер.
С тех пор - это единственный НИИ медицинской приматологии в России.

Многие годы руководил НИИ академик Борис Аркадьевич Лапин.
Он приехал в Сухуми в 1956, в 1956 стал директором института и до 2013 года был главой НИИ в Сочи.
И продолжал работать в НИИ до 99 (!) лет.
Борис Аркадьевич является основополжиником медицинской приматологии как направления в науке.


Чем занимается НИИ

НИИ работает на контрактной основе, предоставляя площадку, животных и специалистов для внешних исследований, и ведёт свои научные испытания по нескольким направлениям: иммунологии, микробиологии, инфекционной патологии и вирусологии, эндокринологии, патологической анатомии и другим.

В НИИ МП проводят доклинические исследования лекарств на приматах, чтобы изучить реакцию их организма на различные препараты и вакцины и перенести результаты на людей. Испытания заказывают сторонние научные институты и коммерческие фармкомпании.

Интереснейшие опыты в институте проводят с революционными в области иммунологии препаратами, которые содержат моноклональные антитела для лечения аутоиммунных заболеваний и онкологии. Эти препараты побеждают злокачественную В-клеточную лимфому и лечат псориаз. Моноклональное антитело убивает только опухолевую клетку, а не здоровую, и этот подход отличается кардинально от химиотерапии, которая бьёт по всему организму.

12 обезьян из сочинского института побывали на орбите нашей планеты на космических аппаратах «Бион».
Также сотрудники НИИ МП готовили обезьян для радиологических исследований в рамках международной программы «Марс-500», эксперимента по имитации полёта на Марс.


Ещё несколько лет назад туда можно было свободно попасть на экскурсию.
Но я тогда ещё не жил в Сочи и даже не думал, что меня будет интересовать биомедтех)

https://primatologia.ru

Недавно организаторы опубликовали запись моего доклада про кейс распознавания бланков медицинских анализов с Datafest в мае:
https://vkvideo.ru/video-164555658_456241403?list=ln-HYKWJ8jqbxAzBL9jLB&t=1m54s

С того момента мы значительно продвинулись в решении этой задачи, во многом изменили подходы к решению.
Да в в целом неплохо прокачались в AI)
Но и то что было на момет мая - тоже интересно.

Провели вчера Демо 1.1 нашего проекта Я здоров
1.1 потому что первое Демо 1 по техническим причинам не состоялось 9 сентября)

Что было:
- Немного о трендах индустрии здравоохранения, которые делают сервисы подобные нашему актуальными
- Краткое описание концепции и функционала сервиса
- Live демо мобильного приложения для пользователей и web-сервиса для медицинских специалистов
- Концепция нашего будущего предложения для медицинских клиник и лабораторий
- Планы по развитию

Спасибо тем кто пришел онлайн за Ваши вопросы!

Запись Демо

ВК Видео: https://vkvideo.ru/video-90186410_456239124

Youtube: https://youtu.be/nrVuYpc_0Vg

Отвечу на любые вопросы в комментариях к посту)

Если будет интересно следить за нашим развитием в таком формате - будем проводить Демо регулярно, показывать наши обновления, рассказывать о планах.

Apple представила AI-модель для предсказания структуры белков SimpleFold

Лидером в этой области считается AlphaFold 2 от Google DeepMind.
Это модель, которая с высокой точностью предсказывает трехмерную структуру белков по их аминокислотной последовательности.
Технология ускоряет процесс определения структуры белка, который раньше занимал годы.
Модель используют более двух миллионов исследователей по всему миру, она открыла эру цифровой биологии.
В том числе применяется в разработке новых лекарств, ускоряя первый этап.

Создателям AlfaFold в 2024 году присудили Нобелевскую премию по химии.

Так вот, минус AlphaFold - она требует очень много вычислительных ресурсов для работы.
SimpleFold от Apple использует другие подходы и работает в 22 раза эффективнее.
Apple заявляет что это только первый шаг, но их модель уже сейчас даёт шанс ускорить исследования в медицине и создании новых материалов, сделав предсказания белков дешевле и доступнее.

