Neli aastat verd, pisaraid ja higi: Eesti idufirma teekond maailma esimese tehisintellektiga neeruvähi leidmiseni

Tere kõigile ette mõtte kuulajatele, Taavi Kotka, Henrik Roonemaa on stuudios ja räägime täna meditsiiniteemadel. Tere, Taavi. Tsau. Meditsiini ja arvuti ühendamisest räägime sellise ettevõtte nagu Better Medicine ja selle juht ja kaasasutaja on Priit Salumaa, kes on meie tänane külaline. Tere, Priit.

Tere kõigile,

te saite, miks me räägime, on esiteks see, et Peter Medicine on äge firma, aga teiseks uudislik moment enam-vähem on see, et kuskil kuu aega tagasi saite, ma ei tea, kas maailma esimese ettevõttena, loa või kliinilise loa selleks, et. Tuvastada neeruvähki arvutiga automaatselt.

Mulle meeldib see enam-vähem seal, jah, me oleme maailma esimene neeruvähki tuvastav tehisintellektist meditsiiniseade. Ma

arvan, et seal kuskil on mingisugune asterisk, eks ole, seal on nagu väike.

Neli aastat verd, pisaraid ja higi, eks ju, see asterisk ongi täpselt see asi.

Okei, nii et päriselt maailma esimene. Ilma igasuguste tärnideta, lihtsalt maailma. Ja,

ja mõte on selles, et sertifitseeritud neid neeruvaid tuvastamise algoritme on tehtud noh, akadeemias küll, aga me oleme see. Mis nüüd on see meditsiiniseade umbes noh, kui te kunagi kuulsite, mäletate, et müoton, eks ju, käis kosmoses ja värk, et meil on midagi sellist, aga lihtsalt tarkvara.

Ma just mõtlen, et mille ma nägin sind seal, me olime vist, me olime mingis Londoni nänujaamas.

Jah, just, sina olid see, kellel oli see lounge access ja vedasid selle vaese start-up'ile kaasa, ma olin just alustanud, see oligi seal Covidi jah, nagu Covidil, ütleme, et, et siis, kui nagu see esimene ärevus oli maha läinud kuskile, inimesed juba lendasid jälle.

Vaata näed, Hendrik, tuleb ikkagi alati aitada teist eestlast, et kui sul on võimalik võtta lounge'i teine inimene ka, siis tuleb võtta kaasa. Et Priit, kas ta küsis

selle, kas ta küsis selle eest osalust ka? Ei, ei, ei küsinud, ma ei

oleks saanud ka.

Aga selles mõttes, sa olid teel Šotimaale, kui ma õigesti mäletan, ja sa proovisid minust ka Šoti haiglatele müüa sedasama tarkvara.

Jah, see võis olla, et ma olin sinna Põhja-Inglismaale teel jah, et, et see võis olla niipidi vinaapidi jah, midagi sellist. Ma käisin Liitsits, sest mul on tütarettevõtte Liitsits või noh, Pedermedicini harukonto on Liitsits, et mitte päris Šotimaal, aga noh, Põhja-Inglismaal jah.

Aga ühesõnaga, kuidas selles äris üldse, enne kui me sinna lähme sinna, sinna toote juurde noh, müük käib, et Eestis on põhimõtteliselt, ma ei tea, mingi neli-viis haiglat, eks siin müüd ära kõik või noh, siis ei osta ja siis järgmine samm ongi kohe ju okei või?

Nojah, umbes midagi sellist, et Eestis noh, ega need, nendel haiglatel väga palju raha ei ole, et kulud on ju kõrged enamasti, läheb tööjõu peale ja siis muud asjad, et, et ega jah, peabki kohe välja minema ja teine asi on see, et ega. No haiglatele müümine on ka, aga noh, tänaseks ma olen aru saanud, et mingi osa meie tootest on haigla turutoode või noh, nagu kliiniline, kliiniku turutoode, aga, aga mingi osa on selgelt tervisekassade turutoode, nii et. Niisugune pika vinnakark.

Priit, sa lähme selle Better Medicine juurde väikse ringiga, eks ole, et sa oled kuulajale, vaatajale ja miljonitele eestlastele tuntud kui sellise, ma ütleks tarkvara arendusettevõtte nagu Mooncascade. Noh, selline tegija, eks ole, väga pikaajaline. Kuidas sa, kas, kas see selline rätsepatöö progemine ammendas ennast sinu jaoks või mis see lugu oli, et kuidas sa nüüd? Muide,

Mooncascade oli muu teine ettevõte, et ma olen ühe veel teinud, siis ma olin kahekümne aastane, siis ma alustasin ju esimesega. Sai kirjutatud Algorütm transportisüsteemidele. Hoopiski matemaatika-informaatikatudangina, aga jah, Mooncascades ma töötasin umbes kümme aastat. Noh, täpselt tegelikult ja mul oli mingisugune mõte kuskil päris alguses, oh, et ma teen viis aastat ühte asja, siis ma kindlasti midagi teist. Aga siis mingi hetk, kui viis aastat oli täitsa, siis noh, ma teen seitse või üheksa või noh, max kümme. Ja siis, kui ma olin ikka selle üheksanda, kaheksanda aasta pärast, siis mõtlesin, et pagan, et, et. Et see kümme hakkab kätte jõudma, et ma tahaks nagu midagi veel teistsugust teha oma elus ja eluga, kui, kui üks selline tarkvaraettevõte. Ja mul ei olnud just nagu seda, et noh, et. Oleks saanud kõrini, sest tegelikult sellisest tarkvaraettevõttest olemine ja töötamine on hästi põnev, sest kümne aastaga Mooncascade ehitas kakssada erinevat toodet, mis tähendab seda, et sa saad iga, potentsiaalselt iga poole aasta tagant saad mingi järgmise asja ehitada, et me, meie klientide hulgas on Wise'id, Boltid, LHV-d. Noh, kes seal kõik olid, eks ju, ja, ja sellised ettevõtted üle maailma, et, et sa töötad inimestega Aasiast, inimestega Ameerikast, Inglismaalt, noh, kust iganes, et see on nagu hästi põnev, et seal on vaheldust hästi palju, aga siis. Ma jah, kümne aasta pealt ma tegin niimoodi, et mul ei olnud nagu plaani, mida me järgmisena tegema hakkan, aga kümne aasta pealt ma võtsin ennast palgalt maha. Ja siis tuli Pauh-Covid ja, ja kuna ma olen üks garaaž neljakümne kaheksa asutajaid ka, siis seal nende häkatonide ja muude selliste asjade käigus, mida tehti vaata oma kodudest ja, ja isolatsioonis. Siis ma nägin, et, et meditsiin on äärmiselt aladigitaliseeritud tööstusharu. Ja siis ma mõtlesin, et et kui ma tahan nüüd järgmist väljakutset otsida, siis ma, siis vaatan sellele, et soovitate ära, mine meditsiini, see on nagu lihtsalt jube. Aga ikkagi läksin.

