Фармация Х невозможна без помощи искусственного интеллекта

"Знай больше, работай лучше, люби крепче, живи проще, ешь меньше, действуй умнее (мудрее, разумнее, грамотнее)". Перечисленные рекомендации — отнюдь не сентенции с улыбкой: каждое из них является залогом успешной личной карьеры в интересах семьи, общества, страны. Творцы столь продуктивного бытия — мышление и менталитет не только формируют образ современного человека, но и создали основу экстремальной новации, получившей название "Искусственный интеллект" (ИИ).

ИИ в фармации — это наивысшее достижение человеческого разума, обеспечивающее в содружестве с медициной и здравоохранением надлежащий уровень здоровья с целью реального достижения биологического долголетия — минимум 100 лет большинству населения планеты.

Вот почему фармсообщество должно знать об ИИ как можно больше и понимать его как можно глубже. В их руках (и умах!) — перспектива активного участия в построении фармацевтического ИИ в стране в ближайшее время. Ренессанс отечественной фармации, потребность в котором очевидна, базируется главным образом на их знаниях и воле, преданности профессии и любви к ней, умении заразить чиновничество своим энтузиазмом и стремлением к новому, прогрессивному.

Понятие формирующих ИИ номинаций — мышления и менталитета — уже рассматривалось ранее в МА.^[1] Именно им принадлежит генерация того нового (точнее, новейшего — сверхнового или супернового), что лежит в основе достижений современной цивилизации.

Фармация Х — это отражение супернового знания, способного обеспечить иное качество фармакотерапевтической помощи пациентам и пространства его создания фармработникам.

Под термином "фармработник" подразумевается междисциплинарный обладатель компетенций Фармации Х — от ученого до "первостольника" и его/ее коллег, где формируется ряд профессиональных новаций, о чем ниже. Его отличительная черта – наличие современного образовательного фармацевтического бэкграунда, обеспечивающего надлежащее исполнение делегированных функций здравоохранения, укрепление отраслевой профессиональной ценности и повышение качества жизни пациента — целевого объекта фармации.

Другими словами, фармработник Фармации Х — это специалист с адаптированными под ИИ актуальными фармацевтическими компетенциями.

Используя общепринятый дескриптор дисциплин, составляющих фармацевтический сектор экономики, можно составить следующую структурную фрагментацию глобальной модели Фармации Х: дизайн, система качества, технологии (научно–образовательные, научно–производственные и научно–медицинские), распределение (дистрибуция) и реализация (отпуск, ритейл), реклама и СМИ, регуляторика, аудит. Многие из них переплетаются, подвержены перепрофессионализации (кросспрофессионализации), концептуально пронизаны постулатами этики, психологии и терапии. Это если крупными мазками.

ИИ широко охватывает крылами своих компетенций указанную модель, образуя новое качество современной фармации в ее цивилизационной связке с потребностями индивидуума, когорт, страт и общества в целом, в т.ч. в международном контексте. 

ФАРМАЦИЯ Х = ФАРМАЦИЯ XXI в. — это ИИ и машинное обучение (МО), связанные общей направленностью познания в преломлении к приведенным структурным фрагментам (блокам), где:

• МО — раздел ИИ, имеющий преимущественно прикладное значение, тогда как ИИ использует стратегии и технологии познания, сформированные на основе МО.
• ИИ стремительно преобразуется в реальную мировую производительную силу с непредсказуемыми пока последствиями. Как теперь стало понятно — пространство применения ИИ в Фармации Х огромно на всем протяжении жизненного цикла фармацевтического целевого продукта: от разработки ЛП (дизайна) до его поступления в организм и биотрансформации в нем.

ИИ не ставит своей целью заменить фармработника, а предназначен для совместной с ним работой на благо пациента.

Цель ИИ  эффективно решать "мозговые" человеческие задачи, такие, например, как обучение, создание (творение), решение проблем, распознавание образов, общение, минимизация рисков, поиск и нахождение решений (исходов, выходов, итогов), преобразование ценности и пр.

С другой стороны, цель МО — научить ИИ анализировать большие данные (Big Data, БД) для выявления закономерностей и получения результата, позволяющего находить решение задач с соответствующей вероятностью правильности и степенью достоверности. БД — это массив данных, имеющий огромный, экспоненциально растущий объем. Здесь главное — доступные источники БД: чем их больше и чем они достовернее, тем эффективнее и надежнее МО.