То есть ещё несколько лет назад процесс предстаказания структуры белков занимал годы.
Сейчас, то что раньше делалось годы, делается почти моментально просто требует много вычислительных ресурсов.
И теперь разработчики борятся уже за экономию вычислительных ресурсов, что бы сделать процесс ещё более доступным.

https://arxiv.org/abs/2509.18480v1

На один шаг ближе

Это подход в здравоохранении, когда диагностика и медицинская помощь переносится на один шаг ближе к пациенту.

- Обследование, которое раньше мог сделать только профильный специалист, благодаря новому оборудованию теперь можно сделать в кабинете врача общей практики или медсестры
- Исследования, которые раньше проводились только в лабораториях, частично выполняются экспресс-тестами и другими методами point-of-care-диагностики

Развитие этой концепции упрощает для пациента вход в систему здравоохранения, делает его более доступным.
Это помогает развивать тренды профилактической и превентивной медицины, ранней диагностики.
Чем проще человеку будет проходить обследования, определять факторы риска и диагностировать отклонения на ранних стадиях, тем больше людей будет это делать.

Учёные из Сибирского государственного медицинского университета активно внедряют проекты, основанные на этом подходе - мобильные модули диагностики разных патологий.
Один из их проектов - "Офтальмик+" уже спас от слепоты более 100 человек. Он выявляет определенные патологии зрения, которые в запущенном состоянии могут привести к его потере.
Раньше их мог определить только офтальмолог, а с применением "Офтальмик +", это может сделать врач общей практики или медсестра.
Незаменимо в отдалённых регионах.

В нашём AI-ассистенте мы тоже поддерживаем подход "на шаг ближе":

- Пользователь сможет получить первичную консультацию по вопросам медицины и здоровья, узнать как подготовиться к обследованию или приёму врача прямо в приложении
- Сервис даст первичную интерпретацию загруженных в медицинскую карту анализов и обследований - в комплексе, а не каждого по отдельности, и дальнейшие рекомендации на их основе
- Мы интегрируем поддержку экспресс-тестов, распознавая количественные значения биомаркеров там где это возможно

На этой неделе я до четверга в Москве, планирую посетить следующие мероприятия:

Понедельник - Выставка и конференция по промышленной автоматизации Агропродмаш agroprodmash-expo.ru

Вторник - День ИИ в Сколково aiday.sk.ru

Среда, четверг - Саммит по цифровой медицине и информационным технологиям в здравоохранении «Цифроайтимед» digitalitmed.sechenov.ru

Среда - Выступление Натальи Касперской на лектории Medtech Moscow https://www.tgoop.com/medtechmoscow/3090

Кто будет на этих мероприятиях - напишите, пообщаемся)

Клиника без границ

Сегодня был в Сеченовском университете на конференции "ЦифроАйтМед".

На первой сессии куда попал обсуждали концепцию "Клиника без границ" и как её развивают в разных компаниях и продуктах.

Тезисы, которые я зафиксировал:

Медицина сейчас работает в клиниках.
Но причины заболеваний находятся не в клиниках: получение и развитие заболеваний, заражаемость, факторы риска и т.д.

Нужно обеспечить пациента медициной на дому, хотя бы частично, в тех сценариях где это возможно.

Современная модель диагностики заболеваний реактивна - пациент приходит ко врачу уже с жалобами, обычно в крайней стадии.
Это делает лечение менее эффективны, более долгим и дорогим.

Нужно контроллировать состояние пациента проактивно, превентивно.
Корректируя отклонения на ранних стадиях и снижая вероятность реализации факторов риска.

Нужно развивать менеджмент и самоменеджмент пациентов на всех стадиях - наблюдение, диагностика, лечение, восстановление.

Здравоохранение постепенно переходит к "медицине на диване", как это уже произошло с многими отраслями.
Это когда услуги, которые ранее оказывались в специализированном учреждении, теперь можно оказывать дистанционно.
Для того, кто не следит за трендами медтеха, глядя на текущее состояние отрасли это может быть непросто представить.
Но когда-то и банковские услуги оказывались только в банках.

