Компания Canvas провела вебинар для клиентов и нашего сообщества, посвященный тому, как ИИ меняет разработку и эксплуатацию медицинского программного обеспечения. Ниже представлено наше видение и объяснение того, почему лежащая в его основе архитектура имеет решающее значение.

Большинство дискуссий об ИИ в здравоохранении сводятся к одному вопросу: способен ли алгоритм справиться с задачей? То, как мы подходим к разработке в Canvas, показывает, почему это заблуждение.

Происходят два принципиальных сдвига, которые легко перепутать.

Первый сдвиг уже наступил: ИИ изменил то, как медицинские организации создают решения на базе Canvas и внедряют их. То, что раньше требовало команды инженеров и полного цикла разработки, теперь происходит в ходе одного диалога. Команда может выявить крайне неэффективный ручной рабочий процесс в 9 утра и получить работающую версию в своей среде разработки позже в тот же день. С момента представления Studio на саммите BUILD в мае клиенты создали и развернули более 5000 плагинов. Более половины всех клиентов Canvas уже внедрили решения с помощью Studio.

Второй сдвиг только начинается, но он имеет гораздо большие масштабы. Ию-агенты начинают пополнять ряды самой клинической команды, выполняя реальную клиническую и операционную работу внутри EMR, а не просто помогая людям ее создавать. Именно здесь модели только сейчас достигают уровня надежности, которому можно доверять, и именно здесь Canvas действует осознанно и осторожно.

Иерархия потребностей ИИ в EMR

Canvas формирует свою дорожную карту, используя адаптацию пирамиды Маслоу — модели, заимствованной у генерального директора Sierra Бретта Тейлора (Bret Taylor).

В основе: агенты, помогающие освоить Canvas. Обеспечение готовности к работе, прием пациентов, перевод операционных процессов. Navigator и Studio уже решают эту задачу, обеспечивая широкое внедрение.

В центре: агенты, помогающие совершенствовать уже внедренные решения. Они проактивно рекомендуют плагины, выявляют ошибки в рабочей среде и предлагают изменения конфигурации. Это переход от ИИ, которому вы задаете команды, к ИИ, который сам делает предложения. Данный подход реализуется через Platform — недавно запущенный центр управления инструментами Canvas.

На вершине: агенты в клинической команде, выполняющие непосредственную работу. Это передовой рубеж, где работают два представленных Canvas агента: агент сверки HIE (информационной сети обмена данными о здоровье) и Hyperscribe V2.

Почему архитектура является главным отличительным фактором

Вот на чем следует сосредоточиться потенциальному покупателю при оценке систем EMR.

Любая современная платформа может предложить три типа агентов:

Агенты собственной разработки (First-party), создаваемые вендором, которые вы приобретаете;
Агенты второй стороны (Second-party), создаваемые вами самостоятельно;
Агенты сторонних разработчиков (Third-party), приобретаемые через каталог.

Canvas поддерживает все три варианта, но это делают и конкуренты. Главное различие заключается не в этом, а в том, что происходит при одновременном запуске нескольких агентов.

В типичной EMR агенты взаимодействуют с системой через API-интеграции. Один агент интегрируется с состоянием пациента в EMR, выполняя чтение и запись. Добавьте второго агента, выполняющего те же действия, и вы столкнетесь с проблемой дублирования состояния: где находится единственный достоверный источник данных (source of truth) и как две внешние интеграции координируют свою работу с EMR и друг с другом? Каждый добавленный агент экспоненциально увеличивает сложность системы.

В Canvas агенты работают внутри среды выполнения EMR (runtime), используя те же SDK и инструменты. Здесь нет дублирования состояния, поскольку оно является общим, а координация встроена изначально. Обеспечение безопасности, надежности и соответствия нормативным требованиям вытекает из самой архитектуры, а не добавляется в последний момент.

Практический вывод: Canvas побеждает не за счет развертывания разрозненных точечных агентов-решений. С этим прекрасно справляются и многие другие инструменты. Истинное преимущество возрастает по мере интеграции нескольких агентов в единую систему, к чему, по мнению Canvas, движется каждая организация здравоохранения. Чем больше агентов вы используете, тем важнее становится архитектура.

Создано на сертифицированной основе, оплата за результат

В основе всего этого лежит сертифицированная ONC система EMR, которая уже более десяти лет используется для амбулаторного лечения, а также комплект разработчика (SDK), позволяющий каждому клиенту фактически создать свою собственную EMR поверх базовой платформы. Canvas не является поставщиком базовых моделей; она использует ведущие модели (прежде всего модели от Anthropic) в качестве надстройки над этой платформой.

Агенты собственной разработки оплачиваются по результату, а не за рабочие места. Hyperscribe V2 оплачивается за каждый визит, так как его задача — подготовить готовую к подписанию медицинскую карту, подлежащую оплате. Агент HIE оплачивается за каждую сверку медицинской карты, так как именно в этом заключается его работа.

Главный ориентир: надежность превыше всего

Canvas ставит надежность и качество выше скорости. На рынке, переполненном заявлениями о возможностях ИИ, сдержанность сама по себе является проявлением убежденности и уверенности, и нигде это не является столь важным для завоевания доверия, как при создании медицинского программного обеспечения.

Призыв к действию прост: попробуйте сами. Если вам интересно, как выглядит ситуация, когда создание надстройки для вашей EMR требует разговора, а не составления дорожной карты, Canvas — это единственное место, с которого стоит начать.