Põikväiselt, aga, aga sa läksid sinna, selles mõttes, et kas see Peter Medicinei lugu on see, et, et sa istusid kodus, vaatasid internetis ringi, et tahaks meditsiini minna. Ja äärmisena guugeldasid, et what can I do in medicine või kuidas sa täpselt, täpselt selle asja.

Kusjuures natuke niimoodi oli, natuke niimoodi oli küll, sellepärast, et ma hakkasin uurima, et, et mis on meditsiinis väljakutsest, vaata, ma olin alati breach'inud läbi selle garaaž neljakümne kaheksa muud asjad ka, et, et no kuule, leia kõigepealt see. Vajadus, eks ju, kuskil kellelgi põletab ja, ja hakkale seda probleemi lahendama ja siis tegelikult läbi selle Covidi see avas nagu erinevate. Meditsiiniprobleemide asju nagu hästi, väga hästi, et kui sa, kui te ütlete me tegime seal, mis sellise, hack the crisis koos, garaaži ja, ja selle, mis sellised. Tänani on, ma olen vahel see scleros, et ma ei mäleta, mis on see Accelerate Estonia, eks ju, nende, nende punti, pundiga tegime neid asju koos, et see oli nagu. Siin tuli nagu rida hekatone ja erinevate nurkade alt nägi seda meditsiinivärki ja sa saad aru, et seal on ikka nagu väga palju muresid. Ja siis ma hakkasin inimestega lihtsalt rääkima, et, et mis mured on siin, mis mured on seal ja ma tahaksin leida mingi mure, kus oleks esiteks see pinnas niimoodi, et ma ei lähe nagu päris pommiauku, et seal peaks olema mingi digitaliseeritud tas, see tase nagu all. Ja, ja selleks on radioloogia, sest seal on juba noh, pildi ja kogu see materjal on, on suured mahud on, on digitaliseeritud juba ja et see on niisugune nagu. Nagu digivalmis valdkond ja, ja kus saaks noh, nagu arstidele appi tulla mingisuguste. Töövahenditega, mis nõuavad ka mingit intellekti ehk siis tehislikult soovitavalt. Ja siis ma hakkasin vaatama, mis on probleemid ja siis. Tegelikult koos Martin Reimi ja, ja Dima ja, ja sellise pundi inimestega ja ma rääkisin hästi paljude kellelegi natsisti ümberringi ka, kaaritsasime ära hunniku. Probleeme ja siis ma läksin neid valideerima ja kuna oli Covid. See aasta kaks tuhat kakskümmend, siis oli hästi lihtne saada inimesi nagu toru otsa. USA-st igalt poolt, et sai pidanud minema näost näkku kohale. Siin mingi kaheteist riigi radioloogidega rääkisin vähem kui kolme kuu jooksul. Ja, ja uurisin, mis valdkondades toimub, mis on erinevad probleemid, hästi palju erinevaid probleeme, aga see. Teatud diagnostiline probleem ja tuvastamise probleem, see on igal pool ühesugune, nii vähipatsientidel kui. Kui dia, diagnoosivatel arstidel, nüüd selle, selle valdkonna ma valisingi.

Ja miks just nagu, nagu just see vähitüüp, et iseenesest ju radioloogia abil vähitüüpe võiks siin kümneid leida, et.

See on väga hea küsimus.

Et ja minu meelest oli ka alguses see ampluav, et noh, laiem.

Ega meil see ampluav ongi laiem, see, sest noh, meie ettevõtte visioon on katta ära kogu keha. Kõik vähitüübid alatasid pea laest jala tallani, olgu selleks kops, maks, luud. Lümfid. Lümfid, olgu sul need pankrased, mis iganes asjad, eks ju. Aga kuskilt peab alustama ja, ja me oleme alustanud niimoodi, et, et me vaatasime, et sellised hästi palju tähelepanu saavad vähid nagu rinnavähk, kopsuvähk, eesnärbevähk. Selles valdkonnas juba oli mingi hunnik tegijaid, aga kõhu-õõs kui selline piirkond, kus sul on sul palju metastaatilist levikuid, sul on seal maksavähid, neeruvähid. Pankreas on äärmiselt surmal, eks ju, et, et kui sa võtad kõik need asjad, seal on mitte ühtegi hailahendust, et me hakkasime. Nagu seda oma teeka, teekaarti ehitama sealt, kus oli justkui vaakum. Ja, ja me, ja meie eesmärk oli see, et mitte nagu lihtsalt screening, vaid, vaid et me oleksime ka hiljem diagnostilises töövoos. kasutatavad ja jälgime sellist metastaatilise leviku teekaarti justkui, et, et me vaatame, et noh, meil on kopsumudel olemas, kopsu läheb alati ja palju läheb metastaasia maksa, lümfisõlmedesse, et siis noh, täna meil on niimoodi, et, et lihtsalt see neeruvähk oli esimene C-sertifitseeritud. Mudel, mis tuli välja, aga meil on nagu kaardi peal, on teekaardi peal tulevad järgmised asjad samamoodi ja noh, näiteks meil on üks AI mudel või noh. Adumi mudel on selline, mis töötab üle kere juba praegu, aga ta ei ole selline, mis leiab ise tuumorid ülesse. Ta on radioloogi poolt juhitud justkui nagu see point and click lahendus, et sa ütled, et vot ma tahan seda tuumorit mõõdistada ja siis ta mõõdistab selle sinu eest ära. Aga tuvastamist ta ei tee, see neerumaa teeb ka tuvastamist.

Aga ma ütlengi, et räägiks korra selle osapoolte motivatsiooni lahti siin, eks siis, et iga start-up'i puhul on alati noh, kaks poolt, et üks on see, et kas seda asja on vaja. Kõik tõstavad käe ülesse, et on seda väga vaja ja siis on teine pool, et kes maksab. Siis lähevad kõik käed alla, et noh, et, et kasutaks küll, aga maksta küll ei taha, et kas kuidagi tasuta ei saa või, või umbes, et kas keegi teine ei või maksta, on ju. Teie puhul loogika nagu peaasi ütleb seda, et teie klient võiks olla a la Eesti mõttes näiteks tervisekassa on ju, et noh, mida varasemas faasis me vähi avastame, seda odavamaks ja vähem kulukamaks tuleb selle ravi lõpuks, eks ju, on ju. Okei, inimene saab rohkem tervelt elatud, elatud elu ja ütleme nii, et väga pikas perspektiivis võib seal nagu minna haigekassale kallimaks kui see, et sa rutem maa surad, on ju. Aga ütleme niimoodi, et oma olemuslikult nemad peaksid olema motiveeritud, et radioloogidel on paremad töövahendid või üldmarstil on paremad töövahendid. Mis on radioloogide motivatsioon teiega kaasa töötada, puhas erialane kretinism või, või on midagi seal enamat?

