# Анкит Джайн: «Здравоохранению нужен пицца-трекер, как у Domino’s» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=A1elR8lofOo Канал: a16z (Andreessen Horowitz) Опубликовано: 26.06.2025 --- Современная система здравоохранения сталкивается с критическим дефицитом кадров, который приводит к выгоранию персонала и задержкам в лечении пациентов. Анкит Джайн (Ankit Jain), основатель компании Infinitus, в подкасте венчурного фонда a16z (Andreessen Horowitz) рассказывает, как его компания использует голосовых ИИ-агентов для автоматизации рутинных административных задач. В центре дискуссии — путь от первого звонка «Брюса Уиллиса» до обработки более 100 миллионов часов аудио и создания новой операционной модели медицины. ## 📞 От идеи до 5 миллионов звонков: как Infinitus автоматизирует медицину [[JUMP:00:12]] Анкит Джайн основал компанию Infinitus в 2019 году, задолго до бума больших языковых моделей (LLM) [01:06]. Основная миссия компании — использование ИИ-агентов для решения проблемы нехватки рабочей силы в здравоохранении. Infinitus специализируется на голосовых взаимодействиях, которые отнимают колоссальное количество времени у административного и клинического персонала. История компании началась с дерзкого эксперимента. Чтобы доказать жизнеспособность идеи, команда создала демо-версию бота, который позвонил в страховую компанию United Healthcare [01:46]. * В качестве пациента разработчики указали «Брюса Уиллиса», чтобы не использовать реальные данные [02:12]. * Первый оператор-человек бросил трубку, едва поняв, что говорит с машиной [02:25]. * Второй оператор принял звонок и начал стандартную процедуру проверки данных, что стало для Анкита Джайна доказательством: автоматизация сложных звонков между машиной и человеком возможна [02:38]. За пять лет работы платформа Infinitus масштабировалась до впечатляющих показателей: * Выполнено более 5 миллионов телефонных звонков [03:04]. * Обработано свыше 100 миллионов часов аудиозаписей разговоров [03:16]. * Средняя длительность одного звонка составляет более 30 минут [03:16]. По словам Анкита Джайна, такой масштаб был бы недостижим в мире до появления современных LLM, однако компания не полагается только на них. ## 🛡️ Технологический стек: LLM, SLM и «дискретное пространство действий» [[JUMP:03:29]] Для работы в жестко регулируемой среде здравоохранения Infinitus использует гибридный подход. Крупные языковые модели (LLM) отлично справляются с пониманием контекста и извлечением знаний из «длинного хвоста» информации, но они склонны к галлюцинациям [03:29]. Чтобы минимизировать риски, компания применяет следующие решения: 1. **Малые языковые модели (SLM):** Работают параллельно с LLM для обеспечения безопасности и соблюдения комплаенса [03:43]. 2. **Дискретное пространство действий:** Анкит Джайн утверждает, что компания использует базовые LLM для определения намерений (intents), но затем переводит их в строго ограниченный и проверенный набор действий в конкретной области разговора [15:33]. 3. **Многоуровневые барьеры (Guardrails):** Существуют как технические, так и человеческие фильтры. Ошибка в медицине может стоить пациенту курса терапии или привести к финансовым потерям [03:57]. Анкит Джайн отмечает интересный психологический феномен: люди требуют от технологий абсолютного совершенства, в то время как человеческий фактор в тех же процессах полон ошибок [04:25]. Исследование Infinitus показало, что при проверке страховых выплат (benefit verification) люди-операторы дают разные ответы на один и тот же вопрос в 25% случаев [21:44]. ИИ-агенты Infinitus, обнаружив несоответствие, способны «переспросить» оператора, и в 70–80% случаев при таком давлении человек признает свою ошибку и исправляет данные [22:37]. ## 🍕 «Пицца-трекер» для пациента: проактивность против реактивности [[JUMP:05:03]] Одной из главных проблем здравоохранения