Для субъектов фармацевтического дела — нас с вами — это отнюдь не отвлеченные понятия. Совсем скоро они отразятся на всем, к чему мы привыкли в общении и работе. В результате роль, место и авторитет фармацевта и провизора в нашем обществе изменятся, возможно, до неузнаваемости, не исключая переименования профессии (а также ее дробления, укрупнения, видоизменения, перепрофилирования и пр.).

Фармацевтический менталитет

Определение этим понятиям были мною уже даны.^[2] ИИ должен вооружить наши знания новым инструментом анализа и решения проблем, возникающих в стремительно развивающемся обществе с учетом, в том числе, связанных с объективной суверенизацией нашего фармацевтического менталитета. Сегодня это — понимание проблем обеспечения безопасности граждан гарантированным государством и Конституцией доступом к фармакотерапевтической помощи с минимизацией рисков — кадровых, регуляторных, номенклатурных, стоимостных, территориальных, ведомственных, дефектурных, ассортиментных, чрезвычайных и пр. Здесь ИИ — верный помощник.

Ядром ИИ является инженерия знаний, при которой машинные устройства (компьютеры, серверы) проектируются и собираются с доступом к информации и БД мира человеческих знаний, что дает возможность машинам имитировать поведение человека. МО предполагает создание алгоритмов, статистических моделей и ПО, позволяющих ИИ выявлять проблемы и принимать решения с минимальной помощью человека или без таковой. Это, к примеру, беспилотные устройства, способность распознавания и создания образов, имитация речи и изображений, управление системами качества, производственными конвейерами, цехами и предприятиями, менеджмент и мониторинг оборудования, персонала, технологий и др.

Применительно к нашей профессии указанные новации призваны обеспечить гарантии фармакотерапевтической помощи в стране с учетом возмущающих факторов среды, в т.ч. критических.

Классификации ИИ

Приведу наиболее информативные классификаций ИИ, которые можно группировать двумя способами:

• по мощности (калибру): слабый или узкий, общий или сильный, суперинтеллект;
• по наличию (присутствию): реактивная машина (тип 1), система ограниченной памяти (тип 2), тип 3 основан на теории разума, самосознание (тип 4).

√ Слабый или узкий ИИ (Narrow AI, ANI) — система разработана и обучена для выполнения ограниченной задачи, например, распознавание лиц, управление автомобилем, подача сигналов светофора или иных способов привлечения внимания в целях безопасности, виртуальная личная помощь ботов–помощников.

√ Общий или сильный ИИ (General AI, AGI или StrongAI, ASI), называемый ИИ человеческого уровня, воспроизводит интеллектуальные способности, действуя аналогично людям — в математике, инженерии, космосе, военном деле и т.д.

√ Искусственный сверхинтеллект (ИСИ, Artificial superintelligence, ASI) — умственные способности, превышающие таковые умных (в т.ч. по IPQ) людей: здесь ИСИ варьирует от компьютера, несколько превосходящего ум человека, до устройств, в триллионы раз умнее и быстрее.

Проф. Аренд Хинтце (Arend Hintze), эксперт в области ИИ, сотрудничающий с Университетом Даларна (Швеция) и Мичиганским государственным университетом (кафедра микробиологии и молекулярной генетики департамента компьютерных наук и инженерии), классифицирует технологии ИИ на основе присутствия в сфере познания и мышления (или пока не присутствия) следующим образом.^[3]

Типы ИИ

I — называют реактивной машиной: например, игровая программа AlphaGo от Google, одержавшая победу в марте 2017 г. над корейским профессиональным игроком в Го 9 дана Ли Седолем. Способна взаимодействовать с человеком in situ, не сохраняя результаты в памяти.

II — с ограниченной памятью, использующий предыдущий опыт для решения текущих и будущих проблем: например, изменять скорость или полосы движения автомобиля, "приземлять" самолет в сложных погодных условиях и пр. Приобретенная при этом информация в памяти сохраняется только для схожих (аналогичных) операций.

III — именуется "теорией разума": у него, как и у людей, есть свое мышление, намерения и желания, влияющие на принимаемые решения (пока несуществующий).

IV — называемый "самосознанием": обладает чувством собственного достоинства, сознания, обид и, возможно, юмора или ревности (что не очевидно). Обладая самосознанием, он понимает ситуацию и использует идеи ("мысли"), аналогично присутствующим в мозгу человека. В результате способен превзойти уровень его мышления за счет возможности перебирать (и отбрасывать) варианты в количествах, невооруженному человеческому разуму недоступных. Этот тип ИИ тоже пока несуществующий, но… возможный принципиально!

