Мессенджеры наводнили чат-боты — программы, которые имитируют и заменяют людей. Они дешевы в производстве, позволяют решать множество бизнес-задач и, похоже, скоро оставят без работы секретарей и сотрудников call-центров
«Есть три вещи, которые могут проходить через разные измерения: гравитация, время и любовь», — пишет корреспонденту РБК чат-бот Романа Мазуренко, основателя Stampsy, платформы для обмена историями и фотографиями.
Романа насмерть сбила машина в прошлом ноябре, когда он на несколько дней приехал в Москву из Калифорнии. Но пообщаться с предпринимателем можно и сейчас — в мае 2016 года американский стартап с российскими корнями Luka создал чат-бота Романа. Для Евгении Куйды, генерального директора Luka, Роман был близким человеком. Девушка собрала все сообщения из личных переписок, фотографии, статьи Мазуренко. Наложив данные на искусственную нейронную сеть, разработчики Luka сделали чат-бота, который отвечает на сообщения так же, как мог бы ответить Роман. Чат-бот пишет иногда невпопад, но понимает большинство вопросов и постоянно развивается.
Куйда называет программу цифровым памятником, попыткой сохранить память о Романе и пережить утрату. «Это пока тень человека — но и этого нельзя было сделать еще год назад, а в ближайшем будущем будет возможно гораздо большее», — говорит Евгения Куйда.
Если «оживить» человека не в состоянии и самые продвинутые чат-боты, то заменить сотрудников call-центра или специалистов прямых продаж они могут уже сейчас.
Восстание машин
Первые чат-боты появились еще в 1990-е годы. Они использовались в IRC (Internet Relay Chat, протоколах прикладного уровня) для обмена сообщениями. Например, у сайта anekdot.ru был чат-бот, который присылал анекдот из базы сайта в ответ на текстовую команду «! анекдот», «! инфо». Число команд было ограничено, и писать их следовало с опознавательными символами: «!», «$». Наверное, поэтому технология и не пользовалась особым спросом. Сейчас чат-боты распознают человеческую речь и способны поддержать диалог.
По данным исследования бизнес-ресурса BI Intelligence, в начале 2016 года количество пользователей четырех самых популярных мессенджеров превысило количество пользователей четырех самых популярных социальных сетей. Мобильными мессенджерами пользуются почти 60% обладателей смартфонов в России, что составляет 50–60 млн человек, по оценкам J’son & Partners Consulting. 10% пользователей мессенджеров признают, что регулярно общаются с ботами. И если пару лет назад каждая компания стремилась обзавестись мобильным приложением, то сейчас в мейнстриме чат-боты.
В отличие от приложений они не требуют дополнительной установки: открыл мессенджер — запустил бота. Так что сейчас боты вытесняют мобильные приложения и интернет-магазины, выполняют функции личного помощника. Своим ботом в Telegram обзавелись даже российские налоговики — по названию юрлица или ИНН можно за несколько секунд получить выписку из ЕГРЮЛ.
Боты бывают двух типов. Простые древовидные чат-боты по функционалу напоминают первых ботов из 1990-х годов. Они тоже выполняют только определенные команды, но в отличие от старых разработок могут получать информацию из сторонних ресурсов, самостоятельно искать ответы в интернете. У чат-ботов теперь есть графический интерфейс. Древовидные чат-боты реагируют на нажатие кнопок на экране, предлагают списки для выбора вариантов, отображают товары.
Чат-боты второго, нового типа «понимают» собеседника, постоянно обучаются и могут отвечать не по шаблону, как бот Романа Мазуренко. В разработке таких чат-ботов используются специальные протоколы, распознающие текст и голос. Общение с умным чат-ботом может привести к неожиданным последствиям. Например, пользователи Twitter за сутки научили чат-бота Тау, разработанного компанией Microsoft, ругаться матом. Компании пришлось удалить робота-хулигана и извиниться за него.