Решений в этом направлении уже не мало.
- Специализированные мессенджеры между врачом и пациентом с интеллектальными агентами для сбора показателей здоровья, опросников, уведомлений врачу, контроля приёма препаратов
- Сервисы самодиагностики
- AI-ассистенты для пациентов и копайлоты для врачей
- Мониторинговые медицинские устройства

В очередной раз удивился как активно в медтех и медицинский ИИ в частности заходит СБЕР.
Уже сейчас они работают с телемедициной, сервисами для пациентов, СППВР и управленим госпитализацией пациентов для здравоохранения, медицинскими устройствами и системами мониторинга с ИИ.
Обучают GigaChat на медицинских данных.
И ещё кучу всего анонсируют на ближайшие годы.
Разве что разработкой лекарсв не слышал что СБЕР занимается, хотя может просто пока не рассказывают)

В общем рынок медтеха и ИИ в здравоохранении интересный, большой и растущий.
Конкуренция очень сильная.
Легко нам на нем точно не будет.
Но надеюсь будет весело)

#цифроайтимед2025
Хочу написать ещё несколько заметок по свежей памяти с этой конференции, так что пусть будет хештег)

Ещё 2 новых знания про AI c ЦифроАйтиМед

Большие языковые модели (LLM) начинаются от 10 миллиардов параметров (10B).
Ну то есть я знал что бывают большие языковые модели, а бывают небольшие и чем они отличаются.
Но первый раз услышал именно цифру с которой начинаются LLM.

Второе интереснее)

Оказывается VLM (мульти-модальные модели, в который можно например писать текст и одновременно отправлять картинки и файлы) - это не LLM с прикрученной к ней под капотом OCR.

Мы используем в нашем проекте Qwen 7B Omni.
Но я действительно был уверен что когда мы отправляем туда файл, там под капотом OCR распознает файл в текст, а потом этот текст отправляет в LLM.

А оно вообще по-другому.
Там именно идет одновременная обработка, картинки, файлы и текст представляются едиными эмбедингами.
Как-то так. Это очень дилетантское определение, но это уже более правильное представление работы технологии)

Так что +2 к экспертизе в AI за вчера)

#цифроайтимед2025

Только прилетел домой, узнал что сегодня открыли для свободного скачивания браузер Comet от Perplexity.

Вроде и спать надо и его потестировать хочется)

https://www.perplexity.ai/comet

В общем не придумал ничего лучше, чем для начала протестировать на небольшой задаче, которую мне как раз нужно было сделать сейчас.

Мы сейчас проходим с Я здоров акселератор Большая разведка.
И там на какой-то платформе нужно было заполнить определенную форму.
Это формальность, но там около 50-ти вопросов.

В общем я закинул в перплексити ссылку на эту форму с вопросами, несколько текстовых файлов с информацией о проекте и он мне подготовил ответ на каждый вопрос.

Я уже делал подобное когда заполнял формы для гранта с использованием Claude Sonnet.
Но тогда я каждый вопрос из формы отправлял в claude отдельно.
С Perplexity было удобнее в том плане, что просто отправил ссылку на форму и он распарсил вопросы. Ну и дальше сработал как LLM.

Ответы естественно средние, но для формальной формы пойдёт.
Ну и сам он форму не заполнил, копипастить пришлось руками.
Не знаю, он пока не умеет заполнять формы на любых сайтах или я не разобрался как его заставить.

Попробовал несколько дней посмотреть оценку качества сна, которую делает Apple Watch.

Как я понял, они оценивают сон по времени отхода ко сну, общему времени сна и количеству прерываний.

Если я ложусь не позже 12, сплю не меньше 6,5 часов и мало просыпаюсь - для Apple Watch этого достаточно, чтобы оценить качество сна достаточно высоко.

Если кто-то трекает сон с помощью whoop или aura (а может кто-то уже успел купить кольцо от Сберздоровья) - расскажите как там это устроено.
Мне кажется должно быть более интересно/сложно с точки зрения оцениваемых параметров.