See on hea küsimus jah, vaata, ma enne mainisin ka, et, et ma näen, et, et siin on nagu erinevad turutooted, et. Mulle tundub, et tänaseks mul, mul oleks on endale see arusaamine kristalliseerunud ka, eks, et sul on. Justkui sellised tooted, mis aitavad kaasa patsiendi tervisetulemustele. Ja see on tervisekassa või tervisekindlustuste turutooted ja siis teine sektor tooteid, siinsamas AI valdkonnas on töövoo optimeerimise tooted. Ja siis, ja, ja seal on hästi lihtne, kui me nüüd räägime näiteks sellest. Töövoo optimeerimise, alustame sealtpoolt. Siis see on see koht, kus, kus, kus kliendiks on kliinik või, või mingisugune üksus, kes pakub tervishoiuteenust ja siis, kui sa suudad selle teenuse töövoo läbilaskevõime suurendada näiteks kaks korda või niimoodi. Siis on see kliinik ja ütleme, selle osakonna juht on huvitatud sellega, sellepärast, et neil kogu aeg töökoormus kasvab, inimesi ei tule juurde, palgad kasvavad, neil on vaja justkui nagu per inimene rohkem tööd kogu aeg ära teha. Noh, me näeme seda, et näiteks skännide arv Euroopas kompuutertomograafias kasvab mingi, keskmiselt neli koma seitse protsenti aastas, nagu kogu aeg kasvab. Aga inimesi väga selles valdkonnas nii palju juurde ei tule, eks ju. Et, et ja siis noh, keegi peab selle töö ära tegema ja siis on need ootejärjekorjad ja muud asjad ja siis ongi see koht, kus, kus kliinikul on see mott, et, et tal oleks nagu tööjõuprobleemid lahendatud. Või no ütleme, nagu osakonna või, või mingisugusel sellisel kõrgemal tasemel ja siis arsti enda. Enda motivatsioon on see, et nad on täna nagu ülekoormatud läbipõlemise äärel, et neil oleks nagu paremad töövahendid, millega nad saavad lihtsamalt, mõnusamalt, kiiremini oma töö ära teha, aga mitte halvema kvaliteediga. Ja, ja siis ma näen seda, et, et selles sektoris ongi see noh, nagu mõõdistuste kiirendamine noh, meie puhul. Mingisuguste asjade märkamine, kiirem raporteerimine, kõik need asjad on, on, on hästi head. Ja siis teine valdkond on see patsiendi nagu tervisetulemused ja see pikem eluiga selleks, et kõik maksaksid ikkagi makse ja, ja panustaksid sinna tervisekassasse hästi pikalt. On see, kus, kus on, kus tegelikult on, kasu on patsiendil, noh, patsiendil on ka sellest esimesest tuulist kasu, sest kui ma saan kiiremini arsti juurde, ootejärjekord on parem, on igal juhul patsiendina mulle see väga motiveeriv. Arstil on motiveerimisest see lihtsam töö, aga kui ma näiteks vähk avastatakse varem, siis mulle kui patsiendile on motiveeriv see, et minu elulemus või, või see võimalus ellu jääda. Mitte ära surra selle vahi tõttu on, on märgatavalt suurem varases faasis. Arstile on see huvi, et temal on ju see arstivanne. Hippokratese vanne, mis ütleb, et, et sa pead ju aitama inimesi, et kui temal saab aidata, see on puhtalt eetiliselt väga hea ja tervisekassal on tegelikult see, kellel on rahaline motivatsioon. Mida vähem ma kulutan rahale, mida tervem on minu, minu see kindlustatute baas, seda, seda suuremat baasi ma saan väiksemate vahenditega ära teha. Ja siin ma toon näite. Näiteks meil on seesama, see neeruvähi, neeruvähi AI ja rääkisin hiljuti just Euroopa radioloogide kongressil ühe Saksa radioloogiga, kes töötab eraradioloogia ketis, neil on oma seadmed ja, ja vastamine. Ütleb mulle, oh kurat, see neeruvähi, tõesti superäge ja tihti ma, magame selle maha tõesti ja märkame alles hiljem järgmise skänni peal ja hästi vajalik asi ja. Patsiendile väga hea ja mulle väga, ja mina ka nagu nagu tahan, et, et noh, et kui ma nüüd seda AI kasutan, siis noh, ja oletame, et sina nüüd leiad selle AI abil selle, selle neeruvähi sealt ülesse, mis oleks muidu maha pannud, super lahe. Siis mina pean kirjutama sellesse raportisse veel, et näed, nüüd leidsime siin neeruvähi ka, kuigi noh, tuldi mingi, mingil muul põhjusel võib-olla üldse uuringule, eks ju. Ma pean sinna raportisse juurde kirjutama asju, siis ma pean vaatama, et see patsient suunatakse õigele raviteekonnale või noh, et kes seda nagu follow-up või noh, nagu jälgib, eks ju, või mis nüüd saama hakkab. Ja pean võib-olla kuskile helistama, see kõik on nagu lisatöö ja siis sa eeldad, et ma maksan ise selle eest või? Ja siis see on see koht, kus ma ütlen, et jah, kui sa niimoodi seda selgitad, siis tegelikult sina aitad, siis seesama noh, Haigekassa maksab sulle selle, selle skänni ja vastamise eest ja, ja siis mina tulen nagu Aistart ja ütlen, et kuule, anna nüüd sealt ikka tükikene mulle. Et, et praegu on näha, et elujõuliselt on ainult need variandid, kus selle eest maksab, maksab see tervisekassa tüüpi institutsioon. Ja miks, sellepärast, et noh, ma toon näite sellesama neeruvähi puhul, ma just vaatasin, sest ma olen tegemist kulumudeleid ja asju. Et kui sa esimeses või teises faasis leiad patsienti, eriti noh, esimeses faasis, tavaliselt lähed sa lõikusele, siis see lõikus maksab kaks tuhat euri ravirida, eks ju, seal kuskil. Koodide hulgas siis haiglapäev on seal või järgmine, sinna kulub kamps, kaks tuhat selle jälgimisega kõigepeale neli tuhat eurot. Kui on kolmas või neljas faas, siis on see ravi koos keemia ja kõigega on kakskümmend kuni nelikümmend tuhat eurot. Me räägime sellisest noh, kuni kümnekordsest vahest, eks ju. Ja see on väga motiveeriv, ma arvan, tervisekassale, et see neeruv Kopsuvähi kõigega ja noh, ja patsiendina mulle on ka väga oluline, et, et me näeme, et, et see huvi selliste nagu. Ma nimetan seda tuvastus AI-de ja, ja, ja varasema avastamis AI juures on selgelt, peaks olema tervisekassadel ja, ja töövoo optimeerimine on kliinikute huvi. Okei, aga ma mõtlen,

kas see avab ka mingid uued hinnastamismudelid, on ju, et noh, kui sa mõtled, et sul on niisugune tarkvara. Noh, ka klassikaline tarkvara arendusettevõte või tootearendusettevõte mõtleb, et noh, küsin litsentsitasu, on ju, et. Haigla maksab või noh, kokkuvõttes tervisekassa maksab, et kõikidel haiglatel oleks see pea, peal ja kenasti jälgida olemas, on ju. Aga noh, kui sa just ütlesid, et näed, et ma avastan pigem esimeses-teises faasis, et võiks ju mitte küsida litsentsi tasu, vaid küsida, et noh. See kasu, mis tekib sellest, et me enam nüüd nii hilja ei avasta, et teeme selle kasu, ma ei tea, pooleks näiteks on ju. Et kas on tulnud ka mingeid uusi nii-öelda hinnastamismetoodikaid lauda tänu sellestele mudelitele või, või on ikka klassikaline subscription ainult?