Для поколения миллениалов мессенджеры не только инструмент общения, они заменяют СМИ, интернет-магазины и жалобные книги. По словам технического директора Рокетбанка Олега Козырева, 95% клиентов банка предпочитает использовать именно мессенджер для решения проблем.
В апреле 2016 года разработчики портала SuperJob всего за 450 минут сделали чат-бота для собеседований. Бот @SuperHRBot в первые же десять часов провел 2000 интервью. Бот задавал вопросы, соискатель отвечал, нажимая на кнопки, и получал обратную связь. 600 соискателей оставили контакты для продолжения общения с рекрутерами компаний. Сейчас таким образом SuperJob подбирает продавцов и программистов в «Связной».
Разработчики мобильной кассы ModulPOS сделали бота в Telegram, который в ответ на запрос «как дела» показывает данные кассы: время открытия, оборот, наличные и безналичные платежи. А оператор «ВымпелКом» разработал чат-бота «ВКонтакте» для фестиваля Alfa Future People — бот распознавал лицо и присылал человеку снимки, сделанные официальными фотографами фестиваля.
«Это не игрушки. Рынок чат-ботов в целом движется в сторону создания универсальных помощников на основе искусственного интеллекта, которые смогут получать данные из всевозможных источников информации, обрабатывать их и предлагать пользователю ответы», — считает Сергей Кулешов, заместитель генерального директора «1С-Битрикс».
Бот-продавец
Антон Горбунов, основатель компании TelegramRobotics, много лет занимался интернет-разработкой. Но когда в начале 2016 года мессенджер Telegram дал доступ к интерфейсу программирования приложения сторонним разработчикам, Горбунов понял, что открывается новый рынок, — он начал программировать чат-ботов для Telegram, а позже для Facebook Messenger.
По словам Горбунова, чат-бота создать проще и быстрее, чем сайт или мобильное приложение. Создание полноценного сайта занимает от двух недель до пяти месяцев, мобильного приложения — два-три месяца, а на бот уходит пара недель.
Алексей Александров, основатель компании по автоматизации бизнеса SugarTalk, решил сделать сервис по подбору автозапчастей. Он заметил, что непрофессионалам сложно искать детали для автомобилей в интернете, а бот-помощник вполне может облегчить эту задачу. Смартфон всегда под рукой, не нужно ничего устанавливать, заходить на какие-то сайты.
Так появился чат-бот для Facebook @autopartsbot. Он помогает подбирать автозапчасти, определяет номер детали и оформляет заказ у поставщиков. Фактически заменяет продавца-консультанта и онлайн-каталог. Маржа Александрова — 10% от цены поставки (платит магазин), средний чек — 7 тыс. руб.
По словам Горбунова, который разработал этого бота, ежедневно чатятся с @autopartsbot около 200 человек, каждый 30-й оформляет заказ. Также чат-бот собирает информацию о потенциальных покупателях: демографические показатели, геолокацию и т.д. Эти данные помогают более точно настроить рекламу.
@autopartsbot, как и 80% остальных заказов TelegramRobotics, относится к обычным древовидным ботам. Для создания «умных» ботов, которые умеют распознавать текст и смысл, используются программы для работы с естественным языком. Их можно разработать под задачу или найти в открытом доступе. На данный момент чат-боты хорошо говорят по-английски, с остальными языками сложнее.
Интересно, что чат-боты могут моментально выдавать ответы. Но некоторых пользователей это настораживает, они привыкли, что при общении с людьми на ответ все-таки уходит несколько секунд, поэтому разработчики закладывают паузу три-пять секунд. По словам Горбунова, 20% людей принимают чат-бота за реального собеседника.
«Важное преимущество заключается в дешевой кроссплатформенности ботов. Написав бота для Facebook, бизнес получает установки на всех операционных системах, где есть приложение Facebook», — подчеркивает Сергей Кулешов, заместитель генерального директора «1С-Битрикс». Не нужно создавать отдельного бота, например, для iOS и Android.