Правила разработки и применения ИИ

Озабоченность "способностями" и опасностями ИИ, в особенности возможных «разумов» типов 3 и 4, привела экспертов к пониманию системных рисков, могущих сопровождать внедрение и применение ИИ в бытовой жизни, социальной и трудовой деятельности, науке, технологиях и пр. В соответствии с этим предположением страны ЕС после продолжительных консультаций заявили 9 декабря 2023-го о достижении "исторического" временного соглашения о введении новых правил работы с ИИ, а 13 марта с.г. законопроект о разработке и применении ИИ был утвержден Европарламентом.^[4]

Предлагаемые правила подразделяют ИИ на категории:

• общего назначения;
• высокого риска;
• ограниченного риска.

По существу соглашения, технологии ИИ, подпадающие под категорию высокого риска, будут считаться неприемлемыми и подлежат запрету в ЕС. Функции ИИ, предполагающие моделирование поведения людей, собирающие изображения лиц и иные персональные данные без их ведома, выдающие за настоящие поддельную речь и фотореалистичные изображения, будут строго контролироваться или блокироваться.

К базовым требованиям для разработчиков ИИ отнесено: соответствие политике допустимого использования; предоставление актуальных и подробных сведений о данных, на основе которых проведено обучение ИИ; соблюдение авторских и иных интеллектуальных прав.

Франция и Германия выразили обеспокоенность, что некоторые меры предстоящего регулирования могли бы препятствовать развитию ИИ в Европе, в частности, французского стартапа Mistral AI или немецкого Aleph Alpha.

Единый центр исследования безопасности в сфере ИИ планируется создать в 2024 г. в России.

Одобренная регуляторика ЕС, которую предполагается ввести лишь после 2026 г., критически важна для фармации, в т.ч. аптечного ритейла, где между пациентом и фармацевтическим работником возникают отношения взаимодействия (взаимопонимания), решаются проблемы потребности и отпуска, фармконсультирования, ответов на вопросы и т.д. Это все может регулироваться технологиями ИИ, предусматривающими конкретные функции: например, ответы на вопросы, отпуск ОТС или Rx, работа с препаратами, подлежащими ПКУ, отпуск ЛП лицам, изображения которых хранятся в региональной или федеральной базе наркооборота, предотвращение конфликтных ситуаций и т.д. и т.п.

Технологии ИИ и МО позволят ответить на главные вопросы, от которых в решающей степени зависит регуляторика отечественной фармации, а именно:

• что такое фармацевтический бизнес в его суверенной трактовке?
• является ли в этих условиях фармакотерапевтическая помощь фармацевтической услугой (или наоборот) и есть ли между ними различие, а если есть, то в чем конкретно?
• какова социальная роль российской фармации в экономике национального капитализма?
• в чем заключается профессиональный функционал фармацевтического работника в обществе, экономике и системе здравоохранения и как он должен оцениваться?

"Машина" (суперкомпьютер) в решении указанных вопросов достоверно окажется быстрее, надежнее и эффективнее заскорузлого чиновничества и профессионалов "от фармацевтики".

ИИ и проблема кадров

Профессиональными создателями-исполнителями ИИ и МО являются следующие специалисты (компетенции, кросскомпетенции):

• Инженер по разработке ИИ (AI engineer)

Специалист, занимающийся программированием ИИ, созданием алгоритмов и моделей МО, обработкой естественного языка и компьютерного зрения, чтобы они могли функционировать подобно мозгу человека. Осуществляет разработку и поддержку систем, приложений на основе ИИ. Данная профессия требует знаний в области программирования, математики, науки о данных (дата-ученый, Data Scientist) и машинного обучения.

Инженеры по ИИ обладают компетенциями в популярных языках программирования, таких как C++, Java, R и Python, помогающих разрабатывать и внедрять модели ИИ. Знание нескольких языков программирования позволяет работать над широким спектром проектов и облегчает преобразование проекта с одного языка на другой. Компетенции ИИ-инженеров призваны оказать влияние на общий успех фармацевтической организации и отрасли в целом, что обусловлено их способностью разрабатывать передовые модели понимания и решения возникающих проблем. 

• Инженер МО (ML Engineer/ML Scientist)

Специалист, создающий и обучающий алгоритмы работы с БД. Инженер МО работает в сфере науки о данных (Data Science) рядом (параллельно) с дата-ученым, дата-аналитиком и дата-инженером. Задачи инженера МО — обучить компьютер (ИИ) находить взаимосвязи из массива БД и на их основе принимать решения. Для фармотрасли — это программное нейросетевое сопровождение, например, использование нейросетевых языковых моделей для управления фармацевтической системой качества, прослеживания жизненного цикла продукта, менеджмента персонала и пр.

