Post #206

За выходные анонсировали ChatGPT for Healthcare и Claude for Healthcare. Что за ажиотаж? Были у всех обычные LLM, а тут все внезапно обучили модели для здравоохранения? Нет, на самом деле все дело в деньгах и инфобезе. Во-первых, у этих решений ChatGPT и Claude четкий фокус на B2B и B2G. Во-вторых, нужно понимать, что фокус данных решений на американском рынке здравоохранения. А как же страны, которым это реально нужно, типа страны третьего мира? Бизнес — есть бизнес. Смотрим на цифры: - В США на человека тратится больше всего денег в год —почти $15 000. Следующей по величине страной является Швейцария с огромным отрывом — около $10 000 в год. - При этом страна далекооо не на первом месте по качеству здравоохранения. Низкая продолжительность жизни (для нас все равно кажется высокой, но среди развитых стран низкая — около 78 лет). Высока детская смертность. Массовые проблемы с диабетом, болезнями сердца и ожирением в стране. - Куда же все деньги уходят? — Админам 💰 Огромные бабки уходят просто на бюрократию, которая выстроилась на этом рынке: страховые компании, клиники, специальные ассоциации, которые объединяют клиники — и каждому нужен свой кусочек. Поэтому вендоры ИИ хотят рынок здравоохранения США На нем в первую очередь нужно решать не сложные медицинские проблемы, а неэффективность бюрократии. Ведь именно там и лежит огромная куча денег, которые идут на "обслуживание" этой системы. А значит OpenAI и Anthropic вполне могут откусить свой кусочек, вписавшись в этот процесс. Если вы прочтете анонсы Claude и ChatGPT для здравоохранения, то увидите, что эти решения на самом деле нацелены не на "вылечить людей", а на "облегчить рабочие процессы": - провести триаж пациентов, чтобы не допустить дорогую госпитализацию пациентов - собрать доказательства о наличие заболевания - подготовить обоснование расходов для страховой - помочь страховой обработать запрос на компенсацию + сразу проверить, а компенсирует ли самой страховой расходы государство. Почему же только сейчас стали использовать ИИ в этих областях? Я уже писал пост про гонку OpenAI и Google. Вкратце, ребята типа OpenAI и Anthropic по природе своей убыточны. На подписках они теряют деньги (расходы на вычисления слишком высоки). Инвестиции тоже не бесконечны. Поэтому они уже давно прицелились на разные перспективные B2B и B2G рынки. Рынок здравоохранения особенно вкусный. Но вот дурацкий Гугл вечно заставлял всех отвлекаться на доработку своих фундаментальных моделей, чтобы просто не отстать от него. И вот, когда наконец, гонка приутихла — юркие "стартапы" (в сравнении с Гуглом то) быстро решили выкатывать все что есть на самый профитный рынок. И доработки для этого нужны были не в дообучении самих моделей в основном. Главное, что они сделали — создали подходящую для этого инфраструктуру. Для обработки медицинских данных в США нужно выполнять сложные HIPAA требования по информационной безопасности. А также сделали совместить с международным протоколом обмена данными FHIR. Дальше дело техники. Делаешь промпты. Выбираешь бенчмарк (или делаешь его с нуля, как OpenAI), на котором твои модели показывают наилучшие результаты — и бежишь продавать налево и направо медицинским организациям. Но на самом делене все так плохо ☀️ На первый взгляд может показаться, что это полный мрак. Но на самом деле — это финансовая система мотивации. И она работала, но со временем заржавела — бюрократия стала работать медленно, люди страдать и платить огромные бабки. При внедрении ИИ же пациенты по идее платить больше не станут, но при этом вернут себе более высокий уровень обслуживания, более высокое качество и скорость диганостики и лечения. Просто за счет того, что "смажут шестеренки". Весь остальной мир тоже выиграет. - В первую очередь — за счет положительного примера (как часто с США и бывает). - Во вторую очередь — за счет того, что фундаментальным моделям скормили много международных медицинских классификаций, рекомендаций и тд. А значит эти модели даже без дообучения могут быть полезны по всему миру. В общем, работает капитализм, получается. Заместители