AI в биомедицине: как модели ускоряют поиск новых лекарств

AI в биомедицине: как модели ускоряют поиск новых лекарств

Этого я боялась последние полгода: ИИ полез в химию по-крупному. OpenAI-залитый деньгами стартап Chai Discovery поднимает 130 миллионов, оценка — 1,3 миллиарда, и они строят foundation models не для картинок, а для прогнозирования взаимодействий молекул. Для вас это не новость из Кремниевой долины, это прямая заявка на то, как через пару лет будут выглядеть фарма, медицинские ИИ и вообще доступ к лечению.

По факту: Chai учит большие модели, которые должны предсказывать, как молекулы будут цепляться друг за друга, и как их можно «перепрограммировать» под новые лекарства. То, что сегодня делается лабораториями, пробирками и годами экспериментов, им хочется превратить в прогонку через модель. Вы запускаете запрос — получаете кандидата в препарат. Классно звучит, да. В два часа ночи коллега скинул мне ссылку, а у меня как раз n8n завис на жалком парсере PDF, и контраст был почти оскорбительный.

Теперь про вас и Россию. Это означает, что «drug discovery как сервис» уже не фантастика, а будущий API, к которому российские команды будут хотеть прикрутиться хоть через костыли и прокси. Но вот где подвох: данные, биомедицинские профили, всё, что завязано на здоровье, у нас утыкается в 152-ФЗ и локализацию, а модели — там, за океаном, тренируются на своих датасетах. Им можно, а вам нельзя. И пока они готовят очередной GPT для молекул, вы будете бегать между юристом и ИБ-шником, доказывая, что это не «утечка медданных», а научное исследование.

Честно? Я в шоке и одновременно не удивлена. Три года смотрю, как каждый AI-хайп сначала обещает конец ручной работы, а через год мы разгребаем аудит правовых рисков и кривые интеграции. Для российских автоматизаторов это не игрушка из зарубежной новости, а сигнал: если вы связаны с фармой, лабораториями, R&D, вам уже вчера надо было думать, как строить свою маленькую «Chai» хотя бы на локальных данных. Если вы просто делаете чат-ботов в банке — подождите и наблюдайте, там ещё будет пара громких провалов безопасности. Риск простой: как только вы потянетесь в медицину с чужим ИИ, вам прилетит не только от Роскомнадзора, но и от врачей, которые не готовы доверять «молекулярному ChatGPT».

Знаете, что меня больше всего цепляет в этой истории? Они делают «мозг» для лекарств, а у нас до сих пор споры, можно ли выгружать обезличенные анализы в тестовую среду. Если они выстрелят, через три года пациенты будут спрашивать: «почему у нас такого нет». А вы готовы в этот момент честно ответить, что упёрлись не в технологию, а в страх, регуляторку и вечный режим «давайте потом»?

Метки: , , ,