По мнению Горбунова, чат-боты нужны далеко не каждому бизнесу. Они лучше всего решают задачи тех компаний, где клиент должен выполнить понятное целевое действие в один-два нажатия. Например, записаться на тест-драйв автомобиля, зарегистрироваться в программе лояльности.
Стоимость разработки чат-бота в TelegramRobotics начинается с 80 тыс. руб. По словам Горбунова, собрать чат-бота может даже начинающий программист. Средняя стоимость полноценного чат-бота для бизнеса — 200 тыс. руб.
За девять месяцев компания TelegramRobotics сделала 20 ботов. Среди клиентов дилерские центры: «Ауди Таганка», «Фольксваген Внуково», компании Mail.Ru, Unilever, Novartis, SPN Communications. Они уже принесли Горбунову, по его словам, 1 млн руб. чистой прибыли.
Сам себе программист
Обратная сторона простоты разработки чат-ботов — высокая конкуренция на рынке. У фрилансеров ценник на создание чат-бота начинается от 15 тыс. руб. В агентства обращаются в основном крупные компании, которым нужно создать сложного чат-бота или которые беспокоятся о защите данных. Представители малого бизнеса предпочитают справляться с разработкой своими силами, тем более что для них появились конструкторы чат-ботов: Botpult, Botsfactory, Leecero, Meya.ai, Pandorabots и др.
У одного из самых популярных конструкторов в мире, Chatfuel, российские корни. В 2012 году Дмитрий Думик продал машину, сдал в аренду московскую квартиру и переехал в Сан-Франциско, где создал сервис для фильтрации контента «ВКонтакте» «Мята». В 2015 году Думик проект продал и вместе с партнером по бизнесу Артемом Пташником запустил новый стартап — конструктор для создания чат-ботов Chatfuel. Позже к ним в качестве операционного директора и директора по продукту присоединился бывший сотрудник «Яндекса» Андрей Ярошевский.
Уже осенью прошлого года проект стал резидентом самого известного в мире бизнес-инкубатора Y Combinator. Изначально конструктор работал в Telegram, но с апреля 2016 года стал фокусироваться на Facebook Messenger.
Услугами Chatfuel пользуются рестораны, небольшие магазины, ателье, клиники. За год на платформе создано 250 тыс. ботов. Ими регулярно пользуются больше 10 млн человек. По словам Андрея Ярошевского, создать чат-бота в конструкторе за пять-семь минут может даже человек, не обладающий техническими навыками.
«Чат-бот, созданный на конструкторе, хорошо работает для упрощения первой линии поддержки, автоматизации бизнес-процессов. Это инструмент для получения быстрой реакции рынка», — считает Ярошевский.
Создатели конструктора Chatfuel пока не придумали, как монетизировать проект. Сейчас, по словам Ярошевского, они фокусируются на росте аудитории. Единственный источник дохода на данный момент — инвестиции. По информации источника РБК, один только «Яндекс» вложит $4,3 млн в обмен на 24,5% акций Chatfuel. А еще в компанию инвестируют фонды 500 Startups и The Knight Foundation и Greylock Partners.
Впереди планеты
Павел Доронин, основатель Chatbots Community, считает, что российские разработчики — одни из лидеров мирового рынка чат-ботов.
Российское сообщество разработчиков чат-ботов Chatbots Community самое большое в Европе. Оно насчитывает 1500 специалистов. Независимый рейтинг «100 Bot People To Watch» на 10% состоит из наших соотечественников. Четыре российских стартапа попали в самые престижные акселераторы мира: Chatfuel, ManyChat, Statsbot, Luka. А в июле 2016 года выпускник МФТИ Станислав Семенов возглавил рейтинг Kaggle, став лучшим в мире data science инженером.
В сентябре компания Google купила российский стартап Api.ai, занимающийся распознаванием речи и естественного языка. Подобные программы используются в Siri. «Мы точно заметны на глобальной карте разработки чат-ботов. Из других стран явно выделяются США, т.к. там Кремниевая долина, Канада, Германия», — комментирует Доронин.