Нейросеть (нейронная сеть) — это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

Искусственные нейронные сети (ИНС) стремительно преобразуют фармацевтический ландшафт. Их уникальные возможности, включая коллективные вычисления, адаптивное обучение и отказоустойчивость, делают ИНС идеальным средством решения сложных задач в области дизайна, анализа, качества и персонификации фармакотерапии. 

• Аналитик данных (Data Analyst)

Специалист работает с БД с целью выявления тенденций и закономерностей, создания моделей и прогнозов на их основе. Для работы в указанной сфере необходимы знания в области статистики и программирования, умение взаимодействовать с базами данных и специальными IT–инструментами.

• Нейро–иллюстратор (Neuro-illustrator)

Профессиональная компетенция ИИ занимается построением изображений, используя технологии ИИ и нейросетей, способных создавать, анализировать и интерпретировать художественные произведения (и не только). Нейро–иллюстраторы, как самостоятельно, так и в составе команды других ИИ–специалистов, художников, дизайнеров и технического персонала, могут формировать совершенно новые, уникальные и необычные с сегодняшних позиций продукты. Например, звуковые визуализации изображений лекформ, совмещенные с информацией об их составе, применении, хранении, совместимостях, нежелательных эффектах, противопоказаниях и пр. на упаковочных или иных поверхностях, в т.ч. виртуальных.

• Когнитивный копирайтер

Специалист, все более востребованный по мере перехода компаний к массовому встраиванию функции обработки естественного языка в общение с целевой аудиторией. В обязанности указанного сотрудника входят различные задачи в сфере технологии, маркетинга, аудита, взаимодействия с клиентами, потребителями и др.

Суверенизация бизнес–требований к ИИ в фармации

Импортонезависимые ПО и хардвер (в т.ч. микросерверы): технологии и производство, методы и методологии, сроки создания — 2,5-3 года.

Технологическое партнерство — фармацевтический заказчик, инвестор отечественный или дружественный (соинвестор), разработчик (соразработчик), штат с учетом аутсорсинга — от 0,5 до 2 тыс. специалистов по отрасли в целом. По мере реализации бизнес–проектов — плавное снижение численности с сохранением якорного штата фармацевтического ИИ. Срок формирования хакатона — 6 мес. максимум.

Объем инвестиций — от 1,5 до 7,5 млрд. руб. (собственные средства + госинвестиции) в зависимости от области применения и ее глубины.

Актуальные западающие дефицитные зоны, требующие особого внимания: полная информнезависимость и информбезопасность, планирование и масштабирование больших архитектурных платформ, разработка и «упаковка» продукта, социальный консалтинг, таргетирование инноваций и персонификации.

Результат: технологические импортозамещающие решения (отраслевые и кроссотраслевые) с выходом в медицину и здравоохранение, бизнес (научно–производственные корпорации), фармобразование, регуляторику, экономику.

Прогнозируемый отраслевой экономический эффект — до 1 трлн. руб. в течение 5 ближайших лет.

Изменение отношения нашего общества к фармацевтическому работнику «в поле» как к специалисту "по здоровью" в системе здравоохранения, а не как к продавцу системы торговли произойдет только после внедрения достижений сильного ИИ в фармацевтическую науку и практику в течение планируемых 5 лет. Другого пути не существует.

Фармация Х — новая социальная конфигурация среды обитания (российской цивилизации), где интересы индивидуума, здравоохранения, медицины, фармации и бизнеса развиваются и совершенствуются при тесном взаимодействии (сотрудничестве, кооперации) человека и ИИ при активной общественной и государственной поддержке. Это пространство новой фармацевтической реальности, где качество доступной фармакотерапевтической помощи основано, в том числе, на выходе в геном, с учетом индивидуальных особенностей, потребностей, способностей, возможностей, предпочтений каждого человека.
---
[1] https://mosapteki.ru/material/-vek-novaya-farmacevticheskaya-realnost-11901
[2] https://mosapteki.ru/material/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-klinicheskix-issledovaniyax-16636
[3] https://theconversation.com/understanding-the-four-types-of-ai-from-reactive-robots-to-self-aware-beings-67616
[4] https://www.rapsinews.ru/international_news/20240313/309698099.html