Ütleme niimoodi, et enamus start-up'e meie valdkonnas ikkagi võtavad seda, kas scan'i põhistasu või mingit sellist subscription'i moodi asja, aga me näeme seda, et, et. USA on kõige, areneb ma selle koha pealt, aga seal on juba vist, kas oli, aga neid vist on alla kümne. Mille eest maksab haigasse täpselt sellisel kujul, nagu sa just mainisid. Ja, ja makstakse kusjuures niimoodi, selleks, et seda adoption'it ja seda hai, haiglas potentsiaalset lisatööd, mis võib pekkida. Katta on niimoodi, et makstakse nii haiglale kui sellele start-up'ile natuke mõlemale Juurde eraldi koodi alusel ja, ja, ja ma nägin ka seda nüüd, et see uudis tuli alles eelmine, üle-eelmine nädal välja, et esimene startup Saksamaal, üks meie konkurent on saanud sellega hakkama. Niimoodi, et, et nemad on ühe ja praegu on niisugune testiperioodi ühe tervisekassa küljes seal. Niimoodi, et, et makstakse selle AI teenuse eest ja see ärimudel on selles mõttes pull, et, et kui sa muidugi lähed kliiniku käest raha küsima, kellel ei ole üldse palju seda raha. Ni või naa, kellel juba on kulud kõrged. Siis see, see ütleme, et tervisekassa poolt makstav reaalusne nagu hind on neil vist peaaegu kümme korda suurem. Ja niimoodi, et osa antakse haiglale, see motiveerib neid nagu võtma seda AI-d kasutusele ja osa jääb sellele start-up'ile ja ma näen seda, et pikas perspektiivis. Meie tuvastamismudelite või tuvastamisintellektide juures me tahame samas suunas liikuda, mitte ainult Eestis, aga ka Euroopas.

Millised on need müürid, mida sa sellise äri ümber saad ehitada, et kui me kujutame ette, et sa oled teinud tubli start-up'i, eks ole, mis. Tuvastab, noh, mis on põhimõtteliselt üks algoritm või mis iganes, nimetame seda tarkvaraks, mis tuvastab pildi, ühe pildi pealt ühte asja. Et see ei ole. Siis teeme, sellisel kujul noh, võib ka tulla keegi teine ja kolmas ja kahekümnes, eks ole, ja teha neid mudeleid ja muudkui tuvastada. Et see ei ole väga hästi nii-öelda kaitstav asi, aga kuidas sa sellest, sellise pikaajalise äri välja ehitad, kas seal on nüüd noh, keerukused ongi just. Ma ei tea, müük ja regulatsioonid ja kõik see, mis seal ümber on ja see toode ise ongi nagu kopeeritav tulevikus.

See on, see on hea küsimus jälle, mulle väga meeldib see küsimus, seal on niimoodi, et, et kui vaadata, vaadata hästi lihtsusatult, siis tundub tõesti, et see ei ole väga kaitst Aga seal on, ma arvan, järgmised kihid, mis kõik on, kuna nad on kõik natuke keerulisemad. Või natuke või palju keerulisemad, siis on nad kõik justkui nagu omaette müür. Ja ma ütlen, teine kord mul täna küsitakse, et kui sa oled alustanud täna ja teades kogu seda keerukust, et kas see oleks teinud, siis ma olen täna niisugune nagu fifty-fifty, et võib-olla ma siiski oleks midagi lihtsamat teinud. Aga, toon näite. Sul on vaja ehitada see mudel, eks ju, või algoritm, sul on vaja treeningandmeid ja sul on vaja testimisandmeid. Sul selle jaoks ei piisa suvalist tudengit võtta kuskil või Indiast kedagi pilte märgendama. Sa pead tegema niimoodi, et sa teed klinitsist, kes on juba väga hõivatud ja väga kallis. Nii et nagu selliste testandmete kättesaamine ja, ja märgendamine on keeruline, lisas kättesaamisele on see, et. Sa ei saa ilma eetikakomitee lubadeta ja selliste noh, nagu asjadeta mitte ühtegi nagu andmeseti kätte. Siis, see on esimene kiht takistusi, siis teine kiht takistus, ehk siis nagu tehnoloogia ise. Selle, siis selle tehnoloogia leveli juures on üks asi, mida me proovime teha, on see, et me proovime leida ka enda nagu viisi, kuidas ehitada foundational model, ehk siis. Kuidas teha uut tüüpi, kas treeningmehhanismi niimoodi, et sul oleks, ei oleks näiteks vaja pikseltaseme neid märgendusi või label'eid, eks ju. Et sa saad ainult radioloogide näiteks tekstist, saada need andmed kätte selleks, et lokaliseerida pildi peal see, see haigus. Seda me teeme parasjagu ja see on teadusuuring, et noh, meil on nagu tugev teadusuuringu track on ka kõrval. See aitab selle, seda nagu müüri või seda konkurentsivõimet kasvatada. Siis selle tehnoloogiakihi peal on regulatsioonikiht ja regulatsioonikiht ongi see, et, et sel hetkel, kui sul mudel on, kõik on valideeritud, kõik on hästi. Läks meil neliteist kuud, et jõuda sellest hetkest, kus mudel on valmis, et tegelikult all oleks serdid ka peale. Ja, ja kui sa kujutad ette, et ma ei tea, kui pikk meil koodibaas on, ma olen koodi lugenud, aga. Dokumentatsioon meie Notified Bodile, ehk siis selle teavitada asutus vist on eesti keeles jah, oli kaks tuhat lehekülge. Et, et kui sa lükkad nagu sellise dokumentatsioonipaki technical file'i ja, ja oma QMS, ehk siis see kvaliteedi juhtimissüsteemi dokumentatsiooni, see on ikka mega suur. Ja siis järgmine kiht ongi see äriarenduse kiht, et, et kuidas sa pead üldse nagu start-up'ina vastu. Kui sa pead näiteks mingit oma toodet müüma lõppkokkuvõttes ultimatiivselt tervisekassale. Et, et sest noh, ütleme niimoodi, ehitad mudeli, siis sa pead minema kliiniliselt seda testima, sest see tavaline test ei sobi sulle, eks ju, mingi suvalise andmete peal. Siis sa lähed, teed selle regulatsioonikihi seal peal ära, siis sa lähed, hakkad seda müüma kuskil, saad aru, et ahah, tervisekassa, nad ütlevad sulle, et palun, et mul on vaja kulutõhususe analüüsi ka. Ja võib-olla sa pead mingi järgmise kliinilise uuringu tegema selle jaoks, kui sul ei ole nagu endal andmeid juba olemas või, või seal neid kuskilt mujalt ei leia. Ja siis sa jõuadki sinna alles ja sulle läheb sellega rahulikult viis aastat ja, ja keskmine investor ei anna sulle viie aasta peale niimoodi, et kuule, et. Sa ehitad toodet niimoodi, et sa product market fit'i tellid, tellid, tellid alles viie aasta pärast ära või kuidas see käib? Aga noh, seda kõike saab ka teha natukene targemalt ja tehakse ka. Lihtsalt, see on niisugune natuke.