Бот маркетинга
Федор Скуратов зарабатывает не на функционале и не на разработке ботов — его компания занимается рекламой и аналитикой в Telegram и других мессенджерах, включая продвижение чат-ботов.
Все началось с бота для сбора и анализа статистики групповых чатов @combot. Он был запущен в апреле 2016 года. Владельцам чатов нужно собирать статистику и проводить конкурсы, так что они стали устанавливать бота в свои чаты. Аудитория бота росла по 20–30% в день, за полгода показатель опустился до 3–4% в неделю. Сейчас бот встроен в 10 000 групповых чатов, ежемесячный охват аудитории — 300 тыс. человек.
Предприниматель понял, что также в мессенджере может сработать нативная реклама. По словам Скуратова, в Telegram сообщения просматривают обычно 60–70% от подписчиков канала. В сообществах «ВКонтакте» эта доля в 12 раз меньше.
Чат-бот может быть отдельным каналом продвижения или частью рекламной кампании. Если в мобильных приложениях цена привлечения потенциального клиента доходит до 50–60 руб., то в чат-ботах — от 50 коп. до 15 руб. за человека. Это позволяет агентству, с одной стороны, увеличивать прибыль, а с другой, привлечь больше потенциальных клиентов за меньшие деньги.
«Объем рынка рекламы в мессенджерах — около $2,5 млрд, из которых $2 млрд приходится на Китай. Для понимания, рынок рекламы в соцсетях — $30 млрд в год», — подсчитал Скуратов. По мнению предпринимателя, индустрия чат-ботов сейчас напоминает раннюю эпоху мобильных приложений, через два-четыре года показатели увеличатся в пять раз.
Combot получил 1 млн руб. инвестиций от бизнес-ангелов и 2,1 млн руб. в обмен на долю 7% от Фонда развития интернет-инициатив. Реклама с помощью чат-ботов принесла предпринимателю 450 тыс. руб. выручки в сентябре. В августе компания вышла на самоокупаемость.
«Реклама прошла отлично, мне кажется, повлиял общий ажиотаж вокруг чат-ботов. С точки зрения перспективы Федор очень правильно столбит место», — говорит один из клиентов Combot, владелец чат-бота по подбору одежды для женщин Tess Александр Головин.
Игра или бизнес
Крис Мессина, бывший сотрудник Google и изобретатель хэштегов, считает, что чат-боты станут новым витком технологической эволюции. «Эра приложений подходит к концу, и компании паникуют. Как зарабатывать, если люди не скачивают приложения? Один из вариантов — найти пользователей там, где они уже есть — в мессенджерах», — пишет в своей колонке Крис.
Разработка «умных» ботов, по оценке Виктории Вирты, основательницы «Академии интернет-резерва», стоит около 400–500 тыс. руб.: в эту сумму входит сбор семантического ядра, мониторинг ресурсов для обучения бота и корректировка его работы первое время. Но бота можно создать один раз и использовать бессрочно. Потенциально же он может заменить бизнес-ассистента или секретаря с зарплатой 50 тыс. руб. в месяц.
Однако, по мнению предпринимательницы, большинство чат-ботов, работающих на готовых базах данных, плохо обучены, а у россиян еще не выработалась привычка общаться с ботами. «Пока это больше похоже на игру, но когда возникает действительно важный вопрос, многие из нас все равно хотят внимания живого человека», — считает Виктория.
Подробнее на РБК:
http://www.rbc.ru/own_business/11/10/2016/57f4d4b09a79470fc8973c6e
Роботы наступают
Представляя себе работу будущего, мы надеемся, что исчезновение одних видов деятельности будет компенсировано появлением новых. Однако книга Мартина Форда «Роботы наступают», которая вышла на днях в издательстве «Альпина нон-фикшн», скорее предупреждает, чем обнадеживает. Вытесняя человека не только из производства, но и таких профессий, как журналистика, юриспруденция и программирование, машины не избавляют его от роста затрат, например, на медицину и образование, менее затронутых информационными технологиями. С другой стороны, в медицине необходимость в роботах назрела уже давно. «Лента.ру» публикует фрагмент книги.
