Comments 23
Вот зачем в заголовке запятая?
Очень даже. А планируется self-hosted опция? Доверять свои медицинские данные сервису не очень хочется.
Плюсую!
Не думал. Основная таргет-группа докер вряд ли поднимет. Но если будет интерес - можно сделать.
Но тогда ведь и LLM-ку придется локально поднимать. Или им можно доверять? )))
Докер нынче нужен даже для умного дома - всё дело в толковом мануале по установке. А прога - "для хранения" же, и я полагаю, что тут LLM не нужна (хотя и это "добро" у многих уже "поднято" ради интереса).
LLM-ку сделать настраиваемой: OpenAI API и ollama API будет более чем достаточно.
Можно сделать как плагин к популярным NAS, например? Типа, Синоложи, КьюНап, ТруНАС и прочее. Там как-раз докеры или кубе-что-то используется.
Если беспокоитесь о сохранности своих данных, в статье и в Справке на сайте описан 100%-ный способ - открываете любой pdf редактор, удаляете из файла все персональные данные и всё. Одна минута на файл.
Буду счастлив, если все так сделают. Миллионные штрафы за утечку персональных данных или до 4 лет по 137 статье УК РФ мне тоже совсем не интересны.
А сервис может убивать эту инфу в загружаемом (если оно сохраняется?). Хотя вот локально я бы, как раз, хотел полные сканы хранить. Так и делаю в общем-то, но без распознавания и систематизации какой-либо кроме директорий в файловой системе NAS.
PDF файл сохраняется и его можно потом посмотреть в любой момент, в том числе, если послать результат анализа ссылкой
Удалить программно данные в PDF не вижу как. Можно опционально удалить сам PDF файл и не использовать из него персональную информацию. Но этот файл как источник может быть полезен - сравнить, что все правильно распарсилось, плюс в этом файле может быть дополнительная информация. Я бы не удалял. Еще раз - нужна анонимность - проще всего почистить pdf предварительно.
В будущем планируется работа со сканами и изображениями - там можно будет замазать персональные данные
Глядя на заголовок сначала показалось что это что-то вроде платного MedM, в который хоть и напихано вообще все, но думаю что эта идея с Lissa получше выглядит. А уж если будет интеграция с сервисами Healt, или со спортом, типа Гармина, то станет просто замечательно.
Локальное хранение нужно не ради безопасности данных, а для того, что когда сервис умрет, или станет платным, то свои драгоценные записи потеряны не будут.
Чем больше подобных сервисов - тем конечно лучше. Подскажите альтернативы?
Отличная статья и интересная задумка, спасибо. Интересно, как именно планируете развивать более глубокую аналитику ИИ. Раз у вас есть доступ к главврачу, планируете ли использовать дообучение сеток на назначениях/аналитике реальных врачей?
По аналитике сходу есть несколько вариантов:
Улучшенные промпты с бОльшим (чем сейчас) числом вариантов и более структурированными ответами
Несколько последовательных промптов (то есть, по сути AI агент)
Использование специализированных LLM, обученных на медицинских данных (такие есть в открытом доступе)
Использование RAG для получения специализированных ответов (например, анализ данных с точки зрения определенной теории)
Каждый из этих способов может ощутимо улучшить результат, но большинство нужно уже только специалистам.
Дообучать LLM на своих данных имеет смысл на действительно больших объемах, поэтому это вряд ли. Пока )
Спасибо! Были ли случаи, когда в текущем варианте модель улавливала более сложную взаимосвязь, чем просто общие тенденции по анализам? К примеру, подсказывала к какому специалисту обратиться? Это личная боль, как жителя небольшого города. Сдать анализы можно почти любые, а их интерпретировать и направлять дальше — квест. Был ли у вас опыт по использованию обученных на мед.данных моделей? Можете что‑то посоветовать?
К примеру, подсказывала к какому специалисту обратиться?
Да, конечно, это она и сейчас делает, но не всегда. Это свойство LLM - ответы варьируются на одних и тех же входных данных.
Там внизу при заказе аналитики можно свой запрос составить - укажите явно что вы хотите получить, и она должна лучше справиться.
В дальнейшем есть планы добавить чатбот - в этом случае по составленному отчету можно будет задавать дополнительные вопросы и получать уточнения.
Был ли у вас опыт по использованию обученных на мед.данных моделей?
Не было. Собирался их сразу попробовать, но прочитал, что на общей диагностике и терапии (вроде сферы этого приложения) они не сильно далеко ушли от обычных моделей, типа используемой gpt-4o. Поэтому отложил.
Тема персональных ЭМК пыталась взлететь примерно 10 лет назад, но не взлетела. И Google и Microsoft и куча стартапов почти ничего не смогли сделать. От этого данная тема не становится менее актуальной. Но есть ряд нерешенных проблем:
1. Люди в основной своей массе очень ленивые, чтобы скурпулезно записывать что-то про себя, какой бы вы юзер френдли интерфейс не сделали. Пожилые пациенты с кучей хронических заболеваний мало дружат с IT технологиями
2. Нет доверия к частным сервисам, чтобы сливать им конфиденциальную информацию о своем здоровье и хранить ее там
3. Очень важно: а где деньги, какая бизнес-модель? Пользователи платить не будут (сильно вряд ли и очень немного). Для партнеров нужны большие охваты пользователей с большими данными, которые должны разрешить передовать свои данные третьим лицам. Большого числа пользователей не будет (см. пункт 1).
4. Не нужно делать супер app. Нужно концентрироваться на конкретные категории пациентов с конкретными хроническими заболеваниями. Например, диабетики. Но тут другая проблема, нужно подключаться к глюкометрам. Так по каждой категории, есть свои нюансы и есть свои конкуренты. Зато понятно какой кому функционал нужен и кто может это купить.
Есть еще много всего, но пока и этого достаточно. Написал не ради дискуссии, просто мысли вслух, с данной темой работал давно и периодически она поднимается. Есть свои идеи с другим функционалом - проще и не менее, а может и более эффективно, столбиковые диаграммы - бесполезны (ИМХО).
Вы упускаете один момент - развитие ИИ. Не то что десять, даже три года назад компании с миллионными бюджетами не могли эффективно сделать то, что сейчас один программер сделает за пару дней. В данном случае это извлечение и структуризация данных из документов и отчеты.
Уже спрашивал - а к каким есть? К государственным? К корпоративным? Чего вы боитесь, какого слива и какой информации? Доверяете Инвитро и доктору в поликлинике? И, главное, каким образом "частный сервис" монетизирует ваши анализы? Есть ответы на всё это?
Ну и как пользоваться сервисом анонимно подробно описано.Подписка, pay-as-you-go, реклама - варианты есть
У каждого своё видение, и оно, обычно, единственно верное ))
Интеграция в девайсами и сервисами в проекте есть.
Мне идея кажется очень даже интересной. Хорошо бы доработать:
- оценка достоверности рекомендаций,
- интеграция с государственными системами здравоохранения,
- юридические аспекты,
- финансирование краундфандинг.
А в перспективе хотелось бы иметь саморазвивающуюся систему которая будет развиваться на основе введенных результатов применения рекомендаций (например на основе данных о покупках и использовании мед.средств)
Lissa Health — приложение для хранения личной медицинской информации