No see on selline sarnane innovatsioon. Aga räägi ühest tehnoloogia mõttes veel, et kui õnne me siit edasi lähme, et, et sellised haigla infosüsteemid, noh, ma ise elus olen paar tükki ehitanud. Nad on suhteliselt monoliitsed, ehk siis hoolimata sellest jutust, et kõik API-d ja asjad on olemas, on ju ikka teed, eks, aga. Aga paras selle haigli infosüsteemi nii-öelda raskus on see, et kuidas ma ikkagi panen ta rääkima näiteks. Et kui arst töötab noh, patsienti infosüsteemis, et noh, ütleme, ma tahan, ma võtan kohe radiolooga pildi lahti, eks on ju, et noh, et tuleb lõksti nagu ette, on ju, et noh, tundub lihtne asi, on ju, tavaliselt lahendatakse mingite kataloogidega, et pilditatakse kindlasti kataloogi, seal kataloogis loetakse ja nii edasi, aga. Et kuidas teil täna see kogemus on, et kas te olete nagu pigem selline ekstra tööriist, mida siis rakendatakse, et noh, põhimõtteliselt nagu. Arstil on kaks äppi lahti sõna otseses mõttes, et üks on tal nagu sihuke põhitööriist, teist aeg-ajalt võtab teie oma ka lahti, vaatab üle, et kuule, et igaks juhuks, et ei ole mingit jampsi peal. Või kui sisse täna annab üldse panna teie lahendust või ütleme kui, kui, kui sisse üks start-up saab üldse oma lahendusega tulla juba olemasolevasse lahendusse ja kas üldse on vajalik?

See on noh, vaata, kuna mina tegelen selle pildi infra peal ja pildi infra on natuke teine kui see haigla infosüsteem, seda nimetatakse Dicom infraks, eks ju. See on see infra, mille peal räägivad kõik scannerid üksteisega ja, ja, ja pildipank näiteks või PAX süsteem, eks, et. Ja kuna, kuna õnneks selle pildi infra osas on standard, Dicomi standard on päris hästi välja töötatud, siis ta on ikkagi suhteliselt vendor neutral. Ehk siis ma saan tegelikult täna ühenduda, olgu siis Eestis Paxiga või, või Inglismaal ikkagi väga sarnaselt. Mis ei tähenda muidugi seda, et, et sõltuvalt Paxit tootjast on igaüks seda noh, rakendunud seda standardit natuke erinevalt. Et sa pead paratamatult integratsiooniga peab ikkagi tegelema ja, ja on, on keeruline. Jah, et, et, aga

noh. Arstil on kaks äppi lahti või tal on juba olemasolev.

Töö, töövahendil mõttes see sõltub praegu jälle, et seesama on neerutoode, seal on üks äpp lahti ja just selle mõttega, et, et mina integreerin justkui nagu pildi tasemel sinna. Sellesse andmebaasi, kuhu salvestatakse kogu see skänn ära, eks ju, olgu see siis röntgen või, või, või kompuutertomograafia. Ja ma panen selle info sinna selle skänni sisse, nii et kui sina vaatad arstina oma tavalise vaatoriga, pildi vaatoriga, siis. Siis on sul see, see pildivaatur, see on meie tulemus, sellesamast kõrval näha. Siis nagu värvida ära selle koha, mis sa arvad, kus. Jah, ma, jah, et kuidas ma nüüd sõnastan, et põhimõtteliselt sul on võimalik nagu lisaseere sinna panna või, või lisa nagu pilt panna niimoodi, et sa saad, tood selle nagu. Jah, jah, või kihina, et, et seal on nagu erinevad võimalused, kuidas integreerida sellel tasemel. Et see on üks viis, aga näiteks töövoo kiirendamise viisides on see, et, et ma näen, väga palju on interaktsiooni taga kinni, et kui sa lähed täna vaatama, mis töövahendeid nad kasutavad, siis siin ikkagi see kasutaja kogemus on justkui sellise Windows üheksakümne viie või XP tasemel. Et, et seal on kõik Windowsi masinad, esiteks sul, siis on sul need äpid, nad on kõik sellised kandilised, kui sa mäletad Windows XP neid aknaid, kogu see kasutaja kogemus on umbes selline. Ja siis, vot see on see kaht, kus me tahame ka aidata kaasa, siis seal on niimoodi, et me oleme ise ehitanud veel oma vaatori. Aga me tahame seda vaatorit niimoodi integreerida, et ta on justkui käivitatav selle standard vaatori küljes, et sul justkui tekib nagu widget või mingi niisugune. Overlay või noh, mingi väike nagu asi, kus sa saad mingid töösammud ära teha ja siis selle kinni panna ja siis see läheb sulle sinnasamma. Backsüsteemi salvestatakse ära, et, et noh, see on, see on teine viis nende tööjõu, tööjõu või töövoo kiirendamise töövahendite osas, kuidas me näeme, et seda saaks teha.

Priit, paranda mind, kui ma eksin, aga ma arvan, et sa oled nii-öelda taustalt ja hariduselt programmeerija, arvuti inimene, eks ole. Kui palju see, millest sa räägid, kui palju siin üldse meditsiini selline teadmine omab rolli, et kas seda on näiteks võimalik vaadata kui puhast. Noh, sellist programmeerimise andmeteadus, andmeteaduse, ma ei tea, neurovõrkude mingisugust ülesannet, et vahet pole, mida ma sealt pildi pealt tuvastan, et see oleks võinud sama hästi teha. Kasside või liivakastide tuvastamise nagu äppi, et, et see ongi IT ja, ja arstiga noh, ma ei tea, on teil mõni arst või ma eeldan, et on, aga et kas peab olema, kas peab, kas peab olema, selles mõttes, mis sa vahet on?