В мае 2012 года в клинику Марбургского университета в Германии поступил мужчина 55 лет. У пациента отмечались жар, воспаление пищевода, низкий уровень гормона щитовидной железы и ухудшение зрения. До того он уже побывал у нескольких врачей, которых его состояние привело в полное замешательство. К моменту госпитализации в клинику в Марбурге он почти ослеп, а также у него были все признаки сердечной недостаточности. За несколько месяцев до того на другом континенте весьма похожая медицинская загадка привела к операции по пересадке сердца женщине 59 лет в Медицинском центре Университета Колорадо в Денвере.
Как оказалось, у обеих этих загадок была одна и та же разгадка: отравление кобальтом. Оба пациента ранее перенесли операцию по протезированию тазобедренного сустава с использованием металлического протеза. По мере изнашивания металлические имплантаты выделяли частицы кобальта, оказывая продолжительный токсический эффект на организм пациентов. По удивительному совпадению, описывающие эти два случая статьи были опубликованы независимо друг от друга в двух ведущих медицинских журналах в один и тот же день в феврале 2014 года. В статье немецких врачей содержалась одна поразительная деталь: в отличие от американских коллег, которые решили прибегнуть к хирургической операции, немецким специалистам удалось разрешить загадку благодаря тому, что один из них вспомнил сериал «Доктор Хаус», показанный в феврале 2011 года. В одной из серий главный герой доктор Грегори Хаус столкнулся с аналогичной проблемой и поставил нетривиальный диагноз: отравление кобальтом в результате протезирования тазобедренного сустава.
Тот факт, что две группы врачей могут с большим трудом поставить один и тот же диагноз — да еще и тогда, когда решение проблемы можно найти в сериале, который идет в прайм-тайм перед миллионами телезрителей, — показывает всю степень ограниченности медицинских знаний и навыков диагностирования конкретного врача — и это в эпоху, когда Интернет настолько облегчил доступ к информации и максимально расширил возможности для взаимодействия! В результате процесс диагностирования и лечения заболеваний в основных своих чертах остался практически неизменным. Одним из самых важных положительных последствий применения технологий искусственного интеллекта и больших данных в медицине может стать пересмотр традиционного подхода к решению проблем и получение доступа ко всей той информации, которая сейчас заключена в голове каждого отдельно взятого врача или опубликована в малоизвестных медицинских журналах.
До настоящего времени успехи в развитии информационных технологий, под влиянием которых во многих областях экономики произошла настоящая революция, в основной своей части обходили стороной сферу здравоохранения . Особенно трудно найти хоть какие-нибудь свидетельства внятного положительного воздействия технологий, когда речь заходит об эффективности всей системы в целом. В 1960 году на здравоохранение приходилось менее 6% экономики США. К 2013 году эта величина выросла в три раза, почти достигнув 18%, а расходы на здравоохранение на душу населения в США взлетели до уровня, в два раза превышающего аналогичные показатели в большинстве промышленно развитых стран. Если влияние технологий по-прежнему будет носить столь же асимметричный характер, приводя к снижению зарплат и безработице в большинстве отраслей экономики на фоне продолжающегося роста расходов на здравоохранение, это может стать одним из самых серьезных факторов риска в будущем. С этой точки зрения опасность заключается не в том, что роботов в здравоохранении будет слишком много, а, наоборот, в том, что их будет слишком мало. Если технологии не справятся со своими задачами в области здравоохранения, это приведет к резкому росту бремени расходов — которые, в конце концов, станут просто неподъемными — как на уровне отдельных домохозяйств, так и экономики в целом.