Анкит Джайн считает его реактивность. Система начинает действовать только тогда, когда проблема уже возникла или когда пациент в тревоге начинает обрывать телефоны [05:19]. Гость приводит наглядные аналогии: * **Domino’s Pizza:** Покупатель видит, кто именно кладет начинку на его пиццу в данный момент [05:32]. * **United Airlines:** Авиакомпания мгновенно сообщает о смене выхода на посадку через приложение [05:46]. * **Медицина:** Пациент часто находится в информационном вакууме. Врач выписал рецепт, но 50% пациентов так и не начинают терапию из-за задержек в согласовании со страховой или аптекой [05:03]. Тезис Infinitus заключается в том, что ИИ-агенты должны сделать здравоохранение прозрачным. Система должна сама сообщать пациенту: «Ваш врач подал документы, мы ждем ответа от страховой в течение 48 часов» или «Вам отказали, но мы уже работаем над апелляцией» [06:00]. ## 🤝 Копилот против Автономии: новая стратегия продукта [[JUMP:07:33]] Интересно, что Infinitus пошла путем, обратным большинству стартапов. Они начали с полностью автономных ИИ-агентов и лишь недавно представили продукт класса «копилот» [07:33]. Платформа теперь опирается на два столпа: 1. **Автономные агенты:** Полностью берут на себя рутинные звонки и сбор данных через API или порталы [07:51]. 2. **AI Co-pilot (FastTrack):** Помогает сотрудникам-людям в ситуациях, где их присутствие необходимо по закону (например, сертифицированным фармацевтам). Бот FastTrack берет на себя самую утомительную часть — ожидание на линии (hold time), которое может длиться до 30 минут, и подключает человека только тогда, когда на другом конце провода ответит живой оператор [08:52]. Анкит Джайн признается, что пока существует «неудачная» реальность, когда две машины вынуждены разговаривать друг с другом на английском языке [13:57]. Это происходит потому, что крупным организациям (пейерам) проще обновить свою систему IVR (голосовое меню), чем пройти через все круги бюрократии и безопасности для открытия API внешним партнерам [14:12]. ## 🏢 Бизнес-модель и «январская метель» в здравоохранении [[JUMP:24:47]] Infinitus не конкурирует за ИТ-бюджеты. По словам гостя, компания всегда продает свои услуги операционным директорам и владельцам P&L-счетов [24:22]. ИИ здесь рассматривается как масштабируемая рабочая сила, а не просто софт. Особую ценность технология представляет в периоды пиковых нагрузок: * **«Январская метель» (The Blizzard):** В первые три-четыре недели января миллионы людей меняют страховку или проверяют её статус. Традиционно клиники нанимают персонал в октябре и обучают его три месяца ради одного месяца работы [25:00]. * **Масштабирование без найма:** Крупные специализированные аптеки (specialty pharmacies) растут быстрее, чем когда-либо. Вместо того чтобы ежегодно просить CFO об увеличении штата, они используют «эластичную» мощность ИИ-агентов [26:02]. В настоящее время клиентами Infinitus являются около 44–45% компаний из списка Fortune 50 [23:31]. ## 🔮 Будущее: от разрозненных данных к персонализированной медицине [[JUMP:29:16]] Анкит Джайн считает, что главной преградой сегодня остается разрозненность данных. Информация о пациенте распределена по тысячам мест и часто лишена контекста [29:16]. Прогнозы эксперта на ближайшие 5 лет: * **Сбор и агрегация данных:** LLM станут «двигателями перевода», способными понимать разные вариации одних и тех же данных [30:09]. * **Учет социальных детерминант здоровья (SDOH):** Сейчас 80% данных о жизненных обстоятельствах пациентов (социальные условия, питание, транспорт) теряются. ИИ поможет собрать их и интегрировать в процесс лечения [29:42]. * **Персонализация:** Общение с пациентом станет контекстным и индивидуальным. Анкит Джайн резюмирует, что через пять лет мы будем смотреть на сегодняшний хаос в коммуникациях и удивляться, как вообще могли так жить [30:22].