Absoluutselt peab olema, sest et. No see on muide, kuidas ma seda sõna, see on umbes niimoodi, et, et jällegi, et, et. Ütleme niimoodi, sa ei saa olla, ütleme, et selleks, et arstiks saada, sa pead õppima kõigepealt kuus aastat ülikoolis, siis sa teed veel residentuuri otsa, sa oled kümme aastat õppinud selleks, et hakata nagu päris arstina tööle. Seal on väga selge põhjus, sest see on, see valdkond on nii spetsialiseeritud ja nii teistmoodi. Ehk siis, kui sa tuled näiteks, ma ei tea, kas sotsiaal- või-või matemaatikaharidusega, siis sa ei saa, sa ei saa arstiks. Ja see kandub üle ka tegelikult selle valdkonna tehisintellekti arendamise jaoks, et noh, et Matemaatika ja arvutiteaduse teadmised, kuidas neid asju ehitatakse, aga sul on vaja seda kliinilist teadmist ka, sest. Sa pead ehitama seda, mida, mida arst vajab. Ja, ja, ja see, mida arst vajab, on, on väga selgelt seotud sellise nagu kliiniliste nüanssidega, ehk siis jah. Meil on mitte ainult üks asutajate hulgas on üks arst, aga, aga meil on töötajate ja kolleegide hulgas on veel viis. Et, et meil on, neid arste on hästi palju tegelikult pundis Eestist, Ukrainast ja, ja nõuandjatenaga kuskilt Ameerikast ja nii edasi, et noh, meil on nagu selliseid, selliseid meditsiini nõu andvat organit ja, ja igapäev tööl käivat hulka on meil ikka päris palju, jah.

Kuidas te täna, no peale selle, et me alustasime saadet, eks ole, te olete maailma esimene ettevõte või siis start-up, mis on siis saanud neeruvähi uurimiseks sellise või neeruvähi tuvastamiseks sellise loa. Kus te äriliselt olete, ma mõtlesin, et kas see oli proof of concept, kas, kas teil tegelikult nagu äri käib, pooled Ameerika haiglad juba kasutavad, on ju, räägi sellest.

Meil selles mõttes äri veel päriselt ei käi, sest me oleme jätkuvalt mittekäibes küll, aga ma näen seda, et järgmise kolme kuni kuue kuu jooksul me peaksime käibesse jõudma ka. Sest et praegu meil käivad kliendi deployment, ehk siis me liigume sinnapoole, et, et meid paigaldatakse. Klientide juurde ja, ja, ja mis me nüüd viimased neli aastat teinud oleme, on see, et, et kogu see arendustöö on käinud koostöös erinevate haiglatega, ehk siis seal on noh. Keegi meil ei maksa selle eest, keegi ei maksa meile selle eest, küll aga, küll aga noh, saame koostöös Tartu Ülikooli Kliinikumiga. Pärnu haiglaga teeme asju koos, Leeds siis teeme asju koos ja Lõuna-Aafrika Vabariigis ühe eraradioloogia kliinikuga teeme asju koos, et, et. Seal me katsetame, testime, räägime arstsidega ja saame tagasisidet, et see on see koht. Kus me, mis seisus me hetkel oleme, aga noh, praegu sama nüüd, ütleme niimoodi, et on, on üks klient, kelle juures me saime just, saime andmed, et vaadata üle, et, et võib-olla toimub ka esimene selline kommerts deployment. Näpud, fingers crossed, nagu öeldakse, et pöial pihku.

Aga lähme korraks nagu siit start-up'ist vähe kargemale ja kaugemale, et seoses sellega, et nüüd tehnoloogia saab väga palju võimsamalt tulla tervishoiule appi ja sa ise oled selle sees nüüd ujunud neli aastat, eks, et mida sa näed? Mis, mis hakkab muutuma, et kas meie eluiga hakkab nüüd hüppeliselt tõusma, sellepärast et enamuse asju hakatakse juba väga varases faasis üles leidma? Uurimiskulud, protseduurid, hinnad lähevad oluliselt alla, ütleme niimoodi, et näiteks sihukest pilt, et ma võtan täisvere pildi, võtan kõik võimalikult GD-i mutatsioonid, kõik asjad, kui sellise. Nii-öelda paketi endale tellid, see on üle tuhande euro, on ju, et seda igal inimene endale ei saa võimaldada, eks, aga. Aga just sellele, et sellele tehnoloogia tuleb alla, kõik need lähevad odavamaks, inimesed saavad ennast rohkem testida. Aastavad varem, elavad kauem, kas sa näed mingit hüppelist elu ja kasvu? Või, või mis on sellesama no ei ja ei tuleku nagu suurim mõju sinu, sinu silmis?

Jah, see on nüüd jah, tõesti natuke laiem küsimus kui see, mida ma täna täpselt ehitan, eks. Ma näen seda, et meie meditsiin laiemalt areneb kogu aeg, et, et ja see ei ole ainult nagu tehisintellekti tõttu, vaid laiemalt üldse, sest igasugu. Noh, uued olgu tehnoloogiad, olgu need immunoteraapiad või mingid muud asjad tulevad järjest ja kogu aeg tehakse midagi nagu paremaks ja, ja nii edasi, nii et. Et see meie keskmine eluiga paratamatult tõuseb, eriti arenenud riikides. Mis tähendab seda, et, et see vajadus sellise keskmisest vanema inimese töös hoidmise ja. Ja, ja selle järgi kasvab, ehk siis jah, ma näen seda, et, et see, ma ei tea, kas see inimese keskmine eluiga hüppeliselt kasvab, aga ta kasvab kindlasti jätkuvalt, see trend on kogu aeg olemas. Ja ma näen seda, et, et sellele vananevale. Ühiskonna tõttu meil tulevad struktuursed ühiskondlikud muudatused, mida noh, mulle meeldib see struktuurne muutus. On sihukene termin kuskil majanduses, et, et, et me näeme seda, et see puudutab kõiki elualasid tulevikus, meie ühiskond laiemalt. Ja me peame selle struktuursete muudatusega kuidagi hakkama saama, vot see on see koht, kus see AI tuleb meile appi, et saame selle, et me kohaneme ära sellega, et. Meil on vaja vähem inimesi, et suuremat, et suurema hulga inimeste eest hoolitseda, näiteks. Sest muidu me ei kohaneks sellega ära, see, see keskmine eluiga ei jõuaks sinna, sest et noh, sa oled haige, sul on kolm kuud vaja oodata järjekorras, siis sa. Noh, suledki ära, eksju, selles mingis teatud vanuses ja nii edasi, et, et see on üks asi ja raha pool on, mulle tundub see, et, et. On üks huvitav asi, et me räägime inflatsioonist, aga ma ei tea, kas keegi on teinud analüüsi, milline on meditsiinisektori inflatsioon. Sest et see on nüüd anekdoodiline, aga mulle tundub, et, et meditsiinisektor läheb kiiremini oma hindade kasvu seest ära kui mingisugused ülejäänud sektorid. Et, et kui me täna ütleme, et meil on kümne aasta pärast tervisekassas siin Eestis puudu. Kümme miljardit eurot või, või see miljard eurot, et miljard vist, eks, siis, siis ma kahtlustan, et see võib isegi rohkem olla. Et, et ma ei tea, kas selles ennustuses on pandud selle meditsiinisektori inflatsioon sisse ja. Ja see on ka see koht, kus mulle tundub, et, et läbi tehisintellekti ja läbi tehnoloogia skaleerumuse saame me lahendada neid küsimusi, et, et, et need. Nii et tänane selline tervishoiuteenuse tase, mis on meil muide üllatavalt ja väga-väga hea tegelikult. Et see oleks ka jätkusuutlik kümne, kahekümne, kahekümne viie aasta pärast, et noh, mingid suvel. Puurisin natuke sinna rahvastikupüramiidi sisse ja vaatasin, mis juhtuma hakkab, et see on. Ütleme nii, et mulle tundub, et, et me oleme varsti nagu päris korralikus kriisis, aga see kriis jõuab kohale umbes sellise. Kahekümne, kahekümne viie aasta pärast sellise nagu tsükliga, et viieteist aasta pärast võib-olla hakkame märkama seda juba. Aga kakskümmend viis siis on ta kindlasti kohal ja kolmekümmend viis on kõige hullem hetk meil. Mis me, kui me räägime seda, et, et milline kitsukene rahvastikupüramiidi peab üleval pidama seda suurt osa, kes jõuavad sellesse punkti, kus. Tõenäoliselt noh, tänase numbriääriline tervelt elatud aastad saavad läbi.