Общий объем информации, которая может оказаться полезной для врача, пытающегося поставить диагноз конкретному пациенту или выработать оптимальную стратегию лечения, поражает воображение. Врачам приходится иметь дело с непрерывным потоком новых открытий, инновационных методов лечения и результатов клинических исследований, публикуемых в научно-медицинских журналах по всему миру. Например, в базе данных MEDLINE, размещенной в Интернете Национальной медицинской библиотекой США, содержится более 5600 различных журналов, в каждом из которых ежегодно публикуются десятки и даже сотни научных статей. Кроме того, существуют миллионы медицинских документов, историй болезни и описаний конкретных случаев, в которых может быть важная информация. По некоторым оценкам, приблизительно каждые пять лет общий объем всех этих данных. Даже в узкоспециальных областях медицинской практики трудно представить себе человека, который мог бы усвоить адекватный объем необходимой ему информации — чаще всего все ограничивается лишь небольшой его долей.
Как мы видели в главе 4, медицина относится к тем областям, в которых, как надеются специалисты IBM, внедрение технологии Watson может привести к революционным изменениям. Система IBM способна перерабатывать огромные объемы информации в самых разных форматах, а затем практически мгновенно делать выводы, которые могут ускользнуть даже от самого дотошного исследователя. Легко поверить, что уже в ближайшем будущем она превратится в незаменимый инструмент диагностики — по крайней мере в практике врачей, имеющих дело с особенно сложными случаями.
Ежегодно через хьюстонскую больницу Онкологического центра Андерсона при Техасском университете, который традиционно считается лучшим специализированным онкологическим учреждением в США, проходит более 100 000 пациентов. В 2011 году команда разработчиков Watson из IBM начала совместную работу с врачами центра с целью создания версии системы, специально адаптированной под нужды врачей-онкологов, занимающихся лечением пациентов с лейкемией. Основная задача проекта — создать интерактивного помощника, который будет рекомендовать оптимальные методы лечения на основе всех имеющихся данных, подбирать пациентам клинические курсы в соответствии с их индивидуальными особенностями и указывать на возможные факторы риска и побочные эффекты, представляющие угрозу для конкретных пациентов. Уже на начальном этапе проекта выяснилось, что работа движется не так быстро, как ожидали специалисты IBM. Главным образом это было обусловлено трудностями, связанными с необходимостью проектирования алгоритмов, в которых учитывались бы все особенности диагностирования и лечения онкологических заболеваний. Тем не менее в январе 2014 года в The Wall Street Journal вышла статья, в которой сообщалось, что в проекте по созданию системы диагностирования и лечения лейкемии на основе Watson в Онкологическом центре Андерсона «вновь появилась надежда» на появление работоспособной версии. Исследователи рассчитывают, что в ближайшие два года им удастся расширить возможности системы, с тем чтобы она могла работать с другими видами онкологических заболеваний. Весьма вероятно, что уроки, извлеченные IBM из этого пилотного проекта, позволят компании быстрее добиваться успеха при применении технологии Watson на практике в будущем.
Как только будет обеспечена стабильная работа системы, сотрудники Центра Андерсона планируют открыть к ней доступ через Интернет, чтобы врачи по всему миру могли использовать ее в качестве мощного ресурса. По мнению специалиста по лейкемии Кортни Динардо , технология Watson «может сделать онкологическую помощь более доступной», предоставляя любому врачу «доступ к самым последним научным знаниям и опыту Онкологическому центру Андерсона». «Что касается врачей, не являющихся специалистами по лейкемии, — продолжает она, — система может служить источником независимого экспертного мнения, давая им возможность пользоваться теми же знаниями и той же информацей», которые использует в своей работе лучший в стране онкологический центр. Динардо также считает, что, помимо рекомендаций по лечению конкретных пациентов, система «станет уникальной исследовательской платформой, которая может использоваться для формулирования проблем, проверки гипотез и решения важнейших научных задач».
