Почему IBM Watson Health никогда не сможет выполнить свои обещания и в чем должна заключаться эффективная стратегия внедрения таких систем

В 2011 году компания IBM вошла в сферу здравоохранения, смело пообещав преобразовать медицину с помощью своей системы искусственного интеллекта Watson. Они быстро создали альянсы с крупнейшими именами в области здравоохранения, включая Sloan Kettering, Mayo Clinic, CVS Health и Johnson & Johnson. Захватывающие дух заявления о потенциале Watson повсюду пестрели заголовками. Будущее уже наступило, или так казалось.

Десятилетие спустя Watson выставлен на продажу. Что пошло не так?

История IBM Watson - это поучительная история для любой технологии, которая ставит маркетинг выше результатов. IBM руководствовалась утопическим видением, которое не смогла подкрепить доказательствами, технологиями или ресурсами, чтобы заставить его работать. И это досадно, потому что, будучи самым заметным клиническим искусственным интеллектом в мире, он затмевает реальное влияние искусственного интеллекта, которое он уже оказывает на мир здравоохранения и не только.

Действительно, при правильном применении эта технология может дать возможность врачам принимать более обоснованные решения для своих пациентов, что в конечном итоге спасает жизни. Ключевая фраза здесь - "при правильном внедрении". IBM предложила большие идеи, но их практическое воплощение осталось за кадром. Предсказуемо, что их подход "сверху вниз" встретил сопротивление.

Врачи тратят примерно десять лет своей жизни на то, чтобы научиться быть врачом, а затем продолжают учиться на протяжении всей своей карьеры. Вполне естественно, что они скептически относятся к тому, что система искусственного интеллекта будет знать их пациентов лучше, чем они сами. Несмотря на то, что искусственный интеллект не предполагалось внедрять, как замену врачей, заблуждения относительно его роли в здравоохранении сохраняются и это является еще одним источником сопротивления.

Если мы чему-то и научились за годы внедрения искусственного интеллекта, так это тому, что неспособность предвидеть это сопротивление - залог провала. Технологические гиганты, от IBM до Apple и Facebook, имеют привычку фокусироваться на революционном потенциале своих технологий. Но когда речь идет о здравоохранении, нельзя и не следует упускать из виду тонкие детали того, как это работает на практике.

Для достижения такого понимания требуется тщательное обучение и подготовка. Но важнее всего доверие. Искусственный интеллект часто воспринимается как "черный ящик", в котором мало прозрачности в том, как он приходит к своим выводам и рекомендациям. Чтобы он был эффективным, врачи должны верить, что эти знания помогут им лучше выполнять свою работу. Это доверие можно создать, только потратив время на то, чтобы выслушать и понять цели, проблемы, мотивы и разочарования врачей. Врачи должны быть вовлечены в процесс внедрения таких систем с самого начала, его нельзя навязывать им без их согласия.

Еще одной эффективной стратегией для создания доверия и уверенности, необходимых для успешного внедрения искусственного интеллекта, является привлечение врачей с большим именем. Такие сторонники, которые вовлечены в процесс внедрения на ранних этапах и которые могут влиять на своих коллег, являются важной силой для победы. В конце концов, врачи с большей вероятностью доверятся коллегам, с которыми они работают каждый день, чем поставщику технологий со стороны.

Еще одним ключом к успешному внедрению "умных" систем является понимание того, как врачи работают на ежедневной основе. Они уже тратят два часа на работу с электронной медицинской картой на каждый час работы с пациентами, им не нужно еще одно административное бремя, отнимающее их время. Искусственный интеллект должен дополнять существующие рабочие процессы клиницистов, а не усугублять их. В противном случае эта технология может породить недовольство и разочарование.

Наконец, врачам необходимо видеть, что технологии искусственного интеллекта приносят обещанные результаты. Когда они видят эффект в виде уменьшения количества незапланированных госпитализаций, реанимаций, случаев сепсиса или других показателей, на которые нацелена эта система, им легче ей доверять. Такие результаты не появятся в одночасье, но когда они появятся, врачи будут уверены, что искусственный интеллект, который они используют каждый день, меняет ситуацию к лучшему.

В конце концов, гибель IBM Watson стала неизбежным результатом того, что телегу поставили впереди лошади. Они попросили медицинские команды довериться их технологии, не приложив усилий, необходимых для укрепления этого доверия. Но хотя эра клинического искусственного интеллекта, возможно, началась с Watson, она определенно не закончится на нем. Поскольку эта технология с каждым месяцем становится все более распространенным в здравоохранении, необходимо извлечь важные уроки о том, что нужно сделать, чтобы идеалистические обещания стали реальностью.