No üldiselt on ajalugu ja majandusõpikud näidanud seda, et tervishoiu hind sõltub ühiskonna heaolu tasemest. Ja seal on kindlasti kordaja, mistõttu selle mõttes on sul õigus, et ta läheb kiiremini eest ära, sest ta on kordaja, et ta ei lööks ühele. Ja noh USA on ju hea näide, on ju, et noh, mitte mingit vajadust ei ole nendel tervishindadel olla see, mis ta on seal, on ju, et, et sellised on. Kuna ühiskond on nõus maksma seda hinda ja turik toimub vaoturu põhimõtetel, siis noh, hind lähebki sellisesse kohta, kus ta olemas on, on ju, et.

Porderline

majandus ja tehnoloogia küsimus, et, et kui sa räägid sellest, et, et mida see tehisintellekt võimaldab, on ju, vastates väga ilusti Taavi küsimusele. Siis kas sul on täna mingisugune selline lubadus oma klientidele või tulevastele välja käia, et mida see sinu asi siis nagu päriselt võimaldab? Avastada X kuud varem, ma ei tea, X.

Näiteks täna ma tahaks öelda seda, et, et, et me tahaks toimetada neeruvähi tuvastamisel ja anda sellise panuse, et, et me. Suudame viia, teha sellise nagu tuvastamise faasi nihke, et neli koma kaheksa protsenti neeruvähi patsientidest, mis muidu avastatakse hilisemas faasis, avastatakse varases faasis. Ja see on noh, ainult nagu alla viie protsendi parandust, aga juba on see nagu minu arust väärt seda pingutust, eks ju, ja see on ainult neeruvahis. Samasuguseid faasinihkeid, me näeme täna ju, toimub see kopsuvähi piloot Eestis, eks ju, hakatakse nagu sinnapoole liikuma, ma mõtlen screening'u pilooti, eks. Et, et siis, et, et see annab nagu selge signaali selle tuvastamise faasinihke osas ja niimoodi laiemalt ja siis nende tööjõuefektiivsuse ja töövoo efektiivsuse tuulide osas ma tahaks jõuda sellesse punkti, kus. Radioloog peab kulutama kaks korda vähem aega niimoodi, et, et me aitame tal ära automatiseerida need kõige. Noh, korduvamad ja manuaalsemad töö elemendid tema selles, selles töövoos niimoodi, et ta tuleb keskenduda rohkem sellisele loovale interpreteerimisele. Ja peab vähem mõõdistama mingisuguse joonlauakese kuskil mingisugust tuumorit või, või ülesse kirjutama mingit asjakest. Niimoodi, et, et see, see on see osa, mis on noh, tavaliselt vähemalt sellise nagu tööga rahulolu küsimustikest tuleb välja, et need, need, need tööülesanded, mis neile kõige vähem meeldivad teha, et. Me tuleksime just selle koha peale appi, et. Võta üle see kõige igavam ja korduvam ja, ja mehaanilisem tööosa niimoodi, et sellist nagu loovamat ja interpreteerivamat ja patsiendile nagu ravimisem mõttes diagnostilist osa ja eks ta oleks rohkem nagu nende kanda.

Ma just mõtlen, et kuul, kuulele teha seda nagu arusaadavaks, et. Mina olen südameaigu, on ju, ja ma pean käima kardioloogi juures, kes siis mõõdab põhimõtteliselt nagu klapi sulgumist võimalikke tagasivoog ja nii edasi, on ju. Ja noh, mõnes mõttes ongi, istud seal selle, raamat selle ase, aseme peal ja, ja, ja siis ultralliaparaat on sul rinna peal, on ju, ja siis käib üks suurem hirjaga klõpsimine ja, ja sõna otseses mõttes joonlauaga nagu mõõtmine, et. See tõesti tundub nagu töö, et pigem natuke lased seal ringiratast ära ja ülejäänud ongi juba tehtud nagu,

et. Ja tead, kui, kui lahe, just vist võib-olla aasta aega enne meid või natuke varem sai üks Leedu start-up, sai täpselt sellise. Südame ultraheli mõõdistamise ja tehisintellektiga valmis ja praegu suruvad ennast Ühendriikide poole. Ja, ja täpselt seesama asi on, mida ma räägin sellest töövuu kiirendamises, mida mina teen vähis või meie teeme vähis, et. Et sa pead ka võrdlema ja mõõdistama neid tuumoreid, saama aru, kuidas siis see tuumor nüüd allub sellele ravile, kas ta kasvab, väheneb. On ta jäänud seisma ja selle pealt ja selle sisendi pealt tulevad ju raviotsused pärast onkoloogilt, et. Et ja see on ka niisugune klõpsimine, nagu sa ütled, et nagu noh, kes on kunagi käinud ultrahelise, näinud, sa paned ühe punktikese ja pead selle voone teise punktikese. Ja siis samas on see, et kui sa ütled, et kuule, palun mõõdista mulle see asi ära, et sa kas viitad sellele või juba ai teab, et ahah, ma pean selle ära mõõdistama. Aga see, mis ma selle mõõduga peale hakkan, see on nüüd see osa, mis tegelikult on see soovitus sellele raviarstile sealt radioloogi poolt, kes ütleb, et. Kuule, aga tead, mulle tundub, et siin see haigus ikkagi progresseerub ja siin peaks võib-olla tegema midagi järgmist, eks ju. Sest seesama radioloog, kes seda kõike vaatab, tema on ka kümme aastat õppinud. Eks ju, nagu see kardioloog või nagu see kirurg, et, et, et ja nad tihtipeale teevad ju neid, neid. Multidistsiplinaarne, inglise keeles on see MDT miiting on see konsiilium, eks ju, et seal nad kõik koos ja nad arutavad neid asju, et. Et võib-olla jätaks rohkem selliste asjade jaoks aega ja nüüd selle joonlauaga, joonte vedamise jaoks vähem, et seda, seda ei pea tegema inimene, seda võib teha rahulikult robot, eks ju.