Хотя в настоящее время Watson, конечно, и является самым амбициозным и выдающимся примером практического применения технологий искусственного интеллекта в медицине, существуют и другие, не менее важные примеры. В 2009 году исследователи из Клиники Мейо в Рочестере, в штате Миннесота создали искусственную нейронную сеть, предназначенную для диагностирования случаев эндокардита — заболевания, связанного с воспаление внутренней оболочки стенки сердца (эндокарда). Как правило, при эндокардите в пищевод пациенту вводится зонд с целью диагностирования потенциально смертельной инфекции, которая может быть причиной воспаления. Данная процедура не только причиняет неудобства пациенту, но еще и связана с большими расходами и риском для здоровья. Чтобы обойтись без инвазивного вмешательства, врачи из клиники Мейо научили нейронную сеть ставить диагноз на основе результатов стандартных анализов и наблюдаемых симптомов. В ходе исследования с участием 189 пациентов было установлено, что система выдает правильный результат более чем в 99% случаев, избавляя свыше половины пациентов от необходимости проходить инвазивную диагностическую процедуру.
Одним из важнейших последствий внедрения технологий искусственного интеллекта в медицине должно стать снижение процента непоправимых ошибок как при диагностировании, так и в лечении. В ноябре 1994 года журналистка 39 лет, мать двоих детей Бетси Леман, получившая широкую известность благодаря своей колонке о связанных со здоровьем проблемах в The Boston Globe, получила назначение на третий курс химиотерапии — очередной этап ее непрекращающейся борьбы с раком молочной железы. Леман госпитализировали в Институт онкологии Дана-Фарбер в Бостоне, считающийся — наряду с Центром Андерсона — одним из лучших онкологических центров в стране. В соответствии с планом лечения Леман должна была получить циклофосфамид — высокотоксичный препарат, убивающий клетки опухоли, — в очень большой дозе. Делавший назначение научный сотрудник по ошибке написал в направлении не ту цифру, в результате чего доза, в которой Леман получила препарат, оказалась в четыре раза выше предусмотренной планом лечения. 3 декабря 1994 года Леман умерла от передозировки препарата.
Леман лишь одна из 98 000 пациентов, ежегодно умирающих в США в результате медицинских ошибок, которые можно было предотвратить. По оценке Института Медицины США, в 2006 году от одних только ошибок при назначении препаратов пострадали как минимум 1,5 млн американцев. Цена этих ошибок — $3,5 млрд в виде дополнительных расходов на лечение в год. Применение системы искусственного интеллекта с доступом к подробной медицинской документации, а также информации о препаратах, включая данные о вызываемых ими побочных эффектах и возможном токсическом действии, вероятно, позволило бы предотвратить такие ошибки даже в сложных случаях, предполагающих взаимодействие нескольких препаратов. Такая система могла бы использоваться врачами и медсестрами в качестве интерактивного помощника, обеспечивая мгновенную проверку как безопасности, так и эффективности препарата перед его применением и тем самым спасая людские жизни или избавляя пациентов от ненужных неудобств и расходов, в особенности в ситуациях, когда персонал больницы теряет внимание из-за усталости или отвлекающих факторов.
Как только в своей эволюции в качестве практического инструмента в медицине технологии искусственного интеллекта достигнут точки, когда они смогут выступать в качестве компетентных консультантов, способных формулировать независимые заключения со стабильно высоким уровнем качества, они также могут помочь обуздать высокие издержки, связанные с профессиональной ответственностью врачей. Стараясь обезопасить себя от возможных судебных исков, многие специалисты предпочитают перестраховаться и назначают своим пациентам все мыслимые анализы. Имея на руках задокументированное независимое мнение, сформулированное системой искусственного интеллекта в соответствии с принятыми стандартами медицинской практики, врачи получают своего рода «индульгенцию», которая может защитить их от таких исков. Это может привести к снижению расходов на ненужные медицинские анализы и обследования, а также снизить стоимость страхования на случай врачебной ошибки.
Полный текст по ссылке
Перевод Сергея Чернина
