На RAISE Summit 2026 наша команда Low Cortisol выиграла трек Google DeepMind с FlowTwin — демонстрационной моделью движения пациентов в больнице. Начиналось всё с команды из пяти человек и идеи конструктора мебели. После разговора с менторами от неё отказались. К концу дня обсуждали уже совсем другое: как сделать видимым движение пациентов и задержки внутри больницы.
Меня позвал Слава. Гэбриель предложил новое направление после того, как наш мебельный замысел не вызвал у менторов особого восторга. Отказаться от своей идеи было обидно. Но «AI для больницы» тоже пока звучало как набор больших слов. Не хватало поворота: что мы вообще можем показать за хакатон?
Найти настоящую опору
Мы стали искать больницу, о которой можно узнать что-то в реальном времени. В Гонконге нашлись открытые агрегированные данные: время ожидания в 18 больницах, обновляемое раз в 15 минут.
У проекта появилась связь с реальностью. Теперь можно было строить показ вокруг настоящих ожиданий, а не придумывать всю больницу вместе с её проблемами.
Всю ночь мои агенты рисовали интерфейс. Утром выяснилось, что данные они подключить забыли. Слава подтянул их на ходу. Интерфейс к утру был. Подключение данных пришлось догонять.
У очереди есть история
В FlowTwin мы собрали демонстрацию операционного цифрового двойника. В ней можно увидеть, как меняется состояние модели больницы во времени: кто ждёт, где возникла задержка, как она сказывается на следующих шагах. В демонстрации можно пройти по сценарию одного пациента, добавить задержку и посмотреть, как меняется модель.
На первой защите нас довольно жёстко спросили, зачем здесь вообще AI. Мне этот вопрос показался полезным. Пришлось точнее объяснить: агенту нужна история событий, а не только последний снимок очереди. Где человек уже был, чего ждёт сейчас, какое ограничение возникло раньше.
После первого раунда команда приуныла: было жарко, презентацию перебивали, всё ощущалось не очень удачным. Но в следующий раунд мы прошли. Перед финалом сократили рассказ и пересобрали показ. Я управлял демонстрацией и отвечал на вопрос.
Low Cortisol заняла первое место в треке Google DeepMind на RAISE Summit 2026. В команде были Слава, Гэбриель, Лэйба, Манель и я.
Где заканчивается демо
В основе показанного давления на больницы — настоящие агрегированные ожидания. Но отдельные пациенты, их имена и пути синтетические. Изменение времени после действия в интерфейсе — поведение демонстрационной модели, а не сокращение ожидания в настоящей больнице.
В репозитории эти слои разделены: реальные данные, синтетические персонажи, расчётные допущения и вызовы моделей. Прототип посвящён времени, очередям и передаче между этапами; он не ставит диагнозы и не выбирает лечение.
Перед финалом нам пришлось сократить объяснение до того, что можно показать. Вопрос «зачем здесь AI?» оказался хорошей репетицией.