Aga kas sa ka põhimõtteliselt kujutad ette, et ka sedasama koosistumise sammu võib teha robot, et istub iseendaga koos ja noh, annab konkreetsed ravijuhid või soovitused välja?

Nojah, vot see on see koht, et, et täna mina näiteks ei julgeks veel seda LLM-i ehk siis seda chat GPT-d sellist asja tegema, et noh, et kui palju tal on ikkagi seda semantilist teadmist ja kui palju ta kordab seda, mida on nagu öeldud. Võib-olla mingi koha peal saaks seal ka nagu aidata kaasa. Aga täna mina ei julgeks veel seda anda nagu, eriti mis puudutab raviotsuseid, eks ju. Et, et meie töövahendid ka on see, et me ei võta radioloogil tööd ära, selles mõttes, et me. Me pigem automatiseerime ja viimane otsus jääb ikkagi nagu arsti teha, et mitte, mitte meie teha. Aga kui me jõuame kunagi päriselt selle nagu päris tehisintellektivini, kui me räägime sellest, et keegi suudab hakata inglise keeles sõna reasoning, ma ei tea, mis see eesti keeles on. Noh, suudab hakata analüüsima ja kuidagi sünteesima mingit mõttekäiku niimoodi, et see ei ole ennustatav järgmine täht sinu selles ahelas, nagu LLM-id teevad. Siis ma arvan, et, et see võib tekkida küll siis nagu sellise, võib tekitada sellise küsimuse. Aga noh, me oleme näinud neid näiteid, kus täna juba näidatakse, et lükkad sisse sümptomid ja kuna see LLM on kõik artiklid läbi loogenud, siis ta kuskilt. Ja noh, et need suured, need keelemudelid, need tulevad ilmselt endate ees appi, kui tekib mingi küsimus ja guugeldada vaja või natuke nagu paremini infot otsida, et siis ta küll aitab, ma arvan jah. Aga noh, see peaks olema jälle selline viidetega, et, et kuhu, kust see info sul pärit on, et, et ilma sellise viiteta mina ei, ei usalda täna.

Reiko, ühte teemat veel, arvestades sellise valdkonna tundlikkust. Räägi oma vigade kindlustamisest. Ehk siis, kui su masin paneb mööda, on ju, et noh, ma olen siin, üks minu MTÜ tegeleb haridusteemadega, on ju, ja seal on kindlustused nagu juba nõutud, on ju, sa tegeled nagu tuumori mõõtmisega, on ju, ja noh, äkki panid mööda, on ju, et sul robot nagu mõõts valesti, on ju, et tegelikult on megaprogresseeruv, sul aparaat ütles, et näed pole midagi viga, et võib koju lasta, on ju, et noh, et, et. Et ma saan aru, et otsust tema ei tee, aga noh, kokkuvõttes, kui annab sulle vale mõõt, mõõdiku siis, siis või mõõtlise tulemuse, onju, et siis arst võib teha vale otsuse, onju. Et, et mismoodi sellise asja vastuskindlustamine käib?

No esiteks, meil on ettevõttena vastutuskindlustus olemas. See on üks asi, aga teine asi, noh, kui sa mõtled nagu. Aga mõtleme sellise asja peale vastutus üldse, siis me oleme positsioneerinud ennast niimoodi, et lõppvastutus jääb arstile. Et arst peab selle mõõdu üle vaatama, et kui see kõik tundub nagu okei, siis on okei, ja kui te ei tundu okei, siis ta peab ütlema, see mõõt ei ole okei. Näiteks meie enda vaatoris on ka võimalik see mõõt kohe ära parandada, eks ju. Kui AI ei ole piisavalt hea olnud ja, ja AI magab asju maha, aga magavad ka inimesed asju maha. Neid üldse ei märka näiteks midagi. Või kui me räägime mõõdistamisest, et jah, tõesti teeb väikse vea seal, aga seda kõike saab korrigeerida, nii et noh, lõpukalt on see nii, et lõppvastutus jääb ikkagi arstile. Sellepärast me ei olegi nagu täis iseseisev, me ei ole täis iseseisev lahendus.

Sest ma just mõtlen, et kui see USA-st teed vea, see põhimõtteliselt annab arvest ettevõttele surma otsust.

No ja selle jaoks ei ole hästi pikad sellised juriidilised tekstid, mis ütlevad seda, et, et arst otsustab ja arst vastutab. Aga see on Jah, midagi sellist, või kui ma olen, selles mõttes, või kui me oleme tablett, siis et sellel tabletil on hunnik näidustusi, vastunäidustusi, piiranguid ja nii edasi. Ja, ja siis on see, ja kui see tablett annab ikkagi väga, seal ikkagi see raa, arst otsustas, et anda just seda tabletti, et aga miks ta tõesti otsustab? Et noh, et, et seal on, seal on ikkagi see vastu, kusjuures see vastutuse teema on väga huvitav, et, et praegu on nagu selge, et ka arstid ise räägivad, et aga lõpuks ju vastutab tema, mis tähendab seda, et ta ei tohi tegelikult valvsust kaotada ja meie asi Arsti nagu otsust ka võimalikult, jah, teda ka mitte uinutada, kuigi, kuigi selline risk on meil muide kaariliselt ka, et, et see, kui AI on nagu väga-väga hea. Ja siis vahel ei ole, et noh, et, et kas, mis siis saab, et, et sel juhul võib juhtuda uinutamine, aga see on jah, treeningute ja vastutuse.

Eesmärk on teile uinutada, uinutada, ehk siis teie toode peaks olema nii hea, et arst võiks teda päriselt nagu kinni silm usaldada, mis tähendab seda ka uinunud peast.

Jah, seda küll, seda küll ja tegelikult lõppkokkuvõttes meie eesmärk on jõuda oma tuvastus täpsuste ja asjadeni nii kaugele, et, et me nagu oleme inimesest paremad. Sest mingites valdkondades, mingite väikeste asjade juures on juba seda näha ka. Sest noh, jah, see on puhtalt algoritmiliselt tuleb see juba välja, eks ju, vahel, aga see. Mida ma tahan öelda, on see, et, et lõppkokkuvõttes see võiks olla niimoodi, et mingisuguse ajahorisondiga, mingisuguste selliste. Lihtsamate ülesannete juures arstub mind nagu täielikult usaldada, sest et kui ta hakkaks seda kõike ise tegema, siis ta enda nagu mõõtmisvead. Eriti, mis tulevad noh, hommikul kell neli näiteks, on tõenäoliselt suuremad.

Hüva, aitäh sulle, Priit, meie saade on läbi ja soovime palju edu, ootame sind tagasi tulevikus. Aitäh, seda edu on väga vaja. Ja meie, Taaviga oleme tagasi nädala aja pärast, nii et aitäh kõigile kuulajatele ja kohtumiseni.